与传统制造业相比，先进制造业更加依赖于电子信息、计算机、机械、材料等高新技术的集成应用，全面实现了信息化、自动化、智能化、柔性化和生态化的生产模式。先进制造业在高利润和高附加值的同时，还在创新性和产业集聚方面表现出强大的引领作用，已成为推动新时期经济发展的重要力量。
因此，要实现从制造业大国迈向制造业强国的转变，大力推进先进制造业的快速发展成为了当务之急。
当前，我国制造业发展面临多个挑战，比如产业增长动能不足，技术创新力亟待提升，产业结构优化升级上也面临着巨大压力。近年来，尽管我国先进制造业在规模、质量、创新、开放和智能化方面已经取得了不少成果，但面临全球竞争日益激烈，依旧存在诸多挑战。
科技创新引领不足：尽管我国在科技创新方面取得了一定进展，但在全球范围内，我国在研发经费投入和科研人员数量上仍与发达国家存在一定差距。例如，数据显示2022年我国研发经费投入强度为2.55%，每千人研究人员数量约为15人，在全球主要国家中排名第12位，超过了法国和荷兰，但与OECD国家的平均水平仍有差距。
核心技术缺失：核心技术的缺失是我国制造业“大而不强”的关键原因。随着劳动力红利的消减以及土地成本的快速上涨，制造业发展的成本优势正在逐步消失。
人才紧缺及劳动力成本上升：先进制造业的发展需要大量高素质的技术人才，但目前我国在高端人才的培养和引进方面仍面临挑战。高端技术人才的短缺限制了技术创新和产业升级的速度，同时随着劳动力成本的上升，制造成本增加，这对制造业的竞争力构成了一定的挑战。
金融体系支撑乏力：金融体系对先进制造业的支持不够，导致企业在研发和创新方面的资金支持不足，影响了企业的创新能力和市场竞争力。
发展不平衡不充分：我国先进制造业在区域和行业间的发展不平衡，部分地区和行业仍存在发展滞后的问题。此外，产业链的高端、核心环节仍然存在不足，影响了整体产业链的完善和提升。
全球供应链的复杂性和脆弱性：全球供应链的复杂性和脆弱性对制造业的稳定运行构成挑战。供应链中断、物流瓶颈和地缘政治因素都会影响制造业的稳定运行。
贸易保护主义抬头：外部环境的深刻调整，特别是贸易保护主义的抬头，使得我国制造业转型面临更高的挑战。
数据驱动的决策支持：运用大数据分析和人工智能算法，对生产数据、市场数据、供应链数据等进行深度挖掘，为企业提供精准的决策支持。这包括预测性维护、质量控制、生产优化、需求预测等。
物联网与传感器网络：部署广泛的物联网传感器，实时监控设备状态、生产环境和产品质量，实现远程监控、故障预警和效率提升，同时为预防性维护提供数据基础。
云平台与边缘计算：利用云计算资源高效处理和存储大量数据，而边缘计算则能减少数据传输延迟，实现实时数据分析与决策，提升制造系统的响应速度和处理能力。
集成供应链管理：通过数字化手段实现供应链上下游企业的紧密协同，提高供应链的透明度、反应速度和整体效率，实现供应链的智能化和精益化。
产品生命周期管理（PLM）与数字孪生：运用数字孪生技术在虚拟环境中仿真产品的设计、测试、生产及维护过程，优化产品性能，缩短产品上市时间，同时提高维护效率。
客户参与与个性化定制：利用数字化平台收集顾客反馈，提供个性化产品和服务，实现大规模定制化生产，增强客户满意度和品牌忠诚度。
网络安全与数据保护：在推进数字化转型的同时，加强网络安全措施，保护企业核心数据和客户隐私，确保生产系统的稳定运行。
作为我国制造业发展的重要方向，先进制造业或将在我国即将到来的第三次工业革命中发挥关键作用，为我国制造业革新带来新思维新路径。
此次活动以“AI赋能 解锁智造新潜能”为主题，活动将聚焦先进制造业领域专家、学者与精英，邀请知名企业、行业大咖及CIO班学员们，一起探讨先进制造业与前沿技术深度融合之路，共同推进产业高质量发展。
