面对供应链环境不确定性的增加、人力等运营成本的逐渐攀升、“双碳”战略之下能源转型的迫切要求等情况，制造业想要实现高质量发展，迈向中高端水平，不仅需要从低附加价值领域向高附加价值领域两端延伸，更重要是需要加快人工智能等核心技术规模化应用落地。
如果说突如其来的疫情让各行各业承压，“直面不确定性，并从不确定性中寻找确定性”，成为过去一段时间中国企业走出危机的长期课题，那么在后疫情时代，出海就已成为中国各行各业最大的确定性。
随着统筹疫情防控和经济社会发展等措施加快落地显效，企业复工稳步推进。截至4月28日，上海市首批666家“白名单”企业复工率达86.8%，吉林重点监测的50家骨干企业复工率达98%，复工复产步伐加快。
人工智能、机器学习(ML)和深度神经网络的最新进展有助于解决这些问题，使制造企业能够通过自我改进的算法增强其计算机视觉系统，这些算法可以识别重复出现的视觉模式，并将其与某些项目联系起来。
随着越来越多部署智能传感器的公司在改善垃圾管理方面取得成功，我们可以预计，这一趋势将随着时间推移而广泛传播。在此之前，政府政策、社区意识和保持地球美丽的愿望需要成为必要的动力，使智能垃圾管理成为每个城市健康和安全战略的一部分。
预计到2035年，在中国，5G产业链带来的价值将超过1.5万亿美元。根据工信部的数据显示，截至2021年底，我国累计建成并开通5G基站142.5万个，在全球占比超过60%，已经建成全球最大的5G网络，去年全年5G相关的投资额高达1849亿元。
