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隨著工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)和數(shù)控機床行業(yè)告別高增長階段，智能制造進入高速發(fā)展階段。盡管2020年受疫情影響產(chǎn)業(yè)增速有所回落，但在國家政策的支持下，智能制造領域的發(fā)展前景依然被業(yè)界看好，呈現(xiàn)九大新趨勢。

一方面，人工智能技術在制造業(yè)的應用重點在于工業(yè)智能產(chǎn)品或具體工業(yè)痛點的解決方案。另一方面，相較于“錦上添花”的工業(yè)智能產(chǎn)品，“雪中送炭”的技術更容易被制造業(yè)企業(yè)接受。比如，基于機器視覺的表面質(zhì)量檢測技術幫助提升產(chǎn)品質(zhì)量；或用基于知識圖譜的智能CAD來提高生產(chǎn)效率；又或者用基于人工智能的能源分配來降低生產(chǎn)成本。

在工業(yè)大數(shù)據(jù)發(fā)展過程中，安全性將成為企業(yè)智能化升級決策的重要依據(jù)。例如，工業(yè)核心數(shù)據(jù)、關鍵技術專利等數(shù)字化資產(chǎn)對企業(yè)的價值正在加速提升；降低數(shù)據(jù)安全隱患、提升系統(tǒng)安全和數(shù)據(jù)安全成為企業(yè)數(shù)字化改造升級中愈加重要的參考指標；增加廠區(qū)生產(chǎn)安全、過程安全迫在眉睫。

如正在快速形成的基于工業(yè)數(shù)據(jù)的故障診斷及預測性維護就是典型的服務型應用場景。這種服務場景通過對生產(chǎn)線的監(jiān)測和歷史數(shù)據(jù)進行處理并存儲后，進行基于人工智能的預測性分析，對企業(yè)給出維護建議并對生產(chǎn)進行實時預警。

設備狀態(tài)智能管理系統(tǒng)將成為遠程運維的新模式，將形成以數(shù)據(jù)為核心，從智能采集、智能分析、智能診斷、智能排產(chǎn)、自動委托、推送方案、遠程支持到智能檢驗，再進入新一輪智能采集的閉環(huán)運行模式。

一方面，工業(yè)區(qū)塊鏈技術可以為工廠提供不同安全等級的區(qū)塊鏈加密服務，對工廠間的重要數(shù)據(jù)進行無中介傳遞，保障各重要生產(chǎn)數(shù)據(jù)的加密安全；另一方面，隨著工業(yè)區(qū)塊鏈技術應用，將形成分布式智能生產(chǎn)網(wǎng)絡，以終端客戶需求為主導，促進工業(yè)的服務化轉型。通過集成化與智能化生產(chǎn)，提高企業(yè)效率。通過標準化與網(wǎng)絡化生產(chǎn)，降低企業(yè)生產(chǎn)成本。

2019年的上海工博會上，丹麥的UR公司、日本發(fā)那科、川崎、德國庫卡等國際領先機器人企業(yè)在現(xiàn)場首發(fā)最新協(xié)作機器人產(chǎn)品；國產(chǎn)企業(yè)如新松、埃夫特、節(jié)卡、珞石、邀博等也發(fā)布了自己的協(xié)作機器人。2019年，在世界機器人大會、上海工博會及世界智能制造大會上，協(xié)作機器人受到國內(nèi)外廠商大力追捧，未來前景可期。

不同工業(yè)行業(yè)有各自獨特的行業(yè)門檻，每個工業(yè)場景在不同行業(yè)、不同企業(yè)中的需求差異較大。人工智能與制造業(yè)深度融合的路徑就是將信息技術與工業(yè)場景應用端結合。將核心工藝模型化、算法化、代碼化的工業(yè)智能算法平臺面向工業(yè)場景，可以為底層應用提供便捷的開發(fā)服務。

一方面，未來將豐富的云端業(yè)務能力延伸到邊緣節(jié)點，實現(xiàn)傳感器、設備、應用集成、圖像處理的協(xié)同；另一方面，行業(yè)將在云端與邊緣共同發(fā)力，云邊結合打造行業(yè)的工業(yè)大腦。算法升級將由云端完成。

未來核心工藝裝備與人工智能融合，實現(xiàn)工藝裝備的智能化，將成為制造業(yè)轉型發(fā)展的突破口。