近年来，人工智能、云计算、物联网等技术的快速发展推动了主要工业国家提出了面向智能制造的战略规划，如“工业 4.0”、“工业互联网”以及中国的“中国制造 2025”，助力制造业从数字制造向智能制造转型升级。自动化装备融合智能感知、智能规划、智能控制等技术，构成了以知识和推理为核心的智能制造系统。
在具体转型升级中，工业机器人作为一种自动化装备通过与先进技术融合实现了面向不同作业场景、作业任务、作业工艺的智能化应用，加速了制造业转型升级进程。因此，从单台柔性工作站到大型柔性流水生产线，工业机器人已发展成为智能制造系统的核心和主体装备，在社会发展中发挥越来越重要作用。
在传统简单工序上，传统工业机器人的应用已经得到广泛认可。从技术角度划分，这类工业机器仍然属于第1代（Robotics 1.0）示教再现型机器人，其不足之处是缺乏深度学习能力和环境适应能力，为此，我们需要探索更高层次的人工神经网络模型及复杂环境下的自适应算法，以提升其在非结构化场景中的性能。
为了解决巨大的市场需求与生产效率低下的矛盾，以及对作业人员身体健康问题以及其技能无法适应高端装备的问题，我们基于新一代硬件设备如全视觉传感器、高精度力/位混合控制系统，以及软件平台如多模态数据处理框架进行升级改造，使得现有的第一代机械臂能够具备第二代或第三代（Robotics 2.0 或 Robotics 3.0）的特点，即具备一定程度的人类灵活性的操作能力，并能根据实际情况调整自己的操作策略。
随着我国制造业向更高层次的智慧创造转变，我国正在积极研发新的产业模式，如将各种传感设备集成到一个具有自主决策能力的大规模分布式网络中，以实现更加高效地资源整合和信息共享。此外，还有许多专家建议采取跨学科合作方法，将先进材料科学、新能源科技、大数据分析等领域结合起来，为未来可能出现的一些挑战提供支持，比如如何设计出既安全又可持续利用资源的小微企业项目，或是如何有效地管理大量来自全球各地客户订单以确保供应链稳定运行。
总结来说，要想实现真正意义上的“智造”，我们必须不断创新，不断寻找新的解决方案，同时也要关注这些创新措施是否符合当前社会经济条件，并且是否有利于提高人们生活质量。这对于我们每个人来说都是一个巨大的挑战，也是一个无限可能性的时代。
