在全球范围内，产业转移和发展趋势正经历着重要的变革。作为数字经济三驾马车之一的制造业数字化，尤其是高端装备制造业的数字化转型成为了全球关注的焦点。美国、德国、日本等发达国家正在推进以新一代网络信息技术为核心驱动力的先进制造计划，并加快实施步伐。我国必须利用信息科技领域的优势，加速制造业数字化转型，构建以数字化为引擎的小规模、高效、绿色生产体系，为打造新的产业竞争优势奠定基础。
顶层设计保障工业互联网快速发展
新冠疫情对实体经济造成巨大冲击，也迫使加速发展数字经济提出了一项紧迫而现实的需求。在2020年3月，一系列关于加快5G网络、数据中心及工业互联网等新基建项目建设进度的要求被提出。未来几年，我国将投入大量资金支持示范项目与工程建设。此外，国家出台的一系列指导意见以及各省市区即将出台行动方案，将为我国下一阶段高质量发展提供强有力的政策保障。
产业数字化作为实现全面创新驱动战略和提升管理水平至关重要，它不仅促进了传统行业向智能制造过渡，还推动了服务价值链延伸，使得高端装备行业成为我国实现创新驱动发展、管理提升和数字化升级关键领域。
21世纪以来，美国“工业互联网”与德国“工业4.0”的兴起改变了全球制造业产品开发、生产模式及价值实现方式。随着大数据分析、智能传感器网与网络控制等技术不断成熟应用，工业互联网正从初期点对点远程控制向更深层次网络化、大数据时代迈进，对于高端装备制造业来说，这是一场前所未有的革命性变革。
2 高端装备面临挑战
随着国际市场竞争日益激烈、高附加值产品需求增加，以及国内制造成本上升，我国产品成本优势逐渐消失，导致原有增长模式出现瓶颈。因此，我们需要通过创新驱动新增长，与服务价值链延伸相结合，以提高企业整体竞争力并保持可持续增长。
2．1 数字化趋势
传统依赖资源投入扩张增长模式已难以为继，在新的科技和产业变革中，要想获得可持续竞争优势，就必须依靠信息物理融合系统(CPS)协同设计供应链生产与产品服务，与全球供应链生态系统融合，并借助互联网实现智能工厂建设。
2．2 面临挑战
面对客户对于功能性能质量要求越来越高，同时研发周期缩短成本压低的情况下的复杂问题，如如何应对多品种、小批量、高复杂性的生产特征，以及如何解决全生命周期效率与充分柔性的矛盾，这些都成为了企业最大的挑战之一。
3 工业互联网技术带来的机遇
近年来，由于跨界合作融合创新的提倡，大数据分析嵌入式系统移动通信设备等新兴技术迅速渗透到传统行业中，与之形成共生的关系。这使得我们能够在产品全生命周期中，将工业互联网技术与管理创新相结合，以提升产品智能水平并延展增值服务，从而实现全生命周期的大规模自动化运维优化决策支持平台建立起来。
3．1 嵌入式物联技术应用探索
通过物联网采集运行状态进行自感知预警诊断，可以提高设备运行效率降低故障率；同时标准开放接口可以让这些数据被挖掘用于发现改善需求，使设计概念达到一个新的高度。
3．2 智能远程运维模型演绎
通过“端—管—云”形式提供安全读取操作，让用户可以无需现场就能获取最新状态信息，为运维工作提供支撑。
3．3 知识工程智慧创造能力增强
基于知识工程的大部分研究集中在知识获取表达两方面，其中包括基于规则方法知识流分析语义网络方法等，将这些方法应用于设计需求过程，再借助自然语言识别语义检索人工检索外部库专利库分析当前趋势帮助设计员识别问题快速找到最优解方案。
3．4 模型定义MBD（模型定义）工具使用经验分享
采用面向整个生命期面的数模系统，可在CPS中的孪生环境中执行全面的仿真测试替换物理试验，不仅减少研发时间还降低成本，但对于满足不断提高客户性能要求时，其计算机仿真优异试验优选算法将变得更加重要。
4 生产过程复杂决策支持的人工智能系统开发
在计划调度图像识别过程质量控制领域，全自动设备比人类更具计算能力，而人际判断依赖经验比它更慢准确性较差但AI可更快给出正确答案。大数据收集再用预测模型做决策支持如提前预警设备停工事故或效率下降状况建议修理人员及时纠正避免影响计划
