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▲北京早晚高峰通勤流量图
滴滴的数据中反映了共享经济在2017年的快速发展——2017全年总共10.5亿人次使用了滴滴打车服务。另外滴滴平台上的出租车订单也达到11亿单。
▲北京首都机场出行图
滴滴同样把大数据和人工智能的能力用在了智慧城市中——滴滴去年与济南、武汉、广州等城市开展合作，通过智慧信号灯、诱导屏和潮汐车道等方式来缓解拥堵。滴滴通过提供出行数据，帮助优化了超过1200个信号灯，减缓了当地的拥堵。滴滴每亿公里交通事故死亡率为0.28，比传统出租车行业低了40%。这些创新就是滴滴的竞争壁垒。
▲全国交通热度图
滴滴一共有7000多人，其中超过3000多人都是工程师、数据科学家、人工智能专家和交通专家。滴滴在硅谷建了一个硅谷实验室，聚集了一群世界上顶级的数据和信息安全专家。之前很难想象一个5年的中国公司，可以汇聚全球最顶级的人。可滴滴做到了。
在大数据和人工智能的浪潮下，各个行业开始进行转型升级。比如，以GE（美国通用电气）为代表的先进工厂内，除了先进的设施、前沿的应用研究，最大的共性是数据化，包括3D打印技术在内的先进工厂与大数据技术紧密相连，开启了人类制造业的全新模式。
在人工智能的浪潮下，3D打印将如何受益？
人工智能在3D打印领域的应用
1机器视觉识别3D打印金属粉末
人工智能的一大应用就是通过机器视觉来鉴定并筛选产品。机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断，在日本，有一位工程师的父母在经营一个黄瓜农场，他开发了一套人工智能系统，让人工智能学习什么样的黄瓜应该分到哪一级，然后在流水线上做自动分拣，大大提升了黄瓜的分拣效率。
我们知道金属3D打印的原材料就是金属粉末，那能不能用人工智能来鉴定金属粉末呢？答案是肯定的！卡内基梅隆大学工程学院的研究人员开发了针对金属3D打印材料的机器视觉技术，可以自动识别和分类不同种类的3D打印金属粉末，准确度达95％以上。
对不同种类的金属粉末进行识别
通过计算机视觉来识别和挑选的金属粉末，其微观结构质量、强度、抗疲劳度、韧性等都达到了要求。在3D打印的时候，经过筛选后的金属粉末就不太可能带来零件裂纹或发生加工故障。
2大数据收集三维扫描数据
人工智能同样可以与三维扫描结合。布朗大学的迈克尔·布莱克（Michael Black）教授创立了Body Labs，并开发了一种技术能够将人体用更精确的方式数据化。与普通的人像扫描不同的是，Body Labs能够通过人工智能技术来实现自我学习，可以收集、数据化和整理关于人体外形、姿态和运动时的动态数据。更精准的数据意味着能够通过3D打印技术制作服装，或者用来支持3D打印人体假肢或其他医疗器械。
Body Labs的软件依赖于初始网格模板和人工智能，通过自动修复的算法，能够更准确地反映人体的三维数据。在修复三维数据方面，市场上的普遍做法只是将缺失的部位通过点阵的方式连接起来，而Body Labs的网格变形是基于人工智能数据库，可以更精确的按照人体组成的规律来修复三维网格。
3大数据整合3D打印产业
3D打印从模型的建模，到生产工艺、加工参数、仿真、材料性能、产品质量、供应链可以说产生了海量的数据。仅仅是金属3D打印过程中就有50多个变量在发生作用。
在欧美，已经有机构开始整合3D打印大数据，比较知名的有Senol数据库，被人们称为“3D打印行业的Google”, 包含了工业3D打印设备和材料的数据，用户可以在上面根据自己的需求搜索与之相关的信息。此外还有America Makes，RMADS大数据库。
Senvol数据库收集了中国的3D打印企业的数据。比如北京太尔时代的设备信息。▼
西安铂力特的设备和材料信息也在Senvol数据库里。▼
资料来源：3D科学谷
3D智慧湾了解到，Senvol正在继续完善数据库和算法，致力于提供非常精简的数据和解决方案为企业服务。未来会出现越来越多的类似于Senvol这样的大数据公司，一切将变得更加透明，可以预见市场上的竞争会越来越激烈。
大数据、人工智能和3D打印密不可分。深度学习（人工智能）应大数据而生，给大数据提供了一个深度思考的大脑，而3D打印给了智能数字化一个强健的躯体，三者共同引发了智能时代浪潮的来临。
滴滴出行的成功让人们感受到了我们国家大数据和人工智能的曙光。而对于3D打印大数据的发展而言，中国相对来说落后于欧美，尚未形成一套完善的产业体系。但我国3D打印拥有全球最大的潜在消费市场，如何像滴滴那样，利用现有的先进技术，给更多的用户提供智能服务、创造价值，是每一位3D打印从业者需要面对的问题。
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