（一）二者間的關係**
目前在機械工程系統中體現了一些不穩定性，為了正確描述這種輸入與輸出之間的非線性關係，一般能夠選取三種手段：使用物理方程建立關係式；運用經驗和理論建立準則庫；聯合實踐，積累經驗。在應用人工智慧時，能夠將神經網路和模糊抑制等智慧型演算法應用在建立系統模型時，因為這些模型一般來說都對照複雜，常規的建模方式很難達到建模的預期指標。神經網路便是按照人的神經結構衍生出來的一種智慧型觀念，將機械工程中的資訊使用數字資訊進行處理。在儲存一些資訊時，也要借助一些特定的準則方式，神經網路在其輸出階段由於各個神經元間均有著固定形式的聯絡，在應用時往往會產生大量的資料，所計算出的精度一般都對照高。模糊邏輯系統相應的連線並不屬於固定形式的，與神經網路不同，模糊抑制的計算量對照小，同時精度對照低。
（二）人工智慧在機械工程中的應用
智慧型技能是一種基於計算機技能的新興技能，具有很強的應用性和有效性。它能夠科學合理地應用於機械工程中。相關研討證明，智慧型技能能夠有效應用於機械工程抑制過程中，充分發揮智慧型技能效率和抑制精度高的優勢，提高機械工程抑制的可靠性，平安性和正確性。拿各大領域常用的機械手為例，不但有效將仿生學和機械電子理論聯合，同樣多數也有用到人工智慧。人工智慧化的機械手具備視覺、觸覺等「感覺器官」，進而可以像人一樣感覺到外部環境發生的變化，尤其是在那些較為複雜的生產環境人工智慧機械手的作用性相當明顯。目前來看人工智慧化的機械手廣泛用於工業和農業上，較傳統機械手相比創造了更高的經濟效益。
從前的機械工程執行過程中很容易受到各種因素的影響，導致各種故障。真相上，智慧型技能抑制系統的使用能夠對機械工程裝置提供合理的保護和維護。此外，由於智慧型技能可以得到有效應用，能夠對機械工程裝置進行全面細緻的診斷，準時發現裝置故障，並實施有效的保護措施，避免機械工程裝置故障嚴重發展，觸發嚴重平安事故。
（三）人工智慧在機械工程中的發展趨勢
未來人工智慧在機械行業有巨大的發展潛力，需求量會不時擴大，雖然如今家當中存在一些不足之處，其中企業科技力量薄弱最為嚴重，然而我們也看到了很多中大型企業已經在轉變，機械智慧型化的未來大有可為，我們拭目以待。而智慧型化是與「中國製造2025」緊密聯絡在一同的，實現工程機械智慧型化不但能夠大大提公升中國製造的總體水平，而且能夠降低勞動強度和運營成本，幫助客戶更好地提公升賺錢能力。當前，我們缺乏的並不是智慧型化的技能，而是智慧型化技能的應用及相應的成果。惟有加大智慧型化的宣傳，並使其成果更多地惠及基層使用者，才能更好地推動智慧型化的普及。
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