如今，人工智能和機器學習是制造業變革的關鍵驅動力。人工智能和機器學習使制造變得更加自動化，提高效率并降低消費者每天使用的商品的成本。

雖然工廠已經部署了計算機視覺來優化生產線，但公司可以將計算機視覺的力量與人工智能相結合，顯著提高制造吞吐量和質量，這是高效生產線的兩個基本指標。隨著工廠通過交互式人機流程變得更加自動化，人工智能也被用于提供新的工作場所安全水平。

人工智能利用計算機和機器來模仿人類思維解決問題和決策的能力，使系統能夠以令人難以置信的準確度和速度檢測物體并做出預測。與傳統的計算機視覺一起部署，人工智能可以加速工廠的異常檢測——例如，檢查生產車間的麥片盒是否有缺陷到裝配線上的汽車劃痕——以提高制造效率并降低生產成本。

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然而，為工業自動化部署人工智能解決方案一直是一個挑戰。與傳統的計算機視覺相比，人工智能和機器學習技術技術在工業自動化中仍然是新的。制造領域的自動化工程師尚不具備開發有效AI算法的專業知識。有的AI技術公司正在通過提供完整的推理解決方案來消除這些障礙——高性能和低功耗的小尺寸硬件，以及隨時可以部署的AI算法。隨著越來越多的工廠希望利用強大的人工智能處理解決方案來提高效率和工作場所安全，我們將看到更多投資涌入這一領域。

除了生產線上的異常檢測之外，人工智能驅動的機器人正在被部署與人類并肩工作。例如，在倉庫內運輸包裹的自主移動機器人和在生產線上與人類一起組裝產品的協作機器人。這些工廠機器人將機器的精度和效率與人類操作員的技能和智慧相結合，提供兩全其美的服務。支持人工智能的機器人通過執行重復性和繁重的任務來提高生產力，同時還跟蹤人類操作員的位置以維持安全的操作環境。

邊緣人工智能處理的進步為今天的人工智能機器人鋪平了道路，并將為未來的機器人開辟新的可能性。智能機器人將不得不處理大量信息，并且需要實時做出決策，因此這些機器在邊緣處理信息而不是將其發送到云端并返回的效率要高得多。

神經網絡推理處理是計算密集型且耗電的，并且傳統上需要昂貴的硬件、數百瓦的功率和笨重的冷卻解決方案。新技術——包括模擬內存計算——使高性能神經網絡處理成為可能，在端點部署到邊緣服務器時非常節能和可擴展。

隨著工廠自動化需求的不斷增長，工廠將越來越多地轉向人工智能驅動的機器，以提高日常流程的效率。這為將更智能的應用引入當今的工廠打開了大門，從智能異常檢測系統到自主機器人等等。