我们会发现，说到制造业企业上云，似乎都跟人工智能连在一起。其实，上云只是智能化的第一步，企业上了云之后，可能会发现很多可以提升的点。

　　刚刚一直提到的中国制造的质量提升，就是一例。阿里云人工智能科学家闵万里在现场介绍，工业生产有几十个生产环节，每个环节都有参数，每个传感器一秒钟可以采集数千次数据。面对这样海量的数据，人类依靠经验稍显力有不逮，而人工智能则可以采集各个环节的数据，分析哪个环节出错率较高，还能找出最优方案。

　　阿里云举了一个光伏企业的例子，在光伏切片的生产过程中，有数千个生产参数会影响到切片良品率，例如上部砂浆温度、下部砂浆温度、上部导轮温度、下部导轮温度等，这些变量都会生产结果。阿里云对苏州协鑫生产过程中采集到的全部变量进行分析，找出与良品率最为相关的60个关键变量，截止目前为止，已经将光伏切片的良品率提高了1%。刘松表示，该良品率每提高千分之一点，每年可以节省上千万的生产成本；1%意味着节省了上亿成本。

　　深度学习经过大量数据的训练之后，会对某个产品的形成最优生产方案的算法模型、形成一定能力，也就是一个专注工业的大脑，这个大脑的能力和模型，也有可能用到其他地方或者其他的生产线上，节省了很多试错成本。

　　刘松还说，技术角度以外，制造业还缺乏精细化的客户导向思维，包括像最大的家电厂商，产品是给最终用户用的，但是把货交给供应商以前的国美苏宁，却不知道客户想什么。这也是云计算能发挥作用的领域之一。

　　汽车制造商吉利将核心营销系统部署在云上，构建新的信息通道，客户的需求和行为数据可以实时反馈到生产、设计、制造等环节中来，决策层可以借此了解用户痛点。

　　每一个制造业企业转型的路径可能是不同的，阿里云表示，对于特定企业而言，比如第一步可能是先明晰未来去哪；第二部分门别类看这个企业目前最缺什么、需要怎么转型；最后，则要给出定制化的方案，来到第三步，阿里云的生态合作伙伴就开始参与，因为他们对行业更了解。

　　刘松表示，云是一个超级的载体，大家不把云当做一个技术，云是一个广场，会聚集到各种各样的信息数据，最终上面会形成新的商业模式。未来，今天相对自建的孤岛式的封闭模式，会变成一个在线化、数字化、可运营的商业模式

　　未来，可能整个制造业所有的工厂，物理设施会变成在云上模拟。他举例，以前制造高铁的时候，跑隧道和弯道需要实地路测，包括车箱里坐几个人，有时还要拿着分贝仪去手动测试当高铁开到350公里时速或者在弯道时，座位的噪声有多大。但今天，高铁已经可以用全数字的方式，在物理车箱未造出来之前就直接模拟现实情况，评估工程学设计，这可以极大降低成本。

　　未来的数字双胞胎的生产概念也是如此，“未来生产线上的东西，有一个数字影像，用算法去优化影像，反过来，推导整个物理的设计，这是未来的功能”。