智能制造研究分析范文

导语：如何才能写好一篇智能制造研究分析，这就需要搜集整理更多的资料和文献，欢迎阅读由公务员之家整理的十篇范文，供你借鉴。

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[关键词] 输变电工程；造价分析；智能平台；云计算

doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2017. 01. 047

[中图分类号] TM72；TP311.52 [文献标识码] A [文章编号] 1673 - 0194（2017）01- 0083- 02

0 引 言

造价分析作为电网企业开展工程投资造价总结与评价研究的基础性研究工作，已经在电网企业深化开展十余年，造价分析的信息化管控能力已经得到了显著的提升，为支撑造价分析与数据挖掘提供了良好的平台。同时，造价分析具有数据样本庞大、数据层次架构清晰的显著特点，为智能分析方法与技术应用提供了良好的平台。因此，结合现代化智能计算技术与手段，深入开展基于云计算的输变电工程造价智能分析平台设计与研究，具有一定的应用价值。

1 云计算的基本内涵及应用分析

云计算应用平台一般由数据资源池、服务器及客户端组成，其中数据资源池为云计算的主要功能对象，服务器为云计算开展支持系统，客户端是指终端用户的输入、输出设备，包括计算机、笔记本、智能手机、平板电脑等，用户通过互联网将个人的硬件设备与云平台连接并获取服务，形成系统的数据处理中心与组织架构。

随着近年来输变电工程造价分析工作的开展，已经形成了较为完备的数据分析系统，包括工程结算分析系统、材料价格分析系统、概预算评审系统、工程造价分析系统等各功能模块，同时形成了具有针对性的应用模型及计算处理工具，为造价智能分析云计算平台设计与应用提供了较好的支撑。

2 造价智能分析云计算平台架构设计研究

结合云计算的功能与特点，分析输变电工程造价管控数据域与方法域，可系统集成形成造价智能分析云计算平台，例如包括：数据统一规范化处理，为不同口径数据资源提供标准应用格式；数据智能统计与集成分类处理，为原始工程数据及现有数据库归集形成有序数据分析平台提供支撑；智能数据挖掘与计量分析处理，为不同功能目标全方位、多层次算法支撑；多维度造价查询与展示平台处理，为造价对比分析、波动分析、偏差分析、预测分析等功能需求提供快速展示支撑。

云计算平台结合功能需求可实现灵活拓展与高效计算，在造价智能分析处理过程中具有较强的适用性与可靠性，依托大数据分析与处理技术，基于现代化计算机处理手段，实现软件计算与硬件支撑的融合。

输变电工程造价智能分析云计算平台整体系统架构主要依托于高效集成服务器进行数据域处理，依托客户客户端进行集成展示，提供全方位的数据收集、数据传输、数据处理、数据统计、数据挖掘、数据计算、数据集成等功能需求，提高数据应用的效率与价值挖掘。

3 造价智能分析云计算平台应用分析

输变电工程造价基于建设全过程包括工程估算、初设概算、施工图预算、工程结算、竣工决算等不同口径、不同形式的数据样本，造价智能分析云计算平台需要从以下几个方面进行重点建设及研究。

3.1 重视大样本工程数据统一规范标准制定

工程投资分析数据具有庞大的样本量，平台构建必须重视数据统一规范标准制定，为数据收集与集成统计提供良好基础，同时为数据对比分析与挖掘计算提供快速检索与定位查询功能支撑。

3.2 重视数据域的拓展与集成计算

造价智能分析不仅是工程自身投资数据的统计与计算，还包括社会经济及市场发展数据、设备材料价格数据、人工机械成本数据等其他外部参数变量的挖掘与利用，应构建具有较强层次化架构的数据域体系，体现云计算平台的集成性。

3.3 重视智能算法的创新应用与有效嵌入

数据作为计算平台功能实现的基础单元，更加需要智能计算方法与计算工具的集成应用，才能更好地实现造价偏差分析、造价预测分析、造价取费标准分析、造价控制分析功能模块，同时重视固化智能算法，实现平台与算法有效融合。

3.4 重视以功能需求为导向进行动态拓展

随着造价精益化管理要求的不断提升，云计算平台将会发挥更大的支撑与服务功能，多样化的需求将会不断呈现，因此，平台设计必须具备以功能需求为导向，可实现动态拓展，才能更大范围的满足平台应用价值的发挥。

4 结 语

输变电工程造价分析已经成为电网工程投资造价管控中的一项重要性、常态化实践与研究工作，智能分析技术与集成分析平台的设计应用能够为造价分析水平提升提供良好的支撑，因此，深化云计算技术在工程造价分析及管控中的拓展应用意义重大。必须重视数据域、方法域、功能域的有效集合，重视大数据集成应用与智能算法的创新应用，依托工程建设大样本平台，开展更加有效的支撑服务。

主要参考文献

[1]周亮，蔡钧，丁一波，等. 基于IFC的输变电工程三维数字化管理平台研究[J]. 电网与清洁能源，2015，31（11）：7-12.

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关键词：智能制造；机联网；机械行业；两化融合

“两化融合”就是通过工业信息化过程达到建成信息化工业目标。手段方法是信息化，实现目标是信息化的工业。信息化的工业是现代经济、信息社会的基础。所谓“两化”，工业化的需求是牵引；信息化的技术是驱动。在“两化融合”发展框架下智能制造是提高我国装备、产品自主知识产权，提高技术含量的重要技术手段。

1.机械智能制造的发展现状

（1）我国对智能制造的研究始于20世纪80年代末。在最初的研究中在智能制造技术方面取得一些成果，进入21世纪以来的十年中智能制造在我国得到迅速发展，在许多重点项目方面取得成果，智能制造相关产业也初具规模。我国已取得了一大批相关的基础研究成果和长期制约我国产业发展的智能制造技术，例如：机器人技术、感知技术、工业通信网络技术、控制技术、可靠性技术、机械制造工艺技术、数控技术与数字化制造、复杂制造系统、智能信息处理技术等；攻克了一批长期严重依赖并影响我国产业安全的核心高端装备，如盾构机、自动化控制系统、高端加工中心等。建设了一批相关的国家重点实验室、国家工程技术研究中心、国家级企业技术中心等研发基地，培养了一大批长期从事相关技术研究开发工作的高科技技术人才。

（2）智能制造装备产业体系初步形成。随着信息技术与制造技术的高速发展，我国智能制造装备的发展深度和广度日益提升，以新型传感器、智能控制系统、工业机器人、自动化成套生产线为代表的智能制造装备产业体系初步形成，一批具有自主知识产权的智能制造装备实现突破，2013年以来工业自动化控制系统、仪器仪表、数控机床、工业机器人及其系统等智能制造装备产业领域销售收入超过4000亿元。

（3）我国对智能制造的扶持力度不断加大。近年来，我国对智能制造的发展也越来越重视，越来越多的研究项目成立，研究资金大幅增长。我国了《智能制造装备产业“十二五”发展规划》和《智能制造科技发展“十二五”专项规划》，并设立《智能制造装备发展专项》，加快智能制造装备的创新发展和产业化，推动制造业转型升级。

2.智能制造的产业升级的必然选择

决定一个国家的智能化、自动化程度有几个因素：其一，它是国家产业发展到一定阶段的产物，例如：生产要求很高的高端设备，或在高温、高腐蚀、高危等恶劣的环境下，人工无法完成，需要机器人来完成；其二，当人工能效太低时，人的单位能效与之相比差十几二十倍，则需要使用机器人或自动化的装备来生产制造；其三，劳动力成本的快速增加也是一个重要影响因素，自动化设备和智能制造迎来了新的外部环境，对智能制造来讲是一个推动力。

目前中国已是世界第二大经济体和制造业大国，但自主创新能力薄弱、先进装备贸易逆差严重、高端装备与智能装备严重依赖进口，严重制约我国制造产业健康发展。随着世界经济迅速的发展与成长，智能化制造工厂将给所有产业升级带来冲击，也将引领全球制造业发展模式的前进与革新，对于中国制造业的产业升级来说已是必然选择。将专家的知识不断融入制造过程以实现设计过程智能化、制造过程智能化和制造装备智能化，实现拟人化制造，目的是使制造过程具有更完善的判断与适应能力，提高产品质量、生产效率，并将显著减少制造过程物耗、能耗和排放。

3.机械智能制造的发展方向

3.1以3D打印为代表的“数字化”技术崭露头角

“数字化”制造技术有可能改变未来产品的设计、销售和交付用户的方式，使大规模定制和简单的设计成为可能，使制造业实现随时、随地、按不同需要进行生产，并彻底改变自“福特时代”以来的传统制造业形态。3D打印技术呈现三个方面的发展趋势：打印速度和效率将不断提升；将开发出多样化的3D打印材料；3D打印机价格大幅下降。

3.2智能制造技术创新及应用贯穿制造业全过程

先进制造技术的加速融合使得制造业的设计、生产、管理、服务各个环节日趋智能化，智能制造正引领新一轮的制造业革命，主要体现在以下四个方面：一是建模与仿真使产品设计日趋智能化；二是以工业机器人为代表的智能制造装备在生产过程中应用日趋广泛；三是全球供应链管理创新加速；四是智能服务业模式加速形成。

3.3智能制造技术通讯网络化日趋成熟

机联网就是机器联网，指应用物联网、云计算、现代通信技术，对企业制造设备、工艺流程，空调、照明、仓储等辅助设备进行统一的改造升级管理，形成集中管理、资源共享的现代化智能制造模式，以提高生产效率，改善产品质量，促进节能减排，提高企业综合能力。“机联网”是实现“机器换人”的重要形式，是推进两化深度融合的重要载体。目前企业机器设备管理水平落后，一线劳动用工缺口持续扩大，加快机器设备联网成为企业提升生产经营水平、加快转型升级的重要突破口。实施“机联网”工程，推进企业生产制造从单机控制向多机控制，从“一人负责一机”向“一人负责多机”，甚至“一人负责一个车间”、“无人车间”方向发展，大幅减少生产一线尤其是脏活、累活、污染岗位、危险岗位的劳动用工。

4.结论

可以预见，智能制造装备在引领制造业在低碳、节能、高效发展进一步得到显现；同时，机械行业将在工业机器人、智能机床和基础制造装备、智能仪器仪表、三D打印装备、新型传感仪器、自动化成套生产线、机联网等重点领域形成快速发展。

参考文献：

[1]赵同春，麻洪秋， 金成海， 张军，黄赞军.金属注射成形用水雾化不锈钢粉末的制备

与应用.粉末冶金工业，2013年6月第23卷第3期

[2]王先逵.《制造工艺核心论》WMEM.2005.6

[3]《关于开展企业“机联网”工程建设的意见》（浙经信信息[2013]559号）

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关键词：智能物流；制造业；协同

基金项目：宁波大红鹰学院校科研基金项目：“智能制造、工业4.0背景下的宁波现代物流服务业与制造业协同发展研究”（项目编号：1320161026）阶段性研究成果

中图分类号：F127 文献标识码：A

收录日期：2017年2月24日

工业4.0时代的制造企业不再是自上而下的推动式生产，而是借助于当前的互联网信息技术实现从客户需求开始，按照客户订单、客户化设计，采购、物流、生产计划到生产的全流程进行的拉动式生产。借助于庞大而完善的信息基础设施体系进行信息流与物流的高度智能化流动是工业4.0时代实现上述拉动式生产的重要保障。

一、物流业与制造业产业协同发展相关综述

制造业作为地区经济发展的重要组成部分，深受物流业发展的影响，在这方面，国内外学者有了很多研究成果：郑丽娟（2014）采用灰色关联度模型，基于2002～2013年苏州地区制造业与物流业发展中相关指标的面板数据进行实证分析。盛珊珊（2015）从智能制造对供应链需求变化的角度对“工业4.0”与《中国制造2025》环境下的智能制造及其对物流供应链的要求进行了阐述。唐振龙、陈湘青等（2015）认为工业制造业到了工业4.0的智能制造能促使物流业与制造业走向融合。

二、物流业与制造业产业协同发展的必然

随着信息技术像制造业的全面渗入，可实现对生产要素的高灵活度配置和大规模定制化的生产，从工厂布局、生产流程、企业管理模式以及生产管理方式等进行变革。工业4.0时代的智能物流服务的是工业4.0时代智能化的供应链、生产链，在工业4.0时代，客户需求高度个性化、产品创新周期继续缩短，生产节拍不断加快，这些不仅仅是智能生产系统本身的问题，更是对整个服务于智能生产供应链的物流系统提出的挑战。与此同时，业务流程、物料供应链由传统的企业内部为主的链接发展为以客户需求为中心、以上下游高效供应链为纽带、以企业之间的智能物流为支撑的虚拟制造体系。从物流与生产制造业的关系来看，在智能制造框架下，智能物流是实现从客户到智能制造工厂环境的关键，也是构建整个智能工厂的基石，具体而言包括从智能采购物流、智能生产物流以及智能销售物流等不同的物流作业环节。

从生产物料周转单元来看，智能物流系统需要具备既有自助管理本单元库存的能力，又有具备与该供应链上下游作业实现自动库存报告与动态更新的能力，实现单个生产流程对库存的智能化控制。在这方面，德国物流研究院早在2011年就自主研发了inBin智能周转箱技术，并且通过该周转箱技术实现了对企业整个生产、运输系统的主动控制，使得运输系统能自动地将箱子送达对应目的地。

三、工业4.0时代宁波物流业与制造业发展政策梳理

在全国同类型城市中，宁波在智能物流发展方面起步很早，早在2010年，宁波市就制定了《第四方物流平台业务服务规范》、《第四方物流平台电子商务交易规范》等12个第四方物流平台市级地方标准规范，作为全国首创的该领域标准，它充分利用网络信息技术和其他专项物流技术，综合集成各种物流信息，实现互联共享、融合创新，构建具有优化资源、中枢决策、流程协同、人性化服务的智慧物流协同平台；并且在2012年，宁波市全面启动智慧物流标准化建设，市质监局和市发改委在充分调研的基础上，针对宁波市物流行业特色和发展方向，研究形成了《宁波市智慧物流标准体系》，围绕宁波市智慧物流建设实施方案，对智慧物流的定义及其标准化工作的功能特征、任务目标、关键措施等进行了详细阐述，为宁波市智慧物流建设提供了依据，在具体实施方面：宁波市相继开展了20多项智慧物流标准化试点，涉及平台服务、集装箱运输、危化品运输、零担货运、仓储管理等物流产业各个领域。其中，既有塑料电子商务服务国家级标准化试点项目，也有交通物流业RFID技术应用、航运交易服务、危险货物道路运输服务、集装箱双重运输服务等一批省、市级智慧物流标准化试点项目。

从现有的主要物流体系平台状况来看，宁波现有的智能物流服务业主要集中在物流平台、第四方物流服务和具体的非企业生产物流方面，而针对以企业生产物流为核心链接供应链上下游的制造业协同发展物流产业及物流服务还较少，但这恰恰是工业4.0时代，制造业链接消费者实现按消费者需求完成低成本的拉动式生产的关键之一。

四、工业4.0时代宁波物流业与制造业发展展望

宁波物流业要更好地服务于制造业，在现有物流体系基础上还需要更进一步切合宁波产业发展需要，做好慈溪家、余姚塑料以及新兴材料产业为代表的产业链物流智能化升级服务。

首先，可以围绕战略性新兴产业通过政策、资金等资源的调动进行科技资源的集聚，通过以智能化供应链为核心的创新链条驱动，围绕传统优势产业链部署创新链条，以创新链为引导，增强传统优势产业的自主创新能力，推动拥有核心技术和关键技术的传统企业集聚优势资源加速发展，从而实现现有产业物流供应链上的跨越式发展；最后实现带动整个传统优势产业转型升级。

其次，物流业与制造业协同发展的基础是制造业要先具备实现制造业智能化发展的基础，占领制造业高端的恰恰又是被称作“国之重器”的高端装备制造业，因此要占领制造业制高点必须着眼于企业智能制造所需的包括智能物流在内的资源的获得；把握智能制造发展特点和规律，整合现有的宁波智能物流、平台标准，借鉴国内外工业4.0标准化路线图、智能装备制造和工业互联网标准建设的工作思路和组织方式，加快智能制造标准化体系建设。

最后，通过“制造+服务”提升整个供应链的价值链控制力。当前，从国内制造业整体发展趋势来看，制造业服务化是我国制造业在国际市场上形成核心竞争力的关键，是全球价值链中的主要增值点，也是提升价值链控制力的焦点，因此宁波发展“智能制造”的高端制造业也应考虑先进制造业与现代服务业的“双轮驱动”，通过“服务”和发展知识密集型服务业，提升制造业的附加价值。

主要参考文献：

[1]郑丽娟.灰色关联模型下制造业与物流业联动发展实证研究――基于苏州地区行业面板数据分析[J].物流工程与管理，2014.11.

[2]盛珊珊，邱伏生.满足智能制造要求的物流供应链建设研究[J].物流技术与应用，2015.12.

[3]唐振龙，陈湘青，王卫洁，关秋燕.工业化演进与制造业物流发展及对佛山的启示[J].中外企业家，2015.12.

[4]邓良.中国制造业与物流业联动发展实证分析――基于经济转型期行业面板数据分析的视角[J].中国流通经济，2013.27.7.

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关键词：数控智能；机械制造；领域；应用；研究

1.数控智能在机械制造领域中的应用

智能控制机械制造主要包括以下四个部分：机械设计；机械制造；机械电子；机械系统故障诊断。

1.1 机械设计

机械设计在现实生产中是指技术人员对想要设计物体的一个模型进行综合和分析的过程，这个过程包括大量高精度的计算、分析、绘图等精确数值计算工作，同时还需要结合多方面的知识，在通过设计人员自身丰富的实践经验，进行多元综合，最终做出最佳的设计。但是在实际的设计中，很难用精确数值计算的方法来建立准确数据模型，而现在流行的CAD制图技术对这一部分工作也是无能为力的。这就要求 CAD/CAM的操作系统具有智能性，利用计算机系统把一些数值数据处理扩展到非数值数据处理，包括把数据数值知识与实际操作中的经验进行集成、推理和决策，使机械设计过程自动化智能化，弥补设计专家在现实中对机械设计过程中由于人为因素造成的不足。

1.2 机械制造

在机械生产制造中，人们首先要做的是确定机械生产计划，制定机械生产计划就是指从多种因素（设计、制造、生产等）的组合中选出最能满足所有约束条件（生产成本、设计图形、生产工序等）的最佳方案。这些过程是很难用数学模型来准确地表示出来的。数字化智能化技术一方面使数字化制造装备等得到快速发展，大幅度提升生产系统的功能、性能和自动化程度。另一方面这些技术集成可形成柔性制造单元、数字化车间乃至数字化工厂，使生产系统的柔性自动化不断提高，并想着具有感知、决策、执行能功能特征的智能化系统发展。目前以智能机器人为典型代表的智能制造装备已经开始在某些领域得到应用。

1.3 机械电子

机械电子系统结构比较简单，元件和运动部件较少，高性能，但是其系统的内部结构非常复杂。传统的数学解析的方法固然严密、精确，但是只能适用于相对比较简单的电子系统，对于那些比较复杂的系统是不能给出数学解析式的，这样就只能通过烦琐的操作系统来完成。由于智能化的处理是以知识信息为基础进行的推理和计算，这种推理具有复杂性、不确定性和模糊性，而且这种智能化的处理一般不存在已知的算法（传统数学公式化的方法），所以，对不能用传统的数学解析方法解决的问题，人工智能提供了新的解决思路和方法。一般通过人工智能建立的系统有两种方法：神经网络系统和模糊推理系统。目前只有智能系统可以适用于相对比较复杂的电子系统。

1.4 机械系统故障诊断

所谓的机械系统故障的诊断，就是指根据电子系统出现的一些不正常的现象，按照一定的法则，推论出产生问题的原因，找出设备出现故障的所在的部位。故障诊断包括三个方面的内容：故障监测，故障分析和处理决策。但是由现象推出故障原因是一个复杂的推理过程，需要根据维护保修人员多年积累的实际经验，才能得出正确的结论，假如把人工智能的方法应用于机械故障诊断，发展智能化的机械故障诊断技术，是机械故障诊断的一个新途径。机械故障中的人工智能诊断方法主要包括专家系统、人工神经网络，模糊集理论等。

2.数控智能机械制造领域中的应用方法

2.1 专家系统

专家系统是计算机的一种智能程序，这种程序运用知识和推理步骤来解决出现只有专家才能解决的一些比较复杂的问题。智能控制专家系统的框架主要由五个部分组成：知识库，综合数据库，推理机，用户接口和系统输出。

2.2 人工神经网络

人工神经网络是指只智能控制系统摸拟的生物的激励系统，将一系列输入通过神经网络产生输出。这里的输出、输入都是标准化的量，输出是输入的非线性函数，其值可由连接各神经元的权重改变，以获得期望的输出值。

2.3 模糊集理论

人在认知世界的时候，出现一些不确定的事物的时候，就会对所获得的信息进行一定的模糊化处理，以此来减少问题的复杂程度。模糊集理论是指将经典的集合理论模糊化，并引入语言变量和近似推理的模糊逻辑，是一种具有完整的推理体系的智能技术。一般的模糊系统的结构与专家系统的结构比较类似，由模糊知识库、模糊推理机和人机界面等几个部分组成，可以这么说模糊系统是模糊理论与专家系统结构的结合体。

3.智能控制在机械制造系统中的发展趋势

智能控制的实施主要有四个部分，虽然这四个部分在机械领域都有不同程度的应用，但各自使用的时候都存在一定的局限。所以目前，要找到一种普遍的有效的方法把这四个部分有效的结合到一起应用于机械制造系统的各个领域，因此，从这可以看出数控智能组合将成为机械制造系统新的发展趋势。

4.结语

综合起来，数字化智能化技术可以对产业的模式进行创新升级。以数字化技术为基础，在互联网、物联网、云计算、大数据等技术的强力支持下，制造业的产业模式将发生根本性的变化。因此，无论从哪个角度考虑，“制造业数字化智能化”都是新一轮工业革命的核心技术。

参考文献：

[1]陈海勇，朱诗兵，李冲.军事物联网的需求分析[J].物联网技术，2011（5）：53-57

[2]王晓静，张晋.物联网研究综述[J].辽宁大学学报：自然科学版，2010，37（1）：37-39.

[3]刘若冰.物联网的研究进展与未来展望[J].物联网技术，2011（5）：58-62.

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2017年什么概念最火？人工智能当之无愧。作为新兴热点，人工智能领域的公司很多还处于创业阶段，在A股市场中成熟的公司虽然也有或多或少涉足，但总体还处于探索阶段。

咨询公司Venture Scanner统计，2016年全球人工智能公司已突破1000家，跨越13个子门类，融资金额高达48亿美元。

在这13个种类中，研究机器学习（应用）的人工智能公司数目最多，达260家，约占整个行业的30%。从区域分布情况来看，欧美等西方国家发展较为迅猛，其中美国以499家人工智能公司占据绝对主导地位，且初创公司数量众多;而以中国为首的发展中国家在人工智能领域显然仍处于起步阶段，真正布局该产业的公司较少，以传统互联网巨头进军人工智能领域为主。

目前较为成熟的感知智能技术（如语音、视觉识别的服务、硬件产品等）的应用开发所形成的新“人工智能+”将引领产业变革，成为推动社会飞跃发展的新动力。在传统产业，人工智能可以在制造业、农业教育、金融、交通、医疗、文体娱乐、公共管理等领域得到广泛应用，将不断引入新的业态和商业模式;在新兴产业，人工智能还可以带动工业机器人、无人驾驶汽车、VR、无人机等处于产业生命周期导入期的公司飞跃式发展。

从具体应用方向来看，如今十分火热的工业4.0、人脸识别、智能答题机器人、智能家居、智能安保、智能医疗、虚拟私人助理等人工智能概念是有望得到快速爆发的重点领域。目前人工智能在图像识别、语言识别和自然语言处理，以及人机交互、机器视觉、自动驾驶等方面都已经成功应用。

人工智能产业链中，基础层是构建生态的基础，价值最高，需要长期投入进行战略布局;通用技术层是构建技术护城河的基础，需要中长期进行布局;解决方案层直戳行业痛点，变现能力最强。

基础层公司 多为传统IT转型

人工智能基础层就是我们常说的大数据、云计算、CPU等。目前国内上市公司中在人工智能基础层方面相关的公司包括久其软件、东方国信、天玑科技、浪潮信息、恒生电子、拓尔思等。

恒生电子（600570.SH）2016年成立了恒生研究院，负责人工智能、区块链、大数据等前沿技术的研发。区块链课题，恒生电子作为发起单位加入了金融区块链合作联盟（金联盟），并加入了linux基金会hyperledGEr开源项目等。

久其软件从最初的软件提供商到移动互联和大数据运营的再次验证，未来定位基于高端客户资源大数据和移动互联网变现的不断执行公司。公司创立之初以报表管理软件切入，为政府提供结构化数据分析和整理，并进一步提供完整解决方案，现已发展成集大数据、集团管控、电子政务和移动互联领域软件于一身的大数据解决方案提供商，A股稀缺。

拓尔思（300299.SZ）大数据服务领域稀缺纯正标的。公司脱胎于北京信息科技大学中文信息处理研究中心，自1985年起便开始研究中文信息检索，目前公司已拥有大数据领域非结构化数据处理技术，在大数据分析领域具有较高的技术壁垒，从底层技术、平台产品到应用产品服务技术全产业链布局。随着非结构化数据的地位在整个大数据领域中的不断上升，拓尔思有望进入高速增长期。

科大讯飞（002230.SZ）是A股人工智能龙头，公司在以“从能听会说到能理解会思考”为目标的讯飞超脑项目上，持续加大投入，在感知智能、认知智能等领域均取得显著研究成果。

技术及应用层公司 靠智能制造落地

人工智能技术层主要涵盖了框架、算法、通用技术，目前人工智能算法大体上流行12种，这12种算法包括决策树、朴素贝叶斯分类器、最小二乘法、逻辑回归、支持向量机、集成学习、聚类算法、主成分析法、SVD矩阵分解、独立成分分析、关联规则、其他方法等。

人工智能算法通过AlphaGo与柯洁的人机大战，成为当前数据分析领域中的一个热点内容。目前通用的框架层：TensorFlow，Caffe，Theano，Torch，DMTK，DTPAR，ROS等框架或操作系统。作为投资者或者普通消费者更多的会关注通用技术如：语音识别、图像识别、人脸识别、NLP、SLAM、传感器融合、路径规划等技术或中间件，毕竟通用技术与我们日常生活习习相关，如你们平时所能看到的智能广告、智能诊断、自动写作、身份识别、智能投资顾问、智能助理、无人车、机器人等场景应用。

目前，A股市场有59家公司涉足机器人产业，部分公司通过收购进入这个领域。以昆仑万维为例，公司收购美国的机器人公司WooboInc.，致力于开发人工智能技术驱动的交互式机器人;在东方网力的18.30亿元增发方案中，1.57亿元拟投入智能服务机器人项目。

人工智能目前最看好生物识别，如远方光电和佳都科技。金融科技Fintech围绕IT与金融创新展开。虚拟的网络战争已经开始，IT安全有更大的弹性。无人驾驶里有四维图新和中海达。绕着人工智能产业链有很多投资机会，大数据是产业链发展起点，作为数据采集的关键通道，传感器至关重要，如汉王科技;云计算、大数据处理技术支撑上，国内FPGA（可编程性）稀缺标的紫光国芯;人工智能应用场景上防领域佳都科技、营销领域浙江富润等相关的上市公司。

我国在人工智能领域底层的计算机体系架构、智能硬件、软件应用虽有技术积累质的进步，国内人工智能的产业发展和商业化路径划，依然需要借鉴国外的产业政策引导和企业商用成功模式。

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在过去的一年里，中国工业经历了严峻的考验，规模以上工业增加值增幅继续回落，PPI 指数连续33 个月负增长，工业企业利润增幅下滑，下行压力显著。反观国际领域，德国提出了工业4.0 计划，掀起新一轮的工业革命，美国凭借模式创新、技术创新和资本优势继续称霸全球，欧盟则因循“下一代制造业发展战略”，日本的“精益制造”持续在汽车、机器人和精密仪器等领域扩大产品技术优势。

当前，中国工业既有世界上最先进的行业和领域，但更有不少落后产能，甚至完全依靠人力优势和资源优势生存的企业也不在少数。我们向上瞄准工业4.0 的同时，还要立足国情全力建设工业3.0，并不时去恶补工业2.0 的作业。在这种情况下，工业领域的淘汰、提质、增效、转型和升级几乎是同步进行的，要寻求“新常态”下应对中国工业诸多问题的答案，途径显然不是唯一的。

依靠此前二十多年的信息化工作基础，在诸多选择之中，工业的智能化、网络化和移动化，成为必选项之一。德国的工业4.0 战略中，明确提出了利用互联网和物联网实现人和人、人和机器、机器与机器、制造与服务之间的互联，再依托智能化的物理生产设备，实现全面的智能制造，从而引发整个生产方式的第三次革命。工信部和中国工程院研究制定的《中国制造2025》战略报告中，同样将智能制造作为重点，推进信息化与工业化的深度融合，用信息技术改进流程工艺，使生产流程智能化、数字化和网络化。在报告中，还特别指出了智能移动设备和高速移动网络对工业创新和转型升级的推动作用。进入2015 年，作为工业领域的技术型媒体，我们同样深切地感受到整个中国工业界的巨大压力，为此，我们将报道的焦点更多地转向“智能制造”，关注研发设计、仿真分析、生产制造、资源管理和自动化装备等全制造领域的智能化、网络化和数字化，同时也更关注制造业升级转型大变革中的人和事。

在智能制造未来的发展蓝图中，制造企业的全球化、异地化协作需要更为灵活的信息存储、交互、共享和处理机制，数字化的设计和制造工作从单一PC 平台转变为服务器云端和智能移动终端的多平台，是大势所趋。随着智能移动设备的计算能力和存储能力越来越强大，智能移动终端的用户量激增，云端应用模式日益成熟，而移动APP 的开发和推广也形成了固定的产业模式，为这种转移奠定了基础。未来在制造企业中使用移动终端和移动APP 辅助设计、制造和管理，将成为整个工业领域的“新常态”。

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目前智能型手机约占整体手机销售量的14%,但Gartner 预期,到了2012年,智能型手机将达到全球手机销售量的37%。智能型手机的营收,预估在2012年将可达到1.91亿美元,较终端消费者在便携计算机上支出的1.52亿万美元还要高。自2009年,消费者在智能型手机上的支出将开始超过笔记本电脑。

根据Gartner 的研究,苹果以外的PC制造商,多年以来,在智能型手机市场上的市占率合计还不到1%。直到2009年年底,Gartner预期,主要的PC制造商将宣布,他们将致力于在智能型手机市场上有一席之地。然而,Gartner不认为,在接下来的3年内,会有任何一家PC制造商在智能型手机的市占率将增长至2%以上。

Gartner首席研究分析师Roberta Cozza指出,便携式计算机及智能型手机的功能日趋相同,智能型手机将逐渐展露出,一个多数计算机厂商都不容忽视的市场机会,不过也将面临艰苦的挑战。

PC厂商传统上皆以Windows Mobile平台推出智能型手机,主要诉求针对商务人士。PC厂商在采用及定位以消费者为诉求的智能型手机─短暂的产品周期、时尚的设计及硬软件平台的多样性时,将会面临非常大的挑战。不同消费者使用情境,将驱使PC厂商对于消费者的行为,建立完整的了解。

Gartner 指出,PC业者在进入智能型手机市场,将面临以下五项挑战:

1. 智能型手机不是便携式PC的简化版,技术规格的重要性相对较低。

2. 移动电话的销售通路大多由电信业者掌控。

3. 手机品牌和用户经验是重要的产品区隔要素。

4. 手机业者将主宰移动上网装置(MID),因为他们更加了解网络使用行为。

5. 消费者化的趋势为在企业内推动智能型手机开启了一扇门-IT主管并不负责购买决策。

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关键词：智能制造；物流；商业模式；互联网；社群

中图分类号：F492 文献识别码：A 文章编号：1001-828X（2017）003-0-03

Abstract： With the proposal of “Made in China 2015”， China began the transition from “made in China” to “made intelligently in China”. The chain of manufacturing began to reconstruct. Meanwhile， new technology and business philosophy contributed to the change of the business model of the traditional logistics industry. This paper focuses on the influence of intelligent manufacturing to manufacturing logistics. As manufacturing logistics accounts for the majority of the overall logistics on society， the trend of development of logistics in China has been introduced combined with Internet and community in the background of intelligent manufacturing. And some suggestions have been proposed about how to innovate the business model of logistics industry in China in the end of the paper.

Keywords： intelligent manufacturing， logistics， business model， Internet， community

一、前言

中国制造2025，是我国实施制造强国战略的第一个十年的行动纲领，就是使“中国制造”加速向“中国智造”转型，实现中国的第四次工业革命。过去的中国具有低成本竞争优势，而随着企业用工成本不断攀升，经济发展放缓，中国经济“高成本时代”逐渐来临，这些都给企业带来了前所未有的巨大压力。这种背景正是传统物流开始改变的动力[1]。

近年来，在智能化的压力下，国内物流装备技术行业已有企业在物流智能化领域进行了探索，或其智能化战略，或实施了智能物流项目。不久前，圆通速递获得阿里巴巴联手云峰基金的战略投资，此次战略投资完成后，菜鸟网络将与圆通开展更深层面合作，依托双方的地位和品牌，打造整个互联网和快递行业的升级版，以满足越来越大的市场需求。因此，中国物流企业必须探索出新的商业模式来应对制造产业智能化的发展趋势。

二、智能制造的背景

智能制造是随着市场需求的变化，集成了技术创新、模式创新和组织方式创新的先进制造系统，是集成制造、精益生产、敏捷制造、虚拟制造、网络化制造等多种先进制造系统和模式的综合[2]。基于信息物理系统的智能制造正在引领制造方式变革；网络众包、协同设计、大规模个性化定制、精准供应链管理等正在重塑产业价值链体系；可穿戴智能产品、智能家电、智能汽车等智能终端产品不断拓展制造业新领域[3]。

物流是制造业的重要一环，因此制造业的变化也深深影响着物流领域。企业开始将大数据、云计算，移动互联网等科学技术应用于物流领域，以及网络众包、协同设计、精准供应链管理等商业理念也启发着管理者对物流产业商业模式的思考。新的技术与商业理念的结合使得物流产业商业模式有了多种的发展趋势。

三、商业模式的概念

20世纪70年代中期Konczal和Dottore[4]在讨论数据和流程的建模时，首先使用了商业模式这个术语。C.Zott，R.Amit（2007）[5]提出商业模式是超越单独企业和其参与要素的一个活动系统，商业模式使得企业专注于自己的伙伴，价值创造和价值分配。Stewart&David&Zhao（2000）[6]认为，商业模式是企业能够获得并且保持其收益流的逻辑陈述。我国学者李光斗[7]认为商业模式视为实现顾客的价值最大化，能使企业的内外资源整合起来，形成一个完整的高效的具有独特核心竞争力的运行系统，并通过提品和服务使系统持续达成盈利目标的整体解决方案。在互联网时代，罗珉和李亮宇[8]学者认为商业模式是在充满不确定性且边界模糊的互联网下，通过供需双方形成社群平台，以实现其隔离机制来维护组织稳定和实现连接红利的模式群。

从国内外学者对商业模式的研究来看，商业模式是在价值网络之后一个企业创造以及获得价值的核心逻辑。在互联网时代，企业的商业模式不仅要将企业的内外部资源进行整合，而且需要企业与消费者连接，企业与消费者共创价值、分享价值，以实现企业与消费者的共赢。

四、智能制造如何对物流行业的商I模式产生影响

根据世界银行的估计，目前我国社会物流成本占GDP比重的18%，该比例每降低1个百分点，我国每年就可降低物流成本1000亿元以上[9]。目前我国制造业物流总额在社会总物流总额中占到74.7%，可见，制造业在物流领域可以挖掘最大的潜力。

（2）大众物流

互联网时代下的社群不再受制于地理位置的限制，依靠网络平台，企业与外部人群能方便地进行交流沟通。比如，DHL将大众商业模式运用于物流，在瑞典推出了众包模式送货的移动应用MyWays，人们可以通过移动应用报名投递自己行动路线附近的包裹，并获取报酬。大众商业模式是大众物流和分享经济物流的概括。大众物流基于社交网络和人群，通过强调众包和众筹，物流供应商能够加快市场创新周期，提升物流服务。众包物流是这一模式的典型代表，所谓众包物流，是指把原由企业员工承担的配送工作转交给企业外的大众群体来完成。分享经济物流基于全球化带来的“分享文化”，即共赢，物流公司与其竞争对手共享物流的基础设施与服务。

四川创物科技有限公司的“人人快递”业务模式可以概括为此商业模式，其业务场景是，发件人通过APP寄件单，订单除了包括预约取件时间、货物名称、声明价值外，还包括寄件人和收件人的地址和联系方式，软件会根据上述信息自动核算出快递费用。在平台注册的自由快递人可以根据自己的路线进行“抢单”并从中获得报酬。

（3）全渠道物流

随着互联网以及电子商务的发展，电商和传统的实体店已不再是互不相交的两条平行线，电商开始筹划实体店，而实体企业开始筹划利用互联网平台，比如苏宁易购，小米开设实体店，各大品牌在天猫开设旗舰店等，这些企业的商业行为都意味着全渠道商业模式的兴起。

全渠道商业模式有两个核心[14]，一是全渠道。消费者在其购买的整个过程中，与商家的“接触点”不再局限于传统的、受时空约束的媒介，而是在各种“接触点”大量使用计算机、智能手机等互联网工具，从而可以利用全渠道获得交易信息，最终完成购物。二是O2O。这个概念的起源于团购，online（线上）交易、offline（线下）完成，形成一个完整的交易闭环。

由于全渠道商业模式的特性，若顾客要获得良好的购物体验，不管是孤立的线上和线下销售，还是融合打通的线上、线下销售，物流都是至关重要的一个环节。将来，通过利用信息技术和现代物流技术，实现全渠道物流，在仓储、配送各环节不同程度的融合打通，提高企业的全渠道服务能力，给顾客提供随时、随地、方便又快捷的购物体验。目前，为了实现这一目标，互联网企业主要是与线下商店合作，比如京东为了实现“最后一公里”跟达达物流、唐久便利店等合作，扩充京东的O2O生态圈，为京东建设全渠道商业模式的发展服务[15]。

4.对比分析六种商业模式优缺点

5.建议

物流行业的竞争日趋激烈，物流企业要在其中保证自身的存活于发展，创新商业模式势在必行，中国的物流行业可以从以上的6种商业模式介绍中获得启发。

（1）现有的物流企业应该选取符合自身条件与本身的商业定位的模式来设计创新商业模式。物流企业可以不局限于其中一个商业模式，在现实的商业运营中，针对自身的优势和弱势，物流企业可以将多种商业模式融合运用，创新设计最切合自身发展的商业模式。比如制造业的供应链环节可以应用实时物流与预测物流相结合的模式；大型的互联网企业，例如京东在构造自身的全渠道物流外，可以考虑构建自身的超级网络物流，同时利用本身的网络平台优势，也可采取一些大众物流的模式，从而构建符合京东自身的独特的物流商业模式。

（2）对于新进入物流行业的企业，由于其处于成长的初级阶段，需要大量的资金投入，若要迅速的占领物流市场大众商业模式是很好的选择。“互联网+分享经济2.0”理念的出现，利用（移动）互联网平台，互联网突破了时间和空间上的限制，使得普通大众能够参与进物流环节，将闲置资源集中利用，一方面，调整了物流成本结构，有利于行业新进入者早期的市场扩张；另一方面，新进入者可以与电商进行合作，尝试解决“最后一公里”配送问题。

六、结语

智能制造成为全球制造业发展的趋势，我国顺应趋势提出“中国制造2025战略”，“中国智造”成为我国未来制造业的发展方向，与此同时物流领域开始成为制造业新的盈利点，在此背景下，物流行业商业模式创新至关重要。物流装备技术行业在智能物流领域进行了一些探索，一些互联网公司也率先进行了物流产业商业模式的改革创新。本文在结合我国互联网技术和物流行业商业模式的发展现状，并联系我国大众群体特点，分析了未来中国物流产业商业模式将会向超级网络物流、实时物流、预测物流、城市物流、大众物流和全渠道物流6种商业模式。提出我国物流企业可以在结合自身优缺点的情况下，融合运用这6种商业模式，设计出符合自身发展的物流商业模式的建议。

参考文献：

[1]李冰漪.“中国制造2025”与物流智能化[J].中国储运，2015（7）：72.

[2]王晓明.从三个维度认识“智能制造”[N].经济日报，2015.

[3]中国制造2025.

[4]ST.HLER P. Business Models as an Unit of Analysis for Strategizing D r a f t 1 [E B]. D r a f t 1 e d . ， 2 0 0 2 ： 2 0 0 9 - 1 1 - 0 3 ， h t t p ： / / geschaeftsmodellinnovation. de/english/definitions. htm.

[5]C ZOTT， R AMIT. Business Model Design An Activity System Per- spective [Z]. Long Range Planning DOI： 10. 1016 / j. lrp. 2009 - 07- 04.

[6]STEWART D W， ZHAO Q. Internet marketing，business models，and public policy [J]. JOURNAL OF PUBLIC POLICY & MARKET-ING. 2000，19 （ 2） ： 287 - 296.

[7]王廉.商业模式是企业第一生产力，商业模式决定企业成败[M].广州：暨南大学出版社，2005.

[8]罗珉，李亮宇.互联网时代的商业模式创新：价值创造视角[J].中国工业经济，2015，1（322）：95-107.

[9]中国物流总费用占GDP比重18%[J].中国经营报，2015.

[10]王惠芬，赖旭辉，等.产业融合机制下商业模式发展的新趋势分析[J].科技管理研究，2010（14）：137-139.

[11]Dr. Nedialka Bubner ，Dr. Nikolaus Bubner .Logistics Trend Radar .2014：17.

[12]王付娇.阿里巴巴的“超级物流网”计划.新浪科技，2015.

[13]胡云超.城市物流可持续发展[D].2013.

[14]刘向东.移动零售下的全渠道商业模式选择[J].北京工商大学学报，2014（5）：13-17.

[15]陶娅洁.京东合并达达：打响物流O2O之战[J].中国产经新闻，2016（4）.

作者简介：张文娟（1970-），女，博士，副教授，主要从事供应链管理研究。

曹 烨（1993-），女，同济大学中德学院管理科学与工程硕士研究生，主要从事物流与供应链管理，商业模式研究。

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(讯)中国错过了前三次工业革命，又一轮工业革命到来之际，中国要走什么样的道路？

第四次科技革命的到来为各个国家提供了发展和转型的机遇，智能制造无疑将成为世界各国竞争的新战场。无论是德国提出的“工业4.0国家战略”，还是美国的“国家制造业创新网络计划”，抑或是日本的“工业价值链计划”，无不围绕着制造业这个核心。中国如何实现智能制造？

“工业智能化，美国靠软件、德国靠机器、日本靠人、中国靠数据。中国最大的数据量来自工业，远超阿里巴巴和谷歌。大量的数据都在中国汇集，这无疑给了中国制造最好的资源优势。利用好这一资源，才能弥补中国在装备制造和核心零部件等方面的弱势与短板。”5月26日，美国辛辛那提大学特聘讲座讲授、美国国家科学基金会智能维护系统研究中心(IMS)主任李杰教授携新书《从大数据到智能制造》，来到上海参加2016(第四届)先进制造业大会，对中国制造给出了许多有益建议，并接受了澎湃新闻的专访。

在制造系统和商业环境变得日益复杂的今天，利用大数据去解决问题和积累知识或许是更加高效和便捷的方式。“大数据的目的并不是追求数据量大，而是通过系统式的数据收集和分析手段，实现价值的最大化。所以推动智能制造的并不是大数据本身，而是大数据的分析技术，”李杰在采访中再三强调，数据本身不会说话，也不会直接创造价值，真正为企业带来价值的是数据经过实时分析后及时地流向决策链的各个环节，或是成为面向客户创造价值服务的内容和依据。

篇10

自去年工信部批复同意顺德作为全国唯一的“装备工业两化深度融合暨智能制造试点”后，一年来，顺德不断创新发展思路，积极探索和推动信息化与工业化深度融合，实施智能制造，探索出具有顺德特色、有效推动产业链向高端跃升、促进工业结构向高级演进的发展路径，并已取得初步成效，成为两化深度融合的一个新亮点。

智能设备打造无人工厂

2012年2月，佛山市顺德区区长黄喜忠从国家工信部领导手中接过沉甸甸的全国唯一的“装备工业两化深度融合暨智能制造试点”牌匾。这一含金量十足的称号，既是对“顺德智造”过去成绩的认可，也是一种期许：勇于创新，从研发、生产、销售、物流到售后服务全生产链探索两化融合，为全国推行智能制造累积经验。

据了解，为了给试点铺好路，顺德从去年开始一直积极做准备。2011年举行的顺德区十五届一次人大会议把产业软实力工程、产业载体工程、现代产业工程等三大产业工程列入未来5年重点工程。产业软实力工程包括资本、创新、人才等产业升级核心要素服务体系建设项目；产业载体工程包括中国南方智谷、西部生态产业新区、广东顺德清远英德产业特别合作区建设等。

过去一年里，顺德区政府在产业转型升级方面密集出台了40项政策，包括技术创新、总部经济、人才引进等。比如，为了吸引更多创新创业人才来到顺德，顺德区去年特意规划了中国南方智谷，并在今年开始实施扶持办法，5年内落户南方智谷的创新创业团队经认定后，可获得420万元到2000万元不等的资金扶持。

顺德还为自己定下远大的目标：建设智能产品、智能生产、智能物流、智能产业、智能商务、智能服务6大智能制造体系，实现企业生产经营柔性化、网络化、智能化、绿色化。到2015年，顺德智能家电产品产值将占行业总产值的70%以上，及培育20家全国知名的智能企业。

在一波波汹涌的“智能浪潮”下，永远走在浪尖上的莫过于对市场反应最灵敏的企业。在顺德，积极投身智能促进产品升级换代的企业不胜枚举。佛山市利迅达机器人系统有限公司（下称“利迅达”）研发的机器人系统水槽抛光生产线、瑞德电子智能家电控制解决方案、爱斯达服装成本工艺分析系统和个性化远程定制及快速制造。无论在何种领域，这些企业都成为顺德传统优势制造企业利用信息化技术，实现生产装备智能化、生产过程自动化提升的典型代表。

利迅达专门生产工业机器人金属产品表面综合应用系统，其中包括机器人自动化打磨抛光系统和机器人自动化焊接系统。借助欧洲企业的技术力量，该公司去年研发出第一条整体水槽抛光机器人生产线。该系统不但能大幅减轻工人劳动强度，避免人为因素造成品质下降，而且节约成本非常显著。目前，该公司开发的系统可替代人工进行打磨、抛光、焊接、搬运、压铸等生产环节。

据了解，机器人自动化打磨抛光系统可按工厂的要求全自动化生产，实现空间任意曲线运行。同时系统将根据抛光、打磨过程中磨料消耗的微量变化，自动进行参数化的补偿，以保证品质的一致性。而机器人自动化焊接系统则可实现0.3mm薄板的焊接，最新研发的影像焊缝跟踪系统可矫正产品来料位置偏差，精度达0.1mm。焊接速度是普通人工焊接速度4倍。该系统还可将24小时连续运行中的最优焊接参数记忆在程序中，使焊接品质最优化，避免焊接技术工差异引起生产和品质的影响。

由于机器人可以代替人力，并且可以24小时连续不断运作，不仅可以将人们从繁重的劳动中解救出来，还可以保证产品的高质量，目前市场需求激增。该公司研发的机器人系统价格在80～160万元之间，仅为欧洲同类产品的一半，在市场上颇受欢迎，目前接到的订单已排到2014年。

智能模式优化传统制造

如果说利迅达是顺势而生的智能企业，那么，顺德爱斯达服饰有限公司（下称“爱斯达”）在智能制造方面的探索对顺德成千上万家传统制造企业更有借鉴意义。

爱斯达是顺德区均安镇一家传统牛仔服制造企业，这是一家勇于探索敢“吃螃蟹”的企业。成立几年来，爱斯达在适时加快技术设备升级的同时，还大力推行JIT与6S现场管理，通过几次大的变革，三年净资产累计增长近50倍，增长速度为行业内所瞩目。

爱斯达的智能制造亮点之一，是对工业机器人的使用。一年前，进入车间，首先映入眼帘的一排排低头在机车上忙碌的工人；而如今，排列得整整齐齐的一条条机械手臂，在有条不紊地工作，仅有少数几个工人在机械臂旁边配合。据了解，这些就是该公司于今年初研发成功的“双轨道全自动吊挂系统”，用上这些“机器人”后，收到事半功倍的效果。在不增加员工的情况下，该公司目前的生产效率是同行厂家的1.5倍，随着系统的逐步完善，生产效率可望实现同行业的3倍。

吊挂系统的最大优势是所有信息都经过电脑，例如，哪个工序是哪个人做的，他一天做了多少，谁做得快谁做得慢，电脑都会第一时间记录，而且经过调试，系统也会找到最佳平衡点，从而保证流程顺畅。这一技术大约于2008年从海外传人内地，目前在江浙一带使用较多，在珠三角则是刚刚起步。

尝到了机器人快速生产的甜头的爱斯达并未就此止步。爱斯达的智能制造还有另一个“杀手锏”，就是“服装快速制造与客户远程定制的创新商业模式”，它综合运用互联网、物联网和数字化服装制造的方法，实现电子商务和数字化服装生产环境下全新的服装远程定制。

据了解，在“客户远程定制”模式下，客户只需在爱斯达的电商服务平台上注册一个账户，即可完成体型数据采集，服装版型选择，图案、配饰、色彩等DIY设计，以及平面效果确认，经互联网上传数据后，由平台虚拟的试衣CAD系统运算顾客数据，再把信息反馈给用户进行效果图核对，确认后付款，72小时内即可收到在爱斯达定制的衣服。这种新模式解决了实体店选择少价格高和网购不能量身定制的两大难题。

随着计算机辅助设计、人工智能、遥感和遥控技术的进步和普及，现代企业具备了以较低成本进行多品种少批量生产的能力，这一能力为个性化营销奠定了基础。但要真正实现个性化营销还需解决庞大的促销费用问题，电子商务则为解决这个问题提供了有效途径。而爱斯达研发的“客户远程定制模式”是基于电子商务的发展状况及优势、强调个性化的一种营销方式，实现互联网定制与快速制造平台数据的整合，能满足个性化消费群体的定制需求。

作为全球第一家线上销售和生产自动化实现对接的服装制造企业，爱斯达已与广东服装联盟达成合作意向，“服装快速制造与客户远程定制创新商业模式”于今年在爱斯达全面启用后，将逐步在省内乃至国内的服装制造业界作大力推广应用。

企业在智能制造方面的探索需要投入大量的人力、财力、物力，这需要政府和业界给予大力支持。尤其作为全国首个智能制造试点，顺德区政府非常注重发挥政府的引导作用和服务功能。

在过去两年间，顺德市政府对重点行业、重点企业、重点产品、重点项目进行政策倾斜或资金支持，从政策实施、平台建设等方面积极构建装备工业两化深度融合暨智能制造的政策体系，完善“智能公共服务”。

2011年，顺德区就出台了《顺德区“百家企业智能制造工程”实施方案》（下称“实施方案”）。提出在“十二五”期间，围绕支柱产业，选择100家重点骨干企业，重点扶持企业集成应用CAD、CAM、CAE、PDM/PLM等技术，实现智能化研发和设计，提高智能产品研发设计能力。

在2011年度顺德区两化融合专项资金中，顺德就重点向智能制造方面的项目倾斜，共评选出4个重大项目、8个一般项目，扶持财政资金近600万元。从去年选出的2012年度两化融合专项资金17个项目来看，智能制造项目依然最多。

实施方案还提出，顺德将计划成立“智能制造”专家咨询小组，邀请国家、省的专家，组织实地调研和现场诊断，并依托省两化融合创新中心顺德分中心，结合智能制造工程企业的技术力量，建设特种装备支持中心，提高企业现有生产线的效率。据了解，2012年，该区已组建顺德区智能制造专家辅导团，对10家智能制造示范企业开展专题咨询调研，开展“智能制造路径”巡回专题评估和辅导。

在平台建设上，顺德已建成顺德两化融合创新服务中心、华南家电研究院、华南家具设计研究院、家具研究开发院、太阳能研究院、云计算中心、广东华南物联网研究院等多个公共技术和服务平台。未来该区将继续支持中大、华南理工、广工、西安交大、武汉理工、北航以及中科院计算所等高校和科研院所为顺德企业提供技术攻关、产品研发、人才培养等服务。