人類的偉大在於：很多事情想到就能做到，我們將今天科技的發展現狀與昨日科幻電影和小說裏的無盡想象對比即可知道。提到智能製造，對它的構想恰恰就或多或少描繪了未來的工業圖景。無需贅言，大數據、雲計算、物聯網、仿真、虛擬現實、工業機器人、機器視覺、人工智能等將繼續成為人類通往智能製造的必過關卡，但相信以我們的智慧這些必然最終都會成為一塊塊通往彼岸的墊腳石。以下是有關智能製造的六大技術新趨向。
1.混合雲技術應用持續增長
企業向雲端過渡，已經不再局限於單一雲模型，他們期望利用可靠的公有雲服務與私有雲結合，構建適合自身業務需要的混合雲。因為混合雲的靈活性、數據的快速恢複性以及可確保特定數據的安全性，越來越多的企業選擇部署這一模型。混合雲技術的增長初見端倪，主要顯現於新興廠商和廠商的收購之中。IBM收購Cleversafe來支撐其混合雲技術。Cleversafe是較早期的存儲廠商，IBM將Cleversafe的技術打包進BIM的雲業務單元中;EMC目標定位於大型混合雲客戶，如北德克薩斯大學、醫療分析公司Inovalon等，EMC從其它存儲組合中抽取了資源，VMware和其它公司在EMC的保護傘之下，加強了Federation Enterprise Hybrid Cloud混合雲解決方案。
2.工業物聯網網絡標準持續演進
工業物聯網(IIoT)預示一個由日益智能化且超級互連的設備和基礎設施構成的世界，其中智能機器、交通運輸係統和電網將具有各種嵌入式傳感、處理、控製和分析功能。時間敏感網絡(TSN)新標準出現，旨在解決現有網絡一些缺點，新的TSN標準將會帶來帶寬、安全性、互操作、延遲和同步等好處。
3.智能工廠發展著重突破MBD技術、物理仿真引擎係統架構、仿真模型
隨著三維數字化技術的發展，傳統的以經驗為主的模擬設計模式逐漸轉變為基於三維建模和仿真的虛擬設計模式，使未來的智能工廠能夠通過三維數字建模、工藝虛擬仿真、三維可視化工藝現場應用，避免傳統的“三維設計模型二維紙質圖紙三維工藝模型”研製過程中信息傳遞鏈條的斷裂，摒棄二維、三維之間轉換，提高產品研發設計效率，保證產品研發設計質量。未來我國應著重突破MBD技術、物理仿真引擎係統架構、仿真模型三個環節。
4.未來的5G將擁有更多應用場景選擇
去年，國際電信聯盟(ITU)舉行了工作會議，公布了5G技術標準化的時間表。根據會議提出的IMT-2020計劃，5G標準將於2020年製定完成，並從2016年起開始逐步定義5G的技術性能要求。有專家表示，5G較4G通訊擁有更多應用場景選擇，例如低功耗的萬物互聯，高可靠性、低延時的應用，像智能駕駛場景對射頻前端的要求更高。5G移動寬帶具有更高的速率。在5G的頻譜方麵，低頻主要用於廣域的覆蓋，高頻用於熱點覆蓋。在愛立信對5G提出的五大應用場景及實現途徑中，有一點與智能製造密切相關。
對遠程設備進行緊急控製：該5G應用場景主要包括五個子場景：
(1)對重型機械的運行進行遠程控製;
(2)工廠自動化;
(3)對生產設備與流程進行實時監控;
(4)智能電網;
(5)遠程手術。
5.工業機器人發展新趨勢
隨著機器人技術的成熟，製造商和最終用戶已經開始探索如何超越最初的戰略優勢。工業機器人目前的發展趨勢包括：對高可靠性和生產率的、具有成本效益的機器人的需求;用於高性能應用機器人，例如水射流和激光切割、物料輸送、電弧焊接、膠合、去毛刺和倒角等，其控製策略不同於裝配;協同機器人協調工作，兩個或者多個機器人一起處理由第三個機器人持有的工件，例如，電弧焊接;機器視覺引導的機器人控製，機器視覺係統根據自己的“所見”來控製機器人軌跡，例如，抓取和排列操作;能夠滿足功能安全的機器人，這對於自動防故障操作和人機協同非常重要。
6.可穿戴技術走進企業市場
當前，可穿戴技術主要停留在個人消費市場，而明年將逐漸走進企業市場。在一項測試中，物流公司DHL為員工配備了智能眼鏡，結果使商品挑揀效率提高了25%。Juniper Research在報告中稱，智能眼鏡將率先走進企業市場。隨後，其他可穿戴設備也將陸續跟進。
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