日前，德勤中國最新發布《中國智造，行穩致遠——2018中國智能制造報告》，通過調研153家中國大中型企業，評估智能制造在中國工業企業中的部署及特點，對智能制造落地前景進行預測并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能的重點內容整理如下：
1、中國智能制造進入成長期主要體現在三方面：首先，中國工業企業數字化能力素質提升，為未來制造系統的分析預測和自適應奠定基礎；第二，財務效益方面，智能制造對企業的利潤貢獻率明顯提升；第三，典型應用方面，中國已成為工業機器人第一消費大國，需求增長強勁。

2、中國在發展智能智造方面有兩個優勢，一是擁有大量的數據；二是中國制造業企業硬件設備和廠房普遍較新，比較容易實現設備連接和廠房改造。

3、中國工業企業智能制造五大部署重點依次為：數字化工廠(63%)、設備及用戶價值深挖(62%)、工業物聯網(48%)、重構商業模式(36%)以及人工智能(21%)。

4、在智能制造的商業模式方面，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臺為核心，26%的企業走規?；ㄖ?#xff0c;24%以“產品+服務”為核心向解決方案商轉型，12%以知識產權為核心。

5、人工智能對制造業的影響主要來自兩方面：一是在制造和管理流程中運用人工智能提高質量和效率；二是對現有產品與服務的徹底顛覆。德勤智能制造調研發現，51%的受訪企業在制造和管理流程中運用人工智能，46%的受訪企業在產品和服務領域已經或計劃部署人工智能。當然人工智能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、在人工智能行業應用場景方面，汽車及汽車零部件制造、高端裝備制造、電子及電器制造三個行業在制造流程中采用機器人的比例過半。

以下是對重點內容的具體闡述：

中國已連續六年為工業機器人第一消費大國。IFR (International Federation of Robotics)數據顯示，中國工業機器人市場規模在2017年為42億美元，全球占比27%，2020年將擴大到59億美元。2018-2020年國內機器人銷量將分別為16、19.5、23.8萬臺，未來3年CAGR達到22%。汽車、高端裝備制造和電子電器行業依然為工業機器人的主要用戶。

德勤調查發現，中國工業企業智能制造五大部署重點依次為:數字化工廠(63%)、設備及用戶價值深挖(62%)、工業物聯網(48%)、重構商業模式(36%)以及人工智能(21%)。受訪企業所關注的相關技術包括工業軟件、傳感器技術、通信技術、人工智能、物聯網、大數據分析等。

智能制造不僅能夠幫助制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臺為核心，26%的企業走規模化定制模式，24%以“產品+服務”為核心向解決方案商轉型，12%以知識產權為核心。平臺型商業模式定位以提供多種軟件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臺。

規?；ㄖ颇Ｊ?#xff0c;如C2M已經不局限于服裝制造，而延伸到汽車和裝備制造等行業?！爱a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。以知識產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）。

對于人工智能對制造業的影響，德勤報告認為主要來自兩方面: 一是在制造和管理流程中運用人工智能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。

隨著國內制造業自動化程度提高，機器人在制造過程和管理流程中的應用日益廣泛，而人工智能更進一步賦予機器人自我學習能力。結合數據管理，導入自動化設備及相關設備的聯網，機器人通過機器學習分析，可以實現生產線的精準配合，并更準確的預測和實時檢測生產問題。

與此同時，人工智能在制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能的載體，硬件與各類軟件結合具備感知、判斷的能力并實時與用戶、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——整車廠處于頂端，各級別供應商跟隨其后。但是在智能汽車時代，整車廠的主導地位將受到嚴峻挑戰，零部件廠商、互聯網巨頭、算法公司、芯片制造商、傳感器供應商等企業無不加快對無人駕駛技術的研發和商業化步伐，并期望通過占據技術制高點打破汽車產業的生態平衡。

對于中國制造企業人工智能的應用情況，德勤智能制造調研發現，51%的受訪企業在制造和管理流程中運用人工智能，46%的受訪企業在產品和服務領域已經或計劃部署人工智能。制造和管理流程中人工智能的運用更偏向系統自動化和制造精益化，目的是提高生產效率和產品質量，同時人也被解放出來，可以去思考更復雜的問題。主要應用場景包括使用機器人實現流程自動化、柔性制造、定制化生產、質量檢測等。在產品和服務領域人工智能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、用戶行為分析、自動駕駛等。

當然人工智能仍處在其發展早期，技術突破及商業論證需要更長時間。另外，人工智能應用環境和基礎設施的完善程度，信息和安全法規、企業自身的能力都成為企業面臨的主要挑戰。調查發現，對于尚未部署人工智能的制造企業來說，缺乏投資人工智能的商業論證、尚不具備建立和支持人工智能的系統能力、尚不明確部署人工智能的前提為主要挑戰。

另外，在人工智能行業應用場景方面，汽車及汽車零部件制造、高端裝備制造、電子及電器制造三個行業在制造流程中采用機器人的比例過半。汽車及零部件制造行業使用機器人的企業比例達到80%，預示未來工業機器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劃部署人工智能的行業分布比較均勻，高端裝備制造和制藥比例較高，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劃部署人工智能。

原文發布時間為：2018-08-02
本文作者：AI小智君
本文來自云棲社區合作伙伴“ 人工智能觀察”，了解相關信息可以關注“ 人工智能觀察”。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的30%企业定位平台型，不会出现类似BAT巨头的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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