【AI-CPS】【智能制造】智能装备 ── 强化工业基础能力
“中国制造2025”要抓住智能装备和智能产品的研发和生产，通过高档数字机床、工业机器人等智能制造装备和智能化生产建材，加快可穿戴产品、智能家电、服务机器人等智能化产品的研发和产业化，大力推进制造过程的智能化。
——工业和信息化部部长 苗圩
发展智能制造对于中国制造业乃至中国经济的重要性不言而喻，先进制造业全媒体作为深耕制造业领域的专业媒体，长期关注智能制造发展，助力中国制造转型升级，努力做“中国制造2025”的推动者。先进制造业全媒体陆续推出智能制造专题，试图从智能制造产业链、智能工厂、智能装备、智能产品、智能服务、产业变革模式、产业集群发展等方面，全面深度地剖析智能制造的发展，以期勾勒智能制造的全貌，请持续关注先进制造业公众号（amdaily）或先进制造业网站（www.amdaily.com）。
智能制造专题第三期：智能装备 ── 强化工业基础能力，主要从智能装备的整体发展和关键产业的应用角度剖析装备制造的发展。
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专题|智能制造 ── 引领新一轮制造业革命（产业链篇）
专题|智能制造的主线——智能生产（工厂/车间数字化）
装备制造业是国之重器，是制造业的基石，在推动《中国制造2025》实施、实现中国制造由大到强的转变中肩负重要使命。在“中国制造2025”中，智能生产是“智能制造工程”的主战场；生产模式变革是“制造业服务化行动计划”的主战场，而智能装备则是“高端装备创新工程”的主战场。随着智能制造领域政策密集出台，我国制造业向智能制造方向转型已是大势所趋，主动拥抱智能制造，并开始大量应用云计算、大数据、机器人等相关技术。
一、智能装备产业的总体结构
《智能制造装备产业“十二五”发展规划》将智能制造装备定义为：具有感知、决策、执行功能的各类制造装备的统称。它是先进制造技术、信息技术和智能技术的集成和深度融合。智能制造装备主要包括智能控制系统、自动化成套生产线、智能仪器仪表、高档数控机床、工业机器人等。
智能制造装备产业的核心能力主要体现在关键机车零部件、智能仪表和控制系统、数控机床与基础制造装备、智能专用装备等四大领域。
我国重点推进高档数控机床与基础制造装备，自动化成套生产线，智能控制系统，精密和智能仪器仪表与试验设备，关键基础零部件、元器件及通用部件，智能专用装备的发展，实现生产过程自动化、智能化、精密化、绿色化，带动工业整体技术水平的提升。
二、智能装备产业发展概况
总体而言，我国高端装备制造业已初具规模，除了在航空、造船、汽车、轨道交通等领域取得巨大成绩之外，还逐渐形成了以北京、天津、山东、上海、江苏、浙江、广州、珠海、深圳、长沙、武汉、西安、成都、重庆为中心的多个制造业核心区域。但与发达国家相比，我国智能装备制造业技术水平仍存在差距，尤其在关键零部件如伺服电机、精密减速机、机器人控制器等方面的核心技术积累和自主生产能力较弱。关键零部件产业被国外厂商把持使得零部件价格居高不下，提高了国内自动化单元产品和自动化设备的生产成本，削弱了国内厂商的综合竞争力。
近年来，我国出台了一系列旨在促进智能制造发展的文件和措施，为智能制造发展和制造业转型升级创造了宽松良好的政策环境。工信部发布的《智能制造发展规划(2016-2020年)》提出，到2020年，研制60种以上智能制造关键技术装备，达到国际同类产品水平，国内市场满足率超过50%。《智能制造工程实施指南(2016-2020)》等产业扶持政策陆续颁布，推动产业加速发展。
图：2017《中国装备制造业100强》
资料来源：前瞻产业研究院整理
从智能装备行业的企业竞争格局来看，2017《中国装备制造业100强》上榜企业整体趋稳向好。轨道交通装备、增材制造、通用航空等将成为新增长亮点，汽车工业保持平稳增长，机械工业运行延续分化走势，船舶工业将逐渐好转，智能制造加速发展，高端装备创新发展。整体来看，2017年我国装备制造业工业增加值增速在7%左右，盈利能力与上年相比有了全面改善，但在营业收入利润率、人均净利润方面都处于劣势，与总体水平还有很大差距。
2010-2020年中国智能制造装备产业销售规模增长趋势如下：
三、智能装备关键领域发展
1关键基础零部件关键基础零部件一向被视为中国制造业“软肋”，长期依赖进口。新中国成立第一个30年和改革开放后的第二个30年，中国制造业走的一直是以“整机带动零部件”发展的道路，推动了中国制造业“从无到有”、“从小到大”发展，但在这个思想指导下，规模发展起来了，基础技术和基础零部件发展并没有被带动起来。在第三个30年，中国制造业要“由大变强”，进入世界制造业前列，必须把制造基础技术和关键基础零部件的发展放到更为突出的位置。
一个个超大、超重、超宽、超高的重大技术装备被研制出来，鼓舞着国人的信心，但超精、超微产品却时时困扰着中国装备制造业。
“当我们把一个个引以为豪的装备拆解开来，越往下拆，发现的问题就越多。”机械工业信息研究院副院长石勇说，“以工业机器人为例，机器人的关节用RV减速机，90%以上被日本帝人精机公司垄断。有人讲，日本人说跪，全球机器人没有几个能站着……”
很多关键基础零部件，我国无力自主研发，技术掌握在发达国家企业手中，特别是运动部件，如阀门、伺服电机、发动机、减速机、自动变速箱几乎全部依赖进口。因此，关键基础零部件成为欧美企业最大的竞争优势，中国厂家只能花高价进口，一台整机的大部分利润被别人拿走，我们的企业仅仅挣一点辛苦钱。利用关键基础零部件卡我国企业的“脖子”，便成为国外企业限制中国制造业发展的重要手段。
以工业机器人为例，中国2014年就成为世界第一大工业机器人应用市场，但是大部分整机需要进口，少部分自己研发制造的成品，其中关键零部件也是国外产品，一台整机90%以上的利润被国外零部件企业拿走。
实现中国制造的由大变强，必须切实解决长期困扰我们的关键基础零部件空心化问题，这一问题已经迫在眉睫。
不过近年来，国家出台《工业强基工程实施指南（2016-2020 年）》等相关政策，开展工业强基专项行动，加强“四基”（核心基础零部件(元器件)、关键基础材料、先进基础工艺和产业技术基础创新能力）建设。加强应用牵引、平台支撑、重点突破，攻克一批先进基础工艺，解决重点产业发展的“卡脖子”问题。推动企业协同创新，提高核心基础零部件的产品性能和关键基础材料的制备水平，提高重点行业产品的性能稳定性、质量可靠性和环境适应性，形成整机牵引和基础支撑协调发展的产业格局。
制造业竞争越来越表现为精尖技术的竞争。在关键基础零部件上抢占技术高地，打破国外企业的垄断，必定会大大提升我国制造业的整体竞争实力。因此，我们在鼓励国企技术攻关的同时，也要注重利用多种政策、措施激发更多民企潜在的、巨大的创新能量
2工业机器人政策红利
在《中国制造2025》规划中，机器人与高档数控机床被列为政府需大力推动实现突破发展的十大重点领域。2016年工业和信息化部、国家发改委、财政部联合发布了《机器人产业发展规划（2016-2020年）》。《规划》针对我国机器人产业现状，目标为经过五年的努力，形成较为完善的机器人产业体系。技术创新能力和国际竞争能力明显增强，产品性能和质量达到国际同类水平，关键零部件取得重大突破，基本满足市场需求。同时，《规划》提出到2020年，我国自主品牌工业机器人年产量达到10万台，六轴及以上工业机器人年产量达到5万台以上；工业机器人速度、载荷、精度、自重比等主要技术指标达到国外同类产品水平，平均无故障时间（MTBF）达到8万小时；机器人用精密减速器、伺服电机及驱动器、控制器的性能、精度、可靠性达到国外同类产品水平，在六轴及以上工业机器人中实现批量应用，市场占有率达到50%以上；完成30个以上典型领域机器人综合应用解决方案，并形成相应的标准和规范，实现机器人在重点行业的规模化应用，机器人密度达到150以上。
同时，环渤海、长三角、珠三角等地区也纷纷出台相应政策支持机器人产业发展。
产业现状
自2013年以来，中国已成为全球最大的机器人市场。尽管销售额一直维持在较高水平，但中国去年的机器人销售量仍增长了30%。据国际机器人联合会 (IFR) 预测，到2019年，中国的机器人市场将占据全球市场需求量的40%。尽管如此，我国的机器人密度显著低于韩国、日本、德国、美国等国家，机器人的渗透率还处于较低水平。
图：机器人市场份额趋势图
来源：IFR-STM访谈和分析
根据中国工业和信息化部的调查，中国国内机器人公司的数量从2012年的不足300家猛增至2016年的约3,400家。但其中只有27家是在中国有生产基地并真正具备竞争力的公司。
图：中国国内机器人公司分布金字塔
来源：MIIT、STM访谈和分析
外国制造商依然占据中国市场机器人销量的约70%。尽管基数较低，但本地机器人生产商正在赶上。排名前七的国产机器人制造商去年的平均销售增长率为36.7%。中国市场排名前七的外国制造商去年的平均销售增长率为26.6%。
如果把目前市场分成四个体队，那第一梯队毫无疑问为机器人四大家族（ABB（Asea BrownBoveri Ltd）、库卡（KUKA）、发那科（FANUC）、安川电机（YASKAWA）），第二梯队为欧地希、松下、川崎重工等老牌企业，第三梯队为新松、广州数控、广州起凡等国内较为知名的机器人厂商。
产业链方面，工业机器人行业按产业链分为上游、中游和下游。上游生产核心零部件：包括减速器、伺服系统、控制器；中游是本体生产商，包括工业机器人本体。下游是系统集成商，包括单项系统集成商、综合系统集成商。
减速器：中国的工业机器人用精密减速器研究开始较晚，技术不成熟，形成了精密减速器不能自给自足的局面，严重依赖进口。对于高精度机器人减速器，日本具备绝对领先优势，目前全球机器人行业75%的精密减速机被日本的Nabtesco和HarmonicDrive两家垄断。
伺服电机：目前国内高端市场主要被国外名企占据，主要来自日本和欧美，未来国产替代空间大。目前国外品牌占据了中国交流伺服市场近80%的市场份额，主要来自日本和欧美。其中，日系产品以约50%的市场份额居首，其著名品牌包括松下、三菱电机、安川、三洋、富士等，其产品特点是技术和性能水平比较符合中国用户的需求，以良好的性价比和较高的可靠性获得了稳定且持续的客户源，在中小型OEM市场上尤其具有垄断优势。未来五年，我国伺服系统行业受益于产业升级的影响，将保持较快增长，国产替代空间还很大。
控制器：机器人控制器的软件部分是工业机器人的“心脏”， 是机器人产品中与国外产品差距最小的关键零部件。目前国外主流机器人厂商的控制器均为在通用的多轴运动控制器平台基础上进行自主研发，各品牌机器人均有自己的控制系统与之匹配。因此控制器的市场份额基本和机器人保持一致。经过多年的沉淀，国内机器人控制器所采用的硬件平台和国外产品相比并没有太大差距，差距主要体现在控制算法和二次开发平台的易用性方面。未来几年中国国产机器人将得到快速发展，国产机器人控制器应用市场面临较好的发展契机，尤其是在运动控制领域深耕多年的企业。
系统集成：集成系统的研发，是机器人产业链上利润最高也是技术门槛最高的环节，一般情况下，系统集成市场规模可达机器人本体市场规模的三倍。中国企业目前主要的竞争优势在系统集成方面，中国80%的机器人企业都集中在该领域，但是普遍规模较小，年产值不高。而且随着进入系统集成这个领域的门槛越来越低，企业与上下游议价能力较弱，毛利水平不高，竞争更为激烈。
《中国制造 2025》将“高档数控机床”列为未来十年制造业重点发展领域之一。国家制造强国建设战略咨询委员会发布的《<中国制造 2025>重点领域技术路线图》对未来十年我国高档数控机床的发展方向作出规划。未来十年，我国数控机床将重点针对航空航天装备、汽车、电子信息设备等产业发展的需要，开发高档数控机床、先进成形装备及成组工艺生产线。
数控机床作为工业的“工作母机”，是一个国家工业化水平和综合国力的综合表现，其水平代表了国家的制造能力。机床是用来制造机器的母机，这是机床区别于其他装备的重要特点，随着工业化的进程，制造业对工作母机提出了高速、精密、柔性制造的要求，机床也由普通的三轴联动的机床逐渐发展为高速精密复合加工、五轴联动加工中心等高档数控机床，实现了工件一次装卡中进行铣、钻、镗等多工序的加工，不仅加工精度高，同时由于快速移动和定位准确，提高了生产效率。
通过发展，我国形成了涵盖航空航天、汽车、高档机床等重点领域典型装备的十大标志性成果，基本代表了我国高档机床装备研发与应用的最高水平，先后为核电、大飞机等国家重大专项和新型战机、运载火箭等一批国家重点工程提供了关键制造装备，在多项关键技术和装备方面实现了突破，有力支撑和保障了国家安全。例如8万吨大型模锻压力机和万吨级铝板张力拉伸机等重型设备的成功研制，填补了国内航空领域大型关键重要件整体成形的技术空白；大型燃料贮箱成套焊接装备成功用于长征五号等新一代运载火箭的研制，在航天领域建立了首条采用国产加工中心和数控车削中心的示范生产线，已应用于新一代运载火箭、探月工程等100余种10000余件关键复杂零部件的加工，取得了显著的经济效益和社会效益。数控锻压成形装备的产业化成效显著，其中汽车大型覆盖件高效自动冲压生产线达到了国际领先水平，国内市场占有率超过70%，全球市场占有率超过30%。
中国二重8万吨级液压机
同时，机床主机平均无故障运行时间从500小时左右提升到1200小时左右，部分产品达到国际先进的2000小时水平。专项提出的“五轴联动机床用S形试件”标准通过国际标委会审定，实现了我国在高档数控机床国际标准领域“零”的突破。
虽然数控机床专项取得了一定的成就，但是随着国际机床市场和技术飞速发展，也要看到我们的高档数控机床产品在可靠性和精度保持性等方面还与国际先进水平有一定差距，同时我们与国外机床行业在网络化和智能化、成组连线和系统解决方案等方面有进一步拉大差距的风险。
图：近十年数控机床企业数量稳步增长，2014年达到1896家
来源：腾讯财经、九次方大数据
《<中国制造 2025>重点领域技术路线图》明确了高档数控机床未来发展目标，“到 2020 年，高档数控机床与基础制造装备国内市场占有率超过 70%，到 2025 年，高档数控机床与基础制造装备国内市场占有率超过 80%”。
近年来，我国数控机床行业出现了明显的供需矛盾，主要体现在低档数控机床的产能过剩和高档数控机床的供应不足而导致供给侧结构性失衡。 由于低档数控机床行业门槛低，进入企业多，且近几年低档数控机床市场有效需求不足，该领域已经出现产能过剩的现象；另一方面，随着国民经济的发展以及产业结构的升级， 高档数控机床的应用越加普及， 产品需求越来越大， 供给却难以满足需求。由于我国高档数控机床起步较晚，目前国产产能不能满足国内需求，国内大多数高档数控机床依赖进口。国产数控机床国内市场占有率相对较低，其中附加值较低的简单经济型数控机床占比较大。
作为制造业的基础，机床的不少核心零部件仍需依赖进口。即便在机床整机部分，也不乐观。在中国的机床进口国中，日本和德国占到56%左右。分产品来看，高端数控机床，日德占70%;钻攻中心，日本约占100%;卧式加工中心，日德占72%以上;立式加工中心，日德占64%左右;龙门加工中心，日德约占50%;卧式数控车床，日德占52%;立式数控车床，日德约占50%。
图：全国数控机床企业营收排行榜（统计时间2016年）
图：江苏是数控机床企业最多的省份
来源：腾讯财经、九次方大数据
中国作为制造业大国，市场需求巨大，吸引了大批国际品牌数控机床企业入驻抢占中国市场。 FANUC、 Brother 品牌的国际数控机床品牌具备先发优势，其技术水平较高、更具品牌知名度，在全球数控机床产业高端市场、中高端市场均有较高的市场份额。经过几十年的发展，不断自主研发和汲取国外经验，我国国产数控机床产业从无到有，市场不断壮大，近十年数控机床企业数量稳步增长，2014年达到1896家。
4海洋工程装备海洋工程装备和高技术船舶也是《中国制造2025》十大重点发展领域之一。2018年1月初，由工业和信息化部联合发展改革委、科技部、财政部、人民银行、国资委、银监会和国家海洋局组织编制的《海洋工程装备制造业持续健康发展行动计划（2017-2020年）》正式印发。
目前我国海工装备的国际市场份额，已从2010年的不足20%增长到35%，跃居世界首位。外商在中国投资的海洋工程装备项目主要集中在江苏、辽宁、山东、河北、浙江和广东6省。
我国正在大力推进南海开发进程以及海上丝绸之路建设，对海上基础设施建设、资源开发、空间开发等相关装备的需求将更为急迫，也对我国高端海洋装备的发展提出了更高的要求。
海工装备具有高技术含量、高投入、高风险的特征，设备的可靠性、安全性要求严格；设备成套性强；多品种、小批量；建造工艺要求高。对生产厂商的技术能力和资金实力要求非常高，行业进入壁垒高。在海洋工程装备制造的产业链各环节的价值增值分配比率从高到低依次为：研发设计、高端装备生产加工、工程装备服务、基础部件生产加工、原材料生产加工环节。
当前，全球海洋工程装备市场已经形成了“欧美设计、亚洲制造”的格局，国内企业在自主研发、设计等关键领域仍处于落后位置，国内企业尚未进入到海工装备产业链的上游位置。
目前全球海工装备市场已形成三层级梯队式竞争格局，欧美垄断了海工装备的研发、前期设计、工程总包以及关键设备供货，同时建造少量深水高技术装备。主要公司包括美国McDermott公司、法国Technip公司、意大利Saipem公司、和Subsea公司等。
亚洲国家主导装备制造领域，韩国和新加坡在高端海工装备模块建造与总装领域占据领先地位。其中，韩国垄断了钻井船市场，市场占有率达94%，在FPSO新建市场的占有率高达82%，新加坡在FPSO改装市场的份额也高达67%。
中国、阿联酋等位于第三梯队，具备一定的建造能力和研发设计能力。主要从事浅水装备的建造，开始进军深水装备建造领域，并从事装备的改装和修理，在自升式钻井平台和半潜式钻井平台建造领域占据主导地位，自升式钻井平台市场占有率77%。此外，随着深海油气新发现的增加和已发现的深海油气田投入开发，深海钻井平台将更加紧俏。
目前绝大部分海洋平台的概念设计、基础设计都来自国外设计公司，国内建造企业只承担一部分详细设计、生产设计任务，在系统研发方面没有取得实质进展；从核心技术来看，包括钻井包在内的核心设备和控制系统主要依赖进口，愈发成为国内企业的关键短板。海工装备整体本土化的配套率很低，总体装备国产率还不到30%。
近年来，国内海工装备企业可以自主建造新的产品，而且国内海工制造企业格局发生了新的改变、一批新的海工后起之秀在国内和国际舞台上崭露头角，中国的海工装备制造业发展不再仅由中船重工和中船集团所主导。
在国内海工装备竞争格局中，中远船务已经与中船重工同为主要生产企业。在海工辅助船方面，太平洋造船集团、中船集团和中船重工位列前三名；在设备改装方面，中远船务也和中船集团、中船重工齐头并进。中国海工装备制造业已经出现群雄并起的苗头。我国海工装备制造企业正逐渐走出国门，在世界海工装备制造市场占据一席之地。
图：海洋工程产业链涉及的主要公司
然而，产业链布局不完善及配套能力薄弱一直是我国海工装备业的软肋，国内企业想要克服这一短板，必须从市场需求出发，立足科技创新，加快产品结构调整，形成现代化的海工制造业体系。
总结智能装备产业的浪潮已到，传统制造业的升级空间巨大。未来，借助关键基础零部件、元器件、智能专用装备的发展，尤其在精密和智能仪器与试验设备领域，对涉及石油化工、生物医药、环境监测等产业发展需要，严格落实生产过程精密化、绿色化、自动化、智能化，带动工业整体技术水平的提升将成为企业获利最快、最正确途径之一。
注：数据来源于腾讯财经、IFR-STM、互联网周刊、前瞻网等，先进制造业综合报道，转载请注明出处。
人工智能赛博物理操作系统
AI-CPS OS
“人工智能赛博物理操作系统”（新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS”：云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能）分支用来的今天，企业领导者必须了解如何将“技术”全面渗入整个公司、产品等“商业”场景中，利用AI-CPS OS形成数字化+智能化力量，实现行业的重新布局、企业的重新构建和自我的焕然新生。
AI-CPS OS的真正价值并不来自构成技术或功能，而是要以一种传递独特竞争优势的方式将自动化+信息化、智造+产品+服务和数据+分析一体化，这种整合方式能够释放新的业务和运营模式。如果不能实现跨功能的更大规模融合，没有颠覆现状的意愿，这些将不可能实现。
领导者无法依靠某种单一战略方法来应对多维度的数字化变革。面对新一代技术+商业操作系统AI-CPS OS颠覆性的数字化+智能化力量，领导者必须在行业、企业与个人这三个层面都保持领先地位：
重新行业布局：你的世界观要怎样改变才算足够？你必须对行业典范进行怎样的反思？
重新构建企业：你的企业需要做出什么样的变化？你准备如何重新定义你的公司？
重新打造自己：你需要成为怎样的人？要重塑自己并在数字化+智能化时代保有领先地位，你必须如何去做？
AI-CPS OS是数字化智能化创新平台，设计思路是将大数据、物联网、区块链和人工智能等无缝整合在云端，可以帮助企业将创新成果融入自身业务体系，实现各个前沿技术在云端的优势协同。AI-CPS OS形成的数字化+智能化力量与行业、企业及个人三个层面的交叉，形成了领导力模式，使数字化融入到领导者所在企业与领导方式的核心位置：
精细：这种力量能够使人在更加真实、细致的层面观察与感知现实世界和数字化世界正在发生的一切，进而理解和更加精细地进行产品个性化控制、微观业务场景事件和结果控制。
智能：模型随着时间（数据）的变化而变化，整个系统就具备了智能（自学习）的能力。
高效：企业需要建立实时或者准实时的数据采集传输、模型预测和响应决策能力，这样智能就从批量性、阶段性的行为变成一个可以实时触达的行为。
不确定性：数字化变更颠覆和改变了领导者曾经仰仗的思维方式、结构和实践经验，其结果就是形成了复合不确定性这种颠覆性力量。主要的不确定性蕴含于三个领域：技术、文化、制度。
边界模糊：数字世界与现实世界的不断融合成CPS不仅让人们所知行业的核心产品、经济学定理和可能性都产生了变化，还模糊了不同行业间的界限。这种效应正在向生态系统、企业、客户、产品快速蔓延。
AI-CPS OS形成的数字化+智能化力量通过三个方式激发经济增长：
创造虚拟劳动力，承担需要适应性和敏捷性的复杂任务，即“智能自动化”，以区别于传统的自动化解决方案；
对现有劳动力和实物资产进行有利的补充和提升，提高资本效率；
人工智能的普及，将推动多行业的相关创新，开辟崭新的经济增长空间。
给决策制定者和商业领袖的建议：
超越自动化，开启新创新模式：利用具有自主学习和自我控制能力的动态机器智能，为企业创造新商机；
迎接新一代信息技术，迎接人工智能：无缝整合人类智慧与机器智能，重新
评估未来的知识和技能类型；
制定道德规范：切实为人工智能生态系统制定道德准则，并在智能机器的开
发过程中确定更加明晰的标准和最佳实践；
重视再分配效应：对人工智能可能带来的冲击做好准备，制定战略帮助面临
较高失业风险的人群；
开发数字化+智能化企业所需新能力：员工团队需要积极掌握判断、沟通及想象力和创造力等人类所特有的重要能力。对于中国企业来说，创造兼具包容性和多样性的文化也非常重要。
子曰：“君子和而不同，小人同而不和。” 《论语·子路》云计算、大数据、物联网、区块链和 人工智能，像君子一般融合，一起体现科技就是生产力。
如果说上一次哥伦布地理大发现，拓展的是人类的物理空间。那么这一次地理大发现，拓展的就是人们的数字空间。在数学空间，建立新的商业文明，从而发现新的创富模式，为人类社会带来新的财富空间。云计算，大数据、物联网和区块链，是进入这个数字空间的船，而人工智能就是那船上的帆，哥伦布之帆！
新一代技术+商业的人工智能赛博物理操作系统AI-CPS OS作为新一轮产业变革的核心驱动力，将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量，并创造新的强大引擎。重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节，形成从宏观到微观各领域的智能化新需求，催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式。引发经济结构重大变革，深刻改变人类生产生活方式和思维模式，实现社会生产力的整体跃升。
产业智能官 AI-CPS
用“人工智能赛博物理操作系统”（新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS”：云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能），在场景中构建状态感知-实时分析-自主决策-精准执行-学习提升的认知计算和机器智能；实现产业转型升级、DT驱动业务、价值创新创造的产业互联生态链。
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