工业AI不只靠大模型：神经网络到底能做什么？ 原创

你说，村头的风力发电机到底能发多少电？

现在陆地风机的主流容量是2000-5000千瓦。按2000千瓦算，额定工况每小时能发2000度电。若每分钟转15圈，转一圈大概就能发2.2度电。

然而，风机功率并非固定不变。虽然理论上风中蕴含的功率与风速三次方成正比，但实际功率会受风向、温度、空气密度以及机组状态等多种因素影响，公式很难准确描述。

实际工程中，预测风电功率是挺重要一件事。预测准了，好让火电、抽水蓄能或锂电储能这些易调节的电厂提前准备。

预测的输入是气象预报数据、历史功率、风机桨距角等参数，输出是未来15分钟、1小时甚至24 小时的发电功率。

预测过程会采用物理模型、统计方法和机器学习等多种技术。其中，神经网络善于学习复杂的非线性关系，是目前常用方法之一。

一、什么是神经网络

神经网络是模仿人脑信息处理方式建立的数学模型。

它由许多相互连接的计算节点组成，训练时，神经网络会不断比较预测值与真实值之间的误差，并调整内部参数，逐渐学习数据背后的规律。

在工业领域，神经网络的典型应用包括设备故障诊断、产品质量检测、能耗/功率预测、剩余寿命评估、工艺参数优化和生产状态识别等。

在视觉检测场景，神经网络可以识别零部件表面的划痕、裂纹和缺口。在设备运维场景，可以根据振动和温度变化判断轴承是否异常。

二、应用神经网络，拢共分几步

第一步，明确任务。是判断类别、预测数值，还是从图像中识别目标状态。例如，“判断产品是否合格”属于分类问题，“预测未来一小时功率”则属于时序回归问题。

第二步，准备数据。数据质量直接决定模型是否可靠，但工业数据往往来自传感器、控制系统或人工记录，容易有缺失值、异常值、时间不同步和格式不统一等问题，需要清洗。

第三步，设计和训练神经网络。选择卷积层、全连接层、循环神经网络等不同结构，并设置网络深度、节点数量和学习率等参数，设置好之后进行模型训练。

第四步，部署应用。用训练好的模型接收新的数据输入，并输出你期待的结果。

是不是看了头大？工程师熟悉设备和工艺，却对编程和神经网络框架一头雾水，上面每一步门槛都挺高。

三、把神经网络门槛降下来

天洑最体谅工程师们的苦！开发的工业AI底座和智能数据建模软件DTEmpower，都集成了门槛极低的神经网络功能。

不需要写代码，只需拖拉拽模块，就能完成神经网络建模应用。输入层、卷积层、池化层、激活层、全连接层等这些让你头大的“层”，全部直观显性化。

例如在质量检测场景，你只需在DTEmpower搭建如下流程，基于平台内置的神经网络算法，就能得到懂零件质量的神经网络模型。

之后输入新的零件图像，模型就能告诉你零件是否有缺陷，缺陷是划痕还是弯曲变形。

更进一步，工业AI底座还具备神经网络设计器功能，同样只需拖拉拽，你就能获得更复杂更强大的神经网络模型。

例如在轴承故障诊断场景，输入振动、温度、转速等信号，模型就能告诉你轴承是否正常，是内圈故障还是外圈故障。

非代码的方式并不会降低神经网络的专业性，但可以减少大量编码工作，让工程师将更多精力放在数据、工艺和业务问题上。

四、物理AI和工业AI深度结合

未来的工业平台，不会只有单一的算法工具，而是会形成多种AI协同工作的体系。

大模型擅长理解和交互，神经网络擅长从复杂数据中提取特征，代理模型擅长快速逼近高成本计算过程，传统机理模型则能够体现明确的物理规律。

物理AI和工业AI结合，形成以AI为核心的工业世界模型。