开发区·铁山区香椿带头人，6年“采摘”富民大产业

工程机械的智能化转型 工程机械行业一派欣欣向荣，市场前景受到更大期待。

根据中国工程机械工业协会行业统计数据，2020年1—12月纳入统计的25家主机制造企业，共计销售各类挖掘机械产品327,605台，同比涨幅39.0%。2020年12月，共计销售各类挖掘机械产品31,530台，同比涨幅56.4%。

出口销量4,211台，同比涨幅44.4%从地方和行业两手发力，确保落实碳达峰国家自主贡献地方是落实国家碳达峰任务的责任主体，要加快制定达峰方案，开展达峰行动。作为世界工厂，工业是我国二氧化碳排放的主要领域，占全国总排放量的80%左右，因此实现重点行业尽早达峰并快速跨过平台期是保证全国2030年前达峰的关键。鼓励探索开展碳普惠工作，激发小微企业、家庭和个人低碳行为和绿色消费理念。发挥市场和政府作用，构建现代气候治理体系要充分发挥市场配置资源的决定性作用，通过价格、财税、交易等手段，引导低碳生产生活行为。

十四五是实现我国碳排放达峰的关键期，也是推动经济高质量发展和生态环境质量持续改善的攻坚期，必须按照中央的要求和部署，加快制定并落实国家碳排放达峰行动方案，作为降碳减污总抓手和牛鼻子，实现碳达峰与经济高质量发展、构建新发展格局、深入打好污染防治攻坚战高度协调统一。加强科技落地和难点问题攻关，汇聚跨部门科研团队开展重点地区和重点行业碳排放驱动因素、影响机制、减排措施、管控技术等科技攻坚。提高质量效益、转变生产方式是中国制造业必须要解决的问题，而发展智能制造正是中国制造由大到强的必由之路。

但受限于人工智能技术的发展水平与制造业应用尚未成熟，目前的智能制造还远未达到自适应、自决策、自执行的完全智能化阶段，智能化制造仍是未来的主要发展目标。制造业是供给侧结构性改革的主要领域，尽管制造业增加值在全国GDP总量中的比重呈下降态势，但以制造业为代表的实体经济才是中国经济高质量发展的核心支撑力量。此外，相关技术条件已逐渐成熟，信息技术和新的智能技术为智能制造提供了最重要的基础。而作为制造业转型的需要，近年来，各国为提高产品质量、降低成本、缩短研制周期，制订多项先进制造发展战略与规划，调整产业架构，促进产业转型，急需用智能制造提升能力和效率。

当前，在大数据、云计算、机器视觉等技术突飞猛进的基础上，人工智能逐渐融入制造领域，先进制造开始步入以新一代人工智能技术为核心的智能化制造阶段。2、中国制造业必由之路智能制造是中国制造业转型升级、提质增效的必由之路。

1、智能制造的演进与发展智能制造代表着先进制造技术与信息化的融合，尽管概念提出至今仅30多年的时间，但智能制造的起源可以追溯至上世纪中叶，其发展与演进可以大致分为三个阶段：从上世纪中叶到90年代中期的数字化制造，以计算、通讯和控制应用为主要特征。近年来，中国的经济发展已由高速增长阶段逐步转入高质量发展阶段，政府更加关注于优化经济结构、转换增长动力由总部数据部门手动统计、分析，最终产生出下一步的经营决策。你认为的客户管理、数据统计、节日提醒，千般好处他们都不愿改变。

数字化、线上化不是传统企业的需求，而是平台企业的需求。换句话说，不是所有企业都需要转型，但每个企业都必须升级，进行数字化升级。所有最终改变产业的伟大企业，都是不务正业，不让自己变成那个自己讨厌的样子。尤其在产业互联网，「后市场张杰」一个极端的观点，独立saas很难独立存在。

原来PC都不普及时代，很多实验室都用纸带、卡带、磁带，存了多少铁皮柜。我们也真正看到了很多企业做了很多第2步、第3步的事情，做了很好的数字化产品。

没有真正为未来产生价值。这种盈利是超脱于传统产业，在产业外部空间又造出另一个世界。

好了，今天咱们来喷喷供应链平台包养的saas，就一定是数字化吗？不然。下一次类似事件，数据依然从零做起，行业。数据和数字还是有本质差别的。也是做产业互联网必须达成的一项，数字化成了显学。误区3:一个数字化公司干成了传统企业这个目标倒逼很多平台或互联网型企业去进行产业业务的深入改造。至今为止没有任何一个配件采购软件的便捷性超过微信，当然是修理厂说了算的超过。

这就给了平台企业另一个挑战，如何做业务入口？如何桥接入自己的数字化产品？因此，我们看到后市场行业，那么多企业在收订单。从上面的案例看到了，没有业务入口的互联网企业秀才遇见兵的尴尬。

还是那句话，到今天所谓的数字化和互联网化创新已经成为显学。这种盈利是比特化资产下的盈利，不会和产业内的原子世界争利。

数字化的显学并不显今天所有的不确定当中，数字化是确定的，数字化一定会全面改造所有的行业。作者亲身参与过一个数据企业帮某大型保险公司降损效果完美。

其实做产业交易入口，不必非用贴补这么吃相难看的方式来做，完全可以巧妙点、更巧妙一点。虽然很多企业口口声声把数字化挂在嘴边，但是没有几个真正把数字化做到的。误区4:除了贴补就没办法整合产业了？基于数字化的伟大使命，很多平台企业明白了必须和交易深度耦合，最终才能实现数字化。而是下沉到产业内部，还依然不忘记自己将产业数字化，最终通过数字化产生的数据资产，从产业升维产生的外部增值。

缺乏算法、缺乏数据应用。各种AI、智能化能上的都上了，各类炫酷技能。

什么叫数字化应用？例如7-11日本的案例，即使没有大数据和云存储，依然有数字化的应用空间。比如，车险定损领域的AI定损，取代查勘员，抹掉查勘成本，提升顾客体验。

比如，按原来的配件交易关系，因为点对点的长期交易信任关系，形成的基于狭义人际关系的账期授信。从微观这两个类似，从上帝视角，大不同。

这不值得SaaS们去反思的吗？数字化是产业在真正获利驱动下，自然达成数字化的副产品。但如前面所说，真正的数字化的理解存在很多误区。最后发现，用户没有需求才是真需求，修理厂求你别让他装APP、别让他录东西。只要有足够的钱和资源投入，一个符合产业逻辑的数字化产品和项目不难。

而产业互联网下的数字化，是根据海量统计数据下，基于经销商和修理厂的真实业务预判，甚至含老板资产及还款能力预判及资金控制力的授信。但问题是，为什么至今那么多优秀的人才和项目作出的产品却无法在产业内大规模应用？答案绝对不是他们的产品不够好，这种数字化产品本身就是比特世界的产物，和传统产业像油和水不相容一般。

而让数字化产品可以大规模应用，必须有一种方式将产业业务融合起来。本来做B2C维修平台，却把周边修理厂都给挤没了生意，自己成了个修理厂连锁，还不赚钱。

但最终保险公司说，你就是一软件公司，帮我降损是你软件应该达到的效果，我买你软件好了，但是想和我分润，没门。误区2:数据公司还不是数字化？再举一个例子，经营一家数据公司，总归是数字化了吧。