由中國社會科學院工業經濟研究所、騰訊研究院共同研究編制的《“人工智能+制造”產業發展研究報告》認為，放入“人工智能”的“智能化”過程，與過去制造業追求“自動化”的過程實際上有本質的差異。

該報告主編、中國社會科學院工業經濟研究所研究室主任、研究員李曉華為，自動化追求的是機器自動生產，本質是“機器替人”，強調大規模的機器生產。而智能化追求的是機器的柔性生產，本質是“人機協同”，強調機器能夠自主配合要素變化和人的工作。 因此，“人工智能+制造”未來所追求的，不應是簡單的“機器替人”，而應是將工業革命以來極度細化，甚至異化的工人流水線工作，重新拉回“以人為本”的組織模式，即讓機器承擔更多簡單重復甚至危險的工作，而人承擔更多管理和創造工作。李曉華表示，“人工智能+制造”必然走向平臺模式。互聯網的普及和發展催生了“平臺模式”，平臺內信息傳播的速度大大增加、交易成本大大降低，有效促進了經濟效率的提升。近幾年，互聯網的這個模式逐漸擴展到了各行各業。對于制造業而言，這個模式就是“工業互聯網平臺”。

未來“人工智能+制造”的實現的重要基礎就是工業互聯網平臺，由這個平臺為產業提供通用的算力（工業云計算和邊緣計算）、算據（工業大數據）和算法（工業人工智能）能力，從而推動整個產業的轉型升級。根據調研公司的數據顯示，這三部分代表的全球工業互聯網平臺市場規模占整體“人工智能+制造”的比例，將從 2016 年的 24%增長為 2025 年的 36%，達到 2600 億美元。

互聯網經過數十年發展，已成為信息革命的中堅力量，也是當前人工智能技術發展的領航者。其連接、數據、云、算法和安全等五方面的經驗與積累，能夠有效支持其推動人工智能與各產業結合落地。

李曉華認為，對“人工智能制造”而言，目前互聯網助力的典型場景主要有以下三類。產品注智，從軟件到硬件的智能升級。互聯網可以將其人工智能算法，以能力封裝和開放方式嵌入到產品中，從而幫助制造業生產新一代的智能產品。如谷歌開發出專用于大規模機器學習的智能芯片 TPU、騰訊 AI 開放平臺對外提供計算機視覺等 AI 能力、亞馬遜推出內嵌人工智能語音助手的智能音echo等。

服務注智，提高營銷和售后的精準水平。互聯網可將利用其人工智能算法，造企業提供更精準的增值服務。一是售前營銷，以人工智能進行用戶側需求數據的多維分析，實現更實時、精準的廣告信息傳遞。二是售后維護，以物聯網、大數據和人工智能算法，實現對制造業產品的實時監測、管理和風險預警。如三一重工結合騰訊云，把分布全球的 30 萬臺設備接入平臺，實時采集近 1 萬個運行參數，利用大數據和智能算法，遠程管理龐大設備群的運行狀況，有效實現故障風險預警，大大提升了排障效率并降低維護成本。生產注智，增強機器自主生產能力。互聯網可幫助制造企業，將人工智能技術嵌入生產流程環節中，使得機器能夠在更多復雜情況下實現自主生產，從而全面提升生產效率。目前主要應用在工藝優化、智能質檢等領域。

該報告從概念、現狀、影響和對策等方面，對人工智能與制造業融合發展進行了系統性研究，重點分析了互聯網的資源與能力，為更好發揮互聯網的作用指出了方向。