前言

当今，智能制造已经成为推进供给侧结构性改革，改造升级传统产业，培育新技术、新产品、新模式、新业态和构筑竞争新优势的新动能。近年来，我国在智能制造技术研究与应用方面取得了重要的进展与突破，部分制造企业积极采用智能制造技术提升产品的智能化水平，智能化生产线、智能化车间、智能化工厂不断涌现，掀起了一轮推进智能制造的热潮。但是，智能制造不可能一蹴而就，而是一个漫长艰难的过程，不宜过度炒作智能制造的概念，更不能盲目跟风。因此，我们编撰了这本涵盖基本概念、发展战略、实现路径和应用案例等方面内容的智能制造专著，以期供制造业领域的企业家、工程技术人员和管理工作者等研究和实施智能制造作为指导参考。

一、什么是智能制造

人类经历了机械化、电气化、自动化、信息化，正在迈向智能化时代，智能制造不仅是制造方式的进步，效率的提升，更是智力的延伸。数字化、网络化、智能化是智能制造发展的三个不同阶段。目前，全球范围内现有企业能达到智能化水平的还很少，我们还处于智能制造的初级阶段，未来智能制造迈向更加成熟阶段的标志是制造系统具备学习能力，能够自主思考，能够无中生有。目前，自动化已经取代了一部分蓝领，未来智能化将取代一部分白领的工作，实现人机协同，智能制造将是人类走进智能时代的重要标志。

如何发展智能制造?发展智能制造最低标准是在数字化的基础上建设工业互联网，在高度自动化的基础上实现人机交互。随着智能制造的深度发展，制造体系将形成去中心化的创新网络，每家制造企业都将成为创新网络上的节点，跟不上时代的企业已经陆续被淘汰了，未来的智能工厂将在物理信息网络上分布式地存在。支撑智能制造的基础设施是云平台、模型库、标准库、信息安全，决策的中枢是人工智能，指挥系统就是运行在工业互联网中的大数据。数据是智能制造的核心，一切感知、判断、处理、决策、反馈都是依靠大数据、依靠软件，智能制造软件的投入比例将达到建设成本的四分之三以上。

二、我国发展智能制造存在的问题

《中国制造2025》和配套文件已经明确了发展智能制造的行动纲领和政策措施，制造业智能化技术路线图逐渐清晰，而实现智能制造的产业发展路径还需要不断探索和丰富完善。

一是需要进一步明确发展路径。《中国制造2025》明确回答了中国制造业创新发展包括智能制造发展的技术路线问题，但对于具体的产业创新发展实施路径没有展开论述。技术是工具、产业是目的，从技术转化成产业，风险因素很多，涉及战略、资金、管理、人才、市场等，从发明专利到伟大的企业还有很长的路要走，需要进一步明确产业发展路线和配套政策。实现智能制造的产业发展要从供给和需求两侧发力，一要增加智能制造装备和技术的有效供给，打造智能制造装备及系统战略新兴产业；二要准确把握供给侧结构性改革大势，实现传统制造业智能化升级的需求拉动。

二是需要统筹大战略与短期利益。鉴于我国大部分企业处在工业3.0以下，目前实施智能制造的主要方式是集成应用国内外先进技术，推进工厂的智能化改造，建设智能生产线、智能车间、智能工厂，建设工业云平台。这种发展方式，好的一面是为向工业4.0迈进摸索了经验，奠定了基础；不足的一面是由于应用互不兼容、各成标准的软硬件系统，给下一步建设工业互联网，推进智能制造的深度发展带来障碍，为此，必须从顶层设计角度加快制定建设标准，同时补上在工业云、工业大数据、模型库等方面的基础布局短板。

三是龙头企业研发投入不够。像华为这样重视研发投入的企业不多，大部分企业尚处于模仿、跟随阶段，还停留在低价同质竞争的状态，能与世界智能制造巨头媲美的集成商、服务商还未出现。智能制造是新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合发展的综合性技术，涉及技术领域多、难度大、对配套支撑产业要求高，比某项单一技术或产品研发创新投入强度大大提高，我国大部分企业没有能力承担。大企业尚且如此，中小企业实现智能化的难度会更高。

三、关于发展智能制造的建议

从统筹组织和发展路径上，进一步明确国家干什么、地方干什么、企业主体干什么，其基本思路是国家主要出导则，地方组织产业、企业具体实施。具体地讲，就是国家层面，主要是依据《中国制造2025》《智能制造发展规划（2016—2020年）》《智能制造工程实施指南（2016—2020）》及相关的配套政策，做好宏观指导和分年度计划制定，以及实施智能制造中遇到的重大问题的研判，把握正确的发展方向；地方政府层面，主要是结合本省市产业的特点和优劣势，制定本地区发展智能制造的行动计划，落实国家的大政方针和组织产业、企业执行；在企业层面，则是针对企业实际需求，找准实施智能制造的关键环节，突破制约“两提升、三降低”的瓶颈问题，不是为智能制造而智能制造，在解决企业自身创新发展的同时，为本行业本地区推广智能制造树立标杆和制定标准。为此提出如下建议。

一是建立智能制造实施总体协调推进工作组，形成龙头企业、行业协会、科研院所等多方参与的组织体系，主要负责全国智能制造的统筹规划和协调。负责统筹组织智能制造在各行各业的实施，并选择少数企业作为试点，分行业制定智能制造发展路径。我们常说“我国制造业要2.0补课、3.0普及、4.0示范”。何谓示范，示范就是少数者所为，绝不是大多数所能及的。智能制造并非一蹴而就，而是一个漫长的过程，政府要引导企业不宜过度炒作智能制造的概念，更不能盲目跟风，避免类似“机器人产业存在的高端产业低端化、低端产能过剩”倾向和苗头的重现。

二是将发展重点放在智能成套装备上，加强系统的顶层设计，成链条制定解决方案，系统组织实施。传统产业的智能化升级改造，实现智能制造，智能制造技术装备是基础，智能高端装备市场巨大，避免“花你的钱，养人家的兵，磨别人的刀”。《中国制造2025》提出的自主创新、核心装备自主可控等诸多政策措施屡遭欧美发达国家质疑批评，他们挥舞中国违反了对WTO承诺的大棒，将中国数字贸易和《中国制造2025》列为贸易壁垒，打压我国制造业，其实质是害怕我们发展高端装备和高技术产业，动了他们的奶酪。

三是关键技术由企业出题，国家组织优势科研资源攻关，在总体协调推进工作组指导下集中力量突破。企业出题的实质是关键技术需求要来源于生产制造一线，是问题导向。具体的实现方式可采取专家多下企业调研，企业在项目建议征集阶段勇于提出需求，在总体协调推进工作组中给企业更多的席位等，法国机械工业技术中心（CETIM）的决策机构组成、程序，以及项目筛选办法值得借鉴。不论是国家面向2030“智能制造与机器人”科技创新重大工程，还是工信部智能制造专项，以及各省市的智能制造科技和产业化项目，待突破的关键技术都要来源于企业需求。

四是建设国家智能制造数据中心，完善支撑智能制造的国家工业大数据库，建设分行业的智能制造标准库。标准、核心支撑软件、工业互联网是发展智能制造的三大基础，已经得到了普遍认同。但是对数据的作用和地位尚未引起足够的重视。智能制造的所有感知、判断、处理、决策、反馈都离不开数据，大数据是智能制造的核心。数据需要长期积累和总结，来不得半点虚假。大数据的处理利用急需建立顶层的语义化描述和数据字典标准作为支撑。实现数据交换共享，打破信息孤岛，需要在国家层面集中资源建设数据中心。

五是通过开展企业智能制造试点，为行业推广做准备，边试验边形成标准体系。企业作为创新的主体，同样是智能制造试点示范的主体。承担智能制造项目的企业都是各细分行业的龙头企业和佼佼者，理应为行业的发展起到引领带头作用。但企业作为市场的主体，出于竞争的考虑，企业不可能也不应该把自己的核心关键技术无偿地拿出来。技术标准作为一个公共产品，是科研成果的进一步固化，是科研成果实现产业化转化的桥梁，标准研制和宣贯是智能制造试点示范成果推广应用的最好形式。

四、智能制造助推北京高精尖产业发展

党的十九大报告明确提出，以疏解北京非首都功能为“牛鼻子”推动京津冀协同发展。要将北京建成全国的政治中心、文化中心、国际交往中心、科技创新中心。按照习近平总书记2014年、2017年两次视察北京工作时的指示精神，北京不提经济中心定位，不是要放弃经济发展、产业发展，而是要放弃发展“大而全”的经济体系，“腾笼换鸟”，构建“高精尖”的经济结构。加快构建高精尖经济结构将成为北京市今后较长一段时间的行动纲领。北京在智能制造中的定位就是创新驱动，出标准、当示范、育人才、出模式、供技术，与美国、德国的智能制造企业同台竞争，引领我国在智能制造新一轮产业竞争中赢得发展主动，成为智能制造的创新策源地。

一是从供给侧和需求侧两端发力，推动智能制造发展：在供给侧，加快提升智能制造创新供给能力，推动智能制造装备、工业软件、工业互联网、系统集成等领域协同创新发展，构建服务全国的智能制造产业链体系；在需求侧，主动对接本市、京津冀地区乃至全国制造业智能化转型的需求，对符合首都城市战略定位、适合在京发展的传统优势产业实施数字化、网络化、智能化改造，以实现“两提升、三降低”为目标，加快产业转型升级和提质增效。

二是北京作为全国科技创新中心，是全国软件产业最发达的区域，也是智能制造集成技术最全面的地区，目标就是要打造全国的智能制造创新中心，夯实制造基础，建立标准、模型、专利、工业大数据平台，提升系统解决方案、工业软件和特色智能装备核心竞争力，建设智能制造装备及系统服务产业聚集地。

三是优先支持汽车交通、电子信息、智能装备、生物医药、都市产业、新材料等高精尖产业重点领域，围绕产品智能化、智能设计、智能生产、智能管理、智能服务等关键环节，促进制造业提质增效、节能降耗、转型升级，建设一批数字化车间和智能工厂，支持京津冀联网智能制造发展。

张伯旭