最近关于制造业的热门话题，或许就是围绕特朗普上台后，美国企业是否回归美国本土制造的争议和讨论。事实上，这对长期以来依赖来自美国订单的部分中国制造业企业来说，倘若包括苹果、通用电气这样的制造业订单大幅减少，如何应对此次「巨变」后的阵痛，从而真正实现自身的转型，成为摆在当下中国制造业企业面前的一个巨大难题。
而另一个与制造业相关的热门话题则是：上周在阿里云云栖大会的广东分会上，作为国内公共云领域巨头的阿里云，向制造业企业伸出了橄榄枝——包括提供更具性价比的公共云计算能力，还将在混合云领域加快推进速度，同时也会在人工智能领域探索更多可能性。
上述两则新闻放在一起看颇有意思，一方面是外部市场变化的倒逼，另一方面则是新技术带来的产业转型可能性。倘若前者还存在一种或多种可变的可能，那么后者则是不变的事实——只有拥抱云计算、人工智能这样的新技术，让数据智能逐步成为制造业企业发展的新动能，才能真正实现制造业的转型升级。
理解制造业转型发展的三个维度
不管是德国的「工业 4.0」，还是中国的「中国制造 2025」，这些国家级的制造业发展规划都对制造业做了三个维度的区分：
1. 市场销售层面：通过新技术更好地连接企业和客户，技术听到客户的心声；
2. 生产制造层面：通过新技术让生产制造更有效率，包括供应链体系、生产计划、车间厂房管理等等；
3. 物流层面：通过新技术加快产品的流通速度，让产品更快地传递到客户手上。
以上三个维度里，市场销售和物流层面在过去几年都有不小的发展。比如市场层面，基于电子商务的普及，越来越多的企业步入在线销售领域，通过互联网这个平台，企业不仅能够更好地触达消费者，了解他们的需求，还能进一步扩大销售额，这个趋势可以从历年天猫双十一活动强势增长中可见一斑：
在物流层面，借助电商业务（B2C、B2B）带来的辐射效应，中国物流市场的发展速度和市场规模增长迅速，下图的数字来自德勤研究出品的 2015 年中国物流产业投资促进报告：
但在生产制造层面，中国企业所面临的问题非常多，比如长期以来依赖国外订单，成为国外公司的代工厂商，由此造成了产品单一的后果在瞬息万变的国际市场竞争中毫无竞争力；再比如部分制造业企业有着「天然般的人力资源密集」爱好，这在中国劳动力成本上升的大背景下，这些企业的经营状况面临巨大困难。
这也就不难理解，2014年 12 月，「中国制造 2015」的概念首次提出，3 个月后的全国两会上，《政府工作报告》中不仅对这个概念进行了详细的解读，还特别将「智能制造」作为五大工程的重中之重提出来。换句话说，智能制造瞄准了当下制造业生产制造层面的各个环节，通过大数据、云计算以及人工智能领域的单点突破、多点融合的机制，真正改变中国制造业生产制造落后的局面。
让数据流动起来
制造业的种类千差万别，企业规模也大小不同，但贯穿这些企业生产——销售——物流的核心要素都一样：数据。
马云曾在多个场合强调「数据会成为 21 世纪的新能源」，这句话不仅适用于以数据起家的互联网企业，也适用于作为传统企业的制造业企业。以产品生产环节为例 ，倘若能将生产线上的每个产品数字化，从原材料环节到加工生产环节再到质检环节以及流动环节的所有数据放在一个平台，再结合随后的市场销售数据，就能够让企业真正了解一款产品生产、流动、销售的每个环节，从而为提升产品体验提供了足够的参考数据。
不过，绝大多数制造业企业并不具备这样的数据整合能力或者不愿意花费巨大的人力、财力成本去完成整个工厂的数据整合和分析，这也给了包括阿里云在内的云计算厂商切入这个市场的重要契机。
其一，针对大企业的单点突破。大型制造业企业拥有良好的 IT 发展基础，因此能够认识到云计算、大数据对于企业发展的积极影响。以全球硅片产能最大的企业协鑫集团为例，在阿里云人工智能、大数据相关技术的辅助下，整个生产过程中的各个环节实现了数据化、智能化的分析，这也为生产中的良品率判断提供了重要的参考依据。要知道光伏产业良品率每提高千分之一点，就可以节省上千万的生产成本。
其二，与制造行业基础服务商结盟。此次云栖大会上，国内数控系统领域领军企业华中数控宣布与阿里云达成合作，双方将共同探索构建基于工业云的大数据智能应用平台，这个平台未来将承担数控加工设备的租赁、资源共享、数控操作人才服务等多个产品模块。换句话说，中小制造企业再也不必重金采购数控设备、招募人才了，在这朵「工业云」的帮助下，可以快速开展业务。
其三，真正打通制造业的整个产业链。如上文所言，制造业产业转型的三个维度中，制造仅仅是其中的一个维度，而市场和物流同样不可忽视。就目前来看，基于淘宝、天猫、阿里巴巴B2B业务以及菜鸟物流的布局，再加上阿里云此次发布的制造业发展规划，阿里巴巴事实上具备了打通制造业整个产业链的基础，这也印证了马云所强调的「新制造、新销售、新技术」的产业论断。
人工智能+云+制造业=？
正如上文所言，从生产、流通到销售，制造业的发展越来越趋于数据化，而基于数据的决策，则为人工智能提供了用武之地。阿里云副总裁喻思成也明确表示：阿里云 ET （阿里云的人工智能平台）下一步将应用到制造业中，用大数据 AI 技术协助企业分析生产过程中的全链路数据，实现生产效率提高、库存周转率提高、设备使用效率提升等目标。
这也是人工智能带给制造业的巨大想象空间。在市场销售层面，基于对 B2C、B2B 海量的交易数据的计算和分析，可以帮助企业制定自动化、智能化的生产计划；在生产制造层面，通过对产品数据、生产设备数据的实施收集、分析，自动化诊断产品良品率、远程检测设备寿命；在产品流通层面，大量传感器所采集的流通数据可以让企业的生产决策、市场计划实现自动化、智能化。
事实上，阿里云今年在人工智能领域已经有不少积极探索。产品层面，从小 AI 机器人预测「我是歌手」冠军归属到进化版的 ET 发布，以及淘宝 Chatbot 客服机器人，在十月杭州的云栖大会上，阿里云的人工智能更进一步——参与到杭州政府的项目中，共同研发杭州城市数据大脑。技术层面，来自阿里云语音团队的最新数字显示，该团队在深度学习改进的LC-BlSTM 模型上取得突破，使得在线语音识别的解码速度提升了 3 倍，从而改变了过去只能离线语音识别的应用困境。
当下，基于深度学习的语音识别、图像识别、自然语言交互在内的各项技术模块都在逐步云端化，包括阿里云在内的云计算厂商正在将技术和运营实践开放给更多的个人开发者、大小企业等。这些来自不同领域的人工智能实践经验和技术突破，会带给制造业怎样的惊喜，十分令人期待。
而两个预测数据也进一步佐证了「人工智能+制造业」的巨大市场空间：波士顿咨询的一份名为《工业4.0——未来生产力和制造业发展前景》的报告中明确指出，以云计算、大数据分析为代表的新技术将为中国制造业的生产效率带来 15%—25% 的提升，额外创造附加值4— 6万亿元。另一个来自中国电子学会副理事长兼秘书长徐晓兰的数字则显示，2015年中国智能制造产业销售收入已经突破到了1万亿元。
全球范围来看，制造业依然是国家竞争的核心战场。从德国的「工业 4.0」到中国的「中国制造 2025」以及新一届美国政府对于制造业回流的推动，新一轮制造业的竞争悄然启动。但与之前所不同的是，人工智能、云计算、大数据如何与制造业融合将成为左右此次竞争的重要要素。
对于中国制造业而言，新挑战也带来新的发展机遇。除了正在蓬勃发展的国内电子商务市场和流通市场，云计算领域的阿里云已经连续第六个季度增幅领跑全球，并持续在人工智能领域以及海外市场持续发力，所有这些都构成了中国制造业产业升级的巨大利好，接下来，我们有理由期待中国从「制造大国」真正跨入「制造强国」。
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