在政策推動下，中國人工智慧產業化落地加快推進，在智慧製造、科技金融、數字內容和新媒體、新零售、智慧安防等多個應用領域引發了重大變革，特別是在製造業領域，人工智慧發揮著重要作用。
2008年爆發國際金融危機以來，各個發達國家紛紛開始了對製造業過度外包的反思。並提出了一系列政策以幫助製造業的迴歸。
在這樣的背景下，以大資料、物聯網、人工智慧為代表的新一代迎來黃金髮展期，並再度賦能製造業，使其向數字化、網路化、智慧化迅速發展。
與此同時，關於人工智慧是否會再度取代人類的爭論也甚囂塵上，那麼，究竟在製造業，人工智慧能否和人類和諧共處，人工智慧在製造業中又將如何發展，我們今天就來針對這些問題進行解析。
人機協同，不是機器替人
現在，將人工智慧與製造業結合發展，更多是為了使機器人“達到甚至超過人類技工水平”，以實現企業生產效率的提升。但是，這個使製造業“智慧化”的過程，與過去完全寄希望於機器替代人有著本質差異。
傳統的“自動化”追求的是機器自動生產，本質是由機器代替人，而現代製造業的“智慧化”發展程序，則更多是追求機器的柔性生產，其本質屬於人機協同。
在全新理念的引導下，機器人可以更多承擔重複簡單甚至是危險的工作，而幫助人類從繁雜工作中解放，獲得更多從事創造性工作的機會。比起人工智慧完全取代人的方式，工廠不必擔心人工智慧做出錯誤的決定延誤生產，也不用考慮人在做重複勞動時效率降低的問題，雙方取長補短，最大化的提升生產效率，從長遠角度來看，這樣的方式無疑更符合生產的需求，也更符合社會的需求。
沒有網路，場景互聯無從談起
有了人工智慧的輔助，工作將變得更加輕鬆，但這仍然不夠，對於人工智慧來說，還需要一個適合的土壤幫助其生根發芽，這便是新時代下的工業網際網路。
在以往，同一個廠房，裡面的裝置各不相同，彼此之間很難聯通。若是不同的工廠或是行業，各裝置之間的差異則會更大，很難進行統一工作。
工業網際網路的普及和發展將有效解決這個問題。在新時代網路的加持下，工廠裝置能夠通過雲技術獲得需要的算力（工業雲端計算和邊緣計算），算據（工業大資料）和演算法（工業人工智慧），在這樣的方式下，人工智慧將可以快速應用到生產中的方方面面，之前無法統一調配的裝置將處在同一平面，進行協同工作，不同工廠之間也能夠根據實際情況進行快速資源調配，實現生產效率最大化。可以看出，有了工業網際網路的加持，人工智慧將發揮更大的效力。
值得一提的是，為了進一步推廣工業網際網路，從2017年底國家釋出了一些列有關的政策。2017年，國務院出臺《關於深化“網際網路+先進製造業”發展工業網際網路的指導意見》，1年之後，工信部成立工業網際網路專項工作組，又推出了一系列政策，同時啟動實施工業網際網路三年行動計劃。在多地政府的聯動響應下，工業網際網路迅速發展。相關示範基地，區域工業雲應運而生。
與此同時，隨著科研的深入，雲技術正在不斷趨於成熟，推進整個工業環境的轉化。可以預見，隨著雲技術的發展，很多工廠長期保有的業務模型將不得不面臨更新換代的問題。在這之中，對新舊技術換代的節奏把控將顯得尤為重要，轉換的完成度，將很大程度影響製造業新格局的建立。
近年來，無論是網際網路企業還是傳統工業的轉型，對於雲技術的前景和應用，大家都有自己的計劃。在製造業，雲技術的應用將很大程度顛覆以往模式，但也為未來發展開闢了新的道路。
新型技術渴望與之匹配的技術平臺，可以預見，工業網際網路的應用最終會讓軟體的作用被無限放大，而與之相對的，工業生產將不再倚重於硬體力量，向著全新的方向賓士而去。
隨著西門子、通用電氣（GE）、施耐德以及霍尼韋爾等企業紛紛在搭建工業雲平臺方面發力，這一天已經指日可待。
網際網路+人工智慧服務製造業的三類典型場景
從實際角度出發，網際網路+人工智慧的應用，最終將服務於以下三種場景。
一、為產品注智，從軟體和硬體對製造業進行升級，通過網際網路將資訊注入，為產品提供人工智慧演算法，促成製造業新一代產品的智慧升級。如谷歌開發出的專用於大規模機器學習的智慧晶片TPU，騰訊AI對外提供計算機視覺AI能力的開放平臺均是如此。
二、為服務注智，通過人工智慧和網際網路的結合，為製造企業提供精準增值服務。售前營銷階段通過人工智慧對使用者需求進行分析，實現精準投放。在售後服務方面，以物聯網、大資料和人工智慧演算法，實現產品檢測和管理，同時為可能出現的風險進行預警，進一步加強對售後的管理。在此方面比較好的一個例子就是三一重工結合騰訊雲，把分佈全球的30萬臺裝置接入平臺，利用大資料和智慧演算法，遠端管理龐大裝置群，這樣的方式大大提升了裝置運營效率，同時還降低了運營成本。
三、為生產注智，通過網際網路將人工智慧技術注入生產流程，使機器能夠應對多種複雜情況的生產，進一步提升生產效率。這種場景應用目前比較多的應用於工藝優化，通過使機器學習健康的產品模型，完成質檢，視覺識別等功能。
需要指出的是，機器無法代替人的溫度，在構建產品的實用性、人性化設定、對生產的全域性把控等方面，人工智慧還遠無法替代人類的作用。但作為人類的輔助，人工智慧能夠很好的完成任務，在人機協作的模式下，製造業在產品品質、產品創新、售後服務、運營效率等方面仍將有非常大的潛力能夠挖掘，相信，隨著人工智慧的繼續發展，製造業還將迎來更大的突破。