AI时代，工业机器人将被新的核心技术定义，包括深度学习、路径规划、任务级编程、柔性控制等。作为一项极具发展前景的前沿领域，人工智能与制造业的融合发展，其根本目的是提高效率，降低成本。
人工智能技术和机器人技术风起云涌
人工智能是数据和算法的集合，芯片的计算能力不断跃升，是人工智能得以广泛应用的基础。目前人工智能仍处于弱人工智能的阶段，形成突破的领域仍比较局限。
而人工智能技术和机器人技术相结合，实现既具备机器人的肢体又具备类人智慧的机器人是人工智能和机器人技术发展的终极目标。
所以说。未来智能机器人是人工智能技术和传统工业机器人技术融合发展的结果。
机器学习技术将得到更广泛的应用
如果把人工智能定义到“深度学习”，当前，AI在制造业的主要技术为机器学习。机器学习技术在AI制造业的广泛应用，主要原因在于机器学习能够收集和处理大数据及其在各种制造应用中的应用，如预测分析和机械检测、量控制和网络安全等。
机器学习在自然语言处理、上下文感知计算以及计算机视觉等，且通过硬件、软件以及服务三种不同的方式满足制造业的需求。
目前，AI在制造业的主要集中在工业互联网、缺陷检测、无序分拣以及智能搬运、网络安全、机器人，且涉及汽车、能源和电力、制药、重金属和机械制造业、半导体和电子产品、食品和饮料等多个行业。工业物联网的出现，在制造业中大数据的使用，是推动缺陷预测、检测和维护增长的主要因素。
此外，机器学习算法在整个预测期内，预计占AI制造业的最大份额。这归功于，工厂采用大数据和机器学习来提高生产率，减少机器停机时间和降低运营成本。
机器视觉与机器人大势所趋
工业机器人赋予“慧眼” 的机器视觉，提升工业机器人效率为攻坚人工智能重点的应用外，机器视觉作为人工智能的一个分支既是机遇也是挑战。
在智能制造过程中，机器视觉主要用计算机，来模拟人的视觉功能，也就是要把客观事物的图像信息提取、处理并理解，最终用于实际检测、测量和控制。
经准确分析定位后引导动作，避免了产品传送中的偏差，增强了不同产品的生产适应性，同时大幅提升产品的加工精度。此外，机器视觉还能检测成品的精度，免除人工抽检带来的低效、误差与漏检。
在人工智能在工业场景的一大落地应用方面，机器视觉针对瑕疵检测，也是人工智能的一大“场景”。此外，设备故障监测与预警，这类方案可监管工厂厂房每一台机器人，并预测机器人的异常状况，在机器人出现问题前，加派技术人员进行维修作业。
人工智能时代，工业应用对机器人的诉求早已突破既定重复的简单组装工作，面对当下对“延展性”的更高要求，随着智能制造的深入，具备视觉感知能力的智能设备益发盛行，机器视觉作为前端感知的核心部件，市场需求旺盛。
