工业机器人、物联网、大数据、3d打印...一系列前沿技术正在推广应用，但中国制造业市场无疑仍处于概念炒作阶段，企业对这些智能技术的应用并不热衷。 “从长远来看，中国智能制造业的潜力被低估了。”麦肯锡全球高级总监艾嘉瑞在接受《国有资产报告》记者独家采访时表示。然而，支持艾嘉瑞观点的现实是，随着工业机器人、物联网、大数据、3d打印等一系列前沿技术的普及和应用。，中国制造业市场仍处于概念炒作阶段，企业的应用热情普遍不高。 在特斯拉世界上最智能的生产车间，除了150个机器人，很难找到工人。从原材料加工到成品组装，其生产自动化程度接近100%。作为美国智能制造的标杆企业，特斯拉投入巨资建设这座“超级工厂”，专注于数字技术与制造业深度融合的未来价值。与中国制造业的观望和犹豫相比，美国工业企业的快速布局已经对中国的“世界工厂”地位产生了强烈的影响。 以2015年5月中国制造2025的正式发布为标志，工业4.0的中文版开始从概念到实践的深化。中国传统制造企业正在革命浪潮中不断寻找升级的突破口和关键点。2016年，进入“中国制造2025”战略实施的第一年，如何进一步激发中国工业企业的智能制造潜力？ 中国制造业的数字化才刚刚开始 智能制造作为“中国制造2025”的支撑和方向，是基于数字技术和工业制造的深度融合。可以说，中国数字化发展的现状将在很大程度上决定一个企业智能制造战略的成败。 麦肯锡全球研究所在一份题为《中国的数字转型:互联网对生产率的增长和影响》的研究报告中，提出用igdp指数来衡量互联网对中国gdp的拉动作用，其统计结果表明，中国的数字进程已经领先于一些发达国家。 “过去十年，中国经历了一场数字化转型。这股数字化浪潮主要由消费者主导。目前，中国拥有7亿互联网用户，占全球电子商务市场的40%，形成了良好的互联网创新环境，为中国的数字化转型奠定了基础。”艾嘉瑞告诉记者。 “然而，从另一个角度来看，中国企业对空数字转型的拉动作用仍然巨大，尤其是工业企业。”艾嘉瑞补充道。 中国制造业的数字化才刚刚开始； 首先，缺乏规模效应。 工业企业在开发和应用新技术时，往往面临巨大的生产投资。然而，各企业之间的单枪匹马导致新技术的应用规模不足。这时，受风险偏好的影响，企业选择了放弃。 第二，心理问题。 艾嘉瑞一直认为，中国制造商更注重自己的产出，而不是生产率。因此，实现有利于提高生产率的新技术的快速普及相对困难。 第三，人才差距。 一方面，数字化人才需要操作和管理能力，另一方面，他们需要信息操作能力。目前，许多制造企业缺乏这种人才。 第四，制度差距。 目前，中国企业仍处于从行业2.0到行业3.0的过渡期。企业使用erp(企业 资源规划(企业资源规划)和制造执行系统(制造执行 以系统生产执行系统为代表的信息技术系统急需升级。“在到达行业4.0之前，我们必须完成基本的数字化和自动化，并首先填补这一空白，以便为企业的精益运营奠定基础。你必须先学会走路，然后才能学会跑步。”艾嘉瑞说。 技术、机制和管理应该平衡。