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我国智能制造发展特征总结与趋势研判(下篇)

  国内各领域企业纷纷投身行业系统解决方案领域,以提升智能制造安全可控程度。如沈阳新松机器人依托装配型搬运机器人领域的优势,为用户提供智能化立体仓库建设方案;鼎捷App凭借多年ERP服务经验,将管理App与物联网硬件融合,为大型或超大型企业提供系统解决方案;汽车行业零部件研发制造商无锡贝斯特已经能够向市场提供汽车行业智能工厂建设系统解决方案等;深圳雷柏科技从2013年起将自身成熟的智能工厂解决方案作为独立业务对外提供,已在手机、导航仪、遥控器等领域发展数十家客户;阿里通过线下工厂数据化、工厂产能商品化的模式,从提供电子商务交易平台演进为提供用户深度参与、供应链高度协同、迭代式创新的制造智能化、柔性化、定制化解决方案。

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,涉及实行设备层、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、决策与实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、做好顶层设计,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,促进威澳门尼斯人、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,吸取社会资金,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

在行业主管部门的引导下,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、信息咨询等共性支撑和服务,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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