智能制造是指基于新一代信息通信技術與先進制造技術深度融合，貫穿于設計、生產、管理、服務等制造活動的各個環節，具有感知、學習、決策、執行、適應等新型生產方式。

裝備制造業是國之重器，是制造業的基石，實現中國制造由大到強的轉變中肩負重要使命。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。

在國家政策推動，制造業技術轉型升級等背景下，中國智能制造產業發展迅速，對產業發展和分工格局帶來深刻影響。數據顯示，2017年中國智能制造行業市場規模為15150億元，增長率為22.6%，伴隨著技術的逐漸完善，應用產業的不斷拓展，市場規模將持續增長，預計2019年市場規模將超19000億元。

智能制造行業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、商業模式等方面來看2019中國智能制造將迎十大發展趨勢。

一：短期陰霾難擋智能制造發展持續升溫的步伐

目前，我國工業機器人在汽車 制造、電子產品制造等成熟度高的領域應用率逐漸飽和。隨著企業數字化、網絡化、智能化改造的內生需求和動力逐漸增長，智能制造將逐漸向以冶金、石化、紡織、工程機械等傳統領域滲透，智能制造發展將持續升溫。

二：技術縱深程度高的工業場景有望成為AI+廣泛應用的突破點

人工智能與工業的深度融合將逐步從通用性技術領域向技術縱深程度高的專業技術場景轉變，實現從上游設計、原料投遞，到中游制造、人機協作，再到下游服務、監測運維，最終再指導工業設計和技術升級的應用閉環。

三：構建精準數據流閉環將成為打造智能制造生態體系的關鍵

隨著工業數據屬性發生根本性改變，工業大數據價值越來越被重視。未來工業數據將呈現從消費數據、工業大數據到精準數據流的轉變，構建從采集、分析、轉化、反饋等環節的精準數據流閉環將成為打造智能制造生態體系的關鍵。

四：行業及場景的聚焦將引領互聯網企業進軍工業領域

互聯網企業進軍工業領域具有天然的技術和平臺優勢，我國互聯網+智能制造已取得初步成效，包括阿里云產業大腦、百度智慧工廠以及京東智慧供應鏈等。未來聚焦智能制造具體行業及場景，將成為互聯網企業發展智能制造的重要切入點。

五：行業級工業互聯網 平臺將率先探索出市場化商業模式

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。

六：工業企業附加值提升關鍵點將由設備價值挖掘轉向用戶價值挖掘

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，智能制造對于工業領域附加值的提升也應該逐步從生產制造環節的降本增效，轉向提供高附加值衍生服務，即智能制造生產的智能產品提供的智能服務，將成為工業企業附加值提升的關鍵。

七：安全性將成為企業智能化升級決策的重要依據

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。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。

八：智能制造系統集成發展將深度根植行業

智能制造系統解決方案作為綜合性集成服務，既要面對兩頭占款帶來的資金壓力，還要滿足團隊對于專業人才的高需求，多領域全面出擊的發展路線將給企業來帶沉重的包袱。未來，深度聚焦細分行業的系統集成商有望扛起產業發展大旗。

九：超高附加值制造領域將成為增材制造在工業領域的最優切入點

增材制造技術具有生產成本下限高、上限低的特性，在桌面級應用及簡單工藝大規模制造場景都不具備成本優勢，規模化商用遲遲不能鋪開，而以發動機、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，有望成為增材制造技術在工業領域的最優切入點。

十：汽車、3C等行業將引領數字孿生技術加速普及

數字孿生技術作為企業數字化升級和智能工廠建設的第一選擇，將從數字產品孿生、生產制造流程數字孿生和設備數字孿生三個層面，優先在工藝成熟度較高的汽車制造、電子制造領域鋪開。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。

文章來源：中華機械網