1、升级路径：强化制造各流程数据的连续获取及积累
制造业智能化升级主要体现在产品智能化、服务智能化和生产智能化三个方面。在产品智能化领域，通过生物特征识别和深度学习技术，以能力封装和开放方式嵌入到产品中，使得产品具备感知、分析、决策等智能化特征。在服务智能化领域，人机交互、计算机视觉、自然语言处理等技术的普及，深度挖掘用户需求数据，并运用深度学习技术构建并训练用户需求模型，实时向用户发送关联性需求信息。在生产智能化领域，综合产品特性、时间要求、物流管理、成本控制、安全要求等全方位要求， 通过机器学习建立产品的健康模型，以找到最佳生产工艺参数。

2、升级效应：增强企业与客户间的双向互动
新一代人工智能技术与制造业融合的不断深化，通过以智能化分析、决策、控制、调整为核心的生产方式，实现多品种、小批次、定制化的规模生产，将需求的个性化与生产规模化完美匹配，使得柔性生产与大规模定制能够以技术可行、成本节约、需求适应的方式得以实现。在此基础上，逐步将以企业的技术与生产为中心的生产运营模式，向以用户需求为中心的生产运营模式转变，推动多地和多部门协同设计、大规模个性化订制、精准供应链管理、自组织自适应物流、分包、众包等成为新型制造业生产运营方式。
3、市场前景：推动制造业智能化升级市场初具规模

由于制造业专业性较强，解决方案的复杂性和定制化要求较高，新一代人工智能技术目前主要应用在标准化生产流程和设备管理等易于复制和推广的领域，根据德勤在《2019全球人工智能发展白皮书》发布的数据显示，现阶段新一代人工智能技术在全球制造业的渗透率尚不足2%，随着生产设备产生的大量可靠、稳定、持续更新的数据逐步被挖掘和利用，预计到2025年渗透率将超过10%，带动制造业智能化升级市场规模突破100亿美元。未来随着新一代人工智能技术与新材料的集成，将进一步提升边缘计算能力，实现对差异化制造系统及多元化制造流程数据的实时监控、处理及分析，构建对工业数据更高效的处理模式。此外，虚拟现实和增强现实技术的发展，将推动人机交互界面的创新，实现从设计、制造、包装、运输、使用到报废处理的全生命周期的可视化管理，使得企业经济效益和社会效益协调优化。