工業4.0大幅變革傳統生產線，新時代智能工廠應運而生。智能工廠將面對終端智能化、連接泛在化、計算邊緣化、網絡扁平化、服務平臺化及安全提升化等技術發展趨勢，需要解決智能感知控制、全面的互聯互通等多個方面的問題。本文將傳感器比作智能工廠的感覺器官，將機器人比作智能工廠的四肢，將AI系統比作計算大腦，介紹了實現智能工廠所需的關鍵技術，并指出邊緣和云端的數據安全性將是智能工廠面對的最大挑戰。

隨著“工業4.0”和“中國制造2025”等國家戰略的推進，智能制造逐漸從概念宣傳發展到實施執行階段，而工業物聯網（IIoT）、人工智能、大數據、機器人、云計算和增強現實等先進技術也不斷出現，數字和物理領域的融合進一步促進了智能制造的興起和發展。

“智能制造的主線是智能生產，而智能生產的主要載體是智能工廠。”中國工程院院長周濟先生簡潔明了地闡述了智能生產、智能制造和智能工廠三者之間的關系。智能工廠是一個完全連接的靈活的制造系統，能根據動態市場需求整合供應鏈和生產線，并在需要時生產出個性化的定制產品。

根據權威市場機構的預測，到2025年全球智能制造市場規模將達到3952億美元。Altizon的2017年智能制造報告指出，在工業制造業中，智能制造有可能將直接人工成本和間接成本降低5~10％。由此可見，智能制造的價值和未來市場發展都很有潛力。那么，實現智能工廠需要哪些技術呢？

智能工廠的實現需要六大關鍵技術

建設智能工廠的最終目標是實現智能制造，而智能制造的關鍵技術也就是搭建智能工廠這個載體的核心技術。來自Vero Solutions的信息圖示出了驅動和實現智能制造的六項創新技術。

1. 3D打印

2.增強現實及可穿戴設備

3.云計算平臺

4.偽造檢測技術

5.位置檢測技術

6.智能傳感器

工業物聯網（IIoT）構成智能工廠的神經系統

工業物聯網的發展給制造自動化及智能化提供了新的機遇。智能工廠追求人、機、料、法、環的智能化的高度協調及高效利用。除了智能設備和智能生產及執行系統，還需要考慮環境、廠務設施等因素，大量的傳感器用來控制或監控水、電、氣、塵埃顆粒、溫度、濕度等。但各種傳感器分散、異構、數據格式不統一，甚至是移動的，利用工業物聯網的架構進行智能化協調是一個很好的途徑。

工業物聯網平臺是將具有感知、監控能力的各類采集或控制傳感器或控制器，以及泛在技術、機器對機器（M2M）通信、機器學習和基于云的分析等技術不斷融入到工業生產的各個環節，通過收集、分析來自新增和原有設備的數據，提高效率并獲得競爭優勢。通過強大的管理運算功能，能夠：

改善生產過程透明度。利用數據記錄和通信功能，使設備狀態一目了然，從而提高生產力；

延長設備壽命，降低成本；

拓展控制功能。用設備端的控制功能替代中控室的中央控制，實現分散化控制。

例如，AI工程和自動化系統方案提供商BISTel公司的Cloud IoT平臺便結合了軟件和硬件，可以提供存儲、計算、安全、開發工具及其它許多常見功能，提高了質量和工程生產力，實現了運營效率的提升。

AI系統是智能工廠的計算大腦

在未來的智能工廠中，AI將無處不在、無所不在和無形而在。AI將用于管理整個輸入和輸出，運行機器人，并通過利用率管理和預測性維護使裝配線滿載運行。

在智能工廠中，數字化是關鍵，但其目的不是產生海量數據，而是利用海量數據，英飛凌半導體（無錫）有限公司信息技術總監曹翃認為，數字化就是通過數據的產生和分析來獲取知識，從而作出預測和自動化決策，達到制造的人、機、料、法的高效利用，降低運營成本，最大化價值鏈效益。

有了大數據的支撐，通過AI分析方法和算法，例如機器學習、預測分析或多變量統計，一切會變得更為精準。例如，設備的報警內容通常是NON-SQL數據，AI集合生產執行系統，處理結構化、非結構化及海量分布的實時信息，實現智能的預測性維護，并通過自動的X光圖像識別來提高產品質量，釋放勞動力。

機器學習是人工智能的一個分支，它在現實應用中無處不在，特別是在智能工廠中。重復性的人工任務最終將由智能機器來處理，而不再要求員工之間建立深厚的情感聯系。

AI技術正在將更多的智能和數據分析推向邊緣。目前AI對聲音及人類語言的處理更加類似人類的功能，而在基于云和網絡的軟件領域也將出現更多的AI應用。一些新的AI應用正在物聯網中開拓和創造一個新的利基，但并非所有終端節點都需要高級功能。

Silicon Labs（亦稱“芯科科技”）亞太區區域營銷高級經理陳雄基說明，Silicon Labs在混合信號處理、低功耗技術和無線連接方面的專長可能帶來更多益處。許多應用將繼續利用網關和云資源來處理類似AI的任務。系統架構師需要在特性、成本、性能、延遲、安全性以及客戶對這些功能的整體價值取向等各個方面進行全面的評估。