目前該技術已在各垂直領域陸續投入應用，例如醫療保健領域用來管控急診室的等待時間及患者流量、建筑業遠程監控并降低營運成本、能源產業的實時監控及輸配調控等。
在數字化浪潮的驅動下，大數據、云計算、人工智能等新一代信息通信技術與制造業的融合逐漸從理念普及走向應用推廣，制造業智能化、柔性化、服務化、高端化轉型發展趨勢愈發明顯，對高性能、具有靈活組網能力的無線網絡需求日益迫切。
隨著物聯網、人工智能、大數據、云計算等技術的不斷發展，以及工業4.0的推行與變革，越來越多的企業開始加速推動智能化轉型。當下，大量的企業組織在智能制造能力和成熟度方面還處于初級階段，在深化和推進智能制造的過程中還面臨著諸多困惑和挑戰。
智能制造成為影響未來經濟發展過程的制造業的重要生產模式。智能制造系統是智能技術集成應用的環境，也是智能制造模式展現的載體。
在整個智能制造中的層次架構來看，通過數字建模將整個制造的物理系統在數字世界對應的模型，然后，通過邊緣層進行實時的數據采集，將生產的現狀反饋給信息系統，在測試驗證、運行、維護的各個階段，都可以在虛擬系統中對制造的工藝、參數、策略進行優化。
5G、IoT、邊緣計算、人工智能、工業互聯網等技術的“核聚變”，加快了新一輪產業變革的步伐，促使智能制造進入到了數字化轉型的新階段。在這個新的階段，推進智能制造要把握實施“六個協同”的策略。
就制造業轉型智能制造，相關業者認為，從現場的數據采集規劃開始、邊緣運算架構的搭建，一直到完整解決方案的提供，如果沒有工業大數據支撐，結果可能會有極大的差異。
工業智能化程度，一方面是提高我國制造企業的創新能力，促進行業標準化、模塊化、系統化的發展，降低生產成本，提升產品質量，從而擴大市場；另一方面以點帶面通過推動運用智能設備來改造提升傳統制造業。
產品智能化是當今計算技術發展的一個新的重大趨勢。計算技術發明的初衷是為了科學計算。而后，發展為支持人類各種業務活動的信息處理和傳播，即業務計算。業務計算的覆蓋范圍已經比科學計算要大得多。
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