在10月18日的央视《新闻联播》中，小米CEO雷军谈到了中国制造。
在节目中雷军表示，帮助中国提升智能制造的水平，赋能中国制造业是小米的梦想。雷军还表示，小米要坚持做一家技术公司，而且要死磕硬核技术，今年研发投资会超过100亿元人民币。
而这有两个关键词：制造业和数字化。
国际形势上，我国将成为承接全球制造业服务外包重要力量。
据中国新闻网报道，10月15日，商务部中国服务外包研究中心在长春发布的《中国制造业服务外包发展报告2020》显示，2019年，中国企业承接制造业在岸和离岸服务外包合同金额486.2亿美元，同比增长20.8%，中国制造企业加快服务化转型，将成为承接制造业服务外包的重要力量。
目前，中国已经建立了全球规模最大、覆盖最广的制造业体系，但先进制造仍然存在规模和技术上的不足。
制造业是现代化发展的原动力，而制造业是规模效益最为显着的产业,如果没有建立起适应市场经济要求的、产业集中度合理的生产体制,就会导致企业组织结构散乱,进而严重影响生产力。
当前，全国各地数字经济产业的布局往往聚焦于数字化基础支撑产业的布局。然而，如何通过数字技术改造提升传统产业特别是制造业，实现数字空间和物理空间的融合，形成新的数字化产业，既是数字经济发展的关键、重点环节，也是难点所在。
下游在线化、数据化程度越高，对上游制造环节的倒逼作用越显著。
对于企业来说，改造动力来源于产业链下游环节制造业的互联网化是“生产-销售-消费”协同升级中的一环，也就是下游流通端和消费端。
例如，目前，图书行业的零售端互联网化程度非常高，而图书的生产制造环节即印刷出版已经高度互联网化，目前数字出版、数字发行十分普及。
而纺织服装是另外一个互联网高度发达的零售端产业，服装工厂里面，柔性化生产加速，生产周期缩短，生产方式和装备都有了变化。由此可发现，需求端对生产制造产生了非常大的倒逼力量。
对于大量的制造业企业来说，企业互联网+的需求更多来自企业间的协同需求，但动力依旧来自下游客户。
比如目前热火朝天的智能装备和智能产品，就是将传感器嵌入产品上，卖给客户后可以不断采集数据上传到云端。但是只有当客户有这样的需求并愿意分享数据的时候，制造端才有这样的动力。
说到底是用户需求决定了发展方向，理念不是凭空塑造出来的。
人人都在谈数字化转型，一句老生常谈的话“不转等死，转型找死”，然而对于制造业企业来说，谈到数字化转型不是借助钉钉、飞书等远程办公平台，加上OA等软件就能实现的。
制造业企业的特点是重资产、多流程、项目重，而这样的行业属性导致了：
1、数字化转型前期需要精密的总体规划设计；
2、中期改造部署需要专业人士指导；
3、后期又离不开专业的人员进行管理维护。
尽管云计算、大数据等新一代信息技术发展得非常成熟，目前市面上众多的云服务提供商、大数据解决方案提供商等，然而选择适合自家企业的技术方不是一件容易的事情。
技术方的实力不容置疑，但是如果缺乏对行业的认知、积淀和理解，将很难满足企业的需求。
对于企业本身来说，尽管在该领域有着多年的经验，并对制造业的数字化转型需求也更明确，但要真正能将这些经验、需求通过技术途径得以实现，并能将这些技术对外输出，进而赋能整个行业数字化转型。
制造业企业对数字化转型服务提供商的要求无非以下两点：
一、对正在服务的行业有足够深入的认知。
这样才能让数字化服务更贴近企业所需的功能，而这也适用于企业的采购、生产制造、营销等实际应用场景。
二、技术方提供的服务技术足够稳定、好用，功能、场景尽可能丰富。
这样才能让企业转型后真正实现业务的创新，达到降本、增效、提升品质的目的。
综上，一般来说，制造业企业对数字化转型服务提供商的要求是既要懂行业，又要懂MES、APS、SRM、工业仿真等智能制造技术。
那么在制造业企业数字化转型的过程中的关键因素是什么？广州市社科院城市管理研究所副研究员曾总结为四点：
一、前端能够进行有力的引领和指导
企业在数字化改革的过程中是最重要的主体，而前端是否能够有力地引领和指导企业，让企业可以正确认知并主动拥抱数字化，是成功推进制造业数字化转型的前提。
二、是能否准确对接行业的痛点和需求
对于企业和技术方来说，当下存在懂技术不懂行业，或者懂行业不懂技术的尴尬局面，因此在转型中对于双方来说如果沟通协调非常关键。如果解决这个局面就需要技术方遵循市场需求，找准各行业数字化转型的突破口，能精准对接行业的痛点和需求，并针对不同的行业，进行精准施策、制定专项方案，搭建一些特定而不是普适平台。
三、要汇聚多方资源
数字产业的发展目前还处于政府主导为主，而数字化转型需要大量资源，社会、资本的力量不足将导致推进困难、过程缓慢。而要快速推进制造业数字化转型，就要充分吸纳社会各方特别是金融、人才等力量参与，进行优势互补、合作共赢。
四、保障数据信息的安全
工业数据涵盖设备、产品、运营、用户等多个方面，这里就涉及到众多机密数据、核心专利技术等敏感信息，因此，平台在采集、存储和应用过程中一旦发生资源泄露，就会带来非常严重的安全隐患。这就意味着数据安全是当前推进制造业数字化转型必须要面对和解决的基础问题。
而以广州市制造业数字化转型的推进路径为例：
一、推动制造业数字化转型顶层设计；
二、完成推动制造业数字化转型的战略任务的解构；
三、重点打造优势传统制造业数字化转型产业集群；
四、健全对制造业数字化转型的资金扶持体系。
五、加快技术和人才供给，推动产业数字化转型。
以数字孪生技术为例，未来将设计更完美的智能化工厂，工业软件将驱动制造设备代替人脑管理企业，可模拟运行数百万个场景，优化智能化工厂构建。而基于数字孪生、5G、人工智能、大数据等技术应用，公司将建设一个从整体设计、启动、运行到维护都拥有“人”的能力的智能化工厂。
其实，数字化改革将影响企业智能制造全流程，从源头提升制造业的生产质量。
可以这样认为，如果数字孪生技术可实现虚实交互、数据融合的虚拟映射，服务于智能设计、智能加工、智能装配和智能服务，将给制造业带来革命性变化，企业的生产、销售、服务等产品全生命周期管理，都将走向智能化。
过去机械电器、自动化在工业生产中代替人的肌肉，执行生产任务，未来由大量工业软件构成的工业操作系统，将驱动数字化装备代替人的大脑自动做出生产决策。智能制造产业新生态，将加速各行业全产业链企业生产管理质效提升。
而物联网、工业互联网、人工智能等应用，将大大提升企业数据收集和信息连接能力。
以机床产业为例，海量数据通过数字化产业生态系统平台积累和交互共享，将有助于打通原材料、生产设备、检测设备等各环节企业间协同创新堵点，解决信息孤岛的问题。
目前，企业对于数字化转型的重要性已经达成共识，大多数企业认为数字化转型是未来企业发展成功的关键，尽管制造业企业数字化转型有一定风险。
从技术发展角度来说，行业的转型需求逐渐成为数字化技术进步的重要驱动力，其中，新型网络、数字化平台和智能分析是三个非常重要的核心驱动力。
网络方面，正向高带宽、低时延、高可靠、大连接、灵活配置进行演进；
平台方面，除了提升基础能力以外，也在不断融入新的技术，以更好地支撑整个行业应用的开发；
工业智能方面，一是通过不同的技术组合提升智能化分析的性能，二是充分利用各项技术更好的对接行业；
产业发展和投融资方面，行业数字化转型的热点领域，包括智能装备、大数据、平台等保持了比较快速的增长态势，成为资本投注的关注点。
对于技术方来说，软件向平台迁移是大势所趋，云原生开发是重要的方向，未来的工业软件都将是以云原生的模式开发，这是不可逆转的方向。此外，IoT和大数据已经深度融入研发、设计、生产和经营管理，分析能力提升的过程中平台起到基础性的支撑作用。
其实，制造业向先进的、数字化、智能化转型，成功与否决定了企业在未来生存和发展的命运，也决定了未来制造业持续发展的态势。
对于焦急的企业家们来说，数字化智能制造需要企业领导者有多个维度交互思维的能力，对完整的业务生态的彻底再认知。
而这也是是转型路径的起点。
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