未来面临无工可打是必然的，但这也只是针对一部分人来说的。因为随着科技的发展，人工智能大量普及，其必将代替一些人来工作，工作岗位因此减少。
对于大多数普通人来说，危险并不是一蹴而就的，当他们意识到危险的时候，就已经没有了自己位置。因此，永远不要低估你的前途，无论你现在的工作多么的稳固，你都必须要有一种危机感。越是懒惰的人，就越容易被牺牲；越是简单，重复的工作，就越容易被替代。
门槛低的工作最容易被取代。门槛低的工作，一般并不是什么好工作，更没有抵御风险的能力。尽管并不是绝对的，但是大部分的工作都与这个特点相一致。
门槛低，就是人人都能干，很容易就会失去发言权，无法做出更多的抉择，更多的是一种“任人宰割”的无力感，以及苟且偷生的凄惨。因此，如果一份工作要求不高，没有挑战性，也不会轻易成长，那么最好还是慎重选择。
现在，很多人都不知道自己要做什么，也不知道自己能做什么，都是按部就班的去做，不管是好是坏，都没有一个清晰的计划和计划。这是一种非常隐秘的致命弱点，如果你总是随机应变，那么你很有可能会在某一天被人工智能所取代。请你仔细地规划你的事业，好好工作，不要把最好的青春浪费在混日子里，后悔一辈子。
能察觉到无工可打的风险，这是一件很好的事情，但不能光是想想，必须要做点什么。只有这样，才能有新的开始，才能解决问题。未来会是什么样子，谁也不知道。可以说，大部分人都不知道。但是，我们不能预知未来，并不意味着我们不能做好准备。
如果你能做到这两点，那么你失业的危险就会降到最低：1、不断学习和精进；2、与时俱进，适应新鲜事物。持续的学习和精进，可以保证你在这个领域中不容易被淘汰，并且能够保证你在更高的位置上取得更好的成绩。顺应时代潮流，接受变化和新鲜事物，能够让你的嗅觉敏锐，判断准确，能够找到新的机遇，将危险降低到最低。虽然这条路很难走，但只要你做好了准备，做好了一切准备，那么，你就可以安全地通过这一关。危机来袭时，也常伴随着机会和转机。这世界，属于有格局的人，属于努力的人，属于不断精进的人。
持续学习和精进，才能将风险降到最低。所谓有格局，其实就是活在当下，着手未来，学会未雨绸缪，为将来做好准备。比如华为在很多年前启动了备胎计划，也正因为有这么一手，才能在今天遭遇打压时，如此底气十足。底气和自信，往往是建立在实力的基础之上，人生也是如此。
一亇产品，有没有用，有多大用，市场说了算!
一，据老龄办公布的数据，截止2020年，中国的老年人约有25个亿之多。
这么多的老年人，4G智能手机尚且玩不转，何谈玩高端的5G
二，中国低收入的人群，毕竟是多数。如果一个人，月收入仅仅只有三四千元，要养家要生活，要还货，还要……。
谁会舍将花几仟元，买个5G手机
三，不要小看中国百姓的眼光。电视台上，光鲜亮丽的演员，头上戴的，脖子上挂的，身上穿的，几乎都是高大上。
难道普通大众看不出好坏，平常百姓能不羡慕
难啊!难于囊中羞涩。舍不得口袋里的钱，还有更多的应急，需要派上用场。不是吗
三，5G前途广阔，但目前市场需要培育。
不是什么人，一呼就能百应，一促就能一就。
特别在疫情拖累，经济尚在复苏的时期。当人们口袋里的钱再多一些;加上5G基站全面铺开，何必为销路犯愁
因为大多数人的认知比较有局限性，认为5g仅仅代表着更快的网速，更低的延迟，实际情况是5g还代表着技术的前进方向，一扇新世界的大门。
对于ai，大数据云计算的发展，有着指数级别的提高。
而ai，大数据，又是现代大多数 科技 产业的前进方向。
很多人认为5g没用，确实是对他们来讲，只是意味着更流畅的下载，上传，视频， 游戏 体验，那对于他们来说，确实用处不大。但是如果你去问一个做前沿 科技 的，最后的结果一定是必须拼命发展5g。
一、5G应用还没有全面开展，大部分的5G应用对接的是B端；
4G时代，感受最大的，就是我们的个人用户端，能明显的感觉到个人手机上网的速度变快。3G时代，微博流行；4G时代，视频、抖音、微信语音视频流行。简单的说，C端用户对于4G速度是能够亲身体验到的。
5G时代，一般来说B端用的比较多。主要用于无人机、人工智能、智慧城市、智慧医疗、智慧交通等一些政府及大型企事业项目，目前，大部分的5G项目，还属于刚启动阶段，所以，大部分个人用户对5G的应用还不是特别的了解。
二、5G虽已商用，但是全面商用还需要一段时间，建设覆盖还需要很长一段时间；5G基站从2019年年初，三家运营商开始准备做5G基站覆盖，直到2019年年中，才正式的建成一部分，仅在50多个城市的部分人流量大集中的地方，做了5G基站的升级和覆盖。但是5G基站，因为多种原因，完全大规模的覆盖，还需要几年时间。
所以，现在的5G覆盖，尤其是三四线城市，对于5G的感知度还不是特别的高，需要再过3-4年的时间，才能够真正的感受到5G带来的应用快感和5G速度。
5G时代2019年已经开启，但是5G的普及却是个长期工程。
5G的先进性毋庸置疑，但是很多人感觉5G无用，也不是错觉。
5G是新一代移动通信网络技术，具有双向高速度、低时延、支持高并发持续连接的能力。相比于4G，5G的意义不只是10倍以上的网速提升，更重要的是可以实现更低时延、更稳定、更安全、更密集的连接。
从5G标准和技术（体现在专利等方面）方面来看，5G设备厂商准备就绪，目前5G已经完全具备了大规模普及的必要条件。
从各大运营商的积极布局来看，5G网络部署在加速推进。
那为什么还是有那么多5G无用论出现呢？其实这不是没有原因的。
5G手机等终端设备
当你只有5G手机拿着，甚至很多地方还可能用的是4G网络时；即便是用上了5G手机、5G网络，你发现除了网速快，其它也没见到5G的特别之处时，这样的感受就不奇怪了。
手机端其实还好，经过2019-2020二年时间的发展，从芯片到手机都基本可趋于成熟，价格也会从中高端过渡到高中低全覆盖，应该会在2020年下半年某个时候实现市场销售的反转。
5G网络建设
但是5G网络就没有这么快了。截止目前全国大概完成5G基站建设25万个左右，仍处在网络建设的起步阶段。
由于5G信号覆盖能力比4G还要差不少，保守的估计中国实现主要地区的基本覆盖也需要500-700万个基站。这个建设周期可能会长达5-10年！而中国整个5G网络建设的投资就要达到数万亿以上。
因此5G时代的前一、二年大多数地方都还没有5G信号，何谈5G普及和有效发挥出其价值来？
5G应用及解决方案
也正因为5G网络建设普及还早，所以截至目前5G应用更是凤毛麟角。这更是个长期的工程。
5G，的确是未来20年以上的物联网+人工智能时代的重要基础支撑平台。但是5G网络尚不完备，人工智能也才刚刚起步发展，所以建立在这些基础上的应用产品或方案还是少之又少。
5G应用的真正普及那还需要数年以至于10年左右时间去逐步实现。
5G是个革命性时代，前景诱人，但是过程漫长，不是一蹴而就从各方面来看，5G时代的未来都是可期的，而 5G+物联网+人工智能对会几乎对所有行业、产业，甚至人们的生活都会产生深远的影响 ，很多领域可能会出现革命性的技术及模式颠覆。
AR/VR（增强现实/虚拟现实）技术将大幅度改变未来人们的 远程互动、展示、教育、培训、办公、网络冲浪 方式，当然也可以改变人们的 游戏 、 娱乐 等方式。5G技术的双向高速度+低时延特性，让身临其境的体验，真的未必要身临其境。
相信大多数人们都领教过去一趟医院的痛苦，不但是可能的病痛，就是没毛病一天下来，也累的够呛。更严重的是医疗资源不足，预约个手术可能要几个月，而更专业、水平更高的医生，可能也因为满天飞、到处跑而苦于劳顿，还降低了效率。5G时代， 远程护理、远程诊疗甚至远程手术 都会到来，特别是 极其便利、高效的远程协同诊断 ，将会大幅度改善目前的疑难杂症诊疗难题，人们就医难的问题将会有根本性改善。
是不是很多人会说我家现在已有了太多的智能家电？比比未来5G时代的智能家居，现在这些智能家电还根本算不上智能，顶多算是自动化的家电而已。5G时代的智能家居，会真的实现高度的人工智能。不但所有的家居装备自身高度自动化，还会在家庭中央大脑的控制、指挥下协同工作。高度智能的方式为我们的生活起居服务， 洗衣、做饭、清洁、通风、安防监控、垃圾处理、家用采购、老幼照护等 ，统统都可以不再需要我们主人烦心。
5G时代的生活、办公变革，我们都是可以直接体验的。而5G更大的意义还在于智慧工业、智慧农业等产业领域。未来的 无人工厂、无人仓库、无人农场 将会彻底把人们从工业、农业生产一线的枯燥和辛苦中解放出来。
当然，我们还是要多学点儿技能了，未来人工智能的时代，机器人是要和我们PK工作岗位的。无论如何，生产效率的大幅度提升，人类的财富将会大幅度增加，我们人类总会在技术发展中找到更好的自我价值的。
所有这些5G时代的美好，几乎都不是现在。所以，现在的人们才会有了5G无用的认识。事实上这些都会到来，只不过是在未来的20-30年以上的周期中，逐步到来。
迎接5G时代，我们还需要多一些耐心，当然所有人都可为5G的美好未来再加把劲。
为什么现在还有很多人认为5G没有用？
题主问题的核心是为什么现在还有很多人认为5G没有用？实际我觉得是有些超前了，简单一点来说5G是未来可期的，而且应用场景很广阔，但是你现在连最基本的基站都没有建设完毕，线下场景布局还没有完成，就去宣传5G怎么样，这样合适吗？包括现在很多厂商5G手机已经发布了很久时间，但是又有几个人是真正用得上5G网络了呢？使用体验又有多大的提升呢？或者说是几个人用上的是全速的5G呢？显然这些都没有，所以我可以理解很多人说5G没用的这种结论，因为现实情况也就是如此。如果是在基站场景布局都完成了，然后发布5G手机让人们真正体验到5G的便捷，这个时候我相信也就不会有人会说5G没用这种话了，下面我们来具体说一下：
第一：目前来说5G和4G的差距并不大，所以导致了很多人对于5G网络并没有太多的好感。就像我的朋友说的一样，为什么我感觉4G和5G网络使用起来没有区别呢？我使用的是5G手机，也有用5G套餐。实际说直白一点就是没有支持5G的应用，而现在的应用在4G状态下已经可以很好的运行，但是你偏偏使用5G网络，这个时候区别并不是很大，特别是比如我们常用的这些的，支付类，或者是视频类APP，确实都是如此。
另外就是5G的优势体现在手机中，目前也仅仅在下载东西的时候。但是现在家家户户都是宽带，公司也是如此。随便连个WIFI速度都可以和5G媲美，确实5G即便是有再大的优势也发挥不出来呀！
因为我们可以看到现在可以使用5G场景的地方，或者是一些产品等等。确实少之又少的，在5G还没有正式开始的时候，我们就有听到很多人说5G之后在AI，人工智能，包括无人驾驶，医疗等等这些方面都有着空前绝后的优势，但是现实呢？
首先基站建设速度慢，这是一个缺点。另外则是即便是很多地方有5G网络，确实也并不是真正的全速，这个和第一段话有些类似，首先因为5G基站建设都没有完成，另外则是因为5G确实是低延迟，高连接，在人多的时候优势才会体验，而人少确实我们不会明确感知到的。
因为5G的宣传已经有几年的时间了，但是就像联通经理在接受采访的时候说的，5G基站成本高，所以至少需要5-8年的时间，这个确实让我们眼前看不到他的希望了，所以在5G还没有完全普及或者说是目前的情况来看，5G的优势是我们所看不到的，这也是很多人认为没用的原因。
确实很多产品和技术都是需要时间去验证的，我相信5G是未来的主流。但是现在来看，我们确实看不到一丝的希望，同时也因为场景和使用范围的限制，我们确实也难去看到5G的优势在实际生活中应用的例子。
回答完毕
个人观点，不喜欢少喷点儿 ！ 根本原因是没体验过，另新事物总有个接受过程的。普罗大众对这种高尖端的全球最新 科技 怎么会一下就接受和认可。想想从2008年北京奥运会前各大媒体及网络大力推广的手机上网、手机看奥运、到后面手机购物、手机新社交软件等移动网络（现在想想那不就是4G么）不也经过四、五年左右才被普及的。作为一个小老百姓的我觉得目前首先尽快建好一二线城市5G基站，然后各大网商们顺势开发出让人们更便捷、高效工作生活、休闲 娱乐 甚至更高新领域的软件或者我不会表达的什么东西，我想三、四年左右5G也会被普及吧。我坚信如今的中国人应该是全球最容易接受5G的国民，不光是它是华为开发出来的原因，因为我们有全球最独特、便捷的生活和工作等方式八年以上的基础啊，我们的国民已经不习惯慢的东西了吧。
那是人家了解不够全面
因为现在还是在一个过渡期！现在都是4g！5G还没普及。
感谢您的阅读。
为什么现在还有很多人认为5G没有用？全球推广5G时间已经不短，但是对于普通消费者来讲，很多人觉得5G网络带给自己的改变似乎并没有那么大，所以慢慢就产生了5G没有用的这种论调。
如果我们回溯一下3G/4G网络的改变，就能理解这部分消费者的抱怨。
比如4G网络推广以后，带给消费者最直观的感受就是看视频不卡了，特别是随着短视频的兴起，很多人对比了3G/4G网络情况下面，刷视频的不同感受，以及3G/4G的资费情况，自然觉得4G网络非常不错。
但是就5G网络到目前为止，还是没有出现特别适合5G的应用场景。
不管是刷视频、打 游戏 ，现在的4G网络完全够用，虽然说5G网络确实更快，网络延时更低，但是现在5G资费的情况和4G相比，确实不占优势，这样比较以后，5G网络的性价比确实不高。
现在不管是5G运行商还是5G终端厂商都在努力落地5G，但是目前还是看不到有特别强有力的落地场景，这是现在问题所在。
小结虽说5G应用并不是那么多，但是并不能说5G没有用，只是时间没有到了。
任何推动 科技 进步和 科技 应用的都是少数人，所以很多人认为有没有用不用理会。
1、人机一体化
人机一体化一方面突出人在制造系统中的核心地位，同时在智能机器的配合下，更好地发挥出人的潜能，使人机之间表现出一种平等共事、相互“理解”、相互协作的关系。
2、虚拟现实技术
特点是可以按照人们的意愿任意变化。
3、自组织
智能制造系统中的各组成单元能够依据工作任务的需要，自行组成一种最佳结构。
4、学习能力与自我维护能力
智能制造系统能够在实践中不断地充实知识库，具有自学习功能。同时，在运行过程中自行故障诊断，并具备对故障自行排除、自行维护的能力。
智能制造系统构成要素
智能功能包括资源要素、系统集成、互联互通、信息融合和新兴业态五层。
1、资源要素：包括设计施工图纸、产品工艺文件、原材料、制造设备、生产车间和工厂等物理实体，也包括电力、燃气等能源。此外，人员也可视为资源的一个组成部分。
2、系统集成：通过二维码、射频识别、软件等信息技术集成原材料、零部件、能源、设备等各种制造资源。由小到大实现从智能装备到智能生产单元、智能生产线、数字化车间、智能工厂乃至智能制造系统的集成。
3、互联互通：通过有线、无线等通信技术，实现机器之间、机器与控制系统之间、企业之间的互联互通。
4、信息融合：在系统集成和通信的基础上，利用云计算、大数据等新一代信息技术，在保障信息安全的前提下，实现信息协同共享。
5、新兴业态：包括个性化定制、远程运维和工业云等服务型制造模式。
1、交通物联网与交通的结合，首先体现在人、车、路的紧密结合，改善了我们的交通环境，保障了交通安全，在一定程度上也节约了资源。
2、物流
现在在物联网、大数据和人工智能的支持下，物流的各个环节都能够执行系统感知、综合分析处理等功能。
3、安防
人们仍然非常重视安全这方面的，因此安防这方面的市场潜力还是非常大的。
4、能源环保
在能源环保方面，与物联网的结合包括水能、电能、燃气以及路灯、井盖、垃圾桶这类环保装置。
5、医疗
利用物联网技术可以获取数据，可以在医疗领域完成人和物的智能化管理，医疗领域的便携式设备可以检索到电子文件中的数据转换。
6、建筑
建筑与物联网的结合体现在节能上。
7、零售
商业与物联网的结合体现在无人商店和自动售货机上更加智能化的零售使得自动售货机和便利店在零售业中进行数字化处理，向无人化零售业的性质、形象转变。这样可以节省劳动力成本，提高运营效率。
8、家居
通过家庭和物联网的结合，许多智能家居企业正朝着物物相连的方向发展。
9、制造
制造领域涉及行业范围较广。制造业与物联网的结合，首先是一个集机械设备监控和环境监控于一体的数字化、智能化工厂。
10、农业
农业与物联网的融合体现在农业种植业和畜牧业上。农业种植使用传感器、摄像机和卫星，以S1云中温湿度传感器为例，感受环境的温度和湿度，可以通过移动app随时观测到。「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。
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