在家電領域，海爾、美的等企業開始積極布局構建智能家居生態系統，搶占互聯網經濟的發展先機。

中國智能制造產業發展預測及相關意見
　　一、家電、汽車領域具有產品直接面向消費者的先天優勢，互聯網化、智能化程度將逐漸提升

　　隨著互聯網技術及理念的加快滲透，企業價值鏈呈現出逆向互聯網化的趨勢，從消費者開始，到廣告營銷、零售、批發和分銷，再到生產制造，一直追溯到上游原材料和生產裝備。汽車、家電領域的產品直接面向最終消費者，通過互聯網技術及理念對行業進行升級改造具有先天優勢，互聯網化、智能化程度將逐漸提升。在汽車領域，百度已經實現無人駕駛汽車從研發到半封閉試驗與開放式高速測試，并有望在公共服務領域率先投入使用。在家電領域，海爾、美的等企業開始積極布局構建智能家居生態系統，搶占互聯網經濟的發展先機。

　　二、智能制造發展是一項復雜的系統性工程，企業間兼并與合作將更為活躍

　　智能制造發展具有復雜性、系統性，涉及研發設計、生產制造、倉儲物流、市場營銷、售后服務、信息咨詢等各個價值鏈環節，涉及執行設備層、控制層、管理層、企業層、云服務層、網絡層等企業系統架構，需要進行橫向集成、縱向集成和端到端集成，單個企業很難滿足智能制造發展的需要。智能制造各領域企業間趨向于開展資本并購或戰略合作，實施開放式合作和協同創新，促進各類要素資源整合，推進前沿技術研發及創新成果轉化。

　　三、隨著計算成本的下降以及云計算的大規模發展，人工智能應用場景將更為廣泛

　　前瞻產業研究院《中國智能制造裝備行業市場調研與投資預測分析報告》當前，人工智能以特定應用領域為主，實現了生物識別分析、智能算法等，而未來隨著運算能力、數據量的大幅提升，機器智能將從感知、記憶和存儲向認知與學習、決策與執行甚至獨立意識與創新創造進階。一是根據摩爾定律，當價格不變時，集成電路上可容納的晶體管數目約每隔18個月便會增加一倍，性能也將提升一倍。芯片本身運算性能提升、單位運算成本指數級下降為人工智能加速發展提供可能。二是云計算技術的發展解決了傳統串行架構不能同時處理多條并行數據的問題，提高了單位時間內的運算速度，進而為機器智能進階提供了必要條件。三是移動互聯網時代，數據量呈現指數級增長，為利用大數據進行深度學習提供了可能，在大數據的支撐下，人工智能應用也將變得更加廣泛。

　　思考與建議

　　一、做好頂層設計，完善相關領域標準及基礎

　　加強統籌規劃，積極推進智能制造分行業、分領域相關規劃政策的盡快出臺。分行業開展智能制造系統架構、參考模型、硬件設備等方面標準的研制，制定重點行業的智能制造標準化戰略和標準化路線圖。加快寬帶網絡演進升級，推動下一代互聯網與移動互聯、物聯網、云計算融合發展，加強對智能制造裝備的研發，提高自主可控能力。

　　二、擴寬資金渠道，促進核心技術研發及應用

　　充分提升財政資金的使用效率，利用工業轉型升級專項、智能制造專項等現有資金渠道，加快核心關鍵信息技術研發和產業化，促進工業機器人、數控機床、工控系統等領域核心技術研發及推廣應用。發揮財政專項杠桿作用，吸收社會資金，研究探索投資基金市場化運行機制，重點關注支撐工業體系智能制造的軟硬件一體化系統解決方案。

　　三、依托相關聯盟，分行業打造試點示范工程

　　在行業主管部門的指導下，充分發揮相關行業聯盟優勢，整合運用政、產、學、研、用等多方資源，提供需求調研、趨勢分析、產用對接、專業培訓、信息咨詢等共性支持和服務，提升公共服務水平。圍繞鋼鐵、石化、電子、汽車、家電、裝備制造等重點行業，開展智能制造優秀試點示范，充分發揮示范帶動效應，并培育發展一批行業系統解決方案提供商，打造系統化、市場化、可持續發展的智能制造體系。