随着科技的飞速发展，智能制造已经成为全球产业转型升级的重要趋势。它不仅仅是简单的机械化和自动化，更是一种将信息技术、网络技术与工业生产相结合，以提高产品质量、降低成本、缩短生产周期以及提升企业竞争力的新模式。在这个过程中，一系列新的关键技术逐渐成为了推动智能制造发展的主要力量。那么，在这场智慧创造工具的大潮中，我们又会看到哪些传统工艺被这些新兴技术所取代呢？
首先要明确的是，“十大关键技术”并不是一个固定的名单，它们可能会根据行业发展和市场需求而变化。但从目前来看，最常提及的包括人工智能（AI）、机器学习（ML）、物联网（IoT）、云计算、大数据分析、3D打印等。
人工智能：AI通过模拟人类思维方式，实现自主学习和决策，可以帮助企业更好地理解顾客需求，从而优化产品设计和生产流程。
机器学习：ML是人工智能的一个分支，它使得设备能够通过数据分析自动调整工作参数，从而减少对工程师干预的依赖。
物联网：IoT让物理设备能够互联互通，使得实时监控和控制成为可能，无论是在供应链管理还是在生产线上都有巨大的潜力。
云计算：云服务提供商为企业提供可扩展且灵活的资源，让他们可以根据需要快速部署或释放IT资源，而无需大量投资硬件基础设施。
大数据分析：利用海量数据进行深入研究，有助于识别模式、预测趋势，并基于此做出更加精准的决策。
3D打印/增材制造（AM）：这一革命性工艺允许直接将数字模型转变为实际产品，无需再次加工，这极大地简化了复杂零件制作流程，同时也能显著减少材料浪费。
虚拟现实/增强现实（VR/AR）：这些虚拟环境可以用来训练员工、设计原型或进行远程协作，大幅度提升工作效率并降低成本。
自动驾驶系统：虽然更多应用于交通领域，但其核心算法也有助于改善物料搬运或其他高风险任务中的安全性和效率问题。
智能感知与控制系统：利用各种传感器收集周围环境信息，然后据此调整操作状态，是现代工业自动化不可或缺的一部分内容。
10.Robotics & Computer Vision: 机器人手臂配备先进视觉系统，不仅能执行复杂任务，还能适应不断变化的情景，对比传统机械手臂具有极大的优势。
在这些新兴关键技术面前，许多旧有的技艺开始显得过时。例如：
定制装配线 : 在过去，装配线通常由专门设计用于特定产品组装，因此一旦该产品停产，那么整个装配线就必须重新配置才能适应新的零件。如果采用模块化设计加上数字化管理，可以轻松切换不同的组合以适应不同订单。
批量生产 : 现有的大规模批量生产往往伴随着高库存水平、高能源消耗及长时间到货周期。而使用即时补货、小批量订购以及柔韧性的供应链，则可以迅速响应市场变化，为客户提供更快捷便捷的地接口服务。
现场试验 : 在以前，如果想测试一种新的零件或者修改某个步骤，都需要在真实条件下进行，这样既危险又耗时。而现在，由于精确仿真软件变得越来越先进，可靠性测试甚至完全可以在虚拟环境内完成，只需几分钟即可获得结果。
专业技能培训 : 许多职业技能，如电气安装者、新车修理师等，都曾经是非常专门且难以掌握的事业。然而，由VR/AR辅助的人类学习体验正在改变这一点，现在人们只需戴上头盔，就能在全息环境中“亲身尝试”。
总之，在这个充满挑战与机遇同时存在的地方，每一次迭代都是向前一步。在未来，即使那些曾经被认为是“标准”、“必要”的东西，也将因为这种创新驱动力的推移而变得过时。不断更新知识储备，加强跨学科合作，以及培养具备跨界能力的人才，将成为每个行业最迫切需要解决的问题之一。
