21世紀智能制造已成為制造業發展的必然方向。本文通過分析全球智能制造主要領域發展概況，歐美日等制造業強國發展戰略，我國工業機器人、智能數控機床等智能制造發展狀況以及裝備制造業智能化進展，針對我國裝備制造業智能化過程中存在的問題，如缺乏核心競爭力、標準化普及不夠、工業大數據應用價值未充分挖掘、以及智能制造相關現代服務業發展滯后等，提出四條建議——結合產教研提升創新力、普及智能制造技術與管理標準、建設數字服務中心、大力發展智能裝備制造服務業，以促進裝備制造業智能化產業升級。

1 引言

智能制造（Intelligent Manufacturing，IM）以新的數字信息技術為基礎，結合新的制造工藝和材料，貫穿產品的設計、生產、管理、服務各個環節，是先進制造過程、系統與模式的總稱，具有信息深度自感知、優化自決策和精準控制自執行等功能。在智能制造過程中，利用多功能傳感器和智能控制系統，設備可以進行自感知、自分析、自決策等智能活動，減少設備響應問題的時間，實時反饋并優化生產物流信息，提升企業生產效率。智能制造可分為三個層次：一是智能制造裝備，智能制造離不開智能裝備的支撐，包括高級數控機床、配備新型傳感器的智能機器人、智能化成套生產線等，以實現生產過程的自動化、智能化、高效化；二是智能制造系統，是一種由智能設備和人類專家結合物理信息技術共同構建的智能生產系統，可以不斷進行自我學習和優化，并隨著技術進步和產業實踐動態發展；三是智能制造服務，與物聯網相結合的智能制造過程涵蓋產品設計、生產、管理、服務的全生命周期，可以根據用戶需求對產品進行定制化生產，最終形成全生產服務生態鏈。智能制造企業對產品生產到經營的全生命周期進行管控，通過融合生產工藝流程、供應鏈物流和企業經營模式，有效串聯業務與制造過程，最終使工廠在一個柔性、敏捷、智能的制造環境中運行，大幅度優化了生產效率和穩定性。

隨著互聯網技術、信息數字技術的迅速進步，智能制造大范圍推廣成為可能。經過十多年的技術積累，在21世紀的第二個十年，智能制造在全球范圍內快速發展，制造業強國不斷推出新舉措，通過政府、行業組織、企業等協同推進智能制造發展，以提升工業制造實力，培育行業競爭優勢。2011年美國實施“先進制造伙伴計劃”戰略，2013德國提出“工業4.0”計劃，2014年英國開展“高價值制造”戰略，2015年日本頒布“機器人新戰略”，2016年歐盟頒布“數字化歐洲工業計劃”。智能制造產業升級在世界范圍內逐漸擴大興起，我國的智能制造也應運而生。2015年5月，我國發布《中國制造2025》文件，同樣指出要以推進智能制造為制造業發展主攻方向，構建以智能制造為重點的新型制造體系。這些戰略說明智能制造已成為制造業重要發展趨勢，促進新的生產管理方式、商業運營模式、產業發展形態的形成，將對全球工業的產業格局帶來重大的影響，進而引發第四次工業革命。

裝備制造業是制造業的核心和支柱，是社會經濟發展的基礎性產業，是各行業產業升級、技術進步的基礎條件。高度發達的裝備制造業是實現工業智能化的必要條件，也是一個國家的技術水平和綜合國力的集中體現。經過幾十年的發展，中國裝備制造業已形成門類齊全、產業規模龐大的產業群，少數產品已達到世界領先水平，取得了不錯的成績，但仍需意識到我國傳統裝備制造業還面臨高端核心技術依賴國外進口、技術創新體系不健全以及產品產能過剩等問題。

如今中國智能制造快速發展，為傳統制造業的升級提供了良好契機。加快推進裝備制造業智能化，建立完備的智能制造裝備產業體系，是落實工業化和信息化深度融合戰略的重要舉措。以智能制造帶動裝備制造業智能化升級，再以裝備制造業智能改造推動智能制造在全行業普及，可以更好地達成我國的制造強國夢。

2 智能制造發展的主要領域

分析智能制造發展現狀可知，智能制造的集成創新和應用示范主要聚焦感知、控制、決策、執行等核心關鍵環節；通過推進產教研用聯合創新，攻克關鍵技術，提高質量和可靠性；通過集成開發一批重大成套裝備，推進工程應用和產業化。以下六大領域是智能制造的重點研發方向。

2.1?工業機器人

工業機器人（Industrial Robot）是一種集成計算機技術、制造技術、自動控制技術并配備傳感器、人工智能系統的智能生產裝備。其主體由機器本體、控制器、伺服驅動系統和檢測傳感裝置構成，具有擬人化、自控制、可重復編程等特性。隨著人工智能技術、多功能傳感技術以及信息收集、傳輸和分析技術的迅速突破與提升，配備了傳感器、機器視覺和智能控制系統的工業機器人逐漸呈現出智能化、服務化、標準化的發展趨勢。智能化使工業機器人可以根據對環境變化的感知，通過物聯網，在機器設備之間、人機之間進行交互，并對環境自主作出判斷、決策，從而減少生產過程對人的依賴；服務化要求未來的機器人結合互聯網，在離線的基礎上，實現在線的主動服務；標準化是指機工業器人的各種組件和構件實現模塊化、通用化，使工業機器人使用更加簡便，并降低制造成本。

2.2.智能數控機床

智能數控機床是數控機床的高級形態，融合了先進制造技術、信息技術和智能技術，具有自主學習能力，可以預估自身的加工能力，利用歷史數據估算設備零件的使用壽命；能夠感知自身的加工狀態，監視、診斷并修正偏差；對所加工工件的質量進行智能化評估；通過各種功能模塊，實現多種加工工藝，提高加工效能和控制度。其發展呈智能化、多功能化、控制系統小型化趨勢。

2.3 3D打印（增材制造）

3D打印技術以數字模型文件為基礎，應用可粘合材料，通過連續的物理層疊加，逐層增加材料來生成三維實體，因而又被稱為增材制造（Additive Manufacturing，AM），是融合了數字建模技術、機電控制技術、信息技術、材料科學與化學等諸多方面的前沿性、知識綜合性應用技術，可對個性化、小批量產品進行很好的成本控制，預計未來將會更多地應用在生物醫療、航空航天、軍工等小批量個性化需求的領域。此外，為了節省支撐材料帶來的打印成本，未來3D打印將向著無支撐化研究發展，例如現在已經較為成熟的懸浮3D打印和高速激光燒結（HSS）。

2.4 智能傳感器

智能傳感器（Intelligent Sensor）是一種將待感知、待控制的參數量化并集成應用于工業網絡的新型傳感器，具有高性能、高可靠性、多功能等特性，帶有微處理機系統，具有信息感知采集、診斷處理、交換的能力，是傳感器集成化與微處理機相結合的產物。未來的智能傳感器將更多地結合微處理器和新型工藝材料，如表面硅微機械加工以及用來形成三維微機械結構的微立體光刻新技術，提升傳感器的精度，增加傳感器環境適應性；同時，和IoT、互聯網結合，實現網絡化，可實時采集和傳遞數據；除了工業制造，還能被廣泛應用于生活服務中。

2.5 智能物流倉儲

在工業4.0的智能工廠框架中，智能物流倉儲位于后端，是連接制造端和客戶端的核心環節，由硬件（智能物流倉儲裝備）和軟件（智能物流倉儲系統）兩部分組成。其中，硬件主要包括自動化立體倉庫、多層穿梭車、巷道堆垛機、自動分揀機、自動引導搬運車(AGV)等；軟件按照實際業務需求對企業的人員、物料、信息進行協調管理，并將信息聯入工業物聯網，使整體生產高效運轉。智能物流倉儲在減少人力成本消耗和空間占用、大幅提高管理效率等方面具有優勢，是降低企業倉儲物流成本的終極解決方案。無人化是智能物流倉儲重要的發展趨勢，搬運設備根據系統給出的網絡指令，準確定位并抓取貨物搬運至指定位置，常見的軌道AGV在未來將會被無軌搬運機器人取代。

2.6 智能檢測與裝配裝備

隨著智能傳感器的不斷發展，各種算法不斷優化，智能檢測和裝配技術在航空航天、汽車零部件、半導體電子醫藥醫療等眾多領域都得到了廣泛應用。基于機器視覺的多功能智能自動檢測裝備可以準確分析目標物體存在的各類缺陷和瑕疵，確定目標物體的外形尺寸和準確位置，進行自動化檢測、裝配，實現產品質量的有效穩定控制，增加生產的柔性、可靠性，提高產品的生產效率。數字化智能裝配系統可以根據產品的結構特點和加工工藝以及供貨周期進行全局規劃，最大限度地提高裝配設備的利用率。除了在航空航天、汽車領域的應用，智能檢測和裝配裝備在農產品分選和環保領域領域將有很大的潛力。

3 國內外發展現狀和形勢

3.1 制造業強國發展狀況

20世紀80年代，工業發達國家已開始對智能制造進行研究，并逐步提出智能制造系統和相關智能技術。進入21世紀，網絡信息技術迅速發展，實現智能制造的條件逐漸成熟。在國際金融危機之后，虛擬經濟出現泡沫，傳統制造業強國開始將重心轉回實體制造，頒布了一系列發展智能制造的國家戰略（表1），期望以發展制造業刺激國內經濟增長，鞏固大國地位。

1）美國：先進制造業伙伴計劃，重塑工業競爭力

美國通過先進制造業伙伴計劃重新規劃了本國的制造業發展戰略，投入超過20億美元研究先進工業材料、創新制造工藝和基于移動互聯網技術的第三代工業機器人，希望通過發展先進制造業，實現制造業的智能化升級，保持美國制造業價值鏈上的高端位置和制造技術的全球領先地位。美國智能制造現階段重點研究領域及內容：

?智能機器人：結合互聯網技術，增加機器人的交互能力；

?物聯網：將傳感器和通信設備嵌入到機器和生產線中；

?大數據和數據分析：開發可解讀并分析大量數據的軟件和系統；

?信息物理系統和系統集成：開發大規模生產系統，實現高效靈活的實時控制和定制；

?可持續制造：通過綠色設計，使用環保材料，優化生產工藝，開發可提高資源利用率、減少環境有害物質排放的生產體系；

?增材制造：將3D打印技術應用于部件和產品制造，減少產品開發和制造的時間與成本。

2）歐盟：數字化歐洲工業計劃，推進工業數字化進程

隨著智能制造的興起，歐洲各國都提出了相應的戰略計劃。歐盟在整合各國戰略的基礎上，提出數字化歐洲工業計劃，用于推進歐洲工業的數字化進程。計劃主要通過物聯網（IoT，Internet of Things）、大數據（Big Data）和人工智能（AI，Artificial Intelligence）三大技術來增強歐洲工業的智能化程度；將5G、云計算、物聯網、數據技術和網絡安全等五個方面的標準化作為發展重點之一，以增強各國戰略計劃之間的協同性；同時，投資5億歐元打造數字化區域網絡，大力發展區域性的數字創新中心，實施大型的物聯網和先進制造試點項目，期望利用云計算和大數據技術把高性能計算和量子計算有效結合起來，以提升大數據在工業智能化方面的競爭力。

3）德國：工業4.0，構建智能生產系統

2013年，德國正式發布《保障德國制造業的未來：關于實施“工業4.0”戰略的建議》，并將工業4.0上升為國家級戰略，期望做第四次工業革命的領導者，得到各界的支持。該計劃是一項全新的制造業提升計劃，其模式是通過工業網絡、多功能傳感器以及信息集成技術，將分布式、組合式的工業制造單元模塊構建成多功能、智能化的高柔性工業制造系統；將在生產設備、零部件、原材料上裝載可交互智能終端，借助物聯網實現信息交互，實時互動，使機器能夠自決策，并對生產進行個性化控制；同時，新型智能工廠可利用智能物流管理系統和社交網絡，整合物流資源信息，實現物料信息快速匹配，改變傳統生產制造中人機料之間的被動控制關系，提高生產效率。

4）日本：創新工業計劃，鞏固自動化生產強國位置

日本提出創新工業計劃，大力發展網絡信息技術，以信息技術推動制造業發展。通過加快發展協同機器人、多功能電子設備、嵌入式系統、智能機床和物聯網等技術，打造先進的無人化智能工廠，提升國際競爭力。制造業工廠十分注重自動化、信息化與傳統制造業的融合發展，已經廣泛普及了工業機器人，通過信息技術與智能設備的結合、機器設備之間的信息高效交互，形成新型智能控制系統，大大提高生產效率和穩定性。2016年，日本發布工業價值鏈計劃，提出“互聯工廠”的概念，聯合100多家企業共同建設日本智能制造聯合體。同時，以中小型工業制企業為突破口，探索企業相互合作的方式，并將物聯網引入實驗室，加大工業與其他各領域的融合創新。

3.2 國內發展狀況

我國對智能制造的研究開始于20世紀80年代，已取得了一些成果，但研究規模一直較小，沒有形成完整的研究體系。新世紀金融危機爆發后，各國經濟衰退，引發了各國政府對制造業的重新關注，我國政府及企業也逐漸加大了對智能制造的關注和投入。從最開始的《智能制造裝備產業“十二五”發展規劃》到2015年《中國制造2025》的正式發布，國家發展智能制造產業的政策逐步完善。這些政策都以發展先進制造業為核心目標，旨在提升制造業的核心技術，逐步達成我國的制造強國夢。快速發展的網絡信息技術和先進制造技術為推進我國智能制造發展提供了良好的條件，提高了我國的制造業智能化水平。我國自主研發的多功能傳感器、智能控制系統已逐步達到世界先進水平。工業機器人、智能數控機床和自動化成套生產線等智能裝備制造技術也取得了較大進步，并逐步形成了完整的智能裝備產業體系。智能制造裝備和先進工藝技術在重點行業不斷普及，離散型制造行業的智能裝備應用、流程型制造行業的工藝流程控制和制造執行系統使制造企業生產效率大幅提高。通過在代表性制造企業推行智能制造技術和設備，逐漸形成了一些可復制推廣的智能制造應用模式，為今后深入推進智能制造奠定了一定的基礎。

我國裝備制造業是新中國成立后才開始起步的，經過改革開放四十年來的扶持與發展，其工業體系和相關產業鏈逐漸完善，取得了許多優秀成績，從之前的低端制造業慢慢向中高端拓展，在規模和水平上都有了長足的進步，目前已發展成為結構體系完整、具有較高水平、具備國際競爭力的國民支柱性產業，為我國工業、經濟和國防建設做出了十分重要的貢獻。

到2015年，我國擁有39個工業大類、191個中類、5個小類，成為全世界唯一擁有聯合國產業分類中全部工業類的國家。隨著國家對高端裝備制造業越來越重視，在國家政策的大力扶持下，智能制造裝備行業發展迅速，已逐漸形成規模。整體上來說，我國對裝備制造業的投資呈逐年增長趨勢，這在很大程度上得利于政府為吸引投資付出的努力和其提供的有利政策環境。從2010年到2016年，中國智能制造裝備產業值由不足4000億元到超過1.2萬億元，體現了我國智能制造裝備產業巨大的發展潛力。與此同時，國內大規模的基礎設施建設以及市場規模的擴大，也使得相關裝備制造業企業迎來較好的發展前景，為國家推動傳統行業智能化轉型升級提供了良好的基礎條件和環境優勢。根據國家工信部數據，2017年全國規模以上工業企業利潤增長21%，增加值同比上升12.5%，裝備制造業增加值11.3%，高技術增加值同比上升13.4%，工業機器人產量增加68.1%，集成電路產量增加23.8%。

從總體上講，我國裝備制造業發展明顯加快，形成了具備較好物質技術基礎的獨立工業體系，重大技術裝備自主化水平顯著提高，國際競爭力進一步提升。雖然取得了一些研究成果，但是根據國內裝備制造業智能化的實際應用情況來看，智能化只是解決了制造效率低和精度低的問題，沒有達到智能制造應用的設計水平。產品在市場上的競爭力偏弱，市場供求關系仍存在較大偏差。與裝備制造業強國相比，我國裝備制造業綜合競爭力依舊較弱。在智能化過程中，存在缺乏核心技術自主創新能力、標準體系不夠完善、軟件與信息技術發展較弱、缺少行業優秀企業領導和相關先進制造服務業支持等問題。因此，我國的裝備制造業智能化發展要從實際國情出發，借鑒國外發展的優秀經驗，規劃發展的長期路線，抓住全球制造業重新布局的戰略機遇，總結出適合中國的發展道路。

4 我國裝備制造業智能化發展需要解決的問題

通過對我國裝備制造業智能化關鍵技術裝備、核心支撐軟件、工業互聯網等方面的分析，對工業強國的對比，以及對六大重點研發領域的展望，針對我國裝備制造業發展智能化可總結出以下四點問題。

4.1自主創新能力不強，核心技術對外依存度較高

目前，我國制造業整體創新能力不強，裝備制造業的產品和核心技術在國際上缺乏競爭力。在智能化過程中，需要大幅度依賴國外的先進制造設備、關鍵零部件和關鍵材料等。同時，在智能控制技術、在線分析技術、智能化嵌入式軟件，高速精密軸承等先進技術方面自給率低，對外依賴度高。此外，國產智能裝備的性能和穩定性難以滿足裝備制造業智能化發展的需求，約90%的工業機器人，70%的汽車制造關鍵設備，40%的大型石化裝備、核電等重大工程的自動化成套控制系統、大功率變頻技術嚴重依賴進口。這些核心技術及設備的缺失，增加了建設成本，加大了我國推行智能裝備制造的難度。

4.2 智能裝備制造標準化普及不夠，企業建設沒有統一標準

裝備制造業智能化過程中所需的各種信息集成軟件、設備關鍵部件接口、信息網絡端口等，都需要統一連接標準，以實現網絡間信息的順利對接。而中國企業大多注重發展技術，忽略了設備和技術管理的標準化。由于廠商不同，國內大部分傳統制造業的自動化系統技術參數缺乏統一標準，導致網絡之間、設備之間存在嚴重的異質異構問題。盡管智能制造的發展帶來了新的生產模式，企業對智能制造的生產組織方式和商業運營模式卻沒有統一的管理標準。2015年，工業和信息化部、國家標準化管理委員頒布了智能制造相關標準建設指南，但由于我國制造業的發展不均衡，標準化普及做得并不好，依然會出現標準缺失、滯后以及交叉重復等問題。

4.3工業大數據應用價值未充分挖掘

在裝備制造業智能化的過程中會產生大量數據，企業通過對這些數據進行分析，充分挖掘工業大數據的價值，可優化企業生產、服務和商業模式，為企業智能化提供重要驅動力。工業大數據的分析應用已被各國重視，德國工業4.0戰略信息互聯技術重點研究大數據分析和工業數據交換，歐盟數字化歐洲工業計劃也花巨資打造了數字創新中心，以提升工業大數據在工業智能化中的應用。但這些數據由傳感器、物聯設備、生產經營業務數據、外部互聯網數據組成，數量巨大、來源分散又格式多樣，很難得到有效利用。而我國對工業大數據的應用才剛起步，存在核心技術體系不完善、數據整合缺乏統一標準、專業數據服務匱乏等問題。

4.4 智能裝備制造相關的現代服務業發展滯后

良好的現代服務業是制造業智能化發展的重要驅動，具備完整體系的先進制造服務業對制造業的升級發展有極為重大的作用。智能裝備制造實施過程中，智能流程設計、智能監控技術、智能信息集成管理軟件等都需要相關現代服務業的支持。而國內在先進生產性服務業的附加值和技術水平方面，與工業發達國家相比還存在一定差距。主要表現在以下幾個方面：一是智能制造服務業市場沒有完全打開，相關政策體系不夠完善，市場化程度低；二是相比于制造服務業，傳統服務業占比過大，存在供給過剩情況，而先進生產性服務產業比例偏小，又存在嚴重供給不足的問題；三是智能制造專業人才培訓服務體系發展滯后，相關先進制造服務業人才缺乏，無法滿足智能制造技術性人才需求。

5 對我國裝備制造業推行智能化的建議

5.1 深入產教研結合，搭建創新研究基地

面對當今科技革命和產業革命的挑戰和機遇，制造業的產業升級發展應該堅持基礎強化、創新驅動的理念。同時，為了應對智能制造發展大趨勢，必須主動調整轉變相關教研體系。企業有資金和實踐平臺，學校有人才和研究技術，二者應發揮各自優勢進行合作。學校根據產業發展的要求，科學設置課程和實踐，以實際應用為導向，著力培養創新型人才。然后將技術和人才帶到企業，將研究應用到實地，進一步發揮人才和技術的作用，逐步構建完善的創新研究基地，著力發展自主創新技術，更加有力地推動科技創新和產業升級。為切實發揮引領和帶動作用，高等院校需面向經濟社會發展需求，深入推進產教融合，大力培養智能裝備制造領域急需的高層次復合型應用人才，加大研究，提升產品和技術的核心競爭力，促進智能制造的發展。

5.2 大力推行智能裝備制造相關技術與管理的標準化

推行裝備制造業智能化，標準要先行。智能裝備制造深度融合并集成了信息技術和先進制造，具有較強綜合性，是一種新的生產組織方式和商業模式。成體系地推進裝備制造業智能化標準制定、提升標準，對產業生態系統升級的整體支撐和引領作用十分必要。政府在行業標準的推行過程中，應該根據實際發展情況，把握建設的總體要求、建設思路、建設內容和組織實施方式，從生命周期、系統層級、智能功能等多個維度去構建參考模型和體系框架。從產教研三方角度共同為行業發展需要的關鍵元器件、系統軟件端口等重要技術制定標準。由政府主導，逐步強制推行，應用于產業生態鏈的各個階段，以打造完善的智能化綜合標準技術體系，并充分發揮標準化的基礎性和引導性作用，指導當前和未來一段時間內智能裝備制造標準化工作。

5.3 建設數字服務中心，加強工業大數據應用

加強工業大數據應用，可以從兩個方面進行。一是由國家聯合高校出資建設數字服務中心：首先提升對工業大數據基礎的運算能力，然后對嵌入式數據庫、關系型數據庫、各種工業數據應用軟件、數據集成平臺進行深入研究；同時，對工業生產中產品設計、制造、物流、銷售、售后服務等全生命周期的大數據應用進行標準規劃，從技術、安全和管理等多個維度梳理大數據應用標準，使工業大數據標準體系不斷健全完善。二是將實際應用與推廣結合：完成標準建立之后，融合云計算、物聯網、移動互聯網技術，由國家主導構建工業大數據共享平臺，引導企業進行大數據應用，并針對重點領域，開展大數據標準驗證，培養示范型企業，引領更多領域企業，推動發展工業大數據和傳統工業協同發展的新模式，使工業大數據更高效地為裝備制造業智能化發揮價值。

5.4 發展現代智能裝備制造服務業

隨著智能制造的進一步推廣，裝備制造業智能化升級對先進制造服務業的需求越來越大。智能裝備制造服務業在現代服務業的比重越來越高，在發達國家占比高達70%，我國也應該重視相關高端服務業的發展，增加服務業對智能制造的支持。針對我國智能裝備制造服務業發展滯后問題，可以從下面三個方向開展工作：一是打造智能生產網絡平臺，促進企業之間的信息資源共享及生產配置優化。對智能裝備制造服務業的發展給予適當的政策優惠，吸引更多企業加入，擴大相關現代服務業市場，為先進制造服務業提供良好的發展空間。二是建立先進制造服務業生態園，鼓勵、引導各方面社會資金投入，發展一批智能制造相關服務管理企業，為裝備制造業智能化技術和系統研發提供完善的支撐體系，同時做好生態園高端制造服務業科技知識成果的轉化服務。三是構建相關高端創新人才的培養和培訓服務體系，制定政策鼓勵相關人才培養，做好先進制造服務業的專業性人才輸送。