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人工智能技术可能是继蒸汽机、电力、互联网科技之后推动新一轮产业革命浪潮的革命性技术。在大量的数据、更好的算法和更强的算力的共同推动下，人工智能的应用已经在很多行业落地，逐渐渗透并开始带来实际的价值。
根据研究，在全球范围内，人工智能在先进制造、自动驾驶、医疗、金融、安防、电网、家居、零售等数据基础较好的行业的应用场景正在不断建立起来。
相关案例包括：人工智能在金融行业的智能风险控制、智能投资顾问、市场预测、信用评级等领域的应用；在医疗领域，人工智能算法被应用到新药研制、辅助诊疗、癌症检测等方面。
“人工智能+制造”
助力中国制造业升级转型
“人工智能+制造”是将人工智能技术应用到制造业，在自动化、数字化、网络化的基础上，实现智能化。其核心在于机器和系统实现自适应、自感知、自决策、自学习，以及能够自动反馈与调整。
人工智能、工业互联网等相关技术的融合应用能逐步实现对制造业各流程环节效率优化。
目前，中国的制造业面临内部和外部多种压力。来自内部的影响包括劳动力成本上升、原材料成本上升、环境压力和市场饱和。
外部压力一方面来自西方发达国家的贸易摩擦、关税壁垒、技术封锁、设备和关键零部件禁运等，另一方面来自印度、东南亚低成本新兴国家的竞争。
“人工智能+制造”
的机遇与挑战
“人工智能+制造”是中国制造业升级转型的一个重要途径。将人工智能技术用于制造业将有效提高生产效率；实现柔性化生产；提高产品质量，降低人为错误；持续工艺改善，提升成品率，并降低生产成本。
未来几年，中国制造业转型升级的巨大需求可以为“人工智能+制造”市场的拓展提供极好的机遇。不过，“人工智能+制造”机遇与挑战并存。
在未来5G等无线互联技术的支持下，数据的传输与处理速度将进一步提升。
同时，传感器、无线传感网络等技术的发展帮助“人工智能+制造”系统收集大量的制造流程、物流等数据，高质量的海量数据对人工智能数据训练至关重要。总体而言，上述技术的发展使得人工智能赖以学习的标记数据获得的成本在不断下降。
算力增长也为“人工智能+制造”的应用提供了条件。在过去10年间，芯片处理能力提升、云服务普及以及硬件价格下降使计算能力大幅提升。成本不断下降以及算力的提高为“人工智能+制造”的实施提供了保障。
即使在同一制造业领域，企业情况也是千差万别的。因此，“人工智能+制造”项目实施面临的情况十分复杂，没有什么统一的标准可言。
从相对成熟的
“人工智能+制造”场景入手
“人工智能+制造”实施投入大，传统制造企业实施相关项目的复杂程度较高。
不过，在众多的“人工智能+制造”应用场景中有一些技术相对成熟，并有了相当数量的项目落地。这些相对成熟的“人工智能+制造”的应用主要包括以下几种。
● 质量检测
电子制造、汽车等行业工序复杂，在线检测的环节比较多，需要对产品进行大量的、基于视觉识别的质量检测、缺陷检查等。
使用工业相机或高清摄像头捕捉产品组件、电路模块等在生产和组装过程中的图像和视频，可以提供给人工智能软件进行分析判断。
人工智能视觉检测可以最终实现无须人力的机器自主质检，且全天候无间断。目前，人工智能视觉检测过程用时已经可以做到比人工检测时间缩短80%，有效节约了检测的人工成本。
另外，计算机视觉检测精准度高，可以检测到肉眼无法检测的微小瑕疵，且判断标准一致，保持了检测过程的一致性。
人工智能检测在电子、汽车等制造行业的质量控制环节应用越来越广泛。在有些案例中，使用人工智能结合物联网和大数据技术已经能够实现把产品质量的自动监控扩展到整个生产流程。
这不仅能提高质量检测效率，还能指导工艺、流程等改善，提高整体良品率。
● 预测性运营与维护
基于人工智能的预测性运维系统可以利用机器学习、处理设备的历史数据和实时数据，搭建预警模式，提前更换即将损坏的部件，从而有效地避免机器故障的发生。
企业可以借助人工智能运维系统来减少设备故障和由此带来的损失，提高设备利用效率。
● 供应链管理
电子等制造行业的零部件供应商来自全球各地，供应链比较长，涉及的元器件种类和分销渠道的流通环节非常多，容易受到国际政治、天灾人祸等因素的影响。
使用机器学习深入研究供应管理环节，分析需求、计划和库存，建立实时、精准匹配的供需关系，通过掌握和预测需求动态变化能够有效地促进供应链调整优化。
借助人工智能，可以帮助制造业企业实施多级库存、计划生产等库存动态调整，最终实现采购和补货的半自动甚至全自动化。
人工智能可以基于大数据进行需求预测，这些大数据不仅来自供应链内部的各个环节，还来自行业外的数据，如贸易促销、媒体活动、新产品发布、季节性变化，甚至气候数据预测等。
综上所述，“人工智能+制造”是中国制造业转型升级的重要途径，其发展的机遇与挑战并存。
传统制造企业在全面实施“人工智能+制造”有困难时可以优先发展人工智能质量检测、预测性运营与维护、供应链管理等相对成熟的“人工智能+制造”应用，实现“人工智能+制造”的单点突破。
这些系统可以独立运作，带来实实在在的收益，也可以在未来并入“人工智能+制造”大系统。
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