黄博士指出，目前智能制造的“智能”还处于Smart的层次，智能制造系统具 有数据采集、数据处理、数据分析的能力，能够准确执行指令，能够实现闭环反 馈；而智能制造的趋势是真正实现“Intelligent”，智能制造系统能够实现自 主学习、自主决策，不断优化。同时，在分享经济成为互联网发展重要趋势的今 天，分享经济将从消费环节走向生产环节，为制造业提供广阔的前景。

      美国辛辛那提大学李杰教授针对智能服务推进策略发表精彩演讲，介绍了美国国家智能制造维护系统产学研研究中心与美国制造，以及大数据分析对制造转型跟服务的价值。其中，“煎蛋模型”令人印象深刻，他认为制造业产品是蛋黄，产品在使用中产生的数据是“蛋白” ，数据并非以量取胜，重要的是分析的过程中产生的价值。

      将CAE分析所需软硬件安装在云端共享使用，客户机仅需要使用web浏览器通过用户认证便能进行数据分析，分析所需的软硬件资源以及生成的模型数据都集中在云端，用户端仅负责图形显示和操作控制。

      智能制造(Smart Manufacturing)是实现整个制造业价值链的智能化和创新，是信息化与工业化深度融合的进一步提升。智能制造融合了信息技术、先进制造技术、自动化技术和人工智能技术。同时智能还处于Smart的层次，智能制造系统具有数据采集、数据处理、数据分析的能力，能够准确执行指令，能够实现闭环反馈，而智能制造的趋势是真正实现智能化。

　　微软企业服务物联网首席架构师常伟从合作伙伴角度，阐述了如何发展工业4.0产业生态圈，引领制造集成服务转型。

　　华为在汉诺威工博会上展示了其物联网战略，其最终是要建立一个物联网的平台，发挥有线、无线接入优势，并推出物联网操作系统。 　　在华为工程师展示的车联网案例中，不仅实现了导航、信息、音乐和电话等应用与车载系统联合工作，还依托于蜂窝网实现车联网业务的无线传输，从而带来远程诊断、紧急呼叫、智能导航、车辆定位、车辆数据分析与保险业务结合等服务。

　　介绍英特尔晶圆和测试封装厂：一、生产环境中的物联网和感应器；二、数据量呈现爆炸式的增长；三、使用这些数据的好处；四、我们如何利用感应器数据的实例；五、展望未来。

    互联网与物联网正在深刻改变着各行各业，资产密集型行业也是如此，如何让设备管理模式从被动向主动式转变，实现更大的价值？在大数据时代，结合行业经验与数据分析技术可以有效支持复杂系统的智慧决策。

    宝光MES系统的需求包括建立MES计划、生产、质量等单件跟踪及管理平台；实现与ERP的无缝集成；实现条码跟踪；实现工艺参数的设定、工艺控制及管理、工艺过程分析；生产过程动态监控及实现生产、质量等关键需求数据分析等。

    兰光创新结合国内外的先进理念，提出了 “六维智能理论”，即要从6个维度的“智能”打造中国特色的智能工厂：智能计划排产、智能生产过程协同、智能设备互联互通、智能生产资源管控、智能质量过程控制、智能大数据分析与决策支持。