全球制造业面临巨大挑战
　　制造业面临的四大挑战：一是高消耗、高成本，缺乏技术创新。因为这与制造业的发展相辅相成。效率是一个决定性因素。以2013年为例，全国一次能源消耗近37.5亿吨标准煤，用占世界21.3%的能源消耗量，创造了占世界11.6%的GDP，粗放式的发展不仅无法形成新的增长点，并且带来严重后果——目前中国化学需氧量、氮氧化物、二氧化硫以及二氧化碳排放量均居世界首位，雾霾、水污染、土壤重金属超标已成为社会公害;二是产品越来越复杂情况下，交货期却越来越短。这也是全球都会面临的挑战;三是现在小批量、多批次的定制化或半定制化生产的需求越来越多，因此对生产线提出了柔性的要求;四是劳动力的短缺，特别是成熟的或熟练的劳动力短缺。发达国家，日本的少子化、欧美国家国家的人口老龄化;中国是结构性劳动力短缺。这都是全球人口结构的变化。
　　智慧工厂可实现生产全过程优化"智慧工厂"的主要特征：
　　(1)采用数字化网络化装备控制工程网版权所有，实现现场级和车间级自动化系统的横向集成，满足一定程度的柔性化生产需求;
　　(2)能够对全厂资源能源消耗进行监测，采用自动化软件工具对系统能效进行优化;
　　(3)设备和生产线安全得到充分保障，采用预测性维护技术大幅度减少停机维护时间;
　　(4)主要设备互操作性和关键信息一致性得到解决，采用统一的数据库和软件平台对过程数据进行存储，数据得到初步的梳理和分析;
　　(5)企业级信息系统ERP和工厂信息控制系统MES系统以及现场设备和生产线的实时过程数据采集系统实现纵向集成，信息可以自上而下和自下而上有效流动。
　　智慧工厂三步打造中国制造业突围路径
　　如何和转型与升级?广证恒生认为，建立基于产业协同与设备管理的智慧工厂是无疑是最佳路径，挖掘产业链的工业大数据价值实现工业产业链协同，为中国工业制造业转型升级提供增值服务。继而利用中国工业体系大而全的势能优势，带领中国优质企业与产品快速地、深度地参与全球化竞争，倒逼制造业加快转型升级。
　　智慧工厂是工厂自动化向数字化、信息化、集成化的升级，关键的节点在于高端数控机床、机器人、3D打印以及工业软件的流程化控制：工业大数据和云计算以及通信基础设施构成的CPS 系统作为基础框架;工业软件PLM、ERP、MES充当大脑，提升生产柔性;SCM拉通物料流通通道，缩短货期，优化库存和生产节奏;工业机器人、自动化生产线、3D打印设备成为战略一环;高端数控机床则是4.0落地的践行者。
　　1.3.1 “传感器+机器人+数控机床”--自动化智慧工厂执行层
　　a. “传感器”—智慧工厂的根基要想实现设备的智能控制，首要问题就是要使信息在人、机器和环境三者之间能自由传递，让机器能够自主感知外界信息。而传感器正可以解决这些问题。从物联网的架构来看，传感器处于物联网系统最底层，是物联网系统的根基，也是重中之重。传感器能够感受和测量特定物体的状态变化，并转化为可传输、可处理、可储存的信号。由于传感器在物联网系统中的必要性和重要性，随着物联网市场的发展，对传感器的需求也会大幅上升。
　　b. 机器人+数控机床—提高各工艺节点的单点效率工业机器人对制造业增长具有显著驱动力。具体表现为以下几点：1.新材料技术的应 用和能源使用效率的提高。例如，碳素材料的推广，需要更先进的机器人。2.全球范围内的竞争 要求，各国须在质量和生产率上面脱颖而出。3.为了减少生命周期对产品的影响，提供更多样化 的产品线，这需要更加灵活可调整的自动化装备。 4.机器人作业质量的提高，使他们可以承担更 多对人类而言繁重、危险、恶劣，甚至是人力无法完成的工作。5.人类消费欲望的增长需要不断扩展生产能力。6.技术进步提供了进步，使得中小型机器人的使用成为可能。7.产品质量的要求更高，需要更加精密的生产者。
　　数控机床品类繁多，按加工工艺分可以分为金属切削类、特种加工类和板材加工类三种。
　　1.3.2 工业软件--信息化智慧工厂管理层
　　根据软件功能的不同，工业软件一般可以划分为编程语言、系统软件、应用软件和中间件三个部分。系统软件提供基本功能，属通用型产品，一般不针对特定应用领域;应用软件和中间件则具有明显的应用导向特征，主要满足用户和所行业领域的实际需求。根据物理形态来划分，工业软件可分为嵌入式软件和非嵌入式软件。嵌入式软件指嵌入在控制器、通信、传感等装置设备中的软件，一般负责数据采集、控制、通信等与硬件集成非常紧密的功能，非嵌入式软件是安装并运行在通用计算机或者工业控制计算机上软件。
　　根据国内外主要工业软件的分类，我们将工业软件分为研发设计、经营管理、生产控制、协同集成四个类别。
　　1.3.3 人工智能--升华软硬融合下的智慧工厂关键节点
　　基于云端控制、机器视觉、 C2M 模式、深度学习的柔性灵动生产方式的基础正是人工智能，这将给制造业带来一股升级颠覆的旋风。人工智能是智慧工厂追求的最高层次，信息融合生产系统(CPPS)需要正是感知和促动过程(更敏捷的人机界面、更快速的FMS系统)，数据平台、数据存储和数据挖掘技术的成型是人工智能得以发展的基础，同时下游的需求旺盛，二者将推动人工智能加速爆发。
　　2.智慧工厂大势所趋，拥抱万亿市场
　　2.1智慧工厂政策支持
　　智能制造作为提升中国制造核心竞争力的未来方向，必将上升到国家战略层面。围绕智能制造兴起的智慧工厂，2015年进入发展元年CONTROL ENGINEERING China版权所有，是智能制造的核心。国家和地方也将出台更多的支持政策，推动产业快速进步。将从软件、硬件两个方向切入：软件方面。将从产品研发类、生产管理类、生产控制类、协同集成类和嵌入式类五个软件方向加强工程技术、生产制造和供应链这三个维度的数字化;
　　硬件方面。瞄准智能制造主攻方向，推动两化深度融合发展。实施智能制造工程，支持高档数控机床与工业机器人、增材制造、智能传感与控制、智能检测与装配、智能物流与仓储五大关键装备创新应用。继续实施智能制造试点示范行动，确定60个以上新模式试点示范项目。深化“互联网+”制造业创新发展，指导编制互联网与制造业融合发展路线图。深入推广两化融合管理体系，研制标准体系总体框架和路线图。提升工业信息安全保障能力。
　　极度密集的政策支持工业进入智慧工厂元年。以广东省为例，广东省工业转型升级攻坚战三年行动计划(2015-2017年)指出工业技术改造投资总计9430亿元，带动工业投资34400亿元，打造500家企业成为“两化”融合贯标试点企业。
　　2.2市场空间巨大，增量可持续
　　2.2.1着眼全球www.cechina.cn，工业物联网持续快速增长
　　快速的信息化为万物相连的物联网世界奠定了基础。2011年，仅有100亿设备接入到网络上，2016年260亿左右，2025年将达到惊人的800亿硬件设备连接到网络上，实现信息的实时跟踪和应用。其中一半以上都是工业设备，工业设备的物物相连增速迅猛，未来工业物联网将作为非常重要的分支展现出，可预见增速最大的是工业物联网，并且增量可持续。
　　智慧工厂第一步：执行层自动化。随着自动化解决方案提供商技术和服务的进步，以及下游客户竞争效应的扩大，智慧工厂的价值空间将不断增加。仅富士康2015年一年在自动化领域投入的费用就达到200亿，2016年预计投入量将达到300亿，急剧增速。
　　智慧工厂第二步：管理层信息化。国产工业软件在近几年借助有利的政策以及日益扩大的国内需求，在发展趋势上后劲十足，大有后来居上的势头，以16.7%的年均复合增长率快速发展，远远大于全球5.5%的平均水平。
　　智慧工厂第三步：智能化。两化融合持续升华，达到智慧工厂第三步智能化。智能化在2015年全球市场为484亿，每年19.7%的年均增长率，到2020年将达到1190亿的市场规模。由于人工智能属于基础型技术，与机器人和大数据联系紧密，其水平的提升将带来多领域的应用扩展，大幅拓宽传统产业的发展之路，造成未来5-10 年的巨大颠覆性影响，产生10-100 倍的溢出效应，由此打开万亿规模的市场空间。BBC预测，人工智能市场将继续保持高速增长，促进产业爆发的新浪潮。
　　2.2.2着眼国内，成本+个性化定制+产能过剩刺激制造业升级
　　a. 成本红利不再，美国制造成本即将低于中国据波士顿咨询公司估计，目前中国制造业平均成本只比美国低5%，预计2015年将持平，到2018年美国将比中国便宜2-3%。主要基于以下几个原因：(1)中国的制造业的低效率抵消本具有优势的相对较低的人工成本;(2)美国科技发展带来能源成本低廉;(3)中国物流成本高;(4)中国企业行政成本较高。
　　b. 个性化定制需求刺激传统工厂升级为智慧工厂互联网改变了需求一刀切的局面，人与人，人与厂商，可以低成本的实现连接，从而让每个人的个性需求被放大，人们越来越喜欢个性化的东西。但是个性化的东西需求量没有那么大，这就需要工业企业能够实现小批量的快速生产。传统工厂的生产线转换效率和计划协调能力将毫无疑问无法支撑大规模的定制化。
　　c. 产能过剩激化优胜劣汰全球性的产能过剩，导致企业的竞争越来越激烈，以往一款产品卖三十年的做法已经不行，效率低了就只能被淘汰。那么，以经验为基础的传统工厂将难以维持，第一步需要完成执行层的自动化。
　　从2014-2019年在电子、仓储物流和医药生物领域的工厂自动化率都保持在每年20%以上的增长，汽车行业因为最早开始自动化应用，起点较高，保持8%的稍低水平，更多地会考虑信息化的布局，实现在ERP、MES和PLM等信息系统支撑的CPS大框架，这将是更加快速发展的一步。
　　3.美国VS中国：中国在差距中快速追赶
　　美国在金融危机带来的产业空心化环境下，突围路径是自上向下延伸，更加注重软件、网络、大数据等对于工业领域的服务方式的颠覆，是一个由软件向设备端渗透的过程。代表公司有GE和谷歌;中国快速追赶，在两化融合的基础上，追求软件+硬件同时发展。
　　为实现工业互联网的宏伟蓝图，美国政府积极推动创新，出台了一系列法案，着力兴建制造业创新研究中心，希望以高新技术改造传统制造业，推动美国经济再次走上可持续增长之路。
　　美国的研发投资量居世界首位，其中的四分之三都投向制造业。而涉及制造业升级的工业互联网的本质就是将虚拟网络与实体连接，形成更具有效率的生产系统。 通过工业互联网联盟建立的标准来帮助硬件和软件开发商创建与物联网完全兼容的产品，最终实现传感器、网络、计算机、云计算系统、大型企业、车辆和数以百计其他类型的实体得以全面整合，以推动整个工业产业链效率的全面提升。美国发展路径中，更加注重软件、网络、大数据等对于工业领域的服务方式的颠覆，在变革路径上遵循着自上而下，由软件向设备端渗透的过程。美国智慧工厂的核心竞争力在于信息化层和智能化层的持续发力。
　　3.1美国各行业工业自动化率远高于中国
　　随着德国制造业的快速崛起，美国居安思危，为了巩固加强自己老大的地位，GE、思科、IBM、AT&T 英特尔等80多家企业成立了工业互联网联盟，正重新定义制造业的未来。从工业3.0到工业4.0，从传统工厂转型到智慧工厂，首先进行的是工厂的自动化改造。从自动化率的角度考虑，2014年，中国工业自动化率只有24%，美国的智慧工厂发展程度要遥遥领先于中国企业;从行业角度看，美国各行业差异虽然也比较大，但是整体的自动化率都很高，汽车、仓储物流和焊接领域甚至都达到了70%以上。
　　由于人工工资快速上升、发生故障将导致全线停产、产品更新换代导致的货期骤短、工人情绪化、重复性工作、怠工等因素的影响下，在3C电子制造领域，近几年自动化和信息化实现了最快速的增长。体现了智慧工厂在制造业的强烈需求。
　　3.2美国各行业工业信息化率远高于中国
　　据美国《软件杂志》的统计，全球工业软件500强几乎集中在美国，国内厂商只在中低端市场具有较高占有率，而在生产管理、生产控制及工业嵌入式软件等方面，只有个别优秀企业能与国外巨头竞争。
　　在各行业自动化信息化和标杆美国之间具有巨大的差距，人工智能的差距也是显而易见，中国要想达成《中国制造2025》的目标，进入世界制造强国前列，那么必须从自动化、信息化和人工智能三个核心层完成突破，向制造强国靠拢，向优质的企业学习。
　　GE：推出工业互联网开发者软件云平台
　　作为世界最大的多元工业集团，GE2012年提出了“工业互联网”概念，与美国政府的战略举措相呼应。GE努力推动物理世界和数字世界的融合，以机器和软件无缝协作引领工业的变革。我们推出的全球第一个工业级平台，从而让开发者创造出更多应用，为GE和客户实现更高价值和卓越成果。GE将通过GE商店(GE Store)广泛分享在各项业务中的科技以及软件能力控制工程网版权所有，同时推出推出智慧工厂，为制造业提供GE的数字化生产解决方案。到2020年GE软件与解决方案业务收入将超过150亿美元。
　　从GE智慧工厂三步走的策略来看，其核心在于对生产大数据的分析和使用，那么随着互联网和大数据在美国制造业的兴起，那么面向未来的基于软件的人才和资源的积累和储备将是GE未来持续变革的方向。GE公司董事长兼首席执行官杰夫·伊梅尔特看来，工业企业和互联网企业的划分已经是过去时了。未来，每一家工业企业也需要是一家软件分析企业，而他正领导着GE从工业企业向一家具备软件分析能力的工业公司转型。
　　谷歌：在人工智能的路上停不下来
　　从公司的全球分布来看，人工智能的主战场主要集中在美国。近年来，谷歌、Facebook、微软等全球主要的科技巨头在人工智能领域动作频频。
　　人工智能溢出效应惠及万亿蓝海。人工智能属于基础型技术，智能水平的提升将带来多领域的应用扩展，目前来看，智慧工厂、智慧金融、娱乐教育和智能家居等将是人工智能具有强大爆发潜力的领域，与目前我国产业结构调整和智能升级的方向高度重合，因此将带来未来5-10年的颠覆性影响，产生10-100倍的溢出效应。