TSXDSY08R5A

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TSXDSY08R5A　　推动智能制造的两个基础性技术是计算机芯片计算速度和网络传输速度，比较好的是中国目前已逐步拥有了这两项技术，接下来的关键就是“数字化”。 “数字化”包括四个方面：一是工业软件和自动化结合；二是工业通讯；三是工业安全；四是工业服务。执行“数字化”的进程仍需破除一系列难题。
　　产业政策和标准研究存在缺位
　　智能制造更重要的是一种思想而不是一门技术，由于智能制造产业具有需求多样化、碎片化的特点，需要对于不同的企业要分门别类拿出不同的解决方案因企制宜，推进产业升级。尽管从***到地方都有扶持计划，但总体零散、缺乏系统性，难以形成协同发展，政策扶持效果总体并不理想。有些行业归口和行业规划还需明确，行业政策和标准研究还存在缺位。
　　创新能力不强，核心技术缺失
　　作为智能制造的核心，自动化设备和智能化软件搭起的互联网平台，而它的载体——工业机器人行业关键元部件主要依赖进口，比如高性能交流伺服电机和高精密减速器，还有数控机床领域的功能性部件和3D打印机的核心部件激光器，智能制造诸多基础技术方面仍然停留在***层面，创新能力不足，关键技术难以突破，造成国产智能制造企业成本居高不。
　　智能制造方式建立在自动化、机器人、物联网、大数据、云计算、人工智能等一大批高新技术的综合运用上，找寻合适的技术源来改造企业生产模式成为智能制造能否成功的关键要素；现实中，大型技术供应商更多提供成套的智能制造技术解决方案，改造成本高；而中小型技术供应商则难以提供匹配度高的智能制造技术和管理模块，改造效果差。此外，部分中小型企业由于资源限制导致难以搜索到外部智能制造技术商，凭借企业自身技术存量难以实施有效的智能制造改造。
　　企业单打独斗，产业体系不完整
　　比如工业机器人，据不完全统计，目前***已建成和在建的机器人产业园区几十个，机器人企业上千家，但其中真正能自己生产零部件或机器人产品的不到一成。
　　智能制造领域技术门槛较高，仅仅依靠单个企业探索全新领域显然很困难。工业级产品对数字技术、智能技术、网络技术和新材料技术等方面要求很高，整体研发耗时较长。我国现有智能制造技术大多掌握在部分科研机构手中，而多数研究机构过于***封闭，技术研发分散，未能形成合力，同一技术重复研究，浪费大量的研发经费和研发时间。而我国多数企业又热衷于大而全，一些具有较好关键部件研发基础的企业纷纷转入整机生产，难以形成研制、生产、制造、销售、集成、服务等有序、细化的产业链。

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