首先，數據是智能經濟的基礎，是智能制造的核心生產資料。其次，以云計算、邊緣計算為代表的算力的快速發展為處理海量數據提供了有力保障。第三，以人工智能、機理模型為代表的算法技術幫助智能制造發現規律并提供智能決策支持。最后，以5G等為代表的現代通訊網絡將三大要素緊密聯系起來，讓它們協同作業，發揮出巨大的價值。
報告認為，與傳統制造體系相比，智能制造生產體系的優勢主要表現為：消費者洞察從間接到直接，研發環節由串行到并行，采購環節實現自動化、低庫存化和社會化，生產環節全面智能化，以及無所不在的智能銷售和售后服務。
畢馬威亞太區及中國主席陶匡淳表示：“當前，智能經濟已成為各國關注的焦點問題。中國在2019年政府工作報告中首次提出‘智能+’概念，促進先進制造業和現代服務業融合，具有極其重要的意義。制造業是衡量一個國家競爭力的重要標志之一，在國民經濟中占有舉足輕重的地位。”
報告通過深入研究，并結合淘工廠、恒逸石化、中信云等企業案例，總結了智能制造的四條賦能路徑及其為企業帶來的巨大價值：一是規模化供給解決定制化需求，實現長尾重構；二是精準捕捉用戶需求，快速推出新品，實現敏捷響應；三是工業大腦結合行業洞見，重構人機邊界，實現智能決策；四是工業互聯、云中臺助力大型集團構建高度協同的智能制造生態體系。
阿里巴巴集團副總裁、阿里研究院院長高紅冰表示：“智能制造的意義，就在于如何以數據的自動流動化解不確定性：讓正確的數據、在正確的時間、以正確的方式，自動傳遞給正確的人和機器，以實現資源配置效率的優化。”
報告認為，智能制造顛覆了傳統產業幾百年來賴以生存的“傳統工具+經驗決策”的發展模式，掀起了在工具和決策兩個維度上的深層次革命。工具革命大幅提高了生產效率，而決策革命則通過人工智能等手段優化決策的準確性、及時性、科學性，實現真正意義上的智能化生產。
近年來，隨著大數據、云計算、人工智能、工業互聯網等技術的迅速發展，數字化技術被廣泛應用于經濟的各個環節，推動了新消費時代的到來。個性化、定制化的消費觀越來越普遍，重塑了生產者和消費者之間的關系，也對供給端的生產效率、產品質量、敏捷反應等都提出了更高的要求，制造業的智能升級迫在眉睫。
隨著全球化競爭的加劇，創新的作用愈發凸顯，制造業企業必須加緊實現智能化轉型，發展先進制造業。為此，企業必須建立具有前瞻性的、以價值為導向的、跨部門的智能制造發展戰略，才能在激烈的競爭中奪得先機。
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