在工業4.0的場景里，智能化工廠則需要打通信息交流各個環節。實現所有工業自動化設備、產品部件和工作人員聯網，以及實時的信息傳輸。透過透明化的信息交流，達到生產資源優化、過程優化的目的，實現工廠生產成本的降低。

近年來，隨著物聯網和傳感器技術的突破，利用無線或有線的網絡將工廠所有角色連接起來，數據采集變得越來越容易。工業4.0的核心是數據，各行各業的管理者正在利用數據分析，洞察新機遇。大數據分析可以使產量增加20％至25％，停機時間減少45％。

未來的制造工廠里，實現了虛擬計算和現實世界的連接，利用數字化技術顛覆制造流程，讓一切都變得可控可調。數字化生產技術可能是未來10年內最有可能對制造業產生重大影響的顛覆性技術。

從簡單到復雜的自動化任務

過去很長的一段時間，工業機器人只能執行簡單或者重復性任務，因為它只是一個編程好程序的機械裝置，工作模式是按固定的規劃進行。如今，人工智能和機器學習算法取得了重大的進步，基于大量數據的采集分析和知識積累，機器系統擁有了智力水平。

IBM的認知計算系統Watson就是一個很好的例子，Watson開啟了一種全新的計算模式，可以通過大量非結構化數據的整理分析，獲得對于復雜問題的答案。Watson系統包括了信息分析、自然語言處理和機器學習等多項技術的創新，這是讓計算機擁有智能的重要量程。

在人工智能的賦能下，機器人獲得更強大的能力，例如工廠里AGV移動機器人進行物料搬運時，實時對周圍環境進行掃描分析，繪制最新的地圖進行導航，如果發生場景的變化可以及時識別出來，繞開行使或者停止，從而避免了意外碰撞的發生。

虛實結合，用數據驅動智能制造

智能制造包含多個部分，首先是數據、計算和連接部分，包括了大數據、物聯網和云計算技術，工廠所有設施都具有聯網的功能，允許大規模使用傳感器進行數據的搜集，同時還需要強大的存儲、傳輸和處理。

只要將傳感器或者執行器嵌入到工廠現場的物理對象中，并能夠無線或者有線網絡連接，就能輕松采集到工廠低層的數據，這些數據將傳給到計算中心進行分析，而所有物理對象都能或感知自己的環境，并可以進行相互之間的通信。

其次，數字化技術可以轉換成物理操作，主要目的是降低生產的成本，擴大材料選擇和提升產品精度和質量。例如增材制造基于數字模型的完全檢測后，再進行3D打印制裁，這樣可以避免設計錯誤和減少材料的浪費。

先進機器人技術也是如此，基于人工智能、機器視覺和物聯網通信，機器人可以模擬仿真測試。物理轉化為虛擬世界，而虛擬世界的東西可以用到物理世界。

人機協作，交互方式不斷變革

工業機器人可以減輕人類繁重的任務，為員工創造更優越的工作環境，同時可以提高工作的效率，那么如何利用好機器人，人與機器的交互是將十分重要的部分。隨著人機協作模式的流行，人與機器的交互的需求將越來越多，交互技術的突破將帶來新的機會。

未來，機器人的控制不再停留于示教器的指令控制，它可以通過語音、動作姿勢等更多方式進行交互。例如外骨骼機器人、模仿人手的機器手等，通過手套佩戴便可以實現控制，人的手部動作傳送到機器人手上。

隨著傳感器技術的發展，未來交互技術也將發生巨大的變革，例如生物識別、意念控制等等，人與機器的交流將變得越來越輕松，甚至有可能將機器變成人的一部分，進一步增強人類的能力，并實現了生產力的提升。