现代科技的发展正在为制造业的转型升级带来新的活力，人工智能技术就是其中之一。人工智能在制造业的应用主要有三个方面：一是智能装备，包括数控机床、自动识别设备、人机交互系统、工业机器人等专用设备。二是智能工厂，包括智能设计、智能生产、智能管理、集成优化。最后是智能化服务，包括大规模个性化定制、远程运维、预测性维护等具体服务模式。以5G、大数据、物联网、人工智能为代表的新一代信息技术正在助力设备联网、数据上云。对于传统制造业来说，要实现“AI+工业互联网”的深度融合，离不开5G、大数据、物联网的支持：5G增强数据传输能力，人工智能构建数据模型、虚拟现实和超高清显示增强数据可视化。有分析指出，人工智能推动了机器视觉的快速发展，从手机美颜APP的人脸识别功能、人脸相册的分类，到支付宝人脸识别认证、储物柜的人脸识别，然后是工业机器人。物体的精准抓取、物流机器人的避障、视觉机的应用几乎在我们身边随处可见。借助人工智能的“热风”，机器视觉技术成为众多制造企业向智能化、信息化升级的关键驱动力。尤其是智能物流、智能包装等具有一定自动化基础并渴望走向智能化的行业，在机器视觉技术的应用上更加积极。有分析指出，人工智能发展的驱动力主要来自四个方面：一是数据，即大数据、物联网、云计算等技术提供的数据基础；二是取得重大突破的机器学习算法；第三，以图形处理单元（GPU）为代表的强大计算能力；四是得益于全社会对人工智能技术的接受和认可。在这些重要力量的推动下，人工智能技术不断成熟，其应用场景也越来越多。在人工智能技术的引领下，传统制造业模式受到挑战，发生了许多新的变化。在新一代人工智能技术的引领下，制造业逐渐从以规模化生产为主，演变为以客户需求为中心，保持规模化生产成本优势满足个性化需求的产品生产模式.随着制造模式的不断演进，一些新模式逐渐形成，主要包括电子商务、数字化制造、“云平台+”制造、网络协同制造、新一代人工智能制造、大规模定制生产服务、远程操作和维护服务、软件定义制造等。新一代人工智能技术在远程运维服务和大规模定制化生产中的应用，作为当前服务型制造的两个极具推广应用价值的重点方向正在加速推进。如果工业生产线或生产设备在生产过程中突然发生故障，会给企业造成巨大损失。如果能够充分利用大数据建模、神经网络等前沿技术算法进行提前预测，就可以在机器设备出现故障之前进行预测性维护和预警，从而避免一系列可能出现的问题尽可能多。预测性维护的出现还得益于：更高效的通信网络、更精密的传感器以及能够处理大规模数据的强大计算平台。预测性维护一般通过传感器收集和分析来自设备的实时数据，以预测何时可能发生故障。因此，有必要在智能工厂中设置各种监控和传感设备。虽然目前的人工智能解决方案还不能完全满足制造业的需求，但作为一种通用技术，人工智能与制造业的融合是大势所趋。未来制造业的转型升级还将应用到云计算、大数据等、物联网、人工智能等。
