伴隨著科技的不斷發展和社會的不斷發展，越來越多的智能設備和智能機器人走進了人們的生活，現在很多東西都開始智能化了。許多人想了解未來智能制造的新趨勢。
智能制造源於人工智能的研究。人們普遍認為智慧是知識與智慧的總和，前者是智能的基礎，後者是獲取和運用知識解決問題的能力。智能制造應包括智能制造技術和智能制造系統。該系統既能在實踐中不斷充實知識庫，又能進行自我學習，還能收集、理解環境及自身信息，進行分析、判斷、計劃其行為。
1.工業人工智能從理想走向現實。
一方面，人工智能技術在制造業中的應用側重於工業智能產品或特定工業痛點的解決方案。另一方面，雪中送炭技術比錦上添花的工業智能產品更容易被制造商接受。舉例來說，基於機器視覺的表面質量檢測技術可幫助改善產品質量;或使用基於知識地圖的智能CAD，以提高生產效率;或利用基於人工智能的能源分配來降低生產成本。
2.工業大數據將成為核心。
在工業大數據的發展中，安全將成為企業做出智能升級決策的重要依據。舉例來說，工業核心數據、關鍵技術專利等數字資產對企業的價值正在加速增長;減少數據安全風險、提高系統安全性和數據安全性已成為企業數字化轉型升級的重要參考指標;提高工廠生產安全和工藝安全刻不容緩。
更多面向服務的應用場景。
例如，基於工業數據的故障診斷和預測維護是服務的典型應用場景。業務場景下，流水線監控和曆史數據的處理與存儲，然後在人工智能基礎上進行預測與分析，為企業提供維修建議，並實時預警生產。
4.遠程操作和維護的新模式。
裝備狀態智能管理系統將成為遠程操作的新模式，形成了以數據為核心的閉環操作模式，實現了從智能采集、智能分析、智能診斷、智能調度、自動調試、方案推送等多個環節的新一輪智能采集無限上網不限速。
5.數據安全和分布式智能生產網絡。
工業區塊鏈技術可以為工廠提供不同安全級別的區塊鏈加密服務，無需工廠間中間層傳輸重要數據，保證重要生產數據的加密;另一方面，隨著工業區塊鏈技術的應用，將形成分布式智能生產網絡，指導最終的客戶需求，推動業務轉型。通過集成和智能生產提高企業效率。通過標准化和網絡生產降低企業生產成本。
6.工業智能平台已成為應用場景的重要基石。
各個行業都有其獨特的行業閾值，對於每一個行業和企業的需求也各不相同。AI深入到制造領域，是信息技術和產業場景應用的結合。關鍵過程建模、算法及編碼工業智能算法平台能夠為工業智能應用產品的層次應用提供方便的開發服務。
7.雲合作已成為一條重要的技術路線。
一方面，未來豐富的雲業務能力會延伸到邊緣節點上，實現傳感器、設備、應用集成和圖像處理的協調;另一方面，業界也會在雲和邊緣工作，雲將聯合打造產業龍頭。算法升級將由雲完成。
8.工藝設備是制造業轉型發展的智能突破口。
今後，核心工藝設備與人工智能的融合、工藝設備智能化將成為制造業轉型和發展的突破口。
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