人工智能是引领中国制造业发展的关键技术，是促进实体经济发展的重点方向，是制造业数字化、网络化、智能化转型发展的关键领域。随着人工智能在制造业应用场景的增多，人工智能逐渐成为一种全新的投入要素，为制造业生产效率和经济效益创造新的上升空间。制造技术和人工智能技术深度融合，形成了新一代智能制造。
人工智能技术有哪些？
1.计算机视觉
计算机视觉是指计算机从图像中识别出物体、场景和活动的能力。计算机视觉技术运用由图像处理操作及其他技术所组成的序列，来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。机器视觉作为相关学科，泛指在工业自动化领域的视觉应用。在这些应用里，计算机在高度受限的工厂环境里识别诸如生产零件一类的物体，因此相对于寻求在非受限环境里操作的计算机视觉来说目标更为简单。计算机视觉是一个正在进行中的研究，而机器视觉则是“已经解决的问题”，是系统工程方面的课题而非研究层面的课题。
2.机器学习
机器学习指的是计算机系统无须遵照显式的程序指令，而只依靠数据来提升自身性能的能力。其核心在于，机器学习是从数据中自动发现模式，模式一旦被发现便可用于预测。机器学习的应用范围非常广泛，针对那些产生庞大数据的活动，它几乎拥有改进一切性能的潜力。除了欺诈甄别之外，这些活动还包括销售预测、库存管理、石油和天然气勘探，以及公共卫生等。机器学习技术在其他的认知技术领域也扮演着重要角色，比如计算机视觉，它能在海量图像中通过不断训练和改进视觉模型来提高其识别对象的能力。
3.机器人
将机器视觉、自动规划等认知技术整合至极小却高性能的传感器、制动器以及设计巧妙的硬件中，这就催生了新一代的机器人，它有能力与人类一起工作，能在各种未知环境中灵活处理不同的任务。
4.语音识别
语音识别主要是关注自动且准确地转录人类的语音技术。该技术必须面对一些与自然语言处理类似的问题，在不同口音的处理、背景噪声、区分同音异形/异义词方面存在一些困难，同时还需要具有跟上正常语速的工作速度。语音识别系统使用一些与自然语言处理系统相同的技术，再辅以其他技术。语音识别的主要应用包括医疗听写、语音书写、电脑系统声控、电话客服等。
人工智能技术的使用应该从哪些方面切入？
现阶段，层出不穷的技术给企业信息化工作带来了巨大挑战，如何挑选合适的技术应用于具体实践成为难点。人工智能的应用场景千差万别，小到一个芯片的生产，大到火车、飞机的制造，用到的技术差异巨大，在制造业的落地比较困难。人工智能技术关键点是互联、实时与智慧，运用数据帮助企业管理者做决策。人工智能的普及与应用，企业与其从技术的角度来分析，倒不如从业务角度进行思考，因为技术是无边界的，而业务流程相对确定。目前，中国制造企业遇到了很多困境，比如生产利薄，企业可以通过人工智能提供面向客户的增值服务，帮助企业产生更多的利润点。
人工智能如何支撑企业构建智能工厂？
人工智能解决方案目前已被广泛应用于各产业之中，且展现出相当惊人的效益，自然也是制造业打造智能工厂的最佳方案。目前国内部分企业已处于精益生产向数字化转型的关键时期，而人工智能AI将是未来从数字工厂到智能工厂的核心技术。
人工智能协助制造业管理者，达成精简生产流程、优化人机协调、改善厂线空间设计，提升速度与良率等目标，可在最短时间内达成生产平衡。此外，当企业搭配合适的智能设备后，还能实现生产自动化、检测精准化，有效降低人为失误或经验判断的不足，达到改善产品质量、提升附加价值的目标。
人工智能在线摄像头回传实时影像的能力，系统可透过动作分析方式，检测作业员是否出现动作停滞、多余或不熟练等问题，让管理人员能及时介入调整，有助于提升生产效率。其次，当软件汇总分析个别作业员动作与成效等关联数据后，还可进一步算出特定工序的最佳动作组合，进而找出最佳作业流程，协助管理者将之导入其它工站以提升产能。另外，人工智能技术也能应用于智能规划，透过全方位分析可计算出最节省取货时间的物料摆放位置、符合人因工程的工站设计、达到最佳人机协调的工法等，全面提升整条产线效能。
一个数字化智能工厂，建立起了基于现场数据采集的（CPS）后，就能获得大量的现场实时数据，需要在专家模型的基础上，利用数据驱动建模的方法，建立基于大数据的数据驱动算法模型，作为对之前的专家模型的补充和修正。智能工厂的这些大数据，在人类专家的“干预”下，由人工智能计算机通过人类专家的建立的算法模型，充分利用现场采集回来的这些数据，运算出监控或维护的决策结果，实现预测性维护的人工智能功能。人工智能的应用减轻了工人的负担。长远看，还能帮助应对未来人口老龄化、劳动力短缺带来的挑战。
人工智能如何驱动企业核心业务运营？
如今，人工智能应用不仅涵盖了3C、纺织、冶金、汽车等多个传统制造业产业，还涉及高端装备制造、机器人、新能源等战略新兴产业。企业在业务运营过程中会有很多数据产生，例如产品研发数据、订单数据、生产数据、质量数据、设备运行数据等。人工智能如何应用这些数据来优化业务流程呢？
1.产品研发
在产品研发方面，通过融入人工智能和机器学习模块，软件设计平台能够更加理解设计师的需求并掌握造型、结构、材料和加工制造等数字化设计生产要素的性能参数，在系统的智能化指引下，设计师只需要设置期望的尺寸、重量及材料等约束条件即可以由系统自主设计出成百上千种可选方案。
2.生产制造
在生产制造环节，人工智能在机器视觉方面的应用优势则越发明显，借助人工智能可以从视觉快速判别材料的多种材质，侦测出不合格品并指导生产线进行分拣，在降低人工成本的同时提升出厂产品的合格率。人脸识别与自动跟随、室内定位也成为人工智能技术取得的成果之一，当工人需要人力推车装运物料并进行运送分发，通过人工智能技术升级，可以实现车体的自动跟随以及辅助运送，融入人工智能的人机协作也在更多工作场景和更多复杂工序中成为主流。
随着企业规模和产能的扩大，采用人工智能技术来实现企业的精益管理有着极大的优势。相较传统视觉技术对不规则缺陷的识别能力的不足，人工智能预测准确率将随着数据量的提升而持续优化，以实现生产质量数据的全面掌控，为流程优化和工艺再造提供关键数据支持，可以说人工智能工业质检解决方案将全面赋能工业。
3.营销服务
在营销服务方面，通过基于机器学习模型对用户的购买习惯以及产品的属性进行深度学习，可以形成全面的知识图谱，在此基础上向用户进行个性化推荐，也向销售商提供相关的生产与营销建议。基于大数据的销售预测是供应链管理的源头和基础能力，据粗略测算，1%的预测准确度的提升可以节约数倍的运营成本。运用人工智能技术打造的销量预测平台，将销量精细化预估至每个商品单元上，制定商品销售策略和备货计划，将用户想买的商品提前送到就近的仓库。
4.供应链优化
企业为供应链系统注入人工智能（AI）技术，通过分析现有的供应链战略和运行数据，来总结导致供应链失误的潜在因素。然后，供应链AI系统通过对经验知识的学习，预测未来的供应链问题，主动决策、自主执行相应的解决方案。
深度学习算法在未来将推动供应链的发展。通过分析所有这些因素的组合，确定哪些事件组合可以预测供应链失误，并主动构建风险缓解的策略，帮助组织以最低的成本、以最强的信心为客户提供服务。能够做到这些事情的公司，将可以最低的成本更好地为客户服务（更快、更高效率的订单履行并保证及时性）。
