现代科技的发展正在为制造业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：首先是智能装备，包括数控机床、自动识别设备、人机交互系统、工业机器人等具体设备。其次是智能工厂，包括智能设计、智能生产、智能管理以及集成优化等具体内容。最后是智能服务，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技术正助力设备联网、数据上云。对于传统的制造业来说，要想实现"AI+工业互联网"的深度融合，离不开5G、大数据、物联网为支撑：5G增强了数据传输能力，人工智能构建起数据模型，虚拟现实以及超高清显示增强了数据的可视化程度。

有分析人士指出，人工智能推动了机器视觉的高速发展，从手机里的美颜APP面目识别功能、人脸相册分类，到支付宝面部识别身份验证、储物柜人脸识别，再到工业机器人对物体准确抓取、物流机器人障碍避让，视觉机器在我们的身边的应用几乎随处可见。

借助人工智能这股“热风”，机器视觉技术成为了不少制造业企业走向智能化、信息化升级的关键驱动力。特别是智慧物流、智能包装等具备一定自动化基础，十分迫切向智能化迈进的行业，在应用机器视觉技术上更加积极主动。

有分析人士指出，驱动人工智能发展的动力主要来自四个方面：一是数据，即以大数据、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；三是以图形处理器(GPU)为代表的强大的计算能力；四是得益于全社会对人工智能技术的接受和认同。在这些重要力量的驱动下，人工智能技术不断成熟，应用场景也日益增多。

在AI技术引领下，传统制造业产业模式受到挑战，并发生了许多新变化。在新一代人工智能技术引领下，制造业由注重规模生产逐渐向以客户需求为中心、保持规模化生产成本优势的前提上实现满足个性化需求的产品生产模式演进。

在制造模式的不断演进之下，部分新的模式逐渐成形，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、规模定制生产服务、远程运维服务、软件定义的制造等。

作为当前服务型制造具有较大推广应用价值的两个重点方向，新一代人工智能技术在远程运维服务和大规模定制生产中的应用正加速实现。假如工业生产线或生产设备在生产过程中突然出现故障，那么将会给企业造成巨大损失。如果能充分利用大数据建模、神经网络等前沿科技算法进行提前预判，就能在机器设备在出现故障之前做出预测性维护和预警，从而尽可能地避免可能会出现的一系列问题。

预测性维护能够出现，也要得益于：更加高效的通信网络、更加精巧的传感器、能够处理大规模数据的强大运算平台。预测性维护一般通过传感器收集和分析设备的实时数据，用以预测何时可能发生故障。因此，在智能工厂内设置多种监控及传感设备十分必要。

虽然目前人工智能的解决方案还不能完全满足制造业的要求，但是作为一项通用性技术，人工智能与制造业融合是大势所趋，未来的制造业转型升级也将会运用到包括云计算、大数据、物联网、人工智能等在内的多种技术。