智能制造市场调研

云计算在智能制造中的应用较广泛，主要体现在可以为企业减免较多的成本并且加速企业数字化转型，近年来应用云计算的企业从2017年的54.7%提升到了2019年的66.1%。随着云计算的普及，公有云市场规模的拓展也逐渐加速，2019年我国公有云市场规模首次超过私有云市场达到689亿元，增速高达57.6%，其中公有云IaaS市场占比最多，在2019年达到了452.6亿元并且增速处于较高水平。未来随着无服务器技术的逐渐完善，云计算将迎来更大的市场，在此基础上，公有云市场规模拓展也更加迅速，发展潜力巨大。云计算应用有助于企业减少成本并加快数字化转型云计算的应用可以带来较大的IT成本的减免，根据中国信息通信研究院的调查，云计算对95%的企业的IT成本有不同程度的减免，其中有约60%的企业认为云计算能够帮助企业降低大概30%的成本。除此之外云计算能够IT 运行效率，IT 运维工作量的减少和安全性的提升有助于企业快速实现数字化转型。公有云应用占比逐年提升近年来我国企业的云计算应用程度逐年提升，2017年时没有应用云计算的企业占比约为45.3%，到2019年这一比例下降到了33.9%，降低了11.4个百分点。其中公有云的应用比例提升较为明显，2017年时中国企业应用公有云的比例为34.7%；2018年时达到了36.4%；2019年提升5.2个百分点达到41.6%。私有云与混合云的应用比例变化也是逐年提升，但幅度较小。公有云市场规模提升较快近年来我国云计算市场规模逐年增加，私有云与公有云的市场规模增速均保持较高的水平，其中公有云的市场规模增速逐年下降，但一直比私有云的市场规模增速更快，私有云的市场规模增速保持在20%左右的水平。随着我国企业对公有云计算的应用比例逐年增加，在2019年时我国公有云市场规模首次超过私有云。2019年我国云计算整体市场规模达1334亿元，增速38.6%。其中，公有云市场规模达到689亿元，相比2018年增长57.6%，预计2020-2022年仍将处于快速增长阶段，到2023年市场规模将超过2300亿元。私有云市场规模达645亿元，较2018年增长22.8%，预计未来几年将保持稳定增长，到2023年市场规模将接近1500亿元。中国公有云市场细分领域发展现状2019年，我国公有云IaaS市场规模达到453亿元，较2018年增长了67.4%，预计受新基建等政策影响，IaaS市场会持续攀高；公有云PaaS市场规模为42亿元，与去年相比提升了92.2%，在企业数字化转型需求的拉动下，未来几年企业对数据库、中间件、微服务等PaaS服务的需求将持续增长，预计仍将保持较高的增速；2019年公有云SaaS市场规模达到194亿元，比2018年增长了34.2%，增速较稳定，与全球整体市场(1095亿美元)的成熟度差距明显，发展空间大，2020年受疫情影响，预计未来市场的接受周期会缩短，将加速SaaS发展。中国云计算技术未来发展方向随着云计算技术不断推陈出新。早期，虚拟化技术凭借较高的可用性、灵活性、扩展性等优势受到人们的追逐。然而，基于传统技术栈构建的应用包含了太多开发需求，云端强大的服务能力红利还并没有完全得到释放。之后的云计算市场便更注重容器与编排，随着发展逐渐开发了微服务、服务网格技术，现在无服务器技术正处于萌芽期。（文章来源：前瞻产业研究院）

随着《中国制造2025》的提出和后续工作的落实，智能制造做为新一代信息技术与制造技术融合发展的结合点，成为中国制造的主攻方向，受到资本及产业界广泛关注。为此，我们于近期组织了智能制造系列调研，针对机器视觉、MES、工业信息安全等领域与硬件供应商、海外品牌代理商、系统集成商、第三方研究机构等多领域产业专家进行了深入沟通。现将机器视觉调研结论整理如下，其他主题调研报告及后续调研活动会陆续推出。在人工成本增加、制造业生产效率和产品质量要求提高、产业技术升级等多因素推动下，行业迎来快速发展期，2016年将达到百亿级市场规模。机器视觉拥有效率高、精度高、稳定性强、可适应危险环境、感光范围广等人工视觉无法比拟的优势，广泛应用于电子、汽车、医药、食品与包装机械、印刷机械等领域；国内机器视觉行业自2009年以来进入高速发展期，年增速达到15-20%左右。电子行业对品质的高要求和快速迭代，带动机器视觉检测需求，成为最大的市场；汽车、医药等行业渗透率也在逐渐增加。1. 以Apple为代表的电子产品公司对质量要求不断提高，已达到人眼无法满足的精度要求;2. 电子产品的快速迭代使得企业不断自动化升级改造、新建、扩建生产线，拉动机器视觉检测需求，电子行业已成为最大的下游市场。随着公众对产品质量的重视和自动化改造的深化，机器视觉在汽车、医药等行业的渗透率也在逐渐增加。与虚拟现实、人机交互、机器人、安防等概念的共振带来新的机遇，想象空间巨大。机器视觉模仿和替代的不仅是人眼，而是一整套视觉系统。凭借强大的信息处理能力，机器视觉不仅可应用于工业生产中，未来更可广泛应用于人工智能领域，想象空间得以拓展。国内部件企业在软件算法及硬件成本上均不具有优势；系统集成及设备制造是国内企业的着力点。机器视觉部件的门槛主要体现在软件算法上，而目前国内企业在处理速度和能力等方面均存在较大差距，同时由于行业起步晚，出货量少，硬件价格上也没有优势；而凭借对客户工艺更深的理解和高质量的服务，国内企业在系统集成和设备制造方面优势明显。深圳辰视智能科技有限公司是一家集机器视觉、工业智能化于一体的高新技术企业，是由一支中国科学院机器视觉技术研究的精英团队在深圳创立。辰视智能拥有基于深度学习的三维视觉引导、机器人运动控制、视觉检测、三维建模等方面的核心技术，并研发了机器人三维视觉引导系统 、机器人二维视觉引导系统、三维检测系统、产品外观检测系统等可根据客户需求定制化的智能产品。以高效·低成本·模块化的方式为自动化集成商、自动化设备厂商、机器人厂家提供机器视觉的相关解决方案。 辰视智能致力于技术的不断研究、创新、突破，为合作伙伴提供世界领先的机器视觉产品及技术。

中商情报网讯：智能装备制造业是为一国工业生产体系和国民经济各行业直接提供技术设备的战略性产业，具有产业关联度高、技术资金密集的特征，是各行业产业升级、技术进步的重要保障和国家综合实力的集中体现。近几年，智能制造装备产业受到国家高度重视，出台了一系列鼓励政策，政策支持下智能制造装备快速发展。为了更好的了解智能制造装备在我国的发展，中商产业研究院特推出《2019年中国智能制造装备行业市场前景研究报告》。报告从五个方面分析智能制造产业装备发展背景、产业发展现状、细分行业、重点企业、发展趋势。以下是报告详情：PART1：智能制造产业装备发展背景装备制造业是国之重器，是制造业的基石。美国、德国、英国、日本等世界发达国家纷纷实施了以重振制造业为核心的“再工业化”战略，颁布了一系列以“智能制造”为主题的国家战略。PART2：智能制造装备市场发展现状智能制造装备是指具有感知、分析、推理、决策、控制功能的制造装备，它是先进制造技术、信息技术和智能技术的集成和深度融合。在国家政策推动，制造业技术转型升级等背景下，中国智能制造产业发展迅速，对产业发展和分工格局带来深刻影响。2016年我国智能制造装备产值规模突破万亿，2018年突破15000亿，预计2020产值规模将突破2万亿。PART3：智能制造装备细分行业随着人工成本的增加，以及产业的升级改造，中国工业机器人市场经历了爆发式增长。2018年全国工业机器人产量为147682套，市场规模425亿元。PART4：智能制造装备重点企业新松机器人隶属中国科学院，是中国机器人产业前10名的核心牵头企业，国家机器人产业化基地，产品实现了智能制造领域全行业覆盖。新松机器人产品累计出口30多个国家和地区，为全球3000余家国际企业提供产业升级服务。PART5：智能制造装备发展趋势智能制造装备呈现出自动化、集成化、信息化、绿色化的发展趋势。自动化和智能化是智能制造装备的重要发展趋势，主要表现在装备能根据用户要求完成制造过程的自动化，并对制造对象和制造环境具有高度适应性，实现制造过程的优化。

导 读生产制造行业是推动当前社会发展的重要支柱行业之一，而智能制造模式则是未来制造行业的主体发展方向。研究人员通过对生产制造全过程、制造链工作模式以及生产指导原材料质量和种类的控制进行了深入的研究和分析，总结了在传统的生产制造行业中管理失调和效率低下的主要影响因素，为我国智能制造的发展奠定了良好基础。本文重点分析了智能制造领域中相关技术的研究现状，以及对未来发展方向进行了探讨。小福团将其摘录如下，分享给大家。随着国家经济水平的提高，人民生活质量得到了有效的改善，随之便产生了社会需求大于经济生产的不良发展状况。为了保障城市化建设进度及社会经济体制的进一步完善效果，生产和制造行业应通过有效的制度改革和技术创新进一步解放社会生产力。而智能制造便是现代化科技与传统制造模式的有机结合产物，通过合理应用智能制造工作模式可以有效地降低生产企业材料成本、劳动力成本以及管理成本的支出，提高制造企业在工程项目中的经济效益。同时，智能制造支持产品的快速成型和设计、生产与销售的一体化产业链构建，这便给生产制造企业维持行业竞争地位和提高社会价值提供了重要的技术保障。1.智能制造核心技术发展现状1.1 智能化工业装备应用技术发展智能制造模式与传统的生产制造模式相比，最大的特点在于生产过程中应用了大量的智能设备、数控设备和机械设备，这极大地解放了生产企业的人工劳动力，同时也使得企业生产效率得到了大幅度提高。而在工业生产过程中，设备的加工精度以及智能化程度很大程度上决定了产品的质量和水平，目前在我国很多大型企业中已经广泛应用了智能化工业装备，其中包含了高精度的数控机床、智能仪表以及流畅的生产流程链接设备。例如以3D打印项目为代表的新兴材料加工产业，对于智能扫描技术、数字形成技术、模型构建技术以及材料的分解和重组技术都进行了大范围的普及和专业领域的深化。同时，针对金属材料、光敏树脂材料和其他打印原材料不同的特性也进行了科学的分析和组合，真正实现了随时随地、高效智能的生产化作业方式。1.2 柔性制造和虚拟仿真技术的应用柔性制造是新兴科学技术与数控制造设备在多领域进行融合和交汇的重要表现，柔性制造技术在工艺实现手段和制造流程的控制等方面具有很大的优势，同时也是构成智能制造模式的重要基础。在实际生产过程中，很多制造企业将柔性制造技术与虚拟仿真技术搭配使用，工作人员利用虚拟仿真技术模拟产品的效果和制造全过程，同时通过模型分析来提前修正实际制造过程中可能出现的疑点问题。而柔性制造技术则是为智能制造方法提供了技术保障，同时对于优化产品的制造设计和应用数字化制造理念也同样发挥了关键的作用。1.3 物联网应用技术的发展现状智能制造一方面改变了占据社会生产制造行业比例较大的以产品制造和营销为主要经营方式的企业，另一方面对于物联网行业的发展也给予了充分的理念支持和技术供应。但是随着更多新型制造技术加入到了智能制造系统中，海量的数据和复杂的制造工艺给智能制造系统带来了极大的生产和管理压力，而这时便需要物联网应用技术为智能制造系统提供数据和计算等方面工作的支持。物联网技术主要负责对智能制造系统中重要的数据变化情况以及生产现场制作情况，进行实时的监控和科学的分析，同时云计算的工作方式能够使得多个专业的企业共同参与到智能制造实况监控过程中，协同处理制造过程中出现的技术问题，这样工作效率问题和智能制造故障问题便得到了有效的改善。2.智能制造领域未来的发展方向研究2.1 智能机器的发展与应用智能机器是智能制造技术的重要载体和实践基础，宽泛的智能机器概念指的是具有智能性的生产与制造设备，而这种智能特性就大多体现为能够在指导企业工作人员统一的指挥指令下，自主与配备团队中的其他设备和系统进行信息的传递和决策的实施。而智能制造便是以这种具有较好协调性、统一性和易控制性的智能多体组织结构作为主要的工作模块组成，并以此为基础开展针对消费者个性化消费需求的制造和定制项目。同时，智能机器随着研究程度的深入应具备一定的可调控性和较好的融合性，这样通过在不同行业中应用智能机器便可以单独开发出一条具有极高商业价值的产业链，带动各行业不断发展其核心技术与智能机器融合，这将会从根本上改变当前社会生产的效率和水平。智能机器的研究人员将会在设计环节中不断提高智能机器自身的性能与功能，例如既要能够从事移动化生产制造模式，同时还要确保在路径的检测和计算过程中不会出现失误，这样才能够在保证功能稳定发挥的基础上避免制造事故和控制异常的现象发生。此外，智能机器更像是对智能化技术的提炼和凝聚，同时也代表了先进科学技术从系统性的发展方向转变为实物型的发展方向，这使得快速制造和多功能性生产要求都从想法变成了现实。2.2 高级算法的发展与研究在现代化制造和生产过程中，控制系统对制造环节工作技术类型的应用以及管理方案的实施，都发挥了重要的控制和修正作用，但是各类型系统和电子程序优化和升级的本质其实就是算法水平的提高，所以高级算法也必将会成为未来智能制造领域中的一个重要研究课题。目前通过研究人员的开发和优化，无论是结构、形式还是内容都较为丰富和完善的高级算法，大多已经应用到了计算机行业的发展、人工智能领域的研究以及大数据和云计算基础设施的建设工作中，并且基本实现了跨领域的使用和多专业的推广。未来，智能制造行业及其研究领域想要获得突破性的进展，进一步提高制造企业的生产效率和制造质量，那么就必须要利用智能技术的综合分析及决策能力以及高级算法计算的能力支持才能够实现。同时，团队生产模式以及多角度全方面的信息共享，会逐渐取代传统的单一制造生产、专业信息闭锁的工作方式，这既是智能制造技术在社会制造和生产过程中的切入重点，同时也是未来高级算法应用和研究的重点部分。只有从根本上解决了算法系统对制造环节工作中各部分组织与设施的控制精度和管理效率问题，智能制造技术的提高发展才能够获得更加宽阔的路径和高级的平台。2.3 “以人为本”制造和服务理念的发展智能制造技术在工业生产和产品制造领域中商业价值目前已经被得到了有效的开发和重视，在这种情况下未来该技术的发展路径也必定逐渐围绕着消费者功能需求上的差异及多元化个性的表现来进行。而以人为本的发展理念，便集中概括了智能制造模式影响下各企业管理部门和工作人员的生产方式的重大改变，企业通过将不同专业、不同领域、不同岗位、不同层次的技术人员通过互联集中到一起，在专业思想和工作理念的碰撞下进一步激发智能制造领域研究的发展动力。此外，“以人为本”的工作理念还要求制造厂家要在项目设计阶段、产品制造阶段以及后期的维护和服务阶段，都应该充分重视和尊重消费者的选择与需求。智能制造不仅仅是面向社会生产和企业发展的单一性技术，同时也是能够为人们改善生活条件、提供工作帮助的重要综合性功能技术。所以，未来智能制造很有可能会围绕消费者展开对个人、家庭以及社会团体之间的有效互联，通过宽泛的信息交互和高效的数据处理改变整个社会的发展环境以及人们的生活方式。3.结束语综上所述，智能制造领域发展已经成为了当前社会各行业以及世界上各个国家研究人员，重点关注的技术热门问题。并且，随着各国家技术水平的不断提高以及各行业尖端人才的陆续培养，未来智能制造研究领域的竞争将会变得愈加激烈和残酷。所以，我国应紧紧抓住这一难得的发展机遇，加大对智能制造领域研究的投入力度和管理力度，尽早在国际市场竞争中占据主动的地位。来源 | 战略前沿技术

中商情报网讯：近年来，随着自动化技术水平不断提高、劳动力成本持续上升，智能制造行业无论是在全球还是我国都得以快速发展。随着制造业智能化的升级改造，我国智能制造产业呈现较快的增长。中商产业研究院预测，2020年我国智能制造装备产值规模将达20900亿元。数据来源：中商产业研究院《2019年中国智能制造装备行业市场前景研究报告》解决方案市场规模巨大智能制造解决方案主要指用于研发、制造、物流、企业管理等环节的各种控制、优化和管理系统，以及包括基于智能装备（工业机器人等）的系统集成业务。2018年智能制造系统解决方案市场规模达1560亿元，同比增长21.88%，比2017年同期高1.08个百分点。未来仍将保持较高的增长幅度，预计2020年市场规模达2380亿元。数据来源：gongkong、智能制造解决方案联盟、中商产业研究院整理工业机器人市场需求旺盛近年来，国家不断加大对智能制造装备产业的政策支持，智能制造装备技术水平不断提高，因此我国智能制造装备的市场需求也在快速增长。我国工业机器人市场发展较快，是全球重要的工业机器人应用市场。随着我国生产制造智能化改造的需求日益凸显，自动化升级的应用更加深入，同时伴随着下游制造业更新换代速度加快，工业机器人产业的发展速度将再次提速。智能制造装备行业发展前景（1）国家政策的大力支持近年来，国家不断出台鼓励性政策支持智能制造装备行业，为智能装备制造业的发展提供了稳定的发展环境，推动了我国智能制造装备产业的快速发展。国家政策的大力支持将为我国智能制造设备生产行业提供良好的发展机会和广阔的市场空间。（2）经济环境进入新常态新一代信息技术与制造业深度融合，正在引发影响深远的产业变革，形成新的生产方式、产业形态、商业模式和经济增长点。随着新型工业化、信息化、城镇化、农业现代化同步推进，超大规模内需潜力不断释放，为我国制造业发展提供了广阔空间。各行业新的装备需求要求制造业在重大技术装备创新方面迅速提升水平和能力。（3）技术进步的必然趋势近年来，大数据、云计算、边缘计算、人工智能、物联网等新技术业从科学概念逐渐开始产业化，与制造业逐步深度融合，更多的终端和设备将接入物联网，以塑造一个万物感知、万物互联、万物智能的世界。基于信息物理系统的智能装备、智能工厂等智能制造正在引领制造方式变革，生产制造更加数字化、网络化、智能化，产品研制周期将不断缩短、资源能源消耗逐步降低、生产效率进一步提高。（4）人口结构变化新红利随着我国进入老龄化社会，我国人口数量红利将逐步消退，劳动力成本持续上涨。与此同时，随着我国教育经费的不断投入、义务教育的普及以及职业教育、高等教育规模的不断扩大，将为我国带来“工程师”红利。而智能制造领域将会是工程师红利释放受益较大的领域，通过推行智能制造，实现机器换人、提升产品质量、提高生产效率、降低生产成本，是应对新常态，实现经济发展由依靠低成本获取生产要素向依靠高效率组织生产要素转变的重要方式。（5）绿色发展理念的要求近年来，以创新发展为基点，彻底改变过去过多依赖增加物质资源消耗、过多依赖规模粗放扩张、过多依赖高能耗高排放产业的发展模式，不仅是环境保护的迫切要求，更是践行绿色发展理念的应有之义。更多资料请参考中商产业研究院发布的《2020-2025年中国智能制造装备市场前景及投资机会研究报告》,同时中商产业研究院还提供产业大数据、产业规划策划、产业园策划规划、产业招商引资等解决方案。

中商情报网讯：智能制造是一种由智能机器和人类专家共同组成的人机一体化智能系统，它在制造过程中能进行智能活动，诸如分析、推理、判断、构思和决策等。通过人与智能机器的合作共事，去扩大、延伸和部分地取代人类专家在制造过程中的脑力劳动。它把制造自动化的概念更新，扩展到柔性化、智能化和高度集成化。国家政策利好支持近年来，国家不断出台法律法规和政策支持装备制造行业健康、良性发展，智能制造业作为高端装备制造业的重点领域得到了国家政策的鼓励与支持。在产业政策出台的背景下，相关部门陆续颁布产业政策支持文件，明确制造业智能化为重点发展领域，推广应用数字化技术、系统集成技术、智能制造装备和工业互联网技术，对行业内企业的信息化、智能化水平提出了更高要求，促进企业加快在技术水平、经营模式等方面的升级创新，推动行业竞争格局的变革。资料来源：中商产业研究院整理产值规模不断增长智能制造装备行业作为实现产品制造智能化、绿色化的关键载体，其产业链涵盖智能装备，工业互联网、工业软件、3D打印以及将上述环节有机结合的自动化系统集成及生产线集成等。数据显示，2019年我国智能制造装备产值规模达17776亿元。中商产业研究院预测，2021年我国智能制造装备产值规模将达22650亿元。数据来源：中商产业研究院《中国智能制造装备行业市场前景研究报告》解决方案市场规模巨大智能制造解决方案主要指用于研发、制造、物流、企业管理等环节的各种控制、优化和管理系统，以及包括基于智能装备（工业机器人等）的系统集成业务。2018 年智能制造系统解决方案市场规模达1560亿元，同比增长21.88%，比2017年同期高1.08个百分点。未来仍将保持较高的增长幅度，预计2020年市场规模达2380亿元。数据来源：gongkong、智能制造解决方案联盟、中商产业研究院整理工业机器人市场需求旺盛近年来，国家不断加大对智能制造装备产业的政策支持，智能制造装备技术水平不断提高，因此我国智能制造装备的市场需求也在快速增长。我国工业机器人市场发展较快，是全球重要的工业机器人应用市场。随着我国生产制造智能化改造的需求日益凸显，自动化升级的应用更加深入，同时伴随着下游制造业更新换代速度加快，工业机器人产业的发展速度将再次提速。2019年我国工业机器人市场规模达到57.3亿美元，预计2020年我国工业机器人销售额达63.2亿美元。数据来源：中国电子学会、中商产业研究院整理全国各省市十四五规划中智能制造行业相关发展建议在中国十四五年规划和2035年远景目标建议/纲要中提到，深入实施智能制造和绿色制造工程，发展服务型制造新模式，推动制造业高端化智能化绿色化。建设智能制造示范工厂，完善智能制造标准体系。支持智能制造系统解决方案、流程再造等新型专业化服务机构发展。培育具有国际竞争力的服务企业。全国各地积极促进智能制造行业发展，中商产业研究院整理了全国各省市“十四五”发展规划建议/纲要中有关智能制造行业发展相关内容，以供参考：资料来源：中商产业研究院整理资料来源：中商产业研究院整理更多资料请参考中商产业研究院发布的《十四五时期中国智能制造行业市场前景及投资机会研究报告》，同时中商产业研究院还提供产业大数据、产业情报、产业研究报告、产业规划、园区规划、十四五规划、产业招商引资等服务。

赛迪（上海）先进制造业研究院近期对我国智能制造业发展现状开展的调研显示，我国智能制造产业进入洗牌期并呈现十大新趋势。专家认为，国家产业扶持及企业发展需准确把握新的发展趋势，推动智能制造发展，进而带动产业结构整体转型升级。新业态新技术快速涌现 智能制造发展前景广阔赛迪（上海）先进制造业研究院执行院长董凯说，智能制造发展进入洗牌期，主要表现是工业机器人产业和数控机床行业告别高增长阶段。尽管产业增速有所回落，但在国家政策的支持下，智能制造领域的发展前景依然被业界看好，呈现十大新趋势。↑赵乃育 绘趋势一：需求导向、痛点聚焦将指引工业人工智能从理想走入现实。专家们分析认为，要实现这一目标，一方面，人工智能技术在制造业的应用重点在于工业智能产品或具体工业痛点的解决方案。另一方面，相较于“锦上添花”的工业智能产品，“雪中送炭”的技术更容易被制造业企业接受。比如，基于机器视觉的表面质量检测技术帮助提升产品质量；或用基于知识图谱的智能CAD来提高生产效率；又或者用基于人工智能的能源分配来降低生产成本。在福建泉州、浙江宁波、湖北武汉等城市，无论是传统的石化行业还是纺织服装行业，都发生了可喜的变化。泉州华宝鞋业公司智能改造后，减少用工70%以上，提高产能1.25倍；江苏胜利精密公司三年来完成20多条生产线的智能化改造，一线工人减少70%，效率和产出提升超过30%，智能化和数字化为传统产业快速赋能。趋势二：工业大数据将成为智能制造和工业互联网发展的核心。专家认为，在工业大数据发展过程中，安全性将成为企业智能化升级决策的重要依据。例如，工业核心数据、关键技术专利等数字化资产对企业的价值正在加速提升；降低数据安全隐患、提升系统安全和数据安全成为企业数字化改造升级中愈加重要的参考指标；增加厂区生产安全、过程安全迫在眉睫。趋势三：基于大数据的工业智能将带来更多服务型应用场景。董凯举例说，正在快速形成的基于工业数据的故障诊断及预测性维护就是典型的服务型应用场景。这种服务场景通过对生产线的监测和历史数据进行处理并存储后，进行基于人工智能的预测性分析，对企业给出维护建议并对生产进行实时预警。新业态、新模式在试点城市快速涌现。以海尔COSMO、树根互联、航天云网为代表的工业互联网平台迅速发展，工业机器人、无人机、信息智能硬件、智能网联汽车等新动能快速发展。在新松“机器人智能工厂”，企业生产效率提高200%，新的工厂模式仅需三个月即可完成快速复制，能有效提升国产高端机器人产能。趋势四：设备状态智能管理系统将成为远程运维的新模式，将形成以数据为核心，从智能采集、智能分析、智能诊断、智能排产、自动委托、推送方案、远程支持到智能检验，再进入新一轮智能采集的闭环运行模式。趋势五：工业区块链将服务于数据安全及分布式智能生产网络。董凯认为，去年10月，中央政治局第十八次集体学习强调要把区块链作为核心技术自主创新的重要突破口。这为工业区块链的发展营造了有利的政策环境。运用工业区块链技术，有望突破工业互联网“工业数据安全”与“企业盈利模式”两大瓶颈。一方面，工业区块链技术可以为工厂提供不同安全等级的区块链加密服务，对工厂间的重要数据进行无中介传递，保障各重要生产数据的加密安全；另一方面，随着工业区块链技术应用，将形成分布式智能生产网络，以终端客户需求为主导，促进工业的服务化转型。通过集成化与智能化生产，提高企业效率。通过标准化与网络化生产，降低企业生产成本。趋势六：协作机器人将成为工业机器人的主流发展方向。专家认为，人机协作将成为工业生产的重要模式。2019年的上海工博会上，丹麦的UR公司、日本发那科、川崎、德国库卡等国际领先机器人企业在现场首发最新协作机器人产品；国产企业如新松、埃夫特、节卡、珞石、邀博等也发布了自己的协作机器人。2019年，在世界机器人大会、上海工博会及世界智能制造大会上，协作机器人受到国内外厂商大力追捧，未来前景可期。趋势七：基于算法的工业智能平台将成为应用场景的重要基石。专家分析认为，不同工业行业有各自独特的行业门槛，每个工业场景在不同行业、不同企业中的需求差异较大。人工智能与制造业深度融合的路径就是将信息技术与工业场景应用端结合。将核心工艺模型化、算法化、代码化的工业智能算法平台面向工业场景，可以为底层应用提供便捷的开发服务。趋势八：云边协同将成为工业智能应用产品重要技术路线。专家表示，一方面，未来将丰富的云端业务能力延伸到边缘节点，实现传感器、设备、应用集成、图像处理的协同；另一方面，行业将在云端与边缘共同发力，云边结合打造行业的工业大脑。算法升级将由云端完成。趋势九：TSN和5G技术将引领工业网络发展。TSN即时间敏感网络，它与5G技术主要用于解决工业物联网难题。在技术应用方面，目前由中国新科集团、烽火科技、大唐移动与中国移动合作，建成了全国首个全流程5G智能制造生产线。该生产线基于5G的工业控制互操作，工厂自动化线体效率提升了70%，总体制造运营效率较改造前提升30%以上。此外，中国商飞联合中国联通和华为，建成全球首个5G工业园区，并同步建设5G云端，具备了海量数据的人工智能飞机处理能力。趋势十：工艺装备的智能化将成为制造业转型发展的突破口。董凯表示，未来核心工艺装备与人工智能融合，实现工艺装备的智能化，将成为制造业转型发展的突破口。聚焦强基础补短板 解决制造业“卡脖子”问题基于这十大新趋势，董凯等专家建议，无论是产业政策引导，还是企业智能化建设，都应鼓励深入挖掘工业服务的价值；面向工业客户，积极寻找创新可盈利的新商业模式；努力实现工业服务与新一代信息技术融合发展；打造面向全产业链的工业服务产品体系；进一步加强政府的政策性引导；协同创新，打造智能远程运维创新中心，以服务为核心整合多方资源。合肥市委政研室副主任范观兵说，工业基础不牢、关键零部件等“卡脖子”问题突出是我国制造业发展面临的两大主要难题，政策导向必须坚持聚焦强基础和补短板两大关键点。实践证明，抓住这两大关键点就会出效益。以合肥家电制造业为例，过去虽然企业数量多、产量大，但基础薄弱、质量效益差。近年来，合肥从做强产业基础、做长家电产业链入手，形成了“龙头企业—大项目—产业链—制造基地—产业集群”的模式。家电制造不仅成为合肥首个千亿级产业，还带动液晶面板这一新的千亿级高新技术产业崛起，实现了传统产业和新技术产业的双提升。业内人士认为，各地在坚持强基础、补短板的同时，要有专注目标持续投入的韧性，要有勇于挑战世界难题的雄心，还要有全球资源配置的眼光。宁波市发改委副主任鲍正操说，服装纺织行业一直是宁波支柱产业之一。金融危机后服装外贸出口困难，当地坚持鼓励企业把老本行做精做专，通过技术革新、数字化应用等再造产业链，形成了宁波德鹰等一批行业“专精特”冠军企业，整体推动了服装纺织行业提档升级。（记者 陈国洲 魏董华 重庆报道）编辑：于江

目前，制造业的生产能力已日趋饱和，甚至在部分行业领域和地区出现产能过剩。我国以及欧美日等制造大国在为传统制造业寻求出路过程中，均将智能制造作为传统制造业的升级转型方向。在传统制造业模式下，工业化生产与个性化产品需求是一对难以调和的矛盾。智能制造将有效解决规模化工业生产与个性化定制产品之间的矛盾，实现由传统制造企业批量化生产向个性化、定制的转型，剔除了传统商业模式下的产成品库存和销售环节，顺应了下游客户需求决定上游生产供给的全新商业运营逻辑。智能制造是制造业的未来发展趋势和升级转型的方向，其在实体经济中的应用可推动制造业生产效率的提升，促使企业孕育全新的商业模式，并使企业在市场竞争中具备持续经营能力和更强的经营活力。一、智能制造的特征智能制造是以数字化信息为驱动力，由智能化系统、智能化机器和人共同组成并相互协作，可以根据生产需求自动完成全流程制造任务，并具备实时的自主分析、判断、应变和调整的能力，以匹配不断变化的生产需求，并实现柔性生产的新型制造模式。(一)以标准化数据信息为基础智能制造的基础是信息，即数据化的生产信息，包括订单、原材料、流程工序、加工细节、质检标准、包装出库、物流配送等覆盖全部生产流程的数据信息。数据化的生产信息将智能系统、智能设备、人以及物料产品联系在一起，成为生产流程中各个要素之间通用的语言，并能够互联互通、交换信息和指令，从而高效协作完成产品制造。数据信息是智能制造的核心驱动因素，由此将传统制造业的能源驱动型制造升级为信息驱动型的智能制造。(二)以智能系统为核心在智能制造中，智能化系统充当“大脑”的作用，智能化机械设备充当“手”、“眼”、“耳”的作用。因此，智能系统是生产线“智能”的来源和核心。智能系统具备自主的统筹、指挥、调整、协调整个生产流程的智能化逻辑能力，将数据信息通过缜密、精确和大量的预设逻辑进行运算处理后形成工作指令，指挥智能设备进行高效、合理、自动化的生产制造，并且可以根据外部订单需求的实时变化自主应变，完成差异化的生产任务。二、智能制造的比较优势智能制造与传统制造业相比，具有智能性、自治性、协作性和柔性的特征。由此，智能制造的整个生产流程具有生产可调节、物料可识别、需求可变通、过程可监测的比较优势。而这样的比较优势可为制造业企业的生产和管理带来质的提升。(一)智能性智能制造所应用的信息化系统是以缜密、精确、大规模的逻辑和算法为基础的智能系统，具备根据现有数据进行自主分析、推理、判断的能力，面对故障具备自主诊断和修复的能力。智能系统在工业生产中的应用源于数十年来信息工程、软件工程、人工智能领域对算法、计算能力、存储能力等方面的提升和发展。(二)自治性智能制造可以对自身的生产行为作出规划和决策，并根据外部条件(如订单需求、生产任务、产品要求、原料零件)的变化作出相应的调整和反应。(三)协作性智能制造中各个智能系统、智能设备之间可以相互发送、请求数据或指令，在特定的逻辑安排下最高效、最合理地共同完成一个完整的生产任务，甚至在实现智能制造的企业之间(如上下游企业)也可打破边界实现协作生产。(四)柔性柔性生产是以自主分析判断、自主调整和高度协同为核心的弹性生产能力。由此，智能制造与传统制造相比，对于快速变化的市场需求和生产订单有更强的适应能力和应变能力。三、智能制造的发展空间制造业经历了三次工业革命，为现代社会、经济提供了强大的生产力。目前，制造业的生产能力已日趋饱和，甚至在部分行业领域和地区出现产能过剩。欧美等制造大国在为传统制造业寻求出路过程中，均将智能制造作为传统制造业的升级转型方向。尽管各国对此提法不同，但核心内容较为一致，如德国提出的“工业4.0计划”、美国提出的“先进制造业国家战略计划”、日本提出的“科技工业联盟”、英国提出的“工业2050战略”等。智能制造在实体经济中的应用，不仅可以推动制造业生产效率的提升，还将促使企业孕育全新的商业模式。(一)个性化定制的商业模式在智能制造的支撑下，制造企业摆脱了批量化、同质化产品的束缚，可以在同一条生产线上实时生产差异化、个性化的产品。在产能过剩、供给充足、同质化严重的市场环境下，能够满足客户差异化需求的个性化定制产品将帮助企业保持良好的盈利能力，获得更大的市场份额，并与传统企业之间构建比较优势和竞争壁垒。消费制造业是个性化定制和智能制造率先应用的领域。消费品市场的产品需求，直接来自零散的终端客户，差异化、个性化需求最为强烈和迫切。在配置定制型产品领域(如汽车、电脑)和规格定制型产品领域(如服装鞋帽、家具家电)，智能制造的生产模式和个性化定制的商业模式，均可凸显其与传统模式的比较优势，形成良好的商业竞争力。(二)需求驱动型的商业模式智能制造不仅引领了制造业的转型方向，还改变了传统的以产品为中心、以企业为中心的商业逻辑，创造了需求驱动型的商业模式，即根据每一个终端消费者的订单安排生产，并制造能够满足客户差异化需求的个性化产品。此种新型商业模式虽然由需求侧驱动，但商业模式的实现和转变却来源于企业在供给侧进行的智能化转型和创新。传统制造的商业模式是：企业根据市场调研和预测进行批量化生产并形成销售或库存，而后根据市场实际销售情况增加、减少排产或转产新型产品。因此，传统制造的商业模式是以企业为中心、以产品为中心，由生产者驱动而后传递到消费者的商业逻辑，是供给方驱动的商业模式。此种商业模式对于市场需求的反应具有滞后性，在满足客户需求上具有局限性。智能制造的商业模式是：客户根据自身需求向企业提出个性化订单并支付全部货款或定金，企业根据客户订单在智能工厂中以工业化机器设备进行生产，最终将产品通过物流配送至客户并完成销售。因此，智能制造的商业模式是以客户为中心、以需求为中心，由消费者驱动并由生产者完成的商业模式，是需求方驱动的商业模式。以智能制造为基础的新型商业模式，可以针对性地直接满足每一个客户的个性化需求，对市场需求的变化具有良好的应变能力和弹性，由此也形成了良好的盈利能力。（来源：证券时报）

中商情报网讯：智能制造引领未来，引领的是先进制造，最能促进转型发展。近些年来越来越多的智能制造企业逐渐转变发展策略，并积极探索智能制造产业实现提质增效的新思路。一些智能制造企业在园区中构建自己的生产研发基地，和大批厂商共同投身于高品质、优性能产品的研发热浪之中。目前，我国很多地方已经掀起了建设智能制造产业园区的热潮。智能制造产业园对当地经济发展和产业提升作用明显。为了更好地了解我国智能制造产业园市场的发展，中商产业研究院特推出《2019年中国智能制造产业园市场前景研究报告》。《报告》从六个方面介绍了产业园概况、智能制造行业现状、智能制造产业园发展环境、智能制造产业园现状、智能制造产业园案例以及智能制造产业园发展趋势。以下是报告详情：PART1产业园概况产业园可以分类为综合性产业园、单一型产业园以及复合型产业园。产业园的功能包括资源聚集功能、企业孵化功能、技术渗透功能、示范带动功能以及外围辐射功能。目前，产业园的建设开发模式主要分为政府主导模式、企业主导模式、政企联合开发模式3类。PART2智能制造行业现状分析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。目前，智能制造产业是我国制造业发展的重要领域之一。随着制造业智能化的升级改造，我国智能制造产业呈现较快的增长。2017年，中国智能制造产业产值规模将近15000亿元，预计到2020年产值规模将超27000亿元。PART3智能制造产业园发展环境当前全球各国都将制造业放到非常重要的战略位置，智能制造已成为高端制造业竞争的主战场。我国高度重视智能制造发展，出台了一系列促进政策。同时，人口红利递减，企业主需要机器代替人力。此外，智能制造节省用工成本，同时大幅提升生产效率。PART4智能制造产业园现状分析近年来，各地为发展智能制造产业，在智能制造链条上诞生了大量产业园区。据不完全统计，当前中国智能制造产业园共计537个，范围涉及全国27个省市。西部地区智能制造产业园较少，主要集中在东部沿海地区和中部地区。从结构来看，大数据产业园数量最多超100个，占比20.6%。其次是综合型产业园区，占比17.8%。由于新材料用用范围广泛，园区占比达到17.1%。当前，智能制造产业园面临缺钱缺人缺产业的问题。PART5智能制造产业园园案例本章节重点介绍武汉光谷智能制造产业园、重庆仙桃国际大数据谷、中关村人工智能科技园、萧山机器人产业园、郑州市新材料产业园区、渭南3D打印产业园、荆门数控机床产业园。PART6智能制造产业园园发展趋势未来，智能制造产业园行业将走向市场化、主体多元化、产业垂直化、运营资本化。《2019智能制造产业园市场前景研究报告》全局研究了当前智能制造产业园行业的发展概况，为产业未来的发展提供了可行性思路。中商产业研究院在对整个行业把控的前提下，关注行业现状和未来发展趋势，从市场现状和重点企业进行剖析。附完整报告下载地址：《2019智能制造产业园市场前景研究报告》http://wk.askci.com/details/d2fecb45cc924b198e9a96eee7aef3ce/