德勤中國最新發布的《中國智造，行穩致遠——2018中國智能制造報告》通過對150余家生產型和技術服務型的大中型企業的調研結果，總結發現中國制造業目前已在智能制造方面取得顯著成效，進入高速成長期。企業數字化能力素質顯著提升，大部分企業正致力于數據縱向集成。財務方面，智能制造對企業的利潤貢獻率大幅增加，利潤貢獻率超過50%的企業占比從2013年的14%增至2017年的33%，而大部分受訪企業其智能制造業務的利潤貢獻率在11-30%的區間，而利潤來源則包括生產過程增效和產品服務價值提升。
? ? ? ?此外，中國已連續六年為工業機器人第一消費國。IFR數據顯示，中國工業機器人市場規模在2017年高達42億美元，全球占比27%，預計2020年將擴大至59億美元，國內機器人銷量將增至23.8萬臺，未來三年的復合年均增長率高達22%。德勤預計，汽車、高端裝備制造和電子電器行業依然是工業機器人的主要用戶。

德勤中國制造行業主管合伙人董偉龍表示：“智能制造是新一代信息技術，貫穿設計、生產、管理、服務等制造活動環節，是由物聯網系統支撐的智能產品、智能生產和智能服務。如今，發達國家紛紛加大制造業回流力度，提升制造業在國民經濟中的戰略地位，智能制造已成為全球價值鏈重構的關鍵選項。亞洲作為全球制造業的重要區域，也在積極部署制造業自動化、智能化。中國作為亞洲智能化轉型的重要力量，在政府政策支持下，通過加強行業的頂層設計，開展試點示范、標準體系建設和培育系統解決方案供應商等方式，在智能制造領域的發展取得了顯著成效，預計將繼續迅速成長?！?/p>

隨著中國兩化融合、智能工廠和工業物聯網建設多項舉措推進，制造型企業素質顯著提升，而企業數字化能力素質體現在其利用數據指導生產以及系統自優化的能力上。德勤調研顯示，大部分中國企業目前已完成計算機化階段，能夠通過計算化高效處理重復性工作，并實現高精度、低成本制造，但不同的信息技術系統在企業內部仍屬于獨立運作，很多設備并不具備數字接口。受訪企業中有四成處于連接階段，它們以相互關聯的環節取代獨立運作的信息技術，操作技術系統的各部分實現了連通性和互操作性，但依舊未能達到信息技術層面與操作技術層面的完全整合。

盡管如此，由于中國的人口數量和設備數量龐大，中國企業在獲取數據方面具有天然的獨特優勢，能夠為人工智能背后的機器學習技術發展提供有力支持。德勤調查發現，逾半數受訪企業已經在制造和管理流程運用到人工智能，另有46%的受訪企業已經或計劃在產品和服務領域部署人工智能。此外，相對歐美企業，中國制造企業的硬件設備和廠房普遍較新，更容易實現設備連接和廠房改造。

此外，此次調研的受訪企業認為，中國工業企業智能制造五大部署重點依次為：數字化工廠、設備及用戶價值深挖、工業物聯網、重構商業模式以及人工智能。

其中，數字化工廠和設備及用戶價值深挖是大部分企業（即六成以上）認為最首要的部署重點。智能制造是以制造環節的智能化為核心，以端對端數據流為基礎，以數字作為核心驅動，因此數字化工廠被企業列為智能制造部署的首要任務。目前，中國企業在數字化工廠部署普遍以打通生產到執行的數據流為主要任務，而產品數據流和供應鏈數據流也有明顯的提升空間。就設備和用戶價值深度挖掘而言，百分之六十二的受訪企業表示，現正積極部署設備和用戶價值深度挖掘，其中41%的企業側重設備價值挖掘，21%的企業側重用戶價值挖掘。用戶價值進行深度挖掘中以C2M（客戶到制造）最受矚目，它體現了定制化生產的特性，使制造商直接面對用戶，以滿足用戶個性化需求；同時通過減少中間環節降低成本，提升效率。

在技術應用方面，德勤中國風險咨詢合伙人沈斌補充道：“雖然人工智能已迅速滲透制造業等各個行業，但仍處于發展早期，技術突破和商業論證需要更長的時間。而且，人工智能應用環境和基礎設施的完善程度、信息和安全法規、自身能力都成為企業面臨的主要挑戰。調研結果亦顯示，中國的制造企業在云部署的積極性仍然偏低，有53%的受訪企業尚未部署工業云?！钡虑诮ㄗh企業應審視現有商業模式，并發掘其他可行的商業模式，在這基礎上制定云部署戰略，進行商業論證和自身能力評估。企業還需要充分考慮人力資源和企業自身的數字化程度如何與云部署互相配合。

董偉龍總結道：“智能制造不僅能夠幫助制造企業實現降本增效，也賦予企業重新思考價值定位和重構商業模式的契機。然而，重構商業模式是一項復雜艱巨的工程。德勤建議企業可從商業模式優化、創新管理以及云部署入手，支持企業建構并提升能力，及時把握全球智能制造浪潮中的龐大商機?！?/p>