网友提问：
智能科技如何赋能制造业变革？
优质回答：
随着人工智能技术的突飞猛进及其在消费流通领域的广泛应用，越来越多的制造企业与人工智能企业把目光投向了“人工智能+制造”。人工智能与相关技术结合，可优化制造业各流程环节的效率，通过工业物联网采集各种生产数据，再借助深度学习算法处理后提供建议甚至自主优化。
从人工智能在制造业的应用场景来看，主要包括产品智能化研发设计、在制造和管理流程中运用人工智能提高产品质量和生产效率，以及供应链的智能化。
在产品研发、设计和制造中，人工智能既能根据既定目标和约束利用算法探索各种可能的设计解决方案，进行智能生成式产品设计，又能将人工智能技术成果集成化、产品化，制造出如智能手机、工业机器人、服务机器人、自动驾驶汽车及无人机等新一代智能产品。
装备制造业智能化转型从三方面提升
全球制造业正面临以新一代信息技术为代表的科技变革，这是机遇也是挑战，尤其是对于中国装备制造企业来说，必须紧紧围绕高质量发展理念，牢牢牵住供给侧结构性改革的牛鼻子，抢占智能化转型制高点，实现产业升级。
装备制造业智能化转型提升主要在三个方面：产品的智能化、制造智能化、服务智能化。
人工智能让大规模定制变成现实
如今，消费者越来越多的个性化需求让厂商越来越难以满足，我们满足个性化需求的代价是需要延长交付时间，也就是说大规模流水线生产的潜力已经挖掘到极限。德国的汽车工业研究机构在三年以前对2036年德国汽车工业进行规划，他们试图通过以自动化加工岛代替流水线生产，来满足个性化生产的要求。由于人工智能在过去三年爆炸式增长，使得未来在今天提前到来。
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制造业经历了几次革命。
第一次是动力自动化的革命，也即蒸汽轮机的发明，导致了动力自动化，明显的提高了生产率。
第二次是逻辑自动化的革命，也即发电机及电动机的发明，导致了设备逻辑的自动化，代替了机械逻辑和蒸汽轮机，进一步的提高了生产率。
第三次是信息自动化的革命，也即计算机的发明，导致了信息的自动化，使得设备之间互联以及逻辑自动化全面升级，进一步提高了劳动生产率。
第四次也即目前所说的智能化革命。但目前所说的智能化好像并非真正的智能化。苹果手机是第一次叫智能手机，手机有智能吗？只不过是手机上装了一个操作系统，具有文件管理能力，能存储信息，还能打电话，仅此而已，手机并没有自我思维的能力，是伪智能。也有很多人把互联网也叫智能，设备只要上网了就叫智能设备，其实，互联网没有思维的能力，只是信息的自动化，这也是伪智能。
真正的智能化，是思维的自动化，也即机器具有自我思维能力。目前在努力，正在研究各种各样的思维自动化系统。如专家系统，人工智能推理，自然语言理解，视觉识别，动物仿真，等等。但还处于早期研究，离实用化还有一段距离。
当然，一旦思维自动化，对制造业的帮助就是一次革命。可以说，人类彻底从劳动中解脱了。人们不需要劳动了，只需要每天去旅游，玩乐，性爱，创作，很多人无所事事！
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智能制造是企业打造高端智能产品、满足客户个性化需求的重要手段，也是中国企业迈向高质量发展的必由之路。行业竞争非常惨烈，时刻面临转型的挑战。要走向高端制造就必须掌握核心技术，转向高质量发展就必须找准方向，用好“工业互联网”这个抓手，坚定地走出一条服务型制造的转型升级之路。
很多人都觉得用智能科技去赋能制造业的变革，但是对于制造企业来说，智能制造转型的关键其实是数据，让所有的制造数据都能够可视化且互通，打通以往的传统制造业的信息闭塞等难题。我们知道现在很多的互联网企业，都需要有数据做支撑，这也就体现了数据资产将成为制造业智能升级的至关重要的新型要素。工业大数据作为创新型战略，推动生产经营及管理决策的数字化、可视化，形成大数据库，将为向智能制造迈进做出巨大贡献，这也是必不可少的一步。
互联网、云平台、大数据、人工智能等新一代信息技术正在加快打破传统制造行业的转型壁垒。必须以开放共享、合作共赢的积极态度，颠覆思维、打开脑洞、群策群力，借鉴世界上最先进的经验做法，将公司打造成平台型企业，构建开放的合作生态，迈上高质量发展的道路，持续引领行业创新升级！
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AI技术能更好地赋能制造行业变革。
随着工业制造的精密度和生产规模的提升，单纯依靠人力正在成为制造企业向精细化发展的瓶颈，倒逼越来越多的企业转投基于机器视觉系统的怀抱。比如目前工业AI质检技术受到多个工业细分领域的客户关注，应用部署的需求不断增加，包括3C制造、汽车制造、半导体以及新能源等。智能质检一方面提升了企业缺陷检测的效率，节约制造企业成本，另一方面，避免了人为失误导致的漏检，提升企业产品质量。
工业AI质检方案的深入应用将推动我国制造业整体制造水平的提升，形成更加智慧、高效的制造能力。MWC 2021 大会上，浪潮就携手思谋科技，展示过基于深度学习算法的工业智能质检解决方案，方案可以自动、快速、便捷地检测工业制成品和零部件的表面外观缺陷，帮助制造企业降低质检人力资源成本，大幅提升产品的良品率。
