近年來，我國人工智能技術(shù)攻關(guān)和產(chǎn)業(yè)應(yīng)用發(fā)展勢(shì)頭迅猛，已經(jīng)涉及到國民經(jīng)濟(jì)39個(gè)行業(yè)大類，目前已廣泛應(yīng)用于語音識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺、機(jī)器人等領(lǐng)域。對(duì)于制造業(yè)而言，加快發(fā)展新一代人工智能被認(rèn)為是智能制造、產(chǎn)業(yè)升級(jí)的重要戰(zhàn)略抓手。繼2017年國務(wù)院發(fā)布了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，2018年工信部先后發(fā)布了《促進(jìn)新一代人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展三年行動(dòng)計(jì)劃（2018－2020年）》、《新一代人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新重點(diǎn)任務(wù)揭榜工作方案》，旨在全面推動(dòng)人工智能與制造業(yè)的融合，驅(qū)動(dòng)制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)。此外，在工信部發(fā)布的2018年智能制造試點(diǎn)示范項(xiàng)目名單中人工智能應(yīng)用試點(diǎn)示范項(xiàng)目有21個(gè)，涉及到汽車、鋼鐵、船舶、醫(yī)藥、裝備等行業(yè)企業(yè)。

在試點(diǎn)示范以及重大工程的牽引下，2018年我國人工智能產(chǎn)業(yè)呈現(xiàn)出持續(xù)、高速成長態(tài)勢(shì)，不僅在基礎(chǔ)層、技術(shù)層、應(yīng)用層逐步構(gòu)建起完整的產(chǎn)業(yè)鏈條，而且與產(chǎn)品研發(fā)設(shè)計(jì)、生產(chǎn)制造、銷售服務(wù)各場(chǎng)景融合程度不斷加深，覆蓋了企業(yè)產(chǎn)品生產(chǎn)的全生命周期。隨著人工智能在制造業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景的增多，人工智能逐漸成為一種全新的投入要素，為制造業(yè)生產(chǎn)效率和經(jīng)濟(jì)效益創(chuàng)造新的上升空間。

以產(chǎn)品研發(fā)為例，通過融入人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)模塊，軟件設(shè)計(jì)平臺(tái)能夠更加理解設(shè)計(jì)師的需求并掌握造型、結(jié)構(gòu)、材料和加工制造等數(shù)字化設(shè)計(jì)生產(chǎn)要素的性能參數(shù)，在系統(tǒng)的智能化指引下，設(shè)計(jì)師只需要設(shè)置期望的尺寸、重量及材料等約束條件即可以由系統(tǒng)自主設(shè)計(jì)出成百上千種可選方案。例如為了在下一代汽車輕量化設(shè)計(jì)上實(shí)現(xiàn)進(jìn)一步突破，通用汽車與歐特克達(dá)成合作，以衍生式設(shè)計(jì)和增材制造為核心技術(shù)開發(fā)未來乘用車和貨車，包括開發(fā)更高效、更輕盈的電動(dòng)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)及零排放車型。

在生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)，人工智能在機(jī)器視覺方面的應(yīng)用優(yōu)勢(shì)則越發(fā)明顯，借助人工智能可以從視覺快速判別材料的多種材質(zhì)，偵測(cè)出不合格品并指導(dǎo)生產(chǎn)線進(jìn)行分揀，在降低人工成本的同時(shí)提升出廠產(chǎn)品的合格率。例如日本NEC公司推出了機(jī)器視覺檢測(cè)系統(tǒng)，可以快速判別金屬、人工樹脂、塑膠等多種材質(zhì)產(chǎn)品的各類缺陷。此外，人臉識(shí)別與自動(dòng)跟隨、室內(nèi)定位也成為人工智能技術(shù)取得的成果之一，當(dāng)工人需要人力推車裝運(yùn)物料并進(jìn)行運(yùn)送分發(fā)，通過人工智能技術(shù)升級(jí)，可以實(shí)現(xiàn)車體的自動(dòng)跟隨以及輔助運(yùn)送，融入人工智能的人機(jī)協(xié)作也在更多工作場(chǎng)景和更多復(fù)雜工序中成為主流。

在營銷服務(wù)方面，通過基于機(jī)器學(xué)習(xí)模型對(duì)用戶的購買習(xí)慣以及產(chǎn)品的屬性進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，可以形成全面的知識(shí)圖譜，在此基礎(chǔ)上向用戶進(jìn)行個(gè)性化推薦，也向銷售商提供相關(guān)的生產(chǎn)與營銷建議，例如亞馬遜通過融入人工智能技術(shù)的應(yīng)用使其附加利潤增加了10％～30％。

如今，人工智能應(yīng)用不僅涵蓋了3C、紡織、冶金、汽車等多個(gè)傳統(tǒng)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)，還涉及高端裝備制造、機(jī)器人、新能源等戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)。信通院預(yù)計(jì)，2019年人工智能市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)500億元，2020年將超過700億元。值得注意的是，在高速發(fā)展的同時(shí)，制造業(yè)人工智能應(yīng)用也存在著與業(yè)務(wù)脫節(jié)、數(shù)據(jù)孤島和數(shù)據(jù)碎片化等問題。對(duì)于國內(nèi)制造企業(yè)而言，許多企業(yè)的智能化、數(shù)字化程度較低，人工智能對(duì)人才、資源等都有一定的門檻，不能為了實(shí)施人工智能而生搬硬套，盲目投資。制造業(yè)與人工智能的結(jié)合，其根本目的是提升效率，降低成本，企業(yè)需要因地制宜，結(jié)合現(xiàn)有的軟、硬件基礎(chǔ)設(shè)施、人才儲(chǔ)備以及資金規(guī)劃，找出人工智能與生產(chǎn)業(yè)務(wù)的融合點(diǎn)，讓人工智能真正為企業(yè)服務(wù)，帶來實(shí)實(shí)在在的價(jià)值。