中国制造业转型升级，提高制造业的基础能力需要着重加强以下几个重点领域的建设：
1.在传感器和数据采集设备方面弥补技术的缺失和不足；
2.在数据的收集和管理（Content+Context）方面，注重数据质量的管理和数据内容的管理，提升在数据智能化分析与应用方面的能力，培养一批具备工业数据分析能力的人才。
3.建设可重组的数据平台，应对不同的控制器、传感器和分析需求的多样性，形成互联互通的工业信息网络。
4.通过数据分析去了解生产过程中的不可见因素，如质量发生异常的原因等，然后再往回看流程、设备和关键部件的存在问题。
5.通过智能软件的开发实现设备的智能化升级，使设备具备自省性和自比较的能力。
6.通过对生产系统的透明化管理，实现近乎于零的故障停机和无忧的生产环境。
在《中国制造2025》的战略规划的十个重点领域，我们可以将其分为离散型制造、连续型制造、智能服务与智能化管理、智能装备四个方面，以上几点建议对于以上各个领域都有较好的普适性，在这些方面的技术进步有助于帮助制造业整体能力提升。
对于每一个领域的具体建议如下：
离散制造：对于小批量、多品种高价值的离散制造产品，要注重预测型生产，结合智能服务，实现定制化的整套解决方案。根据用户的使用需求，提供客制化的选型、设计和服务方案，并从客户使用数据反推需求，进行客制化的产品改进和提升。对于产线式的大规模制造系统，要更加节能和高效，通过对制造过程的数据分析实现端对端的透明化，利用数据的预测分析去管理设备和提升质量。
连续型制造：如钢铁冶金行业等连续型流程制造行业，要注重生产过程中的质量透明化，将产品质量、生产工艺参数、和设备健康三者相结合，实现整个制造过程中的风险和成本透明化。
智能装备：利用传感器和智能软件实现设备的自省性，自省性的设计要以设备自身的任务为出发点，实现设备自身对其所承担的生产环节和生产任务的自省性和自预测型，并根据自身的状态差异反馈到控制器端，实现根据状态变化的自我调节。
智能服务与智能管理：要建立自己的工业互联网，在工业产品的使用和运维端，尤其是对高铁、船舶、和航空航天等重要领域提供智能服务，起到商业模式创新与制造系统创新纽带的作用，实现价值的倍增。在智能化管理方面，注重数据的内容化管理，基于数据分析实现公司活动的协同优，实现资源的高效利用。
本文作者：
美国辛辛那提大学讲座教授
美国国家科学基金会（NSF）主任 李杰