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。它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。一些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。亞洲作為制造業重要區域也在積極部署自動化、智能化。隨著人工智能的飛速發展，智能化已經成為產業發展的重要方向。

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。

中國工業企業智能制造五大部署重點依次為：數字化工廠（63%）、設備及用戶價值深挖（62%）、工業物聯網（48%）、重構商業模式（36%）以及人工智能（21%）。

智能制造是以制造環節的智能化為核心，以端到端數據流為基礎，以數字作為核心驅動力，因此數字化工廠被企業列為智能制造部署的首要任務。目前企業數字化工廠部署以打通生產到執行的數據流為主要任務，而產品數據流和供應鏈數據流提升空間大。

調研結果顯示，設備和用戶價值深度挖掘是企業智能制造部署第二重點領域。62%的受訪 企業正積極部署設備和用戶價值深度挖掘，其中41%的企業側重設備價值挖掘，21%的企業側重用戶價值挖掘。

智能制造要求制造系統具備感知、分析、決策和執行的能力，而這些能力的核心均涉及物聯網相關技術，如面向感知的物聯技術（傳感器、RFID、芯片）、面向分析的工業大數據分析和面向決策及服務的應用平臺。

調研結果顯示，目前中國制造企業物聯網應用以感知為重點，分析和服務交融將是未來物聯網建設重點。

調研發現，中國制造企業云部署積極性不高。53%的受訪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。

物聯網在智能制造領域的應用場景主要分為三類：設備與資產管理、產品洞察和服務創新。

智能制造不僅能夠幫助制造型企業實現降本增效，也賦予企業重新思考價值定位和重構商業模式的契機。同時，新進入者也在不斷挑戰傳統市場參與者的地位，眾多技術型企業加入戰場推動工業企業探索商業模式上的創新。

企業對未來商業模式的規劃大致呈四類：30%的受訪企業未來商業模式將以平臺為核心，26%的企業走規?；ㄖ颇Ｊ?，24%以“產品+服務”為核心向解決方案商轉型，12%知識產權為核心。

不同商業模式的價值定位和價值創造方式不同，所面臨的挑戰也不盡相同（見下圖）。 企業需要持續審視自己的商業模式，通過評估自身運營情況進行適當地改善并定期評估其他商業模式是否具有可行性。

人工智能對制造業的影響主要來自兩方面：

 一是在制造和管理流程中運用人工智能提高產品質量和生產效率；

二是對現有產品與服務的徹底顛覆。

人工智能正迅速滲透到各行各業。汽車及汽車零部件制造、高端裝備制造、電子及電器三個行業在制造流程中采用機器人的比例果伴。汽車及零部件制造行業使用機器人的企業比例達到80%，預示未來工業機器人的市場增量將主要來自非汽車行業。在產品和服務領域已經或部署人工智能的行業分布比較均勻，高端裝備制造和制藥比例較高，但其他行業如新材料、汽車及零部件、航空航天、電子及電器也正在或計劃部署人工智能。

行業對人工智能的理解已隨著算法、技術和應用的發展，越來越加深。對于企業而言，應跳出人工智能僅是“機器換人”的既定思維，在精益制造、產品質量、用戶體驗等多方面進行部署。

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。