在科技飞速发展的当下，云计算、物联网等技术的持续完善，以及大数据与信息化制造技术的新突破，正推动着 “云制造” 向更高级的 “智慧云制造” 拓展。与此同时，国内外制造业也在朝着以数字化、互联化、智能化综合集成为特征的 “智慧制造” 这一信息化高级阶段迈进，开启了制造业发展的全新篇章。

一、云计算与大数据的发展现状与特征

  我国当前在信息技术基础设施方面有着庞大的规模，智能终端数量超过 25 亿，上网用户多达 6 亿，4G 年度投资达 1600 亿元。工信部软件与集成电路促进中心云计算研究中心主任杨冬日指出，云计算与大数据呈现出诸多独特特征，包括规模巨态，意味着其数据量和应用规模极其庞大；表征动态，其呈现形式和状态处于不断变化之中；价值稀态，虽然数据海量，但有价值的信息相对稀缺，需要深度挖掘；结构多态，数据的构成和组织形式多种多样。也正因如此，它们正面临着大机遇，可催生众多新兴产业和应用场景；同时面临大挑战，在数据处理、安全保障等方面存在诸多难题；承载着大战略意义，关乎国家产业竞争力提升；孕育着大产业，有望形成庞大的经济增长点；肩负着大使命，对各行业发展影响深远。

  在全球步入工业 4.0 时代的大背景下，制造业的主要特征已然转变为智能和互联，企业运营对信息技术的依赖程度日益加深。制造业整个价值链以及产品的整个生命周期都涉及海量的数据，数据量的暴涨既是众多行业面临的严峻挑战，也是难得的发展机遇，如何有效利用这些数据成为关键所在。

二、信息化在制造业中的关键作用及架构变革需求

  在信息化系统与工业化控制相融合的过程中，信息化的作用至关重要，它能够制定管理机制和运营策略，为工业 4.0 的发展指明方向。而人工智能、云计算、大数据等信息技术更是为传统工业发展和商业模式转变带来了更多可能性与机遇。

  华中科技大学计算机科学与技术学院院长金海强调，根据上世纪末的预测，全球制造业发展呈现出市场全球化、产品个性化和多样化、对环境影响最小化、制造过程敏捷化、生产企业专业化等特点。如今，传统的云计算与大数据架构已难以满足制造业发展的需求，必须基于新技术进行架构变革，构建出高效、绿色、灵动、智能的融合架构。他还指出，以制造业为代表的行业应用数据有着自身的特点，如结构与表达规范、增长速度快、数据处理时效高、价值密度高、安全性要求高等。然而，我国在云计算与大数据的应用方面还存在较大差距，诸多技术难题尚未攻克，仍需不断探索和突破。

三、云计算与大数据深度融合带来的价值与影响

  天津大学计算机学院副院长冯志勇认为，云计算与大数据和各个行业的深度融合，将创造出前所未有的社会和商业价值。具体体现在以下几个方面：

  设备 — 设备融合：促使设备互连进入泛时代，打破设备之间的信息孤岛，实现设备间的互联互通和协同工作，提升整个生产系统的自动化和智能化水平。

  设备 — 产品融合：能够形成以产品为中心的价值链，围绕产品全生命周期整合资源，优化生产、销售、服务等各个环节，更好地满足市场需求。

  人 — 设备融合：便于形成在线监测、分析与控制体系，操作人员可以远程监控设备运行状态、进行故障诊断和实时调控，提高设备使用效率和生产安全性。

  人 — 产品融合：使关注点从单纯的制造向理解和转换用户需求转变，企业能够根据用户反馈及时调整产品设计和生产策略，实现以用户为导向的精准生产。

  实际上，工业云计算与大数据应用有望引领工业企业进入创新和变革的新时代。倘若制造业企业能够在工业环境中成功搭建云计算与大数据平台，提升对不同设备收集的海量信息的梳理能力，增强企业信息系统的计算能力和数据消化能力，那么企业便可以在实现低成本运营的同时，按需进行生产，达成绿色生产目标，进而有效提高企业的经营效率，在激烈的市场竞争中占据优势地位。

  总之，随着智慧云制造以及云计算、大数据与制造业融合趋势的不断发展，制造业企业需要紧跟时代步伐，积极应对技术变革带来的挑战，充分挖掘其中蕴含的价值，推动自身实现高质量、智能化发展，助力我国制造业在全球产业格局中迈向更高的台阶。