在技术变革的大趋势下，传统靠资源消耗型的企业肯定会越来越艰难，挑战会越来越大。
首先，工业时代考验的是生产一样东西的能力，但数据时代考验的是生产不一样东西的能力。现在，消费者的个性化需求与日俱增，但很多工厂在实现多品种、小批量、个性化、按需生产方面明显已经力不从心。
其次，传统企业中很多工厂设备的维护、工艺参数调节全凭经验，“标准动作”缺失，工厂难以找到行之有效的方法将经验进行量化、复用。而由于劳动力成本攀升，导致技术工人、工程师人才频繁进出，企业很容易陷入原地踏步、重复造轮子的窘境。
而且，随着工业现代化的不断演进，自动化和精益化的生产系统已经发展到了一个很高的水平，但也越来越接近生产的天花板。单纯的工业内部解决方案已经很难进一步提升运营效率，需要行之有效的手段让隐形和碎片化的工业问题浮出水面。
智能工厂凸显超能力
目前融合了工业智能的智能工厂已经展示了其“独特”的超能力。凭借这些超能力，工业智能正在成为制造业数字化转型的最佳助手。
1) 跨界复制的能力。实践证明，工业智能在图像识别、智能排产、设备预测性维护、能耗优化等方面的沉淀，具有较强的通用性，可以跨行业复用。比如用于电池片良率提升的工艺参数推荐技术，也可以应用在多晶硅、硅片及电池组件的生产良率优化。石化工业智能项目在能耗优化上的经验积累，同样可以复制到钢铁、水泥、纺织等行业。
2) 逆向推演的能力。 工业智能强大的数学能力加上足够的计算速度，使得它有望通过模型有效识别海量参数间的关键路径，从结果逆向推导原因。这种方式突破了“专家经验”传统的思维定式，将隐性和碎片化的工业问题变得显性化，并由此生成新的知识。
3) 微创手术的能力。– 数字世界的试错成本远低于物理世界。智能以微创的方式，并不需要大量的硬件投入与生产线的改变，仅通过在虚拟环境中对数据的改动与优化，即可产生明显的价值与收益，且试错成本低，路线不对可及时调头。
4) 知识沉淀的能力。 知识、经验、方法、工艺与实践可封装在模型、SaaS软件和工业APP中，基于工业互联网平台传播，加速知识的流动。比如依托工业智能开发平台，可以像搭积木一样，快速搭建行业通用的数据模型，训练企业专属的工业智能。工厂的工程师即便不懂写代码，也一样可以进行智能应用的开发。
工业智能绝不是简单地模仿人脑，而是以自己独特的数据化思维方式解决人类解决不了的问题。工业智能的思考过程是从数据到知识再回归到数据的过程。未来，工业智能的力量将渗透到制造业全产业链、全价值链、全生命周期中，持续为制造业企业带来机会和增值空间。
