导读
疫情冲击与“十四五”规划背景下，大型国央企如何构建起智能制造建设目标的示范与带头作用？具体落地应该关注什么？带着这些疑问让我们跟随力投君走进本文做个详细了解。
2022年，工信部提出的“十四五”时期有关智能制造的建设目标，其中提到“推进智能制造，要立足制造本质，紧扣智能特征，以工艺、装备为核心，以数据为基础。”
9月17日，2022数字价值峰会（北京站）重点行业智能制造与集团数字化管控高峰论坛在京举行。会上，在高端访谈环节，清华大学工业工程系主任李京山，国家能源集团公司信息部主任丁涛，国家电投集团科学技术研究院党委书记、董事长范霁红，联想集团副总裁、中国区战略业务拓展副总裁阿布力克木·阿不力米提，优也科技CEO李克斌五位重磅嘉宾围绕“智能制造”这一核心主题进行了实践分享，国家电网集团原副总工程师李向荣担任圆桌主持。
讨论从李向荣向李京山抛出的一个开放性问题开始：“如何看待国内外智能制造和数字化管控分析的发展现状？”李京山首先对智能制造的概念和范畴进行了阐述，并且指出了智能制造在三个方面的关注点：一是智慧、互联，以数据化作为支撑，将数据采集、分析，并且实现数据在数字化应用中的最优控制和调度；二是双碳、绿色化，尤其是能源、化工等流程制造企业，属于高耗能产业，也是高污染的大户，在工艺制造、物流交通、供应链服务整个环节，需要与双碳指标紧密联系；三是连续性，不应该只关注某个工厂或企业自身的智能化水平，而是要关注整个上下游产业链如何安全整合的问题等等。
对此，范霁红补充道，伴随能源企业开始重视综合智慧能源的建设与布局，如风光火电、地热、燃气等多种能源，在使用侧就会遇到一个问题，如何对用电、用能、用热等服务进行调度运营。最近，国家电投研究院就有了一个新的尝试——能源系统智能寻优，这其实就是利用数字化技术来实现多因素复杂系统自动寻优的过程。
基于这个理解基础之上，阿木认为，企业需要将数据、算力、算法构建起来形成统一的数字底座。在他看来，很多企业围绕算法如CPS，其实已经有比非常深入的研究，但并没有解决数据和算力的问题。数据方面，不仅是生产侧，还要将营销、销售、客户体验整个环节梳理完才能获得数据价值；算力方面，如果没有构建一个敏捷的混合云架构基础设施，前端任何需求的改动和落地，对后端的影响成本非常高。
诸位嘉宾达成的共识是，所有的企业数字化应用都要解决企业的实际问题，尤其是原来很难解决或解决不了的问题。企业核心需要的不是装置制造，也不是工艺包、管理技术和供应链体系技术，而是如何将数字化能力更好地利用起来。只有真正将底层工业知识积累到位，才可以真正解决企业实际的问题，少讲概念，多解决问题。
重点行业智能制造与集团数字化管控高峰论坛是今年2022数字价值峰会的其中一站，9月27-28日，2022全球数字价值峰会深圳站即将拉开帷幕，深圳站将以“数据”为核心议题，从数据驱动业务、数据交易、数据营销、产融结合、供应链创新等多方位探讨后疫情时代，数字“掘金”突破口。
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