人工智能（AI）是27个计算机科学学科的重要分支。它的核心目的是使用机器模拟人的思维过程，然后替换人来完成相应的任务。作为研究机器智能和智能机器的综合学科，它涉及综合技术学科，例如心理学，认知科学，思维科学，信息科学，系统科学和生物科学。它涉及知识处理，模式识别，自然科学等。在语言处理，游戏，自动定理证明，自动编程，专家系统，知识库和智能机器人等许多领域都取得了实际成果。目前还没有公认的人工智能定义，可以概括为研究人类智能活动的规律并构建具有某些智能行为的人工智能系统。从特定应用的角度来看，工业领域的人工智能技术可以大致分为两类：一类是与传统自动控制有关的商业和技术领域，指的是使用设备或设备使工作状态达到一定状态机器，设备或生产过程的参数；或根据预定规则自动运行；另一种是通过使用人工智能模型算法，例如对企业在生产和服务过程中积累的历史数据进行深度学习，来发现数据的内部规律和新价值，以改善设计，工业业务联系等生产和服务。工业互联网将为人工智能技术提供广阔的发展空间。根本原因是传感器生成的数据为人工智能技术提供了各种数据输入，并提供了无限的想象力应用场景。从工业数据收集的角度来看，人工智能技术的应用可以将所有类型的设备升级为具有“自适应能力”的智能设备。并主动感知环境的变化，并可以根据感知到的信息调整其运行模式，以使其处于最佳状态。包括：（1）环境适应性：它可以根据自身的工作环境（例如温度，湿度，电流，电压）通过可用的手段（调节速度，功率，高压保护等）保持正常运行，并适应对环境。优化。此功能表示为设备在不同环境中工作的能力。 （2）功能的自适应：意味着可以根据受控对象的突然情况和外部环境（例如斜坡，冲击，压力，等等）对象正常操作和使用，并保证安全。此功能表示为各种环境和场景下设备性能的差异，例如性能水平。人工智能技术在工业互联网领域的发展趋势概括如下：跨媒体智能，基于工业互联网领域特定应用开发的跨媒体人工智能技术，例如机器视觉在工业互联网中的应用。人机对话的应用包括在复杂声场环境中的语音识别，在工业Internet特定生产场景中的语义理解以及将两者结合在一起的人机对话和信息搜索系统。人工智能和边缘计算的结合。未来，人工智能应用将渗透到各种场景中，其中与网络集成是重要的趋势。人工智能需要与特定的应用场景和边缘计算需求紧密集成。