【智慧製造】轉型企業智慧工廠的思考與建設重點

文/開閤中國

一、智慧工廠的內涵及建設重點

　    智慧工廠是實現智慧製造的重要載體，主要通過構建智慧化生產系統、網路化分佈生產設施，實現生產過程的智慧化。智慧工廠已經具有了自主能力，可採集、分析、判斷、規劃；通過整體可視技術進行推理預測，利用模擬及多媒體技術，將實境擴增展示設計與製造過程。系統中各組成部分可自行組成最佳系統結構，具備協調、重組及擴充特性。已係統具備了自我學習、自行維護能力。因此，智慧工廠實現了人與機器的相互協調合作，其本質是人機互動。

　　在智慧工廠的體系架構中，質量管理的五要素也相應的發生變化，因為在未來智慧工廠中，人類、機器和資源能夠互相通訊。智慧產品“知道”它們如何被製造出來的細節，也知道它們的用途。它們將主動地對製造流程，回答諸如“我什麼時候被製造的”、“對我進行處理應該使用哪種引數”、“我應該被傳送到何處”等問題。

　　企業基於CPS和工業網際網路構建的智慧工廠原型，主要包括物理層、資訊層、大資料層、工業雲層、決策層。其中，物理層包含工廠內不同層級的硬體裝置，從最小的嵌入裝置和基礎元器件開始，到感知裝置、製造裝置、製造單元和生產線，相互間均實現互聯互通。以此為基礎，構建了一個“可測可控、可產可管”的縱向整合環境。資訊層涵蓋企業經營業務各個環節，包含研發設計、生產製造、營銷服務、物流配送等各類經營管理活動，以及由此產生的眾創、個性化定製、電子商務、可視追蹤等相關業務。在此基礎上，形成了企業內部價值鏈的橫向整合環境，實現資料和資訊的流通和交換。

　　縱向整合和橫向整合均以CPS和工業網際網路為基礎，產品、裝置、製造單元、生產線、車間、工廠等製造系統的互聯互通，及其與企業不同環節業務的整合統一，則是通過資料應用和工業雲服務實現，並在決策層基於產品、服務、裝置管理支撐企業最高決策。這些共同構建了一個智慧工廠完整的價值網路體系，為使用者提供端到端的解決方案。

　　由於產品製造工藝過程的明顯差異，離散製造業和流程製造業在智慧工廠建設的重點內容有所不同。對於離散製造業而言，產品往往由多個零部件經過一系列不連續的工序裝配而成，其過程包含很多變化和不確定因素，在一定程度上增加了離散型製造生產組織的難度和配套複雜性。企業常常按照主要的工藝流程安排生產裝置的位置，以使物料的傳輸距離最小。面向訂單的離散型製造企業具有多品種、小批量的特點，其工藝路線和裝置的使用較靈活，因此，離散製造型企業更加重視生產的柔性，其智慧工廠建設的重點是智慧製造生產線。

二、智慧工廠主要建設模式

    　由於各個行業生產流程不同，加上各個行業智慧化情況不同，智慧工廠有以下幾個不同的建設模式。

　　第一種模式是從生產過程數字化到智慧工廠。在石化、鋼鐵、冶金、建材、紡織、造紙、醫藥、食品等流程製造領域，企業發展智慧製造的內在動力在於產品品質可控，側重從生產數字化建設起步，基於品控需求從產品末端控制向全流程控制轉變。

　　第二種模式是從智慧製造生產單元(裝備和產品)到智慧工廠。在機械、汽車、航空、船舶、輕工、家用電器和電子資訊等離散製造領域，企業發展智慧製造的核心目的是擴充產品價值空間，側重從單臺裝置自動化和產品智慧化入手，基於生產效率和產品效能的提升實現價值增長。

　　第三種模式是從個性化定製到互聯工廠。在家電、服裝、家居等距離使用者最近的消費品製造領域，企業發展智慧製造的重點在於充分滿足消費者多元化需求的同時實現規模經濟生產，側重通過網際網路平臺開展大規模個性定製模式創新。

三、智慧工廠發展重點環節

智慧生產的側重點在於將人機互動、3D列印等先進技術應用於整個工業生產過程，並對整個生產流程進行監控、資料採集，便於進行資料分析，從而形成高度靈活、個性化、網路化的產業鏈。

　　3D列印是一項顛覆性的創新技術，被美國自然科學基金會稱為20世紀最重要的製造技術創新。製造業的全流程都可以引入3D列印，起到節約成本、加快進度、減少材料浪費等效果。在設計環節，藉助3D列印技術，設計師能夠獲得更大的自由度和創意空間，可以專注於產品形態創意和功能創新，而不必考慮形狀複雜度的影響，因為3D列印幾乎可以完成任何形狀的物品構建。在生產環節，3D列印可以直接從數字化模型生成零部件，不需要專門的模具製作等工序，既節約了成本，又能加快產品上市。此外，傳統制造工藝在鑄造、拋光和組裝部件的過程中通常會產生廢料，而相同部件使用3D列印則可以一次性成形，基本不會產生廢料。在分銷環節，3D列印可能會挑戰現有的物流分銷網路。未來，零部件不再需要從原廠家採購和運輸，而是從製造商的線上資料庫中下載3D列印模型檔案，然後在本地快速列印出來，由此可能導致遍佈全球的零部件倉儲與配送體系失去存在的意義。

　　3D列印經過了近 40 年的發展，龍頭公司開始實現顯著盈利，市場認可度快速上升，行業收入增長加速。根據典型的產品生命週期理論，技術產品從匯入期進入成長期的過程中往往表現出加速增長的特徵，判斷目前3D列印產業正在進入加速成長期。

　　圖表：2008-2015年全球3D列印裝置出貨量增長情況

　　整個3D列印行業產業鏈大概可分為三個部分，上游基礎配件行業，3D列印裝置生產企業、3D列印材料生產企業和支援配套企業，下游主要是3D列印的各大應用領域。通常意義上的3D列印行業則主要是指3D列印裝置、材料及服務企業。

未來各類互動方式都會進行深度融合，使智慧裝置會更加自然地與人類生物反應及處理過程同步，包括思維過程、動覺，甚至一個人的文化偏好等，這個領域充滿著各種各樣新奇的可能性。

　　人與機器的資訊交換方式隨著技術融合步伐的加快向更高層次邁進，新型人機互動方式被逐漸應用於生產製造領域。具體表現在智慧互動裝置柔性化和智慧互動裝置工業領域應用這兩個方面。在生產過程中，智慧製造系統可獨立承擔分析、判斷、決策等任務，突出人在製造系統中的核心地位，同時在工業機器人、無軌agv等智慧裝置配合下，更好發揮人的潛能。機器智慧和人的智慧真正地整合在一起，互相配合，相得益彰。本質是人機一體化。

　　中國已經基本形成較為完整的產業鏈結構，在材料、器件、系統、網路等各方面水平不斷完善，自主產品已達6000種，國內建立了三大感測器生產基地，分別為：安徽基地，陝西基地和黑龍江基地。政府對國內感測器產業提出了加快力度加快發展的指導方針，未來的感測器發展將向著智慧化的方向改善。

智慧工廠的建設離不開工業軟體的廣泛應用。工業軟體包括基礎和應用軟體兩大類，其中系統、中介軟體、嵌入式屬於基礎技術範圍，並不與特定工業管理流程和工藝流程緊密相關，以下提到的工業軟體主要指應用軟體，包括運營管理類、生產管理類和研發設計類軟體等。

　　在《中國製造2025》的大背景下，工業企業轉變發展模式、加快兩化融合成為大勢所趨，工業軟體以及資訊化服務的需求仍將繼續增加，中國繼續保持著全球工業軟體市場增長生力軍的地位。

　　具體來看，2016年我國工業軟體行業中產品研發類如CAD、CAE、CAM、CAPP等佔比約為8.3%，資訊管理類如ERP、CRM、HRM等，佔比約為15.5%；生產控制類如MES、PCS、PLC等佔比約為13.2%；其餘63%均為嵌入式軟體開發。

　　分割槽域來看，華北、華東是工業軟體應用最多的區域，合計佔到全國一半左右，具體到省市來看，北京、上海、廣東、江蘇是工業軟體實力雄厚的區域，約佔中國工業軟體市場規模的一半以上。

　　廣泛應用MES（製造執行系統）、APS（先進生產排程）、PLM(產品生命週期管理) 、ERP(企業資源計劃)、質量管理等工業軟體，實現生產現場的視覺化和透明化。在新建工廠時，可以通過數字化工廠模擬軟體，進行裝置和產線佈局、工廠物流、人機工程等模擬，確保工廠結構合理。在推進數字化轉型的過程中，必須確保工廠的資料安全和裝置和自動化系統安全。在通過專業檢測裝置檢出次品時，不僅要能夠自動與合格品分流，而且能夠通過SPC（統計過程控制）等軟體，分析出現質量問題的原因。

雲製造即製造企業將先進的資訊科技、製造技術以及新興物聯網技術等交叉融合，工廠產能、工藝等資料都集中於雲平臺，製造商可在雲端進行大資料分析與客戶關係管理，發揮企業最佳效能。

　　圖片展示了雲製造的概念，以及從傳統制造，到智慧製造，到智慧製造，到今天的雲製造的過程。

　　我們國內，可以看到有航天科工集團開發的面向航天覆雜產品的集團企業雲製造服務平臺，接入了集團下屬各院所和基地擁有豐富的製造資源和能力；中車集團面向軌道交通裝備的集團企業雲製造服務平臺，打通了軌道車輛、工程機械、機電裝置、電子裝置及相關部件等產品的研發、設計、製造、修理和服務等業務；面向中小企業的雲製造平臺，也陸續出現在了裝備製造、箱包鞋帽等行業領域。

　　雲製造為製造業資訊化提供了一種嶄新的理念與模式，雲製造作為一種初生的概念，其未來具有巨大的發展空間。但云製造的未來發展仍面臨著眾多關鍵技術的挑戰，除了對於雲端計算、物聯網、語義Web、高效能運算、嵌入式系統等技術的綜合整合，基於知識的製造資源雲端化、製造雲管理引擎、雲製造應用協同、雲製造視覺化與使用者介面等技術均是未來需要攻克的重要技術。

本文來源： 智慧製造IM

世界GDP TOP4：日、德、美、中各國“工業4.0“們的核心差異

大資料與製造的關係

大資料與製造間的關係可以用下圖表示，有3個重要的元素：

1、問題：製造系統中線性或隱性的問題，如質量缺陷、精度缺失、裝置故障、加工失效、效能下降、成本較高、效率低下等。

2、資料：從製造系統的5大要素中獲得的，能夠反映問題發生的過程和原因的資料。資料的獲取應該是以問題為導向，目的是去了解、解決和避免問題。

3、知識：製造系統的核心，也就是Know-how，包括製程、工藝、設計、流程和診斷等。知識來源於解決製造系統問題的過程，而大資料分析可以理解為迅速獲取和積累知識的一種手段。

大資料與智慧製造之間的關係可以總結為：製造系統中問題的發生和解決的過程中會產生大量資料，通過對資料的分析和挖掘，可以瞭解問題產生的過程、造成的影響和解決的方式；當這些資訊被抽象化建模後轉化為知識，再利用知識去認識、解決和避免問題。當這個過程能夠自發自動迴圈進行，即我們說的智慧製造。

問題和知識是目的，而資料則是手段。在上圖的要素中，把資料換成人，就是“工匠精神”，換成“自動化產線和裝備”就是“工業4.0”，換成網際網路就成了“網際網路+”。

通過組織文化和人的訓練不斷改善，在知識的承載和傳承上非常依賴人。

日本製造業文化最主要的特徵就是通過組織的不斷優化，文化建設和人的訓練來解決生產系統中的問題。20世紀70年代日本提出的“以全生產系統維護TPM”為核心的生產管理體系，核心思想：全效率、全系統和全員參與，實現方式主要3個方面的改善：提高工作技能，改進團隊精神和改善工作環境。20世紀90年代後，日本選擇以“精益製造”作為其轉型方向。

日本企業解決問題的方式通常是：發生問題——人員迅速到場、確認現場、探究現實，並解決問題——分析問題產生原因，通過改善避免問題。最後知識落到了人的身上，人的技能提升後，解決和避免問題的能力也就提升了。

對日本企業而言，員工是最重要的價值，對人的信任遠勝於對裝備、資料和系統的信任，所有自動化和資訊化建設都是圍繞著幫助人去工作為目的，所以日本企業從不會去談機器人換人或無人工廠。但這樣的文化在近幾年遇到了巨大的挑戰，日本的老齡化使得年輕一代製造業人才大量短缺，沒有人能夠去傳承知識。日本意識到了自己在資料和資訊方面的缺失，在日本的工業價值鏈產業聯盟的架構和目標上，19條工作專案中，有7條與大資料直接相關。

日本的轉型戰略是應對其人口結構和社會矛盾的無奈之舉，轉型過程中面臨許多挑戰，首先是資料積累的缺失，其次是日本工業企業保守的文化造成軟體和IT技術人才的缺失。

通過裝置和生產系統的不斷升級，將知識固化在裝置上。

德國的先進裝置和自動化生產線舉世聞名。同時德國人嚴謹的風格及獨特的“學徒制”高等教育模式，使得德國製造業風格非常務實。然而德國很早也面臨勞動力短缺的問題，德國不得不通過研發更先進的裝備和高度自動化生產線彌補這個不足。

德國解決問題的邏輯是：發生問題——人解決問題——將解決問題的知識和流程固化到裝備和生產線中——對相似問題自動解決或避免。除了生產線追求問題自動解決，德國在企業管理方面也儘可能減少人為影響因素。最好的企業資源管理（ERP）、生產執行系統（EMS）、自動排程系統（APS）等軟體供應商都來自德國。大量的資訊錄入和計劃的生成及追溯通過軟體完成，儘量減少人為因素帶來的不確定性。

德國對資料的採集同樣缺少積累，因為德國製造系統對故障和缺陷採取零容忍態度，出了問題就通過裝備端改進一勞永逸解決問題。由於生產線的高度自動化和整合化，整體裝置效率非常穩定，另資料進行優化的空間也比較小。

德國依靠裝備出口獲得了巨大經濟回報，但大多數工業產品本身只能賣一次，賣一個客戶少一個客戶。同時，發展中國家的裝備製造和工業能力近兩年崛起，德國的市場不斷被擠壓，2008-2012年德國的工業出口幾乎沒有增長。於是德國提出工業4.0計劃，其背後是德國在製造系統中所積累的只是體系基礎後，同時將德國製造的知識以軟體或工具包的形式提供給客戶，作為增持服務，從而實現在客戶身上持續盈利。德國工業4.0設計框架的核心要素就是整合。

美國：從資料和移民中獲得新的知識，並擅長顛覆和重新定義問題。

美國在解決問題國產中，最注重資料的作用。客戶需求分析、客戶關係管理、質量管理、裝置健康管理、供應鏈管理、服役期管理等各方面都大量依賴資料進行。美國企業普遍選擇非常依賴資料的6-sigma體系，美國還在21世紀初提出了“產品全生命週期管理（PLM）”的概念，核心是對所有與產品相關的資料在整個生命週期內進行管理，管理物件為產品的資料，目的是全生命週期的增值服務和實現到設計端的資料閉環（closed-loop design）。

除了利用知識解決問題外，美國也擅長用知識進行顛覆式創新，從而對問題進行重新定義。例如航空發動機製造業，降低發動力油耗，大多數企業會從設計、材料、工藝、控制優化等角度去解決問題，而通用電氣發現飛機油耗與飛行員駕駛習慣以及發動機保養情況非常相關，於是從製造端跳出來轉向運維端去解決問題，效果比製造端改善還明顯。

選擇了精益體系，缺乏資料積累。

中國製造業在2000年後質量和管理改革大多選擇了精益體系，一方面因為中日文化相似性，更多因為中國企業普遍缺乏資料的積累和資訊化基礎，這個問題目前依然存在。

製造中價值鏈的位置是競爭力的決定性因素，各國在價值鏈佈局也不同。

生產活動中，價值要素分佈從上游到下游依次是：想法創新與需求創造、原材料與基礎使能技術、關鍵裝備與核心零部件、生產過程與生產系統、產品和服務。在整個價值鏈要素分佈中，中國在生產過程和生產系統環節具有優勢（主要體現在勞動成本和生產能力方面），但是在其他各環節都處於劣勢。不同國家在價值鏈的分佈和佈局也不同。

各國發展理念及未來趨勢

美國：牢牢佔據生產要素的上游，努力向下遊延伸

美國在生產活動要素分佈中，在想法創新和需求創造、原材料和使能技術，以及產品增值服務端具有明顯優勢。美國工業系統核心競爭力來源於6s生態體系：航天航空（space/aerospace），半導體（semiconductor）、頁岩氣（shale gas）、智慧化服務創值經濟（smart ICT service）、矽谷創新精神（Silicon Valley spirit）、可持續人才資源（sustainable talent pool）。

美國白宮在2012年3月提出了國家制造創新網路計劃（NNMI），在製造業4大領域建立9個研究創新中樞。牢牢掌握工業價值鏈中價值含量最高的幾部分，即使德國的製造裝置再先進，中國製造系統再高效，都可以從源頭確保核心競爭力。

德國：充分發揮關鍵裝備與零部件、生產過程與生產系統的技術優勢，通過服務增值增強盈利能力與競爭力

德國在關鍵裝備與核心零部件、生產過程與生產系統兩個環節有明顯技術優勢，中小企業為核心的隱形冠軍企業和學徒制雙元教育，為德國工業提供了紮實基礎。高素質的技術工人和工程專業人才歷來被看做德國的經濟支柱。然而金磚國家為代表的新興經濟體基本完成了工業化，導致德國的工業裝備需求停滯不前。

德國提出“工業4.0”的核心目的主要有兩方面，一是增強德國製造的競爭力，為德國的工業裝置出口開拓新的市場，二是轉變以往賣裝置而服務性收入佔比較小的狀態，將重心向產品端向服務端轉移，增強德國工業產品的持續盈利能力。

日本：在產品環節丟失大量市場，但產業裝備競爭力在向上遊轉移

以往日本製造的核心競爭力主要在於生產過程和生產系統、產品及服務端。近兩年，日本最強勢的傳統產業汽車和消費電子不斷被韓、美、中佔據。在背後，其實是日本創新方向的轉變，在上游原材料和關鍵裝備及關鍵零部件領域擁有更多話語權。索尼在喪失消費電子領域老大地位後，在醫療領域取得突破，已經佔據全球內窺鏡80%以上的市場份額。日本在《2015年製造業白皮書》中，將人工智慧和機器人領域作為重點發展方向，同時也將加強在材料、醫療、能源和關鍵零部件領域的投入。

中國：工業化和資訊化深度融合作為主線，在10個重點領域實現突破性發展

2015年中國提出“中國製造2025”，將工業化和資訊化“兩化”深度融合作為發展主線，力爭在10個重點領域實現突破性發展。

根據之前的分析，中國應：著重填補中國工業基礎技術的缺口，改變核心零部件和先進材料過度依賴進口的現狀；努力提高生產效率，從粗放生產模式想精益模式轉變；重視工藝和製造過程的研究和生產過程的管理，不斷提高產品質量；努力研發核心生產裝置和智慧裝置，並對裝置的使用進行精細化和資訊化管理。同時，要注重原始想法的創新，提升產品的服務能力和持續盈利能力，以顧客端的價值缺口為導向創造新的市場機會，利用增值服務提升中國工業產品的核心競爭力。

溫馨提示：素材源於 江蘇西格資料科技

人工智慧賽博物理作業系統

AI-CPS OS

“人工智慧賽博物理作業系統”（新一代技術+商業作業系統“AI-CPS OS”：雲端計算+大資料+物聯網+區塊鏈+人工智慧）分支用來的今天，企業領導者必須瞭解如何將“技術”全面滲入整個公司、產品等“商業”場景中，利用AI-CPS OS形成數字化+智慧化力量，實現行業的重新佈局、企業的重新構建和自我的煥然新生。

AI-CPS OS的真正價值並不來自構成技術或功能，而是要以一種傳遞獨特競爭優勢的方式將自動化+資訊化、智造+產品+服務和資料+分析一體化，這種整合方式能夠釋放新的業務和運營模式。如果不能實現跨功能的更大規模融合，沒有顛覆現狀的意願，這些將不可能實現。

領導者無法依靠某種單一戰略方法來應對多維度的數字化變革。面對新一代技術+商業作業系統AI-CPS OS顛覆性的數字化+智慧化力量，領導者必須在行業、企業與個人這三個層面都保持領先地位：

1. 重新行業佈局：你的世界觀要怎樣改變才算足夠？你必須對行業典範進行怎樣的反思？

2. 重新構建企業：你的企業需要做出什麼樣的變化？你準備如何重新定義你的公司？

3. 重新打造自己：你需要成為怎樣的人？要重塑自己並在數字化+智慧化時代保有領先地位，你必須如何去做？

AI-CPS OS是數字化智慧化創新平臺，設計思路是將大資料、物聯網、區塊鏈和人工智慧等無縫整合在雲端，可以幫助企業將創新成果融入自身業務體系，實現各個前沿技術在雲端的優勢協同。AI-CPS OS形成的數字化+智慧化力量與行業、企業及個人三個層面的交叉，形成了領導力模式，使數字化融入到領導者所在企業與領導方式的核心位置：

1. 精細：這種力量能夠使人在更加真實、細緻的層面觀察與感知現實世界和數字化世界正在發生的一切，進而理解和更加精細地進行產品個性化控制、微觀業務場景事件和結果控制。

2. 智慧：模型隨著時間（資料）的變化而變化，整個系統就具備了智慧（自學習）的能力。

3. 高效：企業需要建立實時或者準實時的資料採集傳輸、模型預測和響應決策能力，這樣智慧就從批量性、階段性的行為變成一個可以實時觸達的行為。

4. 不確定性：數字化變更顛覆和改變了領導者曾經仰仗的思維方式、結構和實踐經驗，其結果就是形成了複合不確定性這種顛覆性力量。主要的不確定性蘊含於三個領域：技術、文化、制度。

5. 邊界模糊：數字世界與現實世界的不斷融合成CPS不僅讓人們所知行業的核心產品、經濟學定理和可能性都產生了變化，還模糊了不同行業間的界限。這種效應正在向生態系統、企業、客戶、產品快速蔓延。

AI-CPS OS形成的數字化+智慧化力量通過三個方式激發經濟增長：

1. 創造虛擬勞動力，承擔需要適應性和敏捷性的複雜任務，即“智慧自動化”，以區別於傳統的自動化解決方案；

2. 對現有勞動力和實物資產進行有利的補充和提升，提高資本效率；

3. 人工智慧的普及，將推動多行業的相關創新，開闢嶄新的經濟增長空間。

給決策制定者和商業領袖的建議：

1. 超越自動化，開啟新創新模式：利用具有自主學習和自我控制能力的動態機器智慧，為企業創造新商機；

2. 迎接新一代資訊科技，迎接人工智慧：無縫整合人類智慧與機器智慧，重新

   評估未來的知識和技能型別；

3. 制定道德規範：切實為人工智慧生態系統制定道德準則，並在智慧機器的開

   發過程中確定更加明晰的標準和最佳實踐；

4. 重視再分配效應：對人工智慧可能帶來的衝擊做好準備，制定戰略幫助面臨

   較高失業風險的人群；

5. 開發數字化+智慧化企業所需新能力：員工團隊需要積極掌握判斷、溝通及想象力和創造力等人類所特有的重要能力。對於中國企業來說，創造兼具包容性和多樣性的文化也非常重要。

子曰：“君子和而不同，小人同而不和。”  《論語·子路》雲端計算、大資料、物聯網、區塊鏈和 人工智慧，像君子一般融合，一起體現科技就是生產力。

如果說上一次哥倫布地理大發現，擴充的是人類的物理空間。那麼這一次地理大發現，擴充的就是人們的數字空間。在數學空間，建立新的商業文明，從而發現新的創富模式，為人類社會帶來新的財富空間。雲端計算，大資料、物聯網和區塊鏈，是進入這個數字空間的船，而人工智慧就是那船上的帆，哥倫布之帆！

新一代技術+商業的人工智慧賽博物理作業系統AI-CPS OS作為新一輪產業變革的核心驅動力，將進一步釋放歷次科技革命和產業變革積蓄的巨大能量，並創造新的強大引擎。重構生產、分配、交換、消費等經濟活動各環節，形成從巨集觀到微觀各領域的智慧化新需求，催生新技術、新產品、新產業、新業態、新模式。引發經濟結構重大變革，深刻改變人類生產生活方式和思維模式，實現社會生產力的整體躍升。

產業智慧官  AI-CPS

用“人工智慧賽博物理作業系統”（新一代技術+商業作業系統“AI-CPS OS”：雲端計算+大資料+物聯網+區塊鏈+人工智慧），在場景中構建狀態感知-實時分析-自主決策-精準執行-學習提升的認知計算和機器智慧；實現產業轉型升級、DT驅動業務、價值創新創造的產業互聯生態鏈。

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新技術：“雲端計算”、“大資料”、“物聯網”、“區塊鏈”、“人工智慧”；新產業：“智慧製造”、“智慧農業”、“智慧金融”、“智慧零售”、“智慧城市”、“智慧駕駛”；新模式：“財富空間”、“特色小鎮”、“賽博物理”、“供應鏈金融”。

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