在当今数字化时代的洪流中，中国智能制造数字化转型大会的召开犹如一盏明灯，照亮了制造业前行的道路。此次大会发布的《2024 智能制造产业高端化、智能化、绿色化发展蓝皮书》，更是为制造业的未来发展绘制了一幅宏伟蓝图。

当下炙手可热的工业互联网（IIoT），让不少公司趋之若鹜，也让不少公司绕了弯路。
　　GEPredix独立运营之后，仍在不断调整战略，新发布的私有化部署产品尚缺乏实际客户案例。颇有德国版Predix风范的工业互联网平台Axoom，在刚刚过去的7月意外被其富爸爸卖给别家，掀起业内不小的波澜。

近年来，制造业面临着新一轮危机，一方面人力和材料成本持续上涨，增加了工厂的生产成本。另一方面，产品的更新越来越快，库存很有可能引发更大的风险。因此制造业需要一种全新的模式，而最新提出的工业4.0模式，正是针对当前制造业的困境而生。
　　自金融危机以来，全球各国对制造业的重视上升了一个层次。制造业是每一个发达经济体的经济支柱，包括生产加工、农产品和石油天然气等，正是这些制造业的繁荣发展，进而有了运输、电商等服务业。
　　过去，制造业经济了三次重要的革命性改变。第一次工业革命始于英国，蒸气动力推动了生产力和生产模式的阶段性转变，然后，第二次工业革命是以电力为基础的变革，而第三次是一场无声的信息技术革命。而今天，人们正在经历第四次工作革命。
　　第四次工业革命也是就工业4.0，是关于物理与数字、虚拟世界融合的话题，代表过去两百多年来的重大结构性变化。生产的效率将提升到一个全新的水平，不需要太多的人力劳动，而是使用机器自动化并实现更高的价值转换。

随着新一代信息技术在工业领域的应用，例如物联网、大数据、人工智能等技术，将与先进的自动化生产技术结合，形成了一个信息物理系统，虚拟计算和现实设施连接是一个重要的趋势，能有效提升生产线的效率，从而实现透明化的制造管理。这也就是业内所说的工业4.0模式，正在给传统制造业带来全面的变革。
　　在工业4.0的实施过程中，边缘计算设备将会大幅增长，来自终端的智能化将帮助工厂处理掉一些过去不能解决的问题。例如数据的整理、保存和快速分析判断。这种方式可以加快处理速度并增强数据分析的能力，从而满足工业用户对于时效性的需求。
　　不过，边缘计算设施的使用也将可能面临更多的安全性问题，用户可能遇上前所未能的新安全漏洞。因为，这些过去可能是完全隔离的系统，如今都连接到网络上，有可能面临被盗用或者篡改的风险，并引发更大的灾难性事件，例如被勒索软件攻击。

信息技术研究和顾问公司Gartner于近期开展的一项调查显示，目前使用人工智能（AI）或机器学习（ML）的企业机构中，平均有四个己部署的人工智能/机器学习项目。其中59%的受访者表示，他们已经部署了人工智能。
　　Gartner于2018年12月以在线调查的方式对106位Gartner研究圈（Gartner Research Circle）成员开展了“人工智能与机器学习发展战略”研究。Gartner研究圈是一个由Gartner管理的专家组，该小组由IT和IT/业务专业人士组成。“人工智能与机器学习发展战略”研究的参与者需要具备当前或计划在其所在企业机构部署的机器学习或人工智能的业务和技术知识。
　　Gartner研究副总裁Jim Hare表示：“今年人工智能的采纳速度明显加快。人工智能项目数量的增加意味着企业机构可能需要通过内部重组来保证人工智能项目获得相应的人员和资金。最好的方法是建立一个人工智能卓越中心（AI Center of Excellence）来最有效地分配技能、获得资金、设置优先级别和分享最佳实践。”

智能工厂作为工业智能化发展的重要实践模式，已经引发行业的广泛关注。到底什么是智能工厂？智能工厂的核心架构是怎样的？能为企业的转型提供哪些支撑？这都是企业比较关心的话题。