脑极体：复工背后的“防断链”指南：探寻智能制造的坚实底座( 三 )
然而 ， 一场疫情让大多数企业主和管理者都开始意识到 ， 短期的缺人与长期的少人化 ， 今天的极致管控与未来的智慧管理 ， 被折叠在了同一个时空 。
经此一役 ， 或许可以给智能制造下一个实践版的定义了 ， 我们认为 ， 它至少应该包含以下几个特征：
1.人、机器、其他生产资料 ， 能够在一个网络中自然、实时地沟通协作；
2.生产管理系统能够主动完成部分创新、决策、增值的任务；
3员工能够将生活（特殊情况）与工作更好地平衡 ， 高效、人性化地执行任务 。
显然 ， 复工这道题 ， 背后正辉映着上述问题的答案 。 而智能制造的真实底座 ， 也开始从众说纷纭之中浮出海面 。
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要通往它 ， 制造产业或许需要跨越三个门槛：
1.信息基础设施 。
智能制造对数据计算能力、存储空间、服务器、大数据分析能力等提出了大量需求 ， 传统的计算集群架构显然已经不足以支撑 。
2.信息安全 。
伴随着工厂的信息化过程 ， 智能IT设备也会承载更多涉及到商业机密的隐私信息 。 将数据主权、数据产权、数据隐私保护等都掌握在本国知识产权的基础设施中 ， 或许是应对不明确国际局势的避险策略之一 。
【脑极体：复工背后的“防断链”指南：探寻智能制造的坚实底座】
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3.产业升级成本 。
想要将智能技术移植到自身业务之上 ， 高昂的技术人才投入和学习门槛就会劝退不少企业与组织 。 越来越多的超大规模服务供应商（HSP）、云端基础设施和数字服务供应商 ， 都开始打造“算力+算法”一体化的行业解决方案 ， 助力制造产业升级 。
举一纲而万目张 ， 解一卷而众篇明 。
中科曙光的变化 ， 让我们见证了ICT产业的自我迭代与颠覆性的进化 ， 也直接推动了行业的整体实力 ， 成为关键时刻有力量驰援一线的中流砥柱 。
与其说智能制造是一种新型的生产制造模式 ， 毋宁说是一种融合了产品研发、生产、市场、运营等各阶段的动态管理 。 也唯有在这样强大的基座上 ， 中国的制造产业军团 ， 才能更有底气 ， 无惧面对未来可能出现的一切“黑天鹅” 。
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