大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于科技公司智能产业的问题，于是小编就整理了2个相关介绍科技公司智能产业的解答，让我们一起看看吧。
人工智能产业化会对传统手工行业产生什么深远的影响？
当人工智能大范围普及到制造业和传统行业的时候，一些非精细工作将会被代替：比如流水线物品搬运，制造，景区导游等。
那么被代替的这些人是否就失业了呢？其实并不是。每一个工作的简单化，反而会创造出更多的工作岗位，为什么呢？举一个最简单的例子：如果没有机器人的时候，流水线只需要人就好了，不需要额外维修机器人，可是有了机器人后，那么当机器人发生故障的时候，就需要维修师。
人工智能的发展会推进社会进步的速度，甚至会超乎我们的想象。
越来越推进的科技，不是让我们失业，而是让我们努力改变，跟上社会进步，才不会被淘汰。
人工智能可发力的领域就是产业深度融合，再加上5G时代的来临，人工智能+工业物联网+5G必将使工业生产效率突飞猛进。
所以，人工智能替代的是规模化生产中的落后技术和生产力。而对于传统手工业，会继续和智能化的规模化生产友好并存。
举个例子，一双皮鞋，由机器人生产的，和由手工制作的，你会买哪一款？如果你认为手工制作的精良，那么，你就会选择手工；如果你想选价格便宜，那肯定机器人制作的便宜。
所以，未来，影响传统手工制造业的是多样化的市场需求，而不是人工智能。人工智能会倒逼传统手工业出现整合，出现品牌，为消费者提供更多增值服务。
供应链与大健康产业风口下，企业如何利用数字科技抓住趋势红利？
在供应链与大健康产业风口下，企业可以利用数字科技抓住趋势红利，具体方法如下：\
- 数据化管理：通过数字化技术实现供应链各环节之间的数据共享和管理，包括订单、库存、交货时间等信息的实时共享和管理，以便实现供应链的高效和透明化。
- 自动化协调：通过数字化技术实现自动化协调，包括订单确认、交货时间调整、库存管理等，减少人工干预，提高协调效率，从而实现供应链的高效和智能化。\
- 供应链可视化：通过数字化技术实现供应链可视化，包括订单状态、库存情况、交货时间等信息的实时展示，以便及时了解供应链情况，从而实现供应链的高效和透明化。\
- 风险管理：通过数字化技术实现风险管理，包括供应商评估、库存风险预警等，以便及时发现和应对潜在的风险，从而保障供应链的安全性和稳定性。
- 数据分析：通过数字化技术实现数据分析，包括销售趋势、库存周转率等数据的分析，以便优化供应链管理和决策，从而实现供应链的高效和智能化。
- 人工智能技术：通过人工智能技术实现供应链的自动化决策和优化，包括订单分配、库存管理、物流配送等，以提高供应链的效率和智能化。
总之，企业可以利用数字科技抓住供应链与大健康产业风口下的趋势红利，实现供应链的高效、智能和透明化，从而提高企业的竞争力和市场份额。
数据作为数字经济时代新的关键生产要素，就要充分认识到数据价值的重要性。陈生强直言，目前对于数据价值的挖掘，更多的还局限在少部分的服务行业，比如金融、零售、衣食住行等；而在农业和工业领域，还刚刚迈出第一步，未来还有很长的路要走。“目前对于数据开发程度，如果用10分来衡量充分应用的话，当前世界的数字化和智能化水平，我认为不到1分。未来整个实体经济都要从信息化向数字化迭代，“只有数字化才能给各个产业真正带来革命跟变化。所以数据是最大公约数，谁都逃不过数据。”产业数字化是一个共建的过程,IDC预计，2019年全球数字化转型IT支出将达到1.7万亿美元，比2017年1.2万亿美元，增速42%。而中国数字化转型IT支出预计2019年达到3100亿美元，比2017年的2300亿美元，将增长32%。中国在数字化转型的IT支出比全球低很多。主要可以从几个方面来看，一是很多企业的一把手、总经理、CEO对于数字化转型对于整个业务的价值认识还不清楚；二是市场上出现非常多的概念，比如产业互联网、工业互联网，人工智能、区块链等等，有时候会给用户造成心理预期，好像技术能解决所有的问题。但如果应用之后，往往没有达到预期，就会对技术产生失望。事实上，在推进产业数字化的过程中，“单边”的互联网公司推动的产业互联网和传统的产业技术升级，都无法实现真正意义上的突破，产业数字化需要数字技术和产业的Know-how（专业技术）无界深度融合，走一条“共建”的道路，产业数字化发展势头强劲。但值得注意的是，每个行业的发展都有其独有的逻辑，这决定了数字技术与产业融合的速度和模式不尽相同。
到此，以上就是小编对于科技公司智能产业的问题就介绍到这了，希望介绍关于科技公司智能产业的2点解答对大家有用。
