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　　智能制造，源于人工智能的研究。一般认为智能是知识和智力的总和，前者是智能的基础，后者是指获取和运用知识求解的能力。

　　智能制造，源于人工智能的研究。一般认为智能是知识和智力的总和，前者是智能的基础，后者是指获取和运用知识求解的能力。智能制造应当包含智能制造技术和智能制造系统，智能制造系统不仅能够在实践中不断地充实知识库，而且还具有自学习功能，还有搜集与理解环境信息和自身的信息，并进行分析判断和规划自身行为的能力。

　　根据中研普华研究报告《2020-2025年智能模具市场投资前景分析及供需格局研究预测报告》分析：

　　智能制造，更为重要的是由此对整个价值链进行数据贯通，形成资源最优配置，进而实现效率提高、柔性生产，也为敏捷创新带来可能性。

　　以5G为代表的新基建各要素推动之下，国内智能制造正迎来声势浩大的应用迭代期。

　　在9月9日举行的“20205G产业生态‘绽放滨江’南京峰会”上，中国工程院院士、网络通信与安全紫金山实验室主任刘韵洁指出，未来网络需要适应与实体经济的深度融合。整个网络资源将会摊成一个巨大的资源池，让任何企业都能在资源池中找到需要的网络。

　　而工业3.0向4.0演进的核心，表现为工厂金字塔形的独立网络分层架构，向云网融合的扁平化架构转变。设备层与应用层完全打通，并通过各项技术保障设备与平台之间数据传输的时延要求，从而实现生产域网络与IT域网络的融合。

　　网络架构的调整、数字化需求的灵活配置等，这些都将是智能制造走向成熟落地的核心驱动力。中兴通讯副总裁、总裁助理崔丽就向记者分析道，目前全球范围内的企业，大部分都只是在信息化和部分生产自动化方面有较好的落地，但真正谈到智能制造，大家都处在起步阶段。

　　但从5G角度来说，中国已经走在了前面。“这意味着整个智能制造探索方面，中国也会走在前面。整个新基建就是要构筑好一个底座，让更多的企业可以借助这些新基建的资源尽快实现向智能制造的转型。”她进一步表示。

　　“按照摩尔定律的推动，硬件成本在快速下降，但人力成本在逐年上升，这会导致未来几年，智能制造将会成为必需品，如果不用就会落后。”中兴通讯高级副总裁、首席战略官王翔向记者指出，尤其随着中国市场的人力成本价格上升，与周边国家的人力成本形成反差，将会带来新的行业契机。“在很多领域，未来机器制造成本将低于人工成本，这将成为智能制造应用的拐点。”

　　崔丽则进一步分析道，全球范围都在探索工业领域的智能化改造，但“智能制造”与“工业互联网”还存在一些概念上的区别。

　　所谓智能制造，是在企业内部全流程实现数据驱动。只有将设计、研发、生产、交付甚至后续服务等环节打通并形成闭环，才可以持续根据数据表现进一步优化调整。更为重要的是由此对整个价值链进行数据贯通，形成资源最优配置，进而实现效率提高、柔性生产，也为敏捷创新带来可能性。

　　但工业互联网的应用并不仅限于一家企业范围内，而是站在更广的范围内，让全社会的工业资源变成可以共享。“这是一个更高的等级，类似于搭建一个工业云，把所有要素链接上去，形成全社会的资源最优配置。”

　　基于这一判断，崔丽认为，我国乃至全世界的工业制造都还处在不同程度的起步阶段。

　　工业制造的基础是数据，此前实际上生产过程中IT和OT并未完全打通，这还只是第一步。在数据贯通基础上，企业数字化转型涉及流程和组织等层面的重构，复杂的工序被不断简化，并在各自链条之间进行打通。

　　从产业链环节来说，王翔认为，目前全球各国都在智能制造领域探索应用，在不同的行业表现各有不同。“中国在有的领域比较强，比如材料、芯片制造、汽车、家电以及高端制造方面，相对来说中国在智能制造的应用方面基本上落后不太多;但是智能制造的设计和方案角度，我觉得我们还是相对比较落后。因为应用可以花钱买，但是制造等能力必须靠自己的实力搭建。”

　　他续称，智能制造的设计方面，在中国是相对薄弱的，包括高端装备、设计工业流程、业务嵌入和流转等方面，中兴正在这个领域发力，会和行业伙伴共同推进。

　　据介绍，中兴在根据自身需求探索“用5G造5G”的过程。在内部生产线G嵌入到业务流程中，通过数据的感知、传送、处理、应用，来实现新一轮的智能制造设计和推广。“这样未来中国能用自己制造的5G和智能制造设备，生产自己的设备。我们想在自己生产的领域来改变自己，单纯靠买肯定会受到一定的限制或影响。”王翔总结道。

　　在立体贯通的网络信息之间，云计算与新一代网络通信技术的融合是接下来产业迭代的关键。中兴通讯此前在股东大会上指出，目标是做一家“极致的云公司”，也是基于类似逻辑。

　　不过崔丽强调，中兴并不是强调进入公有云市场。“实际上公司暂时还没有决定做公有云，做极致云公司是对我们自身数字化转型的目标。”

　　这被称为“精准云网”理念，包括“分布式精准云”和“确定性精准网”两方面。

　　据崔丽介绍，分布式精准云有两个核心理念：必须支持低成本的敏捷创新方式，以及强调先在边缘端结合客户的场景化需求做定制。

　　确定性精准网方面，“我们认为，网一定是在未来和云有机协同是一个非常重要的方面，而且很多工业场景特殊性需求必须有网的保障，这也是我们为什么在确定性的精准网里提到承载部分的小颗粒硬切片，包括上行带宽增强、小颗粒资源的单独预留。但实际上云和网是有机融合在一起的，云随需生，聚焦在最终场景，反向把云逐步服务丰富起来;网随云动，网完全配合云实现最终目的。”她续称。

　　崔丽指出，实际上当以5G为首的泛5G技术驱动整个行业转型升级的过程中，会出现两方面主要挑战：确定性的和不确定性的。

　　确定性方面，即此前多代通信技术都是主要面向消费者，5G技术是首次主要考虑面向行业开拓应用。“进入行业的时候，你会发现很多场景对网络要求不一样。比如电网配电要求达到微秒级。”她说。

　　现有的5G网络除了当前能力之外需要一些增强;在确定性网络方面，标准已经制定好，具体还会面临应用版本的问题。不过崔丽认为，这并非主要问题，只要问题出现，创新就会出现，进而解决问题。

　　而不确定性挑战，核心就在于商业模式，行业都尚未完全想清楚哪种方案真的可以让多方受益。

　　如何应对?主要在于两个方面：第一，有限聚焦于高价值场景，可以解决更大的问题、降低更大成本，带来更大收益，一旦有了更高的价值，商业模式就成立了;第二，当不清楚未来最终需要什么的时候，需要低成本试错、快速迭代，这就是提出“精准云网”的逻辑。

　　行业分析请点击中研普华出版的《2020-2025年智能模具市场投资前景分析及供需格局研究预测报告》

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