李杰认为，工业大数据的应用关键在于如何处理数据的“量”，来实现“可视”和“价值”。德国工业4.0和美国CPS，都是实体系统里面对一些潜在问题用一种反射的方式提早做预报。未来的大数据方向是预测式的。
李杰表示，要顺利实现“中国制造2025”的目标，中国工业企业必须做好两件事：“顶天”，掌握高端装备行业的工业数据，在高端制造领域完全实现中国智能制造；“立地”，掌握中国制造行业的工业大数据，通过运用工业大数据，提升中国制造企业的效益，实现节能降耗，进一步提升中国制造产品质量。
以下内容根据李杰发言摘要整理：
一、工业大数据的核心作用
工业大数据的目的在于如何在制造与工业系统中利用智能传感器，通过现有数据和过去数据的关系找出隐形的操作问题及未知的变异，及时地做预防管理，避免故障并创造价值。工业大数据的应用关键在于如何处理数据的“量”，来实现“可视”和“价值”。德国工业4.0和美国CPS，都是实体系统里面对一些潜在问题用一种反射的方式提早做预报。未来的大数据方向是预测式的。
工业大数据的使用流程：
第一步：用过去的数据来了解和验证
第二步：找出有重大影响的装备和零部件
第三步：整合设备数据，历史数据和专家经验数据以提高决策
第四步：将大数据分析工具与控制器、服务器及云计算的结合
二、德国工业4.0与美国CPS战略计划
（一）德国工业4.0
德国提出工业4.0的主要原因：一是德国工业以学徒制为基础，由于人口老化，导致技术经验在传承过程中损失严重，技术需求得不到满足；二是经济不振，德国经济连续五年没有成长，工业装备产品需求停滞不前，其体制上的新常态、新市场已经饱和；三是德国在前三次工业革命中始终没有处于主导地位，希望在第四次工业革命中有所作为。
由此可见，德国提出工业4.0的核心目的主要有两方面：第一，增强德国制造的竞争力，为德国工业装备的出口开拓新的市场；第二，改变以往只卖设备而服务性收入比重较小的状态，增强德国工业产品的持续盈利能力。
工业4.0与前三次工业革命最大的区别在于：不再以制造端的生产力需求为起点，而是将用户端的价值需求作为整个产业链的出发点；改变以往的工业价值链从生产端向消费端、从上游向下游推动的模式，而是从用户端的价值需求出发提供定制化的产品和服务，并以此作为整个产业链的共同目标，使整个产业链的各个环节实现协同优化。这一切的本质是工业视角的转变。通过分析数据预测需求、预测制造，利用数据去整合产业链和价值链，是工业4.0的思维。所以说，工业4.0不是科技本身的革命，而是知识平台的革命。
（二）美国CPS战略计划
信息物理系统（CPS）是一个综合计算、网络和物理环境的多维复杂系统，通过3C（Computing、Communication、Control）技术的有机融合与深度协作，实现大型工程系统的实时感知、动态控制和信息服务。基于CPS技术的应用，使设备具备了自省、自我预测、自我比较和自我配置的能力。
美国早在2006年就提出了CPS的概念，并将此项技术体系作为新一代技术革命的突破点。2012年11月，美国通用电气公司在《工业互联网——打破智慧与机器的边界》报告中将“智能设备”、“智能系统”、“智能决策”作为工业互联网的关键要素。同年12月，美国白宫成立了“CPS技术发展顾问委员会”，推动CPS技术在制造、国防、医疗和公共服务等多个领域的发展与应用，使得CPS技术成为美国国家战略中的核心技术
2013年2月，美国总统执行办公室国家科技委员会发布《先进制造业国家战略技术》研究报告，从国家战略层面提出了加快创新、促进美国先进制造业发展的具体建议和措施。2014年5月，白宫宣布在芝加哥成立数字化制造与设计创新联盟，围绕核心CPS应用，聚焦先进制造企业、智能机器、先进分析、网络实体安全四项核心技术领域，旨在提升数字化设计、制造能力。
除此之外，美国还根据其在系统工程和互联网方面的竞争优势，就使用端的智能服务提出了转型方案，使CPS应用不仅限于制造业，还涵盖了医疗、国防、运输、航空、能源、环保、社会服务、紧急危机处理等，目的是为了增强其产品的核心竞争力，通过为产品提供增值数据服务，帮助各个产业寻找新的增长动力。
三、中美德日制造业竞争力分析
（一）美国：以6S工业生态系统掌控价值链
美国一系列举措的出发点和支撑点源于美国制造业最关键的6S工业生态系统。美国以6S工业生态系统为基础，力图在生产系统最基础的原料端（能源和材料）、工业产品的使用服务端（互联网技术和ICT服务）以及不断由创新驱动的商业模式端，牢牢掌握工业价值链当中价值含量最高的几个部分，确保其竞争力的核心优势。
6S工业生态系统即为Space/Aerospace（航空航天）、Semiconductor（半导体）、Shale Gase（页岩气）、Smart ICT Service（智能化信息通信技术服务）、Silicon Valley Spirit（硅谷为代表的创新精神）、Sustainable Talent Pool（可持续人才资源）。这6个“S”，不会因为政府、总统变更而变。
1.航空航天。美国的航空航天一直都是汇聚资金和人才最多的研究领域，大部分高精尖的技术都是率先在这个领域诞生和实践后逐渐转移到民用和制造产业的。
2.半导体。半导体是电子产品芯片的基础原料，尤其是低耗能的半导体将会是未来智能硬件的核心，在数据分析规模飞速增长的趋势下，必然将不断挑战芯片的运算能力。
3.页岩气。页岩气是未来新能源的代表，目前美国的页岩气产量已占天然气开采总量的20%，到2030年将达到50%以上。页岩气作为目前储量最大的可替代新能源，将大大改善美国的能源安全战略环境。
4.信息通讯技术服务。这一直是美国的优势所在。在传统的信息通讯服务中加入智能数据分析，就可以产生更大的价值。智能信息通讯技术既可以直接面向用户提供增值服务，又可以面向生产系统提供信息管理，是工业4.0最重要的核心竞争力所在。智能软件，也是硅谷做得最多的核心产业。
5.硅谷为代表的创新精神。硅谷创新精神也不再仅限在硅谷，不再局限在一个地方。美国的年青人创业，他们不需要风险投资的支持，而仅仅是保有对于科技本身的热忱。
6.可持续的人才资源。与硅谷为代表的创新精神一样，都是美国的技术和产品创新源源不断的保证，是美国价值观中的重要品质。
此外，为了提高制造业竞争优势，美国于2015年10月成立了美国国家制造新智库团队。其中的领导团队，由包括麻省理工学院、柏克利大学、密歇根大学、加利福尼亚大学洛杉矶分校等在内的8所大学，包括GE、波音航空、西门子、宝洁在内的15家企业，以及医药、半导体等产业的8个核心非营利组织组成。该团队作为第三方智库，其成立目的在于让整个制造的基础工作从自下而上地开展，灵活运作，不依赖政府，也不依靠企业，由领导团队来决定未来的制造方向。
（二）德国：以隐形冠军企业和学徒制双元教育体系为核心
1.隐形冠军企业。德国的隐形冠军企业几乎不被外界所关注，他们规模都不大，年收益也少于50亿欧元，但却在其领域占有很高的市场份额，在全球位列前三。这些企业占据着德国出口总量的70%，他们的销售回报率平均超过德国普通企业的两倍，拥有着高水平的研发能力、技术创新能力和高质量、高效率的制造能力，并拥有全球化高效运营体系，更加注重产品价值与客户需求相结合。他们中很大一部分企业已经传承了百年。
2.学徒制双元教育体系。旨在培养专业技术工人的职业教育在德国社会发展中承担着重要的角色，并形成了一套相对完备而且不断调整的法规体系。学徒不仅要在生产车间里跟随师傅学习实用技术，还要到学校里学习必要的理论知识。在德国，每年约有60万年轻人开始接受双元制职业教育，约占同龄人数的三分之二。
但由于德国劳动者权益意识非常强，时常发起罢工，导致停产。人力资源的低效，也迫使德国不得不大量采用自动化生产方式，这也是德国装备制造业实力如此强劲背后的无奈。
（三）日本：以顾客需求为出发点创新价值链
近年来，日本制造业变化很大。过去，日本非常注重自己的产业集成，形成了很强大的产业团队。然而现在，日本的制造业开始走向顾客，从顾客的需求出发，以顾客的角度重新思考产品的价值，意在将产品的价值链做大做强。企业不再将焦点放在生产高质量的产品本身，而更加注重“看不见”的价值。由此产生的新的工业价值链将互联网、传感器和CPS结合在了一起，产生新的经济增长点。
日本制造业正面临着多重困境，制造业结构环境的恶化以及出生率下降等原因导致内需低迷，产业空洞化的担忧一直未能解决。2015年6月，政府发表了“制造业白皮书”，分析日本制造业的现状和存在的问题，并提出了“重振制造业”的战略目标。
（四）中国：质量与效率亟需加速改进
中国制造业的“春天”来源于民众由于追求更好的生活品质而产生的庞大消费需求。同时，由于劳动力成本不断增长，自动化生产变得更加重要。
中国制造业目前亟需解决的问题包括：重要零部件和关键材料依然依靠进口；劳动力红利将在未来几年内完全耗尽，并进入人口老龄化和劳动力短缺的时代，迫切需要加速实现自动化生产；制造质量、效率和污染亟需改善；国内过于情绪化的市场与机会导向的发展模式使行业的发展无法健康和持续进行；知识产权保护的不足严重影响创新的积极性。
四、中国制造2025几点建议
要顺利实现“中国制造2025”的目标，中国工业企业必须做好两件事：“顶天”，掌握高端装备行业的工业数据，在高端制造领域完全实现中国智造；“立地”，掌握中国制造行业的工业大数据，通过运用工业大数据，提升中国制造企业的效益，实现节能降耗，进一步提升中国制造产品质量。
中国在进行制造业转型的过程中还应该重点保障以下几个方面：
（一）扶持并建立一批小而强的中小企业
在美国小企业是创新的主力军，为大公司提供源源不断的创新技术和人才；在德国，一大批隐形冠军企业使德国制造的质量从产业链的最前端开始就得到了保障。而中国的小企业还远远没有达到美国和德国的质量，依然是机会为导向的发展模式，同质化现象过于严重，创新性和多样性有待提高。
（二）建立高校与企业联合人才培养模式
在美国，70%以上的新技术研发在企业完成，而中国的绝大多数企业几乎没有任何研发能力。借鉴德国的人才培养模式，加强高校与企业在人才培养方面的深度合作，在学校学习理论知识，到企业技术实习获得实践经验，同时在实践中认识到自己理论知识的不足，回到学校之后能够更有效地进行知识的补充，以知识业态带动产业业态。
（三）建立新的商业模式
产业链和价值链上相关企业之间，通过信息的共享和活动的协同，实现跨界融合。第四次工业革命的背景下，不同行业的企业之间的界限将越来越模糊，企业之间通过信息平台建立起连接，使企业之间能够共享信息资源，并面向消费者的服务开展合作，这将成为许多行业新的增长点，创造巨大价值。
（四）加强知识产权保护力度
知识产权在美日欧等发达国家是硬约束。但目前，中国制造业企业对于知识产权的认识不足、保护力度不够，这将严重影响创新的连续性和积极性。企业应加强知识产权管理的能力和水平，投入足够的资金，大幅提升企业的知识产权的国际竞争力。
