智能红利时代开启！资本、巨头和创业公司纷纷涌入，将人工智能拉到了信息产业革命的风口。智能制造是用软件来定义控制数据的自动流动，解决复杂产品的不确定性问题。
制造业是立国之本、强国之基，从根本上决定着一个国家的综合实力和国际竞争力，制造业的高质量发展是我国经济高质量发展的重中之重。
在制造业领域，被视为工业4.0大脑的人工智能技术的落地应用尚未量化实际效果和达到预期目标，制造业领域想要完全实现AI技术的落地应用，预计还有很长的一段路要走。
背景
美国是第三次人工智能浪潮的发源地，拥有大量人工智能人才（人和），掌握着全球互联网商业市场的命脉（地利），在大数据即将井喷的5G时代（天时）仍将保持足够的优势。
美国人工智能战略布局虽然慢热，但各部门参与度高、配合性强，项目和技术进展速度也非常快，美国在人工智能的竞争中已然处于全方位的领先状态。
作为全球第二大经济体，在各国紧锣密鼓地制定人工智能发展战略的时刻，中国已向世人宣告了引领全球人工智能理论、技术和应用的雄心。
中国在科技方面长期处于跟跑地位，但在工业4.0时代，中国奋起直追，在许多领域已经从跟跑迈向了领跑。中国已经进入了全球人工智能发展的第一梯队，并把人工智能当作未来战略的主导。
2016年8月，国务院发布了《“十三五”国家科技创新规划》，明确把人工智能作为发展新一代信息技术的主要方向，强调在构建现代化产业技术体系中大力“发展自然人机交互技术。
2017年7月，国务院颁布《新一代人工智能发展规划》，正式将发展人工智能上升到了国家战略层面。《新一代人工智能发展规划》确立了三步走战略目标。
2018年被称为人工智能爆发的元年，人工智能技术应用所催生的商业价值逐步凸显。人工智能逐步切入到社会生活的方方面面，带来生产效率及生活品质的大幅提升。
2019年12月《中国人工智能与制造业融合发展白皮书（2019）》发布，白皮书认为，目前我国人工智能和制造业融合有着广泛的基础，但新一代人工智能技术在制造业重点领域的应用刚刚起步，整体融合水平还不高，数字化转型程度是进一步提升企业及行业融合水平的关键。
现阶段“人工智能+制造”主要从生产现场、管理活动和融合产品三个方面切入。领先的制造业、自动化、机器人、软件和信息技术服务业企业已成为推进“人工智能+制造”的四大主力。
当前我国制造业人才发展的总体水平不高，难以适应智能制造发展的要求，制造业存在人才短板的风险，因此加强制造业领军人才的教育和培养是当务之急。
人工智能才是智能制造的真正未来
工业化环节的人工智能应用，绝大多数都与机器视觉技术有关。目前在操作动作的人工智能应用部分，由于处理起来相对简单，可以采用较为成熟的视觉处理软件对设备进行教育训练，短期内就能获得较好的效果，快速取代操作员人的工作。
但在品质检测环节，除了可测量的物理参数能单立或集成在操作动作的视觉处理部分，与机器动作一起完成外，与光学信息有关的外观检查部分，特别是涉及到人眼视觉感观的光学检查部分，行业的人工智能应用发展极为缓慢。
人工智能在制造业落地的一个重要应用就是工业视觉，主要包括质量检测、预测性维护、生产流程、供应链管理、营销售后、制造装备等六大领域。机器视觉是最难攻克的环节之一。
目前计算机视觉的大部分的应用集中在感知智能层面，例如：人脸识别、拍照搜索、文字识别等。应用主要集中在OCR、工业视觉、生物识别、智慧安防，自动驾驶及智慧医疗等方面。
2019年正在推广的人工智能应用包括政府的服务机器人、智能终端，以及政务门户智能化改造等，零售行业的智能货柜、货架识别，制造业的质量检测，医疗行业的智能导诊，以及面对商业的安防布控应用等
“智能+”时代，人才和数据正在成为各个企业采用AI技术的重要因素。预计未来人工智能应用包括跨行业的视频结构化、业务流程自动化、金融领域的智能网点服务机器人，服务领域的营销互动，零售行业的供应链预测，以及医疗行业的辅助临床诊断决策、虚拟智能助理等应用。
据IDC&量子位人工智能行业调查问卷显示，以专业服务、互联网、信息服务等为代表的重点行业具备3年以上AI采用经验的在行业内占比较为突出，制造行业超一半以上具备1-3年AI采用经验，尚处于初期起步阶段。
现阶段实现人工智能和制造业领域的深度融合，就要实现制造环节工业数据库的构建，加强制造业领域的数据获取和整合，同时促进产、学、研等各界的深入交流与合作，推进专业知识的拓展、融合与共享，培育更多的技术人才，构建企业的核心人才库。
赛迪顾问预计预计到2021年，中国智能制造系统集成市场规模将达到2948.9亿元。集成细分市场，未来三年，工业互联网的快速发展将极大地带动工业大数据、工业云平台等技术在工业领域的深入应用，而这类智能制造系统集成市场将会迅速爆发。
未来三年，国内市场的区域结构总体格局仍将保持东强西弱的整体态势，华东、中南及华北三个区域还将瓜分国内80%左右的市场份额；而东北、西北等地区，随着新一轮园区升级和中低端产业转移的机遇，将有机会迎来智能化改造升级的一波新浪潮。
智能制造的本质，是软件化的工业技术，由软件控制数据的自动流动，解决复杂产品的不确定性。人工智能与制造业深度融合发展需以大数据为基础，虽然我国人工智能在商业应用领域的发展走在世界前列，但支撑人工智能与制造业深度融合发展的最关键和核心的技术仍然被发达国家控制，器件、生产装备也多为发达国家研发和生产。
未来进一步促进人工智能与制造业深度融合发展至关重要，现阶段必须高度重视影响人工智能与制造业深度融合的主要难点，力求突破。
