AI与机器人的深度融合
AI与机器人的结合正在推动智能制造的前沿发展。人形机器人在复杂场景下的智能化突破，以及协作机器人在制造业中的广泛应用，提高了生产效率和安全性。例如，FigureAI采用端到端AI模式，推动人形机器人在复杂场景下的智能化应用。协作机器人具备协作、轻便、智能、易用等特点，与人类共同作业，提升生产灵活性。
机器视觉检测技术
在自动化生产线上部署机器视觉系统，实现对产品外观和质量的自动检测，提高生产效率和产品质量。机器视觉检测技术支持数智化质控体系的建立，帮助企业快速适应市场变化，满足个性化需求。例如，深圳虚数科技在制造业中应用机器视觉检测，提升了产品质量和生产效率。
边缘计算在智能制造中的应用
边缘计算通过将计算和数据处理任务迁移到边缘设备，实现低延迟、高带宽和数据隐私保护。在生产线监控、预测性维护、质量控制等方面发挥作用，提升生产效率和质量。例如，华为和英伟达提出了低功耗AI解决方案，使得边缘设备能够运行高效的AI模型。
生成式AI和大模型应用
生成式AI革新工业设计，实现灵活定制化生产。大模型优化生产流程，提升效率和质量。工程师和工人可通过语音指令自动生成代码，缩短调试周期。
AI驱动的智能数据管理和决策
AI技术用于智能数据管理、智能决策、供应链优化，实现精细化管理，动态调整库存和物流策略，降本增效。例如，京东利用AI技术对供应链进行实时监控和分析，优化库存和物流策略，降低运营成本。
工业互联网平台集成AI工具
工业互联网平台集成了多种AI工具和服务，推动企业从知识应用向知识创造转变，提升对行业的理解和创新能力。例如，国家工业互联网大数据中心体系构建了工业文本生成、工业知识问答、工业理解计算、工业代码生成和工业多模态5项服务，助力企业数字化转型。
AI促进柔性生产和人机协作
AI技术促进柔性生产，优化制造流程，实现增强式人机协同，重塑生产交互模式，提高生产灵活性和效率。例如，海尔的智能工厂通过AI技术实现了柔性生产和个性化定制，满足了消费者的多样化需求。
企业面临的挑战
企业在引入新技术时，需谨慎评估，防范国际贸易摩擦、宏观环境波动、技术投产不达预期、人机冲突、服务瘫痪等风险。同时，企业面临数据安全、技术更新、人才培养和投资成本等挑战，需要加强数据保护、持续技术创新、培养复合型人才，并合理安排资金投入。
万达宝LAIDFU（来福）：无需登录CRM即可发现销售线索
万达宝推出的LAIDFU（来福）系统，无需依赖CRM、ERP或HCM系统即可独立运行。它通过自动采集和分析多渠道数据，构建完整的客户画像，精准定位目标客户群体，从而在不登录CRM的情况下发现销售线索。该系统采用无人干预模式和无代码RPA技术，实现数据的自动同步和更新，减少人为错误，为管理层提供触发、监控和评估业务流程的环境。