人工智能（AI）技術(shù)近年發(fā)展迅速,，其中AI結(jié)合自動化可能成為未來驅(qū)動下世代智能工廠的動能,，同時透過創(chuàng)新與人機(jī)協(xié)作,，或可解決長久以來人類對于就業(yè)機(jī)會被機(jī)器人取代的焦慮，現(xiàn)今全球新一代智能工廠主打節(jié)能,、省錢及對環(huán)境友善,，雖然還有改進(jìn)空間，但儼然已成為無可避免的時勢所趨,。

　　據(jù)報導(dǎo),，近期一份研究報告指出，有75%的制造商不是已有智能工廠施行計畫,，就是正在規(guī)劃當(dāng)中,，預(yù)估到了2021年，智能工廠將再為全球經(jīng)濟(jì)注入額外1.5兆美元金額規(guī)模,。

　　雖然AI對于現(xiàn)代化智能工廠的發(fā)展發(fā)揮重要作用,，但制造商若要最大化工業(yè)4.0的利益，仍需平衡引進(jìn)自動化機(jī)器學(xué)習(xí)后,，對勞動就業(yè)機(jī)會形成的損害,，因為自動化機(jī)器學(xué)習(xí)雖可優(yōu)化營運并提高工廠產(chǎn)能，但也常伴隨著勞動工作流失或勞工被迫適應(yīng)新制程,，以求生存的挑戰(zhàn)與爭議,。

　　即使如此，仍有部分智能工廠在導(dǎo)入自動化機(jī)器人下,，仍可創(chuàng)造新的人類就業(yè)機(jī)會,，協(xié)作機(jī)器人（Cobots）能夠與人類勞動者同時處在廠房中協(xié)同工作。實際上協(xié)作機(jī)器人早已融入美國勞動生產(chǎn)過程中,，除了可代替人類執(zhí)行危險任務(wù),，還可收集并分析數(shù)據(jù)資料、自動產(chǎn)出報告,，并可針對改善制程提供可行建議方案,。

　　這類協(xié)作機(jī)器人以機(jī)器視覺（Machine Vision）相機(jī)技術(shù)，達(dá)到能隨時與人類協(xié)作的安全性,，這類技術(shù)可協(xié)助機(jī)器人在產(chǎn)在線不斷偵搜肉眼所無法發(fā)現(xiàn)的細(xì)微劣損,，也可設(shè)定成避免碰撞或傷害人類，如同自駕車般,。有些機(jī)器人還能執(zhí)行更進(jìn)階的任務(wù),，諸如預(yù)測性維護(hù)與質(zhì)量控管。其它方面,，目前發(fā)展最成熟的機(jī)器人已可透過邊緣運算（Edge CompuTIng）及物聯(lián)網(wǎng)（IoT）與其它計算機(jī)串連,，分析龐大的資料組，并讓生產(chǎn)力進(jìn)一步提升。智能工廠的好處是能善用策略規(guī)劃,、依數(shù)據(jù)分配資源并利用機(jī)器學(xué)習(xí),、AI及自動化來降低成本并提高獲利，同時強(qiáng)調(diào)節(jié)能永續(xù)發(fā)展及注意環(huán)境保護(hù),。

　　近年智能工廠更突破材料限制,，強(qiáng)化其性能，讓半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)良率提升30%,，需求預(yù)估準(zhǔn)確度也可獲得改善,，進(jìn)而降低整體消費能源成本，且透過集成模型與進(jìn)階算法,，可提高25%庫存周轉(zhuǎn)率,，測試與校準(zhǔn)時間也降低35%等。

　　多數(shù)轉(zhuǎn)型智能工廠的成敗,，取決于勞動者是否有擁抱改變的意愿,，但在工作可能不保的憂慮前提下，通常一般人不會愿意改變現(xiàn)狀,，不過這股趨勢已勢不可擋,，因為導(dǎo)入自動化與AI轉(zhuǎn)型成智能工廠模式,，已成為企業(yè)要提升競爭力的關(guān)鍵所在,。