「只有大型工廠才須關心工業 4.0」，這種似是而非的觀念一直是個謎思。事實上，在市場變動迅速、客制化需求高漲、競爭界限模糊的今天，傳統工業思維已現左支右絀窘態；轉型智能工廠，說直白些，只是為了避免被攔路搶單或增加爭取商機的籌碼罷了！退而求其次，至少能延長設備壽命、降低停工損失、提升稼動率，以最小成本創造最大效益。工業 4.0，不僅重塑了制造端的生態系統，更徹底改寫了市場交易的游戲規則！
著眼于可預測性、以便及早因應，以深度學習 (Deep Learning) 為首，正悄悄進駐智能工廠，而類神經網絡、機器學習和人工智能亦伺機而起；讓 GPU 運算頓時成為超閃亮明星。從經驗到數據，從預測到設備管理，工業4.0 也是一種集結傳感器、物聯網和大數據等既有技術的融合型創新，進而催生新的整合系統、商業模式和價值鏈。工業4.0 的主旋律在虛實整合系統 (CPS)，期透過將制造設備智能化并鏈接物聯網 (IoT)，實現預測性維護保養與機器設備服務化。
一直以來，科技研發人員都在努力讓機器變得更加聰明；大到工業生產、小到家庭應用，越來越多智能化的機器設備正在改變我們的生活。人類在智能化技術線路上取得的這些成就，引爆新一輪科技革命和產業革命，傳感器、大數據、物聯網等先進概念和技術匯聚起大量資源和科技精英，新的制造模式和商業模式正在發展壯大。另一方面，AI 正在讓工業機器人適應復雜的工作需求，以更低的使用和維護成本，配合制造系統的智能化升級，為制造業者提供客觀的效率和潛在利潤，這使其市場發展十分迅速。
在北美，工業機器人的銷量逐年上升，預計 2017 年將有 4 萬臺，10 億美元級別的銷售額，僅汽車市場在 2017 年上半年就成長了 55%。在中國，最近幾年工業機器人銷量年均成長 35%，2016 年生產 7.2 萬臺工業機器人，2017 年更是成長為全球最大的機器人應用市場。當然，以制造業體量來看，工業機器人市場仍然非常微小，世界范圍內只有 32 個上市的機器人公司，工業 4.0 的進展速度也沒有預期那么快，但是，毫無疑問，裝備了新一代 AI 和深度學習技術的工業機器人，仍是這一波潮流的主角。
著眼于可預測性、以便及早因應，以深度學習 (Deep Learning) 為首，正悄悄進駐智能工廠，而類神經網絡、機器學習和人工智能亦伺機而起；讓 GPU 運算頓時成為超閃亮明星。從經驗到數據，從預測到設備管理，工業4.0 也是一種集結傳感器、物聯網和大數據等既有技術的融合型創新，進而催生新的整合系統、商業模式和價值鏈。工業4.0 的主旋律在虛實整合系統 (CPS)，期透過將制造設備智能化并鏈接物聯網 (IoT)，實現預測性維護保養與機器設備服務化。
一直以來，科技研發人員都在努力讓機器變得更加聰明；大到工業生產、小到家庭應用，越來越多智能化的機器設備正在改變我們的生活。人類在智能化技術線路上取得的這些成就，引爆新一輪科技革命和產業革命，傳感器、大數據、物聯網等先進概念和技術匯聚起大量資源和科技精英，新的制造模式和商業模式正在發展壯大。另一方面，AI 正在讓工業機器人適應復雜的工作需求，以更低的使用和維護成本，配合制造系統的智能化升級，為制造業者提供客觀的效率和潛在利潤，這使其市場發展十分迅速。
在北美，工業機器人的銷量逐年上升，預計 2017 年將有 4 萬臺，10 億美元級別的銷售額，僅汽車市場在 2017 年上半年就成長了 55%。在中國，最近幾年工業機器人銷量年均成長 35%，2016 年生產 7.2 萬臺工業機器人，2017 年更是成長為全球最大的機器人應用市場。當然，以制造業體量來看，工業機器人市場仍然非常微小，世界范圍內只有 32 個上市的機器人公司，工業 4.0 的進展速度也沒有預期那么快，但是，毫無疑問，裝備了新一代 AI 和深度學習技術的工業機器人，仍是這一波潮流的主角。
