智能制造
中国企业的智能制造现状究竟如何？至少在智能制造的中心环节(生产过程的优化)，比如工程建模、机器学习和智能系统架构开发方面，情况并不乐观。
现场智能制造项目中，企业完成了项目的工程问题建模和智能系统开发，以及关键工具参数离线测量和在线软测量，尽管所提供数据基本满足以数据看板为代表的数字化制造，但是现场提供高质量数据并不容易。这样智能系统供货商的成本很大。企业对于现场遗漏数据的问题没有明确的惩罚制度，导致现场数据完整性较差。小企业往往根本无法采集所需要的高质量数据。
对智能制造的扶持应该考虑的几点
侧重于扶持领域生产过程的优化(有别于外围领域比如智能仓储)。领域智能制造技术含量高，作用大，需要的投入巨大，因而目前较少;外围领域比如智能仓储、AGV小车等，目前已渐成气候，已经可以为企业带来较好利润，纵使不重点扶持，企业也会努力推进此领域。
依据数据满足智能制造高要求的程度进行资金扶持。促使企业注重数据质量:数字化只有在达到智能制造的数据质量要求时才应该得到资金扶持;如果数据不齐全，甚至有假数据等，不应该扶持。
智能制造
我国具有全地球独有的发展制造业的全产业链条。我国具有全地球较完整、规模较大的工业体系、强大的生产能力、完善的配套能力。目前我国已经拥有41个工业大类、207个工业中类、666个工业小类，形成了独立完整的现代工业体系，是全世界拥有联合国产业分类当中全部工业门类的国家。随着智能制造深入推进，工业互联网发展进入快车道，一大批数字化车间和智能工厂已经建成。截至2020年6月，制造业重点领域企业关键工序数控化率和数字化研发设计工具普及率分别达到51.1%和71.5%。
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