侧重于扶持领域生产过程的优化(有别于---领域比如智能仓储)。领域智能制造技术含量高，作用大，需要的投入---，因而目前较少;---领域比如智能仓储、agv小车等，目前已渐成气候，已经可以为企业带来较好利润，纵使不重点扶持，企业也会努力推进此领域。
依据数据满足智能制造高要求的程度进行资金扶持。促使企业注重数据:数字化只有在达到智能制造的数据要求时才应该得到资金扶持;如果数据不齐全，甚至有假数据等，不应该扶持。
首先需要对一系列待研究的工程问题或工程参数建立模型，这就需要对工艺、产品、设备和自动化等工程领域---熟悉;其次，需要采集高的在线数据，并基于此数据对工程模型进行机器学习，使之与生产线充分绑定。然后建立智能系统，二手设备，将生产线的模型和大量的场景用例结合到智能系统中，二手设备企业，并产生出即时可变的优化的生产参数组合，交给基础自动化执行。
可见，智能制造是优化的机器代人。目前只在制造的头尾部分比如智能仓储方面进行了一定的智能制造，二手设备，而在制造过程甚为---，二手设备产业，主要是一些平台开发商。欧美技术较好的公司已经成功应用了智能制造，而技术一般的公司尚在努力中。
我国数百万家工业企业的智能化水平差异较大。随着3d打印、模拟分析、工业物联网等技术在制造业的渗透，汽车、航空航天工业在智能制造领域已实现增长，能源和装备制造等行业将保持较高增速，其他行业的智能制造依然任众道远。未来5—10年，5g、工业互联网等新基建将成为工业企业智能化升级的催化剂，推动制造企业迈向“万物互联、万物可控”。
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