近年来，随着大数据、云计算、人工智能、工业互联网等技术的迅速发展，数字化技术被广泛应用于经济的各个环节，推动了新消费时代的到来。个性化、定制化的消费观越来越普遍，重塑了生产者和消费者之间的关系，也对供给端的生产效率、产品质量、敏捷反应等都提出了更高的要求，制造业的智能升级迫在眉睫。
4月17日，毕马威中国联合阿里研究院共同发布《从工具革命到决策革命—通向智能制造的转型之路》以“数据+算力+算法”这一大技术体系为核心，从产业链的视角详细阐述了科技对制造业五大生产环节的全面提升和重构。并在此基础上，提出了智能制造的四条赋能路径。
首先，数据是智能经济的基础，是智能制造的核心生产资料。其次，以云计算、边缘计算为代表的算力的快速发展为处理海量数据提供了有力保障。第三，以人工智能、机理模型为代表的算法技术帮助智能制造发现规律并提供智能决策支持。最后，以5G等为代表的现代通讯网络将三大要素紧密联系起来，让它们协同作业，发挥出巨大的价值。
与传统制造体系相比，智能制造生产体系的优势主要表现为：消费者洞察从间接到直接，研发环节由串行到并行，采购环节实现自动化、低库存化和社会化，生产环节全面智能化，以及无所不在的智能销售和售后服务。
毕马威亚太区及中国主席陶匡淳表示：“当前，智能经济已成为各国关注的焦点问题。中国在2019年政府工作中首次提出‘智能+’概念，促进先进制造业和现代服务业融合，具有极其重要的意义。制造业是衡量一个国家竞争力的重要标志之一，在国民经济中占有举足轻重的地位。”
通过深入研究，并结合淘工厂、恒逸石化、中信云等企业案例，总结了智能制造的四条赋能路径及其为企业带来的巨大价值：一是规模化供给解决定制化需求，实现长尾重构；二是精准捕捉用户需求，快速推出新品，实现敏捷响应；三是工业大脑结合行业洞见，重构人机边界，实现智能决策；四是工业互联、云中台助力大型集团构建高度协同的智能制造生态体系。
阿里巴巴集团副总裁、阿里研究院院长高红冰表示：“智能制造的意义，就在于如何以数据的自动流动化解不确定性：让正确的数据、在正确的时间、以正确的方式，自动传递给正确的人和机器，以实现资源配置效率的优化。”
认为，智能制造颠覆了传统产业几百年来赖以生存的“传统工具+经验决策”的发展模式，掀起了在工具和决策两个维度上的深层次革命。工具革命大幅提高了生产效率，而决策革命则通过人工智能等手段优化决策的准确性、及时性、科学性，实现真正意义上的智能化生产。
“随着全球化竞争的加剧，创新的作用愈发凸显，制造业企业必须加紧实现智能化转型，发展先进制造业。”毕马威中国首席经济学家康勇表示，“为此，企业必须建立具有前瞻性的、以价值为导向的、跨部门的智能制造发展战略，才能在激烈的竞争中夺得先机。”
