近期，疫情多点爆发，导致汽车供应链出现大规模断供。上海和其他城市的汽车企业出现了减产和停产的浪潮。特斯拉、蔚来、上汽、长城等车企纷纷宣布部分停产或减产。车企的长短期生产带来了巨大的冲击，也对企业应对风险的能力提出了更高的要求。这种外界的不确定性事件或将成为未来经济常态，再加上供应链和生产网络交织在一起，包括汽车制造在内的整个工业行业将被迫进入快速转型期，智能决策正在肩负重任负担。

在现代自动化和规模化生产中，特别是在复杂多变的市场环境中，决策和计划变得越来越重要。决策上的一点偏差可能会对生产结果产生不可估量的影响。，因为工业生产线一旦启动，就开始消耗原材料和成本，一旦停止，就会影响企业的效率。在快生产时代，企业经不起任何浪费和等待。

智能决策技术针对复杂问题的策略恰好契合工业生产的发展需求，成为近年来工业智能化转型的热点话题。从前不久发布的《工业智能决策白皮书》中，我们看到工业领域智能决策的美丽画卷正在慢慢开启，那么工业智能决策的未来方向是什么？它将在工业领域开辟怎样的新天地？

工业生产一直在寻找“最优解”，智能决策将成为必备能力

回顾以往工业革命的路径，从机器替代人工到信息化改造、数字化赋能，无论生产力如何提升，“成本最小化、利润最大化”是工业发展一直追求的方向. 可以说，工业生产一直在寻求“最优解”。

工业智能化时代的到来，带来了寻求“最优解”的新途径。工业智能体现在三个基本层面：感知控制、数字模型和决策优化。它基于对海量工业数据的综合感知，通过端到端的数据集成和建模分析，实现核心环节的智能优化和决策。应用优化的闭环是由自下而上的信息流和自上而下的决策流形成的。

这是一个从“四肢”到“大脑”的全面进化和优化过程。如果说蒸汽机和电气革命改变了电力系统，信息革命带来了自动化生产和互联网，那么工业4.0的一个重要特征就是以智能决策为核心的技术正在影响工业的复杂机器。从“脑力”层面。进行改造。因为智能决策可以最大化工业数据的价值，正在成为智能价值的核心。

尤其是在经济供需关系发生变化的今天，“资源浪费”、“碳排放”、“产能过剩”已成为普遍存在的问题。此外，新基建、双碳政策的长期布局，以及当前全球经济、政治、疫情等诸多不确定因素，对优化工业企业生产经营决策提出了更高要求，优化产业“脑力”变得越来越重要。

《工业智能决策白皮书》指出，智能决策将成为未来工业龙头企业必备的能力，而这种能力最终会转化为企业的生产效率和效益。

从整体效益出发，智能决策助推业务实现跨越式变革

在新的经济背景下，许多工业制造商都在向智能化寻求效率、灵活性和低能耗，这与智能决策的支持是分不开的。由于工业制造涉及流程、采购、仓储、物流、营销等多个环节，无论是人工决策还是现有的数字化解决方案，企业都难以满足大规模计算和决策的需求.

智能决策的价值在于机器学习和运筹学优化技术可以用来解决大规模、多约束的问题。在具体的生产过程中，可以从全局角度对各种资源和生产要素进行调控，以实现既定目标的优化。.

比如钢铁生产的原材料采购，过去主要看原材料的价格。很难考虑原材料的组成、其他原材料的损失和碳排放等因素。这些因素可能会在无形中让公司付出很多代价。超过节省的原材料成本。智能决策可以打破这种“偏见”，平衡各种因素，选择最佳解决方案。也许单一的条件不是最好的，但总的收益一定是最大的。

通过整合工业生产的各个环节，工业企业可以通过智能决策技术实现对设备、生产、运营、产业链的全场景赋能。它可以给企业带来新的运营模式，减少决策机制对人的依赖，从而提高企业的收入增长率，增强企业的成长空间。行业智能决策的最佳实践案例也表明，智能决策帮助龙头企业实现业绩突破和业务变革。

例如智能工业，基于上汽通用汽车整车生产优化项目运输效率的提升，结合多条线路/供应商的结算模式，预计年化收益可达数百万。六国化工通过产销协同智能决策系统建设实现了这一目标。智能化升级，仅仓储成本节省6000万。

这些“真金白银”的价值可见一斑，智能决策的价值远不止于此。从人工智能到智能，从局部到全局，从分散到统一，智能决策不仅改变了决策的效率和效果，更带来了生产思维和模式的飞跃，即真正做到统筹兼顾。商业利益视角 生产经营等各个环节都可以实现端到端的全局优化。

企业需求增长，技术加速向多场景渗透

领先企业的成功经验将带动更多的工业企业实践智能决策，但这个过程不是一蹴而就的。《工业智能决策白皮书》指出，工业智能决策技术仍处于技术接受生命周期曲线的早期阶段，预计将逐步渗透到早期采用者和早期未来五年内上市，走向更广阔的应用场景。

一方面，市场环境将推动需求继续增加。智能决策将成为未来领先企业的必备能力。对16个子行业222家企业CIO的调查结果显示，“辅助管理决策”已成为企业最关心的大数据应用场景。管理者的基本需求。

目前，一些领先的工业企业正在通过智能决策拉开与落后者的距离。随着时间的推移，差距会进一步扩大。智能决策无疑将成为企业弯道超车的新机遇。在这种趋势下，企业将越来越意识到智能决策，更多的企业将愿意推动智能决策的实施。

市场认知与技术双重强化驱动智能决策走向成熟

另一方面，智能决策相关技术的转型将加速其向业务场景的渗透。机器学习之父表示，未来人工智能最重要的突破应该与优化算法紧密结合。对于智能决策而言，机器学习与运筹学优化技术的结合将是未来很长一段时间内智能决策最前沿的技术发展方向。两者的进一步深入融合，将推动智能决策技术的不断拓展。边界。

同时，业务需求的增加和应用场景的丰富，将带动智能决策的成熟度进一步提高，技术可行性越来越强，行业解决方案的适用性越来越广。成本也会降低。就像滚雪球一样，随着技术和场景的相互促进，智能决策的商业版图会越来越大。

深度发展释放产业价值，助力智能制造

我国行业种类繁多，场景复杂。工业大类41个，工业中类207个，小工业666个。在这个广阔的领域，智能决策显然会有很大的发展空间。无论是灵活规划、敏捷响应带来的效益增长，还是未来碳足迹、碳排放等能耗减排问题的智能管控，都将发挥举足轻重的作用。

数据显示，2021年中国制造业占GDP比重将达到27.4%，连续12年居世界第一。智能决策的加持将有效助力工业制造企业利润增长。《工业智能决策白皮书》预测，未来通过智能决策机制在供应链和制造管理方面可释放的价值空间高达1.2-2万亿美元。如果提炼到工业领域，将是一个潜力巨大的蓝海市场。.

技术采用生命周期曲线

随着智能决策产业价值的进一步释放，我国产业发展将迎来新局面。对整个行业而言，智能决策的深入发展将激活产业数据价值，重构产业生产格局，将传统单一的按需生产或计划生产转变为社会要素的整体生产和分配，有效减少全社会工业制造。能源资源浪费，在提高生产效率和效益的同时提高工业生产力，赋能实体经济，助力智能制造。