如今，智能化再也不是遥不可及的事情，未来已来，智能化制造业将慢慢的受到关注。
今年两会期间，关于互联网与智能化应用方面的建议和提案比往年要多，不相同的领域、不一样的行业对于这一话题展开了深入讨论。
人机一体化智能系统是由贯穿企业内部的将数据的流动和复用最大化的以信息为中心的系统构成的。今日的制造型企业是由各个分立的部分构成的。这些分立系统在产品、生产以及商业数据方面的交换、理解和开发方面的能力对于信息标准是很关键的。
智能制造系统正在帮助推动生产灵活性、质量以及效率方面的改进。智能制造定义了具有增强功能的下一代制造业的场景。它是基于物联网（IoT）和数字科技而建立的，不过是通过与制造技术的结合来实现的。
大数据的涌入指出了一系列跨行业因素产生创新的方式，从最初的采纳到分析。这些都会存在的市场力量对于为数据管理过程的每个方面需要针对大数据技术设计的全面方法是有帮助的。
大量的数据使得需要一个集中的平台，应对当今和未来的数据驱动实践的每一个方面，最好以最终用户管理的自助服务智能数据的形式实现。
计算能力是在智能化发展中必不缺少的一样技术。技术假如没有场景落地、平台业务支持的话基本是空中楼阁很难往下走，而业务产生的大量数据则有必要进行标签化和清理。
在计算能力上需要布局云资源，全力发展有计算能力的人员。开发相应潜能，人工智能方面的学习还是要不断的更新，在新的智能时代到临之际，把握整体趋势。
未来智能化，看似遥不可及但是又触手可及，在工业4.0的时代下，将涌现出大批的智能化产业。
第一个是相互连通阶段。这一阶段也被称为“看得见”阶段，即从数据中感知企业正在发生的状况。
第二个阶段为实时洞察阶段，当数据收集上来以后，分析企业为何呈现出当前的状况。
第三个阶段为智能阶段，即让机器来分析告诉企业将会发生啥状况，以及企业该如何作出应对。
企业进行智能化改造，是整个行业发展的一个必然趋势。“未来的世界，是智能互联的世界。
在制造领域里，柔性制造、全流程监控、数字孪生、智能化测试等技术都需依靠数据信息，但数据信息采集传输以后的储存和访问等，容易存在安全漏洞。
现阶段人们在AI算法尤其是头像处理、强化学习、目标设备等领域，已经取得很大成果，但基于数据为中心的AI算法，仍有它的弱点。
人工智能算法基于自身的解释性较弱，有时会与一般知识间发生矛盾。以数据为中心的算法，应向以科学推理为中心的算法进行过度，才可能正真的保证算法的安全性。
马车与火车的差别在于：一个是生物动力、一个靠机器动力。史蒂芬孙刚刚发明火车的时候，火车的速度还不如马车。但两者的动能有着本质的差别，这决定了火车必将把马车远远地甩在后面。同样，人机一体化智能系统刚刚起步、也还有很多不完善的地方。但未来的工业，一定是智能化的世界。
