智能系统研究

制造业

在制造业中，实现智能系统成功的关键在于未来三年专注于构建基础能力，而不是将投资分散在不同的底层基础设施上。

这种紧迫感让制造行业企业比更广泛市场中的其他公司承受更大的压力，必须尽早推进并做好关键布局。

智能系统研究

制造业

在制造业中，实现智能系统成功的关键在于未来三年专注于构建基础能力，而不是将投资分散在不同的底层基础设施上。

这种紧迫感让制造行业企业比更广泛市场中的其他公司承受更大的压力，必须尽早推进并做好关键布局。

行动的必要性

在未来三年内，71% 的重点将放在将基础设施与核心能力相结合上。但目前只有六分之一的企业真正达成了这种平衡。

仅有 11% 的工业制造企业已经将自己视为智能系统化的数字化企业，但剩余企业中有 55% 正在积极制定战略迈向这一方向。了解成功所需的条件将至关重要。

全球已有约 270 万台机器人在工厂中运作。¹ 随着大规模定制化需求的增长，以及受 COVID-19 影响导致替代或增强人力的必要性提升，工业与制造业愈发迫切地致力于建设智能系统的基础能力。

在远边缘提供计算能力、预测压力与风险、解决故障，以及在云端实现设备定制——这些都是智能系统成功所需的核心基础能力，并且必须在一个实时、协作的工作流中完成。尽管许多企业正在构建应用生态，并使用数字反馈回路进行新产品开发，但这些基础需求仍是如今 70% 工业与制造业领导者的重点关注方向。

相关资源

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从更长期（五年）的愿景来看，制造业希望构建自动化学习与机器学习（AL/ML）能力。制造业领导者正通过云端设备定制、预测性系统管理以及关键工作流程排序等方式，为实现可落地的成功路径奠定基础。其他能力，例如实现全系统自动化或开展实验驱动型学习系统等，虽然有价值，但在短期内并不现实。

这些行业领导者意识到必须优先关注核心特性，以便推动后续在智能系统、AL/ML 与感知数据算法等领域的投资成功。例如，他们指出：远边缘计算这一基础能力的重要性比开展学习型系统实验的重要性高出十倍以上。

推动投资增长的主要动力来自三大因素： 员工在使用智能系统过程中的满意度、新产品与服务创新能力的验证、以及客户满意度的提升。这三项关键驱动力凸显了制造业企业在构建智能系统时需要将新的业务模式元素紧密联结起来。

在制造业中，对智能系统的迫切需求首先体现在对远边缘计算能力的追求。然而，行业领导者普遍表示，他们同样希望加速提升另外四项具有高影响力的智能系统关键能力。整体来看，制造业已形成共识：多项核心能力将共同构成未来业务成功的基础。

对于正在构建智能系统的高管而言，真正重要的是什么？

智能系统包含 13 项关键特性，但各自带来的影响幅度不同。来自各行业的企业一致认为：远边缘能力对成功至关重要，尤其有超过 65% 企业依赖嵌入式设备实现商业上的成功。

这些堆叠结构图展示了各项智能系统特性对整体系统能力的影响程度。区块越大，代表影响越强。这些数据可按行业或企业的成长势头与成功程度来查看。