智能制造的概念最早起源于上世纪80年代末，近年来随着新兴产业的发展，不断推动产业革命的兴起，全球的工业发展模式以及竞争格局都在发生巨大改变。随着经济全球化的不断深入，各个国家都纷纷出台以智能制造为核心的制造业发展战略，以占据发展高端制造技术和构建新型业态的先机。如美国推出以“工业互联网”为核心的再工业化战略布局，德国郑重推出“工业4.0”高科技战略计划，由此可见智能制造已成为各国发展制造业的核心战略，通过新一代信息技术与制造业的深度融合来加快实现产业转型升级，增强市场竞争力，力图在新一轮科技革命的潮流中占据主动权。

德国工业4.0将智能制造定义为在生产过程中使用信息物理技术和互联网技术使得生产系统处理数据的能力加强，能够对大量的复杂数据进行监测和感知。其特点是网络智能化、生产分散化、个性化以及数字化。

美国智能制造领导力联盟(SMLC)将智能制造定义为在实施过程中使用智能机器的信息分析、推理、判断和决策等能力，取代生产活动中的脑力劳动。使得生产过程更加柔性化、智能化，最终实现高度集成化。

2015年中国《国家智能制造标准体系建设指南(2015)版》定义智能制造是在生产制造活动中设计，生产，制造等环节应用大数据，物联网和云计算等新一代信息技术，使生产系统具有自感知、自决策和自执行等先进功能，并以一种高度柔性与集成的方式实施制造过程中的各种活动。

2016年6月，“中国制造2025系列丛书”之《智能制造》以智能制造的本质特征为基础总结了智能制造的定义：智能制造是一种以新一代信息技术为载体的随着生产制造环境转变而动态调整生产系统的过程，它具有面向生产制造全过程的自适应的分析决策与协调控制的优化智能系统。

《智能制造发展规划(2016-2020年)》中定义智能制造是基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合，贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节，具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式。具体来说，智能制造包含两层含义。第一是“智能”，包含人工智能、云计算、大数据、物联网、5G等新一代信息技术与先进制造技术。第二是制造，包含制造业研发、设计、供应链、生产、销售、服务等全价值链产业链各个环节和人、机、料、法、环、制造过程各个生产要素，以及基于产业链协同打造的绿色制造。

智能制造的发展离不开新一代信息技术研发与生产应用的深度结合，智能制造的内涵也会随着信息技术的发展更替而不断改变。当前的智能制造主要包含数字化、网络化、智能化三部分的定义：数字化含义主要指将生产制造的工业信息转换为数字信息，通过计算机对工业过程进行管理和控制；网络化含义主要指万物互联的过程，即通过信息技术在人和人、人和机器、机器和机器之间建立数据共享的机制，实现生产制造流程的互联互通；智能化含义主要指提高生产制造流程的自治水平，即通过互联网、人工智能等新技术实现制造系统的自主控制和决策。随着新传输技术及高端数控机床等智能设备的出现和使用，工业智能软件不断升级和普及，智能制造的生产模式已初步构建，近年来工业互联网、人工智能等新概念的运用，工业大数据时代已经到来，大量的工业数据经过反复运算、迭代，经过信息的不断链接，最终形成了自主化程度非常高的协同制造模式。这种基于工业大数据的制造业智能化发展大大提升了生产制造效率，同时也衍生出了新型的服务模式，在数据共享的生产环境下每个产品的生产流程都可以实现智能化的自主控制，快速灵活地应对市场调整，通过与外部环境及客户评价的反复交互不断提升自身的制造水平，并以提高用户体验为目标创造更有价值的个性化服务。

(1)自执行：精准执行生产任务，将后台控制系统产生的决策结果转换成物理资源实体可执行的指令，并在执行过程运用自适应模型进行优化，实现制造生产的协同优化调度。

(2)自适应：对生产制造过程中的环境和资源状态进行实时监测，当发生异常和干扰事件时，根据设定好的规则对方案自行调整控制策略，以减少或消除生产扰动造成的影响。

(3)自决策：运用大数据、人工智能算法对获得的数据进行分析处理，并从中推理获得新的知识，智能算法针对具体制造需求将任务与资源进行最优匹配。

(4)自感知：灵活运用传感、物联网等先进信息技术，实现物理世界的全面互联互通，打破传统生产制造过程中的信息孤岛问题，制造过程中的物理资源被主动感知并将信息进行集中分析。

(5)智能集成：不仅注重各个子系统的智能化，而且注重整个制造环境的智能集成，将各个子系统整合为一个整体，实现系统整体的智能化

(1)降低综合成本：降低劳动力需求，减少人工成本；降低产品不良品率，减少因质量问题造成的损失；产融结合，降低信贷成本；减少物料浪费，零库存降低仓储费用等。

(2)提质增效：优化生产流程，改善制造工艺，加快生产速度；科学安排生产，提升设备利用率；提高生产执行精度，提升产品质量。

(3)减少资源能源消耗：实时监测、控制资源能源使用情况；淘汰落后产能设备和技术，替代节能减排方案等。

(4)提升用户体验：精准捕捉用户需求，快速推出新品，满足用户求新求变；个性化定制需求；提供产品远程运维服务。

(5)重塑生产方式：推动生产模式从大规模生产向个性化定制生产转变；从制造向服务端延申，从单链条生产向网络协同生态演进

根据《智能制造行业：智能制造系统全景图》，典型的智能制造系统由3大部分组成，分别是信息空间、物理空间、通信系统：

(1)信息空间：由数据库和工业控制软件两部分组成，它们共同的特点是，它们的存在和呈现依附于实物(比如说计算机和硬盘)，但它们的变化并不依托于实物的运动。

工业控制软件：在现阶段，主要起到辅助人类梳理信息、做出规划和决策、并发出指令；

数据库：一切有效决策必然是基于已知信息，信息、基础设施和规则，构成了数据库。Ø

(2)物理空间：主要是指用于工业加工的设备及其他硬件，多数自动化设备不仅包含执行运动的单元，也包括PLC、传感器等非运动单元，此二者常集成在设备上，其中PLC负责控制设备的运动，在功能上PLC等是信息空间的一部分；传感器负责生产过程中的信息采集，功能上是通信系统的一部分。

(3)通信系统：工业4.0和工业3.0相比，最重要的特点之一，就是不仅软件和设备之间可以进行信息的交流，软件与软件之间、硬件与硬件之间，也存在信息的交流。通信系统是信息传递和交流所依赖的载体，按照通讯范围常用的通信方式包括内网、局域网、外网等。通信系统也包括一些硬件的基础设施，包括路由器、电缆/光缆、信号发生器/接收器等。

内网：仅能实现系统内各单元之间的相互通信；

外网：可实现与系统外(包括市场、其他公司等)的相互通信；

局域网：允许系统访问外网，但不允许外网访问系统。

信息空间+物理空间+通信系统=完整的CPS系统

《智能制造发展规划(2016-2020年)》明确了智能制造的发展目标。

2025年前，推进智能制造发展实施“两步走”战略：第一步，到2020年，智能制造发展基础和支撑能力明显增强，传统制造业重点领域基本实现数字化制造，有条件、有基础的重点产业智能转型取得明显进展；第二步，到2025年，智能制造支撑体系基本建立，重点产业初步实现智能转型。

由于我国制造业发展水平参差不齐，有的处于2.0阶段，有的处于3.0阶段，有的在走向4.o阶段。我国实现智能制造必须2.0、3.0、4.0并行发展，既要在改造传统制造方面“补课”，又要在绿色制造、智能升级方面“加课”。对于制造企业而言，应着手于完成传统生产装备网络化和智能化的升级改造，以及生产制造工艺数字化和生产过程信息化的升级改造。对于装备供应商和系统集成商，应加快实现安全可控的智能装备与工业软件的开发和应用，以及提供智能制造顶层设计与全系统集成服务。鉴于此2020年前，我们的发展目标是：

(1)推进传统制造业重点领域基本实现数字化制造；

(2)在有条件、有基础的重点产业，建立智能转型的试点示范企业。

为深入贯彻落实《中国制造2025》，加快实施智能制造工程。工业和信息化部于2015年4月制定“智能制造试点示范2015专项行动实施方案”，并确定首批46家智能制造试点示范单位。这46家试点示范单位分为以下六类：以智能工厂为代表的流程制造试点示范；以数字化车间为代表的离散制造试点示范；以信息技术深度嵌入为代表的智能装备和产品试点示范；以个性化定制、网络协同开发、电子商务为代表的智能制造新业态新模式试点示范；以物流信息化、能源管理智慧化为代表的智能化管理试点示范；以在线监测、远程诊断与云服务为代表的智能服务试点示范；

2016年4月，再次制定“智能制造试点示范2016专项行动实施方案”，并确定63家智能制造试点示范单位。这63家试点示范单位分为以下五类：离散型智能制造试点示范、流程型智能制造试点示范、网络协同制造试点示范、大规模个性化定制试点示范、远程运维服务试点示范

通过2两年试点示范企业实施效果汇总测算，各指标平均变化情况如下(简称两提升、三降低)：

两提：生产效率提高25%；能源利用率提高7%；

三降：运营成本降低20%；产品研发周期缩短29%；产品不良率降低20%；

从试点企业统计情况看，国产软件主要集中于经营管理、物流仓储与生产工艺结合比较紧密的领域，而MES、PLM、三维设计、虚拟仿真、控制系统、操作系统、数据库等软件仍以国外为主。工业软件的国产化仍然是需要大力支持和发展的方向。

八月瓜创新研究院发布了《全球智能制造企业科技创新百强报告》报告根据智能制造产业科技创新指数指标体系，以2015-2019年全球专利信息为基础数据源，结合相关国家或地区经济发展水平，对近5年全球智能制造产业5万余家科技创新企业的科技创新水平进行了量化评测，遴选出全球智能制造企业科技创新百强，具体名单如下所示:

目前各主要制造业大国都已将智能制造作为未来制造业发展的重要趋势，美国早在2011年就提出工业互联网战略，并在2018年10月5日发布了最新《先进制造业美国领导力战略》报告，其提出的发展的首要目标就是打造未来的智能制造系统，包括先进工业机器人、智能与数字制造、人工智能基础设施、制造业的网络安全。德国提出了著名的工业4.0发展战略。日本最近的《日本制造业白皮书(2018)》中跟前几年有重大的不同，那就是日本政府已经意识到，我们所处的时代是一个“非连续创新”的阶段，强调了“互联工业”的重要性。中国2015年提出了“中国制造2025战略”，重点也是将智能化制造作为今后发展的主线，并于2016年出台了《智能制造发展规划》。

《智能制造2025》提出智能制造发展的十大重点领域分别是新一代信息技术产业、农机装备、生物医药及高性能医疗器械、高档数控机床和机器人、电力装备、先进轨道交通设备、海洋工程装备及技术船舶、航空航天装备、节能与新能源汽车等。

广东：《2025制造业全面进入智能化制造阶段》到2025年：全省制造业全面进入智能化制造阶段，基本建成制造强省。制造业水平显著提升，规模以上工业全员劳动生产率提升至25万元/人。自主创新能力明显提升，规模以上工业企业研发投入占主营业务收入的比重达到1.7%以上，安全可控的智能技术产品配套能力和信息化服务能力明显增强。信息化与工业化深度融合，规模以上工业企业信息技术集成应用达到国内领先水平，制造业质量竞争力指数达到86.5。

上海：《制造业转型升级发展规划》大力推广智能制造应用新模式，建立智能制造应用新机制，到2020年，力争把上海打造成为全国智能制造应用的高地、核心技术的策源地以及系统解决方案的输出地。

江苏《关于进一步加快智能制造发展的意见》目标到2020年，全省建成1000家智能车间，创建50家左右省级智能制造示范工厂，试点创建10家左右省级智能制造示范区。

重庆：《发展智能制造实施方案》到2022年，全市智能制造进一步发展，累计推动5000家企业实施智能化改造，建设10个具备国内较强竞争力的工业互联网平台、50个智能工厂、500个数字化车间，创建25个行业级智能制造标杆企业，建设12个智能制造示范园区，基本建成覆盖重点行业的工业互联网生态体系，84%以上规模工业企业迈入数字化制造阶段，64%以上规模工业企业迈入数字化网络化制造阶段，“两化”融合发展水平指数达到62，智能制造关联产业产值突破400亿元。

山东：《加速企业智能化转型》到2022年，山东省传统产业企业数字化研发设计工具普及率要达到72%以上，规模以上工业企业关键工序数控化率达到57%以上，万人机器人数量将达到200台以上，山东省制造业数字化、智能化水平在国内位居前列；智能制造试点示范项目实施前后企业运营成本降低20%，产品研制周期缩短20%，生产效率提高20%，能源利用率提高13%，产品不良品率要大幅度降低

安徽：《新一代人工智能产业发展规划》到2020年，人工智能产业规模超过150亿元，带动相关产业规模达到1000亿元。到2025年，人工智能产业规模达到500亿元，带动相关产业规模达到4500亿元。到2030年，人工智能产业规模达到1500亿元，带动相关产业规模达到1万亿元。

参考资料：

商汤：智能制造白皮书（2021）（40页）.pdf

八月瓜创新研究院：全球智能制造企业科技创新百强报告（81页）.pdf

赛迪智库：智能制造政策白皮书（35页）.pdf

【研报】智能制造行业：智能制造系统全景图-20200224[33页].pdf

Lenovo：2020智能制造白皮书（129页）.pdf

甲子光年：智能制造行业MES产品研究：建设智能工厂实现智造推动生产过程管理数字化（38页）.pdf

亿欧智库：工业富联灯塔工厂白皮书智能制造里程碑__灯塔工厂引领中国制造转型升级（59页）.pdf

中智咨询：2020智能制造技术与技能人才发展与激励调研（42页）.pdf