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智能制造是一種新型生產模式或系統，通過物聯網、大數據、云計算、人工智能等數字化技術使制造流程具備信息自動感知、自動決策、自動執行的能力。這些數字化技術和新一代信息技術可以提升制造過程中的各個環節，其核心在于實現智能化的關鍵制造環節、智能工廠以及端到端數據流等。
截至2021年，中國國內生產總值超過114萬億元，同比增長8.1%。在GDP產業結構中，2021年-2022年第一季度占比最高的是工業，分別占比為33%和35%。盡管受到疫情反復散發的影響，部分企業停工停產以及產值增速放緩，但在雙循環制度與供給側改革長期基調下，制造業的強韌性仍可為未來的發展提供基礎。因此，智能制造作為賦能傳統工業或制造業數字化升級的一種方式，正處于需求提升的階段，其重要性與必要性日益凸顯。
中國勞動力成本提升、人口紅利消退以及人工智能技術的引入成為行業主要驅動力：中國制造業面臨著勞動力成本上升以及用工荒等問題，引入工業機器人、云服務以及數字孿生等新技術為行業帶來新的市場規模增長基礎。
此外，中國智能制造和鼓勵企業數字化轉型等相關利好政策與法規也為智能制造行業提供了健康增長的基礎。自2019年至2021年，中國發改委、工業部以及網信辦等部門相繼出臺加速智能制造、數字化轉型等相關軟件以及技術發展的政策，為智能制造各細分產業的健康發展提供了基礎。
然而，在后疫情時代中，部分地區疫情反復，需要即時管理封控的城市或地區禁止企業營業，導致制造業工廠在后疫情時代停工停產較為頻繁。在這種情況下，中國制造企業的營收利潤率與企業景氣指數均在2021-2022年期間出現下滑。
為了應對制造業在后疫情時代面臨的嚴峻虧損風險，制造業可以引入智能制造數字工具來實現對利潤下滑的對沖。例如，通過精準識別客戶可以降低約30%的成本以及縮短20%的研發周期。同時，那些在流程數字化、大數據分析與機器人化三個方面重點進行數字化布局的企業，可平均節省10-15%的生產成本。
