製造型企業的轉型升級是一個系統工程，這裡的製造業指的是中國國內我們所理解的傳統制造業，在整個經濟由增量發展轉向存量發展的大趨勢下，傳統制造業面臨轉型升級。主要包含以下方面：

1.由數量型規模生產升級為質量型精工生產。全面提升產品技術含量和品質含量，運用精工技術打造精工產品。

2.由產品製造升級為品牌創造。需要建立品牌思維，打造企業自己的品牌，讓品牌競爭來提升溢價能力和發展能力。

3.勞動力成本優勢管理升級為智慧化數字管理。全面提升管理的標準化，科學性和精度。

4.由線性的垂直管理升級為平臺管理思維。充分運用網際網路和數字技術，整合供應鏈，打造生態體。

人工智慧應用只是我們傳統制造的轉型升級的一個方面而已。

要了解人工智慧轉化方向和難度，首先應該從人工智慧的本質入手，人工智慧的進步，本質上是資料科學的一次突破是深度學習。這樣一種演算法在實際場景中的應用，因為有了深入學習，原來無法充分利用起來的海量資料，現在可以發揮最大的作用進行更深層次的機器，自適應學習在這個基礎上討論人工智慧轉化面臨的幾個主要問題。

第一，資料的來源。作為人工智慧最重要的基礎，海量資料的來源是最主要的瓶頸之一，因為沒有了足夠的資料作支撐，人工智慧就目前來說是很難突破瓶頸的，在這方面，5g技術、物聯網技術以及越來越廣泛的手機使用者資訊，都是人工智慧實現更大範圍更有效應用的基礎。

第二，應用領域。人工智慧需要在合適的土壤裡生根發芽。目前幾個較大的領域中，人工智慧都在不斷突破，但也由於資料、模型、安全、倫理等方面的因素，遭遇著各自的瓶頸。但就算如此，在影象識別、語音識別、自動駕駛、醫療等領域，人工智慧還是取得了舉世矚目的進步，而假以時日，相信這種進步很快就會令世人驚愕。

第三，傳統力量慣性。對傳統的龐大組織來說。要改變經營和管理理念，才能真正實現像以資料驅動的人工智慧方向轉型。而這種傳統力量的慣性，在越龐大的組織中就越是凸顯，也成了轉型的主要阻力之一。

在這種情況下，如果要實現組織向人工智慧方向的轉型，不妨參考一下吳恩達的白皮書，其中詳細闡述了轉型的步驟與方法。