从发展前景、技术融合、商业模式以及生产安全等方面来看，2019年中国智能制造呈现出十大发展态势。

1.安全生产成为重中之重

工业核心数据、关键技术专利、企业用户数据等数字化资产已成为企业核心资产。作为生产的首要保证，安全性一直都是政府和员工最为关心的问题。当智能制造融合了机器人、人工智能众多前沿科技后，人为能够及时控制的事故似乎变得更加简单，但是在设备增多的情况下，如何有效管理人机交互时的安全性是重点之一。另外，在工业物联网进入制造业后，工业物联网遭到数据攻击的事件常有发生，所以企业的设备、产品等数据的安全也显得尤为重要。目前，我国数据安全法规体系和监督机制尚不健全，一定程度上抑制了企业智能化升级步伐。未来，提高数据全生命周期安全性，增加企业上云信任度和意愿，将成为中国企业智能化升级决策的重要依据。

2.智能制造行业进一步扩大

智能制造在汽车行业、3C电子领域的应用已经逐步加深，当各企业开始认识到智能制造是实现“中国制造2025”的重要方向后，数字化、网络化、智能化能够对企业的产值和效率持续优化，智能制造会进一步渗透石化、纺织、机械等行业。

3.通用性技术成为“AI＋”的突破口

在定制化柔性制造、多场景生产的大力发展下，通用性技术并不能满足生产需求。对于AI赋能传统工业，就能够容易解决这些需求。在大数据的积累下，企业能够利用AI实现专业场景的快速转变，真正做到制造向“智”造转型。

4.数字双胞胎技术崛起

2018年，汽车行业较为萎靡，并没有像往年那样“金九银十”，客观来讲，从买车到养车的成本很高。数字孪生技术将作为企业数字化升级和智能工厂建设的第一选择，车企可以通过这些技术在研发过程中解决生产过程复杂、资源浪费等产生高成本的问题，以更低的成本做出数字化模型。通过降低成本，汽车行业在明年的销量可期。同时，在3C领域引入数字双胞胎技术也可带动行业的发展。预计到2020年，至少50%年收入超过10亿元的制造商将为其产品或资产启动至少一项数字孪生项目。

5.打造精准大数据闭环

近些年，工业大数据开始被企业所重视，利用大数据能够挖掘那些隐藏在背后的客户价值，帮助企业完成时限客户需求、生产系统、商业模式、决策模式的转变。大数据能够帮助企业从0做到1，然后再从1做到N，从N做到1（个性化）。要实现这样的模式，就需要企业构建从采集、分析、转化、反馈等环节的精准数据流闭环。

6.更多互联网企业进军智能制造

互联网企业进军工业领域，即“互联网+智能制造”已取得初步成效。阿里云与西门子合作，宣布正式进军工业物联网，同时百度智慧工厂以及京东智慧供应链等都在打造自己的智能制造产业。互联网企业具有长时间的数据积累和技术优势，在进军工业领域后，能够给传统制造企业带来更多的技术应用场景，加速企业智能制造的转型。

7.用户需求引导企业转型

工业发展进程,正在从企业产品牵引用户需求,转变为用户需求引领企业生产。智能制造将会改变传统制造，从生产环节降低成本增效，进而转向提供高附加值的衍生服务，从提供智能产品到智能服务实现附加值提升。

8.行业级工业互联网平台率先探索出市场化商业模式

通用性行业平台由于纵深程度有限，市场供给与需求并不匹配，使得企业上云意愿不强，尚未探索出成熟的市场化模式。行业级工业互联网平台，由于兼具聚焦和普适双重特性，面对智能制造各行业不同需求，率先探索出可行的市场化商业模式。

9.聚焦智能制造解决方案等细分行业

由于国内智能制造起步较晚，对于人才的挖掘和培养以及资金压力是企业所面临的最大问题，如果从几个发展方向上切入智能制造，或许只有大企业才能负担得起。如果中小企业从智能制造系统等细分领域深入研究，很可能成为独角兽企业。

10.超高附加值制造成为增材制造在工业领域的最优切入点

增材制造技术应用，在桌面级应用以及简单的工艺大规模的场景不具备成本优势，而作为发动机、风电叶片、潜艇螺旋桨等为代表的超高附加值、超大型定制化单品制造领域，在2019年给增材制造在工业领域带来了机会。

（来源：前瞻产业研究院）