目前，我國人工智能場景應用廣泛，涉及的領域包括安防、金融、零售、交通、教育、醫療、制造、健康等。不過人工智能在工業上的應用卻困難重重，但不可否認，兩者的融合是工業變革必須鉆研的話題。

的確，當前我國人工智能產業發展總體呈現出一派生機勃勃的態勢，未來人工智能產業的發展走向，已成為了各界人士關注的熱點。對于今后全球人工智能產業發展來說，技術成果加快轉化、應用模式加速創新、行業規范日益健全、尖端人才開發軟件、系統等，已經成為大勢所趨。

新冠肺炎疫情發生以來，大數據等數字技術在疫情態勢研判、精準防控及后續治理中發揮重要作用。技術的應用在便利人們生活的同時，也帶來了新的挑戰。

人工智能對工業的影響

首先是涉及機器視覺、圖像處理、模式識別/機器學習等相關人工智能技術。配合傳感器或機器人等不同的載體，計算機視覺能夠輔助生產流程中需求“感知”的任務。如配合機械設備完成更精準的定位，識別更復雜的加工對象，或是在質檢方面取代人力對產品進行測量等等。

其次是包含機械臂、運輸載具、智能機床等技術。通過搭載機器學習算法、路徑規劃等技術，工業機器人能夠實現高精度和更加復雜的操作。相比于傳統工業設備只能對單一類型的產品，搭載人工智能的設備能夠適應不同的工作環境和加工對象，更容易實現柔性生產。

再次是 工業物聯網，通過智能傳感器、智能儀表盤等設備對生產設備的運作狀況進行實時監控和數據收集。另外，搭載機器學習等智能算法的物聯網系統能夠自動判別設備異常狀況，提前發出警告以及將工作數據可視化以方便技術團隊進行更高效的維護，從而減少停機時間。

工業人工智能的應用

在應用數據的可視化分析方面，人工智能除了能夠收集設備運行的各項數據(如溫度、轉速、能耗情況、生產力狀況等)，并存儲數據以供二次分析，對生產線進行節能優化，提前檢測出設備運行是否異常，同時提供降低能耗的措施。

另外，機器的自我診斷。比如一條生產線突然發出故障報警，機器能夠自己進行診斷，找到哪里產生了問題，原因是什么，同時還能夠根據歷史維護的記錄或者維護標準，告訴我們如何解決故障，甚至讓機器自己解決問題、自我恢復。

再者，預測性維護。通過人工智能技術讓機器在出現問題之前就感知到或者分析出可能出現的問題。比如，工廠中的數控機床在運行一段時間后刀具就需要更換，通過分析歷史的運營數據，機器可以提前知道刀具會損壞的時間，從而提前準備好更換的配件，并安排在最近的一次維護時更換刀具。

加強人工智能技術創新、促進人工智能與實體經濟深度融合、堅持更深更廣的開放合作實現互利共贏、推動人工智能國際治理營造規范有序發展環境，將為接下來人工智能產業實現快速發展、各類企業實現轉型升級、人們享受便捷智慧生活提供更為強大的支撐。

科技產業的蓬勃發展，有時候簡直超出人們的想象，早先只能在電影、漫畫中出現的“黑科技”，如今有許多已經變成了現實。或許再過幾年，人工智能還有更多創新型應用出現在我們面前，帶給我們新的感觸和體驗。與此同時，傳統自動化行業與AI結合后，一方面，產線更加柔性，能夠充分滿足消費者的個性化需求；另一方面，產線的人力成本降低，并且能夠進一步解決工廠產能過剩的問題 。