IT时报记者王昕
　　在9月23日英特尔举办的“智能制造，‘芯’向未来——智能技术助力工业制造勾画未来蓝图”圆桌论坛上，来自工业互联网行业的合作伙伴和专家，分享了对于智能制造发展的见解与转型的思考。
　　“互联网经济正在快速发展，对各类传统行业包括工业制造业带来了重大影响，就规模而言，中国的工业制造业已经领跑全球，工业从自动化全面转向数字化、智能化，未来的想象空间是非常巨大的。”英特尔公司市场营销集团副总裁兼中国区行业解决方案部总经理梁雅莉表示。
　　对智能技术在制造业中发挥的作用，英特尔深有体会。“为了尽可能降低单位成本和提升产品的良率，英特尔会把智能化技术尽可能在系统自检、测量分析、良率预测、生产排期等各个流程，最新产品甚至包括上千道工序，在这样一个复杂过程中，新的数据无时无刻不在产生”。
　　梁雅莉认为，“AI+制造”势在必行：“以英特尔大连工厂为例，使用AI技术后良率工程的生产率提升50%以上，良率达标速度提升了25%；实验分析设计速度提升了10倍，晶圆可靠性分析速度提高了20倍，从而加快技术开发。‘AI+制造’的价值，不只限于良率的改善，甚至也不只限于制造环节的应用，还可以用在供应链管理、市场营销、客户管理等诸多方面。”当中国领先的智能制造产业链企业走进工业互联网的“深水区”时，行业先行者试图从各个行业、角度实现自身突破。
　　TCL格创东智是领先的高端制造业工业互联网平台，提供从边缘数据采集、工业大数据分析到顶层应用开发一体化集成解决方案。TCL格创东智首席架构师杨晓亮表示，如何真正通过工业互联网技术去实现柔性制造，是面临比较大的挑战。
　　面对这样的挑战，杨晓亮表示：“要打造一种工具叫‘工业极客’，打造一些方便企业IT人员以及运营技术人员使用的平台，以低代码的形式将产业中积累的技术和经验融入平台和工具中，这更加需要智能化。”
　　国家工业信息安全发展研究中心信息化所副所长兼产业互联网发展联盟副秘书长李君深度剖析了智能制造行业发展趋势。她认为，首先，一定要重视数据作为一种资产管理，而且要把数据当成跟人员、设备一样的，甚至是更重要的资产去管理；第二，从基础上，要去解决设备数据采集和设备的上云以及设备基于数据的模型构建和模型的应用问题。
　　英特尔亚洲人工智能销售技术总监伊红卫表示，云—边—端协同对于数字化升级十分关键，英特尔具有从云到端的全面产品组合，“硬件方面，英特尔以内置AI加速的至强可扩展处理器为基础，提供全面XPU芯片平台，可以提供更强的算力，并针对不同场景给出个性化解决方案；软件方面，英特尔在全球拥有15000名软件工程师和超过1200万个开发者的生态系统，通过软件优化让硬件发挥更大性能，以开源生态让合作伙伴参与其中，形成规模化发展，为企业降本增效”。