智能制造到底是什么｜院士来解答

（本文根据6.29日“天津智能大会”上吴澄院士的发言整理而成，未经作者审阅）

对内涵的认识

智能制造不是一个新提法。上世纪80年代，随着当时的人工智能热，智能制造也热了起来，日本出台国家项目“智能制造系统” (IMS)，邀请众多国家参加，并且十分重视知识产权。

中国当时的考虑是，“智能制造”离中国企业还比较远，因此并没有积极参与其中，而是集中在信息化的建设，重点则放在集成上，也就是信息互联互通，以企业效益驱动。

日本的IMS后来没有很成功。从今天来看，其中最重要的是信息环境，包括人工智能的技术和产业化，都属于初级阶段，不足以支持制造的需要。

图1 信息环境的巨变

图2 人工智能的变化

最近十多年来，人工智能发生了巨大的进步，已经从“计算机模拟人脑思维、认知” ，往新的方向发展。这就包括计算机 + 人的混合智能(如人在回路中)、计算机 + 网络的群体智能、大数据智能、跨媒体智能、计算机取代人的大量自主无人系统（无人机、无人车、机器人……）。这样的变化就为今后智能制造的发展提供了巨大推动力。

图3 深度学习突飞猛进

从智能技术在制造中的应用来看，二十世纪八十年代，多数为产品设计、加工制造、资源管理；而在今天，则已经扩展到全生命周期：产品创新设计、加工制造、装配、测试、管理、营销、售后服务、客户关系、仓库物流供应链、报废处理、......

因此，智能制造将面临一个新的快速发展前景，被人们寄于厚望。

对内涵的认识

对智能制造内涵有一个准确、全面的理解有助于避免实施时的被动、盲目。

那么什么是智能制造?目前业界还没有公认的定义。一种最简单的说法认为智能制造是智能和制造的交集、融合。

进一步，我们再分析一下什么是智能?什么是制造?其中涉及到几个概念：

人工智能技术：是指用机器（主要是计算机和软件）实现人的“感知”和“判断”。这是传统人工智能的提法。如感知方面：机器视觉、力觉、触觉、听觉；在判断和决策方面，则体现在专家系统、人工神经网络、模糊推理，智能代理，自然语言接口、机器学习等。

而当下，人工智能出现了很多新形态：大数据智能、群体智能、跨媒体智能、混合智能等，广泛应用在智能制造、智慧医疗、智能农业、智能城市这些领域。

新一代信息技术，包括了移动互联网、智能技术、大数据、云计算、物联网等则起到了推动性的发展。

这些，都在制造全生命周期进行了深度的渗透，包括产品创新设计、加工制造、装配、测试、管理、营销、售后服务、客户关系、仓库物流供应链、报废处理等。

从这个角度而言，智能制造是智能技术（特别是新一代智能技术）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。

还有一种说法认为，智能制造是指在制造工业的各个阶段，从智能技术的视角，融合信息、机械、工艺、管理等学科技术，以一种高度柔性与高度集成的方式，支持产品全生命周期的产品（服务）设计、加工、管理、销售到报废处理的全过程，达到制造业智能增长、包容性增长、可持续增长的目标。

这几个概念的内涵有所差别，都可以参考。

从技术角度看，智能制造技术是制造技术、自动化技术、系统工程与人工智能等学科互相渗透、互相交织而形成的一门综合技术。其具体表现为：智能设计、智能加工、机器人操作、智能控制、智能工艺规划、智能调度与管理、智能物流、智能装配、智能检测、智能维护故障诊断、新制造模式等等。

既可“顶天”，也可“立地”

不管是哪一种说法，智能制造覆盖面很广，人工智能的内涵也很广。制造全生命周期中的任何一个环节，采用了人工智能的任何一种具体技术都可以属于智能制造的范围之内。

因此，智能制造不只是“高、大、上”，制造业（包括其它行业）的各个层面都可以有所作为。这便是“立地”，智能制造就在我们身边。

中国在最近三十年的许多信息化成果，如数字化制造、集成制造、网络化制造、虚拟制造、协同制造、现代物流、企业管理信息化等等，都会多多少少用到智能技术（人工智能1.0）。这些方面也需要智能制造进一步发展。

“智能制造”的发展，既是“基于人工智能2.0的智能制造”，（或者称为新一代智能制造），自然是“顶天”的。但在实际应用中，也是“落地”的。

例如：

☆ 智能感知（大多数需要MEMS技术）是智能装备、智能工厂必须的，也是设备健康管理、故障诊断必须的；

☆ 自然语言理解，人在回路中，知识性工作自动化；

☆ 群体智能支持众创空间（新产品的创新研发）；

☆ 大数据智能改善产品质量、故障诊断、对员工/企业/用户的诚信管理；

☆ “无处不在”的高端智能产品；

☆ 新制造模式，用户参与的设计、批量为1的制造。

中国在这些方面已经出现了一些成果和案例，但在深度和广度方面尚需要进一步发展。

小结

智能制造非常有前景，也是当下的热点，在很多计划中被提为重点。但要值得注意的是，智能制造也只是企业转型升级、制造强国战略中的一个选项。如何在众多的新技术中选择、如何加权选择，最根本仍然是看能否真正给企业带来效益、让企业实现可持续发展。

技术只是手段，目标决定了企业的选择。因此，实施智能制造的方针应该是：需求牵引、效益驱动；总体规划、分步实施；重点突破、创新发展。

当下信息技术、人工智能的突飞猛进，为制造业的发展提供了巨大推动力。深入了解智能制造的内涵，有助于在推进智能制造过程的进程中把握主动、避免盲目。而最为重要的一点是， 实施智能制造需要“不忘初心”：效益驱动。

（注：本文仅为作者立场，不代表本公号的观点）

作者：吴澄（清华大学教授，中国工程院院士）

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智能制造的定义、关键技术与实现智能制造的意义是什么

国内对“智能制造”的定义在工业和信息化部公布的“2015年智能制造试点示范专项行动”中，智能制造定义为基于新一代信息技术，贯穿设计、生产、管理、服务等制造活动各个环节，具有信息深度自感知、智慧优化自决策、精准控制自执行等功能的先进制造过程、系统与模式的总称。具有以智能工厂为载体，以关键制造环节智能化为核心，以端到端数据流为基础、以网络互联为支撑等特征，实现该智能制造可以缩短产品研制周期、降低资源能源消耗、降低运营成本、提高生产效率、提升产品质量。

再看美国和德国——

美国“智能制造创新研究院”对智能制造的定义是：智能制造是先进传感、仪器、监测、控制和过程优化的技术和实践的组合，它们将信息和通信技术与制造环境融合在一起，实现工厂和企业中能量、生产率、成本的实时管理。

从智能制造创新研究部门对智能制造给出的定义和智能制造要实现的目标来看，传感技术、测试技术、信息技术、数控技术、数据库技术、数据采集与处理技术、互联网技术、人工智能技术、生产管理等与产品生产全生命周期相关的先进技术均是智能制造的技术内涵。智能制造以智能工厂的形式呈现。

德国曾经在汉诺威工业博览会上提出“工业4.0”战略。“工业4.0”的内涵就是数字化、智能化、人性化、绿色化，产品的大批量生产已经不能满足客户个性化订制的需求，要想使单件小批量生产能够达到大批量生产同样的效率和成本，需要构建可以生产高精密、高质量、个性化智能产品的智能工厂。

工业4.0的另一个内涵是分散网络化和信息物理的深度融合，由集中式控制向分散式增强型控制的基本模式转变。目标是建立一个高度灵活的个性化和数字化的产品与服务的生产模式。

智能制造五大关键技术

1.识别技术

2.实时定位系统

3.信息物理融合系统

4.网络安全技术

5.系统协同技术

实现智能制造的意义

第一，对现有的制造业的提升，包括缩短开发周期、降低成本、提升效率等。采用虚拟制造技术可以在产品设计阶段就模拟出该产品的整个生命周期，从而更有效，更经济、更灵活的组织生产，实现了产品开发周期最短，产品成本最低，产品质量最优，生产效率最高的保证。

第二，智能制造将会推动制造业发展出全新的制造模式，包括柔性制造、生物制造、绿色制造、分形制造等。柔性制造追求的是定制化，这种以消费者为导向的，以需定产的方式对立的是传统大规模量产的生产模式。

第三，通过智能制造的推进，将会有石油石化智能成套设备、冶金智能成套设备、自动化物流成套设备、智能化食品制造生产线、智能化纺织成套装备、智能化印刷装备等一大批智能制造装备形成产业，加快这些产业的发展，加速普及市场应用，就能够形成一个个新的经济增长点。

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