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智能制造生产体系是什么样子的？不仅仅是数字化改造

（图片来源：全景视觉）

经济观察网记者李晓丹 与传统制造体系相比，智能制造生产体系是什么样子的？

毕马威与阿里研究院在4月17共同发布的《从工具革命到决策革命—通向智能制造的转型之路》认为，智能制造生产体系的优势将会对生产和销售产生全面影响——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。

报告指出，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。

报告分析了“数据+算力+算法”这一智能制造的核心技术体系的构成。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。

国家工业信息安全发展研究中心系统所所长周剑表示，全球的制造业都存在产生过剩，从过去的靠卖产品赚钱，变成赚产品上下游全产业链的钱，这个过程就要做数字化转型，企业都在寻找新的动力。

周剑认为，制造业价值的爆发即将到来，有的企业已经进入了内部资源配置效率优化的阶段，要对互联网新业态有充分的准备，目前多数企业做的仅仅是数字化改造。

中信科技总经理张军认为，智能制造必须是业务视角而不是技术视角。

报告指出，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。

毕马威亚太区及中国主席陶匡淳表示，智能经济已成为各国关注的焦点问题，2019年政府工作报告中首次提出’智能+’概念，促进先进制造业和现代服务业融合，具有极其重要的意义。

阿里巴巴集团副总裁、阿里研究院院长高红冰对智能制造的理解是，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。