当前，一系列政策和措施正在加速推进我国智能制造发展，各行业制造企业都在积极探索智能制造的应用以及智能工厂的建设。作为推进我国智能制造发展的重要措施，自2015年46个首批国家级智能制造试点示范项目公布实施之后，2018年，智能制造试点示范项目遴选总数新增99个。
越来越多的制造企业开启了智能工厂建设的征程，然而，在一大批样板智能工厂不断涌现的同时，还有很多制造企业对于智能制造存在诸多认识与实践中的误区，推进智能工厂建设还需呼唤“理性”。
很多制造企业在进行智能工厂规划时，存在着重自动化、轻数字化，重单机自动化、轻系统柔性化，重局部改造、轻整体优化，重单元系统应用、轻整体规划与系统集成，重建设、轻运维，重数字化设计、轻数字化仿真与优化，重信息系统应用、轻数据价值体现和管理改善，重显示度、轻实用性等等误区。
不少企业盲目追求无人工厂、黑灯工厂、机器换人，不惜重金打造豪华版的智能工厂，各种智能装备和信息系统要一应俱全，购买知名品牌的BI、ERP、PLM、MES、SRM、ESB、生产及物流仿真系统、自动立体库、AGV、自动化产线、生产指挥中心等，建立专门智能制造展厅、车间现场的参观通道、示范生产线等等，最终，导致智能制造的推进结果达不到预期，智能工厂只是看上去很美。
自GE在2012年提出工业互联网这一概念以来，6年的时间里，无论是IT界、工业界，还是学术界，都对工业互联网的发展给予了极大关注。希望通过工业互联网的应用实践推动企业的数字化转型。但对于到底什么是工业互联网？如何让工业互联网更好的适应本土企业的需求，各方都做了深入的探讨，而在探索与实践的过程中也碰到不少问题。
工信部副部长陈肇雄在第五届世界互联网大会上提到，目前有一定行业区域影响力的区域工业互联网平台超过50家。而这只是总数量的一小部分，据e-works调查显示，国内已推出的各种工业互联网平台数量不少于150家，而数量只能体现出工业互联网产业的发展热度，具体能落地的平台却少之又少，更谈不上能支撑智能制造的转型，很多平台的功能仅仅可支持部分设备的互联和数据采集，离真正的平台集成与功能开发还有较远的距离。
如何实现生产的柔性化是众多制造企业的切实需求，目前很多企业针对小批量、多品种零部件的生产，大多采用购买单台数控加工中心或钣金加工设备，虽然保证了产品加工的灵活性，但设备OEE低，需要频繁的调整工夹具，工艺稳定差，且影响生产效率，难以满足企业的需求，为了改善这种状况，很多企业开始关注到柔性制造中最具代表性的技术FMS柔性制造系统。
这种系统不但可以支持企业昼夜连续“无人化生产”，还能够满足企业多品种、中小批量的加工管理需求，并且能够有效减少毛坯和在制品的库存量，同时保障产品质量的一致性。FMS是车间级自动化、柔性化、智能化开放式制造平台，具备企业横向、纵向良好的互联互通集成条件，是当前实施智能工厂建设最有效的途径之一。
FMS可使企业更快、更好地适应市场需求变化，增强企业市场竞争实力，不断地提高企业的整体效益。FMS可广泛用于汽车、船舶、航空、电子和机械等行业。
2003年，美国密歇根大学的Michael Grieves教授首次提出Digital Twin概念。在2011年美国空军实验室开始被用来解决战斗机机体维护问题。近年来，随着各项新兴技术的成熟应用，Digital Twin逐步引起人们的广泛关注。Digital Twin可以理解为在虚拟世界对物理资产的实时仿真，并从中获取数据以服务于物理资产。
在工业界，众多厂商推出了各自的Digital Twin解决方案，如GE、PTC、西门子、Oracle、ANSYS、达索、SAP等。在Gartner最新发布的《2019年十大科技战略发展趋势》中指出，包括Digital Twin在内的技术将会在五年内迅速增长、高度波动，达到临界点。这已经是Gartner连续第4年将Digital Twin列入十大科技战功发展趋势这中。Gartner预测，到2020年，互联传感器与端点将多达超过200亿，Digital Twin将服务于数十亿个物件。
然而，Digital Twin概念的火热与其落地之间仍然有一段距离。Digital Twin的发展离不开政府、学术界、产业界、工业界一起不断的探索和研究，只有不断理清其内涵与外延，这项技术才有可能在企业落地，并为企业创造真正价值。
近年来，中国制造业的竞争态势日趋激烈，经济下行压力与生产成本、人力成本的提高，使制造企业开始注重数字化转型，利用新技术提高生产效率，加强产品创新与管理能力，从而赢得竞争优势。
而随着互联网的日益普及，计算和存储能力的迅猛发展，物联网和传感器技术的广泛应用，以及工业软件的不断进化，数据的采集、存储、传输、展现、分析与优化都具备了良好的技术基础。在这种背景下，制造业数字化转型的浪潮势不可挡。
工业软件，是工业知识创新长期积累、积淀并在应用中迭代进化的工具产物。作为智能制造的重要基础和核心支撑，工业软件的应用贯穿企业的整个价值链。从研发、工艺、制造、采购、营销、物流供应链到服务，打通数字主线（Digital Thread）；从车间层的生产控制到企业运营，再到决策，建立产品、设备、产线到工厂的数字孪生模型（Digital Twin）；从企业内部到外部，实现与客户、供应商和合作伙伴的互联和供应链协同，企业所有的经营活动都离不开工业软件的全面应用。工业软件可谓是制造业的数字神经系统，也是制造企业体现差异化竞争优势的关键，其重要度不言而喻。
全球工业巨头高度重视工业软件，不断提升自身的工业软件整体解决方案。西门子公司近年来斥资超过百亿美元先后并购了UGS、LMS、CD-Adapco、Camstar、Mentor等诸多工业软件，形成了工业软件+工业自动化的整体解决方案；著名测量设备制造企业海克斯康也投资数十亿美金，并购了MSC.Software、Q-DAS、SPRING TECHNOLOGY、VERO等CAD/CAM/CAE/质量管理和工厂仿真等领域的知名软件厂商；世界五百强施耐德电气先后并购了INVENSYS、Aveva，并将施耐德电气软件部合并到Aveva，还控股了电气设计软件公司IGE+XAO；罗克韦尔自动化也投资10亿美元，参股PTC，共同推进工业物联网应用。工业巨头不断并购工业软件，说明了工业软件价值的迅速提升。
纵观工业软件在国内市场的竞争格局，呈现出国外软件垄断高端市场的特点。在研发设计类软件领域，以达索、西门子、PTC、欧特克等为代表的外资企业占据技术和市场优势；在生产控制软件领域，西门子、GE等保持龙头地位；在信息管理类软件市场， SAP、Oracle在国内拥有大量集团型、大中规模企业用户；嵌入式工业软件领域，ABB、西门子、罗克韦尔自动化等国际厂商在细分领域仍然具有绝对优势。并且，国内工业软件在布局上还表现为“管理软件强、工程软件弱，低端软件多，高端软件少”，造成国内制造企业在很多业务领域都长期依赖国外软件。此外，国内工业软件标准缺失、系统架构落后、集成能力不强，严重影响企业信息系统与业务的融合、IT与OT的融合。
近年来，我国人工智能技术攻关和产业应用发展势头迅猛，已经涉及到国民经济39个行业大类，目前已广泛应用于语音识别、计算机视觉、机器人等领域。对于制造业而言，加快发展新一代人工智能被认为是智能制造、产业升级的重要战略抓手。
继2017年国务院发布了《新一代人工智能发展规划》，2018年工信部先后发布了《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年）》、《新一代人工智能产业创新重点任务揭榜工作方案》，旨在全面推动人工智能与制造业的融合，驱动制造业智能化转型升级。此外，在工信部发布的2018年智能制造试点示范项目名单中人工智能应用试点示范项目有21个，涉及到汽车、钢铁、船舶、医药、装备等行业企业。
在生产制造环节，人工智能在机器视觉方面的应用优势则越发明显，借助人工智能可以从视觉快速判别材料的多种材质，侦测出不合格品并指导生产线进行分拣，在降低人工成本的同时提升出厂产品的合格率。例如日本NEC公司推出了机器视觉检测系统，可以快速判别金属、人工树脂、塑胶等多种材质产品的各类缺陷。此外，人脸识别与自动跟随、室内定位也成为人工智能技术取得的成果之一，当工人需要人力推车装运物料并进行运送分发，通过人工智能技术升级，可以实现车体的自动跟随以及辅助运送，融入人工智能的人机协作也在更多工作场景和更多复杂工序中成为主流。
如今，人工智能应用不仅涵盖了3C、纺织、冶金、汽车等多个传统制造业产业，还涉及高端装备制造、机器人、新能源等战略新兴产业。信通院预计，2019年人工智能市场规模将达500亿元，2020年将超过700亿元。
数字化技术的不断发展以及智能化产品的不断涌现，给制造企业带来的不仅是生产效率的提升，还在传统的产品之外衍生出新的产品和服务模式。当下，传感器技术和工业物联网技术正在支撑装备制造企业开展智能服务，从状态监控向预测性维护发展，从卖产品转化为卖产品使用的服务（Pay by use）。
按服务绩效付费（Pay by use）是一种基于数字技术应用的全新商业模式。企业不再是销售产品，而是销售产品使用的服务。要实现Pay by use，企业首先应当实现产品的数字化，产品本身应当成为一个CPS系统（具有通信、计算和控制能力）；在此基础上，建立监控产品运行的云平台，能够对产品运行进行状态监控，进而实现预测性维护。
例如，罗尔斯·罗伊斯公司的航空发动机按照在翼飞行小时付费，为航空公司提供Total Care全包服务；日本小松公司推进智能施工(Smart Construction)解决方案，可以根据无人机拍摄的施工场地三维模型与施工方案的数字化模型比对，自动计算工程量和所需要的工程机械设备，并在挖掘机上安装了立体相机，自动测算实际开挖的土石方，小松还实现了露天矿山运输车辆的无人驾驶和远程监控，可以有效提高施工效率和质量。
2018年，全国范围内掀起了一股企业上云热潮，企业纷纷应用互联网、云计算、大数据、人工智能等现代技术手段，将IT基础设施或者业务系统向云端迁移。6月，工信部公布《工业互联网发展行动计划（2018年-2020年）》，指出到2020年底我国将推动30万家以上工业企业上云，一时间企业上云步伐明显加快，可谓“风起云涌”。
在政策的鼓舞下，服务商也制定了相应的企业上云战略。比如阿里云在“企业上云”行动计划发布的第一时间成立了上云专项小组，按照“政企联动、生态协同、分层推进”的原则，推进上云工作开展。
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