一方面，人工智能技术在制造业的应用重点在于工业智能产品或具体工业痛点的解决方案。另一方面，相较于“锦上添花”的工业智能产品，“雪中送炭”的技术更容易被制造业企业接受。比如，基于机器视觉的表面质量检测技术帮助提升产品质量；或用基于知识图谱的智能CAD来提高生产效率；又或者用基于人工智能的能源分配来降低生产成本。

       在工业大数据发展过程中，安全性将成为企业智能化升级决策的重要依据。例如，工业核心数据、关键技术专利等数字化资产对企业的价值正在加速提升；降低数据安全隐患、提升系统安全和数据安全成为企业数字化改造升级中愈加重要的参考指标；增加厂区生产安全、过程安全迫在眉睫。

       如正在快速形成的基于工业数据的故障诊断及预测性维护就是典型的服务型应用场景。这种服务场景通过对生产线的监测和历史数据进行处理并存储后，进行基于人工智能的预测性分析，对企业给出维护建议并对生产进行实时预警。

       设备状态智能管理系统将成为远程运维的新模式，将形成以数据为核心，从智能采集、智能分析、智能诊断、智能排产、自动委托、推送方案、远程支持到智能检验，再进入新一轮智能采集的闭环运行模式。

       一方面，工业区块链技术可以为工厂提供不同安全等级的区块链加密服务，对工厂间的重要数据进行无中介传递，保障各重要生产数据的加密安全；另一方面，随着工业区块链技术应用，将形成分布式智能生产网络，以终端客户需求为主导，促进工业的服务化转型。通过集成化与智能化生产，提高企业效率。通过标准化与网络化生产，降低企业生产成本。

       2019年的上海工博会上，丹麦的UR公司、日本发那科、川崎、德国库卡等国际领先机器人企业在现场首发最新协作机器人产品；国产企业如新松、埃夫特、节卡、珞石、邀博等也发布了自己的协作机器人。2019年，在世界机器人大会、上海工博会及世界智能制造大会上，协作机器人受到国内外厂商大力追捧，未来前景可期。

       不同工业行业有各自独特的行业门槛，每个工业场景在不同行业、不同企业中的需求差异较大。人工智能与制造业深度融合的路径就是将信息技术与工业场景应用端结合。将核心工艺模型化、算法化、代码化的工业智能算法平台面向工业场景，可以为底层应用提供便捷的开发服务。

       一方面，未来将丰富的云端业务能力延伸到边缘节点，实现传感器、设备、应用集成、图像处理的协同；另一方面，行业将在云端与边缘共同发力，云边结合打造行业的工业大脑。算法升级将由云端完成。

       未来核心工艺装备与人工智能融合，实现工艺装备的智能化，将成为制造业转型发展的突破口。

来源：电子人物联网