工四100术语：IM智能制造

工四术语（编号189）

英文全称：Intelligent Manufacturing

中文名称：智能制造

（本词条由《工四100术语》编写组收录，版权归《知识自动化》所有。欢迎业内提出建议）

智能制造，随着工业4.0、中国制造2025等国家战略而名声大振。然而各方的理解差异性很大。

智能，本质是一切生命系统对自然规律的感应、认知与运用。人的智能是各种智能的最高代表。这是人类一种深刻的本质。而各种人造系统（如机器、设备）中凡是具有模仿、拓展甚至超越人类部分智能的能力，都可以称之为智能系统。诸如智能生产、智能设备、智能产品、智能材料、智能硬件等“智能XX”，都属于智能系统中的一个子集。

智能制造不同于人工智能

智能制造的历史，最早源于机器与人的关系。早期机器的功能表现不能遂人愿，人很难掌控机器的全部状态情况。而在机器不智能的时代，只能靠人的智能来弥补。

早期的“智能制造”是上个世纪90年所形成的“智能制造系统”的概念，是一种由智能机器和人类专家共同组成的人机一体化智能系统，更简单地被称为“专家系统”。这是1980s年代末信息领域人工智能（AI）二度兴起时的产物。

这个定义是基于AI的，从当时工业界的角度来看，与制造业没无太多的结合点。在那个时候AI界人士所期待的“智能”，是由“智能体（Agent）”（也译作“智能代理”）来实现的。除了名词上的高度类似，实际上，上个世纪90年代的“智能制造系统”的内涵，与今天“智能制造”的内涵，无论在智能的含义、制造的范畴、资源的集成与分享、数据的体量上，都有了明显的区别。

例如当下普遍谈及的“智能”，可以界定为是工业智能、人工智能以及其他种类的智能的总和，具有普适意义。基于信息科学产生的人工智能，并不能代表基于工业技术产生的工业智能，也不能代表二者跨界融合所产生的CPS智能。真正在工业界得到广泛应用并且数百年以来一直在支撑工业发展的，是工业智能。

因此智能制造，其智能含义与早期的人工智能AI，有一定联系，但也有明显的界限，不能简单交叉或者等同。

智能系统的“二十字箴言”

智能制造，离不开对各式各样的智能系统的构建，从智能产品到智能产线，从智能物流到智能服务，从智能组织到智能企业。

类比于人脑的认知能力和决策过程，智能系统具备五个明显的步骤：状态感知、实时分析、自主决策、精准执行和学习提升。中航工业集团专家群体总结了五大特征前16个字，笔者补充了后4个字，从而形成了一个完整的闭环。可以作为识别智能系统特征的“二十字箴言”。

图1 智能系统的五大特征

智能制造“20字箴言”最大限度地统合了所有的智能系统，也清晰地划出了一个边界，那就是，智能不仅仅是来源于信息领域的人工智能，也包括了来源于工业领域的工业智能和其它类型的智能。

在“20字箴言”中，除了“状态感知”和“精确执行”之外，其他步骤都需要有计算功能介入。显然，这都需要计算内核，需要成熟的赛博技术来实现。因此，让智能制造落地的一种核心技术，是“赛博物理系统（CPS，Cyber-Physical Systems）”。（参见 工四术语 CPS）

实现CPS的基本逻辑是，把知识和算法嵌入软件，把软件嵌入硬件，把硬件嵌入物理系统，由此而组成形式多样但逻辑一致的CPS系统。智能具有丰富的内涵和多途径的实现方式，而CPS则是把人的智能以数字化知识的形式应用在制造领域中的一种重要的实现载体。

工四100术语定义

智能制造是一种数字化、网络化、知识化和自组织化的制造生态系统。除了传统的成本、效率、质量和时间的要素之外，它充分考虑机器、产品与人之间复杂的关系组合的一个庞大复杂的系统。

一个顶级的智能制造系统，需要具备五个基本步骤：状态感知、实时分析、自主决策、精准执行和学习提升。

智能制造的核心要素

毫无疑问，数字化是智能制造的基础。没有数字化，就没有恒定智能系统和开放智能系统。没有各种数字化的基础设施的配套，CPS中的数字世界是无法正常发挥其智能“使能”的作用的。

所谓数字设备，是各种数字化软件、硬件、网络等设备的统称。在工业界对数字化的较大范围的应用，起始于早期的计算机辅助设计CAD和制造CAM等。数字化为产品定义与修改提供了强大的研发手段，例如，波音公司用4年半打造的波音777比花费了24年建造的波音747要好很多，数字化研发手段是关键。

数字化一切可以数字化的事物。无论是研发手段的数字化，服务模式的数字化，还是产品本身的数字化。

与此同时登场的网络化：网联一切可以联接的事物。数字化和网络化相互辉映，实现网络的泛在，打造了一个良好的数字化基础设施架构。下一步顺理成章的是，实现数据的自由、畅通、有序的流动。

然而，智能制造仍然需要更加复杂的因素来实现数据的解放和流动。

这就是智能制造的第三个特征：按需供给的泛在知识。数据是知识的载体，但是并不是所有的数据都具备知识的价值。借助知识，才能实现数字世界的重新组合。而且在未来，除了人之外，赛博空间也可以自动产生知识，这就是麦肯锡公司定义的知识工作自动化的未来场景。知识无处不在,随时指导人在合适的时间、恰当的地点，以正确的方式来做正确的事情，让所有的物理实体都精确可控。泛在的知识如同水、燃气和电一样，将成为维持智能社会运行的基本要素之一。

在数字化、网络化、知识化实现之后，自组织化将对传统的企业形式带来深刻而持久的、不可逆转的冲击，打破企业近三百年不变的边界和组织形式。生产关系的变革将引发工业领域的新工业革命。

自组织化背后的支撑逻辑是“社交化”和“圈子”。而其核心是由于移动互联的社交网络，使得人与人之间的关系正在数字化，而非模拟化。正如消失了的电话黄页，人与人的关系正在用各种帐号进行连接。人与人的交互，已经事实上变成了数字ID和数字ID的交互。这就是人际关系的数字化特征。这意味着，人们接触这个世界的渠道，已经从一个以实体和物质为基础的视角，转变成以数字信息和知识为基础的视角。

智能制造时代，正在出现了一种全新的角色。它对中国尤其重要。

人们在交换知识的过程中，就产生了大量的碎片化的知识和碎片化的思想交换，其中经常会触发一些在封闭环境中无法产生的真知灼见与创新知识。对于中国制造而言，这是一股推动智能制造发展的重要知识源泉。而这种全新源泉的潜力尚处于爆发的前夜。

很多未来的工作模式今天已经可以预见：如人们可以自由分散工作，彻底改变了工厂的管理模式乃至城市社区的管理模式；机器仪器等设备的所有权和使用权可以完全分离，以加工能力或测量能力的方式对外开放，人们可以购买机器时，开放使用；人们可以根据自己的兴趣爱好加入线上/线下的圈子，以自组织的形式工作，在美国，现在大约34%的工作者是自由职业者，总数达5300万人。他们已经不属于任何企业，只属于自己感兴趣的若干职业“圈子”。

智能制造促使制造业深刻的变化

智能制造需要解决两个问题：一是要充分满足客户日益增长的个性化需求；二是产品本身的复杂性，如企业内部管理、外部供应链协同，生产过程、使用过程充满了高度不确定性。

而数字化、网络化、知识化和自组织化，作为智能制造的重要内核，将促使制造业实现深刻的变化。

数字化提高了产品或机器在功能上的柔性；

网络化瓦解了时间和空间上的限制，同时所带来的信息对称消灭了多数中间环节；

知识化使得工业技术体系得以从人延展到机器，让设备与人类知识在数字世界中达到完美统一；

而自组织化则打破了原有的僵化的企业边界，大幅度削平了知识的高墙壁垒，降低了知识的迁移难度，从而为灵活的组织和群体智慧提供了全新的管理支撑。

而这一切最终指向了智能化，用尽可能多的数据流动与尽可能少的成本物耗来满足个性化定制的需求，从而奠定智能制造的辉煌之果。

作者：赵敏（北京英诺维盛总经理）、宁振波（中航工业信息中心首席顾问）、林雪萍（北京联讯动力咨询有限公司）

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全球前列！中国智能制造呈现爆发力 但仍需补多个短板

从全球范围看，发达国家都把智能制造作为巩固制造业全球领先地位的战略选择，德国推进工业4.0，美国加快布局工业互联网，日本发布新机器人战略。中国也不遑多让。

根据1月17日21世纪产业研究院发布《2019中国智能制造指数（CIMI）报告》。中国智能制造在全球主要经济体排名前列，与美国、日本、德国等先进制造国相比，中国智能制造拥有自己的特点与优势。

这是国内智库机构独立发布的首个智能制造指数。CIMI是中国智能制造指数英文China Intelligent Manufacturing’ Index的简称。

所谓智能制造（Intelligent Manufacturing，IM），是一种由智能机器和人类专家共同组成的人机一体化智能系统，通过人与智能机器的合作共事，去扩大、延伸和部分地取代人类专家在制造过程中的脑力劳动。它把制造自动化的概念更新，扩展到柔性化、智能化和高度集成化。

目前，发力智能制造较早的国家（如美国、德国、中国、日韩），在智能制造水平方面也处于前列。其中，作为智能制造的经济支撑，欧美发达国家在人均GDP方面优势明显高于包括中国、印度、俄罗斯等亚洲国家，在包括每百万人技术研究人员、创新指数、新兴技术企业分布等技术领域方面，同样是欧美地区国家占优。

其中综合来看，美国凭借强大的创新能力和众多的创新企业，成为全球智能制造领军者。

中国依靠完整的制造业产业体系，广泛的应用场景，数量最多的制造业高等教育和职业教育人才，新兴技术企业的高速增长等指标，智能制造水平位居全球主要经济体前列。无论是“灯塔工厂”的落地，或是创新企业的分布，中国正在呈现出强劲的爆发力。

不过，在智能制造的中高层研发人才、技术支撑及创新方面，中国仍与欧美存在一定的差距，急需补足多个短板，夯实发展后劲。

报告指出，目前我国已出台了一系列智能制造相关政策，但落实到各地，相关政策的推出依然参差不齐。作为需要发展智能制造的区域，应当注重在政策层面对产业的激励效用，积极推出相关政策以匹配产业发展。

同时，智能制造不仅只是制造业本身，还涉及到与信息技术等方面的结合，因此落归至基础设施配套方面，也是区域发展智能制造的重中之重。区域发展智能制造不能光盯着单一产业，需要从基础角度通盘考虑。

此外，报告建议，有志于智能制造的区域应加大技术、人才投入。唯有依靠高新技术才能完成传统制造业的转型升级，向智能制造进发，而高新技术的发展与资金、人才等因素密切相关，需要大量的投入。

报告还强调，绿色制造目标仍待进一步完善，建议智能制造发展的同时也重视绿色制造能力。绿色制造优先的城市，与智能制造发展的城市并没有呈现完全的正相关，这说明我国智能制造还处于初级阶段，“绿色制造”仍是一个有待各方努力的目标

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