當中國發展進入新時代，中國也進入由科技和創新驅動的新一輪發展階段，人工智能將成為中國新時代科技創新的關鍵和參與全球競爭的重要砝碼。人工智能技術在各行業已經展現出廣闊的應用前景，發展人工智能已經成為國家之間競爭的制高點之一。
從國家發展的長遠角度來看，人工智能將對經濟、社會、國防等多個領域帶來深遠影響，中國是世界上最大的製造業大國，製造業與人工智能的結合是中國從製造大國走向製造強國的重要一步，是中國直面國內國際挑戰的重要超車機遇。製造業與人工智能的結合是解決中國人口老齡化，製造業由於裝備和軟硬件平臺依賴進口所面臨的缺乏創新平臺自動化、製造業外移、製造業仍處於價值鏈低端，勞動生產率較低等問題的重要手段。
特別在中美貿易摩擦挑戰下，製造業亟待人工智能賦能。人工智能技術為製造業的發展打開新天地，製造業為人工智能提供巨大的數據養料和落地舞臺。沿著數字化、網絡化、智能化的智能製造發展路徑，未來智能化的製造業將是中國經濟和技術發展的重中之中。
中國製造業為中國人工智能發展提供最大的場景
1. 中國是世界最大的製造業大國
今天，中國是世界上最大的製造業大國。 中國之前，全球尚未有任何一個國家能在短短的40年內，實現由農業經濟向信息經濟的躍遷。改革開放40年來，我國建立了門類齊全的現代工業體系，工業經濟的實力迅速壯大並躍升為世界第一製造大國，也是世界上唯一有完整的製造業體系、產品和產業鏈的大國。
2. 中國製造業產業結構特性適於人工智能應用
在製造業，低技術含量的工人將首先面臨被人工智能替代。中國製造業主要由傳統產業驅動、從業者技術要求較低，因此其勞動力可以被自動化的程度整體較高，重複性、規則性、可編程性較高的工作內容將在未來主要由人工智能協同智能化工業機器人完成。
3. 製造業海量數據為人工智能發展提供豐富的“生產資料”
製造業可源源不斷產生比消費更為豐富的海量數據，為人工智能發展提供豐富的“生產資料”。數據的收集是數據分析、測試、機器學習的基礎，僅當擁有足量的數據基礎時，機器學習才能夠最大程度發揮其效用。製造業可以在產線運行、檢測、運輸、倉儲等全過程源源不斷產生數據流，為AI時代的計算提供大量的、相對規則的數據資料，助力機器學習進一步的算法優化、提高預測準確度。
企業發展智能製造的路徑
製造業智能化實現路徑：在數字化、網絡化、智能化的相互遞進與配合下，企業轉型智能工廠、跨企業價值鏈延伸、全行業生態構建與優化配置將得以實現。
首先，數字化。通過將種類繁多的工業傳感器佈置於生產與流通的各個部分，可以將工業過程各主要參數制式數字化，產生大量工業數據，為智能化奠定數據基礎。
其次，網絡化。工業通信將傳感器採集到的工業數據傳輸至雲端。工業雲是工業互聯網最核心的部分，進行海量數據的匯聚、提煉、模型計算等，實現資源優化與預測。
最終，實現智能化。依託圖像、語音、機器學習等人工智能技術，製造業企業得以在網絡化的基礎上進一步實現智能化，如依託圖像技術進行自動光學檢測和倉儲機器人的使用、依託語音技術進行物流語音揀選、依託機器學習進行預測性維護和車貨匹配等。
1. 第一步：數字化——“感受”工業過程，採集海量數據
（1）為配合工業智能化、實現智能製造，製造業工廠在進行數字化、網絡化、智能化的軟硬件應用之前，更為基礎的是在生產流程上打通設計、生產、檢測、搬運、倉儲、配送等主要環節，高效、科學的生產流程設計蘊含著巨大的提質增效、降本減存的機會。
（2）工業傳感器：工業數據的“採集感官”
人工智能的基礎是大量的數據，而工業傳感器是獲得多維工業數據的感官。除了設備狀態信息以外，人工智能平臺需要收集工作環境(如溫度溼度)、原材料的良率、輔料的使用情況等相關信息，用以預測未來的趨勢。這就需要部署更多類別和數量的傳感器。現在的工業傳感器可以提供監視輸出信號、為預測設備故障作出數據支持，可有助於確認庫存中可用的原材料，可代替指示表更精確地讀數以及在環境惡劣的情況下收集數據等。
2. 第二步：網絡化——高速傳輸、雲端計算、互聯互通
（1）工業通信：數據上雲的“高速公路”
得到大量數據後，如何將數據傳輸至雲端呢？這需要依託先進的工業級通信技術。和過去在車間內直接對數據進行簡單響應不同，企業需要把不同車間，不同工廠，不同時間的數據匯聚到同一個地方(雲數據中心)，進行復雜的數據計算，以提煉出有用的數學模型。這就對工業通信網絡架構提出新要求，推動標準化通信協議及5G等新的技術在車間裡的普及。
（2）工業雲：匯聚提煉海量數據，模型計算資源優化的場所
人工智能進行計算的場所——雲平臺。工業生產中產生的海量數據將與工業雲平臺相連，採用分佈式架構進行分佈式數據挖掘，提煉有效生產改進信息，最終將用於預測性維護等領域，在雲平臺上首先打通數據流和物流，在雲上匯聚工廠內部的不同維度、產品生命週期不同階段、供應鏈上下游不同行為主體，其次可以通過運用大數據及人工智能技術進行分析，提煉數字分析模型。
3. 第三步：智能化——三個維度的整體智能化
（1）打通工廠內部的數據流
過去傳統的製造業工廠的內部存在信息系統和生產管理系統兩個相對獨立的子系統，未來的智能工廠，需要打通設備，數據採集，企業信息系統，雲平臺等不同層的信息壁壘，實現從車間到決策層的縱向互聯。
（2）打通供應鏈各個環節數據流
供應鏈各個環節之間的物流會產生大量的數據。這些物流信息的收集能夠幫助物流行業提升效率，降低成本。未來的智慧物流，通過智能化收集、集成、處理物流的採購、運輸、倉儲、包裝、裝卸搬運、流通、配送等各個環節的信息，實現全面分析，及時處理及自我調整。這需要涉及到將這些數據數字化並累積成足夠的數據庫，需要大量的基礎設施建設。
（3）產品生命週期全過程數字化
通過搭建整合製造流程的數字生產平臺，能實現從產品設計、生產計劃到製造執行的全過程數字化，將產品創新、製造效率和有效性水平提升至一個新的高度。
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