智能制造中的算法，最容易被砖家带偏。某院士典型的谬论就是“智能制造=人工智能+制造”；而人工智能又进一步被学术界等同于深度学习等典型算法。事实上，论文上常见的高级算法往往像马保国大师的“浑元形意太极拳”，功夫看似神秘，现场上往往不实用。
光阴似箭，日月如梭。转眼间，2020年已经接近尾声。回顾这一年，制造业发生了许多新变化。企业合作、产品生产、技术研发、平台搭建等活力迸发，会议、论坛等也为业内人士了解产业发展状况提供了一个新视角。而以下的这些热点动态，你是否了解呢？
制造业上有许多需要分拣的作业，如果采用人工的作业，速度缓慢且成本高，而且还需要提供适宜的工作温度环境。而采用工业机器人进行智能分拣，通过机器学习训练后，机器人就会知道按照怎样的顺序来分捡才有更高的成功率，可以大幅减低成本，提高速度。
为了建立预测维护系统，需要许多要素。首先，必须在目标机器上安装自动状态监测系统，例如，这种监测系统可以包括用摄像头进行目视检查、用加速度计测量振动、用麦克风测量噪音水平或超声波，以及测量热量或湿度。
数字化设计技术从早期的二维设计发展到三维建模，从三维线框造型进化到三维实体造型、特征造型，产生了诸如直接建模、同步建模、混合建模等技术，以及面向建筑与施工行业的BIM技术（建筑信息模型）。
目前制造企业中应用的人工智能技术，主要围绕在智能语音交互产品、人脸识别、图像识别、图像搜索、声纹识别、文字识别、机器翻译、机器学习、大数据计算、数据可视化等方面。下文则总结制造业中常用的八大人工智能应用场景。
