ゴールドマンの主な主張は次のようです。

中国は今急速な変化を経験している,このような変化は過去に起こりました,日本や他の先進国では:工場自動化の程度の増加.労働力と固定コストの増加に直面して,中国の自動化のペースは注目すべきです.

企業自動化のリズムは,製品の品質と精度に対する市場需要によって決定され,規模経済は関係があります.

中国の自動車産業はその例です。一般的に言えば,自動車産業は,すべての産業ロボット (透過性) の業界の超高度な自動化であると考えられています.実際,中国の新しい自動車工場は,ロボット 超高透過性を持っています.

2014年10月から、例えば、日産（日産）のダリアン工場、透過性は、ロボットの83％を持っています。これは、2004年5月にオープンした日産の広州フアド工場の56％の渗透率と比較する。

Geelyのような国内自動車企業,Geelyは追いつくことを試みている,これはビジネスをニンボの新しい工場に,例えば,スタンピング,溶接,塗装などの生産プロセスで,外国のスーパー新機器を積極的に導入し,国内機器を置き換えるために,工場容量は約1ヶ月150000で,100セット以上のスポット溶接ロボットを使用し,外国の自動車工場と比較して同じです.

ゴールドマン・サックスはまた、政策の支援を考えると、中国の工場は予想よりも早く近代化しているかもしれないと述べた。

中国の政策の支持を考えると、「未来の工場」は予想よりも早く中国で実現されると考えています（これは必ずしも経済的に有利であることを意味するわけではない）。

我々が知っている限り,システム統合企業は議論中であり,中国の省レベルの政府は,地方規模の産業資金投資 (200億元) でデモプラントを建設し,高度に自動化されたハードウェアおよびソフトウェア産業の生産は,全体的な製造サービスプロバイダーになることが期待され,または企業が工場をリースすることができます.

しかし、先進的な例はありますが、中国の全体的な自動化レベルは現在比較的低いことを無視することはできません。

中国はまだGDPの30％を占める製造業センターであり,中国企業は工業4.0について密集的に話し合っていますが,ほとんどの企業は実際にはまだ未完成の3.0 / 工業自動化段階であると考えています.

例えば,上海にある中国の超大型圧縮機メーカーの1社は,生産プロセスでインダストリー4.0技術を使用し始めたが,ビッグデータ分析能力/プラットフォームの欠如は,企業の管理と生産をよりインテリジェントな方向に移動させることを制限しました.

中国の現在の全体的な自動化程度が低い,労働コストと先進国は狭いものの,それはまだ先進国よりはかなり低い,したがって,人工的な自動化のインセンティブは比較的弱い.中国企業のための予算は,資本支出/収益比の分析に基づいて,成熟した開発した製造企業より低い.