近日，消息传来AI领域的巨星吴恩达宣布成立新公司Landing.AI，他如是说：“AI将改变产业。这是一个无法转变的现实。”在一次人工智能峰会上，阿里云总裁胡晓明也表态，AI企业只要与家当深度融合，才是准确成长方向。
在新松机械人的一个车间里，一条临盆线上的机械手臂正在高低挥动，完成法式指令的焊接任务。与传统机械人的差别是：法式指令不再由人下达，而是智能焊接系统自主完成编程并履行。新松机械人公司多年来一直努力于推进人工智能在机械人领域的研究及应用，并于2017年设立了人工智能研究院。
“通过提高机械视觉系统的人工智能技术，我们已经在工厂中获得了应用。”新松机械人的技术总监徐方说，“这套智能焊接系统，就是首先感知工作件并对其停止丈量，自主生成法式，然后依据不同的焊接工艺调取不同的焊接技巧。”
徐方还介绍，新松机械人在智能焊接系统、智能打磨系统、协作机器人、复合机器等多个领域积极推进人工智能技术的应用。
“人工intelligence技巧研发要一步一个脚步地走。”新松机械人的自动化股分无限公司中心研究院院长助理王晓东博士对科技日报记者说，“我们目前在视觉、室内定位、语音等方面的人工intelligence技巧有所收获，但估计还需要一年左右完成技巧模块的成熟。”
王晓东还表示除视觉定位体系外，还有面部识别与主动追随以及室内定位也是该公司的人工intelligence技巧获得结果。“比喻来说，在特定的任务情况中，工作人员需要用力推车装运物料并进行输送分发”，“经由过程people intelligence技巧提升，可以完成车体的主动追随以便帮助输送”。
难点：仍需夯实基础
政策余地、本钱涌入，使得AI进入60年的成长过程中照样头一次遭遇如此热闹存眷。相较于其他行业,AI+制造业具有巨大潜力，被认为是智慧制造和设备升级的大陆。而制造业与AI结合，其基本目标是在提高效率和降低成本。但目前来看，AI进入制造业最初的一千米仍有很多成绩亟待处理。
徐方告诉科技日报记者，这个明显难点就是数据不足。“数量浩瀚，但需提升的小型企业需求比较碎片化”，“AI需要大量数据才能深度挖掘和深度学习，但每个厂房的情况都不同，更主要的是积累了少量数据。”
另外一方面，如果根据每个厂家的不同情况进行“量身定制”，经济成本能否被接受也是一个问题。“还有一个值得注意的问题就是安全性，与入侵一台手机差异巨大”, “工业化场景具有执行能力，在大量数据环境下，要如何保证信息安全和生产平安也值得考虑。”
从全球角度来看，没有疑问制作业毫无疑问成为国家竞争焦点疆域。不管是美国工业互联网还是德国工业4.0、日本工业 智能化或者英国2050计划，都把AI作为再工业化策略中的核心内容之一。
“我们还没有使用到ai技术但已经处于准备阶段了.” 沈阳机床集团技术部副部长杨锐说，“通过大量数据收集，将来的ai可能是一个可行选项.”
据沈阳机床集团1月9日发布通知称，该集团已签订《战略合作框架协议》拟配合腾讯云平台，在工业物联网、大型数控设备设计及开发、大型数控设备零部件加工等方面展开深度合作。通知中还提到协作内容包括提供云端服务及安全保障充分发掘工业大规模数据潜价值，以及开展工业物联网相关协作，而且提供互联网金融结算服务。
杨锐向记者表示作为一种创新的解决方案，对于未来增长路径而言，是非常重要的一个选择。他解释道，只要能够树立自己的云平台进行数据管理和计算，本金太高也不必担心，也不是他们专业范围。他强调借助互联网巨子的资源优势可以减少本金投入，同时实现更好的效果，为未来的发展道路铺平了道路。
然而，即便如此，大众对于AIAI结合带来的变化抱持着期待之情。在中国信息通信研究所政策与经济研究所主任工程师秦业看来尽管当前的人类决策支持计划尚不能完全满足制造业需求，但是作为一种通用性的工具，它们之间融合，无疑是一种趋势所迫的事象.
"首先，从制作行业角度来说，对知识经验固化及其传承很关键。在一些流程制作行业中，如材料配比参数设置都必须依靠老专家基于多年的行业经验操作", "利用这些历史经验建立模型，以此代替专家为生产流程提供决策支持."
其次他认为.ai可以进一步取代复杂任务."过去被机器替代的是重复性较小且简单反复性的任务.", "未来，一些要求现场由人类脑袋做出的判断更加复杂的情境也会被ai技能逐渐渗透渗出". 同时跟着手眼协同、手势辨认等技能与工业自动控制单元（PLC）的深刻融合，再加上更多庞杂进程中的互联互通，将使得human-machine collaboration成为更多场景下的主流状态.
最后秦教授指出, 人民美妙生涯神往社会关于ai范畴支撑历久弥新终究完成smart manufacturing 的进步"
