技术，贯穿设计、生产、管理、服务等制造活动环节，具有信息深度自感知、智慧优化自决策、精准控制自执行等功能的先进制作的完整过程、系统与模式的总称”。

  也就是说，人机一体化智能系统涵盖了从制造智能化产品、利用智能技术提供服务到在生产的全部过程中利用智能技术的一系列过程。如今，全球价值链的重构以及分工调整已迫使企业布局人机一体化智能系统，以保障自身地位。传统制造企业作为先头部队将智能化转型提升至战略地位，各大技术公司间相继展开战略合作，提供系统的解决方案能力。中国人机一体化智能系统毫无疑问已进入高速成长期，工业公司开始发力智能制造。

  德勤调查了企业对智能制造部署的重点方向，总结出五大重点：数字化工厂、设备及用户价值深挖、工业物联网、重构商业模式以及人工智能。

  智能制造是以数字作为核心驱动力的，在各个制造环节中数据的收集无疑占据着重要地位。故此，无论是生产数据、产品数据还是最上游的供应商数据的积累都是企业的主要任务。通过数据的积累，以信息技术作为支撑，实现制造中各个环节的串联可以快速建立起合适的模型，为企业生产制造提供指导。通过此数字化工厂的建立，企业才能提高决策准确性。

  而在数字化工厂的建设中，打通数据流、实时观测数据变化的指导意义重大：通过数据变化可以对生产过程进行优化，实现业务、工艺以及资金流程上的协同，并合理配置资源。目前，在被调查企业中高达62%的企业已打通从生产计划到执行，再到现场设备的数据流。而航空航天领域由于制造精密、质量管控力强，该领域内企业的数字化工厂建设能力普遍较高。

  设备价值挖掘是指在各个环节产品、设备相关服务效益的提升。如研发设计更智能化的产品、销售阶段提供设备相关金融服务、售后阶段基于产品收集并监控数据，从而进行性能分析等，挖掘更多服务机会。用户价值挖掘则是以满足客户个性化需求为核心，进一步降低成本、提升效率。典型例子如C2M模型，不同于以往企业生产制造再进行销售，C2M模型在企业研发设计之前接收到用户的分散、个性化需求，通过针对性下单、生产制造，不仅更好地满足用户，而且大大减少了中间环节的浪费。

  如今，在竞争程度愈发高、产品定价更透明的产业内，深度挖掘可以产生新的价值来源。报告显示，62%的企业正在积极部署设备及用户价值的深度挖掘。

  实际上，面对高昂的云部署成本，在其未能创造核心价值之前，企业普遍对云部署积极性不高；国内工业制造业同样如此。如今，智能制造中系统需要实现的感知、分析、决策等能力均涉及物联网相关技术，迫使公司开始利用传感器及物联网平台收集数据，并进一步利用大数据能力分析。其应用场景从设备监控管理、了解产品如何被使用到创新服务均有涉及。

  目前，47%的企业正在部署工业云，其中电子电器行业的传感器和平台应用最为普及，我们猜想其主要是由于该领域需要与消费者建立更为紧密的联系。

  除实现智能化流程，帮助企业降本增效外，人机一体化智能系统还可以应用于企业产品及服务的创新中；而且，非常具有创新力的创业公司的不断涌入也在挑战传统企业的地位。由此，企业需要重构商业模式，实现价值。

  目前，工业企业商业模式定位以平台型、规模化定制、“产品+服务”、知识产权四种为主。平台型商业模式是立足于垂直行业，提供多种软件服务，搭建生态系统；规模化定制模式是指业务领域的横向拓展；“产品+服务”指围绕客户的真实需求，探索新的解决方案；知识产权模式指通过专利的申请来建立技术壁垒，占领市场。其中，选择前三种战略来布局公司数较多，分别达到30%、26%及24%。但各种模式之间挑战也不尽相同。

  人工智能对工业的影响大多数来源于两方面：通过将AI运用到生产流程中，智能把控质量，提高生产效率；二是创新产品及服务的研发。

  目前，国内制造业的自动化程度慢慢的升高，在机器人的应用数量上更是居于全球首位。通过进一步实现机器学习，结合大数据，能大大的提升生产线的配合度，减少生产问题；如流程自动化、质量监测等。而通过完全颠覆自有产品及服务本身，深度结合人工智能技术，设计具有感知、判断能力的产品则更具竞争力；典型例子如自动驾驶。

  调查中指出，一半以上的受访企业已经在制造和管理流程中运用人工智能，46%的企业有制造AI产品及服务的计划。而行业分布中，汽车及汽车零部件领域中人工智能的部署比例远高于其他。

  实际上，我们也能够正常的看到，人工智能的落地应用探索慢慢的变多，市场接受度也比较乐观。AI成为近几年创业、长期资金市场的高频词，AI领域更是出现多家独角兽企业。而且，AI企业的营收逐年提升。如果能跳出自动化机器人的局限，大胆尝试更多的AI产品和应用场景，人工智能的发展很大概率上会保持着这种高速增长。

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