本文摘要：近几年，随着中国人口红利逐步消失、原材料和人力成本大大上升，中国制造业赖以生存的全球竞争优势正在逐步失去。

近几年，随着中国人口红利逐步消失、原材料和人力成本大大上升，中国制造业赖以生存的全球竞争优势正在逐步失去。同时，传统领先的生产管理模式也早已无法符合日益多样化的市场需求，中国制造业的发展正在面对着不利的挑战。人工智能是引导中国制造业发展的关键技术，是增进实体经济发展的重点方向，是制造业数字化、网络化、智能化转型发展的关键领域。近年来，人工智能加快发展，构建了战略性突破，先进设备生产技术和新一代人工智能技术深度融合，构成了新一代智能生产，也可以称作数字化网络化智能化生产。

国家政府高度重视这一趋势，2017年，国务院公布了《新一代人工智能发展规划》，全面推展人工智能与制造业的融合，解决问题中国制造业在前进智能化转型过程中面对的问题。在政策引领和技术发展的双重推展下，人工智能正在渐渐带入中国制造业，驱动企业智能化建转型升级。新一代智能生产的主要特征展现出在生产系统不具备了自学能力，通过深度自学、强化自学等技术应用于生产领域，科学知识产生、提供、运用和承传效率再次发生革命性变化，明显提升创意与服务能力。

从应用于上谈，人工智能技术正在被大大地被应用于到图像识别、语音辨识、智能机器人、智能驾驶/自动驾驶、故障诊断与预测性确保、质量监控等各个领域，覆盖面积从研发创意、生产管理、质量掌控、故障诊断等多个方面。人工智能可以对简单过程展开智能化提示。以产品研发设计为事例，工业设计软件在构建了人工智能模块后，可以解读设计师的市场需求，还可以与区域经济、社会舆情、社交媒体等多元化数据展开接入，由此构成的数据模型可向设计者智能化引荐涉及的产品设计研发方案，甚至自主设计出有多个可行性的产品方案可供设计者自由选择。

人工智能在生产生产管理方面发挥作用，创意生产模式，提升生产效率和产品质量。人工智能技术通过物联网对生产过程、设备工况、工艺参数等信息展开动态收集；对产品质量、缺失展开检测和统计资料；在离线状态下，利用机器学习技术挖出产品缺失与物联网历史数据之间的关系，构成掌控规则；在在线状态下，通过强化自学技术和动态对系统，掌控生产过程增加产品缺失；同时构建专家经验，不断改进自学结果。

在确保服务环节中，系统利用传感器对设备状态展开监测，通过机器学习创建设备故障的分析模型，在故障再次发生前，将有可能再次发生故障的工件更换，从而确保设备的持续无故障运营。以数控机床为事例，用机器学习算法模型和智能传感器等技术手段监测加工过程中的工件刀、主轴和进给电机的功率、电流、电压等信息，辩识出有刀具的受力、磨损、损坏状态及机床加工的稳定性状态，并根据这些状态动态调整加工参数（主轴扭矩、进给速度）和加工指令，预判何时必须换回刀，以提升加工精度、延长产线复工时间并提升设备运营的安全性。从行业来讲，人工智能应用于不仅涵括了3C、纺织、冶金、汽车等多个传统制造业产业，还牵涉到高端装备生产、机器人、新能源等战略新兴产业。人工智能正在从多个方面承托传统生产向智能生产迈向，为中国制造业“由大变为”的发展流经新的动能。

同时，我们必需精神状态地认识到，中国制造业仍面对错综复杂的局面。首先是生产企业数字化程度太低，而数字化又是智能化的基础，再行再加研发能力较强也是中国制造业整体大而较强的主要原因。其次，现在的人工智能技术不能却是很弱人工智能，机器学习和深度自学等技术在生产企业的实际应用于尚待强化；第三，人工智能产业发展环境还不成熟期，缺少行业标准和安全性保障制度。人工智能带入制造业的显然目的是提质增效、降低成本。

但目前来看，中国制造业与人工智能融合有很长的路要回头。生产企业须要深刻理解，人工智能不是万能灵药，它意味着是一种推展制造业发展的工具或方法，不论外界如何冷玉女宣传，如果无法与实际应用于市场需求融合，必定缺少发展的动力。在人工智能应用于实践中过程中，生产企业无法生搬硬套、急于求成，必需脚踏实地地研发、突破，累积，调研自身实际应用于市场需求，融合现有的软、硬件基础设施、人员技术条件以及资金规划，分析人工智能技术怎么用以及如何用好的问题，只有这样才能唤起出有人工智能的确实效能，最后构建智能生产。

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