通过以上的人工智能技术实践，传统工业可以实现从传统制造向智能制造的转型，提升生产效率、降低成本，并且提高产品质量和灵活性。
推动传统工业向智能制造转型的人工智能技术实践可以包括以下几个方面：
1. 机器学习：通过使用机器学习算法和数据分析技术，可以对工业生产中的大量数据进行挖掘和分析，从而提升生产过程的效率和质量。
2. 智能感知与识别：利用计算机视觉和语音识别等技术，可以实现对生产现场的智能感知和自动识别，为生产过程中的问题排查和质量控制提供数据支持。
3. 自动化与机器人技术：通过引入智能化的自动化设备和机器人，可以实现生产线的自动化和灵活化，提高生产效率和产品质量。
4. 预测与优化：借助人工智能技术，可以对生产过程进行预测和优化。通过分析历史数据和模拟仿真，可以提前预测潜在问题和优化生产计划。
5. 协同机器人和人机协作：通过将人工智能技术应用于协同机器人和人机协作场景，可以实现智能化的协同工作模式，提高生产线的灵活性和适应性。
6. 供应链优化：利用人工智能技术对供应链中的数据进行分析和预测，可以实现供需匹配和资源优化，提高供应链效率和响应能力。
7. 智能维护与故障诊断：通过利用人工智能技术对设备和生产线的运行数据进行实时监测和分析，可以实现设备故障的早期预警和自动诊断，提高设备的可靠性和生产的连续性。
通过以上的人工智能技术实践，传统工业可以实现从传统制造向智能制造的转型，提升生产效率、降低成本，并且提高产品质量和灵活性。