在全球產業競爭格局發生重大調整的今天，智能制造日益成為未來制造業發展重大趨勢和核心內容，也是新常態下打造新的國際競爭優勢必然選擇。專家認為，當前中國智能制造仍需破解思維落后、數字化低、產能過剩、人才緊缺等多重難題，加快產業升級。
西門子被業界譽為最接近工業4.0的企業，多年來致力于智能制造的研發和應用。
在前不久舉行的2017中德智能制造合作與展望高峰論壇上，西門子過程工業與驅動集團副總裁兼過程自動化部總經理姚峻表示，推動智能制造的兩個基礎性技術是計算機芯片計算速度和網絡傳輸速度，中國目前已逐步擁有了這兩項技術，接下來的關鍵就是“數字化”。他認為，“數字化”包括四個方面：一是工業軟件和自動化結合;二是工業通訊;三是工業安全;四是工業服務。
作為一家傳統制造業企業，海爾也正在數字化的轉型升級之路上快步前行。海爾集團首席信息官殷皓說，海爾如今聚焦在怎么樣把傳統制造業和用戶美好的生活聯結在一起，讓用戶真正對這個品牌產生黏性。“海爾目前應用的COSMOPlat是全球唯一一個用戶參與交互的工業互聯網平臺，運轉的核心就是‘用戶’，用戶可以全流程參與產品設計研發、生產制造、物流配送、迭代升級等環節。”殷皓說。
就在這個月初，海爾向外界開放了其首家中央空調互聯工廠。記者在現場看到，通過COSMOPlat云平臺，海爾中央空調互聯工廠實現了智能控制，能24小時實時監測產品的運轉情況，并及時排除運行故障，最大限度地減少了人工和運維成本。同時，海爾中央空調還將大型工業設備與人工智能結合，不僅磁懸浮機組的操控實現了無人化，還在人與機器、機器與機器之間實現了互聯互通，通過手機就可遠程實時監控機組運行狀態。
樹根互聯技術有限公司則是中國一家互聯網技術開發和服務公司，其CEO賀東東說，為制造業企業提供平臺化服務的關鍵在于平民化，即插即用，而從機器設備連接到大數據和云存儲，再到最后應用出口，樹根互聯技術有限公司都能提供端到端的服務。
業內人士指出，在人工智能產業如火如荼發展的同時，問題也隨之而來，需予以警惕。
首先，智能制造思維有待提高。中國航空工業集團信息技術中心首席顧問寧振波認為，智能制造更重要的是一種思想而不是一門技術，對于不同的企業要分門別類拿出不同的解決方案因企制宜，推進產業升級。同時，要對制造業多一點“敬畏之心”，堅持以產品質量為核心。
其次，企業數字化程度太低。數字化是智能化的基礎，是核心競爭力，中國制造業大而不強，核心是研發能力不強。寧振波表示，智能制造有三個階段，第一階段是數字化制造，第二階段是數字化和網絡制造，第三階段是數字化、網絡化智能化制造，而中國90%的企業還沒有跨入數字化的大門。
第三，智能產業過剩已經顯現。以機器人產業為例，作為智能制造領域的高端核心產業，在尚未完成智能化的同時，低端化和產能過剩已經顯現。很多企業生產的機器人賣不出去，一方面價格高，另一方面實用性差，很多事干不了。寧振波說，人類所有的工作里面，機器人能夠取代的其實很少，不能對機器人太迷信，否則就會陷入同質化惡性競爭的陷阱。
新松機器人自動化股份有限公司總裁曲道奎表示，機器人產業正處在一個由機器向人進化的重大轉折點，這個變化是多種高新技術的深度融合。“但現在的機器人既沒有感知系統，又沒有靈巧的操作系統。”
更重要的是，技術天花板和人才緊缺的矛盾日益突出。南開大學校長龔克表示，人是創新的主體，但現在人工智能最缺乏的就是人才，很多企業為研發工程師開出了30萬至70萬的年薪，但依然招不到合適的人。
人工智能的快速崛起為中國經濟帶來新機遇。專家認為，中國應多舉措推動人工智能融入實體經濟，加快產業升級。
德國漢堡科學院院士、漢堡大學信息科學系教授張建偉說，歐洲對制造業非常重視，德國4.0的提法和弗朗霍夫體制值得中國參考學習，希望中國能利用強大的制造能力和大量工程師隊伍，通過學校、科研機構、企業多層面與先進國家對接，尋找創新性突破。
工業和信息化部信息化和軟件服務業司副司長安筱鵬表示，中德兩國早在2014年11月便簽署了《中德合作行動綱要》，建議今后繼續加強中德之間的合作，圍繞智能制造、車聯網、工業互聯網平臺、機器人、工業軟件等領域，在技術、標準、人才、園區等多層次展開合作，在新一輪全球制造業發展浪潮中尋求更廣闊的發展空間。
龔克說，產業智能化升級須分行業展開，如智能制造、智能農業、智能物流、智能金融、智能商務、智能家居。其中，智能制造要放在第一位，推進智能制造關鍵技術設備、核心支撐軟件、工業互聯網等系統集成應用研發智能產品和智能互聯產品，推廣流程智能制造、離散智能制造、網絡化攜程智能制造、網絡診斷運維服務等新型智能制造模式，建立智能制造標準體系，推進智能制造全生命周期活動智能化。
安筱鵬則認為，應探索新型人才機制，充分利用工學結合、校企聯合等方式，吸引中外著名企業、研發部門、教育研究機構，在高校設立分支機構，開設課程，聯合開展人才培養。建議借鑒德國人才培養的經驗，以需求為導向，探索應用型、技術型人才培養的渠道，面向重點行業、重點區域，培養高級技師、一線工程師等高級人才，為智能制造提供支持。
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