工業互聯網是全球工業系統與高級計算、分析、感應技術以及互聯網連接融合的結果。它通過智能機器間的連接并最終將人機連接，結合軟件和大數據分析，重構全球工業、激發生產力。

　　近年來，隨著人工智能等新興技術的掀起正給產業帶來全新的變革，在制造業中，以工業機器人為代表的AI也正成為工業互聯網的核心運算架構之一。

　　AI：智能制造先決條件

　　要真正全面實現工業互聯網，智能制造是必要環節，而人工智能則是這個環節的先決條件。

　　智能制造是一種由智能機器和人類專家共同組成的人機一體化智能系統，它在制造過程中能進行智能活動，諸如分析、推理、判斷、構思和決策等。通過人與智能機器的合作共事，去擴大、延伸和部分取代人類專家在制造過程中的腦力勞動。它把制造自動化的概念更新，擴展到柔性化、智能化和高度集成化。

　　毫無疑問，智能制造是制造業的發展方向，未來在制造過程的各個環節都廣泛應用人工智能技術，專家系統技術可以用于工程設計、工藝過程設計、生產調度、故障診斷等。也可以將神經網絡和模糊控制技術等先進的計算機智能方法應用于產品配方、生產調度等，實現制造過程智能化。而人工智能技術尤其適合于解決特別復雜和不確定的問題。

　　國外在人工智能方面早早布局，據了解，日本在1990年4月發起了“智能制造系統IMS”國際合作研究計劃。許多發達國家如美國、歐盟、加拿大等國家參加了該項計劃。

　　經過近幾年的不斷耕耘，國外巨頭已在該領域有不少建樹，在產品研發方面，美國工業設計軟件巨頭歐特克推出的產品創新軟件平臺Fusion360和Netfabb3D打印軟件集成了人工智能和機器學習模塊，能夠理解設計師的需求并掌握造型、結構、材料和加工制造等數字化設計生產要素的性能參數，在系統的智能化指引下，設計師只需要設置期望的尺寸、重量及材料等約束條件即可以由系統自主設計出成百上千種可選方案。

　　在生產制造方面，日本NEC公司推出的機器視覺檢測系統可以逐一檢測生產線上的產品，從視覺上判別金屬、人工樹脂、塑膠等多種材質產品的各類缺陷，從而快速偵測出不合格品并指導生產線進行分揀，在降低人工成本的同時提升出廠產品的合格率。

　　在市場營銷方面，美國亞馬遜商城基于機器學習模型對用戶的購買習慣以及產品的屬性進行深度學習，形成了全面的知識圖譜，在此基礎上向用戶進行個性化推薦，也向銷售商提供相關的生產與營銷建議，這項技術的應用使亞馬遜增加了10%到30%的附加利潤。

　　支撐效應初顯

　　可以看到，當前人工智能技術向制造領域的滲透從廣度、深度均在快速推進，對制造業整體發展的支撐效應初顯。我國雖在人工智能與智能制造領域布局稍晚，但依托數據優勢與政策推動，在近幾年也取得了巨大的收獲，孕育出了以海爾、樹根互聯、航天云網為代表的新興工業互聯網企業。

　　黨的十九大報告指出，加快建設制造強國，加快發展先進制造業，推動互聯網、大數據、人工智能和實體經濟深度融合。在中高端消費、創新引領、綠色低碳、共享經濟、現代供應鏈、人力資本服務等領域培育新增長點，形成新動能。

　　工信部與財政部聯合發布的《智能制造發展規劃（2016-2020年）》中也提到，推進智能制造，能夠有效縮短產品研制周期，提高生產效率和產品質量，降低運營成本和資源能源消耗，加快發展智能制造，對于提高制造業供給結構的適應性和靈活性、培育經濟增長新能動都具有十分重要的意義。

　　2017年初，樹根互聯發布了根云 RootCloud平臺，根云平臺主要基于三一重工在裝備制造及遠程運維領域的經驗，通過傳感器、控制器等感知設備和物聯網絡，采集、編譯各類設備數據，重點在智能物聯領域，打造柔性生產環節。

　　海爾COSMOPlat平臺則是通過智能化系統使用戶持續、深度參與到產品設計研發、生產制造、物流配送、迭代升級等環節， 滿足用戶個性化定制需求，通過互聯工廠實現智能制造方案，目前海爾COSMOPlat平臺已打通智能生產、智慧物流、智慧服務等業務環節。

　　航天云網INDICS平臺則是把人工智能技術重點布局在為企業提供 Smart IoT產品和INDICS-OpenAPI 軟件接口，通過“云計算+邊緣計算”混合數據計算模式，實現了智能研發、精益制造、智能服務、智慧企業、生態應用等全產業鏈、產品全生命周期的工業應用能力。

　　工業機器人助力智能生活

　　當前，全球人口結構的變化對制造業影響甚大，以印度為例，到2021年印度的60歲以下勞動人口將會上漲到54%，為制造業發展提供了大量的勞動力;相反，德國、日本、中國已經步入老齡化社會，今后的勞動力不足將成為制造業持續下滑的重要原因，工業智能機器人不僅是未來制造業的訴求，也是實現《中國制造2025》的必要條件。

　　相比于人工勞動力，工業智能機器人有三大優勢。首先是安全性高，工廠采用工業機器人生產，可以有效的避免由于人員不熟悉工作流程、疲勞工作等安全隱患;其次是易于管理，通過采集工業機器人的數據，企業可以很清晰的了解每天共產的生產量，能夠按照產能去合理分配接單與生產量;最后是提高經濟效益，工業機器人可以做到24小時循環工作，不僅能保證產線的最大產量，還可以有效的阻止產能過剩造成的產品滯銷。

　　不僅如此，工業智能機器人也是工業互聯網能力的重點表現，相比傳統工業機器人只能在結構化環境下作為自動化設備或機器，完成程序的規定動作，工業智能機器人可以在非結構化環境中使用，并擁有感知能力、認知判斷、執行能力等特性，當機器人不僅僅能夠按照既定程序去執行，而且能與人、材料、其他設備產生交互，才能叫做智能機器人。

　　目前全球已有大量的傳統工業機器人投入了智能工廠，已經成為實現智能工廠與智能生產的主要方式，據IHS統計，2015年智能機器人的需求量是6.5萬臺，同比增長24%;GGII預計，2016年SCARA、100公斤以內多關節機器人、AGV等需求量將保持25%以上增速，100公斤以上的多關節機器人增速在10%以內。

　　當今，中國正面臨產業轉型升級的關鍵時期，擁有巨大的工業機器人市場消費需求，目前來看，中國這一領域仍處藍海市場。