人工智能制造是第四次工业革命的代表性技术，是基于新一代信息通信技术与先进制造技术的深度融合与集成，从而实现从产品的设计过程到生产过程，以及企业管理服务等全流程的智能化和信息化。人工智能制造的六大关键技术，包括人工智能技术、工业机器人技术、大数据技术、云计算技术、物联网技术以及整体的信息化系统。

1.人工智能技术

人工智能技术的三大特点就是大数据技术、按照计划规则的有序采集技术、自我思考的分析和决策技术。新一代的人工智能在新的信息环境的基础上，把计算机和人连成更强大的智能系统，来实现新的目标。人工智能正在从多个方面支撑着传统制造向智能制造迈进。

2.工业机器人技术

工业机器人作为机器人的一种，主要由操作器、控制器、伺服驱动及传感系统组成，是可以重复编程，对于提高产品质量，提高生产率和改善劳动条件起到了重要的作用。工业机器人的应用领域包括机器人加工、喷漆、装配、焊接以及搬运等。

3.大数据技术

工业大数据贯穿设计、制造、维修等产品的全生命周期，包括数据的获取、集成和应用等。智能制造的大数据分析技术包括建模技术、优化技术和可视技术等。大数据技术的应用和发展使得价值链上各环节的信息数据能够被深入的分析与挖掘，使企业有机会把价值链上更多的环节转化为企业的战略优势。

4.云计算技术

工业云平台打破了各部门之间的数据壁垒，让数据真正地流动起来，发现数据之间的内在关联，使得设备与设备之间，设备与生产线，工厂与工厂之间无缝对接，监控整个生产过程，提高产品质量，帮助企业做出正确的决策，生产出最贴近消费市场的产品。

5.物联网技术

智能制造的最大特征就是实现万物互联，工业物联网是工业系统与互联网，以及高级计算、分析、传感技术的高度融合，也是工业生产加工过程与物联网技术的高度融合。工业互联网具有全面感知、互联传输、智能处理等特点。

6.整体的信息化系统

智能制造信息系统，在数据采集基础上，建立完善的智慧工厂生产管理系统，实现生产制造从硬件设备到软件系统，再到生产方法，全部生产现场上下游信息的互联互通。

ai技术三种类型？

1) 认知AI （cognitive AI）

认知计算是最受欢迎的一个人工智能分支，负责所有感觉“像人一样”的交互。认知AI必须能够轻松处理复杂性和二义性，同时还持续不断地在数据挖掘、NLP（自然语言处理）和智能自动化的经验中学习。

现在人们越来越倾向于认为认知AI混合了人工智能做出的最好决策和人类工作者们的决定，用以监督更棘手或不确定的事件。这可以帮助扩大人工智能的适用性，并生成更快、更可靠的答案。

2) 机器学习AI （Machine Learning AI）

机器学习（ML）AI是能在高速公路上自动驾驶你的特斯拉的那种人工智能。它还处于计算机科学的前沿，但将来有望对日常工作场所产生极大的影响。机器学习是要在大数据中寻找一些“模式”，然后在没有过多的人为解释的情况下，用这些模式来预测结果，而这些模式在普通的统计分析中是看不到的。

然而机器学习需要三个关键因素才能有效：

a) 数据，大量的数据

为了教给人工智能新的技巧，需要将大量的数据输入给模型，用以实现可靠的输出评分。例如特斯拉已经向其汽车部署了自动转向特征，同时发送它所收集的所有数据、驾驶员的干预措施、成功逃避、错误警报等到总部，从而在错误中学习并逐步锐化感官。 一个产生大量输入的好方法是通过传感器：无论你的硬件是内置的，如雷达，相机，方向盘等（如果它是一辆汽车的话），还是你倾向于物联网(Internet of Things)。蓝牙信标、健康跟踪器、智能家居传感器、公共数据库等只是越来越多的通过互联网连接的传感器中的一小部分，这些传感器可以生成大量数据（多到让任何正常的人来处理都太多）。