机器|机器主宰工厂这件事，远比你想的近( 二 ) 奥迪|加工|汽车|

另一方面在于英特尔在工业互联网上的提前投入，在奥迪解决方案中，便使用了英特尔的“Industral Edge Insights（下文简称IEI）”软件。这套软件本身就着眼于工业中的各种场景，通过与英特尔自身灵活的硬件基础结合，帮助客户更快完成数据收集、存储和分析，降低工业互联网的门槛。

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解决方案拓扑图
仍以焊接这个任务为例，英特尔还和国内公司信捷点气合作，研发了一款完全通过3D机器视觉实现的焊接解决方案，能够完成很多以往非智能解决方案无法完成，必须依赖人工的焊接任务。
制造业的下一步，应该是什么样子？
作为决定人类生活水平的前提，制造业的发展注定没有终点只有更远的远方。这个不断前进的过程中，最关键的是找到未来的核心趋势。
日本在上世纪70、80年代疯狂地将各种机器人技术引入了机械、电子、汽车为代表的制造业。时至今日，日本的机器人保有量虽持续下滑，但仍牢牢占据世界第二的位置。这背后所对应的就是日本对于制造业发展的判断：

一是机器人在完成高精尖的制造任务时有先天优势；
二是日本是全球少子化、人口老龄化最严重的国家，机器人可以极大幅度解决劳动力问题。

问题来了，从当下趋势看，制造业未来的核心是什么？
传统机械化主导的制造业发展已趋于完善，基础的数字化手段开始往更高级、更系统的数字化阶段迈进，而传统死板的自动化手段应用场景始终受限，通过给计算机喂数据来实现编程的机器学习有望大规模应用。几个点结合起来看，可以归纳为一句通俗易懂的话——机器注定将会在更多的制造场景和领域中，全面超越人工。
去年，富士康曾联合亿欧智库、腾讯云共同发布了一份白皮书，其中提到中国制造业转型升级，内里最关键的是要构筑卓越制造体系。
具体一点的内容包括精细化管理和决策、动态需求和资源规划管理、柔性生产、全价值链的可追溯性等等。这些小的要点都需要强大的数字化能力支撑，例如动态需求和资源规划管理，需要构建统一的数据治理体系，又比如长期被作为工业4.0代表的柔性制造，就需要多机协同的工业互联网架构。
在这个过程中，英特尔扮演的角色，就是和自己的合作伙伴一起，将自己主导的软硬件乃至更上层的生态，实打实地推广到更多工业实际应用中去。
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