中國智能制造進入高速成長期
智能制造是基于新一代信息技術，貫穿設計、生產、管理、服務等制造活動環節，具有信息深度自感知、智慧優化自決策、 精準控制自執行等功能的先進制造過程、系統與模式的總稱 。簡而言之，智能制造是由物聯網系統支撐的智能產品、智能生產和智能服務。
智能制造已經成為全球價值鏈重構和國際分工格局調整背景下各國的重要選擇。發達國家紛紛加大制造業回流力度，提升制造業在國民經濟中的戰略地位。毫無疑問，在此次大潮中亞洲正在積極尋求突破。
以人工智能為例，各國政府大力支持人工智能，推動科技公司、初創公司和學術界的創新。
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亞洲正受到自動化、智能化大潮沖擊。國際勞工組織調研發現，越南、柬埔寨、菲律賓和印度尼西亞的工人的失業風險最高，據估計這幾個區域約50%的工人工作可能在未來20年被自動化取代。
亞洲尤其是中國作為制造業的重要區域，在面臨制造業向自動化、智能化、數字化轉型中，能否繼續保持其競爭力？
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中國是亞洲智能化轉型的重要力量。政府加強智能制造頂層設計，開展試點示范和標準體系建設；企業加快數字化轉型，提升系統解決方案能力。中國智能制造取得明顯成效，進入高速成長期。
中國智能制造進入成長期主要體現在三方面：首先，中國工業企業數字化能力素質提升，為未來制造系統的分析預測和自適應奠定基礎。第二、財務效益方面，智能制造對企業的利潤貢獻率明顯提升。第三、典型應用方面，中國已成為工業機器人第一消費大國，需求增長強勁。
隨著中國兩化融合和工業物聯網建設等多項舉措推進，制造型企業數字化能力素質顯著提升，大部分企業正致力于數據縱向集成。
智能制造利潤貢獻顯著提升向工業4.0進階為制造企業帶來真實可見的效益。
中國企業智能制造處在初級階段，且利潤微薄。經過近幾年的快速發展，智能制造產品和服務的盈利能力顯著提升。
中國已連續六年為工業機器人第一消費大國。IFR數據顯示，中國工業機器人市場規模在2017年為42億美元，全球占比27%，2020年將擴大到59億美元。2018-2020年國內機器人銷量將分別為16、19.5、23.8萬臺，未來3年CAGR達到22%。汽車、高端裝備制造和電子電器行業依然為工業機器人的主要用戶。
首先是數據量。當前人工智能熱潮背后的機器學習技術對數據極其依賴。識別人臉、翻譯語言 和試驗無人駕駛汽車需要大量的“訓練數據”。由于中國的人口數量和設備數量龐大，中國企業在獲取數據方面具有天然的優勢。
中國制造業企業硬件設備和廠房相對歐美企業普遍較新，比較容易實現設備連接和廠房改造。
中國制造企業云部署積極性不高。53%的制造企業尚未部署工業云，47%的企業正在進行工業云部署，其中27%的企業部署私有云，14%部署公有云，6%部署混合云。
上云可以大幅降低每個單元的儲存和計算成本，甚至通過跨界創造新的商業模式，但也帶來了復雜性。企業擔心一旦將諸如工廠生產過程、資產性能管理的數據放到 云平臺上之后，信息安全、知識產權問題會接踵而至。
除此之外，很多企業尚未明確工業云在企業層面的商業應用和相關能力欠缺也是導致企業云部署積極性不高的原因。
對于選擇公有云還是私有云，很大程度取 決于企業的關注點不同。如果企業只是 聚焦自己的生產制造，降本增效，往往不會選擇公有云；
如果企業聚焦商業模式創 新和產品轉型，則會天然的更傾向于選擇公有云或混合云，因為往往涉及服務平臺，需要做到一定程度上的兼容和融合。
由于目前國內比較常見的工業云的部署 以云的基礎功能為主，企業把云看作虛擬服務器，在云上做存儲、計算，只有少數企業通過云部署改變生產方式和制造生態，進行公有云和混合云部署的企業仍為少數。
僅僅把數據和應用轉移到云上是遠遠不夠的，大多數情況，上云會牽涉多個業務功能，影響企業的供應商、財務報表和客戶，企業需要長遠規劃，分步執行。企業還需要充分考慮人力資源和數字化程度如何與云部署配合。
審視企業現有商業模式并探討是否有其他可行的商業模式，根據商業模式 制定云部署戰略，進行商業論證和自身能力評估。
第一步是SaaS部署，包括ERP，CRM，人力資源轉型和其他軟件部署；
第二步是個性化部署，包括應用開發、架構搭建和平臺部署；
第三步為云遷移，其間可能需要對應用軟件進行更新和調整：
第四步為引入大數據分析平臺。
今天的市場變得越來越多樣化，消費者的需求在不斷變化。同時，產品、生產流程和服務的數字化、智能化已是大勢所趨，受此趨勢影響，工業企業正在加快智能制造部署，并不斷審視商業模式，并制定有效策略，以期從運營和戰略層面推動實際價值的創造。
隨著全球新一輪科技革命和產業變革加緊孕育興起，加上我國制造業轉型升級形成如今的歷史性交匯。智能制造在全球范圍內快速發展，已成為制造業重要發展趨勢，對產業發展和分工格局帶來深刻影響，推動形成新的生產方式、產業形態、商業模式。但是風險與機遇并存，企業應該從商業模式優化、創新管理以及云部署三個大方向對自己轉型升級，以應對未來挑戰。
