现代科技的迅猛发展为制造业的转型升级注入了新的活力，其中人工智能技术发挥着重要作用。
在制造业中，人工智能的应用主要体现在三个领域：首先是智能装备，包括数控机床、自动识别设备、人机交互系统和工业机器人等。其次是智能工厂，涵盖智能设计、智能生产、智能管理及集成优化等内容。最后是智能服务，涉及大规模个性化定制、远程运维和预测性维护等服务模式。
以5G、大数据、物联网和人工智能为代表的新一代信息技术正在推动设备的联网与数据的上云。对于传统制造业来说，实现“AI+工业互联网”的深度融合必须依赖于5G、大数据和物联网的支持：5G增强了数据传输能力，人工智能则构建了数据模型，而虚拟现实和超高清显示技术则提升了数据可视化的程度。
有专家指出，人工智能推动了机器视觉技术的快速发展，从手机中的美颜应用和面部识别功能，到支付宝的面部识别身份验证、储物柜的人脸识别，再到工业机器人对物体的精准抓取和物流机器人的障碍避让，机器视觉的应用几乎无处不在。
在人工智能的推动下，机器视觉技术已成为众多制造企业走向智能化和信息化升级的关键驱动力。特别是在智慧物流和智能包装等已有一定自动化基础的行业，积极应用机器视觉技术的趋势愈发明显。
分析人士认为，推动人工智能发展的主要动力来源于四个方面：首先是数据基础，依托于大数据、物联网和云计算等技术；其次是机器学习算法的重大突破；第三是以图形处理器（GPU）为代表的强大计算能力；最后是全社会对人工智能技术的广泛接受与认同。在这些力量的推动下，人工智能技术不断成熟，应用场景也日益丰富。
在人工智能的引领下，传统制造业的产业模式面临挑战，并发生了诸多新变化。新一代人工智能技术的应用使制造业逐渐从规模生产向以客户需求为中心转变，同时在保持规模化生产成本优势的前提下，实现个性化需求的产品生产模式演变。
随着制造模式的不断演变，部分新模式逐步形成，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、规模定制生产服务以及远程运维服务等。
作为当前服务型制造的重要应用方向，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在加速实现。如果工业生产线或设备在生产过程中突发故障，将给企业带来巨大损失。通过利用大数据建模和神经网络等前沿科技算法进行预测，可以在机器设备故障前进行维护和预警，从而尽可能避免一系列潜在问题。
预测性维护的实现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运算平台。通常，预测性维护通过传感器收集和分析设备的实时数据，以预测可能的故障时间。因此，在智能工厂中设置多种监控和传感设备显得尤为重要。
尽管目前人工智能的解决方案尚未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已是大势所趋。未来制造业的转型升级将越来越依赖于包括云计算、大数据、物联网和人工智能等多种技术的综合应用。
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