AI時代，工業機器人將被新的核心技術定義，包括深度學習、路徑規劃、任務級編程、柔性控制等。作為一項極具發展前景的前沿領域，人工智能與制造業的融合發展，其根本目的是提高效率，降低成本。

人工智能技術和機器人技術風起云涌

人工智能是數據和算法的集合，芯片的計算能力不斷躍升，是人工智能得以廣泛應用的基礎。目前人工智能仍處于弱人工智能的階段，形成突破的領域仍比較局限。

而人工智能技術和機器人技術相結合，實現既具備機器人的肢體又具備類人智慧的機器人是人工智能和機器人技術發展的終極目標。

所以說。未來智能機器人是人工智能技術和傳統工業機器人技術融合發展的結果。

機器學習技術將得到更廣泛的應用

如果把人工智能定義到“深度學習”，當前，AI在制造業的主要技術為機器學習。機器學習技術在AI制造業的廣泛應用，主要原因在于機器學習能夠收集和處理大數據及其在各種制造應用中的應用，如預測分析和機械檢測、量控制和網絡安全等。

機器學習在自然語言處理、上下文感知計算以及計算機視覺等，且通過硬件、軟件以及服務三種不同的方式滿足制造業的需求。

目前，AI在制造業的主要集中在工業互聯網、缺陷檢測、無序分揀以及智能搬運、網絡安全、機器人，且涉及汽車、能源和電力、制藥、重金屬和機械制造業、半導體和電子產品、食品和飲料等多個行業。工業物聯網的出現，在制造業中大數據的使用，是推動缺陷預測、檢測和維護增長的主要因素。

此外，機器學習算法在整個預測期內，預計占AI制造業的最大份額。這歸功于，工廠采用大數據和機器學習來提高生產率，減少機器停機時間和降低運營成本。

機器視覺與機器人大勢所趨

工業機器人賦予“慧眼” 的機器視覺，提升工業機器人效率為攻堅人工智能重點的應用外，機器視覺作為人工智能的一個分支既是機遇也是挑戰。

在智能制造過程中，機器視覺主要用計算機，來模擬人的視覺功能，也就是要把客觀事物的圖像信息提取、處理并理解，最終用于實際檢測、測量和控制。

經準確分析定位后引導動作，避免了產品傳送中的偏差，增強了不同產品的生產適應性，同時大幅提升產品的加工精度。此外，機器視覺還能檢測成品的精度，免除人工抽檢帶來的低效、誤差與漏檢。

在人工智能在工業場景的一大落地應用方面，機器視覺針對瑕疵檢測，也是人工智能的一大“場景”。此外，設備故障監測與預警，這類方案可監管工廠廠房每一臺機器人，并預測機器人的異常狀況，在機器人出現問題前，加派技術人員進行維修作業。

人工智能時代，工業應用對機器人的訴求早已突破既定重復的簡單組裝工作，面對當下對“延展性”的更高要求，隨著智能制造的深入，具備視覺感知能力的智能設備益發盛行，機器視覺作為前端感知的核心部件，市場需求旺盛。