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智造专题:2015年中国智能制造发展现状及趋势

发布日期:2016/1/15   浏览次数:3596 次   文章来源: e制造   作者: e制造
智造专题:2015年中国智能制造发展现状及趋势

一、发展现状及特征
1制造强国战略出台并实施,各级地方政府积极推进地区规划政策落实
我国制造业步入新常态下的攻坚阶段,制造强国战略开始推进实施。经过多年迅猛发展,我国已稳居世界制造业第一大国,对全球制造业的影响力不断提升。
以《中国制造2025》为总纲,各地方陆续出台智能制造领域的扶持政策。在《中国制造2025》这一国家战略的指导下,各级地方政府因地制宜,陆续出台相关行动计划,全面对接《中国制造2025》。江苏、广东、福建、四川、安徽等省份借助《中国制造2025》战略支点,分别出台了《<中国制造2025>江苏行动纲要》、《广东省智能制造发展规划(2015~2025)》、《福建省实施<中国制造2025>行动计划》、《<中国制造2025>四川行动计划》、《中国制造2025安徽篇》等政策,以抢占未来产业竞争制高点,加快制造强省的建设步伐。佛山、南京等在国家制造强国战略以及省级行动计划的指导下,进一步分析产业特色,陆续制定与《中国制造2025》相衔接的制造业发展计划,找准转型升级基础,引领制造业向中高端迈进。

2随着互联网技术及理念加快渗透,制造企业着手推动商业模式、组织方式等多方位转型

以互联网为核心的新一代信息技术加快推广普及,推动企业组织流程、商业模式创新。一是互联网技术激发了用户被搁置的多样化个性化需求,企业传统商业模式、组织架构难以维系,需要以用户为导向、以需求为核心进行组织形式和经营策略变革。二是网络化、扁平化、同步快速的信息传递方式将促进市场参与主体搜索、获取、分享、沟通信息的效率提高和成本降低,充分发挥其自主经营、决策、分配等权利。三是互联网具有开放性和快速迭代的特点,在其加速渗透的过程中,企业趋向于在短时间内以开放、合作、共享的创新模式,整合内外部资源,促进用户深度参与、产业链上下游企业高度协同,缩短产品研发周期,增强企业对市场的快速反应能力。

3 面对智能制造发展的迫切需求及市场空间,国内各领域企业纷纷进军系统解决方案领域
国内智能制造改造需求迫切,系统解决方案市场需求广阔。一是随着国内劳动力人口逐渐减少以及劳动力成本的逐渐上升,企业迫切需要实施机器换人战略,就工业机器人来看,2014年国内工业机器人销售同比增长了56%。二是互联网时代,用户需求日趋多样化、定制化,企业订单呈现出小型化、碎片化的发展趋势,引进与应用智能制造系统解决方案已经成为企业满足新时代发展需要的重要着力点。硬件+中间件+软件的一体化综合解决方案提供商明匠智能,营业收入呈逐年大幅提升趋势,2013年营业收入仅为1412万元,2014年达到4034万元,同比增长185.7%,2015年全年营业收入有望实现200%以上的增长。


二、下一阶段趋势预测
1家电、汽车领域具有产品直接面向消费者的先天优势,互联网化、智能化程度将逐渐提升
随着互联网技术及理念的加快渗透,企业价值链呈现出逆向互联网化的趋势,从消费者开始,到广告营销、零售、批发和分销,再到生产制造,一直追溯到上游原材料和生产装备。汽车、家电领域的产品直接面向最终消费者,通过互联网技术及理念对行业进行升级改造具有先天优势,互联网化、智能化程度将逐渐提升。在汽车领域,百度已经实现无人驾驶汽车从研发到半封闭试验与开放式高速测试,并有望在公共服务领域率先投入使用。在家电领域,海尔、美的等企业开始积极布局构建智能家居生态系统,抢占互联网经济的发展先机。

2智能制造发展是一项复杂的系统性工程,企业间兼并与合作将更为活跃
智能制造发展具有复杂性、系统性,涉及研发设计、生产制造、仓储物流、市场营销、售后服务、信息咨询等各个价值链环节,涉及执行设备层、控制层、管理层、企业层、云服务层、网络层等企业系统架构,需要进行横向集成、纵向集成和端到端集成,单个企业很难满足智能制造发展的需要。智能制造各领域企业间趋向于开展资本并购或战略合作,实施开放式合作和协同创新,促进各类要素资源整合,推进前沿技术研发及创新成果转化。

3随着计算成本的下降以及云计算的大规模发展,人工智能应用场景将更为广泛
当前,人工智能以特定应用领域为主,实现了生物识别分析、智能算法等,而未来随着运算能力、数据量的大幅提升,机器智能将从感知、记忆和存储向认知与学习、决策与执行甚至独立意识与创新创造进阶。一是根据摩尔定律,当价格不变时,集成电路上可容纳的晶体管数目约每隔18个月便会增加一倍,性能也将提升一倍。芯片本身运算性能提升、单位运算成本指数级下降为人工智能加速发展提供可能。二是云计算技术的发展解决了传统串行架构不能同时处理多条并行数据的问题,提高了单位时间内的运算速度,进而为机器智能进阶提供了必要条件。三是移动互联网时代,数据量呈现指数级增长,为利用大数据进行深度学习提供了可能,在大数据的支撑下,人工智能应用也将变得更加广泛。

三、思考与建议
1好顶层设计,完善相关领域标准及基础
加强统筹规划,积极推进智能制造分行业、分领域相关规划政策的尽快出台。分行业开展智能制造系统架构、参考模型、硬件设备等方面标准的研制,制定重点行业的智能制造标准化战略和标准化路线图。加快宽带网络演进升级,推动下一代互联网与移动互联、物联网、云计算融合发展,加强对智能制造装备的研发,提高自主可控能力。

2扩宽资金渠道,促进核心技术研发及应用
充分提升财政资金的使用效率,利用工业转型升级专项、智能制造专项等现有资金渠道,加快核心关键信息技术研发和产业化,促进工业机器人、数控机床、工控系统等领域核心技术研发及推广应用。发挥财政专项杠杆作用,吸收社会资金,研究探索投资基金市场化运行机制,重点关注支撑工业体系智能制造的软硬件一体化系统解决方案。

3依托相关联盟,分行业打造试点示范工程
在行业主管部门的指导下,充分发挥相关行业联盟优势,整合运用政、产、学、研、用等多方资源,提供需求调研、趋势分析、产用对接、专业培训、信息咨询等共性支持和服务,提升公共服务水平。围绕钢铁、石化、电子、汽车、家电、装备制造等重点行业,开展智能制造优秀试点示范,充分发挥示范带动效应,并培育发展一批行业系统解决方案提供商,打造系统化、市场化、可持续发展的智能制造体系


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