回答的问题信息技术和智能产品如何与这些战略相联系?

「1 智能制造推进的难点与问题」
我国制造业面临着异常严峻的挑战：人口红利消失、“未富先老”、企业招工难，人工成本迅速上升；高房价、高地价迫使国内制造业向内地转移，低成本制造业向东南亚国家转移；高赋税以及社保费用的压力也给企业带来高昂的运营成本；原材料价格上涨对下游行业带来巨大的成本压力；环保风暴也给很多企业敲响了警钟；中兴事件则暴露出我国制造业核心技术缺失的尴尬现状；而国际贸易争端更是对出口型企业雪上加霜。
在这种背景下，制造企业如何实现转型升级？推进智能制造成为重要的途径。然而，目前我国制造企业推进智能制造面临着诸多难点与问题：
第一，概念满天飞，技术一大堆。近几年来，从工业40的热潮开始，智能制造、信息物理系统（CPS）、工业互联网（平台）、企业上云、工业APP、人工智能、工业大数据、数字工厂、数字经济、数字化转型、C2B（C2M）等概念接踵而至，对于大多数制造企业而言，可以说是眼花缭乱、无所适从。智能制造涉及的技术非常多，例如云计算、边缘计算、RFID、工业机器人、机器视觉、立体仓库、AGV、虚拟现实/增强现实、三维打印/增材制造、工业安全、时间敏感网络、深度学习、数字孪生、MBD、预测性维护，让企业目不暇接。这些技术看起来都很美，但如何应用，如何取得实效？很多企业还不得而知。
第二，摸着石头过河。企业推进智能制造领域的相关技术十分缺乏经验，欠缺可以借鉴的成功案例。目前，制造企业已经存在3种类型的孤岛：信息孤岛、自动化孤岛，以及信息系统与自动化系统之间的孤岛。同时，企业也缺乏统一的部门来系统规划和推进智能制造。在实际推进智能制造的过程中，企业仍然是“头痛医头”，缺乏章法。
第三，理想很丰满，现实很骨感。推进智能制造，前景很美好。但是绝大多数制造企业利润率很低，缺乏自主资金投入。在“专项”“示范”以及“机器换人”等政策刺激下，一些国有企业和大型民营企业争取到各级政府给予的资金扶持，而中小企业只能“隔岸观火”，自力更生。
第四，自动化、数字化还是智能化？在推进智能制造过程中，不少企业对于建立无人工厂、黑灯工厂跃跃欲试，认为这就是智能工厂。而实际上，高度自动化是工业30的理念。对于大批量生产的产品，国外的优秀企业早就实现了无人工厂。例如，日本发那科仅需40s就能全自动装配完成一个伺服电机，但其前提是产品的标准化、系列化，以及面向自动化装配的设计，例如将需要用线缆进行插装的结构改为插座式的结构。e-works两次组团参观三菱电机的名古屋制作所可儿工厂，该工厂对于大批量生产的产品，大量应用机械手，实现高度自动化；对于中小批量的产品，推进低成本自动化，即部分工位的自动化；而对于单件定制的产品，采取手工装配。e-works考察团还参观施耐德电气的法国诺曼底工厂，该工厂是生产继电器的自动化工厂，该工厂实现了绕线、装配、包装等全流程的自动化，而且可以在一条产线生产多种变型产品，但实际上还不是智能工厂。还有西门子一直将被广泛誉为工业40典范的安贝格电子工厂也是被称为数字化工厂，其特点是人机协作的柔性自动化生产、智能物流、工业软件广泛应用、海量的数据采集以及大数据分析。
一个真正的智能工厂，应该是精益、柔性、绿色、节能和数据驱动，能够适应多品种小批量生产模式的工厂。智能工厂不是无人工厂，却是少人化和人机协作的工厂，推进智能工厂绝不是简单地实现机器换人。南京的爱立信工厂有一条装配线，一开始设置的自动化率是90%，后来发现调整为70%，增加若干人工工位，整体质量和效率反而是最优的。此外，对于装备制造行业，机加工等工序并不适合建立自动化生产线，而建立柔性制造系统（FMS）则是更现实的选择。马扎克（MAZAK）、发那科（FANUC）的机加工车间应用FMS已达到720小时无人值守，自动生产不同的机械零件。

图1 MAZAK的FMS（柔性制造系统）
第五，理性看待投资回报。制造企业的企业家，尤其是中小型民营企业的老板，非常关心投资回报。很多企业的要求就是必须能够在3～4年能够收回投资的信息化、自动化系统才投入，甚至有的期望值更高。然而，有些账容易算，比如某条产线减少了多少工人。有些账却不那么容易算，例如工业软件作为一个使能要素，企业离不开工业软件，却难以计算出它究竟为企业直接或间接节省了多少成本，赚了多少钱。如果选型、实施和应用不到位，更是常常用不起来，业务部门牢骚满腹。长此以往，制造企业更加重硬轻软，最后停留在简单地做一点局部的自动化改善。
第六，数据采集与设备联网，迈不过去的坎。企业要真正实现智能制造，必须进行生产、质量、设备状态和能耗等数据的自动采集，实现生产设备（机床、机器人）、检测设备、物流设备（AGV、立库、叉车等），以及移动终端的联网，没有这个基础，智能制造就是无源之水。但是，现阶段很多制造企业还停留在单机自动化阶段，甚至一些知名企业的生产线也未联网，没有基础的设备联网，何谈工业互联网？
第七，基础数据和管理基础。无论是推进企业信息化、两化融合，还是进一步实现数字化转型，推进智能制造，基础数据的规范性和准确性都是必要条件。很多企业在实施ERP，或者ERP升级换型的过程中，花费时间最多的就是基础数据的整理。企业管理的规范性、业务流程的清晰，也是企业推进智能制造的“敲门砖”。但现实的情况是，一些企业的基础数据还没有理顺，却在大谈“工业大数据”。这种舍本逐末的做法，注定是难以取得实效的。
「2 智能制造推进的5项基本原则」
随着我国劳动力成本迅速增长，节能减排的要求越来越高，市场竞争白热化，客户需求日益个性化，制造企业面临着越来越大的转型压力。在这种背景下，智能制造成为广大制造企业关注的热点。尤其是在车间的智能化改造方面，很多大中型制造企业开展了相关实践，还有众多企业在跃跃欲试。增加智能装备、建立智能产线、推进智能物流，减少人工，成为很多制造企业的共同选择。
智能制造势不可挡，但智能制造只是手段，不是目的。制造企业应当明确推进智能制造的目标，积极学习各种智能制造新兴技术，探讨应用各种智能制造技术的必要性、紧迫性与可行性，具体推进智能制造技术的应用必须做好需求分析与投入产出分析，明确总体拥有成本，根据自己的盈利水平确定合理的投资预算。千万不能为了智能化而智能化，为了争取政府项目而盲目大干快上智能制造项目，以免在老的信息孤岛问题、基础数据不准确的问题依然存在的情况下，又形成新的智能孤岛，甚至形成“仅供参观”的花架子。
因此，制造企业推进智能制造，需要把握以下5项基本原则：
原则1正确理解智能制造。智能制造中的“智能”还处于Smart阶段，智能制造（Smart manufacturing）系统具有数据采集、数据处理和数据分析的能力，能够实现闭环反馈。智能制造的未来趋势是实现“Intelligent”，实现自主学习、自主决策和优化提升。智能制造融合了信息技术、先进制造技术、自动化技术和智能化技术。智能制造中的“制造”指的是广义的制造，并不仅仅包括生产制造环节的智能化，而是包括制造业价值链各个环节的智能化。企业信息化和工业软件的深化应用，是推进智能制造的基础和前提条件。
原则2正确理解和应用智能制造使能技术。智能制造使能技术主要包括：物联网、增材制造（3D打印，包含设备、材料、工艺）、云计算、电子商务、电子数据交换（EDI）、PLC、DCS、自动识别技术（RFID、条码、机器视觉）、数控系统、大数据分析（包括工业大数据）、 虚拟现实/增强现实、Digital twin（数字孪生，包括产品、设备、车间）、工业安全、工业互联网、传感器、云制造和信息集成（EAI、ESB）等技术。需要明确的是，部分技术还处于发展的初期阶段，制造企业需要根据自身的产品特点、生产模式和运营模式来综合考虑应用方式。
原则3必须理解智能化与自动化的本质区别。那些将机器人应用和无人工厂说成是工业40的说法是错误的。企业在建设智能工厂时，要整体考虑智能装备的应用、生产线和装配线的数据采集方式、设备布局和车间物流优化、在制品在工序之间的转运方式、生产工艺的改进与优化、材料的创新等，而不仅仅是某些工位的“机器换人”。智能化生产线能够实现柔性的自动化，快速切换生产多种产品，或者可以混线生产多种产品，能够实现生产数据、质量数据的自动采集，并实现自动化系统与质量分析系统、MES系统的信息集成。
原则4必须做好整体规划，选择适合企业自身特点的实施方案，有效规避风险。推进智能制造需要解决更加复杂的、纵横交错的信息集成问题，例如IT系统与自动化系统的信息集成、供应链的数据交换；推进智能制造需要处理来源多样的异构数据，包括各种来自设备、产品、社交网络和信息系统的海量数据，需要确保基础数据的准确性；推进智能制造需要企业的IT部门、自动化部门、精益推进部门和业务部门，甚至供应链合作伙伴之间的通力合作。因此，制造企业必须充分认识到推进智能制造的复杂性、艰巨性和长期性。制造企业应当做好相关技术的培训，选择有实战经验的智能制造咨询服务机构，共同规划推进智能制造的蓝图。在整体规划的指导下，选择对于企业最有可能迅速见效的突破口优先实施。比如，推进基于物联网的预测性维护服务，促进企业已销售的产品的配件销售，提高客户服务满意度；或者通过实现生产线的智能化，提高设备的整体绩效和产品合格率；通过建立企业级BOM平台，实现产品的在线定制等。
原则5企业需要建立自己的专业队伍，并选择长期的战略合作伙伴。推进信息化是个系统工程，推进信息化与工业化深度融合是一个更大的系统工程，而推进智能制造更是一个非常复杂的系统工程，涉及到诸多工业软件的集成应用，涉及到智能装备应用、设备联网、数据采集、数据分析和业务流程优化，并且需要与推进精益管理结合起来推进，因此，制造企业需要建立自身的专业队伍，融合信息化、自动化和管理人才，并选择若干长期的战略合作伙伴，包括咨询服务机构、智能制造的整体集成商、解决方案提供商和服务商等。制造企业在推进智能制造项目时，必须注意选择在企业所在行业具有实施和服务经验，产品具有开放性和可扩展性，具有本地化服务能力的解决方案提供商，选择具有良好的沟通能力、项目管理能力和丰富行业经验的项目经理。在推进智能工厂项目时，尤其需要考虑解决方案提供商是否具备软件、硬件和自动化的综合实力。
总之，推进智能制造，既要积极布局前沿技术的应用，又要夯实基础，务实推进。纵观中国制造业推进信息技术应用30多年的历程，经历了一个又一个的“工程”，从“会计电算化”、“甩图板”、CIMS工程、“两甩（甩图纸、甩账表）”到制造业信息化工程；产生了一次又一次的“热潮”，从财务软件、CAD、ERP、ASP、云计算、电子商务等，既有政府的积极推进，也有国内外主流厂商的推波助澜。不少制造企业在条件还不具备、对新兴技术认识还不清晰的情况下，就盲目上马应用一些技术尚不成熟的信息化单元系统，实施与应用也不到位，最终形成了很多信息化孤岛，没有达到预期目标，甚至多次推倒重来。因此，不论市场上有哪些“热词”（buzz word）或者热潮，制造企业都不能再盲目跟风，而是应当保持冷静与理智，以免事与愿违。企业需要在提升基础管理水平的基础上循序渐进，积极、稳妥地推进智能制造，从而真正取得实效。
「3 智能制造推进的策略」
首先，推进智能制造的核心目的是帮助企业通过实现降本增效、节能降耗、提高产品质量、提升产品附加值、缩短产品上市周期、满足客户个性化需求，以及向服务要效益等途径，提升企业的核心竞争力和盈利能力。推进智能制造绝不能搞面子工程。
第二，必须对智能制造有正确的理解和认识。智能制造覆盖企业全价值链，是一个极其复杂的系统工程，不要期望“毕其功于一役”；推进智能制造需要规划、IT、自动化、精益等部门通力合作；不同行业的企业推进智能制造差异很大。推进智能制造，需要引入中立、专业的服务机构，开展多层次、多种形式的培训、考察、交流与学习，让企业上下树立对智能制造的正确认识。此外，需要强调的是，小批量、多品种的企业，不要盲目推进无人工厂；个性化定制和无人工厂是鱼和熊掌不可兼得；不能盲目推进机器换人。
第三，大处着眼，小处着手。企业要想推进智能制造取得实效，应当参照e-works智能制造金字塔的相关内容，通过智能制造现状评估、业务流程和工艺流程梳理、需求调研与诊断、整体规划及落地实施5个步骤，画出清晰的智能制造路线图，然后根据路线图和智能制造整体规划，稳步推进具体的项目，注重对每个智能制造项目明确其KPI指标，在测度关键绩效指标的基础上，评估是否达到预期目标。智能制造要取得实效，需要清晰的思路、明确的目标、高层的引领、专业的团队和高度的执行力。

图2 智能制造总体框架范例
第四，紧密跟踪先进制造技术的发展前沿。近年来，制造业的新材料、新技术、新工艺层出不穷，金属增材制造技术不仅改变了复杂产品的制造方式，还改变了产品结构，也彻底打破了可制造性的桎梏，催生了创成设计等新的设计模式，从计算机辅助人设计，演化为人辅助计算机设计。碳纤维复合材料的广泛应用催生了全新的制造工艺和制造装备。奥迪A8采用了铝制车身，车身焊接不能再使用点焊，取而代之的是铆焊、摩擦焊、激光焊等新工艺。材料和工艺的改进，往往会对产品的性能，例如抗腐蚀、耐久性带来巨大的提升。精密测量技术也在迅速发展，由接触式测量发展到非接触式测量，由离线检测演化为在线检测，由事后检测演化为边测量边加工，从而帮助制造企业提升产品质量。
第五，积极稳妥地推进数字化和智能化技术的应用。当前，人工智能技术的发展如火如荼，必将在制造业不断得到应用，尤其是在无人驾驶汽车、质量检测与优化、设备故障诊断和预测等领域。现在已经出现了Google的Tensorflow等开源的人工智能引擎可以应用。此外，虚拟现实（VR）、增强现实（AR）、混合现实（MR）等可视化技术，在制造业也有很好的应用场景，例如设备 *** 作培训和设备维修维护等。爱立信工厂应用增强现实技术进行电路板的检测，蒂森克虏伯电梯利用MR技术提高电梯维护的效率。Cobot（协作机器人，单臂和双臂）在装配、拧螺丝、涂胶等很多工序可以进行应用，机器人与视觉传感器、力觉传感器的集成应用能够大大提高机器人动作的准确性和灵活性。

图3 爱立信工厂利用AR技术辅助进行电路板质量检测
第六，选择真正靠谱的合作伙伴。智能制造系统架构十分复杂，也非常个性化，相关技术在不断演进，企业本身也是动态变化，智能制造评估体系和规划方法论也还处于不断完善的过程中，智能制造的推进是一个长期的过程。因此，企业推进智能制造需要寻找专业的合作伙伴，从培训、现状评估、规划，到具体的数字化工厂仿真、产线设计，到真正实现工控网络的建设，并建立工控安全体系，实现IT与OT系统的集成。

2020年11月4日，上海 —— 微软连续第三年参加中国国际进口博览会，宣布持续加大在中国市场的技术投入，围绕人工智能、大数据、物联网、混合云、远程协作、低代码开发等领域，推出数十项微软智能云矩阵的新服务、新功能；微软全力支持中国合作伙伴生态系统建设，为全球及中国的合作伙伴提供8500万美元的发展奖励，并推出“2020行业深耕升级计划”，以微软全球和中国资源及庞大的客户网络，大力拓展合作伙伴的技术能力、市场影响、销售渠道和盈利规模；微软稳步推进在华的战略落地与业务发展，进一步完善研发、工程、实验室、加速、孵化器、销售、市场、服务以及生态圈等全链条布局，并一如既往地加大技术合作与人才投入；未来一年，微软计划在华增招1500人，通过不断夯实并提升技术服务能力，满足中国市场各行业客户加速数字化转型的需要。

微软公司资深副总裁、微软大中华区董事长兼首席执行官柯睿杰（Alain Crozier） 表示：“当前全球各地、各行各业都不约而同地加快了数字化转型的节奏，中国作为全球第一个走出疫情影响、并取得显著增长的主要市场，尤其展现出了令人瞩目的 科技 创新力、顽强蓬勃的生机与韧性。从混合办公模式的兴起、产品与服务全面数字化的趋势，到人们对可持续发展的认真思考，以及对提升数字技能的迫切需求，后疫情时代的新常态在加速数字化转型的同时，也开启了技术创新的巨大机遇。微软始终坚定支持中国的创新发展，我们将与合作伙伴生态系统共同发力，以构建创新力和业务韧性为突破口，为数字化转型加速发展注入持久动能。”

作为微软数字化转型战略的核心部署，微软智能云矩阵日趋完善。从安全可靠的Microsoft Azure 云服务平台、全面支持远程协作的 Microsoft 365 云生产力平台、将现代商业流程融会贯通的 Dynamics 365 智能商业应用平台、让快捷开发触手可及的 Power Platform 低代码应用开发平台，到世界最大的开源社区 GitHub，以及服务全球的 LinkedIn 职场社交平台，不断发展壮大的微软智能云矩阵，为全球客户、合作伙伴、开发者，提供了业界最为完整的技术链条与生态服务。微软智能云矩阵通过运营合作伙伴世纪互联在中国市场落地生根、融合发展，不但能够为客户提供高度一致的认证、安全、管理、合规保障，还能一举打通从物联网和边缘设备到数据智能，从混合云基础设施运维到业务应用开发的各个环节，以全平台合力加速数字化转型的创新发展。

面对后疫情时代的新常态，企业数字化转型呈现出一系列新趋势，包括混合云与边缘计算数据服务需求快速增长、远程协作混合办公广泛普及、企业商业模式加速数字化、线上线下业务流程快速更新迭代等。为了应对这些需求，微软智能云矩阵推出了一系列新服务、新功能。

其中， Microsoft Azure 推出一些列数据相关的产品与服务，如安全可靠的 Azure Data Box 设备；将 SQL 数据引擎带到了物联网网关和边缘设备上的 Azure SQL Edge；基于 Apache Spark 的协作分析服务 Azure Databricks；以及将企业数据仓库与大数据分析相结合且对数据进行统一的导入、准备、管理和服务的 Azure Synapse Analytics，帮助企业客户解锁数据洞察并构建人工智能解决方案。

作为微软生产力平台的集大成者， Microsoft 365 中的 Microsoft Defender、云安全态势管理、合规中心、Azure Sentinel 都得到增强；Microsoft Teams 新增同框模式、自定义布局等诸多功能，并深度整合人工智能与 Power Platform 低代码开发平台；最重要的是，由世纪互联运营的企业移动及安全性套件（EMS）即将正式落地中国市场，为客户建立起全球领先的一站式移动设备和企业安全保障。

Dynamics 365 发布用于全渠道客户服务方案的第一方全新智能语音服务，Project Operations 项目运营服务正式商用。

Power Platform 新增一系列服务专业开发者的低代码开发功能和服务；推出用于创建 RPA 机器人自动化流程的 Power Automate Desktop；基于 RPA 的 UI Flow 功能也将在中国市场正式推出，以端到端的业务流程自动化，对本地和云应用中原有的手动业务流程进行全面自动化升级改造。

疫情显著加速了全球各地、各行各业数字化转型的进程，积极拥抱技术创新、构建起灵活应对外界变化与挑战的业务韧性，正成为全球各地商业企业的共同选择，而中国市场已经走在了引领世界变革的最前端。IDC 与微软面向亚太地市场进行的一项为期六个月的研究[1]显示，疫情爆发以来，有63%的中国企业加快了创新和数字化进程，以增强企业复苏的动力和业务韧性。过去六个月，中国企业的创新力文化提高了19%，明显高于亚太市场的平均增长（11%）。

新常态下，越来越多的企业提出了加速数字化转型的迫切需求，这为微软合作伙伴生态系统带来了广阔的发展机遇。微软在中国市场拥有近17000家专注于不同行业、不同领域，拥有各自技术专长的合作伙伴，他们是微软技术能够在中国市场落地生根，并始终确保提供一流品质技术服务的关键基石。为了帮助合作伙伴锁定核心竞争力，从容应对潜在的风险和挑战，共同把握当前的发展机遇，微软推出了 “2020行业深耕升级计划” ，从联合构建、市场落地、能力提升、联合销售到整体业务模式转型升级等维度鼎力支持合作伙伴的业务发展。针对制造业、零售业、医疗卫生、教育等重点行业，微软全力支持有成功实践经验的合作伙伴打造“行业优先解决方案”，为行业需求最突出的问题和应用场景提供可复制的解决方案。围绕云基础设施与运维管理、现代生产力与安全、业务应用开发、数据与人工智能等热门应用领域，微软为合作伙伴提供大量的技术培训和技术认证服务，其中包括以周为单位举办的云培训日、每月的黑客松、每季度的技术训练营，以及每个合作伙伴数百小时的平台和社区学习机会。

“2020行业深耕升级计划”全方位支持和引导合作伙伴持续增强自身技术优势、强化业务能力，通过构建和增强创新力与业务韧性，推动业务模式的转型升级。微软希望这一计划能真正帮助合作伙伴未来 实现营收2到5倍的增长 。为了推进合作伙伴向云解决方案的转型，微软切实提升合作伙伴在云服务上的激励比例， 向全球及中国的合作伙伴提供的发展奖励将达8500万美元 。

微软植根中国近30年，一贯积极参与、全力支持中国的创新发展。微软于1992年成立北京代表处，1995年成立微软（中国）公司，1998年微软亚洲研究院的前身微软中国研究院成立，2011年微软亚洲互联网工程院成立。从最初只看重产品服务与市场销售，到立足中国引领全球 科技 创新，再到将全球前沿的科研突破转化为成功的产品和行业解决方案，微软不断完善着在中国的战略规划，逐渐实现了覆盖产学研商用各个环节的业务蓝图。

随着由云计算、大数据、人工智能等创新技术引领的数字化转型的兴起，微软公司成功转型为一家云计算与生产力公司。在这个过程中，微软与中国的创新合作，也变得更加全面和多样。在过去五年中，微软通过一系列创新加速平台，为超过1200家早期和中期创业企业提供了创业技术支持。仅过去12个月，就有600多家企业依托微软的云计算和人工智能物联网技术推动技术创新。微软支持的全部创业企业得到风险投资总额超过20亿美元，企业估值总额超过30亿美元。

微软与上海的合作，则是微软持续参与和推动中国技术创新、产业合作、创新创业的缩影。2010 年，微软在上海紫竹微软园区组建微软中国云计算创新中心，由此开启微软智能云的中国蓝图；2014年，由世纪互联运营的微软智能云 Azure 和 Office 365 先后在上海宣布正式商用，成为首个在中国正式商用的国际公有云；2016年9月，微软“云暨移动技术孵化计划”-徐汇双创社区云暨移动应用孵化基地-云赛空间正式运营，吸引138家初创企业入驻、举办大中型活动70余场、提供培训超过1500小时，孵化企业估值增长高达284%；2017年1月，微软加速落地上海，累计加速企业82家，总估值超过1000亿元，超过93%的企业获得下一轮融资；2018年，微软亚洲研究院（上海）和微软–仪电人工智能创新院落户徐汇区，亚研院（上海）目前已经组建完成人工智能与机器学习组、计算机系统组、创新工程组和学术合作部等研究团队，并积极服务于金融、医疗等行业的技术创新，创新院参与发起设立上海人工智能发展联盟/上海市人工智能行业协会，并为上千名人工智能人才提供了多层次的技术培训；2019年，微软全球规模最大的人工智能和物联网实验室在浦东正式启用，一年多来对接企业400余家，现已完成包括毕马威等三期90家企业入驻赋能，产出成果45个，目前第四期入驻企业正在火热招募中。

疫情爆发以来，微软在中国实施了以居家办公、远程协作为主的混合办公模式，微软业务的正常运行并没有受疫情的影响而停滞，而是在有条不紊地持续发展。过去几个月，微软仅在上海一地新招员工就有近500人。在2021年，微软计划在中国市场再新增加1500个招聘职位，满足未来业务持续发展的需要。

在本届中国国际进口博览会现场，微软在技术装备展区41号馆设立了以“ 科技 赋能”为主题的现场展区，围绕智能制造、智慧教育、智慧医疗、智慧零售、智能交通、智慧空间等创新领域，集中展示了微软与合作伙伴共同打造的最新解决方案、应用场景，以及助力中国企业创新创业，走向全球的成功实践。其中：

作为中国环境管理和恢复领域的领先企业，微软合作伙伴、功夫国际孵化器校友企业 蒙草 善于通过因地制宜的科学规划，帮助各地保护和恢复森林、草原植被。借助微软智能云 Azure 的物联网、数据分析服务及 Power BI，蒙草为内蒙古开发的减贫环保解决方案成功恢复了530公顷的干旱牧场，可支持300多户牧民的生产生活，每年每户还可增收数千元。

针对重型机械设备 *** 作复杂、工作环境复杂、设备价值高、安全生产要求高、对 *** 作人员要求高等特点， 嘉讯广源 基于 Microsoft HoloLens 2 的混合现实技术，构建了重型机械 *** 作培训平台。通过将数字虚拟仿真与物理控制相结合，该平台为重型机械的 *** 作培训和考核提供了高保真的仿真体验，能帮助学员通过反复的 *** 作训练熟练掌握 *** 作流程，识别 *** 作风险，并在安全条件下对可能出现的风险状况进行模拟训练，从而全方位地提升 *** 作员的技术水平和风险防范意识。

InnerEye 项目 将先进的机器学习方法用于三维医学影像的自动分割和定量分析。这项影像AI技术有助于提升临床诊断的效率，也可以辅助医生实现精准治疗以改善患者预后。该项目的目标是希望人工智能在医学影像分析方面被普及化使用，并让研究机构、医院、生命科学组织和医疗服务提供者，通过使用微软 Azure 云平台构建自己的医学影像人工智能模型。

微软亚洲研究院基于计算生物学、数据分析等领域的专业知识和研究经验，构建了 新冠数据分析网站 COVID Insights（covidmsracn） ，让人一目了然地看到病毒在全球范围内的传播特性、病毒学分析结果和最新研究热点。其提供的“传播与干预模型”，以交互方式展现隔离措施、医疗能力等方面投入力度的变化对病毒传播的潜在影响，对于防范病毒卷土重来和二次爆发有着重要的参考意义。

锦瑟医疗 利用微软 HoloLens 及其混合现实技术研发了 MR 医学教育解决方案、MR 医学临床解决方案、MR 远程协作解决方案，以及用来精确导航医疗器械和植入物、提高手术安全性和有效性的 MR 手术导航解决方案。在中南大学湘雅医院骨科胡懿郃教授团队进行的一次人工全髋关节置换手术中，钟达教授提前将患者皮肤、骨骼、神经和血管等组织信息生成全息模型，然后佩戴 HoloLens 将全息模型拟合在病灶部位，使手术医生在手术过程中如同拥有一双“透视眼”，精确避开病人的血管和神经，极大减小了出血量和手术风险。

作为第一个走出疫情阴影，逐渐实现复苏和增长的全球主要市场，中国已经成为以 科技 创新助推企业转型发展、业态创新升级、经济复苏发展的成功典范。 微软希望充分发挥自身的优势资源，与合作伙伴生态系统一起，为数字化转型的加速创新，贡献积极力量。

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