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新消费时代下个性化定制的消费观已经越来越普遍，消费品产业链条中生产者和消费者间的关系正在被重塑，对供给端的生产效率、产品质量、敏捷反应等提出了更高的要求，制造产业的智能升级迫在眉睫。
有了海量数据，就需要强有力的算力进行处理，而以云计算、边缘计算为代表的计算技术，为高效、准确地分析大量数据提供了有力支撑；但是，仅有了数据和算力依然不够，没有先进的算法也很难发挥出数据真正的价值。以人工智能、机理模型等为代表的算法技术帮助智能制造发现规律并提供智能决策支持；与此同时，以 5G、TSN 为代表的现代通讯网络凭借其高速度、广覆盖、低时延等特点起到了关键的连接作用。它将三大要素紧密地连接起来，让它们协同作业，发挥出巨大的价值。
物联网技术的发展催生了大量智能终端，物理位置上处于网络的边缘侧，而且种类多样。由于云计算模型不能完全满足所有应用场景，有一定的局限性，海量物联网终端设备趋于自治，若干处理任务可以就地解决，节省了大量的计算、传输、存储成本，使得计算更加高效。如果说物联网是人的神经中枢，那么云计算就相当于人的大脑。云计算自动化集中式管理使大量企业无需负担日益高昂的数据中心管理成本。“云”的通用性使资源的利用率较之传统系统大幅提升。
来自物理世界的模型、知识通过代码、软件等被数字化，成为数字世界的基础。同时，来自人的信息、决策等（如在网络上浏览的信息、购物历史、偏好等等）也被转化为数据，丰富了数字世界的内涵。在此基础上，数字世界通过算法、算力的支持，反作用到人和物理世界：为人提供更智能的决策支持，使人的生活更加方便、更加高效，同时数字世界甚至将直接作用于物理世界，极大地改变现有的生产、生活模式，例如无人驾驶就将是这一趋势的生动代表。
和以往科技进步不同的是，智能制造通过“数据 + 算法 + 算力”的深度赋能，不仅在工具端，更在决策端也推动了新的革命。随着智能制造渗透到从需求到生产的各个环节，智能化可以提高决策的精准性和科学性，缩短决策周期，并有降低由决策的不确定性所带来的试错成本。智能制造在提供了更好的工具的同时，也将帮助生产做更好的决策，做“正确事”。
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