AI质检、工业数据智能等迎来较快发展
　　谈及未来工业互联网的发展趋势，崔粲认为，很多工业企业仍在持续推进数字化转型、开展工业互联网应用，所以市场需求会继续保持良好的态势。
　　“各类技术和产业各环节都有很多的提升空间，孕育着不小的市场机会。不过，今年以来一些大的行业本身景气度下降，未来不同行业的工业互联网市场机会，可能存在显著的分化。”
　　在崔粲看来，AI和边缘计算在工业的应用值得高度关注，数字孪生和工业元宇宙热度较高，但应用价值还有待进一步探索。
　　在工业企业“研”、“产”、“供”、“销”、“服”几大环节里，除了智能化生产一直是重点方向，云化研发设计、供应链协同和智能化亦值得重视。
　　“具体而言，智能工厂咨询和整体解决方案、AI质检、行业AI大模型、工业数据智能、节能降碳、云仿真、中小企业工业SaaS软件、供应链协同、工业5G、工业边缘、工业互联网安全等都值得关注。比如AI质检、工业数据智能等方向，IDC预测未来5年市场复合增长率都达到30%左右，发展会很快。” 崔粲说。
　　5G+工业互联网高昂的成本，一度令不少中小企业望而却步。曹磊认为，未来随着技术成熟，应用的场景和用户越来越多，成本将逐步被摊薄。
　　“可以确定的是，工业互联网的成本会越来越低，大家能享受工业互联网福利的技术门槛会越低。至于通过多长的时间、下降几倍，这个很难预估。但大趋势一定是下降，并且会变成面向工业企业普惠的平台。”
　　曹磊还强调，大量的机器和设备换人并非数字工厂的核心价值。
　　“用机器换人，其中的设备改造成本蛮高。所以，不能为了黑灯工厂而黑灯工厂，要看真正生产效率到底提升了多少，是否节省了人力投入。在这个基础之上产生的经济价值，才是数字工厂的意义所在。”
　　在曹磊看来，数字工厂的核心不在于“黑不黑灯”，而是数据联通及其所带来的价值。
　　“对追求极致效率的数字工厂来说，首先应该数据驱动。所有的决策、生产相关的决策都是由数据决定的，而不是人为决定的，并且能实时在线，这是数字工厂最底层的基础。”
　　但如今普遍存在的现象是，绝大多数制造业企业，仍沿用工业时代的信息化方式来建设数字工厂。
　　“搞MES、PRM，再搞一个车间的看板。类似的投入越多，所产生数据孤岛问题会越来越严重。因为没办法把数据进行很好的价值变现。虽然确实做到了局部的优化，但工厂的整体运行效率依然有很大的挑战。” 曹磊说。

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