人工智能正在进入GPT-4开启的AI 2.0时代。有专家指出“AI 2.0时代带来的变革将会是移动互联网的十倍，人类的生产方式将会被改写，生产力水平也将大大提高”。AI 2.0在制造、金融、文娱、医疗等产业都具有非常大的应用空间，人工智能的发展将推动整个社会迈向新的台阶，进而提升人类整体智能化水平。

种一棵树最好的时间是十年前，其次是现在！以ChatGPT为代表的AI 2.0正在给制造业带来新的机遇。比如通过人工智能（AGI）和生成式人工智能技术（AIGC），可以帮助工业企业更快地构建符合具体场景的小模型，以满足各个生产环节对AI的需求，比如可以快速生成高质量生产数据，指导机器人或产线完成各种复杂的任务，实现更高水平的人机协作。

AI在制造业中的应用已经不再是一句空话。越来越多的企业正在引入AI技术以提升生产效率、降低成本、优化产品质量等。随着AI技术的不断发展和普及，AI将在制造业领域继续发挥其巨大潜力，推动传统制造业迈向智能化、高效化的新时代。

随着人工智能（AI）在制造业的应用。AI技术正逐渐改变着传统制造业给我的印象，并为其带来了巨大的变革。AI对于制造业的五大影响，展示其在提升效率、智能化生产、质量保障等方面的重要作用。

1、AI+机器视觉

AI机器视觉的结合由来已久，其中最大的突破是检测场景正从传统标准化场景过渡到非标准化应用场景。但伴随AI技术发展,国内的非标市场有望被逐步打开。

AI机器视觉基于目标物特征，如外形、颜色等进行甄别，测量：将获取的图像像素信息标定成常用度量衡单位，再在图像中精确计算目标物的几何尺寸；定位：获得目标物关于二维或三维的位置信息，检测：产品装备后的完整性检测、外观缺陷检测等。检测对机器视觉识别精度、准确性准确性要求最高，在 AI与机器视觉结合后，有望实现更好的检测功能。

2、AI+工控

工控是利用计算机对机械进行控制，进行更加高效、精准的生产。作为自动化设备核心零部件，工控系统可以分为控制层、驱动层、执行层与传感层四个层面，并通过系统集成最终形成系统类产品。

3、AI+仓储物流

人工智能通过路径规划、货物跟踪等技术，实现物流过程的智能化管理和优化，提高物流效率和准确性，通过机器人和自动化设备，实现仓储操作的自动化和智能化，提高仓储效率和准确性。

以分拣零件为例，机器人虽然有摄像头可以看到零件，但却不知道如何把零件成功地捡起来。利用机器学习技术，先让机器人随机进行一次分捡动作，然后告诉它这次动作是成功分捡到零件还是抓空了，经过几个小时的学习，机器人的分捡成功率可以达到90%，和熟练工人的水平相当。

4、智能决策

制造企业可以应用机器学习等人工智能技术，结合大数据分析，优化调度方式，提升企业决策能力。具有异常和生产调度数据采集、基于决策树的异常原因诊断、基于回归分析的设备停机时间预测、基于机器学习的调度决策优化等功能。通过将历史调度决策过程数据和调度执行后的实际生产性能指标作为训练数据集，采用神经网络算法，对调度决策评价算法的参数进行调优，保证调度决策符合生产实际需求。

5、数字孪生

数字孪生是客观事物在虚拟世界的镜像。创建数字孪生的过程，集成了人工智能、机器学习和传感器数据，以建立一个可以实时更新的、现场感极强的“真实”模型，用来支撑物理产品生命周期各项活动的决策。在完成对数字孪生对象的降阶建模方面，可以把复杂性和非线性模型放到神经网络中，借助深度学习建立一个有限的目标，基于这个有限的目标，进行降阶建模。

总结

可以说， “AI+制造应用场景落地”已成为衡量制造业智能化转型成功与否的验金石。尤其在工业制造领域，“AI+制造”正在给工业制造带来革命性的变化，同时带来更多的市场想象空间，让我们透视AI驱动之下的工业制造转型升级，以及为企业生产和管理带来的全新变革。

与过往智能制造在推行时候的难点相似，工业领域的AI 2.0在AI能力和行业积累上也有很大的门槛，需要长期聚焦制造业积累行业Know-How。AI为制造业带来了巨大的机遇和挑战。未来，制造业将更加智能化、高效化，AI将成为推动制造业创新和发展的重要驱动力。