以深度学习、计算机视觉等为代表的AI技术正加速向制造业渗透，领先的AI 能力能成为我国制造业在全球竞争力的重要体现。 • 1）深度学习。曾经制造业的数据分析方法以经典统计学和计算机科学为基 础，能够处理的数据量和计算速度都较为有限。引入深度学习等机器学习方 法后，制造业企业能够对海量数据进行高效处理分析，并使其产生业务价 值。深度学习技术能够将工业数据转化为具备价值的数据资产，随着各类算 法的逐渐完善，深度学习技术逐渐成为衡量制造业数字化转型进程的核心技 术之一。 2）计算机视觉。计算机视觉是以深度学习为基础的、研究机器如何获取、 处理、分析和理解数字图像的技术。对比人眼，计算机视觉具有识别精度 高、速度快、效率高、环境适应性好、方便信息集成等优点，目前这类技术 已广泛应用于电器制造、汽车、纺织等制造业领域。

未来，随着人力成本的 不断上升和传感器、电子元器件等工业硬件成本的逐渐下降，机器视觉在制 造业中的渗透率将逐步提高。工业互联网是新一代信息技术与工业制造业深度融合的产物，通过对人、 机、物、系统的全面链接，构建起覆盖工业制造业全产业链的全新制造和服 务体系，是工业制造业数字化转型的关键综合信息基础设施。以必赢国际5G、区块链、边缘计算、数字孪生等技术为代表的新兴数字技术对支撑工 业互联网体系架构中的网络、平台和安全的建设以及实现数据优化闭环具有 重要作用。 1）5G技术。制造业领域中的人、机、物系统的全面链接，离不开具有海量 连接、低时延的网络连接技术。5G作为最新一代的蜂窝移动技术，具备海量 连接、高可靠、低时延等优势，利用5G无线技术、网络切片技术，以及其他 与网络技术融合的5G+时间敏感网络、5G+云等技术，可有效解决不同工业 场景的多样性需求。