“一流企業定標準、二流企業打品牌、三流企業賣技術、四流企業做產品”，這句話告訴企業家誰制定了標準成為行業的定義者，誰就能輕而易舉的控制整個市場。30年前，英特爾和微軟為PC行業定義了基于X86架構的處理器和Windows操作系統內核，從而統治PC至今。2007年之后，隨著移動時代的到來，基于ARM架構的處理器和高通的無線通訊芯片又逐漸成了智能移動產業的事實標準。據公布的財報數據，從2013到2015年，高通每年從智能手機廠商收取的專利授權費和價格提成就將近80億美元。由此可見，制定行業標準不但能讓企業坐享豐厚的行業利潤，而且能徹底消除行業的競爭對手。

　　近幾年，隨著IT技術的快速發展，為了充分利用物聯網、大數據、云計算、人工智能以及虛擬現實等新興技術帶來的機遇，推動工業的智能化轉型，德國提出了工業4.0戰略，以GE為代表的企業提出了工業互聯網戰略，中國也發布了中國制造2025以及智能制造戰略。從產業層面講，這是各國政府結合各自的產業優勢提出的不同方向和路線的工業化轉型戰略。但從本質分析，這是各國政府試圖將各自的工業戰略推廣到全球，為進一步構建不同行業和不同層級的工業化標準做鋪墊。

　　當前，由于智能制造的發展仍然處于探索期，智能制造的架構、標準和體系有待完善。與此同時，隨著以物聯網、大數據、云計算和人工智能為代表的新興技術逐漸融入到制造企業，要想推進智能工廠的實施，傳統的工業自動化控制協議和標準也要進行更新甚至重新定義，這是推動中國制造業由大變強的真正機遇。由此，智能制造體系、架構和標準制定權的爭奪也從企業層面上升到國家層面，智能制造戰略轉型的競爭也逐漸發展成為國家之間對新一代智能化工業標準化制定權的爭奪。當前，中國政府和企業正在積極的把握機遇推動智能制造體系和標準的建立，從最基本的技術和標準做起逐漸構建自己的行業標準，并取得了極具意義的成效。

　　在政府層面，2017年3月23日，國家標準委發布了《關于下達〈智能制造對象標識要求〉等國家標準制定計劃的通知》，包括智能制造對象標識要求、工業互聯網總體網絡架構、智能制造標識解析體系要求、數字化車間通用技術要求、數字化車間機床制造信息模型、工業云服務能力總體要求以及工業云服務模型等7項智能制造國家標準正式立項。對推動中國智能制造標準體系建設過程中具有里程碑意義，也標志著智能制造標準化工作從頂層設計階段向落地實施階段邁出了堅實的一步。

　　在企業層面，由浙江大學、清華大學、浙江中控技術公司、大連理工大學、中科院自動化所等單位聯合制定的用于工業測量和控制系統的實時以太網標準——EPA，并聯合開發了基于EPA工業以太網標準的變送器、執行器、遠程分散控制器、數據采集站、現場控制器等產品，推出了基于EPA工業以太網標準的DCS系統，并在企業得到了成功應用。

　　華為作為中國網絡通信領域最具國際競爭力的企業，從2014年開始，通過加大對物聯網和5G通信標準的布局，先后拿下了屬于中國的5G通信編碼標準和符合3GPP的R13標準協議的基于蜂窩的窄帶物聯網技術——NB-IoT。這意味著，在5G時代，中國企業不再需要交納高額的“高通稅”，在物聯網領域，中國企業有能力構建包括物聯網芯片、接入網絡設備到物聯網云平臺在內自主化的生態體系。

　　在人工智能領域，百度正在從算法、平臺和框架層面布局人工智能應用，其構建的人工智能產業生態也逐漸完善。在芯片層面，2017年華為發布了麒麟970人工智能芯片，首次采用臺積電10nm工藝，與高通最新的驍龍835芯片是一個工藝，但集成55億個晶體管遠比高通的31億顆、蘋果A10的33億顆多，帶來的是功耗降低20%。除華為之外，國產智能芯片制造商“寒武紀”發布的人工智能芯片也在開始支持從端到云的各種智能化平臺。在語音識別、圖像識別、機器翻譯、增強現實等應用領域，騰訊、阿里巴巴、科大訊飛等廠商也在追趕甚至趕超國際同行。

　　總結

　　隨著智能制造戰略的持續推進，IT、OT、CT逐步走向融合。傳統低效率的工業化技術與標準必然讓位于更高效的技術與標準。比如，速率較低的工業現場總線讓位于更快的工業以太網，速率較低的4G標準被速率較高的5G標準取代，串行計算架構的嵌入式芯片讓位于計算速度更快且支持深度學習算法的人工智能芯片，大量陳舊的工業自動化控制協標準必然被更加智能化的標準協議取代。只有經歷這一過程，才能實現工業化的新舊動能轉換，推動傳統低效的生產制造向自動化和智能化的智能工廠轉型，在這一過程中，推動中國自主化智能制造標準的建設將是中國制造走向強大的基石！