大力推进信息化与工业化深度融合，是中央准确把握全球新一轮科技革命和产业变革趋势，着眼于我国经济社会发展进入新阶段作出的重大战略决策，对于新时期推动我国经济转型升级、重塑国际竞争新优势具有重大战略意义。在我国进入经济新常态的大背景下，要坚持走新型发展道路，以智能制造为突破口，推进两化深度融合，加快关键领域发展，积极打造中国制造业在全球竞争中的优势，实现中国制造跨越式发展，实现制造业强国的梦想。

       人工智能通过工业化与信息化的深度融合，把管理软件、底层通讯、控制系统，以及数控设备紧密的连接起来，帮助制造业实现从物物互联到万物互联，从解决自动化问题到解决智能化问题。未来，在人工智能的支持下，智能化的管理和生产正在成全球产业升级的趋势。针对这一趋势，为加快人工智能产业发展，2016年5月18日，国家发改委、科技部、工业和信息化部、中央网信办联合发布了《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》，将人工智能上升到国家战略层面，从而为人工智能的发展提供了契机。
       当前，人工智能技术发展日新月异，包括计算机视觉、图像识别、机器学习、深度学习等技术日渐成熟，成为制造业实现智能化的技术保障。从行业现状来看，自2015年开始，科技巨头就悄然加大了对人工智能的研发和布局力度，并试图通过开源建立自己的人工智能生态系统。目前，国外的人工智能可分为两大阵营，一类是以谷歌Deep Mind为代表人工智能平台，策略是突出程序和算法，优化运算能力；另一类是以IBM为代表的将人工智能技术与行业应用相结合。在国内，百度推出了度秘等AI产品，并成立无人驾驶事业部；腾讯成立了自己的智能计算与搜索实验室，并开放了视觉识别平台——腾讯优图；阿里开放了首个人工智能计算平台DTPAI，并推出阿里机器人客服平台。
       从应用场景来看，当前人工智能仍是以特定应用领域的弱人工智能为主，如图像识别、语音识别、生物识别分析等，智能算法也主要集中在智能搜索、智能推荐、智能排序等方面。我认为，未来随着计算机运算能力的提升、以及更加先进的智能算法的出现，弱人工智能将逐步向强人工智能转化，机器将从感知、记忆和存储向认知、自主学习、决策与执行进阶。
       就人工智能应用场景而言，目前主要集中在无人驾驶、智能机器人和机器视觉三个领域。其中，基于深度学习的障碍物检测与识别技术、多模式导航融合技术以及自主决策技术已经成为推动无人驾驶汽车实现商业化的关键保障。在这方面，国际汽车业巨头，包括特斯拉、沃尔沃、奥迪、丰田等都做得非常好；在国内，无人驾驶技术多采取汽车企业与国内科研院所合作研发模式。2015年7月，长安汽车发布智能化汽车“654”战略，累计投入130亿元提升无人驾驶技术水平，计划到2025年建立起1500人的研发队伍，并掌握全自动驾驶技术。
       在智能机器人领域，随着人机交互在智能制造过程中发挥着越来越重要的作用，智能机器人也成为人工智能领域的一大亮点。人工智能提供了智能机器人所需要的算法和技术，通过计算机软件去实现机器人从思维、感知、行为三个层面的模拟和扩展，再通过深度学习的并行训练，可确定几十亿个参数的人工神经，这种机器人能够主动适应外界环境变化，并通过学习丰富工作能力。目前，已研制出了肢体和行为能根据命令完成许多复杂操作的机器人。此外，机器视觉作为人工智能的一个重要分支今年也得到了快速发展。机器视觉主要是让机器通过可视化技术来做测量和判断，大多数工业装配任务中都需要用到视觉技术，以提高机械设备的柔性和自动化程度。而对图像及周围环境的识别一直是机器视觉研究的焦点，包括动静态图像识别和人脸识别都将是机器视觉未来研究的主要方向。