当今人类社会面临很多的挑战，比如保护主义盛行、自然灾害频发、恐怖袭击、社会动乱等许多问题。这些问题来源于社会两极分化、大国争霸、人类的偏见、新技术难以驾驭等等原因。然而，当今的人类在面临挑战时也有了更多的韧性。例如，虽然这两年新冠病毒在全球造成了极大的影响，但相比人类历史上面临的流行病，目前的人类社会有了更多的应对方法。年的西班牙流感在三年内估计造成了5千万到1亿的死亡，而以来的新冠病毒则造成了全球400多万的死亡。
人类社会的韧性能够抵御各种灾变，并帮助人类在灾变后恢复。而每一次灾变之后，都会引起世界上的学者研究人类社会的韧性。比如，“911事件”之后有人研究如何应对社会极端事件，年金融危机之后有人研究如何保护信用体系，现在又有很多人研究如何保护网络安全等等。
一个社会、一家公司如果要获得韧性，就需要具有创新、布局、应变的能力。
而智能制造其实主要也是围绕这三个部分。
创新
“我们都知道创新本身是发展的引擎。而一个产品不可能永远领先，创新永远有新东西产生。你只要一停别人就有机会超过你，而且变化的速度越来越快。”
以通信为例，以前在90年代，打得去公用排队。当时的公司很好赚钱，没有动力去开发新技术。这个技术其实都是美国公司最先发明的，但由于公司的保守，自己反而发展不起来，后来也给了别人超越的机会。“技术发明就是这样，你得去发明，第二你还得去推动它。”
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创新包括很多部分，比如产品设计创新、制造技术创新、供应链与市场创新等。例如，大疆无人机是一个设计创新的典型案例，其设计方面的突破使得其抗风能起非常强，这方面能做到全球。
目分之二的专利与制造有关。以前的制造往往依靠模具生产，而精密模具或者大型模具都非常昂贵。而现在无模成形的技术则不需模具、步进成形（步进电动机是一种将脉冲信号变换成相应的角位移、线位移的电磁装置,是一种特殊的电动机，一般电动机只能连续转动的）。其优点是特别适用于样品或者小批量生产，缺点则是效率低、进度有待提高。
研究团队把这项技术越做越大，从50kn的高速步进成形机，一直做到了kn的步进弯板机。
布局
在布局方面，现代的企业一方面依靠硬性的质量管理系统，一方面也融入了柔性的生产体系。相比之下，古代的大型工程则只能依靠硬性的质量控制和责任制，比如金字塔和长城。
“我们国家的质量管理系统相对来说不够健全，管理理念有待提高。我们有一大堆的产品质量标准。这个理念非常重要，不只是在最后测一下，而是在每一个步骤都去检查。如果你每一步都行，后来就算有问题也很容易纠正。如果最后才发现有问题就不容易解决。”
那么，“我们制造如何引入柔性呢？在可以变的、有变数的地方进行布局。柔性布局思想则是将应变机制植入制造系统。”
为了在制造生产中引入应变机制，传统的方法是多台机床并行或者堆栈。“如果排队的人太多，我就多开几个窗口。那生产也一样，机器少我就多买几台。而堆栈什么意思呢？比如说零部件可能要多买点放在仓库里面，那堆栈的话可以不堆在一个仓库里，可以堆在多个仓库，甚至是远程的仓库里。”。
现在的新的柔性方法则是使用可重构机床、可移动堆栈，以及数学方法进行动态规划和仿真实验。
应变
现在的应变实际上就等于工业人工智能。工业人工智能也是目前制造业的特点。“我们都知道工业4.0，那4.0其实就是智能。”。
现在工业人工智能也带来一些挑战，比如数据安全和数据孤岛等问题。首先，现在各公司的数据是不容外泄的，无法分享，各自的数据也不完整；并且由于数据采集能力有限，无法获得完整的数据。另外，现在很多时候只有大量正常运行时的数据，故障数据很少，并且许多故障的数据也无法获得。
在生产过程中的应变分为三个步骤：首先通过硬件和软件收集和处理信号，然后通过建立模型预测，最后是通过一定的方法进行控制决策。智能制造系统的构建也分为相应的三层：层是各种装备集成、数据采集；第二层是数字孪生，包括型号处理，统计分析以及质量控制；第三层则是发掘深层问题，比如监控诊断、发现问题根源、优化系统设计并持续改进。
“其实智能制造最重要的还是第三层，这才是人工智能的关键所在，这个也就是韧性。”。
人工智能算法
人工智能核心是算法，算法的目的是从观测数据中学到尽可能多的知识。“如果人工智能是一个大饼，其中的机器学占80%。机器学的目的是从数据中学到尽可能多的东西。”
最新的算法是一种“自我专注学”。还有对比学，变分自编码器，及对抗神经元网络等，“每一种都可以做一些有意思的事情”。
以对抗神经元网络算法为例。这个算法最早可以追溯到斯坦福大学的bradleyefron教授，然后经过了很多代人持续的改进。这个算法把数据进行重复的抽样、组装、分析。“后来一篇文章用这个算法模拟出一个人衰老过程的图像，当时大家看了之后都很震动，原来人工智能能做这样的事情。”
像这样的算法，现在实际上是开源的，并不像大家想象的那样受到专利保护。“所以一时间运用这个神经元网络的文章数以万计。你都不用懂它，你直接用就可以了。”
现在比较流行的一种算法是深度学，这也是神经网络的一种。“如果我们有足够的数据，可以不用对抗的方法，直接用深度学的方法就可以了。很多人都说，深度学是人类数学上第4次革命。只要一个足够大的网络，那几乎所有问题一定可以解决，因为现在的计算能力非常强。”不过，在现实中也会遇到数据孤岛的问题，因此这时还是要用对抗神经元网络的方法。
人是一个有生老病死的生命体，而人工智能是一个机器，一个算法，它可以无限地学下去。不过目前人工智能的“智能”和人的“智能”其实还差得比较远。
关于人工智能对于未来生活的影响，这个问题难以预测：“20年前谁会想到现在的变成这样？”不过人工智能将成为不可或缺的工具，而且这项技术无法封杀。
制造业数字化转型
随着消费者个性化需求的增加，为了满足消费者的需求，小家电制造商不得不面对小批量、多品种的生产模式，这对生产线的要求越来越高。由于机器人的易用性、高精度和部署，越来越多的制造商选择使用机器人代替手动或专用机器进行自动升级。
可以通过简单的编程控制机器人本体，限度地替代手工作业，解放劳动力，提高生产效率和产品质量，完成生产线的二次部署。广泛应用于小家电的堆垛、装卸、冲压、切割、焊接等工序，实现了多元化、兼容、高度自动化的生产线。
