构建智能制造行业新生态势在必行

智能制造是推进制造强国战略的主攻方向，涉及多种前沿技术的集成与创新，其中包括物联网、云计算、人工智能、机器学习、边缘计算、网络安全、数字孪生等。这些技术在智能制造中发挥着不同的作用和价值。

然而，当前中国智能制造的发展还存在诸多瓶颈与难题。新技术如何被正确加以应用、企业管理者如何正确理解数字化的真正内涵，这些都是直接影响企业能否成功转型的关键因素。

智能制造前沿趋势

从制造业上来看，“智造”转型总体可以分为三个阶段：第一阶段是信息联网，第二阶段是利用信息辅助优化决策，第三阶段是采用人工智能收集、分析信息，提前预判未来可能发生的问题和风险并加以解决，从而达到像中医里所说的“治未病”的目的。

如今，国内大多数企业仍然停留在较为初级的信息化建设上，也就是通过信息联网，消除企业部门之间和供应链上下游之间的信息孤岛。这件事看似简单，事实上由于不同企业使用的系统不同，往往推进起来并不那么容易。

虽然我们看到，目前一些标杆企业能够采用物联网技术，以大数据分析的方式提前预判机器故障，并采取预防措施，在“智”上取得了新进展和新成效，但放眼中国智造的未来，想要大规模迈向智能化阶段，还有很长的路要走。

并且所有企业的数字化转型都应该是问题导向的。我们走访过许多企业，坦率地说，许多企业走上数字化转型都是“被逼的”——实践中遇到了按传统方法难以解决的问题，不得不采取数字化手段来进行攻克。

发现智能制造企业需求

只有将传统的业务活动转化为在线的方式进行，才能让数据成为资产，让智能成为可能；通过数字技术可实现组织高效协同与资源灵活编排，构筑企业生产关系新形态；智能化的本质，就是以数字化为基础，以数据驱动，最后迈向应用智能化的过程。

构建智能制造行业生态

我们面对的第一个瓶颈是当下多数企业的“智能”水平仍然很低，整合信息的能力还十分有限，难以通过搭建起庞大的“神经系统”来收集分析海量信息、解决问题，预判问题的源头，进而做到“治未病”。

其次，许多企业对“数字化”概念的理解尚存有认知瓶颈。许多人简单地认为，用机器替代了人，就实现了数字化，这是把“数字化”与“自动化”两个概念混淆了。有的时候机器代替人能够降本增效，但有的时候机器代替人也会面临高昂的成本。

最后，我们还要考虑如何挖掘海量数字资源的潜在价值，通过精准捕捉到消费者的需求信息，从中找到新的商业机会和新的产品设计思路。

总

结

通过传统IT基础设施向云计算升级，加速业务在线化、组织协同化、应用智能化，是云计算深入制造业的关键。制造业的数字化场景，需要专业的行业知识和上层应用能力，这离不开生态合作伙伴。对于我们来说，会更坚定地联合生态伙伴，以云计算产品技术为基础，面向具体的业务场景，打造丰富的行业解决方案，为客户创造价值。