工業(yè)的發(fā)展讓人類有更大的能力去改造自然并獲取資源，其生產(chǎn)的產(chǎn)品被直接或間接地運用于人們的消費當中，極大地提升了人們的生活水平?？梢哉f，自第一次工業(yè)革命以來，工業(yè)就在一定意義上決定著人類的生存與發(fā)展。

　　隨著人工智能技術的突飛猛進及其在消費流通領域的廣泛應用，越來越多的制造企業(yè)與人工智能企業(yè)把目光投向了“人工智能+制造”。人工智能與相關技術結合，可優(yōu)化制造業(yè)各流程環(huán)節(jié)的效率，通過工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)采集各種生產(chǎn)數(shù)據(jù)，再借助深度學習算法處理后提供建議甚至自主優(yōu)化。

　　從人工智能在制造業(yè)的應用場景來看，主要包括產(chǎn)品智能化研發(fā)設計、在制造和管理流程中運用人工智能提高產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率，以及供應鏈的智能化。

　　在產(chǎn)品研發(fā)、設計和制造中，人工智能既能根據(jù)既定目標和約束利用算法探索各種可能的設計解決方案，進行智能生成式產(chǎn)品設計，又能將人工智能技術成果集成化、產(chǎn)品化，制造出如智能手機、工業(yè)機器人、服務機器人、自動駕駛汽車及無人機等新一代智能產(chǎn)品。

　　對于生產(chǎn)制造來說，人工智能嵌入生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)，將使機器更加聰明，不再僅僅執(zhí)行單調(diào)的機械任務，而是可以在更多復雜情況下自主運行，從而全面提升生產(chǎn)效率。

　　在智能供應鏈上，需求預測是供應值管理領域應用人工智能的關鍵主題。通過更好地預測需求變化，公司可以有效地調(diào)整生產(chǎn)計劃改進工廠利用率。此外，智能搬運機器人將實現(xiàn)倉儲的自主優(yōu)化，大幅提升倉儲揀選效率，減少人工成本。

　　但不論是智能化研發(fā)設計、生產(chǎn)制造，還是智能供應鏈，制造數(shù)字化都是人工智能+制造的基礎。然而，中國制造業(yè)信息化水平參差不齊，且制造產(chǎn)業(yè)鏈條遠比其他行業(yè)復雜，更強調(diào)賦能者對行業(yè)背景的理解，這都造成了制造業(yè)的Al賦能相比其他行業(yè)門檻更高、難度更大。

　　制造業(yè)是一個龐大的產(chǎn)業(yè)，復雜而割裂是它的歷史特征。同一個廠房里，往往有好幾種來自不同廠家的生產(chǎn)設備，這些設備往往采用各自的技術和數(shù)據(jù)標準，彼此之間并不能直接連通和交互。不同的工廠乃至不同的制造業(yè)企業(yè)，差異就更大了。這樣的差異使得傳統(tǒng)制造業(yè)信息化難度大、效率提升有限。

　　此外，現(xiàn)階段，人工智能的價值仍然難以被準確衡量，部分企業(yè)尤其是中小企業(yè)應用人工智能的動力不足。究其原因，應用人工智能領域的部分技術，則往往以提高品牌、增加產(chǎn)品賦能，從而提高利潤率，或者以內(nèi)部降低運營成本為目標。而由于中小企業(yè)的體量較小，往往以生存為最低目標，如果需要去打開其市場，則大多數(shù)選擇從開源節(jié)流出發(fā)。

　　除卻中小企業(yè)的噬利行為，即使站在第一梯隊的大型企業(yè)對于一些細分行業(yè)人工智能應用路徑業(yè)尚不明晰，應用風險、收益和成本難以準確核算，短時間內(nèi)無法給出切實的解決方案。加之多年產(chǎn)能的過剩，盡管數(shù)據(jù)量巨大，但想要實現(xiàn)智能化也許還需要一些時間。