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智能制造是全球工業行業蘇醒的至關點之一，在5G、人工智能、物聯網等技術的快速發展下，智能制造迎來了冬天的第一縷陽光。

根據數據顯示，2017年中國智能制造行業的市場規模為 15150 億元，增長率為 22.6％，隨著各大企業和機構對于技術的研究更加深入、產品更加創新，預計2019年市場規模將會 19000 億元。

隨著智能制造領域政策的持續出臺，中國制造業逐漸向智能制造方向轉型，并開始大量應用云計算、大數據、機器人等相關技術。作為中國制造業的主要驅動力之一，利好政策的不斷出臺，行業將持續穩定增長，中國制造業中所起到的地位將會越來越重要。

從發展前景、技術融合、商業模式以及生產安全等方面來看2019年中國智能制造將迎十大發展趨勢。

工業核心數據、關鍵技術專利、企業用戶數據等數字化資產已成為企業核心資產。

作為生產的首要保證，安全性一直都是政府和員工最為關心的問題。

當智能制造融合了機器人、人工智能眾多前沿科技后，人為能夠及時控制的事故似乎變得更加簡單，但是在設備增多的情況下，如何有效管理人機交互時的安全性是重點之一。

另外，在工業物聯網進入制造業后，工業物聯網遭到數據攻擊的事件常有發生，所以企業的設備、產品等數據的安全也顯得尤為重要。

目前我國數據安全法規體系和監督機制尚不健全，一定程度上抑制了企業智能化升級步伐。

未來，提高數據全生命周期安全性，增加企業上云信任度和意愿，將成為中國企業智能化升級決策的重要依據。

智能制造在汽車行業、3C電子領域的應用已經逐步加深，當各企業開始認識到智能制造是實現中國制造2025的重要方向后，數字化、網絡化、智能化能夠對企業的產值和效率持續優化，智能制造會進一步滲透石化、紡織、機械等行業。

在定制化柔性制造、多場景生產的大力發展下，通用性技術并不能滿足生產需求。對于AI賦能傳統工業，就能夠容易解決這些需求。

在大數據的積累下，企業能夠利用AI實現專業場景的快速轉變，真正做到制造向“智”造轉型。

2018年，汽車行業較為萎靡，并沒有像往年那樣“金九銀十”，客觀來講從買車到養車的成本很高。

數字孿生技術將作為企業數字化升級和智能工廠建設的第一選擇，車企可以通過這些技術在研發過程中解決生產過程復雜、資源浪費等產生高成本的問題，以更低的成本做出數字化模型。

通過降低成本，汽車行業在明年的銷量可期。同時，在3C領域引入數字雙胞胎技術也可帶動行業的發展。

預計到2020年，至少50%年收入超過10億元的制造商將為其產品或資產啟動至少一項數字孿生項目。

近些年，工業大數據開始被企業所重視，利用大數據能夠挖掘那些隱藏在背后的客戶價值，幫助企業完成時限客戶需求、生產系統、商業模式、決策模式的轉變。大數據能夠幫助企業從0做到1，然后再從1做到N，從N做到1（個性化）。

要實現這樣的模式，就需要企業構建從構建從采集、分析、轉化、反饋等環節的精準數據流閉環。

互聯網企業進軍工業領域，即“互聯網+智能制造”已取得初步成效。阿里云與西門子合作，宣布正式進軍工業物聯網，同時百度智慧工廠以及京東智慧供應鏈等都在打造自己的智能制造產業。

互聯網企業具有長時間的數據積累和技術優勢，在進軍工業領域后，能夠給傳統制造企業帶來更多的技術應用場景，加速企業智能制造的轉型。

工業發展進程正在從企業產品牽引用戶需求轉變為用戶需求引領企業生產，智能制造將會改變傳統制造從生產環節降低成本增效，進而轉向提供高附加值的衍生服務，從提供智能產品到智能服務實現附加值提升。

通用性行業平臺由于縱深程度有限，市場供給與需求并不匹配，使得企業上云意愿不強，尚未探索出成熟的市場化模式。

行業級工業互聯網平臺由于兼具聚焦和普適雙重特性，面對智能制造各行業不同需求，有望率先探索出可行的市場化商業模式。

由于國內智能制造起步較晚，對于人才的挖掘和培養以及資金壓力是企業所面臨的最大問題，如果從幾個發展方向上切入智能制造，或許只有大企業才能負擔起。

如果中小企業從智能制造系統等細分領域深入研究將有望成為獨角獸。

增材制造技術應用在桌面級應用以及簡單的工藝大規模的場景不具備成本優勢，而作為發動機、風電葉片、潛艇螺旋槳等為代表的超高附加值、超大型定制化單品制造領域可能會在2019年給增材制造在工業領域帶來機會。

來源：新興產業智庫