从“制造”到“智造”的升级，需要与AI进行深度融合.doc

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1、从“制造”到“智造”的升级，需要与AI进行深度融合　　面对“互联网＋”浪潮，越来越多的传统品牌大力推进互联网化转型，促进企业转型升级。在“二次创业”的号角声中，无数的传统企业开始了再度创新的创业征程，但是精英化的组织模式在传统的市场上可以为企业带来竞争优势，却无法适应新兴的互联网市场。　　从“制造”到“智造”的升级，需要与AI进行深度融合　　面对“互联网＋”浪潮，越来越多的传统品牌大力推进互联网化转型，促进企业转型升级。在“二次创业”的号角声中，无数的传统企业开始了再度创新的创业征程，但是精英化的组织模式在传统的市场上可以为企业带来竞争优势，却无

2、法适应新兴的互联网市场。　　　　同样如此，随着AI窗口期的大爆发，“AI＋”浪潮逐渐被众多的传统和互联网品牌大力的推崇。尤其是作为传统的国产品牌，在错失了互联网化转型后，如何抓住人工智能，真正从“制造”到“智造”的智能转型，如何转型？需多久？成为国产品牌商们无时无刻都在思考的问题。小品牌迎来大机遇　　近日，国产炊具品牌爱仕达在沪召开“智能炊电，品质升级，消费升级”与“智能制造，工业互联网，制造升级”高峰论坛时宣布，该品牌已完成转型升级，完成了从“制造”到“智造”的智能转型，一系列创新产品表明了企业与国际品牌比肩的革新能力。　　在众多的国产品牌都在

3、面临着转型难、升级难的时候，作为一个小众的炊具品牌能够迅速的从“制造”到“智造”的成功转型，可称得上是独树一帜。正如吴晓波说过：“80、90年轻人，他们成为中国最大消费人群，财富掌握在60后、70后、50后的手上，除了谈恋爱能跨时代以外，很多产业本身很难跨时代，所以很多传统企业转型转不过去很正常。”　　从一定意义上来说，爱仕达能够成功的转型也绝非运气，要知道，人工智能所需要的技术能力要比任何一个时期都强烈和复杂，哪怕抛开技术的壁垒，能够真正让企业把人工智能作为公司的战略性议题的意识都绝非易事。在AI时期转型，从来不存在运气之说　　1978年，正值

4、改革开放和社会主义现代化建设的新时期，在南方的一个小镇，一座小小的五金加工厂正式开业，起初主要经营厨具家电，这就是爱仕达的前身。之后在经过不懈拓进和发展，爱仕达已扩大发展成为炊具、电器和家居产品全覆盖的知名品牌，如今无论是在家居专卖店还是在大卖场几乎都可以看到爱仕达的品牌。　　　　也许是其发展触碰行业的瓶颈，又或者是来自AI高速发展的冲击，爱仕达开始了转型升级之路。在大多数人眼里，传统的国产品牌实现产业升级，实现与AI高度融合，是很难实现的事情，诸如全球最大的代工厂富士康，2016年的时候就已经部署超4万台机器人取代人力生存IPhone，但是最后

5、由于机器人的太多局限性，尤其是操作欠缺灵活性与精度，最后效果并不尽人如意。　　与传统国产品牌不同的是，爱仕达并没有自己直接涉足或成立专门的事业部来研究AI产业升级，而是通过并购的方式来快速实现产业的融合。爱仕达于2016年9月收购钱江机器人51％股权，同时获得机器人自主研发技术和组建智能工厂的资本，进而迈出“智造”转型的决定性第一步，同时据笔者获悉，在钱江机器人被并购之前，就拥有博士、研究生等各类学科专家、技术人员共100多名，这正是爱仕达没有的。　　在并购了钱江机器人之后，爱仕达的转型升级之路似乎畅通了许多，迅速建立了上海智能研究院和上海智能谷

6、，为智能制造打造了技术、人才、资本等全要素一体化的综合平台。通过智能工厂的建设，积累智能制造经验，在构建爱仕达完善的智能制造生态圈同时为中国制造企业提供借鉴案例。从“制造”到“智造”的升级，需要与AI深度融合　　人工智能市场正以每年近50％的速度快速发展，市场研究机构艾媒咨询发布的数据显示，中国人工智能产业2017年预估增长率将达到51．2％，产业规模达到152．1亿元。同时国务院最新印发的《新一代人工智能发展规划》确定了中国新一代人工智能发展的战略目标：到2020年人工智能核心产业规模超过1500亿元，带动相关产业规模超过1万亿元。　　　　也就

7、是人工智能的高速发展将会冲击传统产业，促使大多数传统产业迭代升级，推动传统产业的快速发展。不过这也将出现一个新的问题，如何让这些传统产业与AI的深度融合，包括高层和股东的意识，企业的组织架构和AI嵌入经营管理都是需要考虑的问题。　　工业和信息化部科技司副司长王卫明此前就表示：“当前，从推动产业发展的角度来看，人工智能的实用门槛已经通过，运用的广度和深度超乎意料。面向未来，人工智能技术和产业的交融将进一步带动技术进步和产业创新，创造前所未有的新机遇，推动经济社会高质量发展。”写到最后　　其实无论是以综合性智能场景为代表的小米IOT生态体系，还是像爱

8、仕达这种从传统行业转型过来的智能家具品牌，要想从“制造”到“智造”的升级，并不是简简单单的说有智能的功能；有大数据可以做AI了，就可以说