無序分揀
在全球工業生產物流中，包裹分類正成為機器人滲透的新領域，人工智慧與無序分類正乘風而上。例如目前國內物流公司引進的一些智慧分類機器人，因其出色的效率、精準作業與更低的成本，輕鬆解決了一系列暴力分類難題，讓工業物流從「無序」變得「有序」。
AI製造業領域
自動化和智慧化製造業：AI 技術可以幫助生產企業實現自動化和智慧化，從而提高生產效率和質量，降低成本，實現高度客製化和個人化生產。
3D 建模
3D 建模可以通俗的理解為電腦科技將所想的事物用立體三維的方式表現出來，也就所謂的幾何建模。隨著社會的發展，為了滿足各種需求，3D 建模與人工智慧的結合可以說已經隨處可見，例如產品建模、建築設計、影視建模等。不過預計在工業4.0 時代，被注入人工智慧新技術的3D 建模技術會因其在深度學習技術方面的運用，改變以往基於人工手動完成的傳統3D 建模方法，幫助汽車、重工機械等領域實現更精準有效率地自動3D建模。
設計輔助
對於工業設計師而言，AI 技術的應用可以帶來更精準有效率的設計輔助服務。例如，人工智慧可以透過大數據收集並分析客戶喜好和需求，幫助設計過程的靈感獲取和操作實施。未來設計輔助板塊是否能取得高標準也有賴於人工智慧技術的進一步開發與利用。
機器人力控打磨
以人力為主的傳統打磨加工方式一直以來都存在生產效率低、環境噪音污染、精度不高均一性差、工作週期長等等劣勢，而機器人打磨技術的應運而生能夠完美替代人工打磨方式、實現高效高自動化打磨，不僅解決了先前一系列頑疾，在如今汽車生產的輪轂去毛邊過程中也扮演著重要的角色。
視覺機器
機器人視覺作為現在人工智慧領域內的新風口，依仗機器強大的資料蒐集與分析能力為各產業帶來顛覆性的改變。目前器視覺技術已普遍應用於汽車產業、電子與半導體、消費性電子產品、玻璃、醫療、機械設備製造等終端市場，不僅能夠節省人力成本、大幅提升工作效率，視覺機器還會抵抗不同的惡劣生產作業環境、順利完成工作任務。因此，機器視覺產業在未來很長一段時間都將會是個有較強成長性的產業，市場需求大的同時產業天花板也很高。
预先感知
我們日常生活中的天氣預報就是預先感知。而在工業生產領域，預先感知就是具備故障預判斷、自我診斷、自修復功能的高產量智慧資訊管理系統，其透過預先判斷來減少生產流水線上的故障損失。例如CCR 和PMS 資訊管理系統就是此類應用於汽車製造中的預先感知系統。
人機交互
人機互動是將人與機器或機器由單項控制關係，轉變為雙向溝通關係的AI 新技術。它透過創造人與機器共享的工作區域，改變了相互學習、資源空間共享與經驗互換等方式。在日常生活中有穿戴式電腦、在工業生產上則有人機協作機器人等等外在形式。