Johanna Pingel，MathWorks 产品营销经理的见解
随着工程师们日益将人工智能（AI）融入其项目和应用中，他们也在不断提升自己的AI技能。面对AI的挑战，工程师们首先要理解AI的基本概念及其在现有工作流中的应用。虽然Google搜索能提供大量相关信息，但如何将这些信息转化为实际的应用仍是一个挑战。
那么，对于工程师而言，AI究竟意味着什么呢？
AI的讨论往往围绕其模型展开，这使得工程师们专注于建模研究。但经历了几个项目后，他们很快会认识到，AI不仅仅关于建模。它实际上是一套完整的流程，包括数据准备、模型训练、仿真和测试以及最终的部署。
AI驱动的工作流
现在，让我们深入探讨实现AI驱动的完整工作流的四个步骤，更好地理解每个步骤在AI集成中的重要性。
步骤一：数据准备
数据准备是AI工作流中的首要步骤。没有准确可靠的数据来训练模型，项目成功的可能性将大大降低。工程师必须确保数据的清洁度和标注准确性，以避免模型因“坏”数据而失败。数据准备可能是最耗时的步骤，但也是最关键的一步。
以卡特彼勒为例，该公司从各种机械设备中收集了大量现场数据。借助MATLAB等工具，他们能够快速提炼出经过清理和标注的数据，以供机器学习模型使用。这样的流程既高效又可扩展，使得工程师能够灵活运用专业知识而无需成为AI专家。
步骤二：AI建模
在数据准备妥当后，进入建模阶段。在这一阶段，工程师将基于数据进行模型学习。成功的标志是创建一个稳健且能基于数据作出明智决策的模型。工程师可以选择深度学习或机器学习模型，或结合两者使用。
MATLAB等工具为工程师提供了所需的算法和支持，使他们能够在迭代环境中工作。这些工具不仅提供算法和预置模型作为起点或比较基础，还提供数百个AI建模示例供工程师学习和参考。
步骤三：仿真和测试
AI模型是系统的一部分，必须与其他部分协同工作。在部署前需要进行仿真和测试。工程师必须确保模型在任何情况下都能按预期工作，并与其他系统良好地集成。
使用Simulink等工具，工程师可以验证模型能否适当处理所有预期用例，从而避免重新设计和节省资金和时间。
步骤四：部署
在做好部署准备后，工程师需要确定目标硬件并准备模型以适应该硬件环境。这可能涉及将模型从一种语言转换为另一种语言以适应最终的运行环境。
MATLAB等工具可以处理各种场景下的最终代码生成，使工程师能够轻松地将模型部署到各种环境而无需重写原始代码。
资源整合助力工程师成功运用AI
工程师们无需成为数据科学家或AI专家也能成功运用AI。专为工程师打造的工具、AI工作流的函数和App以及解答AI集成问题的专家资源都是项目成功的关键。这些资源帮助工程师最大限度地发挥其专长，将AI顺利纳入业务版图。