一方面，人工智能技術在制造業的應用重點在于工業智能產品或具體工業痛點的解決方案。另一方面，相較于“錦上添花”的工業智能產品，“雪中送炭”的技術更容易被制造業企業接受。比如，基于機器視覺的表面質量檢測技術幫助提升產品質量；或用基于知識圖譜的智能CAD來提高生產效率；又或者用基于人工智能的能源分配來降低生產成本。

       在工業大數據發展過程中，安全性將成為企業智能化升級決策的重要依據。例如，工業核心數據、關鍵技術專利等數字化資產對企業的價值正在加速提升；降低數據安全隱患、提升系統安全和數據安全成為企業數字化改造升級中愈加重要的參考指標；增加廠區生產安全、過程安全迫在眉睫。

       如正在快速形成的基于工業數據的故障診斷及預測性維護就是典型的服務型應用場景。這種服務場景通過對生產線的監測和歷史數據進行處理并存儲后，進行基于人工智能的預測性分析，對企業給出維護建議并對生產進行實時預警。

       設備狀態智能管理系統將成為遠程運維的新模式，將形成以數據為核心，從智能采集、智能分析、智能診斷、智能排產、自動委托、推送方案、遠程支持到智能檢驗，再進入新一輪智能采集的閉環運行模式。

       一方面，工業區塊鏈技術可以為工廠提供不同安全等級的區塊鏈加密服務，對工廠間的重要數據進行無中介傳遞，保障各重要生產數據的加密安全；另一方面，隨著工業區塊鏈技術應用，將形成分布式智能生產網絡，以終端客戶需求為主導，促進工業的服務化轉型。通過集成化與智能化生產，提高企業效率。通過標準化與網絡化生產，降低企業生產成本。

       2019年的上海工博會上，丹麥的UR公司、日本發那科、川崎、德國庫卡等國際領先機器人企業在現場首發最新協作機器人產品；國產企業如新松、埃夫特、節卡、珞石、邀博等也發布了自己的協作機器人。2019年，在世界機器人大會、上海工博會及世界智能制造大會上，協作機器人受到國內外廠商大力追捧，未來前景可期。

       不同工業行業有各自獨特的行業門檻，每個工業場景在不同行業、不同企業中的需求差異較大。人工智能與制造業深度融合的路徑就是將信息技術與工業場景應用端結合。將核心工藝模型化、算法化、代碼化的工業智能算法平臺面向工業場景，可以為底層應用提供便捷的開發服務。

       一方面，未來將豐富的云端業務能力延伸到邊緣節點，實現傳感器、設備、應用集成、圖像處理的協同；另一方面，行業將在云端與邊緣共同發力，云邊結合打造行業的工業大腦。算法升級將由云端完成。

       未來核心工藝裝備與人工智能融合，實現工藝裝備的智能化，將成為制造業轉型發展的突破口。

來源：電子人物聯網