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智能制造是什么它主要解决什么问题

智能制造（Intelligent Manufacturing）是一种以信息技术、自动化技术、人工智能技术为基础，通过智能化、网络化、数字化手段，实现生产过程的自动化、智能化、柔性化、绿色化的先进制造模式。智能制造是工业4.0的核心内容，是制造业转型升级的重要方向。

一、智能制造的内涵

1.1 智能化：智能制造通过引入人工智能、机器学习、数据分析等技术，实现生产过程的自动化、智能化，提高生产效率和产品质量。

1.2 网络化：智能制造通过物联网、云计算等技术，实现设备、生产线、工厂之间的互联互通，实现信息的实时共享和协同作业。

1.3 数字化：智能制造通过数字化技术，实现生产过程的数字化管理，提高生产过程的可控性和可追溯性。

1.4 柔性化：智能制造通过模块化设计、快速换模等技术，实现生产线的快速调整和灵活生产，满足个性化、多样化的市场需求。

1.5 绿色化：智能制造通过节能减排、循环利用等技术，实现生产过程的绿色化、环保化，降低生产成本，提高企业的可持续发展能力。

二、智能制造的主要技术

2.1 人工智能：人工智能技术在智能制造中的应用主要包括机器学习、深度学习、自然语言处理等，通过这些技术实现生产过程的自动化、智能化。

2.2 物联网：物联网技术通过传感器、控制器等设备，实现设备、生产线、工厂之间的互联互通，实现信息的实时共享和协同作业。

2.3 云计算：云计算技术通过虚拟化、分布式计算等技术，实现计算资源的集中管理和优化配置，提高计算效率和降低成本。

2.4 大数据：大数据技术通过对生产过程中产生的大量数据进行采集、存储、分析和挖掘，实现生产过程的优化和改进。

2.5 虚拟现实：虚拟现实技术通过对生产过程进行模拟和仿真，实现生产过程的可视化和优化。

2.6 3D打印：3D打印技术通过对数字模型进行快速成型，实现产品的快速制造和个性化定制。

三、智能制造解决的主要问题

3.1 提高生产效率：智能制造通过自动化、智能化技术，减少人工干预，提高生产效率，降低生产成本。

3.2 提高产品质量：智能制造通过对生产过程的实时监控和数据分析，实现产品质量的实时控制和优化。

3.3 满足个性化需求：智能制造通过柔性化、模块化设计，实现生产线的快速调整和灵活生产，满足个性化、多样化的市场需求。

3.4 提高资源利用率：智能制造通过对生产过程中的能源、材料等资源进行优化配置和循环利用，提高资源利用率，降低生产成本。

3.5 提高企业竞争力：智能制造通过提高生产效率、产品质量、资源利用率等，提高企业的市场竞争力和可持续发展能力。

3.6 应对劳动力短缺：智能制造通过自动化、智能化技术，减少对人工劳动力的依赖，应对劳动力短缺的问题。

3.7 应对环境压力：智能制造通过绿色化、环保化技术，降低生产过程中的能耗和排放，应对环境压力。

四、智能制造的发展趋势

4.1 深度融合：智能制造将与物联网、大数据、人工智能等技术深度融合，实现更高层次的自动化、智能化。

4.2 个性化定制：智能制造将更加注重个性化定制，满足消费者多样化、个性化的需求。

4.3 绿色制造：智能制造将更加注重绿色化、环保化，实现生产过程的节能减排和循环利用。

4.4 服务化转型：智能制造将从单纯的生产制造向服务化转型，提供更加全面、个性化的服务。

4.5 跨界融合：智能制造将与其他行业进行跨界融合，实现产业的协同发展和创新。

五、智能制造的挑战与机遇

5.1 技术挑战：智能制造需要突破关键技术，如人工智能、物联网、大数据等，实现技术的深度融合和创新。

5.2 人才挑战：智能制造需要大量的高素质人才，包括技术研发、运营管理、市场营销等。

5.3 安全挑战：智能制造面临着网络安全、数据安全等挑战，需要加强安全防护和风险管理。

5.4 政策挑战：智能制造需要政府的政策支持和引导，包括产业政策、税收政策、人才培养等。

5.5 机遇：智能制造为制造业转型升级提供了广阔的市场空间和发展机遇，有助于提高企业的竞争力和可持续发展能力。

六、智能制造的实践案例

6.1 德国“工业4.0”：德国通过实施“工业4.0”战略，推动制造业的智能化、网络化、数字化发展。

6.2 美国“智能制造领导联盟”：美国通过成立“智能制造领导联盟”，推动智能制造技术的研发和应用。

6.3 中国“中国制造2025”：中国通过实施“中国制造2025”战略，推动制造业的转型升级和智能制造发展。

6.4 GE的“数字孪生”技术：GE通过应用“数字孪生”技术，实现生产过程的数字化管理和优化。

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2024智能互联网蓝皮书：通用大模型与工业大模型协同赋能新型工业化

人民网北京6月24日电人民网研究院组织编写的第一本智能互联网蓝皮书《中国智能互联网发展报告(2024)》今日在京正式发布。其中，中工互联(北京)科技集团有限公司董事长智振，复旦大学计算科学技术学院教授、博士生导师张奇，中工互联研究院高级研究员李森撰写的《2023年工业大模型赋能新型工业化的路径与趋势》一文认为，以大模型为代表的新一代人工智能技术正加速推进新型工业化的变革进程，推动工业生产的效率提升、能力加强和创新变革，持续担当起生产力颠覆性变革的着力点与风向标，引领工业企业朝着智能、高效、绿色的方向发展。

文章认为，工业大模型拓宽了生产创新的空间和深度。在传统的工业化模式中，创新主要靠产品研发和市场推广实现。工业大模型则可以拓展出全新的创新领域和路径，如智能制造、精准营销、个性化服务等，从而将生产创新推向更高的层次。

工业大模型技术底座是承载工业应用与服务的行业标准化开放平台，能实现大模型技术能力的封装和调用，让更多工业应用开发者可以零门槛或低门槛地将大模型能力与场景应用融合，从而全面释放大模型效能。2023年12月，中工互联发布了“智工3.0”嵌入式多模态大模型产品和轻量化的开源工业大模型预训练底座，面向边缘计算和智能终端，1.6B参数实现了模型参数的轻量级化。该底座产品提供高度灵活的预训练框架，可以将能力扩展至工业设备、智能设备和工业产品，为工业应用场景提供更高效的计算性能。

文章预测，通用大模型与工业大模型将协同进化，推动产业端实现数字化和智能化发展。通用大模型负责向工业大模型(或企业私有小模型)输出基础模型能力，工业大模型(或企业私有小模型)更精确地处理自己“擅长”的任务，再将应用中的数据与结果反哺给通用大模型，让大模型持续迭代更新，形成通用大模型与工业大模型协同应用模式，达到降低能耗、提高整体模型精度的效果。通用大规模参数并不是产业所追求的重点，更少的标注数据依赖、更优的模型效果、更高的模型性能以及便捷的部署方式将是未来研究的重点。

自主可控是工业大模型发展的根本前提。文章建议，在通用领域大力支持头部科技企业研发自主可控的国产大模型，同时鼓励各垂直领域在大模型基础上，利用开源工具构建规范可控的自主工具链，既探索“大而强”的通用模型，又研发“小而美”的垂直行业模型，从而构建基础大模型和专业小模型交互共生、迭代进化的良好生态。（董晋之）