人工智能如今应用越来越广泛。在大多数情况下，健壮和自适应的人工智能可以为人类的专业知识提供补充，而不是完全取代人类。人工智能在工程设计和机器任务领域的应用就是这样一种情况。
　　人工智能和机器学习正在改变人们设计机器和产品的方式，使工业设备更加精确和高效，并为工程师提供了优化和自动化工作流程的方式。
　　用人工智能进行生成设计
　　生成设计是人工智能在机器和通用产品设计中令人兴奋的应用。在这里，人工智能根据一组用户指定的标准设计新产品，或智能地优化现有产品以增加稳定性、耐用性或效率。例如，产品设计者可以指定在最终设计中使用的很大原料量或其很小强度公差。然后，这个算法会找到满足这些条件的多个有效且可行的设计。
　　生成式设计的应用已经非常广泛，包括设计汽车车身和发动机零件以提高燃油效率，延长使用寿命。由于工作流中包含了生成性设计，一家公司使用智能设计来减轻关键部件的重量，同时提高其热管理性能。
　　人工智能与循环经济
　　预计到2025年，全球人工智能市场价值将达到590亿美元。这一增长的一个重要原因是，经济的重要部分正在以精益和智能为核心从上到下进行重新思考和重组。
　　每个行业都须变得更加节能，减少材料浪费，并且在生产新产品时要更加谨慎和经济。客户需要这些东西，全世界也都要求良好的环境管理。
　　这是“循环经济”的核心，麦肯锡公司将其描述为“增长与有限资源的消耗逐渐脱节”的一种。他们的研究发现，在欧洲广泛采用循环经济原理可以帮助经济复苏。到2030年，欧洲市值将达到1.8万亿欧元，约合2万亿美元。
　　以人工智能为主导的产品和机器设计可利用大数据，帮助企业实现重大的财务和其他收益：
　　•大数据允许企业收集他们的人工智能工具所需的洞察力，以便随着时间的推移进行更智能的设计迭代。
　　•将用户和售后市场数据集纳入智能产品设计，有助于使工业机器和复杂的消费级产品更易于用户使用、更持久或更易于翻新和转售。这意味着更少的电子产品和其他物质垃圾在垃圾填埋场出现之前被填埋。
　　•工业设备和企业规划平台受益于从供应商、客户和更广泛的行业收集的数据，以便就如何分配资产、何时以及生产什么来满足需求做出更多的战略决策。
　　具有自我意识的工业机器
　　人工智能使自我监控机器成为现实。工业生产传送带、自动导引车辆、机械臂和其他工具正在从头开始重新设计、数据收集和智能内置。
　　关键在于现代传感器的质量和价格可承受性。传感器是生产设备和自动车辆收集信息并形成周围情况的图像的方式。这对提高工业设备和机器人的安全性以及机器人的能力具有巨大的意义。
　　其中很重要的一项工作就是将机器视觉转化为对零件进行质量和安全检测的任务。
　　另一个原因是机器学习比人类单独学习能更好地发现未来失败的预测因素。当机器运行时，传感器数据可以随时发现并标记诸如温度波动、异常振动和污染物的存在。这就要求在维修项目变成设备故障或产品缺陷之前开始注意它们。
　　改进的协作机器人
　　除了传感器驱动的自我意识制造设备外，人工智能还有助于使协作机器人与人类同行一起变得更安全、更有用。
　　人工智能的改进使得机器人系统能够在承担大部分物理风险的同时，安全地与人类一起执行危险任务。焊接重型部件只是一个例子，预计到2022年及以后，焊接行业将出现工作短缺，这使其成为这项技术的主要目标。
　　在这里部署智能机器是一种将现有人才转移到更高复杂度和更高报酬的工作，或者更安全但更精致的工作的方式，同时可能节省大量成本和材料。
　　这也适用于配送和制造设施，这些设施要求安全、高效地搬运大量材料或在客