（報(bào)告出品方/作者：商湯智能產(chǎn)業(yè)研究院）

智能制造 2021

（一）智能制造的定義和內(nèi)涵

智能制造源于人工智能的研究和應(yīng)用，其概念最早由美國(guó)賴(lài)特·伯恩在著作《Smart Manufacturing》中提出，將“智能制造”定義為“通過(guò)集成知識(shí)工程、制造軟件系統(tǒng)、機(jī) 器人視覺(jué)和機(jī)器人控制來(lái)對(duì)制造技工們與專(zhuān)家知識(shí)進(jìn)行建模，以使智能機(jī)器能夠在沒(méi)有人工 干預(yù)的情況下進(jìn)行小批量生產(chǎn)”。20 世紀(jì) 90 年代，隨著主要發(fā)達(dá)國(guó)家投入重視和研究，“智 能制造”概念得到進(jìn)一步發(fā)展，由原先的單體智能化轉(zhuǎn)向智能機(jī)器與智能生產(chǎn)活動(dòng)的有機(jī)融 合。

21 世紀(jì)以來(lái)，隨著人工智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)等新一代信息技術(shù)的快速發(fā)展及應(yīng) 用，“智能制造”概念進(jìn)一步深化。 根據(jù)我國(guó)工信部 2016 年出臺(tái)的《智能制造發(fā)展規(guī)劃 （2016-2020 年）》中定義，“智能制造是基于新一代信息技術(shù)與先進(jìn)制造技術(shù)深度融合， 貫穿于設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、管理、服務(wù)等制造活動(dòng)各個(gè)環(huán)節(jié)，具有自感知、自決策、自執(zhí)行、自適 應(yīng)、自學(xué)習(xí)等特征，旨在提高制造業(yè)質(zhì)量、效益和核心競(jìng)爭(zhēng)力的先進(jìn)生產(chǎn)方式?！?014 年， 美國(guó)能源部將“智能制造”定義為，“智能制造是先進(jìn)傳感、儀器、監(jiān)測(cè)、控制和過(guò)程優(yōu)化 的技術(shù)和實(shí)踐的組合，它們將信息和通信技術(shù)與制造環(huán)境融合在一起，實(shí)現(xiàn)工廠(chǎng)和企業(yè)中能 量、生產(chǎn)率、成本的實(shí)時(shí)管理?！?/p>

無(wú)論從哪個(gè)視角出發(fā)，今天各國(guó)對(duì)“智能制造”的理解都不再局限于生產(chǎn)過(guò)程或單體智能， 而是擴(kuò)展到產(chǎn)業(yè)價(jià)值鏈的各個(gè)環(huán)節(jié)、包含企業(yè)活動(dòng)的方方面面，也不再單方面強(qiáng)調(diào)數(shù)智技術(shù) 本身的應(yīng)用價(jià)值，而是更加重視數(shù)智技術(shù)與先進(jìn)制造等跨領(lǐng)域技術(shù)的深度融合和實(shí)踐創(chuàng)新。

由全新定義出發(fā)，智能制造在實(shí)踐中的運(yùn)用和滲透將幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)在產(chǎn)品、生產(chǎn)、管理和服務(wù)四大方面的智能化升級(jí)。

產(chǎn)品智能化：即是將傳感器、處理器、存儲(chǔ)器、通信模塊、傳輸系統(tǒng)嵌入產(chǎn)品，使得產(chǎn)品具 備動(dòng)態(tài)存儲(chǔ)、感知和通信能力，成為物聯(lián)網(wǎng)連接的終端，從而實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品“可追溯、可識(shí)別、 可定位”功能。根據(jù) Transforma Insights 研究顯示，到 2030 年這些物聯(lián)網(wǎng)終端數(shù)量將增 長(zhǎng)到 241 億個(gè)，復(fù)合年增長(zhǎng)率為 11％。

制造智能化：包括制造載體智能化和制造過(guò)程智能化兩個(gè)層面：制造載體智能化，包括單機(jī) 智能化，以及單機(jī)設(shè)備的互聯(lián)而形成的智能制造單元、智能產(chǎn)線(xiàn)、智能車(chē)間、智能工廠(chǎng)等； 制造過(guò)程智能化，則是通過(guò)數(shù)智技術(shù)和先進(jìn)制造技術(shù)的融合應(yīng)用，使得制造過(guò)程中所涉及的 各個(gè)流程、生產(chǎn)要素以及上下游企業(yè)，以用戶(hù)價(jià)值為中心，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同和柔性化生產(chǎn)。

管理智能化：隨著技術(shù)融合不斷深入，制造企業(yè)獲取數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性、完整性、準(zhǔn)確性不斷提 高，結(jié)合智能化分析技術(shù)可以幫助企業(yè)提升資源管理、能源管理、供應(yīng)鏈管理、訂單管理、 設(shè)備管理等方面的決策效率，變被動(dòng)管理為主動(dòng)管理和預(yù)防性管理，使得管理更準(zhǔn)確、更高 效、更智能。

服務(wù)智能化：在產(chǎn)品智能化的基礎(chǔ)上，企業(yè)與終端用戶(hù)交互更為直接，為用戶(hù)提供更好的服務(wù)體驗(yàn)將成為智能制造的重要組成和價(jià)值增量，越來(lái)越多的制造企業(yè)將從生產(chǎn)型制造向服務(wù) 型制造轉(zhuǎn)型，制造與服務(wù)的邊界逐漸消弭。

（二）智能制造發(fā)展驅(qū)動(dòng)因素

制造業(yè)升級(jí)是所有制造業(yè)大國(guó)面臨的共同課題，主要目標(biāo)都是在于通過(guò)數(shù)智技術(shù)創(chuàng)新和應(yīng)用 來(lái)提升國(guó)家制造業(yè)競(jìng)爭(zhēng)實(shí)力，克服逐漸上漲的人力成本，將制造業(yè)留在本國(guó)的同時(shí)，保持自 身制造業(yè)優(yōu)勢(shì)，但由于各國(guó)制造業(yè)基礎(chǔ)和優(yōu)勢(shì)不同，在發(fā)展智能制造的核心訴求和戰(zhàn)略重心 上各有差異。

美國(guó)自二戰(zhàn)后面臨制造業(yè)空心化問(wèn)題比較嚴(yán)重，通過(guò)發(fā)展智能制造引領(lǐng)制造業(yè)復(fù)興是美國(guó)的 主要訴求，而美國(guó)制造業(yè)信息化全球領(lǐng)先，尤其在工業(yè)軟件和互聯(lián)網(wǎng)方面獨(dú)占鰲頭，因此其 戰(zhàn)略重點(diǎn)主要關(guān)注生產(chǎn)設(shè)計(jì)、服務(wù)等價(jià)值鏈環(huán)節(jié)，強(qiáng)調(diào)智能設(shè)備與軟件的集成和大數(shù)據(jù)分析。 德國(guó)工業(yè)自動(dòng)化領(lǐng)域全球領(lǐng)先，精密制造能力強(qiáng)，高端裝備可靠性水平高，國(guó)家戰(zhàn)略著眼通 過(guò) CPS（Cyber-Physical Systems，信息物理系統(tǒng)）推進(jìn)智能制造，希望通過(guò)數(shù)字化創(chuàng)新與 工業(yè)制造的融合發(fā)展來(lái)鞏固、捍衛(wèi)國(guó)家工業(yè)技術(shù)主權(quán)。 日本制造業(yè)注重提高產(chǎn)品質(zhì)量和技術(shù)創(chuàng)新，牢牢占據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈高端位置。由于日本社會(huì)面臨老 齡化和少子化問(wèn)題比較嚴(yán)重，發(fā)展智能制造主要以解決問(wèn)題為導(dǎo)向，戰(zhàn)略側(cè)重引導(dǎo)產(chǎn)業(yè)智能 化成果融入到社會(huì)生活的方方面面，以此來(lái)支撐日本社會(huì)的結(jié)構(gòu)化轉(zhuǎn)型，打造“超智慧社會(huì)”。 中國(guó)近年來(lái)從頂層規(guī)劃到行動(dòng)計(jì)劃不斷發(fā)布各種利好政策來(lái)推動(dòng)智能制造發(fā)展，背后的驅(qū)動(dòng) 力主要源自供給側(cè)問(wèn)題和需求側(cè)變化兩大因素。

從供給側(cè)看，中國(guó)制造雖體量大，但在長(zhǎng)期競(jìng)爭(zhēng)中卻面臨“大而不強(qiáng)”的現(xiàn)實(shí)局面，具體體現(xiàn)在以下四個(gè)方面：

一是中國(guó)制造綜合成本的相對(duì)優(yōu)勢(shì)正逐漸變小。除用工成本外，能源使用成本、土地成本、 融資成本都在不斷上漲。波士頓咨詢(xún)?cè)容^ 25 家出口經(jīng)濟(jì)體的制造業(yè)成本指數(shù)顯示，中國(guó) 制造業(yè)綜合成本已與美國(guó)基本相當(dāng)。

二是我國(guó)產(chǎn)能過(guò)剩問(wèn)題較為嚴(yán)重。根據(jù)專(zhuān)家測(cè)算，我國(guó)產(chǎn)能利用效率低于 79%~83%的正常 值范圍，反映出我國(guó)供需兩側(cè)適配度有待提升，整體生產(chǎn)效率較低的現(xiàn)狀。

三是我國(guó)制造業(yè)主要處于低利潤(rùn)率的加工制造環(huán)節(jié)，技術(shù)含量和附加值不高，亟待向產(chǎn)業(yè)鏈 高端升級(jí)；同時(shí)，由于產(chǎn)業(yè)鏈上游的基礎(chǔ)材料、關(guān)鍵元器件、先進(jìn)基礎(chǔ)工藝和產(chǎn)業(yè)技術(shù)基礎(chǔ) 較為缺失，產(chǎn)業(yè)缺乏自上而下自主化體系，在國(guó)際局勢(shì)錯(cuò)綜復(fù)雜、不確定因素增加的大環(huán)境 下，產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈穩(wěn)定正面臨挑戰(zhàn)。

四是我國(guó)制造業(yè)發(fā)展對(duì)能源資源依賴(lài)度較高，過(guò)往粗放型生產(chǎn)對(duì)環(huán)境的破壞性較大。據(jù)世界 銀行 2017 年數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，我國(guó)單位 GDP 能耗約為世界平均水平的 1.53 倍，其中工業(yè)制造占 全國(guó)碳排放總量的 70%以上，面臨主動(dòng)控制碳排放和 2030 碳達(dá)峰的新形勢(shì)，制造業(yè)未來(lái) 發(fā)展將受能源環(huán)境要素的約束越來(lái)越緊。

從需求側(cè)看，消費(fèi)市場(chǎng)呈現(xiàn)不可逆的兩大趨勢(shì)：一是用戶(hù)越來(lái)越重視消費(fèi)體驗(yàn)和產(chǎn)品服務(wù)、 強(qiáng)調(diào)個(gè)性化需求，驅(qū)動(dòng)制造企業(yè)生產(chǎn)方式向定制化方向轉(zhuǎn)變；二是用戶(hù)求新求快的需求變化 要求制造企業(yè)縮短產(chǎn)品創(chuàng)新和制造周期，敏捷響應(yīng)市場(chǎng)瞬息變化趨勢(shì)。 整體上看，在供給側(cè)上所積累的各種問(wèn)題，以及需求側(cè)的變化趨勢(shì)，都是驅(qū)動(dòng)我國(guó)大力發(fā)展 智能制造的主要?jiǎng)恿Γ@和其他國(guó)家智能制造戰(zhàn)略的核心訴求形成本質(zhì)區(qū)別。

（三）智能制造核心價(jià)值

從驅(qū)動(dòng)因素出發(fā)，總結(jié)中國(guó)發(fā)展智能制造的五大核心價(jià)值：

一是降低制造企業(yè)的綜合成本。例如，通過(guò)機(jī)器代人或人機(jī)協(xié)同方式提高勞動(dòng)生產(chǎn)效率，減 少人工成本；利用視覺(jué)算法等手段提升檢測(cè)一致性和穩(wěn)定性，降低產(chǎn)品不良品率，減少因質(zhì) 量問(wèn)題造成的經(jīng)濟(jì)損失；物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈等技術(shù)應(yīng)用加速產(chǎn)融結(jié)合，精準(zhǔn)刻畫(huà)企業(yè) 經(jīng)營(yíng)行為、評(píng)估企業(yè)資產(chǎn)狀況，為供應(yīng)鏈企業(yè)提供更低價(jià)格的信貸資金；依據(jù)市場(chǎng)數(shù)據(jù)反饋 合理安排要素投入，減少物料浪費(fèi)，或施行智能庫(kù)存管理來(lái)降低倉(cāng)儲(chǔ)成本等。

二是提質(zhì)增效。例如，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)代替經(jīng)驗(yàn)判斷，全面優(yōu)化生產(chǎn)流程，改善制造工藝，提高生 產(chǎn)效率；科學(xué)高效排產(chǎn)，提高設(shè)備利用率；集成數(shù)智技術(shù)提高生產(chǎn)執(zhí)行精度，確保產(chǎn)品質(zhì)量。

三是減少能源資源消耗。例如，通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)連接設(shè)備可以實(shí)時(shí)在線(xiàn)監(jiān)測(cè)和控制能源和資源使 用情況，提高能源資源利用效率；利用智能化節(jié)能減排設(shè)備或解決方案替換落后產(chǎn)能和生產(chǎn) 工藝，實(shí)現(xiàn)綠色生產(chǎn)。

四是提升用戶(hù)體驗(yàn)。例如，數(shù)智技術(shù)應(yīng)用打通產(chǎn)業(yè)鏈上下游，實(shí)現(xiàn)需求端與設(shè)計(jì)端、制造端 的直接對(duì)接，對(duì)復(fù)雜的市場(chǎng)動(dòng)態(tài)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和預(yù)測(cè)，準(zhǔn)確把握市場(chǎng)機(jī)會(huì)，快速進(jìn)行產(chǎn)品創(chuàng) 新，實(shí)現(xiàn)敏捷制造和精益生產(chǎn)，響應(yīng)市場(chǎng)變化和用戶(hù)個(gè)性化需求；通過(guò)在價(jià)值鏈各個(gè)環(huán)節(jié)增 加與用戶(hù)交互節(jié)點(diǎn)，鼓勵(lì)用戶(hù)全程參與產(chǎn)品生產(chǎn)過(guò)程，為用戶(hù)的最佳體驗(yàn)不斷迭代產(chǎn)品，提 升產(chǎn)品附加價(jià)值；基于產(chǎn)品智能化，通過(guò)與環(huán)境、用戶(hù)交互，產(chǎn)品可自動(dòng)回傳運(yùn)行和環(huán)境數(shù) 據(jù)，通過(guò)數(shù)據(jù)監(jiān)控和分析，為用戶(hù)提供遠(yuǎn)程的預(yù)防性運(yùn)維服務(wù)。

五是重塑生產(chǎn)方式。數(shù)智技術(shù)和先進(jìn)制造技術(shù)的融合應(yīng)用將會(huì)帶來(lái)生產(chǎn)模式的創(chuàng)新和變革， 推動(dòng)傳統(tǒng)制造企業(yè)從大規(guī)模生產(chǎn)向定制化生產(chǎn)轉(zhuǎn)變，企業(yè)從單純的制造商向服務(wù)端衍生，而 價(jià)值創(chuàng)造過(guò)程也將從傳統(tǒng)單向鏈?zhǔn)竭^(guò)程轉(zhuǎn)向網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同共創(chuàng)模式。

第二章 數(shù)智技術(shù)引領(lǐng)制造“智”升級(jí)

（一）走進(jìn)“數(shù)智技術(shù)”

信息技術(shù)是包括信息從采集、傳輸、存儲(chǔ)、分析、反饋這五大環(huán)節(jié)所有技術(shù)要素的總稱(chēng)，五 個(gè)環(huán)節(jié)組成信息產(chǎn)業(yè)的閉環(huán)，每個(gè)環(huán)節(jié)的技術(shù)進(jìn)步都會(huì)推動(dòng)整個(gè)行業(yè)應(yīng)用生態(tài)螺旋式先上發(fā) 展。

數(shù)智技術(shù)即是推動(dòng)智能時(shí)代信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展的技術(shù)集合，包括更低成本的信息采集設(shè)備，高帶 寬低延時(shí)的 5G 傳輸技術(shù)、萬(wàn)物互聯(lián)的 IoT 技術(shù)、大容量存儲(chǔ)和高性能計(jì)算的云服務(wù)，以及 對(duì)海量信息高效分析的人工智能技術(shù)等，它們與制造技術(shù)融合應(yīng)用推動(dòng)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn) 程，引領(lǐng)制造業(yè)完成“智”升級(jí)的戰(zhàn)略目標(biāo)。 換句話(huà)說(shuō)，整合數(shù)智技術(shù)完成信息從采集、傳輸、存儲(chǔ)、分析到反饋的閉環(huán)流程是實(shí)現(xiàn)智能 制造的前置條件之一。 走完智能制造信息閉環(huán)主要經(jīng)歷三大階段——數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化和智能化：一是利用信息采集 技術(shù)，包括 MEMS 傳感器、智能攝像頭、智能終端等感知設(shè)備實(shí)現(xiàn)物理世界數(shù)字化過(guò)程；二是結(jié)合 5G、物聯(lián)網(wǎng)等通信傳輸技術(shù)完成不同節(jié)點(diǎn)間低成本的高效連接和交互，加速數(shù)據(jù) 的流通和共享；三是基于云邊計(jì)算和人工智能技術(shù)，進(jìn)行低成本存儲(chǔ)、處理海量數(shù)據(jù)資源， 并通過(guò)智能化分析形成一系列決策指令，以指導(dǎo)價(jià)值鏈各環(huán)節(jié)的企業(yè)活動(dòng)。其中，每一階段 的完成程度決定下一階段技術(shù)的應(yīng)用價(jià)值，換句話(huà)說(shuō)，數(shù)字化和網(wǎng)絡(luò)化是企業(yè)實(shí)現(xiàn)智能化的 必要前提。

另一前置條件是數(shù)智技術(shù)與制造技術(shù)的雙向融合。“制造的本質(zhì)是發(fā)現(xiàn)問(wèn)題、了解問(wèn)題，在此過(guò)程中獲取信息，并將其抽象化為知識(shí)，再利用 知識(shí)去認(rèn)識(shí)、解決和避免問(wèn)題的過(guò)程。了解和解決問(wèn)題的方式?jīng)Q定了所獲取知識(shí)的形式，而 將知識(shí)抽象加以運(yùn)用的過(guò)程則決定了知識(shí)傳承的形式。1”由上可知，智能制造是在數(shù)據(jù)驅(qū) 動(dòng)下完成“獲取信息、抽象知識(shí)、形成認(rèn)知到解決問(wèn)題”的過(guò)程 ?？梢?jiàn)，數(shù)據(jù)是獲取知識(shí) 的基本要素，洞察關(guān)鍵數(shù)據(jù)的內(nèi)在關(guān)系是形成決策的前提，這就要求企業(yè)在數(shù)智技術(shù)應(yīng)用中 要融合對(duì)制造技術(shù)的認(rèn)知，深刻了解生產(chǎn)工藝特點(diǎn)、掌握制造流程變化，才能進(jìn)行高質(zhì)、高 效的數(shù)據(jù)采集和積累，在此基礎(chǔ)上才能真正走完上述信息閉環(huán)。

（二）數(shù)智技術(shù)：價(jià)值與挑戰(zhàn)

由數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)代替經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)已成為產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的共識(shí)。如果將數(shù)據(jù)視為智能時(shí)代的“新石 油”，那么數(shù)智技術(shù)即是鉆取和提煉“石油”價(jià)值的“煉油工廠(chǎng)”，使用數(shù)智技術(shù)廣泛獲取數(shù) 據(jù)，進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，將海量原始數(shù)據(jù)加工為知識(shí)，并轉(zhuǎn)化為決策或行動(dòng)來(lái)指導(dǎo)企業(yè)運(yùn)行。

數(shù)智技術(shù)是推動(dòng)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型不可或缺的關(guān)鍵技術(shù)，其應(yīng)用價(jià)值主要體現(xiàn)在三個(gè)方面：

決策更及時(shí)：實(shí)時(shí)獲取場(chǎng)景/業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的自動(dòng)反饋，結(jié)合智能化分析進(jìn)行動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)，代替人工經(jīng)驗(yàn)判斷，提升決策的準(zhǔn)確性和及時(shí)性，例如基于設(shè)備狀態(tài)實(shí)時(shí)分析的故障預(yù)測(cè)和健康管 理，或基于在線(xiàn)用戶(hù)數(shù)據(jù)的需求預(yù)測(cè)，加速產(chǎn)品創(chuàng)新和迭代周期等。

運(yùn)營(yíng)更精細(xì)：隨著產(chǎn)業(yè)數(shù)字化進(jìn)程加速，所獲取的數(shù)據(jù)顆粒度越來(lái)越細(xì)、數(shù)據(jù)維度也更加豐 富，由數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的企業(yè)運(yùn)營(yíng)、管理會(huì)更加精細(xì)，例如基于用戶(hù)畫(huà)像的精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)，或?qū)δ茉词?用的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和控制等。

應(yīng)用更智能：智能化設(shè)備/應(yīng)用輔助或取代人工崗位，并在應(yīng)用過(guò)程中進(jìn)行算法的自我迭代 和優(yōu)化，不斷提高決策水平，例如基于機(jī)器視覺(jué)的產(chǎn)品缺陷監(jiān)測(cè)等。

盡管數(shù)智技術(shù)對(duì)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的意義匪淺，但在實(shí)際落地過(guò)程中仍然存在一定挑戰(zhàn)：

數(shù)字化程度低，信息閉環(huán)難閉合：數(shù)據(jù)資產(chǎn)的積累是產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要前提，如何持續(xù) 獲取數(shù)據(jù)，并將分布在不同系統(tǒng)、組織內(nèi)的數(shù)據(jù)打通融合是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的首要命題。目 前，多數(shù)企業(yè)（尤其是中小企業(yè)）受限于資金和人才匱乏，對(duì)數(shù)智技術(shù)投入不足，導(dǎo)致企業(yè) 數(shù)字化水平低，缺乏完善的信息網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施；此外，由于缺少統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)、接口和編碼體系， 使得企業(yè)內(nèi)外“數(shù)據(jù)孤島”叢立，無(wú)法實(shí)現(xiàn)互通、共享，導(dǎo)致企業(yè)使用數(shù)據(jù)規(guī)模、種類(lèi)有限， 信息閉環(huán)難閉合，海量數(shù)據(jù)的資產(chǎn)價(jià)值無(wú)法得到充分發(fā)揮。

跨界融合難度大，復(fù)合型人才缺乏：數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)際上是利用數(shù)智技術(shù)對(duì)企業(yè)流程再造的過(guò) 程，需要既具備良好的數(shù)智技術(shù)素養(yǎng)，又能夠了解產(chǎn)業(yè)技術(shù)和發(fā)展規(guī)律的復(fù)合型人才。據(jù)清 華大學(xué)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展和治理研究中心 2020 年對(duì)全球 ICT 人才調(diào)研統(tǒng)計(jì)，當(dāng)前我國(guó)數(shù)智技術(shù)人 才主要集中于科技行業(yè)，缺乏產(chǎn)業(yè)經(jīng)驗(yàn)和實(shí)踐背景，而產(chǎn)業(yè) IT 人員總體對(duì)數(shù)智技術(shù)的認(rèn)知 不深，難以支撐產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型需要。根據(jù)人力資源與社會(huì)保障部數(shù)據(jù)分析，2025 年智能 制造領(lǐng)域人才需求為 900 萬(wàn)人，人才缺口預(yù)計(jì)達(dá)到 450 萬(wàn)人。

不同產(chǎn)業(yè)差異大，規(guī)模效應(yīng)難一朝形成：由于不同產(chǎn)業(yè)或產(chǎn)業(yè)中不同領(lǐng)域、不同企業(yè)之間存 在技術(shù)、流程等差異巨大，數(shù)智技術(shù)在產(chǎn)業(yè)中的深入滲透須結(jié)合具體場(chǎng)景進(jìn)行定制化開(kāi)發(fā)， 尚不存在一套放之四海而皆準(zhǔn)的解決方案，這使得數(shù)智技術(shù)在產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中的應(yīng)用很難像在 消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代一樣，短期建立規(guī)模效應(yīng)、獲取巨大收益，而是需要與產(chǎn)業(yè)合作共進(jìn)，在垂 直領(lǐng)域中不斷積累解決問(wèn)題的通用能力。

網(wǎng)絡(luò)安全問(wèn)題不容忽視：隨著數(shù)智技術(shù)的應(yīng)用推廣，網(wǎng)絡(luò)安全問(wèn)題將成為數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中 面臨的重要挑戰(zhàn)。一方面，傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全系統(tǒng)跟不上數(shù)智技術(shù)應(yīng)用和創(chuàng)新步伐；另一方面， 數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來(lái)信息節(jié)點(diǎn)和信息總量爆發(fā)式增長(zhǎng)，使得網(wǎng)絡(luò)攻擊的潛在損失“指數(shù)級(jí)”放大， 對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)提出更高要求。

（三）數(shù)智技術(shù)驅(qū)動(dòng)下的智能制造

3.1 智能制造的核心特征

對(duì)于制造業(yè)而言，數(shù)字化轉(zhuǎn)型是利用數(shù)智技術(shù)進(jìn)行全方位、全周期、全鏈條的改造過(guò)程。以 智能制造為主攻方向，通過(guò)深化數(shù)智技術(shù)在產(chǎn)品、生產(chǎn)、管理和服務(wù)等諸多環(huán)節(jié)的應(yīng)用，與 制造技術(shù)雙向融合加快企業(yè)以及產(chǎn)業(yè)層面的數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化步伐，不斷釋放數(shù)智技 術(shù)的應(yīng)用價(jià)值，是現(xiàn)代制造業(yè)實(shí)現(xiàn)高質(zhì)、高效、綠色發(fā)展的重要途徑。

數(shù)智技術(shù)驅(qū)動(dòng)下的智能制造主要表現(xiàn)為兩大核心特征：一是虛實(shí)融合，二是網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同。

特征一：虛實(shí)融合，即物理空間在信息空間的完全映射，信息在兩個(gè)空間中交互和融合，由 統(tǒng)一“軟件”平臺(tái)協(xié)調(diào)和安排資源、能源、時(shí)間的最優(yōu)分配，并在反饋中不斷升級(jí)。

回溯工業(yè)革命發(fā)展歷程，在機(jī)械化生產(chǎn)時(shí)期，信息技術(shù)尚未出現(xiàn)，所有生產(chǎn)要素都集中在物 理空間中發(fā)生；到了電氣化生產(chǎn)時(shí)期，機(jī)器大規(guī)模生產(chǎn)拓展了實(shí)體要素發(fā)生的物理空間，從 小作坊變成了大工廠(chǎng)。

伴隨信息技術(shù)發(fā)展以及在制造領(lǐng)域的深入應(yīng)用，相對(duì)于物理空間中的實(shí)體要素外，信息/數(shù) 據(jù)作為新生產(chǎn)要素，在企業(yè)活動(dòng)中扮演越來(lái)越重要的角色。 在自動(dòng)化生產(chǎn)時(shí)期，傳感器、控制器（PLC）和執(zhí)行器形成緊耦合的控制信息環(huán)，系統(tǒng)性地 部署在各個(gè)機(jī)械零部件之上，從而形成依附于設(shè)備的“封閉式”信息空間，通過(guò)對(duì)信息要素 的采集、計(jì)算，進(jìn)而操控物理空間中相連機(jī)器部件的自動(dòng)化運(yùn)作。 進(jìn)入智能制造時(shí)期，數(shù)智技術(shù)應(yīng)用將不同物理空間的實(shí)體要素在同一信息空間進(jìn)行“全要素” 映射和重建，形成具有感知、分析、決策、執(zhí)行能力的數(shù)字孿生體，從而實(shí)現(xiàn)物理空間和信 息空間在更廣范圍、更深層次的交互融合，創(chuàng)造出一個(gè)虛實(shí)合一的制造系統(tǒng)，并通過(guò)統(tǒng)一“軟 件”平臺(tái)進(jìn)行要素資源的動(dòng)態(tài)配置。

這里需要強(qiáng)調(diào)的是，由于人工智能技術(shù)的應(yīng)用，機(jī)器算法將替代人的決策過(guò)程，形成對(duì)資源、能源、時(shí)間等生產(chǎn)要素的動(dòng)態(tài)配置，并在數(shù)據(jù)反饋中不斷優(yōu)化算法精度，提升決策水平，即 智能制造系統(tǒng)相對(duì)傳統(tǒng)制造具備自感知、自學(xué)習(xí)、自決策、自執(zhí)行和自適應(yīng)能力。

特征二：網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同，即通過(guò)建立統(tǒng)一“對(duì)話(huà)”標(biāo)準(zhǔn)，打通分散于不同層級(jí)、環(huán)節(jié)、組織的 “數(shù)據(jù)孤島”，讓數(shù)據(jù)在不同系統(tǒng)間自由流動(dòng)，從而實(shí)現(xiàn)企業(yè)制造各層級(jí)（縱向），及產(chǎn)業(yè)鏈 上各環(huán)節(jié)（橫向）的互聯(lián)互通和協(xié)同化生產(chǎn)。

具體來(lái)說(shuō)，一是通過(guò)打通企業(yè)層、執(zhí)行層、設(shè)備層的縱向數(shù)據(jù)鏈，實(shí)現(xiàn)研發(fā)數(shù)據(jù)、制造數(shù)據(jù) 向生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)、制造設(shè)備的實(shí)時(shí)傳遞和處理，企業(yè)內(nèi)部不同系統(tǒng)層級(jí)間無(wú)縫連接，推動(dòng)企業(yè)的 精細(xì)化運(yùn)營(yíng)和柔性化生產(chǎn)；二是橫向打通企業(yè)內(nèi)部以及產(chǎn)業(yè)鏈上下游不同企業(yè)間的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù) 共享，使得包括研發(fā)設(shè)計(jì)、物料采購(gòu)、生產(chǎn)制造、營(yíng)銷(xiāo)銷(xiāo)售、物流倉(cāng)儲(chǔ)、產(chǎn)品服務(wù)等環(huán)節(jié)中 每個(gè)企業(yè)組織，都可以根據(jù)全產(chǎn)業(yè)鏈的共享信息進(jìn)行資源調(diào)配、方案優(yōu)化，靈活組織生產(chǎn)去 迎合市場(chǎng)變化，縮短產(chǎn)品制造和創(chuàng)新周期。

通過(guò)縱向和橫向數(shù)據(jù)打通，最終實(shí)現(xiàn)設(shè)備、車(chē)間、工廠(chǎng)、流程、物料、人員乃至產(chǎn)業(yè)鏈價(jià)值 鏈各個(gè)節(jié)點(diǎn)的全面互聯(lián)，使得價(jià)值傳遞過(guò)程從傳統(tǒng)制造單向鏈?zhǔn)睫D(zhuǎn)向并發(fā)式協(xié)同，通過(guò)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)感知、傳送、分析和處理，圍繞用戶(hù)需求和產(chǎn)品全生命周期，進(jìn)行資源動(dòng)態(tài)配置和網(wǎng)絡(luò) 化協(xié)同，從而最大限度地實(shí)現(xiàn)個(gè)性化定制。

3.2 智能制造的系統(tǒng)架構(gòu)

基于兩大核心特征，我們?cè)偃ダ斫馄髽I(yè)智能制造的系統(tǒng)架構(gòu)。

底層的虛實(shí)融合，即是通過(guò)信息基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)，將包括制造載體和制造過(guò)程在內(nèi)的物理空 間所有生產(chǎn)要素、供應(yīng)鏈環(huán)節(jié)、工藝流程、管理活動(dòng)等進(jìn)行數(shù)字化，并通過(guò)網(wǎng)絡(luò)連接和傳輸 匯聚到統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺(tái)之上，再結(jié)合智能化分析技術(shù)深度挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，對(duì)內(nèi)賦能諸如能源、 資源、供應(yīng)鏈、訂單等企業(yè)內(nèi)部管理平臺(tái)，提高企業(yè)管理和運(yùn)營(yíng)效率；對(duì)外可以通過(guò)工業(yè)應(yīng) 用開(kāi)發(fā)平臺(tái)面向第三方開(kāi)發(fā)者開(kāi)放，結(jié)合應(yīng)用端需求進(jìn)行工業(yè)應(yīng)用定制化開(kāi)發(fā)，也可以將企 業(yè)能力/資源經(jīng)過(guò)沉淀后，以工業(yè)服務(wù)微組件庫(kù)形式開(kāi)放給諸如金融機(jī)構(gòu)、物流、電商等產(chǎn) 業(yè)鏈上下游企業(yè)使用，通過(guò)協(xié)同合作方式提高整體產(chǎn)業(yè)的資源配置效率，響應(yīng)終端用戶(hù)需求 變化。

第三章 智能制造重構(gòu)產(chǎn)業(yè)未來(lái)

（一）智能制造發(fā)展現(xiàn)狀

在數(shù)智技術(shù)發(fā)展和產(chǎn)業(yè)政策紅利的雙重推動(dòng)，中國(guó)智能制造進(jìn)入快速發(fā)展階段。

投融資市場(chǎng)穩(wěn)步增長(zhǎng)。自 2015 年《中國(guó)智能制造 2025》政策發(fā)布后，智能制造相關(guān)投資 開(kāi)始增多，2020 年我國(guó)智能制造行業(yè)投融資金額為 252.61 億美元，總體融資額較 2019 年 有大幅上漲；2020 年雖然融資件數(shù)相對(duì)減少，但單筆融資金額有所增加，反映資本開(kāi)始向 頭部?jī)?yōu)秀企業(yè)集中。根據(jù)政府報(bào)告統(tǒng)計(jì)，“十三五”以來(lái)，通過(guò)試點(diǎn)示范應(yīng)用、系統(tǒng)解決方案供應(yīng)商培育、標(biāo)準(zhǔn) 體系建設(shè)等多措并舉，我國(guó)制造業(yè)數(shù)字化網(wǎng)絡(luò)化智能化水平顯著提升。

供給能力不斷提升，智能制造裝備國(guó)內(nèi)市場(chǎng)滿(mǎn)足率超過(guò) 50%，主營(yíng)業(yè)務(wù)收入超 10 億元的 系統(tǒng)解決方案供應(yīng)商達(dá) 43 家。支撐體系逐步完善，構(gòu)建了國(guó)際先行的標(biāo)準(zhǔn)體系，發(fā)布國(guó)家 標(biāo)準(zhǔn) 285 項(xiàng)，主導(dǎo)制定國(guó)際標(biāo)準(zhǔn) 28 項(xiàng)；培育具有一定影響力的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái) 70 余個(gè)。推廣應(yīng)用成效明顯，試點(diǎn)示范項(xiàng)目生產(chǎn)效率平均提高 45%、產(chǎn)品研制周期平均縮短 35%、 產(chǎn)品不良品率平均降低 35%，涌現(xiàn)出離散型智能制造、流程型智能制造、網(wǎng)絡(luò)協(xié)同制造、 大規(guī)模個(gè)性化定制、遠(yuǎn)程運(yùn)維服務(wù)等新模式新業(yè)態(tài)。2據(jù)前瞻研究院統(tǒng)計(jì)，2020 年我國(guó)智能 制造業(yè)產(chǎn)值規(guī)模達(dá)到 2.5 萬(wàn)億元。

中國(guó)智能制造發(fā)展前景向好，但與發(fā)達(dá)國(guó)家相比我國(guó)仍存在較大差距，主要體現(xiàn)在以下幾 個(gè)方面：

一是關(guān)鍵技術(shù)、核心零部件/裝備、高端工業(yè)軟件受制于人。我國(guó)近 90%的芯片、70%的 工業(yè)機(jī)器人、80%的高檔數(shù)控機(jī)床和 80%以上的核心工業(yè)軟件依賴(lài)進(jìn)口3，造成國(guó)內(nèi)制造 企業(yè)智能化改造成本居高不下，制約我國(guó)智能制造的整體進(jìn)展。以工業(yè)軟件為例，我國(guó)飛 機(jī)、船舶、冶金、化工、生物醫(yī)藥、電子信息制造等重點(diǎn)領(lǐng)域長(zhǎng)期依賴(lài)國(guó)外工業(yè)軟件，其 中 EDA 基本被美國(guó) Cadence、Mentor 和 Synopsys 壟斷，CAE/CAD 主要被美國(guó) ANSYS、德國(guó) SIMENS、法國(guó) DS Simul 等把控。

二是系統(tǒng)集成能力相對(duì)不足。我國(guó)智能制造系統(tǒng)解決方案供給能力不足，業(yè)務(wù)形式多是從 國(guó)外購(gòu)買(mǎi)機(jī)器人整機(jī)，再根據(jù)不同需求，制訂解決方案，缺少像西門(mén)子、GE 一樣的具有較 強(qiáng)競(jìng)爭(zhēng)力的系統(tǒng)集成商。

三是中小制造企業(yè)信息化基礎(chǔ)薄弱，難以融入智能化浪潮。中小企業(yè)構(gòu)成我國(guó)工業(yè)制造主 體，由于信息化基礎(chǔ)薄弱、自有資金不足、相關(guān)人才匱乏等多方面因素，數(shù)字化轉(zhuǎn)型面臨 極大的試錯(cuò)成本和不可控風(fēng)險(xiǎn)，行業(yè)內(nèi)大中小企業(yè)間存在較大的“數(shù)字鴻溝”。如果以德國(guó) 工業(yè) 4.0 為參照系，當(dāng)前我國(guó)制造業(yè)整體還處于工業(yè) 2.0 階段，部分企業(yè)在向 3.0 階段邁 進(jìn)。

（二）智能制造發(fā)展趨勢(shì)

2.1 趨勢(shì)一：以數(shù)據(jù)為驅(qū)動(dòng)的生產(chǎn)柔性化

柔性生產(chǎn)的本質(zhì)是對(duì)資源要素進(jìn)行快速重構(gòu)以響應(yīng)新的制造需求，而智能制造系統(tǒng)將資源 要素及其過(guò)程狀態(tài)轉(zhuǎn)化為數(shù)字化信息，并通過(guò)算法優(yōu)化的方式對(duì)這些資源要素進(jìn)行高效配 置，從而實(shí)現(xiàn)以數(shù)據(jù)為驅(qū)動(dòng)的柔性化生產(chǎn)。

例如，在產(chǎn)品研發(fā)環(huán)節(jié)，企業(yè)實(shí)時(shí)獲取終端用戶(hù)交互數(shù)據(jù)，通過(guò)分析預(yù)測(cè)實(shí)現(xiàn)“以需定 產(chǎn)”；在產(chǎn)品制造環(huán)節(jié)，通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)、傳感器收集全生產(chǎn)過(guò)程的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，并整合來(lái)自上下 游和用戶(hù)的數(shù)據(jù)信息，傳輸?shù)焦I(yè)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)平臺(tái)，人工智能再依托數(shù)據(jù)進(jìn)行智能分析， 最終制定出最佳生產(chǎn)方案，并將指令傳遞至制造一線(xiàn)實(shí)現(xiàn)柔性化生產(chǎn)。

智能制造帶動(dòng)柔性化生產(chǎn)趨勢(shì)在消費(fèi)品制造領(lǐng)域表現(xiàn)的尤為明顯，因?yàn)橄M(fèi)制造領(lǐng)域離用 戶(hù)最近，對(duì)于汽車(chē)、3C 產(chǎn)品、服裝、食品等具備“少批量、多品種、定制化”特征的制造 企業(yè)，進(jìn)行智能化升級(jí)的主要目標(biāo)之一即是實(shí)現(xiàn)柔性化生產(chǎn)，從而可以快速、準(zhǔn)確地滿(mǎn)足終端用戶(hù)個(gè)性化需求，而由消費(fèi)品制造領(lǐng)域引領(lǐng)的智能化浪潮繼而往上游各環(huán)節(jié)逐級(jí)傳 導(dǎo)，進(jìn)而帶動(dòng)整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的柔性化生產(chǎn)趨勢(shì)。

2.2 趨勢(shì)二：以平臺(tái)為支撐的工業(yè)互聯(lián)化

越來(lái)越多的產(chǎn)業(yè)龍頭以及互聯(lián)網(wǎng)巨頭企業(yè)都在加大工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)投入，除了加快自身數(shù)字化 轉(zhuǎn)型外，這些企業(yè)通過(guò)平臺(tái)建設(shè)將各自關(guān)于智能制造的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)和能力稟賦開(kāi)放賦能給同 領(lǐng)域的中小企業(yè)，以及產(chǎn)業(yè)鏈上下游相關(guān)主體，形成對(duì)整個(gè)產(chǎn)業(yè)智能化升級(jí)的重要支撐。

根據(jù)工信部統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，目前我國(guó)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)已廣泛應(yīng)用于鋼鐵、工程機(jī)械、航空航 天、家電、電力、港口、能源等多個(gè)行業(yè)，具有一定行業(yè)影響力的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)超過(guò) 70 家，例如徐工信息的 Xrea 平臺(tái)、海爾的 COSMOPlat 平臺(tái)、用友軟件的精智平臺(tái)、中國(guó) 電信的天翼云工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)、阿里云的 supET 平臺(tái)等。

這些平臺(tái)匯聚共享了設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、物流等通用資源，有效整合了產(chǎn)品研發(fā)、生產(chǎn)制造、運(yùn) 營(yíng)管理和服務(wù)等數(shù)據(jù)資源，面向垂直領(lǐng)域內(nèi)的中小企業(yè)提供“低成本、快部署、易運(yùn)維和 強(qiáng)安全”的輕量化應(yīng)用，大幅降低使用門(mén)檻和智能化改造成本，加快中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型 進(jìn)程，從而實(shí)現(xiàn)平臺(tái)上企業(yè)間的連接協(xié)同和數(shù)據(jù)共享，推動(dòng)整體產(chǎn)業(yè)智能化升級(jí)進(jìn)程。

2.3 趨勢(shì)三：以用戶(hù)為中心的智造服務(wù)化

制造業(yè)和服務(wù)業(yè)的融合是智能制造發(fā)展的主要趨勢(shì)之一。在智能制造視角下，嵌入數(shù)智技 術(shù)的智能化產(chǎn)品，可以感知周邊環(huán)境變化，并通過(guò)與用戶(hù)、環(huán)境的不斷交互，向企業(yè)平臺(tái) 自動(dòng)回傳運(yùn)行數(shù)據(jù)和狀態(tài)信息，結(jié)合智能化分析，企業(yè)可實(shí)時(shí)掌握產(chǎn)品使用情況和用戶(hù)需 求變化，并及時(shí)做出反應(yīng)，主動(dòng)為用戶(hù)提供高附加值的服務(wù)體驗(yàn)，通過(guò)“硬件產(chǎn)品+軟件系統(tǒng)+增值服務(wù)”模式來(lái)滿(mǎn)足用戶(hù)的個(gè)性化、多樣化需求，創(chuàng)造全新的價(jià)值空間。 產(chǎn)品遠(yuǎn)程運(yùn)維服務(wù)即是典型的制造企業(yè)智能化服務(wù)模式，企業(yè)利用數(shù)智技術(shù)，對(duì)正在使用 的智能產(chǎn)品的設(shè)備狀態(tài)、作業(yè)操作、環(huán)境情況等多維數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)采集和回傳，基于上述 數(shù)據(jù)的分析結(jié)果為用戶(hù)提供產(chǎn)品的日常運(yùn)行維護(hù)、預(yù)測(cè)性維護(hù)、故障預(yù)警、診斷和修復(fù)、 遠(yuǎn)程升級(jí)等服務(wù)。

（三）智能制造產(chǎn)業(yè)生態(tài)

推進(jìn)智能制造是一個(gè)長(zhǎng)期的、漸進(jìn)的過(guò)程，除面臨人才、網(wǎng)絡(luò)安全、技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)等共性問(wèn)題外， 我國(guó)還面臨智能制造裝備可靠性差，關(guān)鍵技術(shù)受制于人，核心零部件、工業(yè)軟件主要依賴(lài)進(jìn) 口，系統(tǒng)集成能力不足，以及整體制造業(yè)信息基礎(chǔ)設(shè)施薄弱等諸多挑戰(zhàn)，只有主動(dòng)適應(yīng)智能 制造發(fā)展趨勢(shì)，積極發(fā)揮政府引導(dǎo)作用，并以企業(yè)為主體，促進(jìn)“產(chǎn)學(xué)研用”四方聯(lián)動(dòng)加快 培育智能制造產(chǎn)業(yè)生態(tài)，才能推動(dòng)智能制造高質(zhì)量發(fā)展。

3.1 創(chuàng)設(shè)新型創(chuàng)新載體，強(qiáng)化“智”造新動(dòng)能

通過(guò)建設(shè)一批國(guó)家和省級(jí)制造業(yè)創(chuàng)新中心等載體，開(kāi)展關(guān)鍵共性技術(shù)研發(fā)，加快構(gòu)建智能制 造創(chuàng)新體系，為智能制造產(chǎn)業(yè)生態(tài)發(fā)展“智”造新動(dòng)能。 制造業(yè)創(chuàng)新中心是“由企業(yè)、科研院所、高校等各類(lèi)創(chuàng)新主體自愿組合、自主結(jié)合，以企業(yè) 為主體，以獨(dú)立法人形式建立的新型創(chuàng)新載體”。其目的是“完成技術(shù)開(kāi)發(fā)到轉(zhuǎn)移擴(kuò)散和首 次商業(yè)化應(yīng)用的創(chuàng)新鏈條各環(huán)節(jié)的活動(dòng)，打造跨界協(xié)同的創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)?！?2016 年以來(lái)，工信息部先后出臺(tái)《制造業(yè)創(chuàng)新中心建設(shè)工程實(shí)施指南(2016-2020 年)》、 《關(guān)于完善制造業(yè)創(chuàng)新體系，推進(jìn)制造業(yè)創(chuàng)新中心建設(shè)的指導(dǎo)意見(jiàn)》、《省級(jí)制造業(yè)創(chuàng)新中心 升級(jí)為國(guó)家制造業(yè)創(chuàng)新中心條件》、《國(guó)家制造業(yè)創(chuàng)新中心考核評(píng)估管理辦法(暫行)》、《國(guó)家 制造業(yè)創(chuàng)新中心建設(shè)領(lǐng)域總體布局(2018 年新增)》等指導(dǎo)性文件，逐步形成了制造業(yè)創(chuàng)新 中心頂層設(shè)計(jì)的政策體系，對(duì)制造業(yè)創(chuàng)新中心建設(shè)的規(guī)范性提出了要求。 截至 2020 年，我國(guó)已建成 15 家國(guó)家制造業(yè)創(chuàng)新中心，132 家省級(jí)制造業(yè)創(chuàng)新中心，主要 聚焦于基礎(chǔ)材料、核心器件、關(guān)鍵工藝、重大裝備以及軟件等 5 大關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域。

3.2 開(kāi)展智能制造應(yīng)用示范，助力產(chǎn)業(yè)“智”升級(jí)

聚焦企業(yè)、區(qū)域、行業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)需要，圍繞工廠(chǎng)、企業(yè)、供應(yīng)鏈、產(chǎn)業(yè)鏈開(kāi)展多場(chǎng)景、全鏈 條、多層次應(yīng)用示范，培育推廣智能制造新模式新業(yè)態(tài)，構(gòu)建智能制造產(chǎn)業(yè)生態(tài)，助力產(chǎn)業(yè) “智”升級(jí)。

一是聚焦制造過(guò)程關(guān)鍵環(huán)節(jié)，在基礎(chǔ)條件較好、需求迫切的地區(qū)和行業(yè)，選取行業(yè)龍頭企業(yè)開(kāi)展智能場(chǎng)景、智能車(chē)間、智能工廠(chǎng)建設(shè)示范項(xiàng)目，總結(jié)形成有效經(jīng)驗(yàn)和模式，再?lài)@設(shè)計(jì)、 研發(fā)、生產(chǎn)、物流、服務(wù)等全生命周期，遴選確定一批標(biāo)桿企業(yè)，在相關(guān)行業(yè)移植、推廣所 形成的經(jīng)驗(yàn)和模式；同時(shí)引導(dǎo)“鏈主”企業(yè)建設(shè)供應(yīng)鏈協(xié)同平臺(tái)，帶動(dòng)上下游企業(yè)同步實(shí)施 智能化升級(jí)。

二是滾動(dòng)遴選跨領(lǐng)域跨行業(yè)綜合性工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)作為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)突破、應(yīng)用賦能的標(biāo) 桿性代表，同時(shí)支持行業(yè)/區(qū)域平臺(tái)發(fā)展，建設(shè)面向重點(diǎn)行業(yè)/區(qū)域的特色型工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)， 帶動(dòng)更多主體參與平臺(tái)建設(shè)，加快工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)推進(jìn)進(jìn)程，發(fā)揮平臺(tái)向中小企業(yè)的賦能作 用，帶動(dòng)行業(yè)整體智能化升級(jí)。

截至目前，工信部發(fā)布“雙跨”工業(yè)互聯(lián)平臺(tái)共 15 家，在應(yīng)用賦能方面，平臺(tái)平均注冊(cè)用 戶(hù)數(shù)達(dá)到 140 萬(wàn)個(gè)，賦能工業(yè)企業(yè)共計(jì)超過(guò) 8 萬(wàn)家，覆蓋鋼鐵、石化、能源、電力等 10 余 個(gè)重點(diǎn)行業(yè)；具有一定行業(yè)和區(qū)域影響力的平臺(tái)超過(guò) 70 家，連接設(shè)備數(shù)超過(guò) 4000 萬(wàn)臺(tái)套， 工業(yè) APP 數(shù)量超過(guò) 25 萬(wàn)個(gè)，平臺(tái)賦能效應(yīng)進(jìn)一步顯現(xiàn)。

三是培育一批智能制造示范基地、園區(qū)、先導(dǎo)區(qū)，聚集人才、科研、產(chǎn)業(yè)資源，逐步完善智 能制造產(chǎn)業(yè)鏈，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)規(guī)模化、集聚化發(fā)展，并以基地為中心，輻射并帶動(dòng)一定區(qū)域/范 圍內(nèi)智能制造產(chǎn)業(yè)升級(jí)。

3.3 夯實(shí)智能制造基礎(chǔ)支撐，做好“智”造新保障

瞄準(zhǔn)智能制造發(fā)展趨勢(shì)，健全完善標(biāo)準(zhǔn)、信息基礎(chǔ)設(shè)施、安全保障等發(fā)展基礎(chǔ)，以及加強(qiáng)財(cái) 稅金融、人才儲(chǔ)備等要素支持，為智能制造產(chǎn)業(yè)生態(tài)發(fā)展構(gòu)筑保障。

“智能制造、標(biāo)準(zhǔn)先行?！?/strong>標(biāo)準(zhǔn)化工作是實(shí)現(xiàn)智能制造的重要技術(shù)基礎(chǔ)，包括建設(shè)細(xì)分領(lǐng)域 行業(yè)應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)體系，加大基礎(chǔ)共性和關(guān)鍵技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)研制力度，以及推進(jìn)標(biāo)準(zhǔn)推廣應(yīng)用等。2015 年至今，從我國(guó)的智能制造標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)一直根據(jù)智能制造發(fā)展進(jìn)程，不斷調(diào)整、改 進(jìn)、完善。根據(jù)工信部統(tǒng)計(jì)，“十三五”期間，我國(guó)已發(fā)布 285 項(xiàng)智能制造國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)，主導(dǎo) 制定 47 項(xiàng)國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)，涵蓋了企業(yè)生產(chǎn)制造的全流程，我國(guó)已進(jìn)入全球智能制造標(biāo)準(zhǔn)體系建 設(shè)先進(jìn)行列。

“智能制造，數(shù)智為基。”包括以 5G 為代表的網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，以及數(shù)據(jù)中心、智能計(jì) 算中心等算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，是支撐數(shù)智技術(shù)應(yīng)用的基礎(chǔ)。但因?yàn)橥度氪?、建設(shè)周期長(zhǎng)，需 要政府帶動(dòng)并組織社會(huì)資源進(jìn)行先期性、規(guī)?；渴鸷徒ㄔO(shè)。我國(guó) 5G 當(dāng)前建設(shè)規(guī)模全球領(lǐng) 先，據(jù)工信部數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，累計(jì)終端連接數(shù)已超過(guò)了 2 億戶(hù)，累計(jì)建設(shè)開(kāi)通 5G 基站 71.8 萬(wàn) 個(gè)；算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)加快，但目前制造業(yè)使用率較低，約占 3%。

“智能制造，安全是魂。” 以“虛實(shí)融合”及“網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同”為核心特征的智能制造必將面 臨信息和網(wǎng)絡(luò)安全挑戰(zhàn)。2016 年我國(guó)《網(wǎng)絡(luò)安全法》發(fā)布，將工控安全確立為國(guó)家推進(jìn)智 能制造的重要前提；2018 年工信部發(fā)布《工業(yè)控制系統(tǒng)信息安全行動(dòng)計(jì)劃（2018-2020）》， 提出了“一網(wǎng)一庫(kù)三平臺(tái)”（即在線(xiàn)監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)，應(yīng)急資源庫(kù)，仿真測(cè)試、信息共享、信息通 報(bào)平臺(tái)），著力態(tài)勢(shì)感知、安全防護(hù)、應(yīng)急處置能力支撐體系建設(shè)；2019 年工信部等十部門(mén) 發(fā)布《關(guān)于印發(fā)加強(qiáng)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)安全工作的指導(dǎo)意見(jiàn)的通知》，在“設(shè)備和控制安全、提升 網(wǎng)絡(luò)設(shè)施安全、強(qiáng)化平臺(tái)安全、建立健全工業(yè) APP 應(yīng)用前安全檢測(cè)機(jī)制，強(qiáng)化應(yīng)用過(guò)程中 用戶(hù)信息和數(shù)據(jù)安全保護(hù)”四個(gè)方面提出建設(shè)要求。

“智能制造，人財(cái)兼?zhèn)??！?/strong>在人才供給方面，注重制造和數(shù)智產(chǎn)業(yè)跨界人才培養(yǎng)，包括推進(jìn) 產(chǎn)教融合的職業(yè)培訓(xùn)體系，促進(jìn)從業(yè)人員技術(shù)和知識(shí)結(jié)構(gòu)升級(jí)，以及推進(jìn)新型理工科建設(shè)，加強(qiáng)相關(guān)學(xué)科專(zhuān)業(yè)和課程體系建設(shè)，完善智能制造關(guān)鍵領(lǐng)域的人才梯隊(duì)培養(yǎng)。在資金供給方 面，除專(zhuān)項(xiàng)資金支持和定向稅收優(yōu)惠外，政府鼓勵(lì)社會(huì)資本參與并加大對(duì)智能制造領(lǐng)域的投 資力度，引導(dǎo)金融機(jī)構(gòu)對(duì)企業(yè)智能化改造提供中長(zhǎng)期貸款支持，開(kāi)發(fā)符合智能制造特點(diǎn)的供 應(yīng)鏈金融、融資租賃等金融創(chuàng)新產(chǎn)品，拓寬融資渠道和降低融資成本。

3.4 發(fā)揮企業(yè)主體作用，構(gòu)建“智”造新生態(tài)

充分發(fā)揮企業(yè)開(kāi)展智能制造的主體作用，尤其是龍頭企業(yè)在智能制造推廣中的引領(lǐng)和賦能作 用。龍頭企業(yè)擁有較強(qiáng)的技術(shù)、市場(chǎng)和資金能力，在產(chǎn)業(yè)鏈中充當(dāng)著“鏈主”或系統(tǒng)集成商 的角色，是智能制造產(chǎn)業(yè)生態(tài)發(fā)展的關(guān)鍵力量，突出龍頭企業(yè)開(kāi)展集成創(chuàng)新、工程應(yīng)用、產(chǎn) 業(yè)化、試點(diǎn)示范的主體地位，引導(dǎo)和支持它們?cè)趯?shí)踐中不斷成長(zhǎng)壯大，是構(gòu)建智能制造產(chǎn)業(yè) 生態(tài)的關(guān)鍵。

同時(shí)，以市場(chǎng)需求為導(dǎo)向，以企業(yè)為主體，通過(guò)“產(chǎn)學(xué)研用”結(jié)合及開(kāi)放平臺(tái)等形式，最大 程度聚集行業(yè)優(yōu)勢(shì)資源，促進(jìn)創(chuàng)新成果孵化和轉(zhuǎn)化，推動(dòng)“智”造生態(tài)的可持續(xù)生長(zhǎng)。例如， 在《“十四五”智能制造發(fā)展規(guī)劃》中提到的重點(diǎn)任務(wù)之一——聯(lián)合軟件企業(yè)、裝備制造商、 用戶(hù)和科研院所合力開(kāi)發(fā)面向細(xì)分行業(yè)的集成化工業(yè)軟件平臺(tái)，或系統(tǒng)集成商與用戶(hù)交互創(chuàng) 新，開(kāi)發(fā)面向場(chǎng)景需求的解決方案等，即是圍繞該方向的舉措之一。

第四章 數(shù)智技術(shù) X 智能制造實(shí)踐

（一）典型應(yīng)用案例剖析

1.1 仿真技術(shù)驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì) 提升研發(fā)效率

仿真技術(shù)在制造領(lǐng)域的應(yīng)用主要是在研發(fā)設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)，將整個(gè)制造過(guò)程轉(zhuǎn)移至虛擬環(huán)境中進(jìn)行 “重現(xiàn)”，在虛擬環(huán)境中反復(fù)試驗(yàn)最佳結(jié)構(gòu)和配置方案，讓一切工作都可以在制定決策和確 定成本前完成，極大地降低了制造企業(yè)研發(fā)環(huán)節(jié)的試錯(cuò)成本，縮短了研發(fā)周期，大幅提高了 產(chǎn)品研發(fā)效率。伴隨數(shù)智技術(shù)的發(fā)展，仿真技術(shù)的應(yīng)用場(chǎng)景也在不斷地豐富和拓展，特別是 在高端制造領(lǐng)域，包括航空國(guó)防、航天、汽車(chē)、裝備制造、電子高科技等，仿真技術(shù)的應(yīng)用 持續(xù)深化。

1.2 智能視覺(jué)解放雙手 釋放制造活力

智能視覺(jué)在工業(yè)自動(dòng)化的生產(chǎn)過(guò)程中意義重大，具備嵌入智能視覺(jué)系統(tǒng)的工業(yè)機(jī)械臂能夠更 快、更準(zhǔn)、更靈活地完成定位、抓取、分揀和裝配等工作，不僅可以將人員從重復(fù)性大的危 險(xiǎn)、繁重作業(yè)中解放出來(lái)，提高產(chǎn)線(xiàn)效率，還可以使生產(chǎn)的柔性化程度得到極大提升。目前 主要應(yīng)用于生產(chǎn)制造和物流領(lǐng)域中。

1.3 智能視覺(jué)檢測(cè) 提升產(chǎn)線(xiàn)品控效率

質(zhì)量，是制造企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力之一，企業(yè)對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量的要求越來(lái)越高。但是，產(chǎn)品在制造 過(guò)程中有時(shí)會(huì)出現(xiàn)表面缺陷，如何進(jìn)行高效的質(zhì)量控制來(lái)避免表面瑕疵產(chǎn)生，一直是制造企 業(yè)面臨的棘手問(wèn)題之一。傳統(tǒng)主要通過(guò)人工抽檢進(jìn)行檢測(cè)，由于抽檢率低、實(shí)時(shí)性差，且受 檢測(cè)人員經(jīng)驗(yàn)、疲勞狀態(tài)等主觀(guān)因素影響，往往檢測(cè)結(jié)果穩(wěn)定性不高，準(zhǔn)確性無(wú)法保障，易 出現(xiàn)瑕疵漏檢等情況，難以適應(yīng)高效的生產(chǎn)和質(zhì)量要求。

隨著數(shù)智技術(shù)發(fā)展，基于機(jī)器視覺(jué)的表面缺陷檢測(cè)應(yīng)用得以在實(shí)踐中展開(kāi)，大大提高了產(chǎn)線(xiàn) 品控效率，避免了因作業(yè)條件、主觀(guān)判斷等因素影響檢測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性，在產(chǎn)品制 造過(guò)程中，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)每一環(huán)節(jié)、每一件產(chǎn)品表面缺陷的實(shí)時(shí)檢測(cè)，更精確、快速的識(shí)別產(chǎn) 品表面瑕疵缺陷，同時(shí)也節(jié)省了制造企業(yè)在質(zhì)檢環(huán)節(jié)的人工投入，降低了人力成本支出。目 前在電子、包裝、印刷、化工、食品、塑膠、紡織等制造領(lǐng)域廣泛應(yīng)用。

1.4 智能運(yùn)維助力 保障工業(yè)設(shè)備穩(wěn)定運(yùn)行

智能制造系統(tǒng)高度復(fù)雜，對(duì)設(shè)備的可靠性有很高的要求，相應(yīng)對(duì)于設(shè)備維護(hù)的要求也會(huì)隨之 提高。當(dāng)前工業(yè)制造領(lǐng)域主要依賴(lài)人工運(yùn)維，普遍存在兩大難題： 一是專(zhuān)業(yè)運(yùn)維人才短缺、 成本高，且運(yùn)維主要依賴(lài)人員經(jīng)驗(yàn)，可靠性難以保障；二是常遇突發(fā)設(shè)備故障，致使生產(chǎn)臨 時(shí)中斷造成經(jīng)濟(jì)損失。結(jié)合數(shù)智技術(shù)的智能運(yùn)維，可助力工業(yè)制造設(shè)備穩(wěn)定運(yùn)行，提升對(duì)設(shè) 備監(jiān)控的實(shí)時(shí)性、故障判斷的準(zhǔn)確性、維護(hù)管理的及時(shí)性，以及實(shí)現(xiàn)主動(dòng)預(yù)防式維護(hù)。

1.5 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)賦能 敏捷響應(yīng)定制化生產(chǎn)

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)直接連接生產(chǎn)過(guò)程與消費(fèi)者，能夠支撐低成本的柔性化生產(chǎn)，根據(jù)用戶(hù)個(gè)性 化需求進(jìn)行規(guī)?；ㄖ?，從而改變傳統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)化設(shè)計(jì)、大批量生產(chǎn)、同質(zhì)化消費(fèi)模式，實(shí)現(xiàn) 新的定制化設(shè)計(jì)、多品種少批量生產(chǎn)、個(gè)性化消費(fèi)的價(jià)值創(chuàng)造模式?！靶履Ｊ健蹦軌蜓杆俳M 織生產(chǎn)，敏捷響應(yīng)瞬息的市場(chǎng)變化，有助于企業(yè)提高產(chǎn)品的附加價(jià)值，增進(jìn)差異化競(jìng)爭(zhēng)水平。 海爾的 COSMOPlat 平臺(tái)即是定制化生產(chǎn)模式的典型代表。

（二）數(shù)智技術(shù) X 不同制造業(yè)領(lǐng)域的實(shí)踐差異

不同制造業(yè)領(lǐng)域由于各自特征不同，對(duì)于數(shù)智技術(shù)的應(yīng)用在實(shí)踐過(guò)程中會(huì)有一定差異。

對(duì)于勞動(dòng)密集型制造行業(yè)來(lái)說(shuō)，低勞動(dòng)力成本一直以來(lái)被視為此類(lèi)企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力，最典 型的是家電、電子等加工組裝行業(yè)，由于近年來(lái)人工成本不斷上漲，招工難度愈來(lái)愈大，行 業(yè)整體利潤(rùn)被不斷擠壓。因此，該行業(yè)智能化升級(jí)主要目標(biāo)在于如何利用數(shù)智技術(shù)降低生產(chǎn) 對(duì)人工的依賴(lài)，提高利潤(rùn)空間，包括減少產(chǎn)線(xiàn)人員部署，以及解決人工造成的各種附加問(wèn)題， 例如低留存率帶來(lái)的高培訓(xùn)成本、人員不穩(wěn)定引發(fā)的質(zhì)量損失等。

對(duì)于資本密集型制造行業(yè)來(lái)說(shuō)，前期固定資產(chǎn)投入較大，最典型的是汽車(chē)制造行業(yè)，隨著消 費(fèi)個(gè)性化時(shí)代來(lái)臨，為迎合需求變化，如何導(dǎo)入數(shù)智技術(shù)進(jìn)行智能化產(chǎn)線(xiàn)改良，提高柔性化 制造程度，低成本的進(jìn)行定制化生產(chǎn)是此類(lèi)企業(yè)智能化升級(jí)的核心目標(biāo)。

對(duì)于技術(shù)密集型制造行業(yè)，譬如航天航空、生物制藥等，主要依靠技術(shù)創(chuàng)新構(gòu)筑市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)壁 壘，一般來(lái)說(shuō)前期的研發(fā)成本非常高，且研發(fā)周期長(zhǎng)，研發(fā)風(fēng)險(xiǎn)不可控，此類(lèi)企業(yè)的核心訴 求即是通過(guò)引入數(shù)智技術(shù)來(lái)降低研發(fā)風(fēng)險(xiǎn)和成本支出，縮短研發(fā)周期。

此外，還有一類(lèi)市場(chǎng)敏感性制造行業(yè)，例如服裝、食品等快消品領(lǐng)域，產(chǎn)品的生命周期很短， 用戶(hù)對(duì)于相關(guān)產(chǎn)品求新求變意識(shí)最強(qiáng)，因此，利用數(shù)智技術(shù)能夠快速洞悉用戶(hù)需求，并進(jìn)行 快速的產(chǎn)品創(chuàng)新、迭代來(lái)響應(yīng)市場(chǎng)變化，是此類(lèi)企業(yè)智能化升級(jí)的重要目的。

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