在袁輝看來，傳統的制造業會經歷三個階段，第一個階段是自動化，從手工生產進入自動化生產階段;第二個是進入數字化生產階段，因為在生產的過程當中會產生大量的數據;第三個是進入智能化階段。從全球制造業來看，不同的國家和企業面臨的階段不同。
“人工智能對于制造業的變革，未來會在三個階段當中逐步呈現，至少在4個方面會有重大賦能。”袁輝認為，第一個方面是預先性維護，對于大型的、高附加值的設備，維護時間具有不確定性，這導致成本很高，價值很低，通過人工智能對于數據的監測，可以用最合適的性價比維護。
第二是異常的檢測，如今我們要么用人工，要么初級的判斷在什么時候產生異常，這個地方沒有有效的改變未來的生產模式。第三個是工藝流程再造，現在整個需求也在不斷的變化，從大規模的生產制造到個性化的需求生產，工藝流程會產生很多新的附加值。最后是客服，不僅僅是傳統的電話客服，機器和生產，機器和人之間有很多的服務。
“從機器化，到數字化，到智能化，從不同的維度人工智能都能夠賦予制造業在未來有不一樣的展現。”袁輝認為，在新興科技面前，傳統模式發生著變化。
人工智能后人類面臨“轉崗”
談及中國人工智能的發展，袁輝認為，人工智能不僅是靠數據，還有應用產品等幾方面的綜合考量。從全球來看，人工智能都還處于早期階段，但從最近兩年的發展情況來看，中國人工智能方面的實力在全球處于領先位置。
“對企業而言，成功企業的經驗可以借鑒，但人工智能這條路本來就比較新，所以我們前面基本上沒有尾燈，自己往前走的同時，同行者越來越多，可以互相借鑒。”他說。
2017年7月國務院印發了《新一代人工智能發展規劃》指出，我國經濟發展進入新常態，深化供給側結構性改革任務非常艱巨，必須加快人工智能深度應用，培育壯大人工智能產業，為我國經濟發展注入新動能。袁輝認為，“隨著國家政策的不斷支持，中國企業在人工智能領域是大有可為。”
人工智能發展有著良好的外部環境的同時，袁輝也坦言，還面臨著人才短缺等問題。對于人才培養和產學研結合，他建議，理論研究很重要，但不能脫離產業單獨去做理論研究。跟產業的直接結合、技術落地是一個重要的話題，這對教育本身提出了更高的要求。
人工智能會對傳統的工作崗位造成怎樣的沖擊?袁輝分享了一組數據，“這種沖擊有些數據超出了大家的想象。比如智能客服，很多企業都有呼叫中心，我們曾經幫一個銀行在一年之內節省了9000名崗位。先進的呼叫中心在未來的三到五年將不再需要人工存在。”
“未來人類不一定面臨大面積的失業，但是我們會面臨大面積的轉崗。”袁輝進一步指出。相反，袁輝認為，如果工作是人類所無法描述清楚、非常復雜的，比如說教師中的高級教師或者特殊教育，在目前這是比較難以取代的。
