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本篇文章给大家谈谈评论:自然语言处理呼唤中国解决方案云服务从数字时代向智能时代转变，以及对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
1994年，互联网正式进入中国，长城内的有志青年们无不热血沸腾。
在接下来的十年内，新浪、网易、搜狐、腾讯、阿里、百度等曾经和现在的互联网巨头相继诞生，那些早期投身互联网的学子们多半实现了财务自由。然而，从三大门户到BAT，从PC时代到移动互联网，中国的互联网世界仍有着复刻美国的影子，来自中国的互联网公司也大多被定义为美国互联网娇子的模仿者。
就在不久前，高盛发布了一份长达百页的人工智能生态报告，毫无掩饰的表示：美国仍是人工智能的主导力量，将中国、以色列、加拿大、印度等归结为高速成长的市场。同样，在云计算市场也展现出了类似的局面，美国的互联网巨头再次表现出了“主人翁”的心态，而来自中国的互联网厂商被称作是“挑战者”。
不过，相信每一位中国的互联网从业者在2016年感触最深的无外乎人工智能的发展和云计算的普及，而高盛的报告也指出人工智能能力将成未来公司重要竞争力。不管是云计算还是人工智能，对任何一个国家来说都尚处于起步阶段，美国的科技巨擘擅长底层算法的研发，而中国的互联网巨头更擅长新技术的应用。走出美国的阴影或是不少互联网创业者的心声，而人工智能+云计算会是中国弯道超车的新机遇吗？
人工智能的新赛道，中国跑到了什么位置？
如果科技领域存在一条鄙视链的话，美国公司位于鄙视链顶端，而中国互联网企业处于鄙视链的下游，似乎是很多人心中的答案。
原因或许有两点，一是中国互联网企业多少有模仿美国的痕迹，即便是在国内数一数二的BAT，在他们身上也不难找到来自美国的样本，直到今天仍然有很多创业者选择到美国“窃取”idea；二是美国的互联网巨头给人的印象是无时无刻不在捯饬“黑科技”，诸如谷歌的X实验室、Facebook的Building 8、微软遍布世界的研究院等等，而且这些公司还时不时收购一些技术型创业公司，为自己补充技术人才和专利。当然，这些差别和文化、环境、人才等不无关系，而在人工智能领域中国的互联网厂商们真的那么“不堪”吗？
根据高盛统计的数据显示，2014年以后，中国在涉及到“深度学习”和“深度神经网络”方面被引用的期刊论文数量已经超过美国，并特别指出中国拥有世界领先的语音和视觉识别技术和人工智能研究能力。此外，高盛引用的报告也很有代表性。百度于 2015 年 11 月发布的 Deep Speech 2达到97%的正确率，被《麻省科技评论》评为 2016 年十大突破科技之一；香港中文大学早在2014年开发的 DeepID 系统在 LFW 数据库中达到了99.15%的面目识别正确率。
但具体到互联网公司的动作来看，中国并没有太多的互联网企业表现亮眼。
高盛将谷歌和亚马逊称之为创新人工智能的驱动者。原因在于，谷歌在搜索算法中是不折不扣的先行者，从1998 年的 PageRank 到 2015 年的 RankBrain，一直处于领先地位。而谷歌的DeepMind，也就是AlphaGo的创造者，称得上是世界上最为著名的人工智能公司。亚马逊在2015年4月份发布了 Amazon ML，或有机会成为作为服务的人工智能生态系统的领先者，并在推荐引擎中使用了机器学习技术，在匹配用户意图以及可欲结果方面具有竞争优势。此外，苹果、微软、Salesforce、英伟达、英特尔、Uber、IBM等公司在人工智能方面的研究成果也成为高盛标榜的对象。
属于中国的公司中只有百度一家，“百度大脑正在改进百度全线产品的用户体验和提升用户粘性，也在推动针对每一用户的定制化高质量内容。”当然这些信息在国内科技媒体的轮番报道下近乎“家喻户晓”。可以解释的是，中国人工智能的研究多集中在高校和研究所，互联网公司们也乐于同这些机构进行相关合作，比如网易和清华共同建立了人工智能实验室，腾讯和香港科技大学共同打造了WHAT 实验室，类似的还有很多。
可以肯定的是，中国的互联网公司仍然未能扭转“重商业、轻研发”的形象，但中美在人工智能技术层面并没有拉开太大的距离，并跑在了日本、印度等国家的前面。也就是说，在人工智能的底层技术上，中国互联网厂商相比于美国竞争者仍有一些不足，但这些不足并不会影响人工智能的实际应用，在应用层面的差距被进一步缩小。
人工智能应用，美国向左 中国向右
人工智能的本质是什么？如果是站在象牙塔里，答案当然是更大的数据、更快的硬件、更好更普遍可用的算法。但这终究是一个商业化的时代，技术最大的意义就是快速转化为生产力。技术研发只是人工智能竞赛的战场之一，应用场景无疑是第二个战场。
在某种程度上来说，美国是人工智能的起点，也是最渴望人工智能落地的地方。于是乎，那些诞生于美国的人工智能公司也在第一时间把握了人工智能应用的方向。
比如在产品进化上。谷歌将大量的搜索工作转移到了人工智能系统RankBrain上，苹果也不断为Siri增加新的功能......新算法和新技术的出现往往让这些产品变得更加好用，甚至不惜高额收购来弥补技术上的不足。
比如在个性化服务方面，Netflix、亚马逊 和 Pandora 都在使用人工智能来确定推荐什么样的内容、突出什么样的商品，来满足用户个性化的需求。这个方向被视作人工智能应用的重要场景，在国内也流行着“千人千面”的说法。
比如在新产品开发上。以人脸识别为例，Google、和Facebook都投入了大量的财力来优化人脸识别技术，苹果也购买了一个致力于通过读取人的面部表情来确定其情绪状态的 AI 创业公司，目的都是为了新产品或新服务做打算。
当然，除了这些偏C端的应用，谷歌、微软等还试图通过API的形式将自己的人工智能技术开源给开发者，亚马逊推出Amazon ML的目的也是为客户提供机器学习功能。只不过，美国人工智能的耀眼之处仍在于机器人、无人驾驶，以及对农业、金融、医疗、零售等行业的改造。所不同的是，中国的互联网公司把“人工智能即服务”这个方向演绎的炉火纯青。
按照高盛的说法，BAT及其他互联网巨头和数百家创业公司，在人工智能细分市场及应用领域主要集中在基本服务、硬件产品、智能服务、技术能力等四个方面。
在基本服务和硬件产品方面，百度推出了“度秘”、百度无人车以及采用了人工智能算法的移动应用；阿里巴巴推出了阿里小蜜和一大批基于阿里服务的智能硬件产品；腾讯开放了QQ物联和微信智能硬件平台，并凭借中国第一个新闻报道机器人大秀了一把实力。一方面，这些成果和美国的竞争对手相比谈不上太多优势，很多创业者打造的机器人产品更是相形见绌，甚至有滥竽充数的嫌疑；另一方面，人工智能和云服务的结合成为中国互联网巨头们普遍选择的策略，其火热程度相比于谷歌、亚马逊们有过之而无不及，这大概就是中国特色的新方向。
其中较为典型的动作是，今年11月底，百度高调推出了“天智”人工智能平台。这也是百度继“天算”、“天像”和“天工”三大智能平台后，所发布的第四大平台级解决方案，由感知平台、机器学习平台和深度学习平台三部分组成，目的在于围绕人工智能技术能力的开放和输出。简单来说，百度希望通过云服务的形式将“百度大脑”开放给更多的合作伙伴，“天智”所涵盖的图像技术（文字识别和人脸识别）、语音技术（语音识别、语音合成和声纹识别）和自然语言处理等技术，可以应用于智能客服、身份验证、内容审核等场景，以云服务的形式无疑更有助于这些场景的覆盖。
无独有偶，阿里云在今年8月份推出了ET，为开发者提供一套综合的人工智能解决方案套件，包括视频、图像、语音识别技术等。网易云在今年相继上线了网易七鱼和网易易盾，前者借助人工智能技术来解决广为诟病的客服难题，后者结合深度学习、图像识别、语义分析、语音识别、动作识别等人工智能技术，解决了80%以上的人力投入，“机器审核+人工服务”逐渐成功UGC产品的主要形态，有传闻称2017年网易云将上线更多人工智能相关的服务。类似的还有图谱科技、Udesk等创业类产品。
诚然，美国互联网的天之骄子们把核心经历放在了人工智能技术的研发方面，并以此来提高自身的核心竞争力。而中国的互联网巨头已经开始把精力聚焦在人工智能技术的输出上，这本身云计算的战略需求不谋而合。值得一提的是，近几年中国互联网领域开始涌现出越来越多令人惊艳的公司，诸如大疆、极米等等，如果互联网巨头开放的人工智能技术能够帮助这些企业提升其技术能力，似乎是一种双赢的结果。
结语
互联网行业是一个胜者为王的时代，在人工智能、云计算等前沿科技的开疆扩土中，中国的互联网公司已经从最初的观望中过渡为参与者。且从科技发展的轨迹来看，所谓的技术门槛最终演变为商业的护城河，在人工智能的应用方面，中国互联网厂商和谷歌们的差异化布局，尤其是和云服务的融合，或许正在制造弯道超车的窗口期。
Alter，互联网观察者，长期致力于对智能硬件、云计算、VR等行业的观察研究。微信公众号：spnews
自然语言处理(NLP)有多种商用用途。
语音识别：在智能语音助手、智能音箱、智能家居控制等场景中，语音识别技术可以帮助用户通过语音与设备进行交互。
语音合成：可以用于语音助手、智能家居、汽车导航系统等场景，帮助用户通过语音控制和了解信息。
自然语言理解：可以用于问答系统、智能客服、搜索引擎、智能家居等场景，帮助用户理解自然语言语境，并自动提取信息。
机器翻译：在移动应用、网站和跨境电商中广泛应用，帮助用户翻译文本和语音，提高多语言交流的效率。
文本分类和情感分析：可用于新闻聚合、社交媒体监测、客户反馈分析等场景，帮助企业了解客户的需求和情绪，改善客户体验。
总之，自然语言处理技术在商业领域有着广泛的应用，包括语音识别、语音合成、自然语言理解、机器翻译、文本分类和情感分析等，能够帮助用户更好地理解和使用自然语言，并帮助企业更好地了解客户需求和情绪，提高客户体验。
「1. 智能制造推进的难点与问题」
我国制造业面临着异常严峻的挑战：人口红利消失、“未富先老”、企业招工难，人工成本迅速上升；高房价、高地价迫使国内制造业向内地转移，低成本制造业向东南亚国家转移；高赋税以及社保费用的压力也给企业带来高昂的运营成本；原材料价格上涨对下游行业带来巨大的成本压力；环保风暴也给很多企业敲响了警钟；中兴事件则暴露出我国制造业核心技术缺失的尴尬现状；而国际贸易争端更是对出口型企业雪上加霜。
在这种背景下，制造企业如何实现转型升级？推进智能制造成为重要的途径。然而，目前我国制造企业推进智能制造面临着诸多难点与问题：
第一，概念满天飞，技术一大堆。近几年来，从工业4.0的热潮开始，智能制造、信息物理系统（CPS）、工业互联网（平台）、企业上云、工业APP、人工智能、工业大数据、数字工厂、数字经济、数字化转型、C2B（C2M）等概念接踵而至，对于大多数制造企业而言，可以说是眼花缭乱、无所适从。智能制造涉及的技术非常多，例如云计算、边缘计算、RFID、工业机器人、机器视觉、立体仓库、AGV、虚拟现实/增强现实、三维打印/增材制造、工业安全、时间敏感网络、深度学习、数字孪生、MBD、预测性维护......，让企业目不暇接。这些技术看起来都很美，但如何应用，如何取得实效？很多企业还不得而知。
第二，摸着石头过河。企业推进智能制造领域的相关技术十分缺乏经验，欠缺可以借鉴的成功案例。目前，制造企业已经存在3种类型的孤岛：信息孤岛、自动化孤岛，以及信息系统与自动化系统之间的孤岛。同时，企业也缺乏统一的部门来系统规划和推进智能制造。在实际推进智能制造的过程中，企业仍然是“头痛医头”，缺乏章法。
第三，理想很丰满，现实很骨感。推进智能制造，前景很美好。但是绝大多数制造企业利润率很低，缺乏自主资金投入。在“专项”“示范”以及“机器换人”等政策刺激下，一些国有企业和大型民营企业争取到各级政府给予的资金扶持，而中小企业只能“隔岸观火”，自力更生。
第四，自动化、数字化还是智能化？在推进智能制造过程中，不少企业对于建立无人工厂、黑灯工厂跃跃欲试，认为这就是智能工厂。而实际上，高度自动化是工业3.0的理念。对于大批量生产的产品，国外的优秀企业早就实现了无人工厂。例如，日本发那科仅需40s就能全自动装配完成一个伺服电机，但其前提是产品的标准化、系列化，以及面向自动化装配的设计，例如将需要用线缆进行插装的结构改为插座式的结构。e-works两次组团参观三菱电机的名古屋制作所可儿工厂，该工厂对于大批量生产的产品，大量应用机械手，实现高度自动化；对于中小批量的产品，推进低成本自动化，即部分工位的自动化；而对于单件定制的产品，采取手工装配。e-works考察团还参观施耐德电气的法国诺曼底工厂，该工厂是生产继电器的自动化工厂，该工厂实现了绕线、装配、包装等全流程的自动化，而且可以在一条产线生产多种变型产品，但实际上还不是智能工厂。还有西门子一直将被广泛誉为工业4.0典范的安贝格电子工厂也是被称为数字化工厂，其特点是人机协作的柔性自动化生产、智能物流、工业软件广泛应用、海量的数据采集以及大数据分析。
一个真正的智能工厂，应该是精益、柔性、绿色、节能和数据驱动，能够适应多品种小批量生产模式的工厂。智能工厂不是无人工厂，却是少人化和人机协作的工厂，推进智能工厂绝不是简单地实现机器换人。南京的爱立信工厂有一条装配线，一开始设置的自动化率是90%，后来发现调整为70%，增加若干人工工位，整体质量和效率反而是最优的。此外，对于装备制造行业，机加工等工序并不适合建立自动化生产线，而建立柔性制造系统（FMS）则是更现实的选择。马扎克（MAZAK）、发那科（FANUC）的机加工车间应用FMS已达到720小时无人值守，自动生产不同的机械零件。

图1 MAZAK的FMS（柔性制造系统）
第五，理性看待投资回报。制造企业的企业家，尤其是中小型民营企业的老板，非常关心投资回报。很多企业的要求就是必须能够在3～4年能够收回投资的信息化、自动化系统才投入，甚至有的期望值更高。然而，有些账容易算，比如某条产线减少了多少工人。有些账却不那么容易算，例如工业软件作为一个使能要素，企业离不开工业软件，却难以计算出它究竟为企业直接或间接节省了多少成本，赚了多少钱。如果选型、实施和应用不到位，更是常常用不起来，业务部门牢骚满腹。长此以往，制造企业更加重硬轻软，最后停留在简单地做一点局部的自动化改善。
第六，数据采集与设备联网，迈不过去的坎。企业要真正实现智能制造，必须进行生产、质量、设备状态和能耗等数据的自动采集，实现生产设备（机床、机器人）、检测设备、物流设备（AGV、立库、叉车等），以及移动终端的联网，没有这个基础，智能制造就是无源之水。但是，现阶段很多制造企业还停留在单机自动化阶段，甚至一些知名企业的生产线也未联网，没有基础的设备联网，何谈工业互联网？
第七，基础数据和管理基础。无论是推进企业信息化、两化融合，还是进一步实现数字化转型，推进智能制造，基础数据的规范性和准确性都是必要条件。很多企业在实施ERP，或者ERP升级换型的过程中，花费时间最多的就是基础数据的整理。企业管理的规范性、业务流程的清晰，也是企业推进智能制造的“敲门砖”。但现实的情况是，一些企业的基础数据还没有理顺，却在大谈“工业大数据”。这种舍本逐末的做法，注定是难以取得实效的。
「2. 智能制造推进的5项基本原则」
随着我国劳动力成本迅速增长，节能减排的要求越来越高，市场竞争白热化，客户需求日益个性化，制造企业面临着越来越大的转型压力。在这种背景下，智能制造成为广大制造企业关注的热点。尤其是在车间的智能化改造方面，很多大中型制造企业开展了相关实践，还有众多企业在跃跃欲试。增加智能装备、建立智能产线、推进智能物流，减少人工，成为很多制造企业的共同选择。
智能制造势不可挡，但智能制造只是手段，不是目的。制造企业应当明确推进智能制造的目标，积极学习各种智能制造新兴技术，探讨应用各种智能制造技术的必要性、紧迫性与可行性，具体推进智能制造技术的应用必须做好需求分析与投入产出分析，明确总体拥有成本，根据自己的盈利水平确定合理的投资预算。千万不能为了智能化而智能化，为了争取政府项目而盲目大干快上智能制造项目，以免在老的信息孤岛问题、基础数据不准确的问题依然存在的情况下，又形成新的智能孤岛，甚至形成“仅供参观”的花架子。
因此，制造企业推进智能制造，需要把握以下5项基本原则：
【原则1】正确理解智能制造。智能制造中的“智能”还处于Smart阶段，智能制造（Smart manufacturing）系统具有数据采集、数据处理和数据分析的能力，能够实现闭环反馈。智能制造的未来趋势是实现“Intelligent”，实现自主学习、自主决策和优化提升。智能制造融合了信息技术、先进制造技术、自动化技术和智能化技术。智能制造中的“制造”指的是广义的制造，并不仅仅包括生产制造环节的智能化，而是包括制造业价值链各个环节的智能化。企业信息化和工业软件的深化应用，是推进智能制造的基础和前提条件。
【原则2】正确理解和应用智能制造使能技术。智能制造使能技术主要包括：物联网、增材制造（3D打印，包含设备、材料、工艺）、云计算、电子商务、电子数据交换（EDI）、PLC、DCS、自动识别技术（RFID、条码、机器视觉）、数控系统、大数据分析（包括工业大数据）、 虚拟现实/增强现实、Digital twin（数字孪生，包括产品、设备、车间）、工业安全、工业互联网、传感器、云制造和信息集成（EAI、ESB）等技术。需要明确的是，部分技术还处于发展的初期阶段，制造企业需要根据自身的产品特点、生产模式和运营模式来综合考虑应用方式。
【原则3】必须理解智能化与自动化的本质区别。那些将机器人应用和无人工厂说成是工业4.0的说法是错误的。企业在建设智能工厂时，要整体考虑智能装备的应用、生产线和装配线的数据采集方式、设备布局和车间物流优化、在制品在工序之间的转运方式、生产工艺的改进与优化、材料的创新等，而不仅仅是某些工位的“机器换人”。智能化生产线能够实现柔性的自动化，快速切换生产多种产品，或者可以混线生产多种产品，能够实现生产数据、质量数据的自动采集，并实现自动化系统与质量分析系统、MES系统的信息集成。
【原则4】必须做好整体规划，选择适合企业自身特点的实施方案，有效规避风险。推进智能制造需要解决更加复杂的、纵横交错的信息集成问题，例如IT系统与自动化系统的信息集成、供应链的数据交换；推进智能制造需要处理来源多样的异构数据，包括各种来自设备、产品、社交网络和信息系统的海量数据，需要确保基础数据的准确性；推进智能制造需要企业的IT部门、自动化部门、精益推进部门和业务部门，甚至供应链合作伙伴之间的通力合作。因此，制造企业必须充分认识到推进智能制造的复杂性、艰巨性和长期性。制造企业应当做好相关技术的培训，选择有实战经验的智能制造咨询服务机构，共同规划推进智能制造的蓝图。在整体规划的指导下，选择对于企业最有可能迅速见效的突破口优先实施。比如，推进基于物联网的预测性维护服务，促进企业已销售的产品的配件销售，提高客户服务满意度；或者通过实现生产线的智能化，提高设备的整体绩效和产品合格率；通过建立企业级BOM平台，实现产品的在线定制等。
【原则5】企业需要建立自己的专业队伍，并选择长期的战略合作伙伴。推进信息化是个系统工程，推进信息化与工业化深度融合是一个更大的系统工程，而推进智能制造更是一个非常复杂的系统工程，涉及到诸多工业软件的集成应用，涉及到智能装备应用、设备联网、数据采集、数据分析和业务流程优化，并且需要与推进精益管理结合起来推进，因此，制造企业需要建立自身的专业队伍，融合信息化、自动化和管理人才，并选择若干长期的战略合作伙伴，包括咨询服务机构、智能制造的整体集成商、解决方案提供商和服务商等。制造企业在推进智能制造项目时，必须注意选择在企业所在行业具有实施和服务经验，产品具有开放性和可扩展性，具有本地化服务能力的解决方案提供商，选择具有良好的沟通能力、项目管理能力和丰富行业经验的项目经理。在推进智能工厂项目时，尤其需要考虑解决方案提供商是否具备软件、硬件和自动化的综合实力。
总之，推进智能制造，既要积极布局前沿技术的应用，又要夯实基础，务实推进。纵观中国制造业推进信息技术应用30多年的历程，经历了一个又一个的“工程”，从“会计电算化”、“甩图板”、CIMS工程、“两甩（甩图纸、甩账表）”到制造业信息化工程；产生了一次又一次的“热潮”，从财务软件、CAD、ERP、ASP、云计算、电子商务等，既有政府的积极推进，也有国内外主流厂商的推波助澜。不少制造企业在条件还不具备、对新兴技术认识还不清晰的情况下，就盲目上马应用一些技术尚不成熟的信息化单元系统，实施与应用也不到位，最终形成了很多信息化孤岛，没有达到预期目标，甚至多次推倒重来。因此，不论市场上有哪些“热词”（buzz word）或者热潮，制造企业都不能再盲目跟风，而是应当保持冷静与理智，以免事与愿违。企业需要在提升基础管理水平的基础上循序渐进，积极、稳妥地推进智能制造，从而真正取得实效。
「3. 智能制造推进的策略」
首先，推进智能制造的核心目的是帮助企业通过实现降本增效、节能降耗、提高产品质量、提升产品附加值、缩短产品上市周期、满足客户个性化需求，以及向服务要效益等途径，提升企业的核心竞争力和盈利能力。推进智能制造绝不能搞面子工程。
第二，必须对智能制造有正确的理解和认识。智能制造覆盖企业全价值链，是一个极其复杂的系统工程，不要期望“毕其功于一役”；推进智能制造需要规划、IT、自动化、精益等部门通力合作；不同行业的企业推进智能制造差异很大。推进智能制造，需要引入中立、专业的服务机构，开展多层次、多种形式的培训、考察、交流与学习，让企业上下树立对智能制造的正确认识。此外，需要强调的是，小批量、多品种的企业，不要盲目推进无人工厂；个性化定制和无人工厂是鱼和熊掌不可兼得；不能盲目推进机器换人。
第三，大处着眼，小处着手。企业要想推进智能制造取得实效，应当参照e-works智能制造金字塔的相关内容，通过智能制造现状评估、业务流程和工艺流程梳理、需求调研与诊断、整体规划及落地实施5个步骤，画出清晰的智能制造路线图，然后根据路线图和智能制造整体规划，稳步推进具体的项目，注重对每个智能制造项目明确其KPI指标，在测度关键绩效指标的基础上，评估是否达到预期目标。智能制造要取得实效，需要清晰的思路、明确的目标、高层的引领、专业的团队和高度的执行力。

图2 智能制造总体框架范例
第四，紧密跟踪先进制造技术的发展前沿。近年来，制造业的新材料、新技术、新工艺层出不穷，金属增材制造技术不仅改变了复杂产品的制造方式，还改变了产品结构，也彻底打破了可制造性的桎梏，催生了创成设计等新的设计模式，从计算机辅助人设计，演化为人辅助计算机设计。碳纤维复合材料的广泛应用催生了全新的制造工艺和制造装备。奥迪A8采用了铝制车身，车身焊接不能再使用点焊，取而代之的是铆焊、摩擦焊、激光焊等新工艺。材料和工艺的改进，往往会对产品的性能，例如抗腐蚀、耐久性带来巨大的提升。精密测量技术也在迅速发展，由接触式测量发展到非接触式测量，由离线检测演化为在线检测，由事后检测演化为边测量边加工，从而帮助制造企业提升产品质量。
第五，积极稳妥地推进数字化和智能化技术的应用。当前，人工智能技术的发展如火如荼，必将在制造业不断得到应用，尤其是在无人驾驶汽车、质量检测与优化、设备故障诊断和预测等领域。现在已经出现了Google的Tensorflow等开源的人工智能引擎可以应用。此外，虚拟现实（VR）、增强现实（AR）、混合现实（MR）等可视化技术，在制造业也有很好的应用场景，例如设备操作培训和设备维修维护等。爱立信工厂应用增强现实技术进行电路板的检测，蒂森克虏伯电梯利用MR技术提高电梯维护的效率。Cobot（协作机器人，单臂和双臂）在装配、拧螺丝、涂胶等很多工序可以进行应用，机器人与视觉传感器、力觉传感器的集成应用能够大大提高机器人动作的准确性和灵活性。

图3 爱立信工厂利用AR技术辅助进行电路板质量检测
第六，选择真正靠谱的合作伙伴。智能制造系统架构十分复杂，也非常个性化，相关技术在不断演进，企业本身也是动态变化，智能制造评估体系和规划方法论也还处于不断完善的过程中，智能制造的推进是一个长期的过程。因此，企业推进智能制造需要寻找专业的合作伙伴，从培训、现状评估、规划，到具体的数字化工厂仿真、产线设计，到真正实现工控网络的建设，并建立工控安全体系，实现IT与OT系统的集成。
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