在智能製造的大趨勢下，未來對於製造業有深入影響的技術有：1.燃料電池汽車；2.下一代機器人；3.可循環利用的熱固性塑料；4.精密基因工程技術；5.增材製造技術；6.自然發生的人工智能；7.分佈式製造技術；8.神經形態技術；9；能夠“感知和躲避”的無人機；10.數字化基因組。
1.燃料電池汽車
燃料電池汽車也可以算作電動汽車，但你可以在五分鐘內給電池灌滿燃料，而不是等上幾個小時來充滿電。燃料電池汽車也是電動汽車，只不過“電池”是氫氧混合燃料電池。和普通化學電池相比，燃料電池可以補充燃料，通常是補充氫氣。一些燃料電池能使用甲烷和汽油作為燃料，但通常是限制在電廠和叉車等工業領域使用。
2.下一代機器人
人機協作型雙臂YuMi機器人
新一代機器人就要到來，它們更智能，更靈活，更容易合作，更具有適應能力。這些機器人將會為工廠帶來巨大變化，有可能改變全球競爭格局。
目前用於生產的機器人大都體型巨大，它們一直揮舞的機器臂會對任何靠的太近的人造成危險。它們所能完成的工作也很有限，比如焊接、噴漆，或者吊裝重型部件。
最近進入工廠和實驗室裡正在研發的機器人屬於完全不同的類型。它們能夠跟工人並肩工作，且不會對工人造成危險。它們幫助組裝各種產品，大到飛機發動機，小到智能手機。很快，一些可輕鬆預先設定程序的機器人將用於生產，它們不再需要專家監視。
這些機器人不但會改變越來越多的產品的製造方式，還可能會徹底改變企業之間和國家之間的競爭格局。現在機器人越來越便宜，也更容易購買到，它們將能幫助小型製造商跟巨頭們面對面直接競爭。機器人能夠降低勞動力成本，美國等高薪酬國家將不必再把部分生產過程外包到中國、墨西哥等擁有廉價勞動力大軍的國家。
一些最新的機器人是專門為完成組裝消費電子產品這類需要細心和技巧的工作而設計的，這類工作現在大部分外包到亞洲由工人手工完成。現在至少有一家公司聲稱其機器人最終會在美國縫製服裝，接手血汗工廠裡最常見的工作。
波士頓諮詢集團（Boston Consulting Group）的高級合夥人哈爾•瑟肯（Hal Sirkin）說：“機器人將改變製造業的經濟算盤，人們將花費更少的時間追逐廉價勞動力。”
現在，工業機器人最常見於汽車廠——汽車製造業一直是採用機器人技術最多的行業——它們做的都是一些粗重活：重型吊裝、焊接、施膠和噴漆。大部分的最終組裝過程還有由人工來完成，特別是安裝小型零件和佈線等工作。
很快，機器人將能夠承擔一些需要靈活技巧的工作。
在法國克里昂的雷諾汽車製造廠，由丹麥Universal Robots AS製造的機器人正在將螺絲擰進發動機，特別是往那些人手難以夠著的部位擰螺絲。這些機器人運用1.3米長的、有6個旋轉接頭的機器臂來完成工作。它們還要確保所有部件都安裝妥當，並檢查確保使用了正確的部件。
目前的機器人有若干變化趨勢。其中一個趨勢是，它們變得越來越輕。雷諾使用的這些機器人只有大約29公斤，可以輕易移動到另外一個地方重新安裝。雷諾從Universal Robots購入了15臺機器人，並打算在年底之前增加一倍。
科研人員希望研發出更多可以輕鬆安裝和隨處移動的機器人，企業不再需要花重金購買固定到地面的工具和設備。有了這些機器人，製造商就不用花大量時間和資金重新改造工廠就能生產出小眾或者客戶定製產品。佐治亞理工學院機器人研究中心主任亨裡克•克里斯滕森（Henrik Christensen）：“我們正在逐漸淘汰那些笨重的只能完成一件工作的機械和設備，轉而使用可以輕鬆改變用途的機器人。”
另外一個正在發生的大趨勢是：雷諾機器人“具有協作能力”，可以靠近工人工作。舊式工廠機器人用力揮舞鋼臂，人如果靠的太近就有可能被擊倒。這些協作機器人使用了聲吶、攝像頭或者其他技術，能夠覺察到周圍是否有人。如果有人靠近，它們就會慢下來或者停止工作，以免傷到人。
新一代機器人就要到來，它們更智能，更靈活，更容易合作，更具有適應能力。這些機器人將會為工廠帶來巨大變化，有可能改變全球競爭格局。
目前用於生產的機器人大都體型巨大，它們一直揮舞的機器臂會對任何靠的太近的人造成危險。它們所能完成的工作也很有限，比如焊接、噴漆，或者吊裝重型部件。
最近進入工廠和實驗室裡正在研發的機器人屬於完全不同的類型。它們能夠跟工人並肩工作，且不會對工人造成危險。它們幫助組裝各種產品，大到飛機發動機，小到智能手機。很快，一些可輕鬆預先設定程序的機器人將用於生產，它們不再需要專家監視。
這些機器人不但會改變越來越多的產品的製造方式，還可能會徹底改變企業之間和國家之間的競爭格局。現在機器人越來越便宜，也更容易購買到，它們將能幫助小型製造商跟巨頭們面對面直接競爭。機器人能夠降低勞動力成本，美國等高薪酬國家將不必再把部分生產過程外包到中國、墨西哥等擁有廉價勞動力大軍的國家。
一些最新的機器人是專門為完成組裝消費電子產品這類需要細心和技巧的工作而設計的，這類工作現在大部分外包到亞洲由工人手工完成。現在至少有一家公司聲稱其機器人最終會在美國縫製服裝，接手血汗工廠裡最常見的工作。
波士頓諮詢集團（Boston Consulting Group）的高級合夥人哈爾•瑟肯（Hal Sirkin）說：“機器人將改變製造業的經濟算盤，人們將花費更少的時間追逐廉價勞動力。”
現在，工業機器人最常見於汽車廠——汽車製造業一直是採用機器人技術最多的行業——它們做的都是一些粗重活：重型吊裝、焊接、施膠和噴漆。大部分的最終組裝過程還有由人工來完成，特別是安裝小型零件和佈線等工作。
很快，機器人將能夠承擔一些需要靈活技巧的工作。
在法國克里昂的雷諾汽車製造廠，由丹麥Universal Robots AS製造的機器人正在將螺絲擰進發動機，特別是往那些人手難以夠著的部位擰螺絲。這些機器人運用1.3米長的、有6個旋轉接頭的機器臂來完成工作。它們還要確保所有部件都安裝妥當，並檢查確保使用了正確的部件。
目前的機器人有若干變化趨勢。其中一個趨勢是，它們變得越來越輕。雷諾使用的這些機器人只有大約29公斤，可以輕易移動到另外一個地方重新安裝。雷諾從Universal Robots購入了15臺機器人，並打算在年底之前增加一倍。
科研人員希望研發出更多可以輕鬆安裝和隨處移動的機器人，企業不再需要花重金購買固定到地面的工具和設備。有了這些機器人，製造商就不用花大量時間和資金重新改造工廠就能生產出小眾或者客戶定製產品。佐治亞理工學院機器人研究中心主任亨裡克•克里斯滕森（Henrik Christensen）：“我們正在逐漸淘汰那些笨重的只能完成一件工作的機械和設備，轉而使用可以輕鬆改變用途的機器人。”
另外一個正在發生的大趨勢是：雷諾機器人“具有協作能力”，可以靠近工人工作。舊式工廠機器人用力揮舞鋼臂，人如果靠的太近就有可能被擊倒。這些協作機器人使用了聲吶、攝像頭或者其他技術，能夠覺察到周圍是否有人。如果有人靠近，它們就會慢下來或者停止工作，以免傷到人。
3.可循環利用的熱固性塑料
塑料分為熱塑性塑料和熱固性塑料。熱固性塑料只能一次性加熱、一次性成型。加熱後，熱固性塑料分子發生改變，經過了“硬化”，哪怕經受高溫、高壓，其形狀和強度也會保持不變。
熱固性塑料自身的特性使其在現代製造業中不可或缺，但同時也使得它們無法循環利用。最終，大部分熱固性聚合物只能變為垃圾進行填埋。
2014年，這一領域迎來了重大進展，《科學》雜誌刊發了一篇具有里程碑意義的文章，宣佈發現了一種可循環利用的新型熱固性聚合物。這種名為“聚六氫三嗪”（簡稱PHT）的聚合物可放入強酸中溶解，從而打破聚合物關聯，分離出單體部分，然後重新組合為新產品。
我們希望可循環利用的熱固性聚合物能在5年內取代不可循環利用的熱固性塑料，到2025年時在新生產的產品中實現全面覆蓋。
4.精密基因工程技術
傳統基因工程一直飽受爭議。然而，新技術正在興起，使我們可以直接“編輯”植物的遺傳密碼，以提高植物營養成分、更好地適應氣候變化等。
這些技術包括鋅指核酸酶（ZFNs）、轉錄激活因子樣效應物核酸酶（TALENS）和近期推出的可在細菌中演化為病毒防禦機理的CRISPR-Cas9系統。這種系統使用核糖核酸分子來鎖定目標DNA，並在目標基因組中按照一組已知的、用戶選定的序列進行剪切。這樣，便能抑制不需要的基因，或者將該基因進行改良，使其發揮出與自然變異別無二致的功用。通過採用“同源重組”的辦法，CRISPR也可用於精確地向基因組中植入新的DNA序列乃至完整的基因。
基因工程另一個有望取得重要進展的領域是將核糖核酸干擾技術（RNAi）用到農作物身上。核糖核酸干擾可有效預防病毒和真菌病原體，保護植物免受病蟲害，減少對化學殺蟲劑的需求。病毒基因已廣泛用於保護木瓜樹免遭環斑病毒侵害。以夏威夷為例，採用此法十多年來，並沒有出現病毒抗藥性增強的跡象。此外，核糖核酸干擾也能惠及主要糧食作物，預防小麥稈鏽病、稻瘟病、馬鈴薯晚疫病、香蕉枯萎病等。
5.增材製造技術（3D打印核心技術）
研究人員利用增材製造技術製備光纖
增材製造技術是與減材製造完全相反的工藝。增材製造技術先從液體或粉末等碎料著手，然後再利用數字模板，將碎料打造成三維形狀。
與批量生產不同，3D產品可以根據終端用戶需求，實現高度的個性化。例如，美國隱適美公司（Invisalign）就利用顧客牙齒的電腦造影，製作出最貼合顧客嘴部結構的牙齒矯形儀。還有一些醫學應用正引領3D打印朝生物科學的方向邁進：如今，通過直接打印人體細胞，已有望製作出活體細胞，在藥物安全篩查和最終的細胞修復與再生等方面開發出有潛力的應用。在生物打印領域，打印肝細胞層的美國生物技術公司Organovo是一個先行者，其打印的細胞層主要用於進行藥物測試，且最終可能會用於製作移植用人體器官。生物打印已經被用於製作皮膚、骨骼、心臟和血管組織。
增材製造技術的下一個重要階段將會是以3D技術打印線路板等集成電子元件。然而這種辦法很難打印處理器等納米級電腦配件，因為要將用各種不同材質製作而成的不同電子元件組合為一體並不容易。現在，4D打印有望帶來新一代的產品，這些產品可根據溫度和溼度等環境變化自行調整。這可用於服裝、鞋類以及一些醫療產品，如旨在改變人體機能的植入物等。
6.自然發生的人工智能
簡單而言，人工智能（AI）就是一門讓電腦來代替人類幹活的科學。近年來，人工智能取得了重大進展：我們大多數人手中的智能手機都能識別人類的語言，很多人都在機場邊檢排隊時體驗過人臉識別技術。無人駕駛汽車和無人機正處於測試階段，尚未如外界所期待的一樣投入廣泛使用，但對於一些學習和記憶任務而言，機器肯定要強於人類。
與普通軟硬件相比，人工智能可幫助機器感知環境變化並做出應對。自然發生的人工智能則在此基礎上更進了一步，機器可通過消化海量信息進行自動學習。卡內基梅隆大學的“永不停止的語言學習”項目（NELL）便是一例。這套計算機系統不僅能查閱數以億計的網頁來讀取現成的材料，還能在此過程中主動提高自身閱讀和理解能力，以求在未來進一步提升表現。
與下一代機器人一樣，機器在某些任務的執行上顯然要優於人類。有鑑於此，完善後的人工智能將會帶來生產力的顯著提高。大量證據表明，無人駕駛汽車有助於減少道路交通中發生的碰撞和由此引發的人員死傷等問題，因為機器可避開人類容易犯的錯誤，如注意力不集中、視覺誤差等問題。智能機器能在更短的時間內獲得更多信息，並能不帶任何人類式的偏見去做出應對，因而在疾病診療上或能完成得比醫學專家更為出色。當前，腫瘤學上正在部署“華生”系統，來協助開展診療工作。
7.分佈式製造技術
分佈式製造技術將顛覆我們的產品生產方式和銷售方式。傳統制造業是把原材料收集起來，加以組裝，並在大型集中式的工廠中把產品製作成形，之後再原樣分銷至顧客手中。分佈式製造技術則把原材料和生產方式分散化，而產品的最終生產將在終端顧客的身邊完成。
從本質上說，分佈式製造技術的概念是儘可能多地用數字信息取代實體供應鏈。以椅子製作為例，其流程是將有關椅子部件切割的數字方案發送到當地的生產中心，再用CNC刳刨機等由計算機控制的切割工具進行切割，然後由顧客或當地的製作車間進行組裝，變為成品。美國傢俱企業AtFAB公司目前已經採用了這一模式。
當前，分佈式製造技術在使用上高度依賴自助式的“創客運動”，即愛好者們利用本地的3D打印機、用本地的材料來生產產品。這當中有開源思維的元素，即消費者可以根據自身需求和喜好來製作個性化的產品。
分佈式製造技術能使當前一些模式化的物品變得更為多樣化，比如智能手機和汽車等等。產品的體積大小不成問題。英國FacitHomes公司已經在用個性化的設計和3D打印來為客戶量身定製房屋。
8.能夠“感知和躲避”的無人機
近年來，無人駕駛飛行器，即無人機，已成為一國軍事實力的重要組成部分，但也引發了不少爭議。此外，無人機在農業、航拍和其他許多頻繁需要低成本空中巡查工作的任務中也有廣泛應用。但截至目前，這些無人機仍都有人類飛行員，只不過這些飛行員是在地面遠程操控飛行器的飛行。
下一步，無人機技術將要開發可以自主飛行的機器，應用領域將進一步拓寬。要做到這一點，無人機必須能感知周圍環境並做出應對，調整飛行高度和飛行線路，避免與途中其他物品發生碰撞。在自然界中，鳥類、魚類和昆蟲均能成群結隊地集合在一起，每一隻動物幾乎都能與身邊的夥伴同步瞬時移動，並以團隊為單位飛行或遊動。無人機不妨對此加以模仿。
9.神經形態技術
目前，哪怕最先進的超級計算機，其複雜程度也無法與人腦相媲美。計算機是線性的，主要依靠高速中樞，在中央處理器和存儲芯片之間實現數據的來回移動。相比之下，人腦則處於全方位的互聯狀態，人腦中的邏輯和記憶緊密關聯，其密度和多樣性均是現代計算機的數十億倍。神經形態芯片旨在用與傳統硬件完全不同的方式處理信息，通過模仿人腦構造來大幅提高計算機的思維能力與反應能力。
近年來，計算機微型化使得傳統計算性能得到大幅提升，但存儲器與中央處理器之間數據的不斷移動會消耗大量能源，產生多餘熱量，這一瓶頸限制了計算機的進一步改進。相比之下，神經形態芯片能效更高、性能更強，可將負責數據存儲和數據處理的元件整合到同一個互聯模塊當中。從這一意義上說，這一系統與組成人腦的數十億計的、相互連接的神經元頗為相仿。
神經形態技術將是高性能計算的下一個發展階段，它能夠大幅提升數據處理能力和機器學習能力。IBM公司2014年8月所公佈的百萬神經元級別的TrueNorth芯片，在執行某些任務時，其能效可達傳統中央處理器的數百倍，首次與人腦的大腦皮層有了可比之處。神經形態芯片計算能力顯著提高，能耗和體積卻要小得多，更為智能的小型機器或將引領計算機微型化和人工智能的下一階段。
其潛在用途包括：可更好地處理和應對圖像信號的無人機、更為強大、更為智能的相機和智能手機、有助於解讀金融市場奧妙或進行天氣預報的大規模數據透視。未來，計算機可以自主地進行預測和學習，而不是僅僅按照預先編寫好的程序行事。
10.數字化基因組
人體基因組由32億個DNA鹼基對組成，歷史上第一次對其排序時，花了數年時間，耗資高達數千萬美元。但今天，僅需幾分鐘，便可完成個人基因組的排序和數字化，花費也僅需數百美元。所得數據可通過U盤傳輸到筆記本電腦上，隨後十分便捷地通過互聯網進行共享。這種技術僅需很低的成本，便能瞬時探明我們每個人所獨有的遺傳結構，將為進一步推動醫療個性化、改善醫療效果帶來一場革命。
人類健康所面臨的許多最難對付的挑戰，不管是心臟疾病還是癌症，都有著與之對應的遺傳因素。有了數字化技術之後，醫生能通過觀察腫瘤的基因結構來決定如何治療癌症患者。同時，這一新知識也有助於制定具有高度針對性的療法，使精確用藥成為可能，從而改進患者特別是癌症患者的治療效果。
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