随着疫情的变化与全国防控工作的深入开展，大家的目光逐渐转向经济活动受到的影响以及对各个行业未来发展趋势的研判，积极寻求生产恢复。中国是世界最大制造基地，也是全球制造业供应链的核心环节。春节期间疫情的蔓延，让制造企业面临延迟复工、产能压缩、物流封闭等多重压力，生产销售计划被打乱。
行业关键要素正面临冲击与挑战，具体体现在供应链稳定性(物流重新规划)、基于需求侧变化的响应速度(更细粒度、更短周期预测下游需求)、设计研发能力(临时更换产品和工艺调整)等各个环节。当下，多数制造业企业已认识到，要抛弃落后产能，摆脱传统产能效率对人力的依赖，同时结合人工智能等新的生产要素，最大限度的保证精细化运营管理和风险管控，以适应充满不确定性的未来。
全球化竞争和发展的趋势推动
随着我国制造业企业(工业品和消费品领域)规模的扩大与增长，必然走向全球化。面对全球市场更加严峻的竞争环境，以人工智能为代表的技术手段能够为制造企业提供以数据为驱动的智能化决策和协同优化等，提高生产效率和业务创新力。
传统制造企业大都以人的决策和反馈为核心，导致系统中有很大一部分的效率和价值并没有被释放出来。今天，制造业企业已经开始寻求与第四范式这样的人工智能平台厂商合作，去构建贯穿数据、系统、中台到生产应用的全栈AI平台，推动整个企业的智能化转型。
在全球贸易和合规方面，企业利用高维机器学习、知识图谱、自然语言处理等人工智能技术，对全球贸易和合规上的审计异常进行精准识别;在业务共享领域，通过OCR、智能服务机器人、机器学习等技术应用，可快速、有效构建智能化业务闭环，实现共享服务的再升级;在企业战略规划与分析视角中，基于强化学习、迁移学习等领先算法应用，可以构建更真实的动态模拟器，实现企业运营的仿真研判。第四范式的AI平台已经具备为大型企业运营建立“数字孪生”系统的基础，帮助传统制造企业从基于数据可视化和统计预测的决策，真正向数据决策的“智能运营”迈进。
供应链持续精益与改进成内在动力
供应链优化与生产成本缩减是制造业非常核心和基础的一环，紧急情况下，由供应链各环节信息不对称导致的问题开始显现，如何帮助制造业应对上下游的不确定因素，需要构建供应链合作伙伴的数字协同孪生系统和应用，提高供应链本身的敏捷程度与风险应对能力。
供应链从需求侧预测响应市场变化的速度和准确度要求提升，企业需要通过机器学习与运筹学相结合，对市场需求和供应链状况进行更准确的预估和判断，提升复杂因素下处理生产、物流等计划层问题的能力。在打造智能化生产系统上，企业可以利用高维算法建立设备智能运维模型应用，实时对设备运维进行关键趋势预估和策略执行，大幅降低工厂的异常停机造成的损失;通过建立机器视觉和机器学习从感知到认知的改善闭环，实现在关键质量控制节点上的不断提升。此外，在企业规范化生产管理的检查和预警机制方面，基于机器视觉的准确性和高效能，可以在众多场景中提升人机协同效率，提高生产效能。
制造业企业实现快速、有效的全面智能化转型，还需依靠正确的AI落地方法论的支撑。第四范式建立的闭环自学习人工智能方法论，从企业转型和场景落地目标出发，能够将人工智能技术与企业复杂的供应链管理体系有机融为一体，成为供应链管理的“副脑”，助力传统制造企业真正走进“智能制造”。
“需求侧”以消费者为中心的变化与要求
在中国消费者需求升级的背景下，“需求侧”成为制造业特别是消费品制造，最为关心和求胜的战场。同时，消费品制造领域也是互联网技术全面渗透以及最早受到智能化洗礼的领域。
以企业营销、销售和服务部门为例，标准产品化的智能推荐、智能搜索、智能客服等智能应用，已经具备互联网技术基础和行业充分验证，能够高效统一的为消费者提供专属服务，覆盖快速消费品的推荐促转、耐用消费品的客户全生命周期管理、用户拉新、粉丝会员运营等多种场景，为企业打造可持续迭代的智能化客户经营能力。
人工智能公司第四范式拥有互联网人工智能应用最早及最具经验的专家，正在通过以消费者为中心的人工智能平台，快速赋能制造业企业具备互联网线上运营能力，并通过公域与私域流量有效融合运营的方式，实现企业品牌力与客户价值的提升。此外，在5G和AIOT技术的推动下，产品本身的智能化水平也是一个重要指标，通过AI平台可以打通企业产品智能化全栈通路，提供以客户需求和市场变化为导向的产品创新能力。
成功者永远看到希望，总结以往经验并借助领先科技以求新的发展，是企业获得成功的必由之路。在逆境中转危为机，需要企业重新审视数字化转型中的得与失，重新评估人工智能等新技术在企业发展的“破“与“立”，以应对不断变化的新环境。
