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。

如果保持共享经济的固有属性不变、路径不偏，共享经济就能长期发展下去。共享经济，既有二重性，又有统一性。共享经济之所以能够产生，从根本上说，就是根源于共享经济的共享性和经济性的根本性质。共享经济之所以会在近几年产生，是因为共享经济适应了时代的要求(共享性)、 社会 的需求。共享经济所以能在短期内发展、膨胀起来，就在于共享经济本身潜存着的无限商机。

但是，共享经济的生命力，是由其本身发展的内在规律决定的。共享经济有两大支柱:其一，是共享。但共享，不是独占、独有、独霸、独用、独坏(破坏)，而是分享、共享、共用。其二，是经济。经济性，是共享经济的根本特性、根本属性之一。共享经济既需要有共享的理念、共享的意识、共享的道德、共享的文化、共享的文明作精神支撑，需要与共享经济相适应的 社会 大众来体验和参与。又要遵循共享经济的经济规律。经济规律是客观的，不是主观的，是所有参与到共享经济活动中的人都必须遵守的。

必须强调，共享经济对于投资人来说，不是圈钱经济，不是泡沫经济。投资者投资于共享经济，就要认真、客观的研究和遵循共享经济的内在规律，不能把资本绑架在共享性上，不能把主要注意力、精力、功夫用于玩弄共享经济的噱头上，跑偏共享经济的路径，使共享经济演变成短命经济，形成一轰而起，又一轰而散的局面。

总之，共享经济是 社会 经济发展出现的新业态、新事物，需要认真研究、 探索 其发展规律，总结共享经济的新经验，制定适应共享经济 健康 、规范发展的政策措施，指导共享经济 健康 、有序的发展。

无论公有制还是私有制经济，脱离了与大众需要需求，即没发展的必要，也必定生存不下去。

受海外共享经济浪潮的影响，2010年开始，中国共享经济企业在一些领域涌现，国内共享住宿行业也随之崛起。2010年起，易到用车等 汽车 共享企业出现，即通过互联网为闲置私家车车主提供交易平台，解决出行者用车需求。2011年起，途家网、小猪、蚂蚁短租等通过互联网匹配闲置房源房东与出行者的共享住宿企业出现，随着共享住宿市场认可度不断提升，资本开始大量涌入，大批创业者进入市场，逐渐成为共享经济领域的新风口。2012年起，滴滴出行等网约车出现，通过互联网连接有私家车并有闲暇时间的车主和有出行需求的用户，提高了车主运营和乘客出行效率。经过3年左右萌芽起步阶段，2013年开始，中国共享经济步入快速发展阶段，在许多领域出现了本土化创新企业，并在企业数量和市场规模均呈现加速发展态势。
内共享经济交易规模增长迅速，根据国家信息中心发布的《中国共享经济发展年度报告（2019）》2018年交易规模为29420亿元，增长416%，生活服务、生产能力与交通出行交易规模为前三，其中生产能力增长975%，物联网在共享经济领域的主要应用包括共享洗衣机、共享空调、共享充电宝、共享单车、共享按摩椅等共享租赁设备。
共享经济的本质在于整合供给侧的闲散物品或服务者，让他们以较低的价格提供产品或服务。供给双方以不同的方式付出和收益，共同获得经济红利。
行行查，行业研究数据库（网站 >

目前，中国移动也正历经语音下滑与流量经营的窗口转换期，2G3G收入到了顶端开始下降，但数据流量快速增长弥补了下降，未来几年数据流量将成为运营商收入及增长的主要动力。

虽然我国已进入4G时代，但物联网初期阶段的大量连接，很多都是通过专用网络和专用技术实现，而非运营商网络。通过5G让公用网络尽可能满足更多的物联网连接，成为产业界共同的使命。

物联网和互联网技术的结合不仅能解决搜索层面的问题，还能提供更直接的方案，可以帮助用户找到最畅通的路径。万物互联的物联网时代为我们描绘了无数美好应用的可能，而物联网两个最重要的核心需求是海量的连接和1毫秒左右的时延，现在的网络无法给予支撑，5G网络将可满足物联网的两个基本需求。

中国移动对于5G的期望在于：满足未来十年高达超千倍的移动数据增长需求，为用户提供光纤般的接入速率、享受“零”时延的用户体验，具备千亿设备的连接能力。不同于2G到4G时代多种全球标准并行，5G时代，由于面临更大规模的全球融合，尤其是物联网所倡导的人人连接、人物连接、物物连接的要求，建立全球性的5G统一标准是大势所趋，而多重技术标准无法突破连接壁垒。

虽然对5G的基本诉求达成了一些共识，但5G目前还处于研究阶段和创新阶段，它已展示的所有技术，峰值速率、频谱效率，还没有体现出突破性的进展。预计,未来5G商业布局将成为各运营商竞争的核心。

参考前瞻网发布的《2015-2020年 中国互联网产业市场前瞻与投资战略规划分析报告》

智能制造各地政策及发展目标解读

重庆：力争2022年智能制造关联产业产值突破400亿元近期，重庆印发了发展智能制造实施方案，该方案明确了重庆在智能制造方面的目标及任务。

力争到2020年，全市智能制造取得明显进展，累计推动2500家企业实施智能化改造，建设5个具备国内较强竞争力的工业互联网平台、20个智能工厂和200个数字化车间，创建10个行业级智能制造标杆企业，建设5个智能制造示范园区，68%以上规模工业企业迈入数字化制造阶段，52%以上规模工业企业迈入数字化网络化制造阶段，“两化”融合发展水平指数达到58，智能制造关联产业产值突破300亿元，汽车、电子、装备等有条件、有基础的重点产业智能转型取得明显效果。

到2022年，全市智能制造进一步发展，累计推动5000家企业实施智能化改造，建设10个具备国内较强竞争力的工业互联网平台。84%以上规模工业企业迈入数字化制造阶段，64%以上规模工业企业迈入数字化网络化制造阶段，“两化”融合发展水平指数达到62，智能制造关联产业产值突破400亿元。

山东：加速企业智能化转型根据《规划》到2022年，山东传统制造业重点领域将基本实现数字化制造，条件、基础好的重点产业和重点企业基本实现智能化转型。

到2022年，山东省传统产业企业数字化研发设计工具普及率要达到72%以上，规模以上工业企业关键工序数控化率达到57%以上，万人机器人数量将达到200台以上，山东省制造业数字化、智能化水平在国内位居前列；智能制造试点示范项目实施前后企业运营成本降低20%，产品研制周期缩短20%，生产效率提高20%，能源利用率提高13%，产品不良品率要大幅度降低。

安徽：新一代人工智能产业发展规划到2020年，人工智能发展环境和基础设施不断完善，重点前沿理论和应用技术进步明显，在产品智能、工业智能和服务智能等重点领域涌现一批优秀企业，集聚一批高水平的领军人才和创新团队，在人工智能平台、智能工业机器人、智能家电、智能装备制造等领域形成特色应用。人工智能产业规模超过150亿元，带动相关产业规模达到1000亿元。

中期目标。到2025年，重点前沿理论和应用技术在部分领域取得突破，相关技术在智能农业、智能制造、智能医疗、智慧城市等领域得到广泛应用，在智能无人设备、服务机器人等领域确立竞争优势，培育若干具有国际先进水平的人工智能企业和人才团队。人工智能产业规模达到500亿元，带动相关产业规模达到4500亿元。

广东：2025制造业全面进入智能化制造阶段到2025年，广东省制造业综合实力、可持续发展能力显著增强，在全球产业链、价值链中的地位明显提升，全省建成全国智能制造发展示范引领区和具有国际竞争力的智能制造产业集聚区。

到2025年：全省制造业全面进入智能化制造阶段，基本建成制造强省。制造业水平显著提升，规模以上工业全员劳动生产率提升至25万元/人。自主创新能力明显提升，规模以上工业企业研发投入占主营业务收入的比重达到17%以上，安全可控的智能技术产品配套能力和信息化服务能力明显增强。信息化与工业化深度融合，规模以上工业企业信息技术集成应用达到国内领先水平，制造业质量竞争力指数达到865。骨干企业国际地位凸显，培育一批年主营业务收入超100亿元、1000亿元的工业企业，涌现一批掌握核心关键技术、拥有自主品牌、开展高层次分工的国际化企业。具有自主知识产权的技术、产品和服务的国际市场份额大幅提高，建成全国智能制造发展示范引领区和具有国际竞争力的智能制造产业集聚区。

上海：制造业转型升级发展规划深入贯彻制造强国、全球科技创新中心建设战略和供给侧结构性改革部署，将智能制造作为“上海制造”向“上海智造”转变的主攻方向，实施智能制造应用“十百千”工程，坚持应用牵引、软硬协同、分类施策、政府引导，大力推广智能制造应用新模式，建立智能制造应用新机制，到2020年，力争把上海打造成为全国智能制造应用的高地、核心技术的策源地以及系统解决方案的输出地。

江苏：2020年将建成1000家智能车间日前，为加快推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，推进工业经济高质量发展，江苏省印发《关于进一步加快智能制造发展的意见》。目标到2020年，全省建成1000家智能车间，创建50家左右省级智能制造示范工厂，试点创建10家左右省级智能制造示范区。

根据《意见》要求，要加强领军服务机构建设，进一步提升智能制造专业服务水平——培育壮大系统解决方案供应商。到2020年，江苏省培育形成100家左右国内有影响力的本土化、品牌化智能制造领军服务机构。

2019智能制造业十大发展趋势

01

安全生产将成为重中之重

当智能制造融合了机器人、人工智能众多前沿科技后，人为能够及时控制的事故似乎变得更加简单，但是在设备增多的情况下，如何有效管理人机交互时的安全性是重点之一。

另外，在工业物联网进入制造业后，工业物联网遭到数据攻击的事件常有发生，所以企业的设备、产品等数据的安全也显得尤为重要。

02

智能制造行业将会近一步扩大

智能制造在汽车行业、3C电子领域的应用已经逐步加深，当各企业开始认识到智能制造是实现中国制造2025的重要方向后，数字化、网络化、智能化能够对企业的产值和效率持续优化，智能制造会进一步渗透石化、纺织、机械等行业。

03

通用性技术或将成为AI+的突破口

在定制化柔性制造、多场景生产的大力发展下，通用性技术并不能满足生产需求。对于AI赋能传统工业，就能够容易解决这些需求。

在大数据的积累下，企业能够利用AI实现专业场景的快速转变，真正做到制造向“智”造转型。

04

数字双胞胎技术或将崛起

数字孪生技术将作为企业数字化升级和智能工厂建设的第一选择，车企可以通过这些技术在研发过程中解决生产过程复杂、资源浪费等产生高成本的问题，以更低的成本做出数字化模型。

通过降低成本，汽车行业在明年的销量可期。同时，在3C领域引入数字双胞胎技术也可带动行业的发展。

预计到2020年，至少50%年收入超过10亿元的制造商将为其产品或资产启动至少一项数字孪生项目。

05

打造精准大数据闭环

近些年，工业大数据开始被企业所重视，利用大数据能够挖掘那些隐藏在背后的客户价值，帮助企业完成时限客户需求、生产系统、商业模式、决策模式的转变。大数据能够帮助企业从0做到1，然后再从1做到N，从N做到1(个性化)。

要实现这样的模式，就需要企业构建从构建从采集、分析、转化、反馈等环节的精准数据流闭环。

06

更多互联网企业进军智能制造

互联网企业进军工业领域，即“互联网+智能制造”已取得初步成效。阿里云与西门子合作，宣布正式进军工业物联网，同时百度智慧工厂以及京东智慧供应链等都在打造自己的智能制造产业。

互联网企业具有长时间的数据积累和技术优势，在进军工业领域后，能够给传统制造企业带来更多的技术应用场景，加速企业智能制造的转型。

07

用户需求将引导企业转型

工业发展进程正在从企业产品牵引用户需求转变为用户需求引领企业生产，智能制造将会改变传统制造从生产环节降低成本增效，进而转向提供高附加值的衍生服务，从提供智能产品到智能服务实现附加值提升。

08

行业级工业互联网平台成熟发展

通用性行业平台由于纵深程度有限，市场供给与需求并不匹配，使得企业上云意愿不强，尚未探索出成熟的市场化模式。

行业级工业互联网平台由于兼具聚焦和普适双重特性，面对智能制造各行业不同需求，有望率先探索出可行的市场化商业模式。

09

聚焦智能制造解决方案等细分行业

由于国内智能制造起步较晚，对于人才的挖掘和培养以及资金压力是企业所面临的最大问题，如果从几个发展方向上切入智能制造，或许只有大企业才能负担起。

如果中小企业从智能制造系统等细分领域深入研究将有望成为独角兽。

10

超高附加值制造领域带来机遇

增材制造技术应用在桌面级应用以及简单的工艺大规模的场景不具备成本优势，而作为发动机、风电叶片、潜艇螺旋桨等为代表的超高附加值、超大型定制化单品制造领域可能会在2019年给增材制造在工业领域带来机会。

何谓数字化转型？
首先，关于“数字化”，有两个英文词汇，看起来差不多，但内涵差异很大。一个是Digitization，其含义是将模拟信息转化为数字信息（例如将手工填写的单据自动识别转为数字信息）；另一个是Digitalization，指的是将数字技术融合到企业之中，深化应用各种业务软件和物联网等新兴技术，实现数据驱动的决策分析，彻底变革企业的业务流程。

数字化转型（Digital Transformation）实际上就是企业真正实现Digitalization的过程。面向个人的生活服务行业数字化转型非常迅速，如今，我们订机票、买火车票、租车、订酒店、购物、订餐等各类生活服务几乎都可以通过数字手段在线完成，各种在线服务的平台竞争十分激烈。

对于制造业而言，面向个人消费者的行业，例如家电、家居、手机、汽车等行业的企业，数字化转型的压力巨大，转型也相对迅速；而面向企业客户的行业，例如装备制造、能源、零部件、原材料等行业，数字化转型的步伐则相对迟缓。不论属于什么类型、什么行业，每个企业都应当思考、建立，并推进数字化转型战略，数字技术的深化应用将对企业的商业模式、业务运营、决策方式、组织形态和企业文化等方面带来深远影响。
02、制造业数字化转型有何价值？
随着互联网的日益普及，计算和存储能力的迅猛发展，物联网和传感器技术的广泛应用，以及工业软件的不断进化，数据的采集、存储、传输、展现、分析与优化都具备了良好的技术基础。在这种背景下，制造业数字化转型的浪潮势不可挡。

善于深度应用数字技术的制造企业将赢得显著的竞争优势。例如，通过对采购、生产、库存、资金、质量、能耗、设备状态等业务数据的及时洞察，可以帮助企业对运营管理中的各类复杂问题能够不仅知其然，也知其所以然；通过对员工工作实绩的采集与分析，可以进一步激发员工的潜能；通过根据客户需求实现个性化定制，可以提升客户满意度；通过对营销数据的采集与分析，可以在市场上真正做到知己知彼，更好地服务客户；
优秀的制造企业也在一直致力于产品本身的数字化转型，实现数据采集、状态感知与远程控制，提高产品的附加值，增加服务收入。同时，也只有推进数字化转型，制造企业才能应对日益复杂的合规性要求，尤其是对于医药、食品等民生行业，以及出口导向型企业，必须通过数字化转型，实现整个生产过程的可追溯。

背景

如今，我们身边的各种电子产品，例如智能手机、笔记本电脑、可穿戴设备等，几乎都离不开电池供电。然而，电池却存在着使用寿命有限、续航能力有限、需要反复充电、安全隐患等问题。因此，电池也成为了影响现代电子产品性能与用户体验的关键因素之一。

为此，科学家们一直在积极研发让电子产品摆脱电池的新型供电方案。之前，笔者也为大家介绍过许多这方面的案例。接下来，让我们先来看几个经典案例：

（一）美国华盛顿大学发明的全球首款无需电池的手机，能从周围环境中的无线电信号或者光线中获取几微瓦的能量，保证正常手机通话。

（二）美国哈佛大学维斯生物启发工程研究所和约翰·保尔森工程和应用科学学院的科研人员团队创造出一种无需电池的折纸机器人，它能够通过磁场，无线地提供能量和进行控制，展开可重复的复杂运动。

（三）中国科学院、重庆大学、美国佐治亚理工学院、台湾 科技 大学等机构的科研人员组成的团队，在中华传统剪纸艺术启发下，开发出一种轻量的、剪纸式样的摩擦电纳米发电机（TENG），能采集人体运动的能量，为电子产品供电。

（四）美国密歇根州立大学的科研人员开发出由铁电驻极体纳米发电机（FENG）组成的柔性设备，让电子设备直接从人体运动中采集能量。

创新

今天，笔者要为大家介绍一项让电子产品摆脱电池的新科研进展。

近日，美国麻省理工学院联合其他科研机构（马德里理工大学、美国陆军研究实验室、马德里卡洛斯三世大学、波士顿大学、南加利福尼亚大学）开发首个能将WiFi信号的能量转化为电力的完全柔性设备，它可以为电子产品供电。

能将交流变化的电磁波转化为直流电的设备被成为“整流天线”。在《自然（Nature）》期刊上发表的论文中，研究人员们演示了一种新型整流天线。

技术

该整流天线采用了一个柔性射频（RF）天线，以交流变化的波形捕捉电磁波（包括携带WiFi信号的那些）。然后，这个天线被连接至一个由仅为几个原子厚度的“二维半导体”制成的新型器件。这种交流信号传送到半导体中，被半导体转化为直流电压，而直流电压可用于为电子电路供电或者为电池充电。

通过这种方式，无需电池的设备被动地捕捉无处不在的WiFi信号，并将其转化为有用的直流电源。更进一步说，该设备是柔性的，并能通过“卷对卷（roll-to-roll ）“工艺制备，从而可以覆盖非常大的面积。

所有的整流天线都依赖一个称为“整流器”的元件，这个元件将交流输入信号转化为直流电源。传统的整流天线将硅或者砷化镓用于整流器。这些材料可以覆盖WiFi频段，可惜它们是刚性的。尽管采用这些材料制造小型器件相对便宜，但用它们覆盖大面积，例如建筑物与墙壁的表面，成本过高。长期以来，研究人员们一直在尝试解决这些问题。但是目前所报告的柔性天线很少工作在低频率下，并且无法捕捉与转化千兆赫频率的信号，然而大多数相关的手机和WiFi信号都处于这个频率。

为了构造他们的整流器，研究人员们采用了一种称为“二硫化钼（MoS2）”的新型二维材料。它只有三个原子的厚度，是全球最薄的半导体之一。MoS2 可用于构造柔性的半导体元器件，例如处理器。

这么做时，团队利用了二硫化钼的一种“奇特”行为：当接触特定的化学物质时，材料的原子会重新排列，表现得如同开关一样，产生一种从半导体到金属材料的相变。这种结构也称为“肖特基二极管”，它是利用金属与半导体接触形成的“半导体-金属结”原理制作的。

论文第一作者、电子工程与计算机博士后 Xu Zhang（不久将成为卡耐基梅隆大学的助理教授）表示：“通过将 MoS2 设计成二维的半导体-金属结，我们构建出了原子薄度、超高速的肖特基二极管，它可以同步减少串联电阻与寄生电容。”

在电子器件中，寄生电容是一种不可避免的情况。这种情况下，特定的材料存储少量的电荷，将使电路速度变慢。因此，寄生电容越低，整流器速度就越快，运行频率也越高。研究人员们设计的肖特基二极管中的寄生电容，比目前最先进的柔性整流器中的寄生电容，要小一个数量级。因此，这种二极管的信号转化速度更快，可采集并转化10GHz的无线信号。

Zhang 表示：“这种设计将带来一种完全柔性的设备，它快到可覆盖我们日常使用的电子器件的大多数射频频段，例如WiFi、蓝牙、蜂窝LTE等。”

研究人员所报告的工作，为将WiFi转化为电力的其他柔性设备提供了蓝图，这些柔性设备具备足够大的输出和效率。根据WiFi输入信号的输入功率，目前设备的最大输出效率约为40%。在典型的WiFi功率等级下，MoS2 整流器的能量效率约为30%。相比而言，目前最佳的硅和砷化镓整流天线（由更加昂贵的刚性材料硅和砷化镓制成）实现了差不多50%到60%的效率。

价值

论文合著者之一、麻省理工学院微系统技术实验室的 MIT/MTL 石墨烯器件与二维系统研究中心主任 Tomás Palacios 表示：“假如我们开发出的电子系统，能够环绕大桥，或者覆盖整个公路，或者覆盖办公室墙壁，并将电子智能带给我们周围的每个物体，那将会如何？你如何为这些电子产品供电？我们提出了一种新办法来为这些未来的电子系统供电，通过一种可简单大面积集成的方式采集WiFi的能量，为我们身边的每个物体带来智能。”

科学家们提出的这种整流天线的早期应用包括为柔性与可穿戴设备、医疗设备、“物联网”传感器供电。例如，对于主要的技术公司来说，柔性智能手机将是一个热门的新市场。在实验中，当研究人员们将器件放置到典型的WiFi信号功率级别（150微瓦左右）的环境中，它可以产生出40微瓦的功率。这个功率足以点亮一个简单的移动显示屏，或者为硅芯片提供电力。

论文合著者之一、马德里理工大学的研究员 Jesús Grajal 表示，另外一个可能的方案就是为植入式医疗设备的数据通信供电。例如，研究人员们正在开始开发能被患者吞服的药丸，并将 健康 数据发回给计算机诊断。

Grajal 表示：“理想情况下，你不会想用电池来为这些系统供电，因为如果电池泄露锂，那么患者可能会死亡。从环境中采集能量，为体内的这些小型实验室以及与外部计算机的数据通信提供电力，具有明显的优势。”

目前，团队正在计划打造更加复杂的系统并提升效率。

参考资料

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