AI或者自动化，终究是技术或工具，它要解决的是问题。相对于AI的狂飙猛进而言，自动化的确低调。

发展工业科技必须意识到，即便AI如何的强大，它毕竟是一个工具和方法的问题，它并非目的。不是谁的AI更厉害，就能更好的应用—毕竟工业还要考虑经济性、易用性、稳定与可靠。谁能够更好的以经济的手段解决问题，才是好的技术—制造业不是炫技场，而是要有实实在在的收益。

创新，都是以经济性为前提的，如果构建AI系统经济，或基于分布式计算资源的AI边际成本已经很低，那么，谁也不会拒绝AI的应用—着眼点无非是用在哪里的问题。

自动化所对应的机电工程领域，它本身也是作为人工智能的三大学派之一，即，行为主义学派而独立存在的。不过，连接主义学派和符号主义学派本身是一种“自上而下”的方式，更接近人们理解的智能，因此，自下而上的行为主义学派，就不那么被他们归于同类。

AI毕竟是个工具和方法问题，它不是目的，而目的是解决制造业中的“质量、成本、交付”问题。我们要问的问题是“目的是什么？”，什么工具是合适的-评价指标来自于“经济性”。工程师总是在约束条件下寻找技术与经济的可行性。没有人会拒绝一个好用的工具和方法，因为，创新往往来自于此。

对于自动化的企业而言，迎接AI是一种自然而然的事情。实现AI与自动化的融合办法也很多，这主要取决于整个任务对于“周期性”的等级需求上。

另外一些自动化厂商，也会自己集成一些AI算法，或在PLC上集成AI加速器的模块，各有各的场景。实现起来都不是什么事—毕竟，对于自动化行业来说，关注点是解决问题，AI只是个工具。

对于自动化，追求经济性应用是技术推广的关键，要解决现实问题而不造成高成本。自动化应用AI经济性主要是体现在训练模型虽然需要算力，但应用模型本地推理就还好。

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