未来，智能制造发展的推动力将会集中在下一代工业网络、制造工艺的智能化、工业电商+工业服务的模式、人才培养等领域。

—赛迪顾问智能制造研究中心总经理张龙

今天我想和大家分享一下我们理解的国内外智能制造的发展趋势。智能制造的定义是一种新型的生产方式，是用智能制造的思维去改造企业，用智能化的方式生产智能化的产品，再用智能化的产品提供智能化的服务，最终达到降低企业生产成本、提高产品质量、增加产品附加值的目的。

新一代智能制造需要从数字化向数字化网络化再到职能化迭代。随着时间的推进，智能制造领域里的一些企业提出了新的见解。一是对新一代信息技术的赋能，如以BAT企业为代表的信息技术企业，加速把大数据、人工智能、区块链新技术应用到智能制造的过程当中，对传统制造业实现改造提升。二是对制造业来说，我们需要将基础工艺、材料制造高级化，而不仅是智能化。三是从产业链的现代化来讲，制造业智能化是整个生态体系下制造能力的提升，在这种情况下我们需要通过供应链金融、配套服务体系推动产业的发展。

如今的智能制造不再仅仅聚焦数控机床、工业机器人这些领域，反而开始着力发展协作机器人、边缘计算等技术。越来越多的企业发现在云端搭建平台的重要性，推进工业上云，如西门子、三菱等企业发现边缘端更具有推动智能制造的实际意义。2019～2020年间，以PLC（可编程逻辑控制器）为代表的工业边缘层控制器不断引入AI模块、5G模块，以新一代信息技术为赋能将整个企业落实到边缘端的工业控制器、工业电脑等设备上。下面，我想探讨未来三年智能制造发展的新趋势。

一是下一代工业网络，工业网络是一个非常成熟的产品，我们认为80%的5G场景将集中在工业领域。随着有线的工业网络逐渐发展，有线网络和无线网络不断进行接洽、融合，大网络将由工业网络构成，小网络可以采用无线方式，5G技术可以使无线网络接入有线网络的方式更加灵活和可靠。通过这些新技术的嵌入，我们可以发掘最优组合，而不是单纯的应用有线和无线网络。

二是制造工艺的智能化。很多企业关注设备智能化、生产过程智能化、车间供应链的智能化，但能提升实际制造能力的反而是上游的工艺，焊接、铸造、钣金、冲压等各个基础工艺层，在一定程度上限制了基础能力的提升，随着数字孪生、人工智能、知识图谱等技术的不断探索，我们正向工艺、材料研发上游进行数字模拟迭代，降低成本。从工业逻辑来讲，任何一项工艺的开发和突破都是在试错过程中迭代演进的，但试错的成本很高，我们更希望通过智能化、数字化的手段来降低试错成本，加速制造工艺领域的发展。

三是边缘智能。企业上云究竟能获得哪些优势？上云后制造环节是否能降低生产成本，提高生产效率？一方面由于没有量化标准，企业很难做出判断，另一方面如果我们将所有的判断都上传到云端，由云端整体部署后下传到边缘侧，一旦出现问题，造成的损失将难以估量。我们给予边缘侧一些控制决策的模块，通过云端实现边缘侧与云端的云边协同。以边为主、以云为辅进行边缘侧的大量运算，能够做出允许有一定延迟的决策，这种部署能够有效降低风险。

四是自下而上生长的工业互联网平台，各式各样的企业都在建设自己的平台，在这种情况下，我们认为工業互联网姓“工”不姓“互”。如果不懂工业，不了解纵向行业的工业机理模型，建设出来的工业互联网平台将无法发挥作用。我们需要从行业本身的问题出发，上升到设备、生产线、场域，形成整体的架构后依据所有的能力搭建平台。二级市场不看好工业互联网平台，因为花钱搭建平台后，一旦没有企业进入平台，就面临亏损的风险。但从企业需求、行业需求、供应链生态体系的角度出发，工业互联网平台必不可少。在建设了需求市场后，平台才可能正向地运转商业逻辑。因此，未来工业互联网平台一定会迎来高速发展期，而自下而上的发展方式是最有可能的。

五是工业机理模型驱动工业软件的发展。工业软件一直是本土制造业发展的薄弱环节，我们面临着底子薄、应用难、创新少等短期内难以改变的诸多难点。随着新一代信息技术的赋能，我们发现AI为代表的技术有可能加速发展，另辟蹊径地实现工业软件发展的弯道超车。工业软件需要企业了解工业能耗、总结工业机理，如果能够将工业机理不断整合、封装到模型中，我们可能快速实现工业软件发展的迭代，不仅从软件端切入，还要从工业机理模型切入这一领域。

最后是工业电商+工业服务的模式。自2013年以来，大家认为工业电商像消费电商一样，有很大的发展潜力，但工业、工业互联网、智能制造等很多领域的协同基础都不够完善，很多企业在工业电商发展上的布局逐步减缓。随着这一领域内商业模式的清晰，大家发觉下游只要做好电商、大服务体系上的工作，就有钱可赚，这个领域也可能会发展出与消费电商不同的商业模式。

（根据演讲内容整理，未经本人审核）