現代科技的發展正在為制造業轉型升級帶來新的活力，人工智能技術就是其中之一。

人工智能在制造業的應用主要有三個方面：首先是智能裝備，包括數控機床、自動識別設備、人機交互系統、工業機器人等具體設備。其次是智能工廠，包括智能設計、智能生產、智能管理以及集成優化等具體內容。最后是智能服務，包括大規模個性化定制、遠程運維、預測性維護等具體服務模式。

以5G、大數據、物聯網、人工智能為代表的新一代信息技術技術正助力設備聯網、數據上云。對于傳統的制造業來說，要想實現“AI+工業互聯網”的深度融合，離不開5G、大數據、物聯網為支撐：5G增強了數據傳輸能力，人工智能構建起數據模型，虛擬現實以及超高清顯示增強了數據的可視化程度。

有分析人士指出，人工智能推動了機器視覺的高速發展，從手機里的美顏APP面目識別功能、人臉相冊分類，到支付寶面部識別身份驗證、儲物柜人臉識別，再到工業機器人對物體準確抓取、物流機器人障礙避讓，視覺機器在我們的身邊的應用幾乎隨處可見。

借助人工智能這股“熱風”，機器視覺技術成為了不少制造業企業走向智能化、信息化升級的關鍵驅動力。特別是智慧物流、智能包裝等具備一定自動化基礎，十分迫切向智能化邁進的行業，在應用機器視覺技術上更加積極主動。

有分析人士指出，驅動人工智能發展的動力主要來自四個方面：一是數據，即以大數據、物聯網、云計算等技術提供的數據基礎;二是取得重大突破的機器學習算法;三是以圖形處理器（GPU）為代表的強大的計算能力;四是得益于全社會對人工智能技術的接受和認同。在這些重要力量的驅動下，人工智能技術不斷成熟，應用場景也日益增多。

在AI技術引領下，傳統制造業產業模式受到挑戰，并發生了許多新變化。在新一代人工智能技術引領下，制造業由注重規模生產逐漸向以客戶需求為中心、保持規模化生產成本優勢的前提上實現滿足個性化需求的產品生產模式演進。

在制造模式的不斷演進之下，部分新的模式逐漸成形，主要包括電子商務、數字化制造、“云平臺+”制造、網絡協同制造、新一代人工智能制造、規模定制生產服務、遠程運維服務、軟件定義的制造等。

作為當前服務型制造具有較大推廣應用價值的兩個重點方向，新一代人工智能技術在遠程運維服務和大規模定制生產中的應用正加速實現。假如工業生產線或生產設備在生產過程中突然出現故障，那么將會給企業造成巨大損失。如果能充分利用大數據建模、神經網絡等前沿科技算法進行提前預判，就能在機器設備在出現故障之前做出預測性維護和預警，從而盡可能地避免可能會出現的一系列問題。

預測性維護能夠出現，也要得益于：更加高效的通信網絡、更加精巧的傳感器、能夠處理大規模數據的強大運算平臺。預測性維護一般通過傳感器收集和分析設備的實時數據，用以預測何時可能發生故障。因此，在智能工廠內設置多種監控及傳感設備十分必要。

雖然目前人工智能的解決方案還不能完全滿足制造業的要求，但是作為一項通用性技術，人工智能與制造業融合是大勢所趨，未來的制造業轉型升級也將會運用到包括云計算、大數據、物聯網、人工智能等在內的多種技術。
責編AJX