Close Menu
Smart Industry VN
  • Smart Business
  • Digital Supply Chain
  • Smart Factory
  • Automation & Robotics
  • Technology
  • Latest News
  • About us
Facebook X (Twitter) Instagram
Facebook X (Twitter) Instagram
Smart Industry VN
Facebook X (Twitter) Instagram
  • Smart Business
  • Digital Supply Chain
  • Smart Factory

    Dự báo tăng trưởng mạnh đối với lô hàng cobot

    11/06/2026

    STEMMER IMAGING khai trương cửa hàng kỹ thuật số mới

    09/06/2026

    Điều khiển tối ưu sử dụng các ô đo lường robot

    07/06/2026

    FANUC ra mắt robot hàn cộng tác trọng lượng 11kg

    03/06/2026

    Mở rộng khả năng của cobot để nâng tải trọng cao hơn

    30/05/2026
  • Automation & Robotics
  • Technology
    • Latest News
    • About us
    Smart Industry VN
    Home»Technology»AI & Machine Learning»Sự khác biệt thực sự giữa “Trí tuệ nhân tạo” và “tự động hóa” ?
    AI & Machine Learning

    Sự khác biệt thực sự giữa “Trí tuệ nhân tạo” và “tự động hóa” ?

    By Smart Industry VN02/04/2019 AI & Machine Learning 342 Views
    Facebook Twitter Pinterest LinkedIn Tumblr Email
    Share
    Facebook Twitter LinkedIn Pinterest Email

    Khi nói đến Smart Factory, người ta thường nghĩ ngay đến 1 nhà máy hoạt động tự động hoàn toàn, các robot tự vận hành mà không cần con người, tuy nhiên điều này thường gây nhầm lẫn giữa 1 nhà máy thông minh – smart factory và nhà máy tự động hóa, hay nói đúng hơn là khác biệt cơ bản giữa “tự động hóa và “trí tuệ nhân tạo”.

    Trong một số trường hợp “Trí tuệ nhân tạo” và “tự động hóa” thường được sử dụng thay thế cho nhau. Nhưng có một số khác biệt khá lớn giữa các hệ thống tự động và máy thông minh nhân tạo mà chúng ta cần tìm hiểu trong bài viết này.

    Tự động hóa là phần mềm tuân theo các quy tắc được lập trình sẵn.
    Trí tuệ nhân tạo được thiết kế để mô phỏng suy nghĩ của con người.

     

    Tự động hóa

    Với tự động hóa, đó là trường hợp ‘Nếu X, thì Y.’

    Hệ thống tự động ở khắp mọi nơi. Chúng là lý do các doanh nghiệp không phải sao chép và dán một triệu email tiếp thị riêng lẻ cho khách hàng của họ. Đó là những gì cho phép bạn bật máy sưởi thông qua một ứng dụng trên điện thoại. Đó là những gì các công ty đào tạo sử dụng để quản lý các khóa học của nhân viên,

    Tự động hóa có một mục đích duy nhất: Để cho máy móc thực hiện các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, đơn điệu. Điều này giải phóng thời gian để con người có da thịt tập trung vào các nhiệm vụ quan trọng hơn đòi hỏi phải liên lạc cá nhân. Kết quả cuối cùng là một doanh nghiệp hiệu quả hơn, tiết kiệm chi phí và lực lượng lao động hiệu quả hơn.

    Vì vậy, điều quan trọng nhất ở đây là các máy tự động đều được điều khiển bởi cấu hình thủ công,bạn phải thiết lập cách bạn muốn hệ thống tự động của mình hoạt động bằng Workflows tương ứng.

    Với tự động hóa, đó là trường hợp ‘Nếu X, thì Y.’ Về cơ bản, bạn xác định ‘X’, đó là hệ thống tự động để thực hiện ‘Y’.

    Một công nhân ngoan ngoãn không bao giờ gọi ốm hay nghỉ phép và luôn hoàn thành công việc một cách hoàn hảo mọi lúc? Không có gì lạ khi các doanh nghiệp sẵn sàng chấp nhận tự động hóa. Còn bây giờ bạn sẽ tìm thấy tự động hóa, ở một số hoặc dạng khác, chỉ trong mọi hoạt động kinh doanh trên hành tinh này. Về cơ bản, đó là một chiếc máy đủ thông minh để thực hiện theo đơn đặt hàng tự động.

    Trí tuệ nhân tạo

    Quan điểm của AI: Tạo ra các công nghệ bắt chước những gì con người có thể nói, nghĩ và làm.

    Bạn có biết tất cả những robot sẽ chắc chắn tiêu diệt chúng ta ( ít nhất là theo các bộ phim ) ? Đó là AI. Hoặc một mô tả về nó. Chúng rõ ràng là những cỗ máy siêu thông minh có thể tự nghĩ ra những gì phải làm.

    Đó là toàn bộ quan điểm của AI: Tạo ra các công nghệ bắt chước những gì con người có thể nói, nghĩ và làm.

    Và, giống như hầu hết con người, điều đó có nghĩa là AI cực kỳ tệ khi chỉ cần làm theo đơn đặt hàng. Đó không phải là những gì nó được thiết kế để làm; nó được thiết kế để liên tục tìm kiếm các mẫu (như con người), học hỏi kinh nghiệm (như con người) và tự chọn các phản ứng phù hợp trong các tình huống dựa trên điều đó (như con người).

    Tất cả đều thuộc về Machine Learning, ban đầu được phát triển để cung cấp một ‘lĩnh vực nghiên cứu mang lại cho máy tính khả năng học mà không cần lập trình rõ ràng.’ Như Deloitte đã giải thích trong nghiên cứu của họ ‘Tự động hóa thông minh bước vào thế giới kinh doanh ‘:

    ‘Được trình bày với cơ sở dữ liệu thông tin về các giao dịch thẻ tín dụng, chẳng hạn như ngày, giờ, thương gia, địa điểm giao dịch, giá cả và liệu giao dịch đó là hợp pháp hay lừa đảo, một hệ thống máy học tìm hiểu các mô hình dự đoán gian lận. Càng xử lý nhiều dữ liệu giao dịch, dự đoán của nó sẽ càng trở nên tốt hơn, đến mức có thể dự đoán các tình huống ngay trước khi chúng thực sự xảy ra. ‘

    Vì vậy, những gì chúng ta thực sự giải quyết ở đây không phải là một bản sao đơn giản của tôi hoặc bạn. Đó là về việc tạo ra một hệ thống mạnh hơn bạn có thể tưởng tượng. Nhưng trước khi bạn bắt đầu hoang tưởng về những vật vô tri vô giác thông minh nhân tạo xâm nhập vào đầu bạn, điều đáng nói là sức mạnh của AI cũng là khuyết điểm của nó; Không bị ràng buộc bởi ‘quy tắc’ cho phép tốc độ học tập nhanh chóng, nhưng điều đó cũng có nghĩa là nó học mà không có bối cảnh mà chương trình cụ thể thường cung cấp. Nó giống như mong đợi một đứa trẻ mới sinh biết cách làm công việc của bạn. Đó là cách bạn kết thúc với Twitter dạy cho chatbot AI của Microsoft trở thành một công việc phân biệt chủng tộc, diệt chủng trong vòng chưa đầy 24 giờ.

    Sự khác biệt thực sự giữa tự động hóa và AI

    Thứ thúc đẩy cả hệ thống tự động và AI là cùng một thứ thúc đẩy doanh nghiệp: Dữ liệu.

    Tự động hóa về cơ bản là tạo ra một phần cứng hoặc phần mềm có khả năng thực hiện mọi thứ tự động – mà không cần sự can thiệp của con người.Tuy nhiên, Trí tuệ nhân tạo là một ngành khoa học và kỹ thuật chế tạo máy móc thông minh (theo John McCarthy , người đặt ra thuật ngữ này). AI là tất cả sẽ cố gắng làm cho máy móc hoặc phần mềm bắt chước, và cuối cùng thay thế hành vi và trí thông minh của con người.

    Tự động hóa có thể hoặc không thể dựa trên Trí tuệ nhân tạo. Tự động hóa công nghiệp có thể được cung cấp bằng cách đặt một số cảm biến và làm một cái gì đó tương ứng với việc đọc cảm biến. Thực tiễn tự động hóa phát triển thành những gì chúng ta biết ngày nay giữa cuộc cách mạng công nghiệp thứ nhất và thứ ba – sản xuất với các hệ thống kiểm tra và kiểm soát tự động, lao động cơ khí, thiết bị vận hành và tất nhiên cả máy tính.

    Tất cả các biểu hiện của tự động hóa đã biểu hiện xung quanh chúng ta bị ràng buộc bởi các quy tắc và lập trình rõ ràng.

    Nếu bạn muốn biến điều tương tự thành AI, thì bạn cần cung cấp năng lượng cho nó bằng dữ liệu. Số lượng lớn dữ liệu. Giống như sử dụng mạng thần kinh, đồ thị, Machine Learning (Deep Learning) trong phần mềm của bạn. Cấp độ mã hóa của bạn sẽ quyết định mức độ mở rộng của bạn có thể khiến hệ thống của bạn kích thích như con người, nhưng rất có thể bạn sẽ chỉ dạy hệ thống những gì bạn đã biết.

    Trong trường hợp tự động đơn giản, bạn có thể dễ dàng dự đoán đầu ra, theo các dạng cảm biến đầu vào. Trong khi trong trường hợp AI luôn có một chút dữ liệu và thông tin không chắc chắn, cũng giống như bộ não của con người khi đứng trước những tình huống không chắc chắn của cuộc sống này.

     

    AI AI vs Automation khac biet giua Ai va tu dong hoa khac biet tri tue nhan tao va tu dong hoa Machine learning
    Smart Industry VN
    • Facebook
    • X (Twitter)
    • LinkedIn

    I'm a Digital Business Journalist and IoT Consultant, Digital Transformation Consultant.

    Bài liên quan

    Thỏa thuận triển khai nền tảng y tế GenAI tự động học

    15/06/2026

    Chuỗi cung ứng DHL nâng cao năng lực Logistics cho trung tâm dữ liệu khu vực APAC

    14/06/2026

    Các hãng hàng không đang khám phá ứng dụng tiếp theo cho Agentic

    12/06/2026

    Dự báo tăng trưởng mạnh đối với lô hàng cobot

    11/06/2026
    Add A Comment
    Leave A Reply Cancel Reply

    Bạn phải đăng nhập để gửi bình luận.

    Smart Factory

    Hệ thống thực thi sản xuất (MES) là gì ? Vì sao doanh nghiệp sản xuất cần hệ thống MES ?

    27/02/2020

    SCADA là gì ? Khi nào cần 1 hệ thống SCADA ?

    19/01/2019

    Hệ thống điều độ sản xuất APS là gì ? Ứng dụng của hệ thống APS là gì ?

    12/01/2019

    Số lượng đặt hàng kinh tế (EOQ) và Công thức tính EOQ

    22/04/2023

    20 công cụ sản xuất tinh gọn

    17/07/2020

    Quản lý vòng đời sản phẩm (PLM) là gì ? Vai trò của PLM đối với doanh nghiệp là gì ?

    24/10/2020

    Những vấn đề cơ bản về Quản lý khu vực sản xuất (Shop floor management)

    19/04/2019

    7 ví dụ về trí tuệ nhân tạo trong các ngành công nghiệp khác nhau

    26/02/2019
    AI & Automation

    Thỏa thuận triển khai nền tảng y tế GenAI tự động học

    15/06/2026

    Chuỗi cung ứng DHL nâng cao năng lực Logistics cho trung tâm dữ liệu khu vực APAC

    14/06/2026

    Các hãng hàng không đang khám phá ứng dụng tiếp theo cho Agentic

    12/06/2026

    Các hội đồng châu Á đang đầu tư vào AI nhưng kiểm toán lợi tức đầu tư (ROI) vẫn còn chậm tiến độ

    10/06/2026

    Garuda Indonesia đẩy mạnh hiện đại hóa lõi kỹ thuật số cùng RISE với SAP

    08/06/2026

    Tại sao thí điểm AI ở Hồng Kông đang tái định hình quy trình triển khai sản xuất (ngân hàng)

    07/06/2026

    PodChats cho FutureCOO: Xây dựng nền tảng cho hoạt động hợp nhất dựa trên dữ liệu

    05/06/2026

    Vertiv thúc đẩy bộ đôi kỹ thuật số AI sản xuất công nghiệp vào DSX

    04/06/2026
    Bài Mới Nhất

    Thỏa thuận triển khai nền tảng y tế GenAI tự động học

    15/06/2026

    Nhà sản xuất cảm biến Trung Quốc xây nhà máy 10 ha tại miền Bắc Việt Nam

    15/06/2026

    Chuỗi cung ứng DHL nâng cao năng lực Logistics cho trung tâm dữ liệu khu vực APAC

    14/06/2026

    Các hãng hàng không đang khám phá ứng dụng tiếp theo cho Agentic

    12/06/2026

    Murphy Oil coi Việt Nam là đối tác chiến lược, thúc đẩy mở rộng hoạt động thượng nguồn

    12/06/2026
    Thẻ
    AGV AI Automation BIG DATA Blockchain chuyen doi so cong nghiep data data analytics digital supply chain digital transformation digital twin edge computing ERP ESG Gartner iiot Iot kinh tế kinh tế xanh Kết nối Machine learning MES MOM Nghiên cứu ABI paperless factory phan tich du lieu Phát triển bền vững PLM RFID robotics RTLS san xuat scada smart factory smart warehouse so hoa Supplychain Management số hoá chuỗi cung ứng Tri tue nhan tao tu dong hoa warehouse Management WMS xe điện đầu tư vào Việt Nam
    Smart Industry Vietnam

    Smart Industry Vietnam là trang Tin công nghệ chia sẻ thông tin để thúc đẩy quá trình chuyển đổi kỹ thuật số đang diễn ra trong lĩnh vực sản xuất và các ngành liên quan, thể hiện bằng sự hội tụ của thông tin và công nghệ vận hành cũng như các xu hướng công nghệ mới như Internet Công nghiệp (IIoT ), phân tích dữ liệu lớn và AI.

     

    Bài Viết Mới

    Trí tuệ nhân tạo cá nhân và hướng phát triển tương lai của chúng ta

    27/05/2026

    Gammon triển khai nền tảng AI để chuyển đổi an toàn trong xây dựng

    24/05/2026

    Mạng 5G của Malaysia phủ sóng mạnh hơn trong nhà khi DNB tăng cường vùng phủ tại các khu vực có lưu lượng cao

    14/05/2026

    Subscribe to Updates

    Get the latest creative news from Smart Industry Vietnam

    Type above and press Enter to search. Press Esc to cancel.