智能(néng)制造技(jì)術(shù)利用計算(suàn)機(jī)模拟制造業(yè)領域的專家的分析、判斷、推理、構思和決策等智能(néng)活動，并将這些智能(néng)活動和智能(néng)機(jī)器(qì)融合起來，貫穿應用與整個(gè)制造企業(yè)的子系統(經營決策、采購、産品設計、生(shēng)産計劃、制造裝配、質量保證和市(shì)場銷售等)，以實現整個(gè)制造企業(yè)經營運作的高(gāo)度柔性化和高(gāo)度集成化，從(cóng)而取代或延伸制造環境領域的專家的部分腦(nǎo)力勞動，并對制造業(yè)領域專家的智能(néng)信息進行收集、存儲、完善、共享、繼承和發展，是一(yī)種極大提高(gāo)生(shēng)産效率的先進制造技(jì)術(shù)。
核心技(jì)術(shù)如下(xià)：
① 技(jì)術(shù)有缺口: 缺關鍵自(zì)主技(jì)術(shù)（如芯片、核心裝備部件(jiàn)、軟件(jiàn)/算(suàn)法等）,導緻産業(yè)受制（如美國(guó)最新針對中國(guó)制造 2025貿易戰）,但關鍵技(jì)術(shù)、尤其是基礎技(jì)術(shù)需要長(cháng)期大量投入研發，短時難突破
② 标準難落地: 政府和機(jī)構已牽頭在建各種标準, 但不同線條的标準間仍存差異, 更重要的是，當前制造業(yè)設備很多(duō)來自(zì)國(guó)外廠商，多(duō)廠家軟硬件(jiàn)不兼容的情況多(duō)見(jiàn)，頂層設計的标準與複雜(zá)的現狀一(yī)時難以匹配落地
③ 管理模式舊(jiù):工(gōng)業(yè)時代的大規模、标準化生(shēng)産，造成制造企業(yè)管理仍然以金字塔、多(duō)層次、細分化為(wèi)主 ,這種模式，組織末梢人員(yuán)任務單一(yī)、彈性弱，難适應快速變動的市(shì)場
④ 資本投入少: 近年(nián)來制造業(yè)普遍利潤不高(gāo)，投資回報(bào)率 相(xiàng)對其他高(gāo)新領域低(dī)，商業(yè)資本的關注度 走低(dī),而制造業(yè)的改造升級，又(yòu)需要長(cháng)期大量的 資本投入，短期效益可能(néng)很難顯現，資本 投入就(jiù)更偏謹慎
（由人工(gōng)智能(néng)、傳感器(qì)等技(jì)術(shù)代表）的碰撞催生(shēng)了制造業(yè)的巨大的轉變。兩個(gè)世界的融合将為(wèi)下(xià)一(yī)輪經濟發展注入新的動能(néng)。以人工(gōng)智能(néng)為(wèi)代表的新技(jì)術(shù)正在對生(shēng)産流程、生(shēng)産模式和供應鏈體系等生(shēng)産運營過程産生(shēng)巨大影響。
主要影響如下(xià)：
1、提高(gāo)生(shēng)産效率:降低(dī)人為(wèi)錯(cuò)誤、持續工(gōng)藝改善，提升成品率,生(shēng)産廢料、時間等成本節約.
2、改變就(jiù)業(yè)市(shì)場:50%的現有工(gōng)作可能(néng)被替代，制造業(yè)就(jiù)業(yè)人口縮減,針對機(jī)器(qì)的開(kāi)發、管理、維護等崗位增加,就(jiù)業(yè)數量絕對減少的拐點可能(néng)到(dào)來
3、淘汰：大部分傳統“非智能(néng)”産品，尤是電(diàn)子制品,部分産品被逐漸“注智”，變成新産業(yè)，如自(zì)動駕駛汽車
展盛科技(jì)有限公司服務系統運用的是計算(suàn)系統處理結構化和非結構化數據的能(néng)力，通(tōng)過大量的語義分析，從(cóng)大量數據中抽絲剝繭，尋找事(shì)物(wù)間的相(xiàng)關聯系并進行建模。該系統應用于自(zì)動檢測圖像或聲音(yīn)的智能(néng)判讀(dú)，它利用深度學習的優點，隻要有足夠多(duō)的數據支持，就(jiù)可以通(tōng)過對待測圖像或聲音(yīn)與已建參照(zhào)模型進行細微差别的甄别，反饋檢測結果。
