人工智能在工业自动化中的应用
人工智能技术在中国工业自动化中的行业应用案例
人工智能技术在中国工业自动化中的行业应用案例随着科技的不断发展，人工智能技术在中国工业自动化中的应用也得到了迅速推广和发展。
人工智能技术的应用，不仅提高了工业生产效率，还降低了生产成本，实现了智能化生产，推动了中国工业的升级和转型。
本文将介绍一些人工智能技术在中国工业自动化中的行业应用案例。
一、机器视觉在生产线上的应用在传统的工业生产中，人们往往需要大量的人力来检查产品的质量。
而随着机器视觉技术的发展，现在可以通过摄像头和人工智能软件来实现对产品质量的自动检测。
比如，在手机生产线上，通过机器视觉系统可以实时检测手机屏幕的亮度、色彩和坏点等质量问题，从而提高了手机生产的质量和效率，降低了人力成本。
二、智能物流系统提升仓储效率在仓储管理领域，人工智能技术也得到了广泛应用。
通过智能物流系统，可以实现仓库布局的优化、货物的智能分拣和自动化搬运等功能。
比如，在电子产品仓库中，可以通过智能物流系统实现对产品的智能盘点和库存管理，大大提升了仓储效率和准确性。
三、智能机器人在装配线上的应用在制造业中，智能机器人正在逐渐取代传统的人工劳动力，成为工业生产的主力。
智能机器人可以通过人工智能算法实现对复杂物体的抓取、装配和焊接等操作，大大提高了生产效率和质量。
比如，在汽车生产线上，智能机器人可以替代人工完成汽车零部件的装配，实现了生产线的自动化和智能化。
四、智能控制系统优化能源消耗在工业生产中，能源消耗是一个重要的成本。
通过人工智能技术，可以实现对生产过程的智能控制和优化，减少能源的浪费和消耗。
比如，在钢铁生产过程中，通过智能控制系统可以实时监测炉温、燃料消耗和生产效率，从而实现对生产过程的精细化管理，降低了生产成本。
综上所述，人工智能技术在中国工业自动化中的应用案例层出不穷，从机器视觉到智能物流，从智能机器人到智能控制系统，都在不断地推动着中国工业的发展和转型。
随着人工智能技术的不断创新和进步，相信未来中国工业的自动化水平将会不断提升，为中国制造业的发展注入新的活力和动力。
人工智能在工业自动化中的应用
人工智能在工业自动化中的应用随着科技的快速发展，人工智能技术已经开始被广泛应用于各个领域，其中就包括工业自动化。
人工智能技术具有自主决策，自动学习，自适应性强等重要特性，这让它成为智能工厂的重要组成部分，大大提升了生产效率并降低了生产成本。
下面来详细探讨一下人工智能在工业自动化中的应用。
一、智慧制造现代智能制造系统主要分为两类，一种为使用人工智能技术的智慧制造系统，另一种为不用人工智能技术的智能制造系统。
智慧制造导入了一些重要的技术，比如数据采集和分析、预测、模拟等，能够实现生产过程的可追溯性和数据的实时监控。
通过这种方式，企业可以满足客户的需求，并在保证质量的情况下快速交付。
二、机器视觉机器视觉是指计算机通过采集、处理和分析图像信息，模拟人类视觉系统来感知和理解外部环境。
在工业生产中，机器视觉可以被用于工件检测、缺陷识别、产品质量判定等方面，以实现品质控制、降低劳动力成本，并保证生产过程的稳定和连续。
机器视觉技术不仅可以提高生产效率，而且还可以提高产品的准确度和一致性。
三、自动化控制自动化控制是智能制造的另一个重要方面。
在传统生产制造过程中，往往需要大量的人工干预，这不仅增加了人力成本，同时也容易出现质量问题。
而自动化控制可以通过自动化设备和智能监控系统会产生数据，来实现生产流程的自动化，这大大提高了生产效率并降低了生产成本。
此外，自动化控制也能够更好地贯彻“人性化”的生产理念，并支持社会可持续发展。
四、智能数据分析在工业自动化中，智能数据分析可以帮助企业提取出有意义的信息，并通过分析数据的趋势来改变生产模式。
数据分析算法可以处理大量的工业数据，而且相较传统数据处理方式，数据分析算法可以更加精确地分析数据，并被用于生产流程的计划和运营中。
通过对数据的分析，企业可以更加准确地了解关键生产指标，并通过调整生产计划的方式来提高生产效率。
总之，人工智能技术正深刻地影响着工业自动化。
越来越多的工厂已经开始引入AI，以提高生产效率、加速生产流程、降低人力成本、减少运作中的缺陷等。
AI智能机器人在工业自动化中的应用
AI智能机器人在工业自动化中的应用随着科技的不断进步和人工智能技术的飞速发展，AI智能机器人在工业自动化中的应用正日益广泛。
从简单的生产线上的辅助工作到复杂的自主操作，AI智能机器人的出现不仅提高了生产效率，还改善了工作环境和工作质量。
本文将详细探讨AI智能机器人在工业自动化中的应用及其影响。
一、AI智能机器人的基本概念与技术智能机器人作为人工智能领域的一个重要分支，集成了机器学习、计算机视觉、自然语言处理等多种技术。
AI智能机器人具备智能感知、决策、执行等能力，能模拟人类的行为和智力，实现识别、理解和解决问题的能力。
AI智能机器人的基本技术包括机器视觉、感知、控制、决策等。
机器视觉技术能使机器感知周围环境，通过图像分析和处理，实现对物体的检测、识别和追踪。
感知技术通过传感器收集数据，获得机器对环境的感知。
控制技术通过运动控制系统实现智能机器人的运动和操作。
决策技术能使机器选择最优的行动策略，根据当前状态和目标实时调整策略。
二、AI智能机器人在工业生产中的应用1. 生产线上的装配和加工：AI智能机器人能够快速准确地完成产品的装配和加工任务，避免了人工操作的误差和劳动力成本。
同时，机器人还能够通过学习和优化算法，提高自身的工作效率和准确性。
2. 仓储和物流管理：AI智能机器人在仓储和物流领域的应用也越来越广泛。
机器人能够自主导航，实现货物的搬运、分类和存储，大大提高了仓储物流的效率和精确度。
此外，机器人还能够通过智能算法进行路径规划和任务调度，减少了物流过程中的时间和成本。
3. 质量检测和控制：AI智能机器人能够通过视觉和传感器等技术，实现对产品质量的自动检测和控制。
机器人能够根据事先设定的规则，对产品进行检测和分类，及时发现和排除不合格品，保证产品的质量和工艺。
4. 环境监测和安全防护：AI智能机器人能够在危险环境中进行环境监测和安全防护，提高工作场所的安全性和生产效率。
机器人能够通过传感器和摄像头等设备，检测并预防潜在的危险，如火灾、泄露和爆炸等，保障工人的人身安全和资产安全。
ai在工业中的应用
ai在工业中的应用随着人工智能技术的不断发展，越来越多的企业开始将其应用于工业生产中。
人工智能技术的应用，不仅可以提高生产效率，还可以降低生产成本，提高产品质量，为企业带来更多的利润。
本文将从人工智能技术在工业中的应用角度，探讨其对工业生产的影响。
一、人工智能技术在工业中的应用1. 机器人自动化生产机器人自动化生产是人工智能技术在工业中的一大应用。
通过机器人的自动化生产，可以大大提高生产效率，降低生产成本。
机器人可以在不间断的情况下工作，不需要休息，不会出现疲劳等问题，可以保证生产效率的稳定性和可靠性。
此外，机器人还可以进行高精度的操作，可以保证产品的质量和稳定性。
2. 智能化生产管理智能化生产管理是人工智能技术在工业中的另一大应用。
通过智能化生产管理，可以实现生产过程的自动化、智能化和信息化。
智能化生产管理可以通过数据分析和预测，提高生产效率和产品质量，降低生产成本。
此外，智能化生产管理还可以实现生产过程的可视化和追溯，可以更好地管理生产过程，提高生产效率和产品质量。
3. 智能化质量检测智能化质量检测是人工智能技术在工业中的另一大应用。
通过智能化质量检测，可以实现对产品质量的自动化检测和分析。
智能化质量检测可以通过数据分析和预测，提高产品质量和生产效率，降低生产成本。
此外，智能化质量检测还可以实现对产品质量的可视化和追溯，可以更好地管理产品质量，提高产品质量和生产效率。
二、人工智能技术对工业生产的影响1. 提高生产效率人工智能技术的应用可以大大提高生产效率。
通过机器人的自动化生产和智能化生产管理，可以实现生产过程的自动化、智能化和信息化，提高生产效率和产品质量，降低生产成本。
2. 降低生产成本人工智能技术的应用可以降低生产成本。
通过机器人的自动化生产和智能化生产管理，可以实现生产过程的自动化、智能化和信息化，降低生产成本，提高生产效率和产品质量。
3. 提高产品质量人工智能技术的应用可以提高产品质量。
人工智能在工业自动化中的作用
人工智能在工业自动化中的作用随着科技的快速发展，人工智能（Artificial Intelligence, AI）已经成为现代工业自动化领域的重要推动力量。
人工智能的出现和应用，不仅提高了工业生产效率，降低了成本，还显著改善了工作环境和人类生活质量。
本文将重点探讨人工智能在工业自动化中的作用，并分析其在生产制造、质量控制、物流管理和安全保障等方面的具体应用。
一、生产制造人工智能技术在生产制造领域发挥着至关重要的作用。
通过智能化的机器人和网络连接的设备和传感器，工业生产线能够自动完成复杂的制造任务。
利用人工智能的自学习和适应能力，生产过程中的机器可以根据不同的需求进行调整，并对异常情况做出及时的响应。
这样不仅可以提高生产效率，还能够减少人力资源的浪费。
二、质量控制在工业生产中，质量控制是至关重要的环节。
而人工智能能够通过模式识别、机器视觉等技术，对产品进行自动检测和判定，大大降低了人工误判的概率。
此外，利用人工智能技术，可以分析生产数据，及时发现生产过程中的异常情况，避免次品的产生。
通过自动化的质量控制系统，企业可以提高产品的合格率，降低售后成本，提升用户满意度。
三、物流管理在工业生产的各个环节中，物流管理是必不可少的一部分。
人工智能技术在物流管理中的应用主要集中在物流规划、货物跟踪和仓储管理等方面。
通过人工智能算法的应用，可以对物流路径进行优化，提高运输的效率和安全性。
同时，通过传感器和监控设备，可以实时跟踪货物的位置和状态，并及时对异常情况进行预判和处理。
此外，在仓储管理方面，人工智能技术可以帮助企业实现自动化的仓储操作，提高利用率和减少人力成本。
四、安全保障在工业生产中，安全问题是不可忽视的。
而人工智能技术能够帮助企业实现智能化的安全保障措施。
例如，在工业生产过程中，通过智能监控摄像头和图像识别技术，可以实时监测和预警安全隐患，并及时采取措施。
同时，利用人工智能的大数据分析和预测算法，可以对生产过程中的安全风险进行预测和防范，避免事故的发生。
AI在工业自动化中的应用
AI在工业自动化中的应用随着科技的不断进步和人工智能（AI）的快速发展，工业自动化正迎来一轮新的变革。
AI作为一种创新技术，正在被广泛应用于工业领域，为企业带来巨大的商机和效益。
下面将针对AI在工业自动化中的应用进行探讨。
一、智能机器人AI在工业自动化中最常见的应用之一是智能机器人。
智能机器人具备感知、决策和执行能力，能在工业生产线上进行灵活的操作和任务。
它们能够准确地识别和抓取产品，进行高精度的组装和焊接任务，提高生产效率和产品质量。
此外，智能机器人还可以通过学习和优化算法来自主调整和改进工作流程，不断优化生产环节。
二、预测性维护AI的另一个重要应用领域是预测性维护。
通过收集和分析设备的传感器数据，AI系统可以预测设备故障和维护需求。
这意味着设备故障可以在事先被发现，并在影响生产前进行修理或替换。
这种预测性的做法可以降低生产线停机时间，提高设备的可靠性和稳定性，最大程度地减少生产成本和资源浪费。
三、质量控制AI在工业自动化中还可以应用于质量控制。
通过摄像头和传感器，AI系统可以实时检测产品的质量和缺陷。
如果产品存在缺陷，系统会及时通知员工或自动拦截，以便及时进行修正和调整。
这种实时的质量控制机制可以帮助企业提高产品质量，降低废品率，减少售后维修和退货。
四、供应链优化AI在工业自动化中还可以应用于供应链优化。
通过收集和分析大量的市场数据、销售数据和供应数据，AI系统可以预测需求趋势和供应风险，提供准确的供应链规划和调整建议。
这有助于企业提前调整生产计划，减少库存压力和运输成本，提高供应链的灵活性和效率。
五、安全监控AI在工业自动化中还可以应用于安全监控。
通过智能摄像头和图像识别技术，AI系统可以实时监控生产线上的安全状况，检测和预防潜在的危险情况。
当发现异常或危险行为时，系统会立即发出警报并采取相应的措施来确保员工的安全。
这种安全监控系统可以帮助企业提高工作环境的安全性，减少事故发生的可能性。
综上所述，AI在工业自动化中的应用前景广阔。
人工智能在智能制造和工业自动化中的应用
人工智能在智能制造和工业自动化中的应用随着科技的不断发展，人工智能的应用范围越来越广泛，其中在智能制造和工业自动化中的应用更是呈现出不可替代的地位。
本文将从以下几个方面探讨人工智能在智能制造和工业自动化中的应用。
一、人工智能在智能制造中的应用智能制造是指利用物联网、云计算、人工智能等现代信息技术，对生产过程中的各种资源进行集成、共享和优化，以实现定制化生产、生产过程优化、成本降低等目标。
其中人工智能技术在智能制造中的应用尤其受到关注。
1. 智能化生产过程控制传统生产中很多环节都需要人工干预，在生产效率和准确率上存在很大的局限。
而人工智能技术的应用可以使生产过程控制更加精细，避免了人工控制所带来的误差，在提高生产效率、降低生产成本等方面有显著作用。
例如，在半导体制造领域，利用人工智能算法，可以准确预测晶片的电性能力，从而帮助制造商精确判断制造出的晶片是否符合要求。
2. 智能化质量控制人工智能技术在生产质量控制中的应用已经得到了广泛的应用。
通过分析生产过程的数据，可以精准地预判生产过程中的异常状况，避免不良品发生。
此外，人工智能技术还可以对产品质量进行自适应调整，帮助企业提高加工效率和生产质量。
例如，利用机器学习算法，可以对工件的轮廓进行预测和优化，从而提高加工效率。
3. 智能化供应链管理智能制造中的供应链管理也受到了广泛的关注。
利用人工智能技术，在供应链管理中实现信息的共享和整合，并进行智能化的生产和供应链决策，从而减少生产成本、降低供应链风险并提高效率。
例如，利用智能算法对供应链进行优化，可以减少库存，降低资金压力。
二、人工智能在工业自动化中的应用工业自动化是应用信息技术和控制技术对工业实体进行智能化改造的过程，旨在提高生产效率、降低生产成本、提高产品质量和卫生安全性。
人工智能技术在工业自动化领域中应用广泛，下面我们就来探讨一下人工智能在工业自动化中的应用。
1. 智能化制造过程控制人工智能技术在制造过程的控制中有着卓越的应用前景。
人工智能在工业自动化中的应用案例
人工智能在工业自动化中的应用案例随着技术的不断进步和普及，越来越多的企业开始关注人工智能这一领域，它被认为是推动企业创新发展的重要驱动力之一。
在工业自动化领域，人工智能也被广泛应用，帮助企业提高效率、降低成本、提高质量等多个方面。
本文将介绍几个人工智能在工业自动化中的应用案例。
1. 智能机器人智能机器人是人工智能在工业自动化中最常见的应用之一。
智能机器人的出现大大提高了生产效率和精度，减少了人力投入和人为因素引起的误差。
智能机器人通过视觉识别、智能控制等技术，可以完成复杂的操作并保持一定的精度，这在许多行业中都具有重要意义。
例如，在汽车工业中，智能机器人可以自动完成车身焊接、涂漆等工作；在电子工业中，智能机器人可以完成电子元器件的装配和质检等工作；在食品工业中，智能机器人可以完成食品的分装和包装等工作。
可以说，智能机器人在工业自动化中，已经成为了一种必不可少的工具。
2. 智能质检传统的质检往往需要人工进行，需花费大量的时间和人力，同时由于人员的疲劳和精神状态等因素，容易造成误差。
为此，利用人工智能技术开发出智能质检系统，可以有效解决传统质检中存在的问题。
智能质检系统通过采集大量数据，以及应用模式识别、数据挖掘等技术手段，可以将产品的缺陷率降到最低，提高生产效率和质量。
此外，智能质检系统还可以自动记录数据，对生产过程中的变化进行预测，提供更准确的生产计划和调整建议。
3. 智能监控智能监控系统是一种将人工智能技术应用于工业自动化中的重要手段。
它通过分析工艺流程、工作环境等数据，运用机器学习、数据挖掘等技术，可以对生产过程进行全面监控和预测，及时发现并排除可能导致设备故障或质量问题的因素。
例如，在钢铁行业中，智能监控系统可以实时监测设备的温度、振动等参数，发现设备故障并及时作出处理；在石化行业中，智能监控系统可以快速识别生产过程中的异常情况，并推荐相应的控制措施。
4. 智能物流智能物流系统是一种利用人工智能技术对物流整个生命周期进行智能管理的系统。
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人工智能在工业自动化中的应用作者：苑振宇孟凡利李晋高宏亮张华来源：《科技创新与应用》2020年第25期摘 ;要：人工智能是一个研发训练计算机来执行以前只有人类才有能力的智能行为方法的研究领域。
自动化的目的是代替人或辅助人去完成人类生产、生活和管理活动中的特定任务，提高工作效率、效益和效果。
二者都是通过机器延伸增加人类认识世界和改造世界的能力。
文章从人工智能的定义及发展、自动化的定义及发展、智能制造对人工智能的要求、工业人工智能的涵义、面临的挑战及应对策略等方面进行了阐述，分析了人工智能与工业自动化的关系。
关键词：人工智能;自动化;工业人工智能中图分类号：G434 文献标志码：A ; ; ; ; 文章编号：2095-2945（2020）25-0176-03Abstract： Artificial intelligence is a research field that develops and trains computers to execute intelligent behavior methods that was only possessed by humans. The purpose of automation is to replace or assist people to complete specific tasks in human production， life， and management activities， and enhance the work efficiency， benefits， and effects. Both are through the extension of the machine to increase the human ability to recognize and transform the world. This paper explains the definition and development of artificial intelligence， the definition and development of automation， the requirements of intelligent manufacturing for artificial intelligence， the meaning of industrial artificial intelligence， the challenges facing and the response strategies， etc. The relationship between artificial intelligence and industrial automation is analyzed.Keywords： artificial intelligence; automation; industrial artificial intelligence1 人工智能与自动化1.1 人工智能的定义及发展简史1.1.1 人工智能的定义美国国家科技委员会于2016年制定的《为人工智能的未来做好准备》指出，目前并没有一个普遍接受的人工智能定义。
一些人把人工智能定义为是计算机化的系统，能够表现出通常被认为是需要智能的行为;其他人将人工智能定义为一个系统，该系统能够无论遇到什么样的复杂问题，都可以合理的解决，或者采取适当的行动实现它的目标。
虽然对AI的界定并不明确且随时间推移不断变化，但AI的研究和應用始终秉持一个核心目标，即使人的智能行为实现自动化或复制。
美国总统行政办公室于2016年发布的《人工智能、自动化及经济报告》中指出，AI不是单一技术，而是应用于特定任务的技术集合。
2017年，《Science》定义的强人工智能是指具有与人一样智慧和全面的智能。
斯坦福大学人工智能百年研究《人工智能和2030生活》广义定义了人工智能是一种致力于机器智能化的活动，而智能是指系统在其所处环境中具有预见功能。
2018年7月德国人工智能战略概述中指出，作为一门科学学科，人工智能指的是一个研发训练计算机来执行以前只有人类才有能力的智能行为方法的研究领域[1]。
1.1.2 人工智能的发展简史“人工智能”一词是1956年John McCarth组织的达特茅斯暑期研究项目的讨论会上提出，探究机器可以在哪些方面模拟人的智能。
早在18世纪托马斯·贝叶斯就指出推理事件的概率提供计算框架，这是最初具有人工智能特征的技术想法。
19世纪，乔治布尔指出逻辑推理可以向求解方程组那样被系统的执行。
20世纪之初，第一台电子计算机的问世标志着能够感知和自主行动的第一代机器人问世。
阿兰图灵于1950年发表“计算机和智能”中设想了建造计算机模拟人类智能的可能性，包括如何测试人工智能、机器怎样自主学习等方面。
随后几十年，人工智能几经起伏，研究出现的难题远超预期。
20世纪90年代后期，人工智能研究关注特定领域和应用研究，进入加速阶段。
其中在图像识别和医疗诊断方面尤为突出，1997年，IBM开发计算机“深蓝”战胜国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫;苹果Siri，IBM回答计算机waston在回答游戏节目获胜; 2010年以后，来自政府、电子商务、商业、社交媒体、科学和政府提供了可用的大数据和强大的计算能力，科技产业增加在人工智能领域的投资，上述因素促使了人工智能发展浪潮。
同时，深度学习技术发展快速，在图像识别领域，人类错误率为5%，2011年人工智能最好结果错误率为11%，到2015年就降低到3.5%，博弈游戏技术AlphaGo打败人类围棋冠军等等。
1.1.3 人工智能技术发展方向可解释的AI是人工智能技术的发展方向之一，斯坦福大学人工智能和2030生活》指出，人工智能领域正朝着建立智能系统的方向发展;2018年的《美国及其智能国家战略报告》中指出，很难估计计算机控制系统在不久的将来可以实现哪些功能。
机器智能系统在企业，政府，和全球居民的日常生活中占据越来越重要的角色。
1.2 自动化的定义及发展简史1.2.1 自动化的定义自动化涉及到人类活动的所有领域，是人类自古以来永无止境的梦想和追求目标。
自动化的界定虽然不明确，且随着时间推移不断变化，但自动化的研究和应用多年来始终秉持一个核心目标：研制系统代替人或者辅助人去完成人类生产、生活和管理活动中的特定任务，减少和减轻人的体力和脑力劳动，提高工作效率、效益和效果。
1.2.2 自动化的发展简史自动化的发展史漫长而有力，18世纪，从风车离心调速器到蒸汽机离心调速器，从麦克斯韦《论调节器》，经传带控制，到劳斯、赫尔维茨稳定性判据。
进入19世纪，船舶陀螺驾驶仪，布莱克负反馈放大器，奈奎斯特判据，Ziegler Nichols PID参数整定法，M9火炮指挥控制系统（Bode图）中为后续的现代控制理论、PLC、分布式控制系统奠定了基础，进入19世纪80年代，RTO和模型预测控制、工艺模型开环设定、数据驱动的运行反馈控制继续推动着自动化的发展。
1.2.3 自动化的发展方向控制系统向智能自主控制系统的方向发展，管理与决策系统向智能优化决策系统和智能优化决策和控制一体化系统方向发展。
1.3 自动化与人工智能的相互关系AI的核心目标是使人的智能行为实现自动化或复制，而自动化的核心目标是減少和减轻人的体力和脑力劳动，提高工作效率、效益和效果;二者都是通过算法和系统的手段，建立相互之间的共同点，即通过机器延伸和增加人类的感知、认知、决策、执行的功能，增加人类认识世界和改造世界的能力，完成人类无法完成的特定任务或比人类更有效的完成特定任务。
但是，目前由于机理不清，难以建立数学模型;输入与输出相关信息处于开放环境，变化不确定;信息难以获取及感知;决策目标冲突等原因，使得自动化和人工智能技术在某些对象难以应用。
2 智能制造对人工智能的要求2.1 自动化技术在工业革命中的作用在第一次工业革命中，反馈控制实现了蒸汽机调速的自动化。
在第二次工业革命中，PID 与逻辑控制实现了传送带自动化。
而操作工作自动化、管理与决策工作信息化推动了三次工业革命，在第三次工业革命中，先进控制与运行优化实现了工业过程的运行优化，ERP与MES 实现了生产管理与决策的信息化。
2.2 知识工作者在制造过程管理与决策中的作用及问题2.2.1 制造过程管理与决策现状人类通过视听触嗅味的感知系统感知工况数据和信息，通过大脑决策生产（产量，质量，能耗，物耗，成本）、运行指标（反应产品质量、效率和消耗相关的工艺参数）、运行工况（正常或异常）和控制系统指令（速度、电流等），控制系统则跟随指令使生产指标在目标范围内。
2.2.2 人难以实现运行工况的准确识别和优化决策《science》指出，人的决策行为制约发展主要体现在三个方面，在感知层面，运行工况涉及多尺度多源信息，伴随着原料、工况波动频繁，而人难以感知动态变化的运行工况;在认知和知识处理层面，由于对反应机理不清楚，多源异构信息不明确，难以及时处理异构信息;在决策和执行层面，决策过程中伴随着多目标冲突和多尺度现象，操作和决策也存在主观性和不一致性，难以实现全局优化。
除了上述因素，我国在质量、能耗、物耗等方面也与国际先进水平存在差距。
2.3 智能制造对人工智能需求2.3.1 两种主要类型的工业的特点和发展目标离散工业和过程工业作为典型代表，有着各自显著的特点，对于离散工业，其过程结构主要由总体设计、零件加工、组装和机械制备四部分组成，在此过程中，机械装备的零件加工与组装是可拆分的物理过程，产品与加工过程可以数字化，机械装备的性能取决于总体设计的优化。
对于过程工业，同样由四部分组成，分别对应工艺设计、物质转化过程、成品材料和下一生产工序。
过程工业中，有多个工业过程组成的不可拆分物理化学过程，原材料、成品材料和物质转化过程难以数字化，工艺设计优化与制造流程的整体优化等特点。
2.3.2 对人工智能的需求《为人工智能的未来做好准备》中指出，人工智能在短期内的核心经济成效是将以无法实现自动化的任务实现自动化，美国白宫2018年举行的“面向美国工业的人工智能峰会”上提出，重点发展具有高影响、面向特定应用领域的AI、应用于美国工业来增强美国劳动力素质，提高工作效率，更好的服务于客户。
美国基金委在2018年关于“面向美国工业的人工智能”发表声明，人工智能可以使美国工业的各个环节产生变革，为先进制造创造新的希望。
美国科学技术委员会于2018年制定的《美国先进制造领先战略》的主旨是争取智能制造系统的未来领先地位。
报告指出，通过与数字设计相结合，将制造过程所需的信息无缝的结合到从原材料到产品的转换过程中，从而形成一个高度互联的工业实体，它可以通过一整套供应链系统横跨多个公司。