智能制造发展现状、态势及重点领域浅析｜数连世界 智造未来

制造业是国民经济的基础工业部门，是决定国家发展水平的最基本因素之一。自20世纪80年代开始，以计算机为基础的信息技术得到迅猛发展，为传统制造业提供了新的发展机遇，计算机技术、网络信息技术、自动化技术与传统制造技术相结合，逐渐形成了先进制造、数字化生产、精益制造等概念。国际金融危机发生后，发达国家纷纷实施“再工业化”战略，重塑制造业竞争新优势，一些发展中国家也加快谋划和布局，积极参与全球产业再分工，承接产业及资本转移，拓展国际市场空间。在此背景下，智能制造概念应运而生。

智能制造的本质，是运用物联网、大数据、云计算、移动互联等新一代信息技术及智能装备对传统制造业进行深入广泛地改造提升，实现人、设备、产品和服务等制造要素和资源的相互识别、实时交互和信息集成，推动产品的智能化、装备的智能化、生产方式的智能化、管理的智能化和服务的智能化发展。

当前，全球产业竞争格局正在发生重大调整，世界各国积极加快智能制造重大战略政策部署，产业层面，跨国工业巨头、互联网企业、等从不同角度推进智能制造发展，引发新一轮竞争热潮。

国家层面，美国于2009年提出《重振美国制造业框架》，随后又陆续制定了《2010制造业促进法案》《国家制造业创新网络初步设计》等政策，2011年提出的“先进制造伙伴计划”基本确立了以工业互联网为核心的智能制造发展思路。德国于2011年提出了“工业4.0”战略，先后出台《保障德国制造业的未来: 实施“工业 4. 0”战略建议》、《数字议程（2014-2017）》、《数字化战略2025》等政策。我国高度重视智能制造发展，国务院先后印发《关于深化制造业与互联网融合发展的指导意见》、《深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》等重大文件，将智能制造作为两化融合的主攻方向和加快制造强国建设的重要突破口。

表1 中美德政策战略对比

产业层面，新一代信息技术与制造业加快深度融合，形成新的生产方式、产业形态、商业模式和经济增长点。基于信息物理系统（CPS）的智能车间、智能工厂等正在引领制造方式变革；网络众包、协同研发设计、大规模个性化定制、全生命周期管理等正在重塑产业价值链体系；可穿戴智能设备、智能家电、智能机器人、无人驾驶汽车等智能终端产品不断拓展制造业新领域。

企业层面，西门子、通用电气等跨国工业巨头依托先进制造技术优势，搭建智能制造平台系统，推进工业数字化进程；英特尔、NPX等全球半导体龙头企业加快投资并购步伐，发展人工智能芯片、智能终端、感知设备等，提升网络互连、数据采集、边缘计算能力；微软、思科、IBM等互联网巨头通过战略投资和跨界合作，发展面向制造业的数据分析、应用和服务模式创新等，加快智能制造领域布局。

三、智能制造重点发展领域

工业机器人 ：工业机器人是先进制造业的核心技术装备，是衡量一个国家制造业水平和核心竞争力的重要标志，发达国家均把发展机器人产业作为提升制造业竞争力的主要途径。目前，新一代工业机器人正在向网络化、智能化方向发展。网络化，即多个机器人通过工业互联网实现工作流程、工艺环节的高效协同；智能化，即工业机器人能够自主分解执行作业任务与行动目标，根据环境初始条件信息及时做出应对，并自主选择最优方案。

网络协同创新平台 ：网络协同创新平台可以部分理解为工业云，即跨越空间地域限制的开放式、可拓展的协同创新平台。该平台能够集聚各种创新资源，缩短研发周期，提高响应速度、降低研发成本，同时提供技术支持、融资对接、人才培训等服务，推动新技术、新产品研发及产业化，促进用户深度参与、产业链上下游企业高度协同，充分调动各类主体的积极性和创造性，实施深度合作和迭代式创新，进而形成面向工业制造领域的万众创新。

智能工厂 ：智能工厂是实现智能制造的重要载体，其本质是以信息物理系统（CPS）和工业互联网为核心，利用信息技术和智能装备对生产工艺、组织流程、管理服务模式以及产品全生命周期进行数字化、网络化、智能化改造，加强设备、制造单元、生产线、车间、工厂的互联互通，实现人、机、法、料、环高度协同融合，推动企业纵向集成和横向集成，并基于工业大数据应用和工业云服务，为企业提供工厂级的端到端整体解决方案，实现提质增效和产业转型升级。

四、发展策略及建议

一是提升智能制造软硬件供给能力。 继续组织实施智能制造发展专项、高档数控机床与基础制造装备科技重大专项，推进工业机器人、增材制造、工业软件与系统、工业大数据等关键软硬件产品及服务的联合攻关，突破核心电子器件、高端芯片、关键材料核心技术和产业化瓶颈，全面提升设计工具、制造执行系统、产品全生命周期管理、工控系统及整体解决方案的自主提供能力。

二是加强智能制造应用示范推广。 围绕钢铁、石化、航空、汽车、装备、电子等重点行业的智能制造发展需求，遴选部分规模效益突出、行业影响力显著的典型企业，分别打造若干个功能完善、模式创新、示范作用明显的样板式智能车间或智能工厂。加快智能人机交互、工业机器人、增材制造等技术和装备在工业领域的应用，培育发展一批智能制造解决方案提供商，为工业智能制造所需的信息技术升级、产业链协同创新提供支撑。

三是鼓励企业开展组织形态与服务模式创新。 以互联网+制造业创新发展为引领，以工业互联网为支撑，以激发传统企业互联网转型内生动力为着力点，鼓励制造企业发展基于互联网的众包设计、个性化定制、网络协同研发、云制造等新型制造模式，鼓励信息技术企业发展智能传感器、工业云平台、工业大数据、工业APP等产品服务和解决方案，支撑制造业创新转型发展。

作者简介

夏磊，中国信息通信研究院产业与规划研究所工程师，研究方向包括物联网、智慧城市、工业互联网、智能制造等信息化领域。多次参与国家部委物联网相关政策编制工作，承担多项省、市级物联网和智慧城市领域研究咨询项目。

联系方式：xialei@caict.ac.cn

浅谈智能制造

先看一下清华大学吴澄的定义：智能制造是以智能技术为代表的新一代信息技术（包括了大数据、互联网、云计算、移动技术等）在制造全生命周期的应用中所涉及的理论、方法、技术和应用。与“智能制造”相关的技术、举措很多“两化融合”、“深度融合”、“中国制造2025”、德国工业4.0、美国“工业互联网”、CPS（ Cyber Physical Systems）互联网+制造、云制造、大数据制造。

其次百度词条理解的定义是：智能制造是以智能技术为代表的技术为指导的先进制造，包括智能化、网络化、数字化和自动化为特征的先进制造技术的应用，涉及制造过程中的设计、工艺、装备（结构设计和优化、控制、软件、集成）和管理。

从这个定义可以看出，智能制造的核心是制造，内涵（特征）是智能化、网络化、数字化和自动化，外延（范围）是设计、工艺、装备和管理方面的先进技术。

其中，四个内涵特征是递进的，首先是自动化，需要注意的是自动化不一定意味着数字化甚至电气化，最典型的自动化案例是抽水马桶！

然而自动化要想进入智能制造的范围，就必须在数字化的基础上，从产品设计、工艺、到过程控制和检测，并延伸到过程的管理，都是在数字化的基础上的，通过数字化控制（数控）达到智能制造的目标。因此智能制造的基础是数字化，而不是人工智能。

完成数字化基础上的自动化后，就需要网络化来提升设计制造管理的效率。实现多设备的集成。

最后，通过网络采集的数据，对整个制造进行智能（辅助）决策，实现比较强的智能化制造过程。值得一提的是，智能化从来就不是智能制造的第一需求，因为智能化最终替代的是人工决策，而人本来就该完成这一角色，否则机器就不是人的奴隶而成为人的主人了。

相关问答

风险投资行业不了解,运行模式也不了解。不过我了解制造业的情况。制造业是重资产行业。我们从一个商业角度分析下制造业。1、前期投资。制造业是一个重资...

尽管受疫情影响,短期复工推迟等因素或将形成相关制造产业链挑战,推迟复工对劳动力密集型制造企业的影响在初期较大,后期的影响应相对较小,企业有扩招员工和...☁...

作者:智汇玩老愚(原创)首先,咱们先明确一个问题,现在的社会环境和10年前已经完全不一样了,10几年前一个普通大学毕业生毕业靠工资还勉强可以糊口;现如今...第...