人工智能可以通过对生产过程中的各种参数和指标进行实时监测和分析，实现生产过程的实时调整和优化，使生产过程更具灵活性和适应性。人工智能可以通过自然语言处理和计算机视觉等技术，实现人机之间的有效交流和合作，提高生产效率和工作质量，减轻人工劳动的负担。
智能制造人工智能助力工业升级的关键驱动包括以下几个方面：
1. 数据驱动：智能制造通过数据收集和分析，实现对生产过程中的各种参数和指标的监控和调控，从而实现更高效、更灵活的生产方式。人工智能可以通过对大规模数据的处理和分析，挖掘出隐藏的规律和趋势，提供决策支持和预测能力，实现生产过程的优化和精细化管理。
2. 自主学习和优化：智能制造的关键是实现自主学习和优化，使系统能够根据不同的环境和需求不断调整和改进自身的性能和效率。人工智能技术可以通过强化学习和深度学习等算法，使机器具备学习能力和自主决策能力，在实际生产中不断优化和改进生产过程，提高生产效率和产品质量。
3. 自适应和柔性生产：智能制造需要实现生产过程的自适应和柔性化，可以根据需求和资源的变化进行调整和适应。人工智能可以通过对生产过程中的各种参数和指标进行实时监测和分析，实现生产过程的实时调整和优化，使生产过程更具灵活性和适应性。
4. 协同与集成：智能制造要实现各个环节的协同和集成，通过不同系统之间的数据共享和信息流动，实现整个生产过程的无缝连接和协同运作。人工智能可以通过建立模型和算法，实现不同系统之间的数据对接和信息交换，实现各个环节的协同和集成，提高整体的生产效率和运营效果。
5. 人机协同：智能制造强调人与机器的协同工作，通过人机交互和合作，实现生产过程的智能化和自动化。人工智能可以通过自然语言处理和计算机视觉等技术，实现人机之间的有效交流和合作，提高生产效率和工作质量，减轻人工劳动的负担。
综上所述，智能制造人工智能的助力可以通过数据驱动、自主学习和优化、自适应和柔性生产、协同与集成以及人机协同等关键驱动来实现工业升级和提升生产效率。