但这些创新实际上都需要充分释放IT部门的创新能力，华云认为，只有积极拥抱大数据、人工智能、物联网、区块链这些新兴技术，才能让企业立于不败之地。
当地时间2月26日消息，联想在巴塞罗那MWC大会首日发布全新的Lenovo Connect IoT服务。这项服务是联想围绕“三波战略”打造的全球性的智能物联云平台服务，主要针对物联网的行业化和场景化。
在联想展区，联想展出了包括内置了Lenovo Connect IoT服务的摩拜单车、智能车联终端T-Box以及多台智联笔记本，如联想首款骁龙笔记本Miix 630等。杨元庆曾表示，联想将全面进军智能物联网产业，而懂的通信就是联想在智能物联网领域的承载平台。
联想集团副总裁、懂的通信总经理王帅博士谈到，“智能互联的核心是做透行业化和场景化，最终让万类自由智联。因此，设备厂商要all in智联网，通过开放合作和联合运营，获取用户价值；同时拥抱传统产业，抓住产业转型升级IoT化的浪潮”。
联想将集中优势资源打造Lenovo Connect IoT服务。它的核心是自主研发的联想全球智联平台，提供涵盖连接管理、设备管理、大数据、云计算以及AI等服务在内的物联网行业解决方案，能提高客户的运营效率、节省开支、规避风险以及实现智能迭代。并且，此服务在智能出行、智能交互等行业都已经有许多案例，覆盖多个应用场景。比如，联想基于ICBAG智能包构筑V2X解决方案，和蔚来汽车、小鹏汽车等数十家领先的新能源汽车企业开展合作。
目前，Lenovo Connect IoT在中国的蜂窝连接数已突破1千万，王帅在接受采访时表示，设备的蜂窝连接数在三年内要超过1亿，并在全球80%以上的国家和地区开展物联网服务。
联想集团董事长兼CEO杨元庆
联想集团董事长兼CEO杨元庆表示，联想TruScale核心要义是XaaS“一切皆服务”，联想将打造完整的新IT解决方案与服务，客户在ICT架构各个层面的需求，能够随时随地予以响应和满足，让一切变得简单。
本届联想创新 科技 大会大咖云集，微软CEO 萨提亚·纳德拉、英特尔CEO帕特·基辛格、清华大学中国经济思想与实践研究院院长李稻葵、SAP全球CEO柯睿安、比亚迪集团董事长兼总裁王传福、中国民生银行董事长高迎欣等重磅嘉宾先后亮相，与联想高管团共话新IT时代发展机遇，展望 科技 美好未来。
数字化、智能化浪潮将长期持续 信息服务业有望成为第四产业
百年未遇的疫情加速了行业数字化、智能化的步伐，杨元庆在2021联想创新 科技 大会上表示，这一转型趋势将长期持续。
当前，国家“十四五”规划和2035年远景目标纲要明确提出，“加快数字化发展，建设数字中国”，并首次提出数字经济核心产业增加值占GDP比重这一新经济指标，要求我国数字经济核心产业增加值占GDP的比重由2020年的78%提升至10%，由此带来的机遇有望创造新的产业。
清华大学中国经济思想与实践研究院院长李稻葵
清华大学中国经济思想与实践研究院院长李稻葵在2021联想创新 科技 大会发表主旨演讲称，世界正在出现第四产业——信息服务业，未来规模将达到主要经济体经济总量的10%左右，带动第一、第二、第三产业重新升级。李稻葵预测，该领域将会涌现一批国际化的中国企业，推动我国经济转型升级，让全球经济从中受益。联想在信息服务的道路上正确并有前景，在全球范围内具有典型的代表性意义。
对于 科技 企业来说，这样的变化意味着什么？
杨元庆给出了联想对未来的三重预判。办公室办公、居家办公和随时随地办公的混合办公模式的常态化，将驱动更加多样的设备、IoT终端和在线服务；端上的流畅体验，边缘计算、云计算与传统数据中心并存的趋势将驱动越来越丰富的基础设施；在智能终端和智能基础设施解决方案的背后，是看不见但至为关键的要素—AI人工智能。作为智能化转型的核心技术，人工智能前景广阔。
微软CEO萨提亚·纳德拉在与杨元庆视频对话时也提出，当前正处在“混合办公模式”变革的早期阶段，企业在未来需重新思考业务流程和结构，为灵活办公创造更现代化的工作场所，将混合办公的业务流程数字化。
微软CEO萨提亚·纳德拉
在三重趋势的影响下，企业对IT服务支持将有更高级的要求，这也将催生出巨大的市场。据Gartner预测，2021年全球IT服务市场规模将达到万亿美元级别，而这一规模在明年还将持续扩大。
联想TruScale服务品牌重磅发布 联想大脑展示核心能力
基于对巨大市场机遇的把握与对客户需求的深刻洞察，联想发布了完整的“新IT解决方案与服务”品牌：联想TruScale。
未来，商业将数字化，产品将服务化。在继续加强传统支持服务的基础上，联想将通过“一切皆服务”来实现运维服务在不同客户中的横向拓展，也将通过场景化、可复制的解决方案服务实现向垂直行业的纵向延伸。
杨元庆表示，在“同一个联想”的加持下，既有小到手机、电脑，大到数据中心的多元产品组合，又有遍布全球的集中高效的客户支持平台，联想将充分利用“全球资源、本地交付”的优势让客户随时随地都能享用到联想TruScale。
联想集团高级副总裁、方案服务业务集团总裁黄建恒
联想集团副总裁、中国区服务业务群总经理戴炜介绍，联想将围绕以设备为核心的支持服务、以运维服务为核心的即服务、以垂直行业应用为核心的解决方案服务这三大类服务发力，实现“一切皆服务”目标。
联想集团副总裁、中国区服务业务群总经理戴炜
联想集团高级副总裁、首席技术官芮勇博士
智能化的转型离不开人工智能技术的支撑。本次创新 科技 大会上，联想集团高级副总裁、首席技术官芮勇博士展示了联想自研的企业级人工智能平台——联想大脑。
作为联想智能化转型的核心引擎，联想大脑基于联想30多年对行业数字化、智能化的深刻理解，并融合了业界领先的分布式大规模人工智能模型训练、云边端协同学习推理两大核心能力，将为行业用户提供云-边-端全场景、全生命周期的AI方案构建、部署和运行支持。
目前，联想大脑除了内生外化赋能制造企业的智能化转型外，也在推动包括教育、医疗、环境保护等多领域的智能化转型，持续助力 社会 公平以及可持续发展。在教育领域，依托联想大脑打造的人工智能虚拟助教，能够为欠发达地区的学生带去名校的优质教学方法和资源，促进教育均衡化 健康 发展。
“端-边-云-网-智”新IT要素全覆盖 联想展示一系列创新实践
作为全球少有的“端-边-云-网-智”全要素覆盖的行业领导厂商，联想为行业企业智能化转型提供新IT全要素技术、服务和端到端综合解决方案。在本届大会上，联想带来了一系列创新实践。
联想集团副总裁、中国区商用大客户业务群总经理王立平
在“端-边”领域，联想集团副总裁、中国区商用大客户业务群总经理王立平介绍了联想在边缘智能领域的创新行业实践。联想致力于打造商用IoT生态，联合行业方案合作伙伴，利用联想硬件定制化优势、Edge AI平台算法能力和强大的服务体系，以更快、更好、更低成本的模式，加速各行各业边缘智能方案的开发进程。同时，联想可以通过品牌赋能、营销支持和发挥一万多家大联想客户服务合作伙伴的覆盖优势，加速解决方案的落地。
在“云-网”领域，联想集团高级副总裁、基础设施方案业务集团中国区总裁童夫尧介绍了针对企业数字化转型的趋势，联想创新总结的以双态IT为核心的企业新IT转型框架。这一框架以业务数字化转型需求为导向，采用“稳态+敏态”双态结合的方式面向不同形态的业务交付IT能力，具体包括应用现代化、架构敏捷化、数据智能化、能耗低碳化以及云边协同化五个方面。
联想集团高级副总裁、基础设施方案业务集团中国区总裁童夫尧
尤为一提的是联想在能耗低碳化上的努力。近十年，联想已实现减少92%温室气体排放。今年，联想又设立了新十年目标，力争2050年达成零排放。据童夫尧介绍，联想不仅是“双碳工作”的先行者，同时更是技术赋能者。联想通过独创温水水冷等新技术，可实现超过42%的电费节约和排放降低。
在“智”的领域，Ken Wong指出了联想解决方案和服务的与众不同之处：“对‘端-边-云-网-智’新IT技术充分的应用和对客户最关心的服务，用一体化、灵活d性的模式进行交付。”
“联想在其中的价值体现，正在全面地从‘端-边-云-网-智’每一个技术方向进行创新和发展，很少有公司像联想一样，能够提供所有技术上所需要的模块，而这些模块就像建造一个智能化大厦一样，将通过一个端到端完整的解决方案交付到客户手上。” 他说。
联想集团执行副总裁兼中国区总裁刘军
在中国，新IT正在为实体经济转型升级提供更多助力。联想集团执行副总裁兼中国区总裁刘军介绍了联想智能IT的引擎——“擎天-Optimus”。该引擎是基于联想丰富的智能化实践，在新IT架构之下打造，被视为联想中国智能化转型的核心发动机。
据介绍，擎天包含技术中台和通用业务中台的GPaaS层以及面向不同行业领域的VPaaS层，拥有支撑智能化转型需求的三大特征：云原生、中台化、AI智能，可以让复杂多样的场景应用得以快速开发、敏捷交付和规模化复制，实现设备和应用的低成本部署、快速接入和灵活迭代。
拥抱新IT生态 发动增长新引擎
当下，为了推动技术发展、创新商业模式、实现 社会 公平和进步， 科技 企业将如何肩负时代使命，为未来构建新的引擎？
杨元庆给出的答案是：基于“端-边-云-网-智”技术架构的“新IT”，为各行各业的转型升级赋能；坚守长期主义的企业 社会 责任，用 科技 创造更加美好的世界。
拥抱新IT，得到了多位重磅CEO的共鸣。
微软CEO萨提亚·纳德拉表示，世界正在经历巨大的技术变革，数字化转型加速推进，影响着各行各业。微软将与联想在三个领域紧密合作，包括PC领域、云和边缘计算领域，以服务为导向的转型等领域。
英特尔全球首席执行官帕特·基辛格
英特尔全球首席执行官帕特·基辛格在大会上对“联想TruScale”支撑传统的商业模式表示赞赏：“英特尔和联想之间合作关系使得更多人获得关键技术，使企业能够动态扩展其关键业务服务，前瞻性地满足不断变化的业务需求。”
SAP全球CEO柯睿安
SAP全球CEO柯睿安则表示，面对今天的数字经济，企业不能单打独斗，而是要在全球范围内建立伙伴关系、开展合作和共同创新。未来，SAP与联想将围绕“联想TruScale”深化合作。
比亚迪集团董事长兼总裁王传福
比亚迪集团董事长兼总裁王传福表示，联想是新IT全要素引领企业，为积极赋能智能制造与智能化变革做出了重要的表率。与联想一样，比亚迪也正在加速制造业的信息化、智能化转型，将信息化作为一把手工程来抓。希望国内更多的企业踏上智能化变革之路，发挥新IT的力量，为中国制造业和实体经济发展打造新引擎。
中国民生银行董事长高迎欣
中国民生银行董事长高迎欣表示，未来将在四个方面进一步升华与联想的全面战略合作关系。一是互相为对方输出高品质的基础产品和服务，利用新IT新引擎创造价值；二是数据安全合作，发挥联想专业优势，为民生银行搭建领先的大数据应用服务体系；三是深化场景服务合作，与联想在企业级IT服务、金融 科技 、5G智慧网点、金融+物联网等新型场景下加大合作力度；四是共同搭建生态合作平台，打通获客渠道，融合服务体系，实现共赢。
杨元庆表示，共克新冠疫情、战胜气候危机、弥合数字鸿沟、实现 社会 公平正义等，都是有待解决的时代课题，其中大多依然任重道远。作为 科技 的弄潮儿，联想手中至少握有一部分答案——那就是绿色创新，使命驱动的创新。联想的一切创新，都将不遗余力地服务于这个目的：让生活更美好，让 社会 更多元包容和平等，让环境更可持续。
「1 智能制造推进的难点与问题」我国制造业面临着异常严峻的挑战：人口红利消失、“未富先老”、企业招工难，人工成本迅速上升；高房价、高地价迫使国内制造业向内地转移，低成本制造业向东南亚国家转移；高赋税以及社保费用的压力也给企业带来高昂的运营成本；原材料价格上涨对下游行业带来巨大的成本压力；环保风暴也给很多企业敲响了警钟；中兴事件则暴露出我国制造业核心技术缺失的尴尬现状；而国际贸易争端更是对出口型企业雪上加霜。
在这种背景下，制造企业如何实现转型升级？推进智能制造成为重要的途径。然而，目前我国制造企业推进智能制造面临着诸多难点与问题：
第一，概念满天飞，技术一大堆。近几年来，从工业40的热潮开始，智能制造、信息物理系统（CPS）、工业互联网（平台）、企业上云、工业APP、人工智能、工业大数据、数字工厂、数字经济、数字化转型、C2B（C2M）等概念接踵而至，对于大多数制造企业而言，可以说是眼花缭乱、无所适从。智能制造涉及的技术非常多，例如云计算、边缘计算、RFID、工业机器人、机器视觉、立体仓库、AGV、虚拟现实/增强现实、三维打印/增材制造、工业安全、时间敏感网络、深度学习、数字孪生、MBD、预测性维护，让企业目不暇接。这些技术看起来都很美，但如何应用，如何取得实效？很多企业还不得而知。
第二，摸着石头过河。企业推进智能制造领域的相关技术十分缺乏经验，欠缺可以借鉴的成功案例。目前，制造企业已经存在3种类型的孤岛：信息孤岛、自动化孤岛，以及信息系统与自动化系统之间的孤岛。同时，企业也缺乏统一的部门来系统规划和推进智能制造。在实际推进智能制造的过程中，企业仍然是“头痛医头”，缺乏章法。
第三，理想很丰满，现实很骨感。推进智能制造，前景很美好。但是绝大多数制造企业利润率很低，缺乏自主资金投入。在“专项”“示范”以及“机器换人”等政策刺激下，一些国有企业和大型民营企业争取到各级政府给予的资金扶持，而中小企业只能“隔岸观火”，自力更生。
第四，自动化、数字化还是智能化？在推进智能制造过程中，不少企业对于建立无人工厂、黑灯工厂跃跃欲试，认为这就是智能工厂。而实际上，高度自动化是工业30的理念。对于大批量生产的产品，国外的优秀企业早就实现了无人工厂。例如，日本发那科仅需40s就能全自动装配完成一个伺服电机，但其前提是产品的标准化、系列化，以及面向自动化装配的设计，例如将需要用线缆进行插装的结构改为插座式的结构。e-works两次组团参观三菱电机的名古屋制作所可儿工厂，该工厂对于大批量生产的产品，大量应用机械手，实现高度自动化；对于中小批量的产品，推进低成本自动化，即部分工位的自动化；而对于单件定制的产品，采取手工装配。e-works考察团还参观施耐德电气的法国诺曼底工厂，该工厂是生产继电器的自动化工厂，该工厂实现了绕线、装配、包装等全流程的自动化，而且可以在一条产线生产多种变型产品，但实际上还不是智能工厂。还有西门子一直将被广泛誉为工业40典范的安贝格电子工厂也是被称为数字化工厂，其特点是人机协作的柔性自动化生产、智能物流、工业软件广泛应用、海量的数据采集以及大数据分析。
一个真正的智能工厂，应该是精益、柔性、绿色、节能和数据驱动，能够适应多品种小批量生产模式的工厂。智能工厂不是无人工厂，却是少人化和人机协作的工厂，推进智能工厂绝不是简单地实现机器换人。南京的爱立信工厂有一条装配线，一开始设置的自动化率是90%，后来发现调整为70%，增加若干人工工位，整体质量和效率反而是最优的。此外，对于装备制造行业，机加工等工序并不适合建立自动化生产线，而建立柔性制造系统（FMS）则是更现实的选择。马扎克（MAZAK）、发那科（FANUC）的机加工车间应用FMS已达到720小时无人值守，自动生产不同的机械零件。

图1 MAZAK的FMS（柔性制造系统）
第五，理性看待投资回报。制造企业的企业家，尤其是中小型民营企业的老板，非常关心投资回报。很多企业的要求就是必须能够在3～4年能够收回投资的信息化、自动化系统才投入，甚至有的期望值更高。然而，有些账容易算，比如某条产线减少了多少工人。有些账却不那么容易算，例如工业软件作为一个使能要素，企业离不开工业软件，却难以计算出它究竟为企业直接或间接节省了多少成本，赚了多少钱。如果选型、实施和应用不到位，更是常常用不起来，业务部门牢骚满腹。长此以往，制造企业更加重硬轻软，最后停留在简单地做一点局部的自动化改善。
第六，数据采集与设备联网，迈不过去的坎。企业要真正实现智能制造，必须进行生产、质量、设备状态和能耗等数据的自动采集，实现生产设备（机床、机器人）、检测设备、物流设备（AGV、立库、叉车等），以及移动终端的联网，没有这个基础，智能制造就是无源之水。但是，现阶段很多制造企业还停留在单机自动化阶段，甚至一些知名企业的生产线也未联网，没有基础的设备联网，何谈工业互联网？
第七，基础数据和管理基础。无论是推进企业信息化、两化融合，还是进一步实现数字化转型，推进智能制造，基础数据的规范性和准确性都是必要条件。很多企业在实施ERP，或者ERP升级换型的过程中，花费时间最多的就是基础数据的整理。企业管理的规范性、业务流程的清晰，也是企业推进智能制造的“敲门砖”。但现实的情况是，一些企业的基础数据还没有理顺，却在大谈“工业大数据”。这种舍本逐末的做法，注定是难以取得实效的。
「2 智能制造推进的5项基本原则」
随着我国劳动力成本迅速增长，节能减排的要求越来越高，市场竞争白热化，客户需求日益个性化，制造企业面临着越来越大的转型压力。在这种背景下，智能制造成为广大制造企业关注的热点。尤其是在车间的智能化改造方面，很多大中型制造企业开展了相关实践，还有众多企业在跃跃欲试。增加智能装备、建立智能产线、推进智能物流，减少人工，成为很多制造企业的共同选择。
智能制造势不可挡，但智能制造只是手段，不是目的。制造企业应当明确推进智能制造的目标，积极学习各种智能制造新兴技术，探讨应用各种智能制造技术的必要性、紧迫性与可行性，具体推进智能制造技术的应用必须做好需求分析与投入产出分析，明确总体拥有成本，根据自己的盈利水平确定合理的投资预算。千万不能为了智能化而智能化，为了争取政府项目而盲目大干快上智能制造项目，以免在老的信息孤岛问题、基础数据不准确的问题依然存在的情况下，又形成新的智能孤岛，甚至形成“仅供参观”的花架子。
因此，制造企业推进智能制造，需要把握以下5项基本原则：
原则1正确理解智能制造。智能制造中的“智能”还处于Smart阶段，智能制造（Smart manufacturing）系统具有数据采集、数据处理和数据分析的能力，能够实现闭环反馈。智能制造的未来趋势是实现“Intelligent”，实现自主学习、自主决策和优化提升。智能制造融合了信息技术、先进制造技术、自动化技术和智能化技术。智能制造中的“制造”指的是广义的制造，并不仅仅包括生产制造环节的智能化，而是包括制造业价值链各个环节的智能化。企业信息化和工业软件的深化应用，是推进智能制造的基础和前提条件。
原则2正确理解和应用智能制造使能技术。智能制造使能技术主要包括：物联网、增材制造（3D打印，包含设备、材料、工艺）、云计算、电子商务、电子数据交换（EDI）、PLC、DCS、自动识别技术（RFID、条码、机器视觉）、数控系统、大数据分析（包括工业大数据）、 虚拟现实/增强现实、Digital twin（数字孪生，包括产品、设备、车间）、工业安全、工业互联网、传感器、云制造和信息集成（EAI、ESB）等技术。需要明确的是，部分技术还处于发展的初期阶段，制造企业需要根据自身的产品特点、生产模式和运营模式来综合考虑应用方式。
原则3必须理解智能化与自动化的本质区别。那些将机器人应用和无人工厂说成是工业40的说法是错误的。企业在建设智能工厂时，要整体考虑智能装备的应用、生产线和装配线的数据采集方式、设备布局和车间物流优化、在制品在工序之间的转运方式、生产工艺的改进与优化、材料的创新等，而不仅仅是某些工位的“机器换人”。智能化生产线能够实现柔性的自动化，快速切换生产多种产品，或者可以混线生产多种产品，能够实现生产数据、质量数据的自动采集，并实现自动化系统与质量分析系统、MES系统的信息集成。
原则4必须做好整体规划，选择适合企业自身特点的实施方案，有效规避风险。推进智能制造需要解决更加复杂的、纵横交错的信息集成问题，例如IT系统与自动化系统的信息集成、供应链的数据交换；推进智能制造需要处理来源多样的异构数据，包括各种来自设备、产品、社交网络和信息系统的海量数据，需要确保基础数据的准确性；推进智能制造需要企业的IT部门、自动化部门、精益推进部门和业务部门，甚至供应链合作伙伴之间的通力合作。因此，制造企业必须充分认识到推进智能制造的复杂性、艰巨性和长期性。制造企业应当做好相关技术的培训，选择有实战经验的智能制造咨询服务机构，共同规划推进智能制造的蓝图。在整体规划的指导下，选择对于企业最有可能迅速见效的突破口优先实施。比如，推进基于物联网的预测性维护服务，促进企业已销售的产品的配件销售，提高客户服务满意度；或者通过实现生产线的智能化，提高设备的整体绩效和产品合格率；通过建立企业级BOM平台，实现产品的在线定制等。
原则5企业需要建立自己的专业队伍，并选择长期的战略合作伙伴。推进信息化是个系统工程，推进信息化与工业化深度融合是一个更大的系统工程，而推进智能制造更是一个非常复杂的系统工程，涉及到诸多工业软件的集成应用，涉及到智能装备应用、设备联网、数据采集、数据分析和业务流程优化，并且需要与推进精益管理结合起来推进，因此，制造企业需要建立自身的专业队伍，融合信息化、自动化和管理人才，并选择若干长期的战略合作伙伴，包括咨询服务机构、智能制造的整体集成商、解决方案提供商和服务商等。制造企业在推进智能制造项目时，必须注意选择在企业所在行业具有实施和服务经验，产品具有开放性和可扩展性，具有本地化服务能力的解决方案提供商，选择具有良好的沟通能力、项目管理能力和丰富行业经验的项目经理。在推进智能工厂项目时，尤其需要考虑解决方案提供商是否具备软件、硬件和自动化的综合实力。
总之，推进智能制造，既要积极布局前沿技术的应用，又要夯实基础，务实推进。纵观中国制造业推进信息技术应用30多年的历程，经历了一个又一个的“工程”，从“会计电算化”、“甩图板”、CIMS工程、“两甩（甩图纸、甩账表）”到制造业信息化工程；产生了一次又一次的“热潮”，从财务软件、CAD、ERP、ASP、云计算、电子商务等，既有政府的积极推进，也有国内外主流厂商的推波助澜。不少制造企业在条件还不具备、对新兴技术认识还不清晰的情况下，就盲目上马应用一些技术尚不成熟的信息化单元系统，实施与应用也不到位，最终形成了很多信息化孤岛，没有达到预期目标，甚至多次推倒重来。因此，不论市场上有哪些“热词”（buzz word）或者热潮，制造企业都不能再盲目跟风，而是应当保持冷静与理智，以免事与愿违。企业需要在提升基础管理水平的基础上循序渐进，积极、稳妥地推进智能制造，从而真正取得实效。
「3 智能制造推进的策略」
首先，推进智能制造的核心目的是帮助企业通过实现降本增效、节能降耗、提高产品质量、提升产品附加值、缩短产品上市周期、满足客户个性化需求，以及向服务要效益等途径，提升企业的核心竞争力和盈利能力。推进智能制造绝不能搞面子工程。
第二，必须对智能制造有正确的理解和认识。智能制造覆盖企业全价值链，是一个极其复杂的系统工程，不要期望“毕其功于一役”；推进智能制造需要规划、IT、自动化、精益等部门通力合作；不同行业的企业推进智能制造差异很大。推进智能制造，需要引入中立、专业的服务机构，开展多层次、多种形式的培训、考察、交流与学习，让企业上下树立对智能制造的正确认识。此外，需要强调的是，小批量、多品种的企业，不要盲目推进无人工厂；个性化定制和无人工厂是鱼和熊掌不可兼得；不能盲目推进机器换人。
第三，大处着眼，小处着手。企业要想推进智能制造取得实效，应当参照e-works智能制造金字塔的相关内容，通过智能制造现状评估、业务流程和工艺流程梳理、需求调研与诊断、整体规划及落地实施5个步骤，画出清晰的智能制造路线图，然后根据路线图和智能制造整体规划，稳步推进具体的项目，注重对每个智能制造项目明确其KPI指标，在测度关键绩效指标的基础上，评估是否达到预期目标。智能制造要取得实效，需要清晰的思路、明确的目标、高层的引领、专业的团队和高度的执行力。

图2 智能制造总体框架范例
第四，紧密跟踪先进制造技术的发展前沿。近年来，制造业的新材料、新技术、新工艺层出不穷，金属增材制造技术不仅改变了复杂产品的制造方式，还改变了产品结构，也彻底打破了可制造性的桎梏，催生了创成设计等新的设计模式，从计算机辅助人设计，演化为人辅助计算机设计。碳纤维复合材料的广泛应用催生了全新的制造工艺和制造装备。奥迪A8采用了铝制车身，车身焊接不能再使用点焊，取而代之的是铆焊、摩擦焊、激光焊等新工艺。材料和工艺的改进，往往会对产品的性能，例如抗腐蚀、耐久性带来巨大的提升。精密测量技术也在迅速发展，由接触式测量发展到非接触式测量，由离线检测演化为在线检测，由事后检测演化为边测量边加工，从而帮助制造企业提升产品质量。
第五，积极稳妥地推进数字化和智能化技术的应用。当前，人工智能技术的发展如火如荼，必将在制造业不断得到应用，尤其是在无人驾驶汽车、质量检测与优化、设备故障诊断和预测等领域。现在已经出现了Google的Tensorflow等开源的人工智能引擎可以应用。此外，虚拟现实（VR）、增强现实（AR）、混合现实（MR）等可视化技术，在制造业也有很好的应用场景，例如设备 *** 作培训和设备维修维护等。爱立信工厂应用增强现实技术进行电路板的检测，蒂森克虏伯电梯利用MR技术提高电梯维护的效率。Cobot（协作机器人，单臂和双臂）在装配、拧螺丝、涂胶等很多工序可以进行应用，机器人与视觉传感器、力觉传感器的集成应用能够大大提高机器人动作的准确性和灵活性。

图3 爱立信工厂利用AR技术辅助进行电路板质量检测
第六，选择真正靠谱的合作伙伴。智能制造系统架构十分复杂，也非常个性化，相关技术在不断演进，企业本身也是动态变化，智能制造评估体系和规划方法论也还处于不断完善的过程中，智能制造的推进是一个长期的过程。因此，企业推进智能制造需要寻找专业的合作伙伴，从培训、现状评估、规划，到具体的数字化工厂仿真、产线设计，到真正实现工控网络的建设，并建立工控安全体系，实现IT与OT系统的集成。
缺乏互 *** 作性和不明确的价值主张
尽管对物联网的潜力有着共同的信念，但行业领导者和消费者正在面对更广泛地采用物联网技术的障碍。许多物联网解决方案要么缺乏互 *** 作性，要么缺乏终端用户的明确用例。在启用了物联网的环境中，有可能是与物联网标准和接口的技术不兼容。这是由于需要将多个来源生成的IoT数据集成到分析和决策系统中才能进行进一步分析。
消费物联网领域的许多小配件已经吸引了早期采用者，但未能展现出与普通人生活的相关性。
“为了提高销量并推动需求超过早期采用者的需求，我们需要停止制造玩具，而致力于为真实的人们构建真正的日常问题的简单解决方案。”
爱立信最近对丹麦公司采用IoT进行的一项研究表明，许多公司正在努力“准确地确定物联网的价值在哪里”。公司必须确定物联网的价值所在，以便捕获它，否则不采取行动。这表明采用物联网的主要障碍不是技术性的，而是分析性的。
传统的治理结构
物联网与公司传统治理结构之间存在冲突，因为物联网仍然存在不确定性和缺乏历史优先性。在数字化转型时代缺乏数字化领导力，也阻碍了创新和物联网的采用，许多公司在面对不确定性时“正在等待市场动态发挥出来”，或采取进一步行动关于物联网“正在等待竞争对手的动作，客户拉动或监管要求。”这些公司中的一部分冒着“柯达”风险-“柯达是一个市场领导者，直到数字中断使**摄影与数字照片黯然失色”-未能“看到破坏力影响他们的行业”和“真正拥抱新的商业模式，破坏性的变化开启了。柯达创造了一台数码相机，投资了这项技术，甚至了解到照片将在网上分享”，但最终未能认识到“在线照片分享是新业务，而不是只是扩大印刷业务的一种方式。
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