人工智能，洋氣點的叫法是AI，1956年達特茅斯會議首次提出"人工智能"這一術語，標志著人工智能學科的誕生，圖靈因其著名的"圖靈測試"而被行業(yè)尊稱為人工智能之父。
人工智能起起伏伏發(fā)展大半個世紀后，2016年因著名的"人機大戰(zhàn)"進入普通大眾的視野，這次"人機大戰(zhàn)"由搭載深度學習人工智能算法的谷歌AlphaGo對戰(zhàn)人類圍棋世界冠軍韓國李世石，本次圍棋對戰(zhàn)AlphaGo以4:1的成績大敗李世石，引起全球轟動。此后，人工智能一躍成為當今最火熱的概念之一，社會輿論也充斥著諸如人類是否真的會被機器人替代之類的聲音。
目前，人工智能在圖像識別、自然語言識別及理解、數(shù)據(jù)分析等領域發(fā)展靠前，而其它具體行業(yè)的應用基礎基本也來自于這三塊基礎領域。比如，依賴人工智能的圖像識別技術，發(fā)展出了OCR技術、安防監(jiān)控、醫(yī)療影像識別輔助診斷、目標跟蹤等應用;依賴自然語言識別及理解，發(fā)展出了諸如智能客服、智能機器人平臺、即時翻譯等具體應用;依賴數(shù)據(jù)分析，發(fā)展出了智能投顧、數(shù)據(jù)監(jiān)控預警、精準營銷等商用場景。
人工智能技術不僅在小范圍商用上取得了成功，其還以更快的速度往各行各業(yè)滲透，人工智能技術正成為一種能夠幫助其它行業(yè)從自動化、信息化向智能化邁進的先進工具。
銀行可以通過人工智能技術，挖掘融資客戶，完成客戶信用評級，風險監(jiān)控，資金合理配置的工作;醫(yī)生可以借助人工智能技術從人體的各類體征指標中分析出是否患有早期癌癥;保險企業(yè)可以借其從行業(yè)數(shù)據(jù)中分析并形成最優(yōu)的產品方案;交通系統(tǒng)可以借其提前預測交通擁堵并在合適的地點安排疏導;餐飲業(yè)者可以智能分析得到什么是最合適的菜品、哪里才是最好的店面位置等等。
那么，冠以"智能"之名的智能制造領域，人工智能技術又能為其提供什么樣的幫助呢?
智能制造廣義而論，是先進信息技術與先進制造技術的深度融合，貫穿于產品設計、制造、服務等全生命周期的各個環(huán)節(jié)及相應系統(tǒng)的優(yōu)化集成，旨在不斷提升企業(yè)的產品質量、效益、服務水平，減少資源消耗，推動制造業(yè)創(chuàng)新、綠色、協(xié)調、開放、共享發(fā)展。
智能制造旨在實現(xiàn)制造業(yè)的技術升級，最終實現(xiàn)一個低功耗、低成本、快速響應、高效率、柔性化、智能化、面向客戶的綠色制造。歸根到底，是一個保障如何提高效率、降低成本的智能化過程。
企業(yè)運轉的功能單位，基本可以分為:供、銷、管、產、研、人、財、物、資、策等大的部門。
其中，供和銷既是企業(yè)獨立的首尾兩端部門，從更大的市場層面來看也是上下游兩個企業(yè)直接對接的窗口。相較于其它部門，供銷兩塊在人工智能的滲透程度上相對深入。在開放的市場中，成千上萬的企業(yè)期望從中找到與自己匹配的那家企業(yè)，在此過程中，不僅有大量的需求，也產生了大量的數(shù)據(jù)。借助人工智能技術，系統(tǒng)能夠識別并理解出客戶的圖片需求、數(shù)字需求、文字需求，將其翻譯成機器可以理解的語言;通過語義識別，機器能從海量的市場輿論數(shù)據(jù)中，挖掘出市場的產品需求;通過語義理解，人工智能可以分析出誰是可靠的供應商，誰是產品的采購者;除此之外，借助人工智能，我們還能了解到市場需求變化，產品迭代周期，前沿技術方向，挑戰(zhàn)者的出現(xiàn)，競爭者的出局等等。
在企業(yè)的人力資源板塊，也有和采購、銷售類似的應用場景。借助人工智能技術，系統(tǒng)能夠識別簡歷，解析出相對應簡歷的工作經歷、擅長領域、個人信譽、與需求單位的匹配程度，繼而能分析得到該份簡歷對應的是否是一個合格的求職者。最后，人工智能還能為人力資源的薪酬待遇、績效管理、培訓管理、員工關系等做出決策參考。當然，人工智能在人力資源板塊的應用，市場也已經有相應產品的推出。
在財會審投融資等方面，人工智能也已成為幫助企業(yè)的一個好手，目前，應用領域有手寫報銷憑證文字識別、自動對賬、財務風險識別、資金規(guī)劃等等。此外，人工智能還在企業(yè)資產管理、物流等領域提供幫助。
作為人工智能怎樣為智能制造服務的話題，市場更加關注企業(yè)在生產制造環(huán)節(jié)能夠提供的幫助。目前，已經有部分生產制造的核心環(huán)節(jié)部署了人工智能相關產品。
如，機器視覺。機器視覺在工業(yè)生產中廣泛應用于識別、測量、對位、引導及產品外觀質量檢測等，機器視覺可以幫助產線識別異常產品，測量目標物體尺寸，輔助機器人等工業(yè)設備實施加工過程的引導、對位、操作等功能。
生產過程中，還存在大量的人工單據(jù)，它們有生產線上的管理報告，質量數(shù)據(jù)，出入庫物料數(shù)據(jù)，盤點數(shù)據(jù)等，市場上已經有專門針對人工字體工單錄入的OCR識別系統(tǒng)，通過對人工筆記的不斷學習，其能夠高質量高效率的錄入手工工單，出錯率甚至低于人工錄單。
工業(yè)機器人運動軌跡姿態(tài)控制，也已經引入了人工智能。對于多關節(jié)工業(yè)機器人，完成同一個操作，通?？梢越獬鲈S多不同的運動軌跡方案，但到底什么樣的軌跡才是工業(yè)機器人更快、更省、更好、更安全的完成工作的最優(yōu)解，現(xiàn)場調試人員往往沒有這么高的水平來完成這個最優(yōu)解。通過比較不同運動軌跡和最終完成工作時的不同狀態(tài)，機器人能記住這些狀態(tài)，并相互間進行比較，以得出最優(yōu)解。比如機器人組裝，機器人能記住完成時間、耗能、組裝質量等數(shù)據(jù)，通過比較，采用了一種產品質量最好、用時最短、使用最少運動的方案。
人工智能還能在智能制造中應用到更多更廣的領域，比如注塑、焊接、組裝，比如生產環(huán)境監(jiān)測、安全預警、廠區(qū)巡檢等等。
但，為什么人工智能遲遲不能在制造業(yè)中運用呢，特別是中小企業(yè)。
原因在于我們在制造業(yè)的標準化、數(shù)字化、網絡化進程的滯后?；ヂ?lián)網領域人工智能的火熱，一定程度上源于互聯(lián)網在近二十年來的充分發(fā)展，在此過程中，互聯(lián)網企業(yè)可以積累，也確實積累了大量的數(shù)據(jù)。
通過在制造環(huán)節(jié)中完成標準化、數(shù)字化、網絡化改造，我們能夠輕易地發(fā)現(xiàn)問題所在，也能將這個過程自動化，即完成人工智能的部署。
