現代科技的發展正在為制造業轉型更新帶來新的活力，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、自動識别裝置、人機互動系統、工業機器人等具體裝置。其次是智能工廠，包括智能設計、智能生産、智能管理以及內建優化等具體内容。最後是智能服務，包括大規模個性化定制、遠端運維、預測性維護等具體服務模式。
以5G、大資料、物聯網、人工智能為代表的新一代資訊技術技術正助力裝置聯網、資料上雲。對于傳統的制造業來說，要想實作"AI+工業網際網路"的深度融合，離不開5G、大資料、物聯網為支撐：5G增強了資料傳輸能力，人工智能建構起資料模型，虛拟現實以及超高清顯示增強了資料的可視化程度。
有分析人士指出，人工智能推動了機器視覺的高速發展，從手機裡的美顔APP面目識别功能、人臉相冊分類，到支付寶面部識别身份驗證、儲物櫃人臉識别，再到工業機器人對物體準确抓取、物流機器人障礙避讓，視覺機器在我們的身邊的應用幾乎随處可見。
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、資訊化更新的關鍵驅動力。特别是智慧物流、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：一是資料，即以大資料、物聯網、雲計算等技術提供的資料基礎;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，傳統制造業産業模式受到挑戰，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産逐漸向以客戶需求為中心、保持規模化生産成本優勢的前提上實作滿足個性化需求的産品生産模式演進。
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、“雲平台+”制造、網絡協同制造、新一代人工智能制造、規模定制生産服務、遠端運維服務、軟體定義的制造等。
作為目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端運維服務和大規模定制生産中的應用正加速實作。假如工業生産線或生産裝置在生産過程中突然出現故障，那麼将會給企業造成巨大損失。如果能充分利用大資料模組化、神經網絡等前沿科技算法進行提前預判，就能在機器裝置在出現故障之前做出預測性維護和預警，進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、能夠處理大規模資料的強大運算平台。預測性維護一般通過傳感器收集和分析裝置的實時資料，用以預測何時可能發生故障。是以，在智能工廠内設定多種監控及傳感裝置十分必要。
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，未來的制造業轉型更新也将會運用到包括雲計算、大資料、物聯網、人工智能等在内的多種技術。
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https://ai.51cto.com/art/202010/629026.htm本文轉載自51CTO，本文一切觀點和機器智能技術圈子無關。
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