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第四次工业革命提出力求实现制造业信息化技术向产业转型，即实现智能制造。智能制造主要研究内容包括三个方面：“智能工厂”、“智能生产”和“智能物流”。智能制造研究的是生产系统和生产过程的智能化，实现了对生产布局方式的网络化和精细化管理。智能制造主要涉及到企业整体的生产物流管理，人机交互，以及3D技术在工业生产过程中的应用。智能化物流主要通过互联网、物联网、物流网等，整合物流资源，充分发挥现有物流资源供给者的效率，而需求者，则能迅速获得服务匹配，得到物流支持。通过数据流自动化技术，实现了从规模经济向范围经济的转变，并在成本上实现了异质化、定制化，实现了工业信息化。它的实质是互连、数据、整合、创新和变革。
尽管智能制造不能简单地归结为人工智能(AI)+制造，但智能制造与传统制造的不同之处可能归结为人工智能与人类对世界的不同认知方式。
人用语言/文字思考，通过理论假设建立世界如何运作的模型，然后再根据样本数据分析来验证模型的正确性，并试错证伪，最终形成一个被称为“科学”的庞大知识体系。这个背后，是无数的菁英科学家和哲人志士对于数据/现象背后因果关系的不懈努力。尽管也有许多人认为，数据/事物非常复杂，而用人类有限的思想来否定因果是徒劳的。
在现在和未来相当长的时间里，只有在基于因果推理和具有自由意志的AI出现之前，基于算法和数据(或加上算力)的AI才能处理相关性。不同于因果关系，它只量化变量之间的数据关系，而不关注“为什么”，通过相关性确定变量之间的联系(强相关/弱相关)来分析和预测数据。
在因果关系占主导地位的传统制造业中，这种后知纠错模式通常是“出现/发现问题-分析原因-解决问题/总结经验”；而我们所期望的智能制造，则是能够通过算法处理和数据分析，实现预知-判断-判断模式。
