近日，黑中盘胜，AlphaGo再赢柯洁，人工智能的热潮又一次吹遍全球。各大IT公司从Google，Facebook到百度、腾讯，先后把人工智能作为各自发布会的重要关键词和未来重要发展方向。今天听到腾讯老板马化腾说“他们也做了一款围棋机器人，已经在日本的一个比赛上获胜。目的不是为了AlphaGo比，而是通过比赛来练习来让机器自我学习，自我提升”。人工智能自2016年爆发，直到今天，保险、医疗、证券、教育等行业纷纷开始拥抱人工智能，随着《中国制造2025》的发布，智能制造也一直成为了制造业拥抱人工智能的纲领性文件。但是，我们要明确的一点就是“人工智能”自1956年，从图灵测试到深度学习，已经整整发展了60年。

　　看看制造业，除了人工智能，工业大数据、云计算、IoT也变成各大大公司所追求的发展方向。其实，就和人工智能一样，制造业的智能化其实也不是个新鲜名词。至少10年前，行业中已经出现了BI（Business Intelligence）软件（比如BO，Cognos）和相关应用出现www.cechina.cn，但商业运作与制造运营之间的数据应用现状就形成了非常鲜明的对比，BI主要还是应用在商业销售预测等等。MI（Manufacture Intelligence）的概念和应用相对就少之又少。
　　和其他行业不同，制造业由于种种原因，比如IT的投入回报率和必要性，安全性的考虑加上过去IT部门和生产之间存在一定的间隔，制造业在信息化道路上的发展和使用始终慢一步。

　　随着科技的快速发展（更便宜的存储，更小更精确的传感器，更正确的算法，更快的服务器等等），加上各大制造强国政府的战略支持（德国的工业4.0与美国的工业互联网，今年我国政府“人工智能”也出现在政府报告）和市场发展需求（定制化产品和服务，O2O模式），”智“造变的越来越可行和必要。
　　怎么样做到“智”造，智的关键在哪里？这涉及到一系列概念和技术，我做一个简单的梳理，同时我没有把自动化放进“智”的范畴，因为自动化在一些行业其实早已实现。
　　1、“智”需要大脑：和人一样，要做到“智”造，首先需要一个智慧的大脑。这个大脑可以分为硬件和软件，硬件当然就是服务器/云平台或者算法专属设备，软件就是各种算法（人工网络神经算法，或者未来新的算法）。软硬组合，构建智能化制造第一步基础条件，通过数据分析和训练www.cechina.cn，帮助企业做出最优最快的市场决策预测，最适合的设计和产品。最有效的生产排程和设备预测维护等等。总之，让你和你的企业做到更好的早知道。
　　2、大数据：有了算法和服务器是不够的，就好比人的大脑，如果你不提供它知识和教育，大脑的智力还是很难提升（不过智力是前天因素重要还是后天重要呢，可以咨询生物学家……），对于事物很难作出正确判断。而数据对于算法来说就是后天的知识和教育。但我们为什么这里说是大数据而不是数据，这还得从算法说起，数据越多，不管是概率方法还是当前流行的人工神经网络算法，得出的准确率推算就越高，特别是人工神经网络算法大数据是其训练成熟的必要条件。所以，大数据的大是非常关键的。
　　3、IoT：如果说大数据非常重要，那哪些是大数据呢？哪些是工业大数据，怎么获得大数据呢？工业大数据，很难从内涵角度来作出一个定义，因为它涉及到很多各种各样的数据，这个数据可能不只是你自己工厂产生呢，也不只是你企业产生的。它可能来自于你不同的客户，和不同供应商（设备，物料）和其他服务企业，这就引出了IoT（物联网）这个概念。而且IoT中，信息技术（IT）和运营技术（OT）的融合，随着数以十亿计的设备已经通过物联网连接起来控制工程网版权所有，以及还有数百亿计的设备等着上线，提供足够的数据来源。2015年CONTROL ENGINEERING China版权所有，全球物联网连接数量为60亿个，根据预期，到2025年这一数字将增至270亿个。
　　4、工业云平台：数据知道从哪里来，也知道怎么被使用，那怎么做到获取和集中保存呢？这就是各大公司已经开始做和正要做的事，比如西门子的MindSphere、GE的Predix、Trumpf的Axoom、Epichust的Mestar PASS、Haier的COSMO、等等工业云平台。在智能制造的发展趋势和物联网的趋势下，我们可以发现，云平台不仅仅是IT公司提供的系统，也越来越成为传统制造业数字化变革中建立的平台系统，在整个供应链、生态链的宏观环境下，你中有我，我中有你，相互协作会是一种常态的模式，一个开放的整合平台会越来越重要地被使用起来，这个平台不仅整合公司内部的管理各种业务的系统（比如MES、ERP、PLM等）整合CONTROL ENGINEERING China版权所有，更是产业链不同企业间共享数据和资源信息的重要平台。
　　5、其他：这里的其他，其实就是在4里面提到的各种业务系统，也就是采集数据到云平台的最前线，也是采集数据的基础和必要系统，比如当前红的发紫的MES系统（制造企业采集数据必备系统），PLM系统（从产品设计到产品下线全生命周期的采集平台），ERP系统（企业资源计划管理系统，这个大家可能普遍都知道，国内实施率最高的企业管理系统，也是失败率最高的系统），APS系统（高级计划排程系统，做到有限产能的优化排程），还有CRM（客户关系管理系统），SRM（供应商管理系统）等等。这些系统严格上说没有“智”能的标签和属性，但是它是实现"智"造的前提。
　　总结：
　　在未来的10年，20年或者30年，通过技术的不断改进和稳定，以及应用价格的不断下跌，让我们一起见证智能制造的慢慢实现，因为这是全球制造业转型、升级必须要走的。