其一，缺乏规模效应。工业企业在开发、应用新技术时，往往面临巨大的生产投入。然而，各个企业间的单打独斗，又导致新技术的应用规模不够。此时，受风险偏好的影响，企业随之选择了放弃。
其二，心态问题。一直以来，艾家瑞观察到中国制造商关注的是企业自身的产出而非生产率。因此，一旦出现利于提升生产率的新技术，实现其快速普及就相对困难。
其三，人才缺口。数字化人才一方面需要运营管理能力，一方面还要用信息操作能力。目前，很多制造业企业缺乏仍然缺乏这一类型人才。
其四，系统缺口。目前，中国企业仍处在从工业2.0向工业3.0过渡期，企业以ERP（Enterprise Resource Planning，即企业资源计划）和MES（(Manufacturing Execution System生产执行系统）为代表的IT系统亟待升级。“在到达工业4.0之前，必须要完成基本的数字化、自动化，先填补这一缺口才行，从而打造企业精益运营的基础。要先学会走路才会学会跑。”艾家瑞表示。 技术、机制与管理应平衡。
面对重重困境，中国制造业的智能化转型升级必然面临着阵痛与挣扎。就智能制造本身来看，它绝非仅仅依靠资金和技术就能简单促就的转型神话。在艾家瑞眼中，缺规模、缺人才、缺系统等共性问题的背后，是技术、体制与管理的一种失衡，而实现平衡的关键则在于国家、行业等宏观层面和企业微观层面的多重发力。
“从宏观层面看，中国政府有得天独厚的优势来应对以上挑战。因为政府在推动跨行业的协作方面能够发挥重要的角色，提供资金，创造联合研发的平台，而企业可以积极参与其中，进一步推动联合研发，制定标准，通过应用来解决《中国制造2025》战略实施中的问题。”艾家瑞表示。
除此之外，在他看来，中国制造业所构成的生态系统同样具有显著优势，利于促进上下游企业间的协作。与日本等发达国家相比，中国行业链条中分布的供应商数量多达5-10倍左右，呈现出鲜明的集群效应。
“那么，如果中国企业能够在整个价值链上，打通数字化一条龙的话，工业4.0带来的效益就能够最大化。”艾家瑞分析道。
以汽车行业为例，价值链上下游企业间的深度整合正在进行。在上海汽车的“朋友圈”里，互联网企业阿里巴巴有着特殊的作用。目前，两家企业已经在YunOS操作系统、大数据、阿里通信、物流等层面的展开战略合作，而进一步打通汽车全生命周期用车需求和互联网生活圈则是价值链上的深度挖掘。
在艾家瑞看来，传统工业产业链上各个企业通过将各自EPR系统链接起来后，未来有更多潜力将现有业务进一步深化，将数据和系统做进一步进行整合。而现有的移动互联网手段，让生产更高效，提升企业服务水平。
“从微观企业层面来说，中国制造企业可以采取一系列的行动，来充分发挥智能制造潜力。第一是利用合适的颠覆性技术；第二是创新商业模式，第三是企业管理者有正确心态。”艾家瑞表示。
加速中国制造业的数字化转型，首当其冲就在于对颠覆性科技的警惕和重视。在艾家瑞看来，知识工作自动化，高级分析法等均为企业值得关注的颠覆性技术。通过先进技术的采用，可以缩短产品上市时间，成本优势得以提升。
知识工作自动化，在麦肯锡全球研究院《2025年12大颠覆性技术》报告中，位列第二。其受到推崇的原因在于，这一技术可通过词表技术和语义计算，使得知识能够自组织、自适应，因此被视为是中国智能制造的根基。
就商业模式而言，传统制造业普遍采取大厂房、生产线、仓储物流等“重资产”形式，而这种单一、封闭的商业模式，显然并不适用于开放、竞争的互联网时代。消费端推动产业链的转型升级将成为未来主流模式，最终达到产业链各个环节实现协同优化。
“摆脱纯粹制造商的商业模式，必须要走出他的舒适区来开发新的商业模式。要实现这一创新，就需要企业双倍时间去了解客户需求，改善用户体验，转型为生态系统的汇集者。”艾家瑞如此描述商业模式的创新之处。
对于企业管理者的心态问题，艾家瑞认为更多地要从企业管理机制的蜕变着手：“如果企业实现数字化转型，内部必须建立起一种良性的激励机制，让企业更像是一个初创企业。特别是对中国企业而言，战略投资者、管理者、基层员工之间的所有者结构，必须有一个合理的分配。”
在他看来，放眼全球领先的数字化企业，正在不断打造数字化人才。从企业内部而言，就是要组建跨职能的工作小组，对其进行培训，包括内部建数字化学院，提供在岗培训，给员工轮岗的机会等。
除此之外，重点在于打造核心的数字化领导团队，这支领导团队需要具备极强的业务能力，还要有技术专长，更需要主人翁精神。实际上数字化变革成败的关键就于企业的管理团队的数字化转型，因为他们才是为产品、服务真正负责的人。
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