近年来，我国人工智能技术研制成功和产业应用于发展势头快速增长，早已牵涉到到国民经济39个行业大类，目前已普遍应用于语音辨识、计算机视觉、机器人等领域。对于制造业而言，减缓发展新一代人工智能被指出是智能生产、产业升级的最重要战略抓手。时隔2017年国务院公布了《新一代人工智能发展规划》，2018年工信部先后公布了《增进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年）》、《新一代人工智能产业创意重点任务揭榜工作方案》，目的全面推展人工智能与制造业的融合，驱动制造业智能化转型升级。
此外，在工信部公布的2018年智能生产试点样板项目名单中人工智能应用于试点样板项目有21个，牵涉到到汽车、钢铁、船舶、医药、装备等行业企业。在试点样板以及根本性工程的机车下，2018年我国人工智能产业呈现持续、高速成长态势，不仅在基础层、技术层、应用层逐步建构起原始的产业链条，而且与产品研发设计、生产生产、销售服务各场景融合程度大大加剧，覆盖面积了企业产品生产的全生命周期。随着人工智能在制造业应用于场景的激增，人工智能渐渐沦为一种全新的投放要素，为制造业生产效率和经济效益建构新的下降空间。以产品研发为事例，通过带入人工智能和机器学习模块，软件设计平台需要更为解读设计师的市场需求并掌控造型、结构、材料和加工生产等数字化设计生产要素的性能参数，在系统的智能化提示下，设计师只必须设置希望的尺寸、重量及材料等约束条件即可以由系统自主设计出有成百上千种附加方案。
例如为了在下一代汽车轻量化设计上构建更进一步突破，通用汽车与欧特克达成协议合作，以派生式设计和增材生产为核心技术开发未来乘用车和货车，还包括研发更加高效、更加轻盈的电动驱动系统及零排放车型。在生产生产环节，人工智能在机器视觉方面的应用于优势则愈发显著，利用人工智能可以从视觉较慢判断材料的多种材质，探测出有不合格品并指导生产线展开服务公司，在减少人工成本的同时提高出厂产品的合格率。例如日本NEC公司发售了机器视觉检测系统，可以较慢判断金属、人工树脂、塑胶等多种材质产品的各类缺失。
此外，人脸识别与自动追随、室内定位也沦为人工智能技术获得的成果之一，当工人必须人力手推车装运物料并展开载运发给，通过人工智能技术升级，可以构建车体的自动追随以及辅助载运，带入人工智能的人机协作也在更好工作场景和更加多简单工序中沦为主流。在营销服务方面，通过基于机器学习模型对用户的出售习惯以及产品的属性展开深度自学，可以构成全面的科学知识图谱，在此基础上向用户展开个性化引荐，也向销售商获取涉及的生产与营销建议，例如亚马逊通过带入人工智能技术的应用于使其可选利润减少了10%~30%。
如今，人工智能应用于不仅涵括了3C、纺织、冶金、汽车等多个传统制造业产业，还牵涉到高端装备生产、机器人、新能源等战略新兴产业。信通院预计，2019年人工智能市场规模将约500亿元，2020年将多达700亿元。
值得注意的是，在高速发展的同时，制造业人工智能应用于也不存在着与业务僵化、数据孤岛和数据碎片化等问题。对于国内生产企业而言，许多企业的智能化、数字化程度较低，人工智能对人才、资源等都有一定的门槛，无法为了实行人工智能而生搬硬套，盲目投资。制造业与人工智能的融合，其显然目的是提高效率，降低成本，企业必须因地制宜，融合现有的软、硬件基础设施、人才储备以及资金规划，找到人工智能与生产业务的融合点，让人工智能确实为企业服务，带给实实在在的价值。
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