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智能制造的基本构成要素有哪些

智能制造（Intelligent Manufacturing，IM）是制造业与信息技术、自动化技术、人工智能等多学科交叉融合的产物，旨在提高生产效率、降低成本、提升产品质量和满足个性化需求。智能制造的基本构成要素包括以下几个方面：

智能感知与数据采集

智能感知是智能制造的基础，通过各种传感器、执行器等设备实时采集生产过程中的各种数据，包括温度、湿度、压力、速度、位置等。这些数据为后续的数据分析、决策支持和智能控制提供基础信息。

数据处理与分析

数据处理与分析是智能制造的核心环节。通过对采集到的大量数据进行清洗、整合、存储和分析，挖掘数据背后的价值，为生产过程的优化、故障诊断、预测维护等提供决策支持。大数据分析、机器学习、人工智能等技术在这一环节发挥着重要作用。

智能决策与优化

智能决策与优化是智能制造的关键环节。通过对生产过程的实时监控和数据分析，实现生产过程的自动优化和调整。这包括生产计划的自动生成、生产调度的智能优化、资源配置的动态调整等。智能决策与优化可以提高生产效率、降低成本、提升产品质量。

智能控制与执行

智能控制与执行是智能制造的实现环节。通过先进的控制算法和执行设备，实现生产过程的精确控制和执行。这包括机器人、自动化生产线、数控机床等设备的精确控制，以及生产过程中的实时调整和优化。

信息系统集成

信息系统集成是智能制造的重要组成部分。通过将企业内部的各种信息系统（如ERP、MES、SCM等）进行有效集成，实现生产过程的全面信息化管理。信息系统集成可以提高生产过程的透明度、协同性和响应速度，为企业的决策提供全面、准确的数据支持。

人机协作与交互

人机协作与交互是智能制造的重要特征。通过人工智能、虚拟现实、增强现实等技术，实现人与机器的高效协作和交互。这不仅可以提高生产效率，还可以提升员工的工作满意度和安全性。

智能制造平台

智能制造平台是智能制造的支撑环境。通过构建统一的智能制造平台，实现生产过程的数字化、网络化和智能化。智能制造平台包括工业互联网、云计算、边缘计算等技术，为智能制造提供强大的技术支持和资源整合能力。

智能制造标准与规范

智能制造标准与规范是智能制造的指导原则。通过制定和实施一系列智能制造相关的标准和规范，确保智能制造系统的可靠性、兼容性和可扩展性。这些标准和规范包括数据交换格式、通信协议、设备接口等。

智能制造安全与隐私保护

智能制造安全与隐私保护是智能制造的重要保障。随着智能制造系统的广泛应用，数据安全和隐私保护问题日益突出。通过加强网络安全、数据加密、访问控制等技术手段，确保智能制造系统的安全稳定运行。

智能制造人才培养与教育

智能制造人才培养与教育是智能制造可持续发展的关键。通过加强智能制造相关的教育和培训，培养具备智能制造知识和技能的专业人才，为智能制造的发展提供人才保障。

总之，智能制造的基本构成要素涵盖了从感知、数据采集、处理分析、决策优化、控制执行、系统集成、人机交互、平台支撑、标准规范、安全保护到人才培养等多个方面。这些要素相互关联、相互支持，共同构成了智能制造的完整体系。

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AI来袭，制造企业数智化的确定与不确定

“智能制造像光一样，方向是确定的，但是它有多远、我们能走多快是不确定的。”

以大模型、大数据、大算力为特征的当代人工智能技术正在向更为复杂和精准的工业制造领域加速渗透，助力制造企业迈向数字化转型和智能化升级。在生成式AI引发的新一轮技术变革之下，弱人工智能正在向强人工智能的加速转变，与制造业融合的信息技术也从以数字技术、网络技术为主演变为以生成式AI、大模型技术为主。

目前，深化大数据、人工智能等创新应用，开展“AI+”行动，已写入今年的《政府工作报告》，其中“AI+制造业”受到业界重点关注，将会为推动制造业行业数智化注入新动能。

在华为企业业务最新推出的《智无不言-华为行业军团访谈录》第一期栏目中，华为制造与大企业军团CEO刘超、江汽集团信息化管理部部长刘峰和中国电子技术标准化研究院物联网研究中心主任郭楠就制造业数字化转型和智能化升级的现存难题展开多维度讨论，助力制造企业在加速数智化的进程中更好地抓住机遇、战胜挑战。

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AI价值显现，智能制造课题再度丰富

在政策引导和市场驱动下，我国制造业数字化水平总体呈现稳步上升的趋势。工信部数据显示，截至2023年12月底，我国已培育421家国家级示范工厂、万余家省级数字化车间和智能工厂。国家两化融合公共服务平台服务工业企业18.3万家，这些企业的数字化研发设计工具普及率达到79.6%，关键工序数控化率达到62.2%。

今年5月，国务院常务会议审议还通过了《制造业数字化转型行动方案》，该方案提出对现阶段制造业数字化转型的三条明确指引：分行业分领域挖掘典型场景、加快核心技术攻关和成果推广应用、加大对中小企业数字化转型的支持。

可以看出，我国制造行业数智化将持续走深向实，将带动更多企业参与其中，数智化将渗透到更多细分场景，应用深度和广度同步扩大。

智能制造是一个不断演进的系统工程，作为制造业和信息技术深度融合的产物，它的诞生和演变与信息化发展相伴而生。郭楠表示，数字化、网络化、智能化制造都属于智能制造的范畴。智能制造体现在设计、生产、物流和销售等端到端的环节中。

近几年，以新一代人工智能技术为主要特征的信息化发展迅速。其中，生成式AI的发展、大模型的应用使得人工智能这项技术更加贴合行业场景，并渗透到千行万业有关研发设计、生产制造、销售服务等全流程中，在这种新语境下，“智能制造”内涵再度得到丰富。

华为制造与大企业军团CEO-刘超

“制造企业使用数字化和智能化手段，提升效率和竞争力的整个实践过程，就是智能制造。数字化、智能化技术拓展了制造的新边界。而人工智能这一轮技术浪潮正在以价值驱动制造业全链路数字化转型和智能化升级。”刘超说道。

人工智能融入制造行业这一课题已是大势所趋。今年1月，国务院常务会议指出，要统筹高质量发展和高水平安全，以人工智能和制造业深度融合为主线，以智能制造为主攻方向，以场景应用为牵引，加快重点行业智能升级，高水平赋能工业制造体系，加快形成新质生产力。

从当前的应用案例来看，生成式AI和大模型这一代人工智能技术应用到制造环节当中带来的回报较为直观，包括缩短研发周期、优化产业链流程、降低成本等。例如：

在生物医药行业的药物研发环节，在人工智能技术加持下，新药物发现时间可能从数年缩短至数个月，成本下降70％以上；在制造行业的生产调度环节，华为在AI技术加持下可在1.5个小时内完成未来35天的供应计划分解，这都是人工智能技术对智能制造各个环节的使能。

可以看出，生成式AI和大模型等技术应用于制造业已有先验成果，技术价值已经凸显，这些技术的加入让智能制造这一工程变得更为庞杂，这也正是制造业所要探索的新课题。

机遇与挑战并存，制造企业迈向数智化存在不确定性

从上述政策文件的指导思想以及技术应用现状不难看出，生成式AI和大模型引领的新技术浪潮正在打开制造业数智化发展的想象力。

但智能制造这一概念提出已近十年，对制造企业而言，数字化转型和智能化升级之路始终存在多重挑战。郭楠就总结了传统制造业寻求数字化转型和智能化升级时会面临的不确定因素，主要包括三方面：

战略层面：企业一定会遇到零号难题——到底该干什么？做到什么程度？从何入手？人才层面：员工中同时懂IT、工艺、制造、装备等各类知识的复合型人才短缺；投资层面：投资回报比难以计算，而智能制造一旦投资就没有回头路。

目前，大模型加速涌现，各行各业都在关注自己所处领域的大模型应用成效如何。对此，郭楠补充道：“制造行业的作业流程具备极强的确定性，生成式AI和大模型渗透到制造业的核心场景中需要解决的问题非常多，比如需要迭代掉生成结果的不确定性，AI在制造业的应用需要更有针对性。”

由此，制造行业数智化趋势已定，尽管困难重重，不迎头赶上就会被淘汰。正如中国工程院院士谭建荣所说，数字化转型不是想不想转的问题，而是迟早都要转、迟转不如早转的问题。

这是因为除上述提到的资金、人才、顶层设计方面的挑战外，新技术的迭代变革会加大制造业企业数智化的梯队差距——本就数字化能力强的企业自然会跑得更快，而数字技术基础薄弱或慢于行业平均水平的企业，转型之路会变得更紧迫。

正因如此，制造业对生成式AI和大模型、数据价值挖掘等的关注度依旧只增不减，相关讨论声量日趋增大。而不同领域的制造业企业面对各项挑战都在进行积极探索和尝试。

江汽集团信息化管理部部长-刘峰

江汽集团作为制造业汽车领域的大型企业，自2020年起至今在数字化转型和智能化升级道路上已探索多年，对制造业走向数智化存在的挑战有切身体会。刘峰将江汽集团在升级转型过程中遇到的挑战归结为三点：

首先，智能制造的投资规模动辄达到几十亿甚至上百亿，这需要企业对数智化转型抱有坚定决心；

其次，企业知道自身规划的转型方向是正确的，也要衡量自身能力是否与之匹配，对自身有清晰认知；

最后，人才储备是决定公司转型能否能走下去的关键，但同时懂IT、应用、场景等的人才是最稀缺的。

上述所提到的三项挑战也是多数制造企业面临的挑战。而打破这种困境，为企业迈向数智化增加不确定性，则需要回到行业中去找答案——追溯制造行业数智化重点布局的典型场景已有的标杆案例，探寻解题之道。

智能制造需要多方协力，江汽集团与华为的破题思路

工信部本月发布的《国家人工智能产业综合标准化体系建设指南（2024版）》中提到：坚持应用牵引——坚持企业主体、市场导向，面向行业应用需求，强化创新成果迭代和应用场景构建，协同推进人工智能与重点行业融合应用。坚持产业协同——加强人工智能全产业链标准化工作协同，加强跨行业、跨领域标准化技术组织的协作，打造大中小企业融通发展的标准化模式。

“应用牵引”和“产业协同”为人工智能融入智能制造提供了指引方向。

在应用层面，江汽集团旗下的瑞风RF8已是广受好评的网红车型，新建的新港智慧工厂也按照《智能制造能力成熟度标准》中L4智能化生产（优先级）的目标建设，这两项成果可视为标杆案例，其中蕴含着解开上述挑战的答案。

瑞风RF8之所以取得商业成功，背后原因在于江汽集团与华为的合作过程中，江汽集团吸纳了华为IPD（集成产品开发）流程，并组建了PDT团队（产品开发团队），改变原有的产品商业逻辑，从技术为先转变为以市场需求为先。

具体合作过程中的细节是，华为向江汽集团派出一支咨询顾问团队，把华为公司产品的开发流程、制度、方法变成江汽集团产品的开发流程、制度、方法。这套制度流程会在后续的实践过程中不断迭代和演变，最终固化为江汽集团自己的能力。

结合江汽集团数字化转型和智能化升级成功经验，其中有三点核心要素：

做好顶层设计。梳理顶层设计的逻辑才能做好后续的逐级、逐层管理，避免资金和时间的浪费；用好外脑。传统制造业企业寻求数字化转型和智能化升级时，可以寻找华为等转型经验丰富的企业合作，改变旧有模式，转换思路；控制成本，试点先行。优先选择一些典型场景作为标杆试点进行突破。试点成功之后再将成功经验向下复制，由此可降低转型中的不确定性。