制造業(yè)的實際發(fā)展狀況，事關(guān)國家經(jīng)濟發(fā)展與社會安定。加快推動傳統(tǒng)制造業(yè)向著智能化、數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級已經(jīng)成為當前推動產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要內(nèi)容。關(guān)注接下來制造業(yè)的走向和趨勢，積極配合企業(yè)做好產(chǎn)品研發(fā)、技術(shù)攻關(guān)等工作，也成為諸多制造業(yè)從業(yè)者的主動選擇。

12月14日，IDC發(fā)布《IDC FutureScape：全球制造業(yè)2021年預測——中國啟示》，為制造企業(yè)的高管提供了在未來60個月內(nèi)制造業(yè)IT及其IT所支持的業(yè)務發(fā)展趨勢，報告標識了這些預測發(fā)生作用的未來時間和受影響的業(yè)務領(lǐng)域，以及成本和相對的復雜性。

據(jù)悉，這十大預測分別是AI風險決策、資產(chǎn)自動化運營、跨生態(tài)系統(tǒng)的運維中心、供應鏈彈性、大規(guī)模遠程辦公、跨應用程序協(xié)作、風險遷移的生態(tài)系統(tǒng)、B2C機會、車間數(shù)字孿生和嵌入式質(zhì)量管理。

其中，“AI風險決策”赫然在列。到2026年，50%的中國2000強企業(yè)將使用人工智能開發(fā)基于風險的操作決策指導和洞察力，相比今天，這一數(shù)值低于5%。離2026年還有幾年的時間，人工智能在風險操作決策方面的應用“苗頭”漸漸顯現(xiàn)。

對于風險案例而言，金融分析師可以通過使用AI算法來分析案例歷史記錄，并及時識別任何潛在的問題。與此同時借助機器學習、云計算、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)，金融分析師可以構(gòu)建精確的模型，以此關(guān)注到異于平時的資產(chǎn)流動和投資傾向，進而注意到可能存在的風險，提前做好資產(chǎn)配置和風險防控。

毫無疑問，我國已成為具有重要影響力的制造業(yè)大國，但也存在創(chuàng)新能力不強、制造業(yè)附加值偏低、供給體系質(zhì)量不優(yōu)、資源環(huán)境承載壓力大等問題。要想實現(xiàn)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，還需注重核心技術(shù)研發(fā)和專業(yè)人才培養(yǎng)等方面，以期為制造業(yè)整個產(chǎn)業(yè)鏈的升級、優(yōu)化打好堅實的基礎(chǔ)。