2021年是“十四五”开局之年，中国将开启国内大循环为主、国内外双循环的新发展格局。

数据、算力、算法是企业智能化转型的核心要素，数字产业化和产业数字化将成为未来的主要发展方向。

伴随着新一代信息技术的出现和发展，我国行业呈现出不同的发展趋势：

第一个趋势是信息消费的升级。随着智能设备的普及和升级，智能设备需求的提升，推进着智能创新产品从计算机到计算力的拓展。

第二个趋势是信息基础设施的升级。从传统单一的IT基础设施设备到新的IT基础设施设备的转变升级。

第三个趋势是从数字化到智能化的应用升级。人工智能是一个核心，在这个基础上，数据、算力、算法实际上是智能化解决方案的核心要素。

从数字时代到智能化时代，科技进步不再是以线性的方式发展，而是以指数方式发展。新科技将带来新产品、新产业，同时构建新生活，发展新经济，形成新的格局。特别是2020年疫情的影响，数字化转型的新的共识已经成为了企业发展的新常态和新的基因。

制造业智能化升级成重点

谈到产业数字化、智能化转型升级不得不提到制造业。

众所周知，在我国制造业是立国之本，强国之基。

纵观中国制造业的发展主要经历了四个阶段：机器化时代、电气化时代、信息化时代、智能化时代，在每个发展阶段都表现出了不同的发展特点。

当前，新一轮科技革命和产业变革方兴未艾，云计算、大数据、物联网、人工智能等新一代信息技术，正推动制造业进入智能化时代。随着人工智能技术从实验室走向产业化，无论是国家层面还是企业层面，都在积极推动制造业的智能化转型，制造企业在不断利用信息化技术优化生产线、改进产品架构，从而提高生产效率、产品质量，并能更快速地对国际市场变化做出响应。

通过机器换人、利用人工智能技术进行产品检测等智能化改造，在提高生产效率、保持“中国制造”物美价廉优势的同时，进一步提高中国产品的性能和质量，推动实现从“中国制造”向“中国智造”、“中国产品”向“中国品牌”的转变。

在整个制造行业中，制造业分为31大类，191中类，252小类，在众多门类中各个企业所处的数字化转型阶段都不同，有的制造企业停留在信息化阶段，有的头部企业已经完成数字化转型并迈向智能化阶段。

制造业向智能化转型过程中普遍存在的痛点是海量数据、数据格式千奇百怪、产生数据的设备多种多样等问题。这些数据如何完成清洗、收集并通过算力算法把它应用起来？这是制造业数字化转型过程中比较基础的问题。

“数据+算力+算法”构成了智能制造的核心技术体系。首先，数据是智能经济的基础，是智能制造的核心生产资料。其次，以云计算、边缘计算为代表的算力的快速发展为处理海量数据提供了有力保障。第三，以人工智能、机理模型为代表的算法技术帮助智能制造发现规律并提供智能决策支持。最后，以5G等为代表的现代通讯网络将三大要素紧密联系起来，让它们协同作业，发挥出巨大的价值。

数据

工业数据的收集和分析早在传统工业信息时代就一直在进行，有大量的数据来自研发端、生产制造过程、服务环节。而工业从数据到大数据，最大的区别是实现数据的两化融合，将工业化数据与自动化域数据的叠加。在工业互联网时代，还需要纳入更多来自产业链上下游以及跨界的数据。实现工业大数据的主要核心技术包括物联网（LOT）、MEMS传感器和大数据技术等。

算力

算力的发展主要朝着两个方面延伸：一是资源的集中化、二是资源的边缘化。前者主要是以云计算为代表的集中式计算模式，通过IT基础设施的云化给产业界带来了深刻的变革，减少了企业投资建设、运营维护的成本。后者主要以边缘计算为代表，与物联网的发展紧密相连。物联网技术的发展催生了大量智能终端，物理位置上处于网络的边缘侧，而且种类多种多样。由于云计算模型不能完全满足所有应用场景，有一定局限性，海量物联网终端设备趋于自治，若干处理任务可以就地解决，节省了大量的计算、传输、存储成本，使得计算更加高效。

算法

算法是一个有限长度的具体计算步骤，以清晰定位指令来使输入资料经过连续的计算过程后产生一个输出结果。算法在智能制造的各个环节都有着广泛的应用，是制造业实现智能化升级的精髓所在。

基于对智能制造核心技术体系的现阶段发展程度的深度调研以及对其大规模应用落地的预测，智能制造的初步体系，在2020年前后将初现端倪，其主要特征可以概括为：数据驱动、软件定义、平台支撑、服务增值、智能主导。

“数据+算力+算法”这一技术集群从需求洞察、研发、采购、生产、营销和售后等五大产业链环节对制造业进行了赋能重构。与传统制造体系相比，智能制造生产体系的优势主要表现为：消费者洞察从间接到直接，研发环节由串行到并行，采购环节实现自动化、低库存化和社会化，生产环节全面智能化，和无所不在的智能销售和售后服务。

通过深入研究，并结合一些企业案例，总结出了智能制造的四条赋能路径及其为企业带来的巨大价值：1.规模化供给解决定制化需求，实现长尾重构；2.精准捕捉用户需求，快速推出新品，实现敏捷响应；3.工业大脑结合行业洞见，重构人机边界，实现智能决策；4.工业互联构建高度协同的智能制造生态体系。

长尾重构

当前，互联网正在从信息交互的互联网、产品交易的互联网向能力交易的互联网迈进，在这一新的发展进程中，如何应对高度碎片化、个性化的需求，并对各种新的需求做出实时、精准、科学的响应是产业互联网需要解决的核心问题。在此背景下，C2M（Customer-to- Manufactory，顾客对工厂）定制化生产模式应运而生，成为这轮产业革命的新趋势。

敏捷响应

敏捷制造是指制造企业采用现代通信手段,通过快速配置各种资源（包括技术、 管理和人）, 以有效和协调的方式响应用户需求,实现制造的敏捷性。在消费互联网带动产业互联网发展的大背景下，制造企业敏捷性的一个重要体现就是新品投放速度，是企业打开新市场、建立竞争优势的重要手段。

智能决策

在制造领域，人机边界的重构体现在建立由人类赋予机器智能，由机器随时、随地完成复杂决策与逻辑操控任务的机器智能工厂。这一未来工厂的模式由智能化、数字化与自动化三位一体打造，实现了工厂从无脑到拥有一颗工业大脑的转化，是继三次工业革命后的又一次跨越。工业大脑的思考过程，简单地讲是从数字到知识再回归到数字的过程。生产过程中产生的海量数据与专家经验结合，借助云计算能力对数据进行建模，形成知识的转化，并利用知识去解决问题或是避免问题的发生。同时，经验知识又将以数字化的呈现方式，完成规模化的复制与应用。一个完整的工业大脑由四块关键拼图组成 ——分别是云计算、大数据、机器智能与专家经验。

高度协同

工业互联网产业联盟指出，工业互联网平台是面向制造业数字化、网络化、智能化需求，构建基于海量数据采集、汇聚、分析的服务体系，支撑制造资源泛在连接、弹性供给、高效配置的工业云平台，在社会化资源协作方面发挥着重要的作用。工业互联网平台的协同作用可以体现在企业内部的制造协同、企业间的产能协同、不同种类产业间的产业协同和企业与金融行业的产融协同等。

从经济进步和企业发展的角度而言，智能制造颠覆了传统产业几百年来赖以生存的“传统工具+经验决策”的发展模式，掀起了在工具和决策两个维度上的深层次革命。工具革命大幅提高了生产效率，而决策革命则通过人工智能等手段优化决策的准确性、及时性、科学性，实现真正意义上的智能化生产。

“智能制造的意义，就在于如何以数据的自动流动化解不确定性：让正确的数据、在正确的时间、以正确的方式，自动传递给正确的人和机器，以实现资源配置效率的优化。“智通科技作为基于新一代AI技术的智能制造领航者，将积极响应和贯彻落实国家”智能+”的发展战略，探索一条制造业智慧化全面转型之路，用AI技术助力更多的企业智能化转型与高质量发展。