当前我国制造业正处于从传统生产模式向数字化、网联化、智能化的新发展阶段。在我国致力于碳中和的战略背景下，智能制造的发展是我国实现碳中和的关键，也是我们从制造大国走向制造强国的重要一步。一方面，人工智能赋能制造业能通过提高良率、降低原材料损耗等方式降低生产成本，减少碳排放；另一方面，人工智能可通过全自动化、动态监控等方式提高各生产环节的效率，由此实现降本增效，双重发展。我们认为，AI赋能制造业，主要体现在五个环节：1）设计端，仿真系统提升研发效率；2）生产端，智能机器人提高生产效率；3）运维端，AI算法智能预测；4）检测端，机器视觉增强检测精准度；5）物流端，智慧物流提升运输配送效率。
设计端：我们认为，随着我国进入创新型国家行列，正向研发过程会要求工厂以数字化方式为物理对象创建虚拟模型，来模拟其在现实环境中的行为。在设计过程中，基于数字孪生及人工智能等技术的设计仿真可通过避免重复进行物理原型测试并改进质量，降低产品设计研发成本。
生产端：制造业生产模式正快速从少品种、大批量向多品种、小批量转变。我们认为，基于大数据、机器视觉等技术，制造业可通过装配协作式机器人、上下料机器人等实现智能化与协作，提高生产过程的柔性和效率。
运维端：我们认为，基于算法和大数据分析等技术对设备和物料情况进行规划并进行事前预测性维护，有助于提高生产制造过程的稳定持续性，避免宕机带来的损失，降低设备运营和维护成本。
检测端：传统的检测环节通常由人工完成，存在检测效率低、识别错误率相对较高等问题。我们认为，AI+机器视觉的检测方案有良好的延展性、统一的标准及较高的定制化程度，能够减少人力成本、提高检测效率。
物流端：我们认为，智慧物流有望引领供应链变革。智慧物流是具有分析决策和智能执行能力、高度智能化和自动化的物流系统，通过信息流与物品流的快速高效流转，实现降本提效。目前，人工智能技术已逐步在物流领域实现商用落地，我们认为未来有望拓宽更多应用场景。