不过，将人工智能真正转化为工业应用并非易事，这是一个繁杂的系统工程。无人工厂要突破很多关键性技术，包括柔性化的生产技术、工业机器人的控制技术、整体安全和监控的技术、所有机器系统安全的监控等。每个机器人的状态、每个仪器的状态，有什么问题都要提前预警。

　　无人工厂中的核心装备是工业机器人，经历近半个世纪的迅速发展，机器人技术日趋成熟，已在诸多工业领域得到广泛应用，诸如汽车制造、机械制造、电子器件、集成电路、塑料加工等较大规模生产企业都涉及工业机器人的应用。

　　工业机器人及其他自动化技术代表工业自动化的高阶应用，而最终实现工业智能化、无人化，还有很长一段距离。

　　工业价值链的系统整合是工业无人化的关键。工业价值链主要包括产品设计、生产规划、生产工程、生产执行和服务等几个部分，以前这些都是单独实施的。如今，各种新技术把这些独立的部分整合起来。制造业的未来在于，从这些技术当中找到最佳结合点，并学会将它们作为一个完整系统运用起来。这样就能获得整合系统的整体优势，从而推动制造效率的大幅提升。

　　要做到这一点，需要制造厂商把手头的所有高科技工具汇合起来，这非常考验综合技术能力。

　　如果说工业无人化的关键在于工业价值链的系统整合，在于智能制造，那么智能制造的核心就是从“智眼”到“智人”。

　　未来制造业必定向着越来越精致化、人性化、个性化的方向发展，必定要走向无人生产、灵动制造之路。这都要靠智能制造来实现，其核心竞争力比的是“快速和精准”。智能制造核心是“智”，就是信息获取的快和准、信息处理的快和准。如同武功高手之间的对决，拼的是“手眼身法步”，而“眼力”和“招法”是核心关键。

　　工业价值链的系统整合，需要视觉与图像技术相结合，就是给工业设备安装一双超级“智眼”。未来的工业生产将以“智眼”为核心，装备在千千万万、形形色色的设备上，指挥各种各样的“手、脚、身体”动作，实现“深度感知、智慧决策、自动执行”，成为“智人”。

　　设想一下，在一个电子产品的生产车间，各种芯片和元器件的尺寸已经从几毫米几十毫米缩小到几微米几十微米，元器件的焊接和组装在视觉系统的引导下由机器人进行精密操作，由于器件的尺寸和质量都减小了几百倍，装配速度大幅提高，每秒钟可以完成上百次动作，生产效率提高了百倍。

　　视觉系统实现多角度立体成像，大范围毫米级成像和超精密微米级成像相结合，整个系统同时获取的图像信息都可以实时处理，并综合完成目标定位，精确测量，发出精确动作指令。一旦某个产品的一个焊点出现问题了，比如合格焊接面积2微米，实际只达到了0.85微米，这将导致信号传输的阻抗增大而使工作频率达不到正常范围，视觉系统立即导引检验机器人，剔除废品至分支工序进行修复。组装车间各个成像单元监控各种环境指标，并把全部图像数据和其他数据综合到中央信息服务器。问题找到了，立即进行故障隐患排除，系统飞速运转如常。

　　智能制造需要“快速和精准”的视觉成像，实现智能识别、智能测量、智能检测和智能互联。

　　智能识别是为下一步操作找到目标，目标识别要从大量信息中找到关键特征，需要把海量信息快速收敛，其智能程度要求高，准确度和可靠度是关键，这取决于智能测量的精准度。在测量的基础上完成。

　　智能检测，根据测量结果和目标之间的偏离度，判断合格与否，但是检测往往不是单一指标的结果比较，需要多信息多指标综合分析判断。

　　智能互联，或者说万物互联（工业物联网），是基于大数据而来的。数据互联就像人的大脑神经元，当信息和节点超过一定数量，就能产生自主学习、自主创造能力。工业大数据很大一部分源于视觉成像，当图像的海量数据在多节点采集互联，同时将人员、设备、生产物资、环境、工艺等数据互联，就会衍生出深度学习、智能优化、智能预测等创新能力，显示出大数据和智能制造的真正威力。

　　低成本的产品定制化

　　德国产业界将200年工业革命的历史进程划分为四个阶段：以蒸汽机为标志的机械化工业革命1.0，使人的体力被解放和大幅提升；以电力为标志的电气化工业革命2.0实现了大规模流水线作业，开创了产品批量标准化生产的新模式；以微电子和计算机为标志的自动化工业革命3.0实现了程序化自动化生产，不但解放了体力劳动，还部分接管了脑力劳动，工业迈入少人化；工业4.0则是向两大方向深度推进，产品端是定制化，制造端是智能化、无人化。