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2020年政府工作報告明確指出，"發展工業互聯網，推進智能制造。"防疫期間，消毒、導診、配送、測溫、巡控……智能制造企業憑借技術積累和制造優勢，加速轉產及擴產醫用服務機器人，有效降低了醫護人員工作壓力及病毒傳播概率。有專家定義，"智能制造=人工智能+制造業"。寓"智"于"造"，生產更"智能"，產品更"智慧"，成為工業革新升級的大方向。 當人工智能技術日趨進步、應用日趨火熱之際，制造業轉型升級的號角也日趨響亮。人工智能技術的注入，讓傳統制造業告別了老舊的生產模式，開啟了智能制造的新征途。 人工智能賦能制造業企業 據羿戓信息所了解，智能制造、人工智能是中國制造轉型升級的主攻方向，推進信息化與工業化的深度融合，以智能制造為核心，推動產品創新、技術創新和商業模式創新，才能更好更快地振興實體經濟。 里程碑：eCD標準型達到4位數。 eCD基礎型：5172 eCD標準型：1052 注： eCD共4個等級，基礎型、標準型、系統型、生態型。 AI的基礎離不開兩個問題：算法和數據。數據的價值，是人所共知的。龐大的制造業產業體系，從零部件的配置到成件機床、發電機等的焊接、組裝等，都會產生一系列數據。綜合收集、歸納、整合、運用這些數據，不但能夠合理、高效地制定各類生產計劃，還能夠發現工業生產環節所存在的一系列問題，從而使數據的價值得到盡可能深入的釋放，讓工業生活以數字化、自動化方式推進。 再來看看數據。機器人能夠行走自如、奔跑跳躍，既離不開各類元器件、金屬材料，也需要機器視覺、AI算法等提供核心支撐。而在制造工業機器人時，算法的提升程度甚至會在一定程度上影響著機器人的智能性和安全性。為了在新一輪激烈的市場競爭中占據更多話語權，國內外許多科研機構和高等院校已經將AI算法相關項目列入了重點研發目錄。 有了數據和算法作為支持的人工智能后，制造業的主體——制造業企業迎來了新一輪的機遇與挑戰。從整體來看，有三大緊要問題值得重視并需要解決。其一，如何通過人工智能幫助企業進一步擴大銷售、流通環節；其二，如何幫助企業解決內部運營問題、實現管理效率的提升；其三，如何幫助企業優化外部生態環境，如通過金融科技的技術創新與升級，優化融資服務環。 目前，國內一些企業已經在AI算法技術研究與應用探索方面展開布局。作為科技部指定的首個“智能視覺”國家新一代人工智能開放創新平臺， 工業制造成為傳統制造業提質增效的驅動器 工業制造作為AI、5G、物聯網、大數據、機器人、無人車等前沿技術的試驗場，儼然已經成為傳統制造業提質增效的驅動器。尤其在智能化、自動化浪潮充分涌流的當今時代，制造業各環節將與前沿技術產生更為密切的聯系，而有了前沿技術加持的制造業，將變得更加富有生機與活力。 “機器學習”在智能工廠的應用，正為制造業機器管理、設備維護等提供著重要支撐。機器學習技術的使用，有助于通過已經整合的工具為應用提供新的深度。通過在制造工廠使用深度學習應用程序，在可靠性和穩定性方面取得更好的數據，有助于工廠產品制造在經濟效率和績效方面實現提高。 除了工業生產外，人工智能等技術在人們生活中的應用也將更為常見。例如，居住在社區中幾乎人人都要使用的電梯。成熟的人臉識別、語音識別，使電梯的人機交互更加智能；用物聯網大數據機器學習模型推動預測性保養，使每臺電梯能夠保持較佳的狀態，減少因電梯檢修而產生的停梯等待時間。 工業制造是國民經濟的重要支柱 工業制造是國民經濟的重要支柱，是實現發展升級的國之重器，其可持續健康發展意義重大。傳統制造業目前正處在加速轉型期，而人工智能技術也勢必會在其中發揮重要作用。在新一代人工智能技術引領下，制造業的生產技術、生產組織方式、企業管理方式及競爭策略，都將面臨重大調整，為制造業新模式與新業態的形成與發展提供了可能。受新一代人工智能技術驅動，制造業在實踐中不斷涌現由開展智能服務而產生的新模式和新業態。 新一代人工智能技術引領下制造業新模式和新業態的培育與發展，將新時代下需求與供給之間不平衡不充分的矛盾轉化為推動制造業高質量發展的機遇，重新定義中國制造業的競爭優勢，將對新時代下中國制造業的發展產生深遠影響。 
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