日前，德勤中國最新發布《中國智造，行穩致遠——2018中國智慧型製造報告》，通過調研153家中國大中型企業，評估智慧型製造在中國工業企業中的部署及特點，對智慧型製造落地前景進行**並幫助相關企業迎接關鍵轉型挑戰。
小智君對報告中涉及人工智慧的重點內容整理如下：
1、中國智慧型製造進入成長期主要體現在三方面：首先，中國工業企業數位化能力素質提公升，為未來製造系統的分析**和自適應奠定基礎；第二，財務效益方面，智慧型製造對企業的利潤貢獻率明顯提公升；第三，典型應用方面，中國已成為工業機械人第一消費大國，需求增長強勁。
2、中國在發展智慧型智造方面有兩個優勢，一是擁有大量的資料；二是中國製造業企業硬體裝置和廠房普遍較新，比較容易實現裝置連線和廠房改造。
3、中國工業企業智慧型製造五大部署重點依次為：數碼化工廠(63%)、裝置及使用者價值深挖(62%)、工業物聯網(48%)、重構商業模式(36%)以及人工智慧(21%)。
4、在智慧型製造的商業模式方面，德勤調研發現企業規劃大致分為四類：30%的受訪企業未來商業模式以平台為核心，26%的企業走規模化定製，24%以「產品+服務」為核心向解決方案商轉型，12%以智財權為核心。
5、人工智慧對製造業的影響主要來自兩方面：一是在製造和管理流程中運用人工智慧提高質量和效率；二是對現有產品與服務的徹底顛覆。德勤智慧型製造調研發現，51%的受訪企業在製造和管理流程中運用人工智慧，46%的受訪企業在產品和服務領域已經或計畫部署人工智慧。當然人工智慧目前仍處在發展早期，技術突破及商業論證需要更長時間。
6、在人工智慧行業應用場景方面，汽車及汽車零部件製造、高階裝備製造、電子及電器製造三個行業在製造流程中採用機械人的比例過半。
以下是對重點內容的具體闡述：
中國已連續六年為工業機械人第一消費大國。ifr (international federation of robotics)資料顯示，中國工業機械人市場規模在2023年為42億美元，全球佔比27%，2023年將擴大到59億美元。2018-2023年國內機械人銷量將分別為16、19.5、23.8萬台，未來3年cagr達到22%。汽車、高階裝備製造和電子電器行業依然為工業機械人的主要使用者。
德勤調查發現，中國工業企業智慧型製造五大部署重點依次為:數碼化工廠(63%)、裝置及使用者價值深挖(62%)、工業物聯網(48%)、重構商業模式(36%)以及人工智慧(21%)。受訪企業所關注的相關技術包括工業軟體、感測器技術、通訊技術、人工智慧、物聯網、大資料分析等。
智慧型製造不僅能夠幫助製造企業實現降本增效，也賦予企業重新思考價值定位和重構商業模式的契機。德勤調研發現企業對未來商業模式的規劃大致呈四類：30%的受訪企業未來商業模式將以平台為核心，26%的企業走規模化定製模式，24%以「產品+服務」為核心向解決方案商轉型，12%以智財權為核心。平台型商業模式定位以提供多種軟體服務和搭建生態系統為核心，未來可能不會出現類似bat這樣的行業巨頭，但不乏垂直行業領軍企業或平台。
規模化定製模式，如c2m已經不侷限於服裝製造，而延伸到汽車和裝備製造等行業。「產品+服務」為核心旨在圍繞客戶需求提供解決方案，是目前很多企業在做的。以智財權為核心的企業往往通過專利戰略，形成技術壁壘占領市場。
而不同商業模式的價值定位和價值創造方式不同，所面臨的調整也不盡相同（如下圖所示）。
對於人工智慧對製造業的影響，德勤報告認為主要來自兩方面: 一是在製造和管理流程中運用人工智慧提高產品質量和生產效率；二是對現有產品與服務的徹底顛覆。
隨著國內製造業自動化程度提高，機械人在製造過程和管理流程中的應用日益廣泛，而人工智慧更進一步賦予機械人自我學習能力。結合資料管理，匯入自動化裝置及相關裝置的聯網，機械人通過機器學習分析，可以實現生產線的精準配合，並更準確的**和實時檢測生產問題。
與此同時，人工智慧在製造業產品和服務領域的應用則更具有顛覆性。產品本身就是人工智慧的載體，硬體與各類軟體結合具備感知、判斷的能力並實時與使用者、環境互動。而產品的功能和服務，也將顛覆原有生態系統。
以汽車產業為例，傳統汽車行業的競爭格局是金字塔型——整車廠處於頂端，各級別**商跟隨其後。但是在智慧型汽車時代，整車廠的主導地位將受到嚴峻挑戰，零部件廠商、網際網路巨頭、演算法公司、晶元製造商、感測器**商等企業無不加快對無人駕駛技術的研發和商業化步伐，並期望通過佔據技術制高點打破汽車產業的生態平衡。
對於中國製造企業人工智慧的應用情況，德勤智慧型製造調研發現，51%的受訪企業在製造和管理流程中運用人工智慧，46%的受訪企業在產品和服務領域已經或計畫部署人工智慧。製造和管理流程中人工智慧的運用更偏向系統自動化和製造精益化，目的是提高生產效率和產品質量，同時人也被解放出來，可以去思考更複雜的問題。主要應用場景包括使用機械人實現流程自動化、柔性製造、定製化生產、質量檢測等。在產品和服務領域人工智慧的運用更側重產品和服務與使用者的互動，典型應用包括研發和新品測試、使用者行為分析、自動駕駛等。
當然人工智慧仍處在其發展早期，技術突破及商業論證需要更長時間。另外，人工智慧應用環境和基礎設施的完善程度，資訊和安全法規、企業自身的能力都成為企業面臨的主要挑戰。調查發現，對於尚未部署人工智慧的製造企業來說，缺乏投資人工智慧的商業論證、尚不具備建立和支援人工智慧的系統能力、尚不明確部署人工智慧的前提為主要挑戰。
另外，在人工智慧行業應用場景方面，汽車及汽車零部件製造、高階裝備製造、電子及電器製造三個行業在製造流程中採用機械人的比例過半。汽車及零部件製造行業使用機械人的企業比例達到80%，預示未來工業機械人的市場增量將主要來自非汽車行業。在產品和服務領域已經或計畫部署人工智慧的行業分布比較均勻，高階裝備製造和製藥比例較高，但其他行業如新材料、汽車及零部件、航空航天、電子及電器也正在或計畫部署人工智慧。
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