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從2015年開始，人工智能概念從提出伊始就受到市場的高度重視，從無人商店到智慧金融，從智慧物流到智能安防，數以萬計的應用場景在人工智能環境下得到升級，整個市場環境被賦予更多的可能性，處于嵌入式計算機硬件行業的華北工控作為基礎硬件供應商，更是如此。

在如今人工智能發展形態下，不論是如交通、電力、金融等基礎行業，還是勢如破竹的眾多新興產業，市場格局已在技術、科技發展下發生很大的變化，主動投入參與全景人工智能場景的構建成為處于該市場中的每一個行業、企業的選擇。從市場對人工智能技術的定義來看，目前AI的發展僅處于起步階段，還有無限的可能性等待解鎖。

在華北工控看來，從目前的人工智能發展初步現狀來看，其主要集中在三個方面：理解力、溝通力、協同力。即通過模擬人類思維模式實現對外界信息理解，如深度學習技術;通過語音、視覺等實現人機交互的技術、如機器視覺、人臉識別、圖像采集等;通過行動控制實現人機協同工作、如各行各業不同性能的機器人。

數據利用

人工智能在各行各業得到鼎力推崇的重要原因之一便是其使得原本零散的數據得到整合，并在整合的基礎上得到最大化的利用，用于整個系統的改善與優化。在原有的體系中，其中的設備、人員、產品流程中都產生成千上萬的數據，但是因為各個工序間、設備間的獨立運行，數據之前無法形成良好的聯動，都處于孤立的狀態。

在物聯網的基礎上，借助人工智能，使生產作業過程中產生的大量數據得到利用，實現聯動，并借助智能分析，使這些大數據產生實時效益，反作用于原流程，使得原來的信息孤島被打破。

主動學習能力

設備與環境之間的聯系分為主動與被動，單向與雙向，在傳統的作業背景中，設備作為命令執行方，對外界輸入的指令進行嚴格執行。但在數據信息化時代，對于柔性生產、整體工作環境的高度協調性產生越來越高的要求，原有的單向信息傳播方式不再奏效，需要設備具有更多的主動學習能力，對外界環境進行學習并主動調整自身行為。

在人工智能技術的加持下，深度學習等都賦予了設備更多的自主調整自身行為，對外環境進行學習的能力。通過機器視覺、智能感應等技術對外界信息進行實時采集，利用自身的自主學習能力來做出判斷，自主糾正自我行為，這些能力在無人駕駛、智能機器人、無人機等人工智能設備中已得到初步的利用。

提高作業效率

人工智能所要解決的終極問題是讓機器更好的代替人工，在智能場景下，機器工作的效率、準確度等能夠無誤差的實現由人工到機器的轉移，其中涉及到大量的人力解放和效率提升。

在華北工控看來，在目前的人工智能初步的構圖中，在個體層面，通過機器視覺、人臉識別、語音識別等技術實現信息輸入，運用深度學習等技術理解信息，并通過自主智能控制系統來實現對外界的反饋與交互，并實現在整體層面的數據采集與分析，協調與控制、優化。

在整個人工智能化的過程中，嵌入式計算機硬件商作為基礎設備供應商，為AI的多任務執行和應用場景升級提供基礎平臺，如基層圖像、視頻、音頻處理平臺的構建，為計算力與大數據平臺的搭建提供基層支撐。華北工控將在更多的交通、電力、金融、物流等領域，參與基礎智能嵌入式計算機硬件系統的構建。