在李杰看来，工业4.0是中国制造业转型的契机。“虽然德国最先提出工业4.0，但其应用市场有限，我认为工业4.0真正能够成功的市场在中国。”李杰说。“从竞争的角度来看，我们从不把中国视为对手，”鲁思沃说，“中国拥有全球最大的机器设备市场，我们完全可以很好地合作，共同开发其中的价值。”

　　2013年，西门子在中国的首座数字化工厂在成都建成投产，它是德国安贝格工厂的姊妹工厂。“除了地点和产能外，成都工厂是安贝格工厂的完全复制版——在工厂规划、流程、工艺和质量标准体系完全一致，并在信息数据方面与安贝格工厂互通共享。”西门子成都工厂总经理柏大山介绍说，未来成都工厂的规模可能与安贝格工厂相当。

　　GE也在中国建立了与加州工业互联网全球研发中心对接的中国软件卓越中心。“我们主要服务中国客户，从平台到工业互联网的应用、数据分析我们都可以开发，”胡晓说，“未来的IT已经不再是一个支持部门、成本消耗部门，而是创造价值的部门。它可以理解我的数据、可视化我的数据、分析我的数据，提取关键数据对我关键决策起到指导作用。”在智能航空的应用方面，GE已经与国内某大型航空公司建立了战略合作关系；他们还在与中国大型医院合作，通过对病人各种检查的大数据分析，来挖掘潜在价值。

　　“强大制造业的定义正在发生改变，现在决胜的因素变成了软件、服务及其他相关活动，这对中国非常有利，因为中国具备这些因素，”贺普曼认为，“任何一个强大的国家都应有一个很好的制造业作为根基，一个失去制造业的发达国家很难仅仅依靠服务再度真正强大起来，因为国家必须能够创造真正的价值才能强大。”

　　毋庸置疑，中国制造在迎接新制造革命到来的过程中必定会历经重整、洗牌，乃至暂时的停滞，甚至衰退，但如果中国企业足够开放、敢于创新，也许再过10年、20年，汉诺威工业展上展现的未来制造的“机器对话”便会在中国遍地开花，拥有广阔制造业基础和潜在消费市场的中国将成为这场制造业革命的主战场。

　　工业大数据：中国赢得新制造革命的核心竞争力

　　“相比于印度、越南、印尼，中国的劳动力成本优势正在丧失，但我认为智能制造和智能设备的物联网应用却能为中国重新赢得竞争力。”SAP全球研发网络总裁柯曼认为。基于庞大的制造业基础，中国拥有全球最大的机器、设备市场，他们在制造过程中可以产生海量的大数据；与此同时，中国的智能设备应用也必定是全球之最，这些设备将不间断地产生海量的数据。“破解这些大数据就是中国在新一轮制造革命中赢得竞争力的钥匙。”柯曼强调。

　　对于数据管理来说，以往的数据形式大多是被精心分类的、有序的结构性数据，而大数据时代产生的数据则变成了“杂乱无章、随机出现”非结构性数据。不仅如此，以往对于数据的管理主要是基于历史数据，而大数据时代的数据则相当一部分是“实时数据”。在SAP看来，对历史数据的分析就好比汽车里的后视镜，没有后视镜的话，开车会没有安全感，因为你不知道后面发生了什么事情，但更重要的是车的前挡风玻璃——对实时数据的分析。

　　中国的快速消费品公司农夫山泉从2008年就开始使用移动系统，公司每位业务代表每天都会拜访客户或门店，把大量的数据传回公司，而其中大部分都是照片等非关系型数据，每月累计的数据量达到1.8TB，而数据量还在与日俱增。面对这样庞大的数据，原有的数据系统几乎处于瘫痪状态，一次计算时间需要24小时，月底无法及时提供库存报表，影响发货速度，更不要说实时察看库存数据的动态变化，并做出预测性分析了。

　　快速、高效的内存计算应时而生。与以往从硬盘读取数据不同，内存运算是把大量数据装载在内存中，CPU直接从内存读取数据——内存硬件价格的大幅降低和需求的推动使得内存运算成为可能。2011年，SAP在经历一系列收购和整合的基础上，推出内存计算的数据库平台SAP HANA。在农夫山泉的案例中，HANA平台的内存计算将原先需要24小时的逻辑运算缩短到了46秒。

　　柯曼认为，不断增加的数据量、数据种类和数据产生速度是企业数据管理的新挑战，而企业数据的安全性、标准化、法律法规、工业宽带基础设施等方面的建设都是实现工业4.0的重要条件。越来越多的程序自动化给系统安全带来了诸多挑战，也为敌国和竞争者的蓄意攻击和破坏提供了便利。而工业4.0中要让价值链上的合作伙伴共同合作，也需要一套共同标准。无论如何，数据是这一场物理信息融合的制造革命中的基石，没有对数据的掌控，一切发展都将成为“无米之炊”。