下载文档原格式
2018年中国机器人产业发展报告在 2018 年，中国机器人产业经历了显著的发展和变革。
机器人作为智能制造的核心装备，正逐渐成为推动我国制造业转型升级、提升产业竞争力的重要力量。
这一年，中国机器人市场需求持续增长。
随着人口红利的逐渐消失，制造业面临着劳动力成本上升和招工难的问题，企业对于机器人的需求愈发迫切。
特别是在汽车制造、电子制造、物流仓储等劳动密集型行业，机器人的应用越来越广泛。
从技术创新方面来看，2018 年中国在机器人领域取得了不少突破。
在机器人的核心零部件，如减速器、控制器和伺服电机等方面，国内企业不断加大研发投入，技术水平逐步提高，部分产品已经能够替代进口。
同时，在机器人的智能化方面，如机器视觉、语音识别和自主决策等技术，也取得了长足的进步。
一些企业已经能够开发出具有自主学习和适应能力的智能机器人，应用于复杂的生产和服务场景。
在产业规模方面，2018 年中国机器人产业规模持续扩大。
据统计，当年我国工业机器人产量达到了_____台，同比增长了_____%。
服务机器人市场规模也快速增长，涵盖了医疗、教育、餐饮、家庭服务等多个领域。
此外，特种机器人在消防、救援、安防等领域的应用也不断拓展。
然而，中国机器人产业在发展过程中也面临着一些挑战。
首先，核心技术仍有待突破。
虽然在一些方面取得了进展，但与国际先进水平相比，在高端机器人的研发和制造方面仍存在差距，关键零部件的性能和可靠性还需要进一步提高。
其次，市场竞争激烈。
国内机器人企业数量众多，但大多数规模较小，产品同质化严重，缺乏核心竞争力。
此外，机器人应用的行业和领域还不够广泛，部分企业对于机器人的认知和应用水平有待提高。
为了推动中国机器人产业的健康发展，政府出台了一系列支持政策。
加大了对机器人研发的资金投入，鼓励企业开展技术创新；建立了多个机器人产业园区和创新中心，促进产业集聚和协同发展；加强了人才培养和引进，提高产业人才素质。
在企业层面，一些有实力的企业通过并购、合作等方式，整合资源，提升自身的技术实力和市场份额。
2018中国人工智能报告——AI+垂直领域全面绽放，谁在领跑？前言从语音识别到智能音箱，从无人驾驶到人机对战，近年来，人工智能给人类社会带来了一次又一次惊喜。
或许正如有句话所说，智慧不是一个名词，而是一个形容词。
在那些被统称为“人工智能”技术的赋能下，各行各业都在焕发新的生机。
智慧城市、智慧金融、智能家居……人工智能正在大踏步走进我们生活的各个领域，一大批明星企业涌现，科大讯飞、商汤科技、今日头条、优必选……这些耳熟能详的名字已然成为各行各业的排头兵。
人工智能在各垂直领域商业化大繁荣的背后，是基础层的软硬件支撑，以及技术层的语音识别/自然语言处理、计算机视觉等应用的渐入佳境，虽然离成熟应用还相距甚远，但从1到100的创新已经准备腾飞。
猎豹全球智库基于猎豹大数据（Cheetah Data）对人工智能产品在移动端表现的监控，为你呈现最全面的人工智能商业化图谱。
注：本文中所涉及人工智能产品均系分析师人工分类一、从1到100的创新即将开始加速过去几年，对于人工智能来说，尽管从0 到1的探索依然充满了许多未知，但是从1到100的创新已经在悄然兴起。
国内人工智能应用层面创新加速的条件已经成熟。
1、行业驱动：人工智能基础技术的成熟为商业化奠定了基础数据、算法和算力是人工智能的三驾马车，2012年以后，得益于数据量的上涨、机器学习新算法（深度学习）的出现和运算力的提升，人工智能开始大爆发。
数据的爆发式增长为人工智能提供了充分的“养料”，市场调研机构IDC预计，到2020年，全球数据总量将达到40ZB，我国数据量将达到8.6ZB，占全球的21%左右。
算法方面，深度学习的出现突破了过去机器学习领域浅层学习算法的局限，颠覆了语音识别、语义理解、计算机视觉等基础应用领域的算法设计思路。
算力方面，GPU、NPU、FPGA等专用芯片的出现，使得数据处理速度不再成为人工智能发展的瓶颈。
2、政策支持：更加关注人工智能技术落地与应用人工智能商业化也得到了政策的支持。
金准人工智能中国零售趋势半年报前言金准人工智能专家认为，2018年上半年零售发展主要呈现三大趋势：线上线下融合加速落地，基于消费体验重构的融合、供应链效率提升与渠道下沉以及消费场景延伸是线上线下融合的三类突出表现形式；社交电商异军突起，模式上主要分为现有流量入口的商业价值挖掘和平台化运营两大类；泛零售品类不断扩展，横向扩充与纵向延伸同步推进。
从消费趋势来看，消费端趋势显现，代际变迁与消费升级为主要特征。
金准人工智能专家还发现，2018年地区间消费日趋均衡，高质量发展是方向。
金准人工智能专家认为，未来零售业三个赋能的核心是物流、体验和商品。
在第四次零售革命中，未来或将还会演化出更多新的业态，但都会基本围绕“成本、效率、体验”。
无界零售提出将新型、数字化的零售基础设施开放给零售生态圈的合作伙伴，在线上线下融合的过程中，通过物流、大数据等技术赋能零售生态圈，提高行业的效率，降低成本和提升用户体验，很有必要。
一、行业发展概况1.社会消费品零售总额持续增长2018年6月同比名义增速有所回升。
2018年1-6月份，中国社会消费品零售总额180018亿元，同比增长9.4%。
其中，2018年6月社会消费品零售总额达到30842亿元，同比名义增速为9.0%；与此前两个月度相比，增速有所回升；金准人工智能专家认为，在宏观经济增速换挡的大环境下，社零总体增速虽略有放缓，但未来一段时期内其增速仍将保持在略高于名义GDP增速的水平。
2.中国网络零售市场总体交易规模2018年Q2网络零售市场交易规模达19190.1亿元。
随着国内居民消费能力的持续提升与网上购物习惯的逐步养成，2018年Q2中国网络零售市场交易规模保持持续增长，同比增幅达31.3%。
特别地，国内各主流电商平台年中大促对于第二季度交易规模增长的贡献作用显著；预计未来两个季度，国内网络零售市场总体交易规模仍将保持接近30%的同比增幅；线上线下融合、社交电商、以及泛零售品类延伸扩充将成为未来国内网络零售乃至整个零售市场的重要增长点。
2018中国智能制造系统解决方案大会召开
佚名
【期刊名称】《信息技术与标准化》
【年(卷),期】2018(0)11
【摘要】由中国智能制造系统解决方案供应商联盟(以下简称“联盟”)和中国电子技术标准化研究院共同主办的“2018中国智能制造系统解决方案大会”近日在京召开,大会的主题是系统解决方案助推“智”造升级。
工信部总经济师王新哲,联盟专家委员会主任、工信部装备工业司原司长张相木、工信部装备工业司副巡视员王建宇,北京经济技术开发区管理委员会副主任绳立成,沈阳新松机器人自动化股份有限公司总裁、联盟轮值主席曲道奎,联盟秘书长、中国电子技术标准化研究院院长赵波等领导出席本次大会。
【总页数】1页(P6-6)
【关键词】智能制造系统;沈阳新松机器人自动化股份有限公司;中国;电子技术标准化;北京经济技术开发区;装备工业;专家委员会;管理委员会
【正文语种】中文
【中图分类】TH166
【相关文献】
1.聚焦系统解决方案智能制造创新发展——2017年中国智能制造系统解决方案大会召开 [J], 胡欣
2.2018中国智能制造系统解决方案大会在京召开 [J], 才秀敏
3.主攻智能制造协同共赢未来——中国电器工业协会智能制造系统集成商联盟暨
中国智能制造系统解决方案供应商联盟电力装备分盟成立大会在南京召开 [J], 贾常艳
4.2018中国智能制造系统解决方案大会在京召开 [J],
5.系统方案助推“智”造升级——2018中国智能制造系统解决方案大会召开 [J],因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
金准人工智能2018中国智能制造报告前言智能制造是基于新一代信息技术，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造过程、系统与模式的总称。
简而言之，智能制造是由物联网系统支撑的智能产品、智能生产和智能服务。
智能制造已经成为全球价值链重构和国际分工格局调整背景下各国的重要选择。
发达国家纷纷加大制造业回流力度，提升制造业在国民经济中的战略地位。
亚洲作为制造业重要区域也在积极部署自动化、智能化。
一、突破与成长亚洲正受到自动化、智能化大潮冲击。
国际劳工组织（International Labour Organisation）调研发现，越南、柬埔寨、菲律宾和印度尼西亚的工人的失业风险最高，据估计这几个区域约50%的工人工作可能在未来20年被自动化取代。
亚洲作为制造业的重要区域，在面临制造业向自动化、智能化、数字化转型中，能否继续保持其竞争力？毫无疑问，亚洲正在积极寻求突破。
以人工智能为例，各国政府大力支持人工能，推动科技公司、初创公司和学术界的创新。
2017年，韩国政府宣布了10亿美元的人工智能资金；日本鼓励人工智能创业公司和风险投资；新加坡政府的国家研究基金会宣布国家人工智能计划（AI.SG），计划未来五年投入1.5亿新加坡元（约1.07亿美元）发展人工智能。
除了政府的支持，亚洲企业更积极打破行业壁垒加快新产品开发。
不同于欧美同类企业，中国领先企业间的合作屡见不鲜，一些知名范例包括：百度与小米在物联网与人工智能领域合作开发更多应用场景；腾讯与京东合作布局电子商务生态圈；印度系统集成商组成AI联盟（OpenAI）。
这赋予它们惊人的影响力，也意味着它们拥有可用于快速推动创新的技术实力和资本基础。
中国是亚洲智能化转型的重要力量。
政府加强智能制造顶层设计，开展试点示范和标准体系建设；企业加快数字化转型，提升系统解决方案能力。
中国智能制造取得明显成效，进入高速成长期。
金准人工智能2018年中国社会化媒体生态概览前言金准人工智能专家通过中国社会化媒体的发展历程，研究行业动态与趋势，试图为相关业界提供更具价值的资讯及观点。
本文通过三个章节，多个观点勾勒出了现阶段中国社会化媒体的核心特点，并为品牌营销提出了新的思考课题。
旨在基于现状提供媒体平台，用户及品牌的三维度全面分析。
第一部分：社会化媒体平台的变迁，已由功能性导向的格局，演变为由用户关系和平台内容为基础，以核心和衍生社会化媒体平台为重要表现形式的双格局社会化媒体生态；第二部分：社会化媒体的用户形态已随着科技的发展而改变，现已不仅仅包含普通网民和意见领袖，人工智能（AI，即Artificial Intelligence）也已通过AI伴侣或AI明星等角色涉足社会化媒体，并展现出了在社会化媒体商业环境中的影响力；第三部分：解析品牌可以如何在社会化媒体营销中升级，通过建立品牌体验圈，利用社会化媒体平台生动和灵活的特性，为用户打造360度体验的营销趋势。
金准人工智能专家通过对社会化媒体用户形态变迁的了解，结合核心与衍生社会化媒体平台的优势，为品牌制定更完善的社会化媒体营销策略。
一、社会化媒体平台的变迁1.1中国互联网用户趋势中国的社会化媒体，起源于1994年第一家曙光论坛的创立，兴起于2012年新浪微博的用户爆发，繁荣于现今深度垂直或轻量娱乐等形形色色平台的更新迭代。
当旧的社会化媒体形态逐渐不再受人关注，新的在线媒体平台开始成为主导，在线视频、音乐、游戏已然成为现今中国社会化媒体发展势头显著的社会化媒体形态。
根据2018年3月《中国互联网信息中心》（CNNIC）发布的中国互联网络发展状况统计报告，截止2017年12月最新统计的数据显示，社会化媒体传播影响力稳步提升，紧跟其后的是作为新兴领军的互联网音乐，互联网游戏和互联网视频。
另一方面，即时通讯用户远远超过其他类型用户，微博用户也回暖至2012水平。
社会化媒体巨头数量扩容，BATS可以改写为BATSB。
金准人工智能 2018中国智能制造报告前言智能制造是基于新一代信息技术，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造过程、系统与模式的总称。
简而言之，智能制造是由物联网系统支撑的智能产品、智能生产和智能服务。
智能制造已经成为全球价值链重构和国际分工格局调整背景下各国的重要选择。
发达国家纷纷加大制造业回流力度，提升制造业在国民经济中的战略地位。
亚洲作为制造业重要区域也在积极部署自动化、智能化。
一、突破与成长亚洲正受到自动化、智能化大潮冲击。
国际劳工组织（International Labour Organisation）调研发现，越南、柬埔寨、菲律宾和印度尼西亚的工人的失业风险最高，据估计这几个区域约50%的工人工作可能在未来20年被自动化取代。
亚洲作为制造业的重要区域，在面临制造业向自动化、智能化、数字化转型中，能否继续保持其竞争力？毫无疑问，亚洲正在积极寻求突破。
以人工智能为例，各国政府大力支持人工能，推动科技公司、初创公司和学术界的创新。
2017年，韩国政府宣布了10亿美元的人工智能资金；日本鼓励人工智能创业公司和风险投资；新加坡政府的国家研究基金会宣布国家人工智能计划（AI.SG），计划未来五年投入1.5亿新加坡元（约1.07亿美元）发展人工智能。
除了政府的支持，亚洲企业更积极打破行业壁垒加快新产品开发。
不同于欧美同类企业，中国领先企业间的合作屡见不鲜，一些知名范例包括：百度与小米在物联网与人工智能领域合作开发更多应用场景；腾讯与京东合作布局电子商务生态圈；印度系统集成商组成AI联盟（OpenAI）。
这赋予它们惊人的影响力，也意味着它们拥有可用于快速推动创新的技术实力和资本基础。
中国是亚洲智能化转型的重要力量。
政府加强智能制造顶层设计，开展试点示范和标准体系建设；企业加快数字化转型，提升系统解决方案能力。
中国智能制造取得明显成效，进入高速成长期。
2018年中国人工智能核心产业规模等7则作者：暂无来源：《科学之友》 2019年第4期2018年中国人工智能核心产业规模686亿元截至2018年底,超过20省份发布了30余个人工智能专项扶持政策,目前全国已形成头部区域牵引、百花齐放的发展格局。
据统计,2018年中国人工智能核心产业规模达到686亿元。
2019年,我国新一代人工智能发展将加快推进力度,加快实施重大科技项目,建设一批国家级新一代人工智能创新发展试验区。
日前,多地紧锣密鼓出台相关方案,比如,北京组建国内首个人工智能发展试验区,浙江提出“1+N”产业创新联盟。
专家表示,头雁效应下地方或加速跟进。
不过,在掀起人工智能发展高潮的同时,也要警惕重复建设和资源盲目投入等问题。
常州高新区重大项目引进迎开门红104.5 亿元2019年是常州高新区确定的“重大项目攻坚年”。
年初,总投资104.5亿元的7个项目集中签约。
其中,总投资超10亿美元(约合66.92亿元人民币)的项目1个,超1亿美元(约合6.69亿元人民币)或10亿元人民币的项目4个,产业涉及智能制造装备、新医药及生物技术、新一代信息技术等领域。
这标志着该区重大项目引进取得新突破,实现“开门红”。
26岁小镇青年成淘宝创业主力军岁淘宝在对2003—2018每年新开店店主的年龄进行统计后发现,16年来入淘创业者的平均年龄一直稳定在26岁左右,其中女性创业者占比稳定在50%左右。
从大学生、白领、家庭主妇、外贸从业者,到设计师、发烧友、厂二代、新农人,再到网络红人、直播达人、海归青年……来自各行各业的年轻人始终是入淘创业的主流。
16年来,时代在变,商业环境在变,但年轻人奋斗的精神和创业的信心不变。
宁夏打造“互联网+医疗健康”全国样板作为全国首个“互联网+医疗健康”示范区,宁夏不但搭建了全区统一的家庭医生签约服务平台,远程诊疗也从区外三甲医院辐射至区内村级卫生室及社区。
特别是银川智慧互联网医院先行先试,为群众开展在线门诊服务,目前备案注册医生已达20 000名。
金准人工智能国产工业机器人研究报告前言在“中国制造2025”战略布局和劳动力市场结构性短缺的双重刺激下，我国机器人产业进入高速增长期。
中国自2013年起成为世界上最大的工业机器人消费市场，并保持至今。
金准人工智能专家整理国家统计局数据显示，2017年中国工业机器人产量达13万台，同比大增8%。
有分析称，未来3年机器人市场复合增长率将达20%左右，到2020年有望达1511亿元。
金准人工智能专家注意到，2015年前的中国工业机器人黄金发展期，主要受益的是以ABB、库卡、发那科、安川电机为代表的机器人行业全球四大家族等外资品牌。
近年来，随着机器人本体及核心零部件国产化的推进，成本降低（投资回收期缩短）、人工替代、进口替代的加速，中国工业机器人行业民族品牌龙头正在迎来黄金时代！一、工业机器人进入黄金五年工业机器人是面向工业领域的机器装置，它能自动执行工作，靠自身动力和控制能力来完成各种工作。
在“人工智能”的变革中，工业机器人扮演着重要的角色。
如何让机器人代替人进行更快速有效的工作，进一步解放劳动力，提高生产效率，成为了整个机器人领域都在思考的问题。
金准人工智能专家预计未来五年，将是工业机器人持续高速发展的黄金时代，这背后的逻辑在于人工成本的持续上涨，以及机器人带来的产品质量稳定性。
1.人工成本持续上涨，而机器人售价呈下降趋势首先，与人力相比，工业机器人具有低成本、高效率以及24小时工作的特点。
近年来，随着国内劳动力成本不断上涨，我国制造业劳动力优势不显，制造业亟待向智能化转型，工业机器人呈现强劲发展的态势。
金准人工智能专家考虑到机器人平均效率可以替代2名人工，可以24小时工作，目前机器人投资回收周期约为2年。
2.机器人投资回收期显著缩短除了成本优势，工业机器人普遍能达到低于0.1毫米的运动精度，且负载能力、稳定性、可靠均优于人力，不仅可以完成高强度精细工序，更能够保障产品质量的稳定性。
比如，采用机器人抛光，成品率可从87%提高到93%。
前言随着人工智能被写进政府工作报告、行业泡沫开始缓释，2018年人工智能领域的发展走向了新的高潮。
“AI+”行业商用落地的速度不断加快；从出行、金融、医疗到智能家居等，市场和需求愈发细分。
自动驾驶作为近年来人工智能技术应用的热点，仍在继续发力。
技术与产业发展的同时，相关政策也陆续出台，无人驾驶路测的开放和规范，无人驾驶示范园区、智慧高速公路的建设落地，全都以前所未有的力度推动着产业发展。
以智能家居语音交互终端为代表的硬件，走进千家万户并深刻影响人们的生活。
越来越多带有麦克风、摄像头、屏幕或更多传感器的智能终端出现，具备联网、交互、语音、视觉等能力的硬件设备类型也更加多元，同时也推动着人机语音交互技术不断更新迭代。
商业服务机器人公司的集中出现，背后是线下零售店，配送服务、家庭儿童教育等多种落地场景的日趋成熟，包括京东、美团等巨头在内，都在尝试让这种方式真正参与到商业日常中来。
热门赛道的纵深发展也催生出一系列新兴产业。
交通、安防、教育、医疗、零售等传统行业，也在AI技术的推动下，催生了一批新的产业引领者。
商汤科技等计算机视觉公司将加载了优质算法的人脸识别等技术引入安防、金融等领域；推想科技等人工智能创业公司，将深度学习技术应用于医疗影像诊断；在教育领域，松鼠AI智适应教育推动AI自适应教育技术场景的落地化应用，让“AI教师”发挥作用……一、2018年中最新人工智能独角兽企业清单金准数据的行业研究数据，2020年全球人工智能市场规模约1190亿人民币，未来10年，人工智能将会是一个2000亿美元的市场，空间非常巨大。
下面金准人工智能专家梳理了人工智能6大领域的代表性企业，总结了他们的技术和产品，以及最新市值、估值和融资额情况：1.1语音和自然语言处理 1.2计算机视觉 1.3芯片和硬件1.4智能机器 1.5医疗1.6金融二、国内的人工智能“独角兽企业”分析AlphaGo的胜利，无人驾驶的成功，模式识别的突破性进展，人工智能的的飞速发展一次又一次地挑动着我们的神经。
2018年中国智能制造之先进制造研究报告前言近几年，随着《中国制造2025》的发布，以及中国制造业整体的转型升级，智能制造加速发展，不少细分领域都孕育着新机遇。
尤其是最近一两年，人工智能、物联网等新技术也开始向工业领域渗透，一批先进制造相关创业公司获得了资本的支持，在多方因素推动下，先进制造领域或将迎来新的变局。
如今先进制造领域新势力都有哪些，又将如何推动智能制造业的发展，存在哪些机遇与挑战？为了回答这个问题，亿欧智库选取了先进制造领域中的先进机器人、工业视觉以及工业互联网/物联网几个重点方向，通过对数百家相关企业的梳理与研究，以及与相关投资人、从业者深入交流，提炼整理了这些领域中主要的新兴公司及新兴产品技术方向，对这些新兴领域的发展现状进行了分析，总结了其各自发展的机遇与及挑战，希望能够对行业人士有所帮助。
报告完成过程中，得到了来自众多行业企业及机构专业人士的指导与帮助，在此一并表示感谢（按首字母拼音排名）：阿里云ET工业大脑、阿童木机器人、阿丘科技、博创科技、德联资本、Energid Technologies、高工机器人网、国科嘉和、华制智能、黑湖智造、昆仑数据、酷特智能、珞石机器人、梅卡曼德、木蚁机器人、熵智科技、树根互联、天鹰资本、西门子、壹佰分地板、优傲机器人、用友软件、中船重工707所、中国电子学会、中科院天津所等。
目录CONTENTS Part1. 智能制造之先进制造研究背景Part2. 工业机器人五大新方向2.1 轻型工业机器人2.2 核心零部件国产化2.3 人机协作2.4 新技术AGV2.5 复合机器人Part3. 工业视觉三大新方向3.1 机器人3D视觉3.2 AI视觉检测3.3 动态视觉传感器Part4. 工厂数字化与智能化新方向4.1. 设备接入与数据采集4.2 数据打通与直接应用4.3 数据智能分析与应用4.4 工厂与消费者、行业的连接Part5. 先进制造新势力的机遇与挑战Part1. 智能制造之先进制造研究背景◆在信息化大背景下，工业与信息化的融合，催生了新的工业发展形态。
金准人工智能2018中国智能制造报告前言智能制造是基于新一代信息技术，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造过程、系统与模式的总称。
简而言之，智能制造是由物联网系统支撑的智能产品、智能生产和智能服务。
智能制造已经成为全球价值链重构和国际分工格局调整背景下各国的重要选择。
发达国家纷纷加大制造业回流力度，提升制造业在国民经济中的战略地位。
亚洲作为制造业重要区域也在积极部署自动化、智能化。
一、突破与成长亚洲正受到自动化、智能化大潮冲击。
国际劳工组织（International Labour Organisation）调研发现，越南、柬埔寨、菲律宾和印度尼西亚的工人的失业风险最高，据估计这几个区域约50%的工人工作可能在未来20年被自动化取代。
亚洲作为制造业的重要区域，在面临制造业向自动化、智能化、数字化转型中，能否继续保持其竞争力？毫无疑问，亚洲正在积极寻求突破。
以人工智能为例，各国政府大力支持人工能，推动科技公司、初创公司和学术界的创新。
2017年，韩国政府宣布了10亿美元的人工智能资金；日本鼓励人工智能创业公司和风险投资；新加坡政府的国家研究基金会宣布国家人工智能计划（AI.SG），计划未来五年投入1.5亿新加坡元（约1.07亿美元）发展人工智能。
除了政府的支持，亚洲企业更积极打破行业壁垒加快新产品开发。
不同于欧美同类企业，中国领先企业间的合作屡见不鲜，一些知名范例包括：百度与小米在物联网与人工智能领域合作开发更多应用场景；腾讯与京东合作布局电子商务生态圈；印度系统集成商组成AI联盟（OpenAI）。
这赋予它们惊人的影响力，也意味着它们拥有可用于快速推动创新的技术实力和资本基础。
中国是亚洲智能化转型的重要力量。
政府加强智能制造顶层设计，开展试点示范和标准体系建设；企业加快数字化转型，提升系统解决方案能力。
中国智能制造取得明显成效，进入高速成长期。
中国智能制造进入成长期主要体现在三方面：首先，中国工业企业数字化能力素质提升，为未来制造系统的分析预测和自适应奠定基础。
第二、财务效益方面，智能制造对企业的利润贡献率明显提升。
第三、典型应用方面，中国已成为工业机器人第一消费大国，需求增长强劲。
1.1数字化能力素质提升企业数字化能力素质体现在其利用数据指导生产以及系统自优化的能力。
我们借鉴国际普遍认可的工业4.0发展路径，将企业智能化成熟度分为六个阶段：计算机化、连接、可视、透明、预测和自适应。
①计算机化：企业通过计算机化高效处理重复性工作，并实现高精度、低成本制造。
但不同的信息技术系统在企业内部独立运作，很多设备并不具备数字接口。
②连接：相互关联的环节取代各自为政的信息技术。
操作技术（OT）系统的各部分实现了连通性和互操作性，但是依旧未能达到IT层面和OT层面的完全整合6 。
③可视：了解正在发生什么，通过现场总线和传感器等物联网技术，企业捕获大量的实时数据，建立起企业的“数字孪生”，从而改变以前基于人工经验的决策方式，转为基于数字进行决策。
④透明：了解事件发生的原因，并通过根本原因分析生成认识。
⑤预测：将数字孪生投射到未来，模拟不同的情景对未来发展进行预测，并适时做出决策和采取适当措施。
⑥自适应：预测能力只是自动化行为和决策的根本要求，而持续的自适应则使企业实现自主响应，以便其尽快适应变化的经营环境。
随着中国两化融合和工业物联网建设等多项举措推进，制造型企业数字化能力素质显著提升，大部分企业正致力于数据纵向集成。
金准人工智能专家调研结果显示，81%的受访企业已完成计算机化阶段，其中41%处于连接阶段，28%处于可视阶段，9%处于透明阶段，而预测和自适应阶段的企业各自占2%。
1.2智能制造利润贡献显著提升向工业4.0进阶为制造企业带来真实可见的效益。
2013年金准人工智能专家曾调研全国200家制造型企业，结果显示中国企业智能制造处在初级阶段，且利润微薄。
经过五年的快速发展，智能制造产品和服务的盈利能力显著提升。
2013年智能制造为企业带来的利润并不明显，55%的受访企业其智能制造产品和服务净利润贡献率处于0-10%的区间，而2017年，仅有11%的受访企业处于这个区间，而41%的企业其智能制造利润贡献率在11-30%之间。
利润贡献率超过50%的企业，由2013年受访企业占比14%提升到2017年的33%。
智能制造利润贡献率明显提升，利润来源包括生产过程中效率的提升和产品服务价值的提升。
1.3应用市场潜力中国已连续六年为工业机器人第一消费大国。
IFR (International Federationof Robotics)数据显示，中国工业机器人市场规模在2017年为42亿美元，全球占比27%，2020年将扩大到59亿美元。
2018-2020年国内机器人销量将分别为16、19.5、23.8万台，未来3年CAGR达到22%。
汽车、高端装备制造和电子电器行业依然为工业机器人的主要用户。
中国有哪些独特优势？首先是数据量。
当前人工智能热潮背后的机器学习技术对数据极其依赖。
识别人脸、翻译语言和试验无人驾驶汽车需要大量的“训练数据”。
由于中国的人口数量和设备数量庞大，中国企业在获取数据方面具有天然的优势。
第二，中国制造业企业硬件设备和厂房相对欧美企业普遍较新，比较容易实现设备连接和厂房改造。
二、智能制造部署重点金准人工智能专家调查发现，中国工业企业智能制造五大部署重点依次为：数字化工厂（63%）、设备及用户价值深挖（62%）、工业物联网（48%）、重构商业模式（36%）以及人工智能（21%）。
访企业所关注的相关技术包括工业软件、传感器技术、通信技术、人工智能、物联网、大数据分析等。
当然，我们不能简单认为有了这些技术，就是实现智能制造，因为新制造业文化的变革进程是相当复杂和缓慢的，没有行业、企业与用户的融合推进，这次变革无法实现。
2.1 数字化工厂智能制造是以制造环节的智能化为核心，以端到端数据流为基础，以数字作为核心驱动力，因此数字化工厂被企业列为智能制造部署的首要任务。
目前企业数字化工厂部署以打通生产到执行的数据流为主要任务，而产品数据流和供应链数据流提升空间大。
数字化工厂通过新一代信息技术，实现从设计、生产、物流和服务等各个环节的数据串连，加速决策，提高准确性。
只有打通数据流才能实现基于实时数据变化，对生产过程进行分析和优化处理，进而实现业务流程、工艺流程和资金流程的协同，以及生产资源（材料、能源等）在企业内部及企业之间的动态配置。
打通数据流也是工厂建立“数字孪生”的前提，数字孪生不仅指产品的数字化，也包含工厂本身和工艺流程及设备的数字化，从而实现全面追溯、物理与虚拟双向共享和交互信息。
打通数据流主要包括三类数据的连通，即生产流程数据、产品数据以及供应链数据。
2.1.1生产流程数据打通生产流程数据除了从生产计划到执行的数据流(如ERP到MES)，还包括MES与控制设备和监视设备之间的数据流，现场设备与控制设备之间的数据流，以及MES与现场设备之间的数据流等。
2.1.2产品数据流打通产品数据流主要体现在产品全生命周期数字一体化和产品全生命周期可追溯。
产品全生命周期数字一体化以缩短研发周期为核心，主要应用基于模型定义（MBD）技术进行产品研发、建设产品全生命周期管理系统(PLM)等。
研发是数字化工厂“数据链条”的起点，研发环节产生的数据将在工厂的各个系统间实时传递，数据的同步更新避免了传统制造企业经常出现的由于沟通不畅产生的差错，也使得工厂的效率大大提升，缩短产品研制周期。
产品全生命周期可追溯以提升产品质量管控为核心。
主要应用是让产品在全生命周期具有唯一标识，应用传感器、智能仪器仪表、工控系统等自动采集质量管理所需要数据，通过MES系统开展在线质量检测和预警等。
2.1.3供应链数据流打通供应链数据流主要体现在供应链上下游协同优化，实现网络协同制造。
主要应用是建设跨企业制造资源协同平台，实现企业间研发、管理和服务系统的集成和对接，为接入企业提供研发设计、运营管理、数据分析、知识管理、信息安全等服务，开展制造服务和资源的动态分析和柔性配置。
金准人工智能专家调研结果显示，目前企业致力于打通从ERP到MES乃至现场设备的数据流，但这也仅是从生产到执行的打通，未来还需将产品数据、供应链数据串联。
我们们将生产数据流分为两个环节：一、打通生产计划与执行系统的数据流；二、执行与监控和现场设备的数据流。
结果显示，83%的受访企业表示已打通ERP和MES的数据流打通。
62% 的企业继续向下打通MES到现场设备的数据流。
但仅有47%的企业打通了产品数据流，44%的企业打通供应链数据流（图2.4）。
而且考虑到我们调查的企业均为资质较好且为中等以上规模，这一系列比率显然高于中国整体平均水平。
从行业角度来看，航空航天领域全部受访企业已经打通从生产计划到执行的数据，但从生产执行到现场设备、产品以及供应链的数据链条连通相对滞后，提升空间大。
电子组件及电器制造行业产品数据流和供应链数据流连通情况高于其他行业，数字化工厂整体水平较高。
产品质量可谓是制药行业的生命，而打通产品数据流的制药企业仅占33%，行业需要强化产品全生命周期可追溯，提升产品质量管控能力。
汽车及汽车零部件以及高端装备制造都在产品数据流方面领先（图2.5）。
未来数字世界和现实世界会是一体两面，打通数据流也是数字孪生（digital twin）操作的基础。
金准人工智能专家认为数字孪生是物理实体或流程的准实时数字化镜像，有助于企业绩效提升。
数字孪生往往包含“数字产品孪生”、“生产工艺流程数字孪生”和“设备数字孪生”不同层面但可以高度集中统一的数据模型。
数字产品孪生领域，特斯拉公司为其生产和销售的每一辆电动汽车都建立数字孪生模型，相对应的模型数据都保存在公司数据库。
每辆电动车每天报告其日常经验，并通过数字孪生的模拟程序使用这些数据来发现可能的异常情况并提供纠正措施。
通过数字孪生模拟，特斯拉每天可获得相当于160万英里的驾驶体验，并在不断的学习过程中反馈给每辆车。
生产流程数字孪生领域，一些嗅觉敏锐的工厂及生产线开始引入数字孪生，在建造之前，对工厂进行仿真和模拟，虚拟出建造工厂的最佳流程，再将真实参数传给实际的工厂建设，有效减少误差和风险。
待厂房和生产线建成之后，日常的运行和维护通过数字孪生进行交互，能够迅速找出问题所在，提高工作效率。
Gartner对美国、德国、中国与日本的202位企业的调查发现，到2020年，至少50%年收入超过50亿美元的制造商将为其产品或资产启动至少一项数字孪生项目，届时参与使用数字孪生技术的企业数量将增长3倍。
预计在今后数年时间，将有数以亿计的用户使用数字孪生操作，它将被企业用于规划设备服务、生产线操作、预测设备故障、提高操作效率、加速新产品开发等。
