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核心觀點總結

解決痛點：AI技術在制造業的應用需落在工業智能產品或具體工業痛點的解決方案上，相比較“錦上添花”的工業智能產品，“雪中送炭”的技術更容易被制造業接受。

需求導向：工業AI產品的研發應從制造業企業實際需求出發，通過AI技術滿足制造業全生命周期中的不同需求。

安全保障：核心數據安全依舊是工業企業最為關心的因素，由于工業核心數據是制造業企業最為關鍵的資產，數據上云或者數據外傳都會嚴重威脅到企業核心數據的安全，因此中大型企業更愿意選擇本地化或者上私有云。

數據挖掘：AI技術的必要條件是工業大數據的完整收集及分析，大部分工業企業仍未完成信息化、數字化，導致數據量不足、數據結構不統一，增加了AI技術應用難度。

云邊協同：在云端與邊緣側共同發力，云邊結合打造行業的工業大腦。將豐富的云端業務能力延伸到邊緣節點，實現傳感器、設備、應用集成、圖像處理的協同。

算法建模：目前人工智能算法框架以國外企業提供的開源框架為主，以GitHub為代表的開源社區大多由境外公司提供服務，具有中國自主知識產權的深度學習框架，有助于在工業信息化領域保障產業鏈安全。

商業模式：工業的發展進程正在從企業產品牽引用戶需求變為用戶需求引領企業生產,智能制造對于工業領域附加值的提升也應該逐步從生產制造環節的降本增效，轉向提供高附加值衍生服務,即 “智能制造” 生產的 “智能產品”提供的“智能服務”。（關注公眾號“三個皮匠”，獲取最新行業報告資訊）