智能制造是新一轮产业革命的核心
工业自动化的智能制造及其未来发展
工业自动化的智能制造及其未来发展智能制造是一种大力推动工业自动化技术发展的新范式，是新一轮科技革命和产业变革的重要支撑。
智能制造的核心是通过计算机、网络以及物联网等信息技术的集成和应用，实现生产自动化、柔性化和个性化，提高制造业的资源利用效率和生产效率，以满足市场对高品质、低成本、短交期的要求。
智能制造涉及了诸如机器人、传感器、云计算、大数据、虚拟现实等多种技术，以及诸如物流、供应链、生产过程管理等方面的综合业务应用。
目前，全球范围内正在积极推动智能制造的发展，并取得了不少成果，但智能制造还需要在一些方面进行深入研究和探索。
一、智能制造的技术支撑1. 传感技术：是智能制造的基础性和关键性技术，传感器采集生产过程和产品的温度、压力、湿度、振动等多种数据，提供数据基础。
2. 云计算技术：能够对生产过程中的大量数据进行快速、有效的处理和分析，提供决策支持和风险管理服务。
3. 大数据技术：能够对海量数据进行深度挖掘和分析处理，在生产过程的优化和产品质量控制方面起到重要作用。
4. 人工智能技术：通过模仿人类的思维方式，构建机器人、自动化单元等生产设备的“智能系统”，提高生产过程的精度和效率。
5. 3D 打印技术：能够实现快速生产和个性化生产，大大提高了生产过程的灵活性，使产品更符合消费者不同的个性化需求。
二、智能制造的应用领域1. 机器人工业：智能制造在机器人工业中的应用广泛，如激光焊接、喷涂、装配等工序。
2. 汽车工业：智能制造在汽车工业中的应用也比较成熟，如三维设计、喷涂、装配等工序。
3. 太阳能光伏行业：智能制造在太阳能光伏行业的应用则主要体现在生产线的自动化技术方面。
4. 医药行业：智能制造在医药行业的应用也越来越广泛，例如生产药品的自动化、精准管理和信息化等方面。
5. 服装行业：智能制造在服装行业的最重要的应用就是定制化生产。
三、智能制造的未来发展趋势1. 智能制造与科学技术教育的深度融合。
智能化生产模式的广泛应用将提高企业的对人才的要求，教育界要加强科技与生产的紧密联系。
智能制造对制造业者的影响
智能制造对制造业者的影响一、智能制造概述在信息化、数字化、网络化的驱动下，智能制造作为新一轮工业革命的重要组成部分，正引领着制造业的新发展。
智能制造是以人工智能、机器学习、大数据等技术为支撑，在生产、管理、服务等各个环节实现智能化、自动化的生产模式。
智能制造将改变制造业的传统生产方式，为制造业者带来了巨大的影响。
二、生产效率的提升智能制造以自动化和智能化为核心，可以实现设备的自主调度、生产流程的优化和管理决策的智能化。
通过物联网技术，设备可以实现实时数据的交互和共享，设备之间可以进行协同操作，从而大大提高生产效率。
智能制造还可以进行预测和监测设备的状态，降低设备的故障率，进一步提升生产效率。
三、质量控制的提升智能制造利用传感器、自动检测和自动控制技术，可以对产品进行实时监测和控制，从而实现全程质量控制。
生产过程中的异常情况可以及时检测出来，减少次品率，提高产品质量。
智能制造还可以通过数据分析和机器学习技术，对产品的生产过程进行优化，从而提升产品的质量和稳定性。
四、灵活生产的实现传统制造业在生产过程中，常常面临着变换需求、调整产能的困扰。
智能制造通过数字化和网络化的手段，可以实现生产过程的灵活性。
生产设备和流程可以根据需求自动调整，从而满足不同规模和变化的生产要求。
智能制造还可以进行智能物流管理和供应链协同，实现生产过程的无缝对接和高效协同。
五、人力成本的降低智能制造的出现将会取代多数传统劳动力，特别是重复性劳动力，减少人力成本。
由机器人等智能设备完成的生产工作，不仅提高了生产效率，还可以减少人力投入，降低生产成本。
而对于一些高技能的工人，智能制造将提供更多的机会，使其可以更加专注于创新和研发等高附加值的工作。
六、制造业结构的调整智能制造的推广将会改变传统制造业的结构。
随着人工智能和自动化技术的发展，一些传统的制造业将会减少或淘汰，而新兴的高科技制造业将会兴起。
智能制造将使制造业朝着高端、智能化和绿色可持续发展的方向转变。
智能制造中的自动化与人工智能
智能制造中的自动化与人工智能一、引言随着技术的快速发展，智能制造作为新一轮产业革命的重要驱动力，正逐渐改变着传统制造业的面貌。
自动化与人工智能是智能制造的核心要素，它们的融合和应用推动了企业的生产效率、质量和创新能力的提升。
本文将探讨智能制造中自动化与人工智能的关系，并分析其对制造业的影响和前景。
二、自动化在智能制造中的地位自动化是智能制造的基础，它涵盖了从传统的机械自动化到现代的数字化自动化的全过程。
在过去的几十年中，自动化技术取得了飞跃式发展，以编程控制、传感器和执行器等技术为核心，实现了生产过程的智能化和自主化。
在智能制造中，自动化的应用体现在各个环节，包括产品设计、设备控制、物料运输和仓储管理等方面。
例如，通过自动化的生产线，企业可以实现零件装配的高效率、一致性和品质可控；通过自动化的仓储系统，企业可以实现快速的物料转运和库存管理。
自动化提高了生产效率，降低了生产成本，提升了产品质量。
然而，传统的自动化主要依赖于预设的规则和程序，对于复杂的场景和变化多端的环境，其表现力和适应性有限。
这时候，人工智能的引入成为了必然选择。
三、人工智能在智能制造中的应用人工智能是智能制造中的重要支撑技术，其核心是模拟和延伸人类智慧的能力。
通过机器学习、深度学习和自然语言处理等算法和技术手段，人工智能能够从庞大的数据中自动学习并做出智能决策。
在智能制造中，人工智能可以应用于多个领域。
首先，在产品设计和优化方面，人工智能可以通过分析市场需求、消费者反馈和竞争对手情报等大数据，帮助企业进行产品创新和设计优化。
例如，通过对消费者购物行为的分析，企业可以精确把握市场需求，实现个性化定制和精细化生产。
其次，在生产调度和资源优化方面，人工智能可以实现智能化的生产调度和资源优化。
通过建立预测模型和实时监控系统，企业可以实时调整生产计划，并优化资源配置，提高生产效率和资源利用率。
此外，在质量控制和故障诊断方面，人工智能可以结合传感器、数据分析和机器学习等技术，实现对生产过程的实时监控和自动诊断。
产业发展趋势及前景
产业发展趋势及前景产业发展趋势及前景随着经济全球化的加深和信息技术的快速发展，产业结构正经历着深刻的变革。
从过去的传统制造业向服务业、高新技术产业转型已经成为大势所趋。
本文将探讨当前的产业发展趋势，并展望未来的产业前景。
一、智能制造和数字化转型智能制造是新一轮产业革命的核心，它通过融合信息技术和制造业，实现从产品制造到数字化产品和服务的转变。
智能制造的核心技术包括物联网、大数据、云计算和人工智能等。
随着这些技术的不断发展和成熟，智能制造将会在全球范围内得到广泛应用，并推动相关产业的快速发展。
数字化转型是企业利用数字技术来改变商业模式、提高效率和创造新价值的过程。
随着人们数据消费习惯的改变和技术的成熟，越来越多的企业将会进行数字化转型，并通过数据挖掘和分析来实现精细化管理和个性化服务。
数字化转型将成为未来各行各业的重要趋势，推动相关企业的发展。
二、新能源和可持续发展随着环境问题的日益突出，新能源和可持续发展成为国际社会的共识。
在新能源领域，太阳能、风能和地热能等可再生能源的开发和利用将会得到进一步加强，传统能源的替代作用将变得越来越明显。
同时，低碳经济和循环经济也是可持续发展的重要方向。
低碳经济通过减少能源消耗、降低碳排放来实现经济发展和环境保护的双赢，将成为各国的共同目标。
循环经济则通过循环利用资源和产生的废品，减少对自然资源的消耗，提高资源利用效率。
这些新兴产业将吸引越来越多的资金和企业参与，为经济发展提供新动力。
三、互联网+时代互联网的出现和普及改变了人们的生活方式和经济模式。
互联网+时代，是指将互联网和传统产业深度融合，通过云计算、大数据、物联网和互联网金融等技术手段，实现线上线下的一体化，提供更丰富、更便捷的服务。
在互联网+时代，各行各业都将受到影响。
电子商务将进一步普及，传统零售业将受到冲击；在线教育、在线医疗和智能家居等新兴产业将得到快速发展。
同时，互联网+时代也给传统行业带来机遇，企业可以通过互联网平台和技术来扩大市场，提高效率和竞争力。
以创新为第一动力以智能制造为主攻方向扎实推进制造强国战略
以创新为第一动力以智能制造为主攻方向扎实推进制
造强国战略
近日，中国工程院原院长、国家制造强国建设战略咨询委员会副主任周济院士，在2018世界互联网工业大会上作题为《以创新为第一动力以智能制造为主攻方向扎实推进制造强国战略》的报告，认为新一代人工智能技术和先进制造技术的深度融合，形成了新一代智能制造技术，成为新一轮工业革命的核心驱动力。
中国应并行推进智能制造三大范式
周济表示，21世纪以来，移动互联、超级计算、大数据、云计算、物联网等新一代信息技术日新月异、飞速发展，并迅速普及应用，形成群体性跨越，这些历史性的技术进步集中汇聚在新一代人工智能技术的战略性突破，新一代人工智能最本质的特征是具备认知和学习的能力，具备生成知识和更好地运用知识的能力，实现了质的飞越。
新一代人工智能已经成为新一轮科技革命的核心技术，正在形成推动经济社会发展的巨大引擎。
周济强调，智能制造是我国制造业创新发展的主要抓手、主攻方向。
当前，工业互联网、大数据以及人工智能实现群体突破和融合应用，以新一代人工智能技术为特征的信息化开创了制造业数字化、网络化、智能化制造的。
2023公需课 《“十四五”智能制造发展规划》解读 参考答案
公需课2023 《“十四五”智能制造发展规划》解读参考答案单选题（共7题，每题5分）1、“大数据成为提升公共服务质量和效率的重要手段”是从（D）视角看大数据的价值体现。
A、资源B、技术C、经济人D、社会2、为推动大数据产业高质量发展，《“十四五”大数据产业发展规划》提出了以释放数据要素价值为导向、做大做强产业本身为（B）、以强化产业支撑为保障的路径设计。
A、标准B、核心C、路线D、内容3、截至2021年4月，我国已经有（B）个省级和地市级数据开放平台。
A、164B、174C、184D、1944、预计2023年大数据产业规模就将达到（B）。
A、1.5万亿B、2.5万亿C、3.5万亿D、2万亿5、截至（A）年年底，我国数据中心市场规模为1958亿元。
A、2020B、2019C、2021D、20186、关于大数据中心服务的主要特征，以下表述错误的是（D）。
A、大型化B、虚拟化C、综合化D、资源化7、我国已建设（D）个国家大数据综合试验区。
A、5B、6C、7D、8多选题（共6题，每题5分）1、大数据产品和服务体系涵盖哪些方面？（ABCDE）A、数据资源B、基础硬件C、通用软件D、行业应用E、安全保障2、“十三五”时期我国大数据产业取得了重要突破，但仍然存在一些制约因素，具体表现在（ACDE）。
A、社会认识不到位B、法律规范不完善C、技术支撑不够强D、市场体系不健全E、安全机制不完善3、大数据产业是以数据的（ABCDE）等为主的一个战略性新兴产业，是激活数据要素潜能的关键支撑，也是经济社会高质量发展，实现质量变革、效率变革、动力变革的重要引擎。
A、生成B、采集C、存储D、加工E、分析4、数据中心囊括四大主要业务范畴，具体包括（ABCD）。
A、电信业务B、云服务C、房地产出租D、互联网接入服务E、资产分配5、如何发挥大数据特性优势？（ABCDE）A、加快数据“大体量”汇聚B、强化数据“多样性”处理C、推动数据“时效性”流动D、加强数据“高质量”治理E、促进数据“高价值”转化6、大数据中心的发展趋势有（ABCDE）。
装备制造业智能制造技术研究及应用
装备制造业智能制造技术研究及应用摘要:智能制造是新一轮工业革命的核心技术，是世界各国全力争夺的技术制高点。
以科技创新为主要驱动力，加快新一代信息技术与制造业深度融合，是我国从制造大国迈向制造强国的重要保障。
下文就装备制造业智能制造技术研究及应用进行了分析。
关键词：装备制造；智能；制造引言数字化网络化智能化制造作为制造业创新发展的主要途径，已成为实现机械产品创新的共性使能技术，能够提高产品功能、性能和市场竞争力；智能化制造技术也是生产技术创新的共性使能技术，能够提升制造业的设计、生产和管理水平；它还是产业模式创新的共性使能技术，能够促进服务型制造业和生产性服务业的发展，变革制造业的生产模式和产业形态。
1装备制造业智能制造技术研究现状当前，中国是世界制造业总量最大的国家，推进制造业智能化发展已然成为推进我国实现制造强国的关键抓手。
近年来，制造业虽在发展模式、布局等方面进行创新，但仍与发达国家间存在较大差距。
尤其是随着数字经济快速发展，制造产业面临技术、产品创新不足等问题，亟需进行智能化转型。
与此同时，智能制造技术赋能制造业，可为制造业破解现实困厄、加速高质量发展进程提供助益。
另外，从世界制造业布局来看，我国制造业尚处于产业链中下游，在国际上话语权较弱，甚至在部分领域被一些发达国家所孤立。
由此可见，提升制造业国际竞争力是实现制造强国的关键点。
当代中国必须通过智能制造技术对制造业进行优化升级，提升制造业在国际上的影响力，进而推动国家现代化发展进程，实现产业智能化、数字化发展。
2装备制造业智能制造技术的应用2.1提高我国装备制造企业整体水平提高我国装备制造企业的整体水平是装备制造企业进行服务化转型的重要基础。
首先，我国的装备制造企业要完善现代企业制度和市场化运营机制。
从科斯定理可以看出，明确的产权是高效率市场的必要条件，市场化竞争以明确的产权作为竞争基础。
企业要想提高自身的竞争力，就必须认清优胜劣汰这一市场机制，并且接受这一市场机制。
周济：智能制造是“中国制造2025”主攻方向
线 是 工 业 化 和 信 息 化 两 化 融 合 ，主 攻 方 向 是 智 能 制
造 ， 最 终实 现制 造业 数 字化 网络 化智 能化 。 ” 前 不久 ， 中 国工 程 院 院 士 周 济 在 ２ ０ １ ５智 能 制 造 国 际 会 议 上 ， 指 出了“ 中 国制 造 ２ ０ ２ ５ ” 的 主 攻 方 向 是 实 现 制 造 业
智 能制 造 。
智能 制造 ： 新 一 轮 工 业 革 命 的 核 心 技 术
至 于全世 界都 引起 了强烈 的反 响和深 远 的影 响。
智 能 制 造 ：制 造 业 数 字 化 网 络 化 智 能 化 的 突 破
口
周 济 指 出 ， 当今 世 界 ，新 一 轮 工 业 革 命 方 兴 未
到 ２ ０ ２ ５年 ， 中国制 造 业 整 体 素质 大 幅 提 升 ， 创 新 能
力 显 著增 强 ， 全员 劳 动生 产 率 明 显提 高 ， 智 能化 、 服 务化 、 绿 色 化达 到 国际 先进水 平 ， 中 国 进 入 世 界 制 造
强 国的行列 。 … 中国制 造 ２ ０ ２ ５’ 的 核 心 是 创 新 驱 动 发 展 ， 主
来 的另一场 动 力革命 则 曾导致 了“ 电气 一 代 ” 机 械产
品 的产 生 ； 当今 ， 数控 化 和智 能化 这一共 性使 能技 术
不 仅 使 机械 产 品从 “ 电气 一 代 ” 跃升为“ 数 控 一代 ” ， 并 正在 逐 步 向“ 智能 一代 ” 机械 产 品进化 。
ｉ是 集 成 式 智 能 化 创 新 。 伴 随 信 息 技 术 指 数 级
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智能制造是新一轮产业革命的核心如果非要用一个词来概括智能制造，就是“系统的系统”。
新一轮产业革命的本质是智能制造生态系统主导权之争：我们要把智能制造作为在新一轮产业技术变革中的主要方向，要构建自己的智能制造产业体系。
工业4.0以智能制造为标志，至少需要用30年到50年的时间尺度来观察其演进发展的趋势，而现在，这一轮变革才刚刚开始。
新一轮产业革命的核心——智能制造我们看看德国是怎么认识4.0的。
德国总理默克尔曾说，目前90%的创新在欧洲之外产生，欧洲不能错失下一代工业技术变革。
德国副总理兼经济能源部长说，德国非常忧虑的一件事是，德国企业的数据由美国硅谷的四大科技把持，不仅德国，整个欧洲对于错失互联网的机遇都有一种深深的忧虑，有一种挫败感。
德国机械协会(VDMA)主席今年6月在日本参加一个活动时说，德国和日本应携手应对中国的挑战。
德国信息技术、通讯、新媒体协会工业4.0部部长也说，不仅仅亚洲对德国工业构成竞争优威胁，美国正通过各种计划应对“去工业化”，加快先进制造业发展。
当然，他们也看到了未来产业发展的机遇，并提出要抢占新一轮产业竞争尤其是制造业竞争的制高点。
德国联邦教育和研究部国务秘书说，工业4.0要提供一个在技术和组织上适应中小企业需要的解决方案。
换成中国一部电影名字，就是在德国迈向工业4.0的道路上，德国中小企业“一个都不能少”。
通过和德人各界交流，我们可以体会到德国人对于新一轮产业革命的三种意识：危机意识、机遇意识和抢占制高点的意识。
他们看到了新一轮技术变革中，德国ICT、互联网等新兴产业发展的巨大挑战，也看到了新一轮技术革命中德国传统优势的强化和新优势的形成，新的市场机会正在形成。
德国也有意志和决心在新一轮变革中掌握发展的主导权，并重塑竞争优势。
这些认识和判断已经在德国联邦教育与研究部、联邦经济和技术部2013年4月发表的《保障德国制造业的未来——关于实施工业4.0战略的建议》中有清晰的表述。
对于什么是工业4.0，我们可以从企业的角度或政府的角度，技术变革的角度或产业经济的角度，传统企业的角度或ICT企业的角度，发达国家的角度或新兴工业国的角度来观察和认识，可以有很多观察、解释和认识的维度。
综合各方面的理解，我看是不是可以通过5个方面来认识工业4.0到底是什么。
具体来说，工业4.0是互联，工业4.0是数据，工业4.0是集成，工业4.0是创新，工业4.0是转型。
第一，工业4.0是互联。
我们在和西门子、博世和蒂森克虏伯的专家在交流时，他们都强调，工业4.0的核心是互联，工业4.0的核心是连接，要把设备、生产线、工厂、供应商、产品、客户紧密地连接在一起。
更具体讲，一是设备和设备的互联：单机智能设备的相互连接，实现智能生产线、智能车间，再到智能工厂;二是设备和加工对象的互联，正如德国总理默克尔在2014年汉诺威工博会上所讲的，零件与机器可以进行交流。
三是所有制造系统、设备与人的互联，所有的装备、软件、硬件、网络都是围绕如何提升人的效率、为人更好的服务这一主线，虚拟物理空间(CPS)等新概念也是实现人与智能制造系统交互窗口和界面;四是万物互联(IOE)，当然这个概念不仅德国人在讲，美国人也在讲，所有产品都将会成为一个网络终端。
第二，工业4.0是数据。
我们可以来想象一下，当传感器无处不在，智能设备无处不在，智能终端无处不在的时候，连接无所不在的时候，其必然的结果就是数据无所不在。
产品的数据、运营的数据、管理的数据、供应链的数据、研发的数据等等，信息化带来了海量的数据。
这些数据跟过去有什么不一样?最根本的区别在于数据的及时性、准确性和完整性。
我们不去讲小数据，也不讲大数据，我们讲数据本身最基本的特征：及时性、准确性、完整性，它带来了更精准、更高效、更科学的管理、决策，带来更高的研发生产效率以及更低的运营成本。
这是智能化水平的不断提升，以及网络、链接和传感的无处不在共同导致的必然结果。
第三，集成。
集成不是一个新的概念，10年前，我们讲信息化的时候都会讲到集成，讲到纵向集成、横向集成和端到端的集成。
2008年以来，我们在开展两化融合管理体系评估的时候，先后对国内29个行业共3万家企业的两化融合水平进行了评估，把企业的信息化分成4个阶段：基础阶段、单向应用、综合集成以及融合创新。
我们明确提出了5个方面的集成：研发设计和制造的集成、管理(ERP)与工厂设备控制的集成、产供销的集成、财务和业务的集成，以及企业战略决策的集成。
当时还提出一个概念，叫做企业信息化集成应用陷阱，我们都知道中等收入陷阱，在这里把这个概念借过来，想表达的是这样一个意思：企业信息化集成应用是一个门槛，你要跨过这个门槛是很难的，但是你真正跨过去以后，就会获得更多的收益。
德国人在工业4.0也在三个集成：纵向集成，指的是研发、设计、生产、制造、运营、管理、服务等所有的环节集成;横向集成，指的是是一级供应商、二级供应商，以及销售商信息的无缝对接;所谓端到端集成，则是产品全生命周期维度的概念。
第四，工业4.0是创新。
这个创新是全方位的创新，从技术创新、产品创新，商业模式创新到组织架构创新无所不包。
第五，工业4.0是转型。
从规模化生产向大规模定制、个性化生产的转型，从生产型制造向服务型制造的转型，从要素驱动向创新驱动的转型。
关于规模化生产向个性化定制转型，我记得美国著名经济史学者钱德勒《规模经济与范围经济：工业资本主义的原动力》，把产业革命的动力归结于规模经济和范围经济。
站在今天的视角来看，第一次、第二次产业革命主要驱动力来自于规模经济，信息技术的广泛普及和深度应用带来了个性化定制、服务型制造、全生命周期管理，这些都是范围经济的表现。
从经济学视角来观察，前两次工业革命的驱动力在于规模经济，而第三次工作革命驱动力在规模经济继续发挥作用的同时，范围经济在发挥更大的作用。
规模经济与范围经济来源本质不同在于，范围经济主要来自于企业资产的通用性，而在企业资产中，只有那些信息资产、知识资产，专利、技术、品牌、渠道、客户资源等无形资产具有通用性特征，这是构成企业竞争新优势的重要来源。
以上就是我对“工业4.0”的理解。
如果我们再去看美国企业提出的产业互联网，我们可以看出来，其侧重点有所不同，它最本质的东西是一样的，即就是智能制造。
我们所说的智能制造是一个广义的定义，不仅仅是指智能制造装备，而是包含有5个方面。
一是产品的智能化。
即是把传感器、处理器、存储器、通信模块、传输系统融入到各种产品中，使得产品具备动态存储、感知和通信能力，实现产品的可追溯、可识别、可定位。
有人说，90后是互联网的“原住民”，60后、70后是互联网的“移民”，还有部分同志是互联网的“边民”，被边缘化了。
我想说，对于“物”也是一样的。
计算机、智能手机、智能电视、智能机器人、智能穿戴是物联网的“原住民”，这些产品诞生的时候就是一个网络终端;传统的空调、冰箱、汽车、机床、风机等是物联网的“移民”，这些产品正排着队联接到网络世界。
专家们估计到2020年这些物联网的“原住民”和“移民”加起来将超过500亿个。
这个进程将持续10年、20年甚至50年的时间。
产品的智能化有三个最基本的特征：普适性、渐进性、颠覆性。
但它给每一个企业提出一个富有挑战性的问题，企业的产品会在什么时间、以什么样方式实现智能互联，成为一个智能产品?二是装备的智能化。
从单机的智能化到智能生产线、智能工厂、智能制造，就是智能化的装备通过企业和企业之间的互联互通所带来的。
企业生产环节的竞争优势将更多来自于基于智能生产线的竞争优势。
三是生产方式的智能化。
主要是生产方式的现代化和智能化。
个性化定制、极少量生产、服务型制造以及云制造等新业态新模式，其本质是在重组客户、供应商、销售商以及企业内部组织的关系，重构生产体系中信息流、产品流、资金流的运行模式，重建新的产业价值链、生态系统和竞争格局，它带给人们的启示是，企业需要不断思考我是谁、我在哪里、我的边界在哪里、我的竞争优势的来源在哪里、我的价值在哪里等这样一些基本问题。
四是管理的智能化。
随着纵向集成和横向集成的不断深入，企业数据的及时性、完整性、准确性不断提高，必然使管理更加准精确、更加高效、更加科学。
这是管理领域的革命。
五是服务的智能化。
个性化的研发设计、总集成、总承包等所有新服务产品的全生命周期管理，这些当然会伴随着生产方式的变革不断出现。
前两天中央经济工作会议关于新常态提出9个方面新认识，其中有5个方面与刚才讲的智能制造趋势是是高度吻合的：需求的个性化、多样化，质量型、差异化竞争(规模经济到范围经济)，对新技术、新产品、新业态、新模式投资，人力资本质量和技术进步重要性进一步突显，生产呈现小型化、智能化趋势，新常态里面所提出的一些理念，与我们现在所关心的两化融合、智能制造的理念都是一致的。
时间关系我只想讲一点，就是人力资本的质量。
新一轮产业技术革命中，如何认识人力资本的作用，近来各界给予充分关注。
近来有两本书大家都关注到了，其探讨的问题与我们今天探讨的话题是一致的。
一本书是，《21世纪资本论》，探讨了第一次工业革命、第二次工业革命，几百年历史进程中，强调资本在财富分配中的重要性，认为工业革命以来资本的收益率长期来看高于国民收入的增长率，换句话说，长期以来资本收益高于劳动的收益率，社会财富分配越来越不均衡，这是一切不平等的根源。
第二本书是《第二次机器时代》，作者是MIT的埃里克·布莱恩约弗森(Erik Brynjolfsson)、安德鲁·麦卡菲(Andrew McAfee)，这两位作者再加上诺奖获得者迈克尔·斯宾塞(MichaelSpence) 联合写了一篇文章，年中发表在《外交》杂志上，题目是New World Order: Labor, Capital, and Ideas in the Power Law Economy，他们都指出，智能机器的推广更加普及，将会有更多的人类劳动被机器所替代，而信息化时代创新性人才的重要性，数字化技术使得资本不再是稀缺资源，创新型人才是“第二次机器时代”最稀缺的资源，那些具有创新精神并创造出新产品、新服务或新商业模式的人才正成为市场的主要支配力量，是资本追逐的对象，是社会财富主要分配者，创新性人才比以往任何时候都重要。
我们可以从另一个角度理解人力资本质量和技术进步重要性。