随着专业人士对将人工智能（AI）应用于制造业产生兴趣，他们可能会接触到关于概率性AI和确定性AI的相关信息。理解这两类AI的区别及其在生产相关应用中的适用性差异，将帮助让制造企业做出更明智的选择并取得可衡量的成果。 

　　概率性AI（Probabilistic AI）依赖统计模型分析数据，并基于概率提供预测。人们也将其称为“统计型AI” 或 “机器学习”。即便在存在不确定性和信息不完整的情况下，它仍能表现良好，且这些模型会通过使用不断提升性能。

　　确定性AI（Deterministic AI）采用预定义的规则和逻辑。这意味着在输入保持不变的情况下，它总能产生相同的输出。开发这类AI的人员通常会用 if-then 语句对其编程，指示算法每次都以一致的方式处理明确的场景。

　　概率性AI是基于概率模型（如统计学习、贝叶斯推理、深度学习等），通过分析数据中的不确定性规律，输出带有概率分布的预测结果（而非绝对确定的结论）的 AI 系统。其核心优势是能处理复杂、动态、多变量的不确定性场景，尤其适合制造业中存在大量 “模糊变量”（如原材料波动、环境干扰、隐性故障等）的场景。

　　概率性AI能通过指明特定场景发生的可能性，增强制造业领导者的决策信心。这是制造业领导者利用该技术减少停机时间的主要原因之一。高管们进而能做出更贴合实际的预测，从而倾向于投资最实用的改进方案。

　　这种类型的AI在变异性高的环境（包括制造工厂）中也能有出色表现。由于其能力会随使用不断提升，依赖该技术的相关方在极少监督或无需监督的情况下，也能获得理想结果。

　　概率性AI能通过挖掘客户行为和偏好，帮助制造品牌更深入地了解客户。决策者还可进一步研究具体信息，例如用户在看到折扣弹窗广告后进行购买的可能性。

　　与几乎所有事物一样，概率性AI也存在一些不足。了解这些劣势有助于制造商提前预判并做出调整。

　　概率性AI的输出质量与其输入数据的状况直接相关。这意味着希望在制造场景中应用该技术的领导者，应建立数据治理和质量控制措施，以提升或维持其可用性。

　　首次使用AI的制造业领导者可能会认为概率性模型过于复杂，难以创建和维护。这些决策者需权衡自身是否拥有运用此类算法的内部专业知识，或是否愿意为此分配相应预算。

　　对输入数据的变化敏感，难以适应制造业复杂多变的环境。遇到 “分布外数据”时，模型性能会骤降，甚至输出完全错误的结果。无法有效区分 “正常波动” 与 “异常信号”，在制造业原材料批次波动、环境温湿度变化等场景中，易产生误报警或漏报警。

　　确定性AI是基于明确规则、逻辑推理或精确模型，在给定输入下能输出确定结果的 AI 系统，其核心特点是可解释性强、结果可预测、可靠性高。这一特性与制造业对高精度、高稳定性、可追溯性的核心需求高度契合，因此在制造业中展现出独特的应用价值。

　　确定性AI能为用户提供一致的结果。若打算将其应用于变异性小或无变异性的制造场景，这一特性尤为有用。它在受监管或安全关键型环境中也能发挥优势——当系统行为可预测时，相比每次行为都不同的系统，故障排查会更加简便。

　　由于采用基于规则的架构，确定性AI能为用户提供一致且可靠的结果。部分类型还具备可解释性，能展示得出特定结论的过程，以实现最大程度的透明度。

　　确定性AI在医疗、金融等受监管行业中颇受欢迎。其中一个原因是，与其他类型的AI相比，它产生意外输出的可能性更低。通过遵循精确的指导原则，它能实现高准确性。

　　确定性AI的局限在于将现实世界强行塞进预设的规则框架，在制造业等高度复杂、动态变化的环境中，这种方式容易导致以下问题：

　　确定性AI始终不会偏离程序员为其设计的任务范围。尽管这能确保它在目标应用中具备高准确性，但也意味着算法在处理其他任务时灵活性极低。

　　这类AI无法处理训练数据中未涵盖的情况。这种限制可能使其不适合某些制造环境，尤其是那些具有新情况或异常情况的制造环境。

　　无法有效建模制造业中普遍存在的多变量非线性关系（如温度 - 压力 - 材料特性的复杂交互）。对随时间演变的复杂系统（如设备老化过程）缺乏建模能力，预测准确性随时间骤降。

　　尽管这两类AI在生产场景中并无放之四海而皆准的应用条件，但准备部署AI的制造企业应在实施前充分考虑其相关特性。

　　概率性AI通过 “量化不确定性、动态学习、灵活适配” 的特性，在制造业的预测性维护、需求计划、复杂质量检测等场景中，尤其适合需应对波动、挖掘隐性规律的环节。而确定性AI通过 “规则化、模型化、可追溯” 的特性，在制造业的高精度控制、质量检测、设备维护等核心场景中，成为提升生产可靠性和效率的关键技术。实际应用中，两者常结合使用（如 “概率性AI预测风险+确定性AI执行精准控制”），共同提升制造业的效率与韧性。

　　例如，在谈及制药制造业中部署概率性模型的最佳实践时，一位专家建议，实施过程应采用结构化、透明且有文档记录的流程。他还建议重点关注流程改进，而非仅关注模型性能。这类AI最适合多变的环境，以及用户可容忍一定误差的应用场景。

　　若目标应用具备明确的规则和流程体系，决策者可考虑选择确定性AI。当企业需要高准确性，且打算将AI部署在相对稳定的环境中时，这一选择尤为合适。

　　无论选择哪种类型的AI，用户都应在部署前、部署过程中及部署后设定关键绩效指标（KPI）进行衡量。通过跟踪这些数据，他们能评估结果并决定是否继续推进。