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以製造業設備所代表的物理世界和由人工智慧、感測器等技術代表的數位世界，由這兩者的碰撞催生了製造業的巨大的轉變。兩個世界的融合將為下一輪經濟發展注入新的動能。以人工智慧為代表的新技術正在對生產流程、生產模式和供應鏈體系等生產運營過程產生巨大影響。
有業內專家認為，人工智慧對製造業的研發、生產、行銷等方面都會產生不可預期的影響。在研發環節，基於人工智慧技術可以實現行業需求發掘、用戶畫像;在生產環節，利用人工智慧技術可以發揮其在網路化製造、智慧工廠等方面的優勢;在行銷環節，通過人工智慧技術可以提升行銷效率。
傳統製造業規模化、標準化等特點，使其在生產個性化、定制化產品方面受到了一定的限制。調整生產線需要花費時間和資金，面對巨額定制成本，許多企業無法為小批量定制化的產品安排合理的生產。人工智慧的應用將會極大提升製造企業的柔性化程度，滿足低成本大規模定制的需求。
傳統製造業規模化、標準化等特點，使其在生產個性化、定制化產品方面受到了一定的限制。調整生產線需要花費時間和資金，面對巨額定制成本，許多企業無法為小批量定制化的產品安排合理的生產。人工智慧的應用將會極大提升製造企業的柔性化程度，滿足低成本大規模定制的需求。
優化生產過程。AI通過調節和改進生產過程中的參數，對於製造中使用的很多機器進行參數設置。生產過程中，機器需要進行諸多參數的設置。例如，在注塑中，可能需要控制塑膠的溫度、冷卻時間表、速度等等。所有這些參數都可能受到各種外部因素的影響，例如，外界溫度等。通過收集所有這些資料，AI可以改進自動設置和調整機器的參數。
提高新產品製造過程中的設計、製造效率。製造新產品無論在設計還是在生產過程中都是一個反覆運算的過程，充滿了微調。人工智慧將能夠顯著縮短這一過程，提升製造行業的效率。
確定產品品質問題來源。許多產品的製造過程涉及到一系列的步驟，因此，如果最終產品沒有通過檢驗，有時難以確定問題來源。人工智慧、資料科學和資料分析將説明自動識別生產中有問題的步驟。
除了上述提到的這些應用。未來工廠可能會採用智慧自動叉車和傳送帶搬運材料和成品。機器視覺領域，除了在微觀層面品質檢測方面的應用，未來還可以訓練機器人感知周圍的環境、避免中斷或者危險。此外，人工智慧還可在製造業領域中的自我調整製造、自動品質控制、預防性維護、無人駕駛等領域應用。
製造業一直是國民經濟中就業崗位的大類，同時也是就業總人數中比重較高的行業。隨著經濟持續增長和人口老齡化的日益嚴重，勞動力逐漸減少，勞動力成本也在不斷上漲。人工智慧技術的發展將使大量的工業機器人在很多崗位和領域代替人類勞動者，這將大大降低製造業的勞動力密度。
由於傳統製造業在人工智慧方面缺乏相應的人才。現階段，傳統公司可能會認為AI是一個難以想像的未來，但AI可以説明企業實現部分任務的自動化，使員工能夠承擔更高層次的工作職責，並將其思想用於創造更多有價值的貢獻。
伴隨消費力量的崛起，消費者主動參與設計和共同創造產品將成為可能。而個性化與定制化需求增加將逐漸瓦解目前所謂的大眾消費市場。
“規模”未必“經濟”。製造業的價值鏈也將重新分配。生產者繞開中間商直接吸引消費者。產品的生產模式也將發生轉變，從“按預測量生產”到“按訂單生產”。從想法到市場的速度加快，消費者也更直接的將需求回饋給生產者。伴隨技術的演進，傳統製造業需要擁抱未來，進行一場自我革命。
