85 工业0工业0五大产业链打造出智能工厂.docx
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85工业0工业0五大产业链打造出智能工厂
【工业4.0】工业4.0五大产业链打造出智能工厂
微信号ai-cps
功能引见OT技术（工艺+精益+自动化+机器人）和IT技术（云计算+大数据+物联网+人工智能）深度融合，在场景中构建：
外形感知-实时分析-自主决策-精准执行-学习提升的机器智能认知系统，实现产业转型升级、DT驱动业务、价值创新制造的产业互联生态链。
2018-05-31原文
收录于话题
导读：
在智能工厂里，机器和设备将具有提升的自我优化和自主决策的力气。
这与今日运转固定程序操作的情况构成了鲜亮的对比。
下面将从传感器、工业以太网、工业软件、工业机器人和智能物流五方面分析！
在智能工厂里，机器和设备将具有提升的自我优化和自主决策的力气。
这与今日运转固定程序操作的情况构成了鲜亮的对比。
下面将从传感器、工业以太网、工业软件、工业机器人和智能物流五方面分析！
1.上游行业–传感器
近年来，传感器正处于传统型向新型传感器转型的进展阶段。
新型传感器的特点是微型化、数字化、智能化、多功能化、系统化、网络化，它不只促进了传统产业的改造，而且可导致建立新型工业，是21世纪新的经济增长点。
不管“工业4.0”还是“中国制造2025”，其实最本质的变化是智能化生产，而在谷荣祥看来，传感器是整个智能化的关键。
由于“工业4.0”和“中国制造2025”最核心的方面是智能制造，不管网络化还是数字化，最前端都将是智能化，但全部的这些都将离不开传感器。
传感器产业作为国内外公认的具有进展前途的高技术产业，以其技术含量高、经济效益好、渗透力气强、市场前景广等特点为世人注目。
2007-2014年我国传感器行业得到较好的进展，行业工业总产值总体呈上升趋势，在GDP中的占比维持在0.10%-0.15%之间。
在国家大力加强传感器的开发和使用的一系列政策引导和支持下，我国传感器行业面临良好的进展前景，将来成长空间可期。
五大产业链打造出智能工厂
2.上游行业–工业以太网
工业以太网作为一种高效的局域网络，从诞生之初，就担负着传感器数据传输、生产设备把握等功能，是现代工业自动化生产体系中的重要组成部分和工厂信息化的基础。
它的构建也就成为智能工厂建设的核心。
假如说第三次工业革命的自动化，仅是将生产过程作为对象，对其进行信息技术的使用。
工业4.0将信息技术的使用大幅扩大，进而衍生出“智能工厂”的概念。
它的关键技术是信息技术。
工业以太网，互联互通、实时把握，进而实现平安、节能将是智能工厂的核心技术。
具体而言，包括生产设备联网实现自律协调作业的M2M，通过网络猎取大数据的使用，开发、销售、ERP、PLM、SCM等业务管理系统与实际生产过程之间的协同等。
由于现代智能工厂有四大关键点：
一是要连接全部网络以拿到数据。
二是要有智能机器。
三是大数据，将全部设备、全部人连接后，全部数据都大批量传送到智能终端上。
四是分析，得到数据后从中抓取出访用趋势来，提高设备外形的检测和猜想水平。
要构成高速传输、大数据，保证明时性、平安性和节能就变得格外关键。
这正是工业以太网构建的要旨。
3.中游行业–工业软件
智能工厂将是工业软件产品创新的主线。
机器层面，提高设备智能水平，改善功能和生产效率；车间层面，加强机器间通信协作，提高生产线的协同水平；工厂层面，优化和调度多车间、多生产线等生产资源，实现生产力气、供应链及市场需求的动态婚配。
4.中游行业–工业机器人
近两年随着国家战略性新兴产业的提出，两化融合的稳步推动，中国智能制造配备领域得到了全社会范围的广泛关注。
随着产品功能提升的内在需求添加和中国劳动力价格上涨，产业转型升级的压力不断加大。
工业机器人作为智能制造领域的代表，在产业转型升级的过程中正发挥着越来越重要的作用。
工业机器人作为高科技配备，无论在推动国防军事、智能制造、资源开发，还是在培育进展将来机器人产业上都具有重要意义。
目前一些新兴的中低端市场也快速扩大，如工程机械领域，某些过去传统的劳动密集型企业如石化、粮食、建材、化肥、饲料等领域市场需求也快速进展起来。
近年来，通过拓展下游使用服务，开辟传统市场接纳新兴生产方式，家电、轨道交通、船舶等领域是机器人将来使用的主战场。
在一般工业使用的新领域，如光伏产业、动力电池制造业，包括酒类、饮料、乳业、糖等在内的食品工业，以及化纤、玻璃纤维、五金打磨、冶金浇铸、医药等行业，都有工业机器人的使用空间。
5.下游行业–智能物流
中投顾问在《2016-2020年中国智能工厂深度调研及投资前景猜想报告》中指出，智能物流是工业4.0核心组成部分，是降低社会仓储物流成本的终极方案：
在工业4.0的智能工厂框架中，智能物流仓储位于后端，是连接制造端和客户端的核心环节。
与美国、日本国外发达国家相比，单位GDP中我国的仓储成本占比是其他国家的2-3倍，并且这一差值近些年来呈现渐渐扩大的趋势，而智能物流仓储系统具备劳动力成本的节省、对租金成本的节省、管理效率的提升等方面优势（我们估算自动化仓储在保证同等储存力气的条件下，可至少节省70%以上的土地和80%以上的劳动力），是降低社会仓储物流成本的终极处理方案。
多重要素影响下，智能物流设备在诸多领域成为企业替代人工、谋求转型升级的不二选择，物流领域也不例外。
智能化物流配备正是在这样的背景下渐渐进展起来的。
虽然从短期看，接受智能化物流配备会导致企业投入添加，然而从长远进展来看，智能扮配备给企业带来的人力成本的节省和效率的提升，将使企业持续受益。
智能工厂进展趋势
智能工厂将愈加智能、机警和动态。
制造工艺的组织将不同，会与整个生产链协同–从供应商到物流到产品的生命周期管理–跨越企业的各个部门紧密相连。
各个生产步骤将实现无缝连接。
影响的过程将包括：
工厂和生产规划；产品开发；物流；企业资源规划（ERP）；制造执行系统（MES）；把握技术；现场的各个传感器和执行器。
在智能工厂里，机器和设备将具有提升的自我优化和自主决策的力气。
这与今日运转固定程序操作的情况构成了鲜亮的对比
工业4.0：
制造业的将来
导读：
现在我们正处在技术进步的第四浪潮中：
被称为工业4.0的新型数字工业技术的衰亡，这种转变由九项基础技术进步驱动。
自工业革命迸发以来，技术进步推动了工业生产力的大幅提升。
十九世纪由蒸汽机驱动的工厂，电气化导致了二十世纪晚期的大规模生产，并且工业在二十世纪七十年月变成了自动化。
然而，在接下来的几十年里，工业技术进步只是渐进的，尤其是与IT，移动通信和电子商务转型的突破相比。
然而，现在我们正处在技术进步的第四浪潮中：
被称为工业4.0的新型数字工业技术的衰亡，这种转变由九项基础技术进步驱动。
（见图1）在这个转型过程中，传感器，机器，工件和IT系统将沿价值链连接到一个生态系统。
这些连接的系统（也称为网络物理系统）可以使用标准的基于互联网的协议进行交互，并分析数据以猜想毛病，自行配置和顺应变化。
工业4.0将能够收集和分析机器间的数据，实现更快，更机警和更高效的流程，以降低成本生产更高质量的产品。
这反过来又会提高制造业生产率，转变经济，促进工业增长，并转变劳动力情况-最终转变公司和地区的竞争力。
今日本文译者带来的是BCG的工业4.0及制造业的报告，和大家一起争辩作为工业4.0构建模块的九项技术趋势，以及它们为制造商和生产设备供应商带来的潜在技术和经济效益。
本文使用了德国相关的案例争辩，这是公认的工业自动化领域的世界领先者。
一、技术进步的九大支柱
工业4.0基础技术的九大技术进步已经在制造业中得到了使用，但工业4.0将会转变生产：
隔离的，优化的单元将成为一个完全集成，自动化和优化的生产流程，引领提高效率并转变供应商，生产商和客户之间，以及人与机器之间的传统生产关系。
（见图2）
大数据和分析
基于大数据集的分析直到最近才在制造业中毁灭，它优化了生产程序，节省了能源并改善了设备服务。
在工业4.0的背景下，来自很多不同来源（生产设备和系统以及企业和客户管理系统）的数据的收集和综合评估将成为支持实时决策的标准。
例如，半导体制造商英飞凌科技公司通过将生产过程结束时测试阶段捕获的单芯片数据与该过程晚期晶圆外形阶段收集的过程数据相关联，削减了产品毛病。
通过这种方式，英飞凌可以识别在生产过程晚期挂念排出毛病芯片并提高生产质量。
自主机器人
很多行业的制造商长期以来一直使用机器人来处理简约的任务，但机器人正在不断进展以获得更大的使用。
他们变得愈加自主，机警和合作。
最终，他们将相互沟通，并与人类并肩平安地工作，并向他们学习。
这些机器人将比现在制造中使用的机器人成本更低，功能范围更广。
例如，欧洲机器人设备制造商Kuka供应了可以相互作用的自动机器人。
这些机器人是相互联系的，以便他们可以一起工作并自动调整举动，以顺应下一个未完成的产品。
高端传感器和把握单元可与人类亲热合作。
同样，工业机器人供应商ABB正在推出名为YuMi的双臂机器人，该机器人特地用于与人类组装产品（如消费电子产品）。
两个填充手臂和计算机视觉允许平安的互动和零件识别。
仿照
在工程阶段，已经使用了产品，材料和生产工艺的三维仿真，但是在将来，仿真也将在工厂运转中得到更广泛的使用。
这些仿照将利用实时数据来反映虚拟模型中的物理世界，虚拟模型可能包括机器，产品和人类。
这允许操作员在物理转换之前测试和优化虚拟世界中下一个产品的机器设置，从而缩短机器设置时间并提高质量。
例如，西门子和一家德国机床供应商开发出一种虚拟机，可以使用物理机器的数据来仿照零件加工。
这将实际加工过程的设置时间缩短了80％。
水平和垂直系统集成
今日的大多数IT系统都没有完全集成。
公司，供应商和客户很少紧密联系。
工程，生产和服务等部门也不例外。
从企业到车间层面的功能没有完全整合。
即便是工程设计本身-从产品到工厂到自动化-都缺乏完整的集成。
但随着工业4.0，随着跨公司，通用数据集成网络的进展并实现真正自动化的价值链，公司，部门，功能和力气将变得愈加紧密。
例如，DassaultSystèmes和BoostAeroSpace为欧洲航空航天和国防工业推出了一个协作平台。
该平台AirDesign作为设计和制造协作的通用工作空间，并作为私有云上的服务供应。
它管理着在多个合作伙伴之间交换产品和生产数据的简约任务。
工业互联网
今日，只需一些制造商的传感器和机器联网并利用嵌入式计算。
它们通常组建在一个垂直自动化金字塔中，其中传感器和具有无限智能的自动化现场设备和自动化把握器供应到总体制造过程把握系统。
但随着工业物联网的进展，更多的设备（有时甚至包括未完成的产品）将通过嵌入式计算进行丰富并使用标准技术进行连接。
这使得现场设备可以依据需要进行通信并相互交互并与更集中的把握器进行交互。
它还分散了分析和决策，实现了实时响应。
BoschRexroth是一家驱动和把握系统供应商，为半自动化，分散式生产流程的阀门供应生产设备。
产品通过射频识别代码进行识别，工作站“晓得”每个产品必需执行的制造步骤，并且可以顺应执行特定的操作。
网络平安
目前很多公司照旧依靠不连接或封闭的管理和生产系统。
随着工业4.0带来的连接性和标准通信协议的添加，疼惜关键工业系统和生产线免受网络平安威逼的需求大幅添加。
因此，平安牢靠的通信以及机器和用户的简约身份和访问管理至关重要。
去年，几家工业设备供应商通过合作或收购与网络平安公司合作。
云端
有公司已经在一些企业和分析使用中使用基于云的软件，但随着工业4.0，更多与生产有关的企业将需要添加跨站点和公司边界的数据共享。
同时，云技术的功能将得到改善，反应时间仅需几毫秒。
因此，机器数据和功能将越来越多地部署到云中，为生产系统供应更多的数据驱动服务。
即便是监视和把握流程的系统也可能变成基于云。
添加剂制造（3D打印）
公司刚刚开头接受增材制造，如3D打印，他们次要用于原型和生产单个组件。
随着工业4.0，这些添加剂制造方法将被广泛用于生产小批量的定制产品，供应建筑优势，如简约，轻量级的设计。
高功能，分散式增材制造系统将削减运输距离和库存。
例如，航空航天公司已经在使用增材制造来使用新设计，以降低飞机分量，降低其原材料（如钛）的开支。
添加现实
基于添加现实的系统支持多种服务，例如选择仓库中的零件以及通过移动设备发送修复指令。
这些系统目前还处于初级阶段，但将来公司将更广泛地使用添加现实技术，为工作人员供应实时信息以改进决策制定和工作流程。
例如，工作人员可能会收到有关如何在查看需要修理的实际系统时更换特定零件的修理说明。
这些信息可以使用添加现实眼镜等设备直接显示在工作人员的视野中。
另一个使用是虚拟培训。
西门子为其Comos软件开发了虚拟工厂-操作员培训模块，该模块使用逼真的基于数据的3-D环境和添加现实眼镜来培训工厂人员处理紧急情况。
在这个虚拟世界中，操作员可以通过点击网络代表学习与机器交互。
他们还可以更改参数并检索运转数据和维护说明。
二、工业4.0的影响
基于工业4.0元素的竞赛已经在欧洲，美国和亚洲的公司之间进行。
量化影响：
以德国为例
为了对工业4.0潜在的全球影响进行量化的理解，我们分析了德国的制造业前景，并发觉技术进步的第四次浪潮将带来四个方面的好处：
生产率。
在将来的五到十年内，工业4.0将会被更多的公司所接受，从而将德国全部制造业的生产力提高900亿欧元到1500亿欧元。
转化成本的生产率提高将排解材料成本，从15％到25％不等。
当材料成本考虑在内时，生产率将提高5％到8％。
这些改进会因行业而异。
例如，工业零部件制造商将取得一些最大的生产力提升（20％至30％），汽车公司估量将添加10％至20％。
（见附件3）
收入增长。
工业4.0也将推动收入增长。
制造商对添加型设备和新数据使用的需求，以及消费者对越来越多定制产品的需求将推动每年约300亿欧元的额外收入增长，即德国GDP的大约1％。
就业。
在我们对工业4.0对德国制造业影响的分析中，我们发觉它刺激的增长将导致将来十年就业人数添加6％。
（见图4）同时，对机械工程领域员工的需求可能会进一步添加-高达10％。
但是，需要不同的技能。
在短期内，实现更大自动化的趋势将取代一些执行简约反复任务的低技能劳动者。
与此同时，越来越多地使用软件，连接和分析将添加对具有软件开发和IT技术力气的员工的需求，例如具有软件技能的机电一体化专家。
（机电一体化是一个由多个工程学科组成的工程领域。
）这种力气转变是将来的关键挑战之一。
投资。
我们估量，调整生产流程以纳入工业4.0将需要德国生产商在将来十年投资约2500亿欧元（约占制造商收入的1％至1.5％），德国的估量收益显示了工业4.0对全球制造业的潜在影响。
工业4.0将对生产者及其劳动力以及供应制造系统的公司产生直接影响。
生产者
下一波制造将影响生产商从设计到售后服务的整个价值链：
沿着价值链，生产流程将通过集成的IT系统进行优化。
因此，今日的孤岛制造单元将被全自动化的集成生产线所取代。
产品，生产过程和生产自动化将通过一个综合过程并通过生产商和供应商的协作来设计和调试。
物理原型将被削减到确定最小值。
工业4.0允许更快地响应客户的需求，它提高了生产过程的机警性，速度，生产力和质量。
它为接受新的商业模式，生产流程和其他创新奠定了基础。
随着更多的工业生产商投资于工业4.0技术来添加和定制他们的产品，这将实现新的大规模定制水平。
制造系统供应商
随着制造商要求其工厂中具有工业4.0功能的机器和系统的更大连接性和相互作用，制造系统供应商将不得不扩大IT在其产品中的作用。
这些变化可能包括在云中和嵌入式设备上部署功能更强大的模块化功能。
随着系统的全体功能和简约性的添加，需要更多的决策支配。
此外，用于下载软件和协作伙伴关系的在线门户可以供应更机警和顺应性更强的设备配置。
自动化架构也将针对不同的使用情况进展。
供应商将不得不为这些情况做好预备并支持这些转变。
工业自动化供应商和大多数机床制造商已经建立了重要的软件开发力气-但工业4.0将需要更多。
此外，这些供应商将不得不与不断增长的与车间和生产相关的使用程序和数据驱动服务市场的IT企业进行竞争。
机器，产品，零件和人员之间不断增长的互联性也将需要新的国际标准，以确定这些元素在将来的数字工厂中的相互作用。
制定这些标准的努力尚处于起步阶段，但正在被传统标准化机构和新兴财团所推动。
德国的PlattformIndustrie4.0是第一个驱动要素，但是由制造业，互联网，IT和电信公司于2014年3月创立的美国工业互联网联盟（IIC）已经成为一个突出的选择。
随后，德国成立了一个新机构DialogplattformIndustrie4.0，以抵消IIC的强大地位。
其他几个标准化组织在该领域有雄心壮志。
战略性地选择参与这些机构和其他机构，乐观塑造标准化议程对于制造系统供应商来说至关重要。
前面的道路
行业和国家将以不同的速度和方式接受工业4.0。
具有高水平产品变体的行业，如汽车和食品和饮料行业，将受益于更大程度的机警性，从而可以提高生产力，例如，需要高质量的行业，如半导体和制药将受益于削减错误率的数据分析驱动的改进。
生产者和系统供应商必需实行坚决举动，乐观塑造转型，以拥抱技术进步的九大支柱。
他们还必需处理顺应基础设备和训练的需要。
生产者优先事项并提升员工素养
生产者必需在他们的生产过程中确定优先级，并提高员工的力气，具体如下：
确定关键的改进领域，如机警性，速度，生产力和质量。
然后，考虑技术进步的九大支柱如何推动指定地区的改善。
避开陷入渐进式方法；相反，考虑由九种技术的组合所带来的更多基本变化。
分析对员工的长期影响，并进行战略性员工队伍规划。
调整角色，聘请和职业培训，为员工供应所需的额外IT技能。
虽然这些改进已经对现有工业具有巨大的潜力，但新兴领域可以使用工业4.0技术来使用创新的工厂规划和生产工艺来破坏现有的标准。
供应商必需利用（Leverage）的技术
制造系统供应商需要了解他们如何在新的使用案例中使用技术，为客户供应最大的利益。
这些技术可以用于不同的产品，如添加联网嵌入式系统和自动化，开发新的软件产品以及供应分析驱动服务等新服务。
为了建立这些力气，他们必需建立正确的基础：
定义哪种业务模式可用于添加或新增优待。
建立技术基础，例如分析工具基础。
建立正确的组织结构和力气。
进展在数字世界中至关重要的伙伴关系。
参与和塑造技术标准化。
同时，系统供应商需要为长期行业进展构建一个基于情景的愿景，并确保他们的战略将为最可能发生的情况做好预备。
基础设备和训练必需顺应
生产商和供应商必需努力顺应基础设备和训练，由于他们拥抱工业4.0的技术。
这最好通过政府，行业协会和企业的共同努力来实现以下目标：
升级技术基础设备，如固定和移动宽带服务。
基础设备必需快速，平安和牢靠，足以让公司依靠它来获得近实时数据。
修改学校课程，培训和高校课程，并加强创业方法，提高员工的IT相关技能和创新力气。
工业4.0为创新型生产商，系统供应商和整个地区供应了巨大的机遇。
但是，与以前的转型进展一样，工业4.0也对落后者构成严峻威逼。
随着商业模式，经济和技能要求的转变，我们可以看到公司和地区层面的严峻变化。
人工智能赛博物理操作系统
AI-CPSOS
“人工智能赛博物理操作系统”（新一代技术+商业操作系统“AI-CPSOS”：
云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能）分支用来的今日，企业领导者必需了解如何将“技术”全面渗入整个公司、产品等“商业”场景中，利用AI-CPSOS构成数字化+智能化力气，实现行业的重新规划、企业的重新构建和自我的焕然重生。
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。
假如不能实现跨功能的更大规模融合，没有颠覆现状的志愿，这些将不行能实现。
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-CPSOS颠覆性的数字化+智能化力气，领导者必需外行业、企业与个人这三个层面都保持领先地位：
1.重新行业规划：
你的世界观要怎样转变才算足够？
你必需对行业典范进行怎样的反思？
2.重新构建企业：
你的企业需要做出什么样的变化？
你预备如何重新定义你的公司？
3.重新打造本人：
你需要成为怎样的人？
要重塑本人并在数字化+智能化时代保有领先地位，你必需如何去做？
AI-CPSOS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，可以挂念企业将创新成果融入本身业务体系，实现各个前沿技术在云端的优势协同。
AI-CPSOS构成的数字化+智能化力气与行业、企业及个人三个层面的交叉，构成了领导力模式，使数字化融入到领导者所在企业与领导方式的核心位置：
1.精细：
这种力气能够使人在愈加真实、细致的层面观看与感知现实世界和数字化世界正在发生的一切，进而理解和愈加精细地进行产品共性化把握、微观业务场景大事和结果把握。
2.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）的力气。
3.高效：
企业需要建立实时或者准实时的数据采集传输、模型猜想和响应决策力气，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。
4.不确定性：
数字化变更颠覆和转变了领导者已经仰仗的思维方式、结构和实践阅历，其结果就是构成了复合不确定性这种颠覆性力气。
次要的不确定性包含于三个领域：
技术、文化、制度。
5.边界模糊：
数字世界与现实世界的不断融合成CPS不只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、产品快速集中。
AI-CPSOS构成的数字化+智能化力气通过三个方式激发经济增长：
1.制造虚拟劳动力，担当需要顺应性和灵敏性的简约任务，即“智能自动化”，以区分于传统的自动化处理方案；
2.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；
3.人工智能的普及，将推动多行业的相关创新，开辟簇新的经济增长空间。
给决策制定者和商业领袖的建议：
1.超越自动化，开启新创新模式：
利器具有自主学习和自我把握力气的动态机器智能，为企业制造新商机；
2.迎接新一代信息技术，迎接人工智能：
无缝整合人类才智与机器智能，重新
评估将来的学问和技能类型；
3.制定道德规范：
切实为人工智能生态系统制定道德准绳，并在智能机器的开
发过程中确定愈加明晰的标准和最佳实践；
4.留意再支配效应：
对人工智能可能带来的冲击做好预备，制定战略挂念面临
较高失业风险的人群；
5.开发数字化+智能化企业所需新力气：
员工团队需要乐观把握推断、沟通及想象力和制造力等人类所特有的重要力气。
对于中国企业来说，制造兼具包涵性和多样性的文化也格外重要。
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。
假如说上一次哥伦布地理大发觉，拓展的是人类的物理空间。
那么这一次地理大发觉，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，从而发觉新的创富模式，为人类社会带来新的财宝空间。
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-CPSOS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，并制造新的强大引擎。
重构生产、支配、交换、消费等经济活动各环节，构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。
引发经济结构严峻变革，深刻转变人类
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