人工智能也在工业生产过程中蓬勃发展，特别是在传统制造业。虽然机器人和制造自动化不是什么新鲜事，但是新一代机器人已在上一代机器人基础上有了重大突破，它们开始独立思考、做决策并且无需进一步编程便可自我学习。
目前使用的典型工业机器人能够通过程控方式非常精准地完成单项工作。然而，一旦生产线发生变动，这些机器人就需要重新编程，这是一项耗时且需要专业技术的任务。相比之下，基于人工智能的机器人可能具有“机器学习”能力，即通过练习和学习某项任务来重新自我编程。为实现这一目标，它们依靠深度神经网络来控制机械臂等部件。随着时间的推移，神经网络会改变机械臂的行为，并支持机械臂接近最终目标的动作，比如拾取特定物品。通过让大量机器人协同工作，然后分享它们学到的知识，也可以加快学习过程。
未来的发展趋势很可能是工业机器人不再受到当前安全因素的束缚，而是在车间内自由执行日益复杂的任务，并与人类工人进行互动和协作。这为采用
人与机器协同工作的混合型场景开辟了道路。根据市场情报咨询公司 IDC的数据，到 2020 年，全球 2000 家最大的制造企业中约有 60% 的工厂车间工人将与机器人、3D 打印、人工智能、人工现实或虚拟现实等支持自动化的辅助技术一起工作。
比如瑞典-瑞士 ABB 公司的YuMi 机器人，有两个手臂，具有人工智能、传感器和摄像头，能够与人类合作执行相当精细的任务。
未来的这位同事看起来怎么样?ABB 的 YuMi 机器人是世界上第一款真正的协作式机器人，让机器人走出牢笼。
要在制造环境中实现人工智能和机器学习，必须利用金属加工刀具、采矿设备、工人设备和数据库等各种输入源分析大量数据。这使得人工智能可以全盘考虑历史、实时和预期操作，并能控制矿厂或工厂内互连传感器和机器人组成的庞大网络。这样的配置方式被称为工业 4.0 或智能工厂。
笼内机器人 – Scania 位于瑞典奥斯卡港的驾驶室生产厂由 283 台高科技机器人进行操纵。
虽然人工智能在工业领域仍处于初期阶段，但其发展趋势十分迅猛。例如，今年早些时候，ABB 和 IBM 宣布将通过 ABB 在机器人和自动化方面的专业技术与 IBM 的人工智能 Watson 技术相结合，来共同加快该领域的发展速度。
这种合作将促使 Watson 分析实时的生产图像，帮助找出产品缺陷。目前，这种质量检查是通过低效且易出错的手动方式来完成的。采用人工智能之后，有望在增加生产线流量的同时，通过质量控制专家的更快干预来提高准确性和一致性。
智能化客户服务
除了智能机器人，制造公司还在考虑在其他领域部署人工智能。在面向消费者的领域中，“聊天机器人”正在普及，这种机器人让客户服务变得更加高效和友好。
聊天机器人是使用人工智能与人类进行自然交谈的计算机程序。许多公司采用这种机器人为客户或员工提供帮助和协助。
山高正在研究在其客户界面使用聊天机器人的可能性，以便改进和加快日常查询服务。
山高电子商务解决方案负责人 Brent Wilkinson 表示：“我们正在探讨和评估各种方案以及此类机器人如何能与我们的其他系统更好地协作，同时还具备学习和成长的能力。”聊天机器人可以应对大量相对简单和常规的查询，让客户服务人员有更多的时间来处理更复杂的问题。