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隨著工業(yè)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)和數(shù)控機(jī)床行業(yè)告別高增長(zhǎng)階段，智能制造進(jìn)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(guó)家政策的支持下，智能制造領(lǐng)域的發(fā)展前景依然被業(yè)界看好，呈現(xiàn)九大新趨勢(shì)。

一方面，人工智能技術(shù)在制造業(yè)的應(yīng)用重點(diǎn)在于工業(yè)智能產(chǎn)品或具體工業(yè)痛點(diǎn)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(shù)更容易被制造業(yè)企業(yè)接受。比如，基于機(jī)器視覺(jué)的表面質(zhì)量檢測(cè)技術(shù)幫助提升產(chǎn)品質(zhì)量；或用基于知識(shí)圖譜的智能CAD來(lái)提高生產(chǎn)效率；又或者用基于人工智能的能源分配來(lái)降低生產(chǎn)成本。

在工業(yè)大數(shù)據(jù)發(fā)展過(guò)程中，安全性將成為企業(yè)智能化升級(jí)決策的重要依據(jù)。例如，工業(yè)核心數(shù)據(jù)、關(guān)鍵技術(shù)專利等數(shù)字化資產(chǎn)對(duì)企業(yè)的價(jià)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(jí)中愈加重要的參考指標(biāo)；增加廠區(qū)生產(chǎn)安全、過(guò)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(yù)測(cè)性維護(hù)就是典型的服務(wù)型應(yīng)用場(chǎng)景。這種服務(wù)場(chǎng)景通過(guò)對(duì)生產(chǎn)線的監(jiān)測(cè)和歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行處理并存儲(chǔ)后，進(jìn)行基于人工智能的預(yù)測(cè)性分析，對(duì)企業(yè)給出維護(hù)建議并對(duì)生產(chǎn)進(jìn)行實(shí)時(shí)預(yù)警。

設(shè)備狀態(tài)智能管理系統(tǒng)將成為遠(yuǎn)程運(yùn)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(dòng)委托、推送方案、遠(yuǎn)程支持到智能檢驗(yàn)，再進(jìn)入新一輪智能采集的閉環(huán)運(yùn)行模式。

一方面，工業(yè)區(qū)塊鏈技術(shù)可以為工廠提供不同安全等級(jí)的區(qū)塊鏈加密服務(wù)，對(duì)工廠間的重要數(shù)據(jù)進(jìn)行無(wú)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(shù)應(yīng)用，將形成分布式智能生產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)，以終端客戶需求為主導(dǎo)，促進(jìn)工業(yè)的服務(wù)化轉(zhuǎn)型。通過(guò)集成化與智能化生產(chǎn)，提高企業(yè)效率。通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化與網(wǎng)絡(luò)化生產(chǎn)，降低企業(yè)生產(chǎn)成本。

2019年的上海工博會(huì)上，丹麥的UR公司、日本發(fā)那科、川崎、德國(guó)庫(kù)卡等國(guó)際領(lǐng)先機(jī)器人企業(yè)在現(xiàn)場(chǎng)首發(fā)最新協(xié)作機(jī)器人產(chǎn)品；國(guó)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(jī)器人。2019年，在世界機(jī)器人大會(huì)、上海工博會(huì)及世界智能制造大會(huì)上，協(xié)作機(jī)器人受到國(guó)內(nèi)外廠商大力追捧，未來(lái)前景可期。

不同工業(yè)行業(yè)有各自獨(dú)特的行業(yè)門檻，每個(gè)工業(yè)場(chǎng)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(shù)與工業(yè)場(chǎng)景應(yīng)用端結(jié)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(tái)面向工業(yè)場(chǎng)景，可以為底層應(yīng)用提供便捷的開發(fā)服務(wù)。

一方面，未來(lái)將豐富的云端業(yè)務(wù)能力延伸到邊緣節(jié)點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)傳感器、設(shè)備、應(yīng)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(jié)合打造行業(yè)的工業(yè)大腦。算法升級(jí)將由云端完成。

未來(lái)核心工藝裝備與人工智能融合，實(shí)現(xiàn)工藝裝備的智能化，將成為制造業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展的突破口。