客观上中国制造业和欧美还有较大差距，制造业基础薄、信息化支撑能力和创新能力都较弱，导致智能制造的推进受到阻碍。北京供销大数据集团CTO王帅宇在现场提到，中国现在的发明型专利申请量位列全球第二，但这并不代表中国的创新能力就能排在第二。

　　从制造大国到制造强国的关健词是智能，从而实现对产业链的控制力和定价权。中国需要从微笑曲线的低点向高点转变，如果掌握了智能化程度高的环节，就有更高的定价权。

　　万事开头难，在这样的国情下智能化转型并非易事。孙丕恕在论坛上指出，开奖，目前在推进智能制造的过程中，企业往往存在误区。

　　首先，智能制造并非简单的高级自动化，更要充分发挥数据的力量。现场富士康的“关灯工厂”首次在公众镜头下亮相，已部分实现了机器自动化生产，但除了解放工人们的“体力”之外，浪潮这样的公司还要解放管理层的“脑力”，让数据从生产中来，最后到生产中去，帮助实现全流程的优化升级并产生价值。

　　其次，智能化升级是个大工程，不可能一步登天，须做好顶层设计，切忌急于求成。郭台铭曾在2011年定了个“小目标”，要用100万台机器替换生产线上的工人，但目前只实现了5万台，正是因为大数据的积累需要时间，还不足以支撑全面的无人化；机械也达不到人工的精巧，光是做机器手指头就花了两年多。

　　因此，智能化贯穿制造活动的各个环节，是个庞杂的超级网络系统，必须要总体规划，分步骤实施，不断迭代优化，政府也要在其中正确引导。

　　富士康科技集团总裁郭台铭

　　自然，浪潮在推进智能制造时也吃过一些亏。孙丕恕坦言，有些企业数字化程度低，企业生产设备落后，需要投入较多资金和技术做改造；同时，物料标识也是难题，有的零件太小，有的又过大，用条码或RFID无法标识身份，需要找新的传感器技术。最后，随着大数据在不同行业的深入应用，如何标准化数据成了普遍问题。

　　隔行如隔山，在不同领域内的数据建模和算法及其复杂，需要业界和研究机构一起合作建立合适本行业的计算模型，这在中国目前整体还不太成熟。据星瀚资本的杨歌曾经的观点，要把大数据做成各行业的标准化、结构化数据库，现阶段中美之间还有2到5年的差距。

　　不过，就像中国的传统零售商业给了互联网电商崛起和颠覆的机会，传统制造业的痛点也正是智能化的机遇所在。郭台铭提到，在宏观上打通产业链，需要制造业各个环节间紧密合作协同，但落实到微观层面，大家术业有专攻，对话起来不在一个语言体系上；浪潮和腾讯的工作就是帮助业界建立大数据收集的标准。

　　未来，富士康这样的制造商以制造为核心往外延伸，而腾讯和浪潮以市场需求为核心提供数据，向制造商提要求、往内延伸，在五到十年内共同为实现全产业链协同而奋斗。孙丕恕也分享了对大数据标准化的问题的解决方法：“应建立工业大数据中心，统一不同行业部门的资源和大数据标准体系。针对数据集成、互联互通等关键瓶颈，可优先制定参考模型、数据采集、数据接口、标识解析、数据开放等基础共性标准。”

　　四、未来已来，步入工业4.0我们会过上怎样的生活？

　　听完大佬们的分享，皓哥觉得打开了一扇新的大门。在大数据和AI的推动下，中国正朝着工业4.0逐步迈进。而这并不只是实业家的事业，也和我们每个普通人息息相关。

　　也许未来，智能工厂全面数字化和自动化，一座座“无人工厂”建立起来，我们当中再也没有流水线上的工人，产能从重复性或者危险工作中释放出来，投入到更多创造性的工作中去；由于绿色制造、按需生产、高效节能，天更青海更蓝，不再有雾霾；更妙的是，人人都是造物主，你的定制化订单会决定工厂里的资源分配和产品，从而催生出一大批新奇好玩的东东……而这一切，都离不开这些优秀企业发挥的巨大作用。