新一代科技革命和產業變革迅速席卷全球，智能制造是此輪變革的核心已成為共識。在新一代信息技術不斷突破的帶領下，新動能不斷形成，新產業不斷出現，新經濟蓬勃發展，智能制造相關新概念層出不窮，圍繞智能制造各地區各企業也廣泛開展新嘗試，中國智能制造發展整體呈現新特征與新趨勢。

01、智能制造之數字化

工業4.0：該概念最初由德國提出。2013年，德國“工業4.0工作組”向德國政府提交《保障德國制造業的未來—關于實施工業4.0戰略的建議》，這一概念正式落地。工業4.0可以分為“建設一個系統、研究兩大主題、實現三項集成、實施八項計劃”。首先，一個系統是指賽博物理系統CPS（Cyber Physical System），將物理設備聯網，設備、物料互聯互通，連接物理空間和虛擬信息空間，使得信息空間對物理空間深度感知，物理設備通過信息空間實現數據計算、控制、遠程協調等功能，實現人、物、數據深度融合。其次，兩大主題是指智能工廠和智能生產。智能生產對產品設計、生產規劃等生產各個環節數據語義結構和表達方式進行統一，使價值鏈全流程數據透明互通。智能工廠在系統級將不同層級軟硬件皆進行模塊化，統一接口，使得生產系統從分層次的網絡化生產向管理?生產?控制一體化的平面結構轉變。再次，三項集成可以看作在實現智能生產和智能工廠之后，實現價值鏈端到端工程數字化集成?價值鏈上企業間橫向集成以及企業內部靈活的縱向集成與網絡化制造系統。最后，八項計劃可以看作實施保障，為達到上述目標，需要從標準架構、系統模型、基礎設施等八個方面著手。

工業互聯網：工業互聯網概念最早在2011年由美國通用電器公司總裁伊梅爾特提出，隨后2012年美國通用電器公司、IBM、思科、英特爾等五家行業龍頭企業共同組建工業互聯網聯盟（IIC），這一概念得到了大力推廣。首先，工業互聯網的定義。工業互聯網本質是基于云的開放式工業操作系統。它是為滿足制造業數字化、網絡化、智能化需求，基于海量工業大數據構建采集、匯總、分析、服務體系，支撐制造業資源廣泛連接?彈性供給?高效配置的開放式工業云平臺，也是轉化大數據價值，通過云計算等技術，最終滿足智能制造發展需求的關鍵實現方式。其次，工業互聯網的架構。工業互聯網邊緣層負責采集工業數據，通過數字化改造、協議轉換等手段，實現工業數據在多源設備、異構空間的傳輸、上傳和采集。然后通過Laas，即云基礎設施存儲數據。再由核心環節工業Paas完成數據建模與分析，實現微服務也就是單一功能模塊的集成。其內部又分層為通用Paas平臺、工業大數據平臺?工業應用開發工具和工業微服務組件。并最終進行到工業互聯網的終極環節，傳統軟件云改造和新興工業APP。最后，工業互聯網的價值。工業互聯網將復雜的工業技術?經驗?知識等抽象化的資源進行沉淀，通過提供工業應用開發工具和微服務組件，對傳統軟件云改造，產生新型工業APP，實現抽象資源的復用和重構，提高研發效率，降低創新成本，并使得智能制造成為可能。

從以上分析可以看出，智能制造與工業4.0的概念高度交叉，工業4.0概念的命名側重于整個工業體系，但它的賽博物理系統?智能生產?智能工廠兩個主題，三大集成等，是工業4.0的基礎架構，也是智能制造的重要內容之一，工業4.0革命相當于智能制造革命。而工業互聯網則可以看作通向智能制造的重要通道，真正意義上的智能制造是建立在工業互聯網平臺的基礎之上。其他相關概念諸如云制造?網絡協同制造等概念是對智能制造其中一個環節或者實現手段、實現方式的概括，歸根結底這些概念的本質和最終目標是智能制造。

02、中國智能制造發展實踐

2.1智能制造已經成為普遍共識

中國電子技術標準化研究院發布的《智能制造發展指數（2019）》對全國8000多家企業開展的智能制造能力成熟度自診斷。85%的企業處于成熟度一級，著手實踐探索智能制造，對企業設計、生產、流通、服務等核心環節業務開展了流程化管理。12%的企業呈現顯著的自動化特征，處在成熟度二級，自動化技術和信息化技術應用更加深入廣泛，核心業務環節與裝備能夠實現單一的數據共享。3%的企業處在成熟度高的三級和四級，說明智能制造高成熟度發展尚處于起步階段。此階段企業已經實現了數字化，并在探索網絡化與智能化，企業設備和系統實現集成，數據可以跨業務共享流轉。各類管理資源?生產資源能夠基于模型進行預測和不斷優化。

2.2中國智能制造正在快速上升期

伴隨中國制造業數字化水平不斷提升，智能制造基礎不斷牢固，中國智能制造邁入快速成長期。一是智能制造對制造業企業利潤貢獻率提升顯著。德勤智能制造企業調研對中國智能制造利潤率進行測算，2013年55%的制造業企業智能制造利潤率低于10%，智能制造利潤率超過50%的企業僅占到被調查企業的14%。五年之后，2017年智能制造利潤率低于10%的企業僅為11%，降低了44%，11-30%的利潤率空間企業最多，占到了41%，智能制造利潤率超過50%的企業比例提升到33%，增加了19%。二是典型應用需求不斷增強。中國工業機器人市場規模在2017年已經占比全球27%，主要用于高端裝備制造、電子信息、汽車等產業，連續六年成為全球工業機器人第一消費大國。

2.3智能制造行業發展不均衡

根據德勤《智能制造發展指數報告（2019）》顯示，離散型智能制造成熟度要略高于流程型，特別對于成熟度在三級及以上的企業，離散型制造占比明顯更高。離散型制造的產品由多個零件加工之后裝配形成，這些加工程序往往互相離散并不連續，裝備制造、船舶、汽車、電子電器等為代表的離散型制造多為大型企業，數字化基礎牢固，本身整體實力較高，近年來在數字化向網絡化智能化升級過程中做了大量嘗試，智能制造成熟度更高。化工、煉油、水泥等一類的流程型制造在初級的流程化、自動化方面做得較好，但智能改造程度有待加深。

03、中國智能制造發展新趨勢

3.1物流成為重要切入口

智能制造涉及到研發、生產、銷售等各個環節的諸多模塊，對軟件硬件均有較高要求，難以一蹴而就。企業往往會選擇生產全流程中一個或幾個環節嘗試智能化改造。從當前發展情況來看，更多的企業將智能物流作為發展智能制造的切入點。企業內部發展的物流涵蓋采購、倉儲、運輸、售后等多個環節，與完整的生產線緊密相連，發展智能物流可以提升生產線數字化水平，改進生產效率，針對物流智能化改造的投入，相對其他軟件研發?硬件改造成本更低，周期更短，使得企業能夠更快的從智能制造中獲益。而且智能物流也同時連接上下游企業，從供應商到銷售商，便于企業以此為切入點重塑生產流程的信息化管理。

3.2集成化發展步伐加快

集成是企業從智能設備發展至智能生產線、智能車間、智能工廠，完成智能制造系統集成的重點。隨著中國智能制造逐步進入快速發展階段，國內系統集成商也在迅速崛起。目前國內系統集成商主要從國外購買機器人整機，再根據不同客戶需求和行業特點，制定有針對性的解決方案。業務主要有為企業生產線或大型項目提供自動化?數字化改造，設備升級或聯網服務、工業控制、傳動、生產資源和管理信息的系統設計等，主要業務范圍還集中在下游應用端，為終端客戶提供系統集成解決方案。國內發展起來一批較為領先的系統集成商，主要有新松機器人、成焊寶瑪等，應用領域主要集中在汽車工業。根據中國電子技術標準化研究院的評價分析，目前68%的企業完成設備?系統間集成規劃，27%的企業實現設備和系統間的集成，11%的企業具備完整的集成架構和技術規范。8%的企業實現研發、設計、生產、物流、銷售、管理等環節的全系統集成，因而集成化發展還存在極大空間。

3.3協作機器人是主流方向

完整的新一代智能制造具有狀態感知、實時分析、自主決策、精準執行、學習提升的特征，但學習提升是人工智能+智能制造高度融合的新一代智能制造才具備的特點，從短期范圍內看，人工智能還難以達到這一程度，工業機器人難以完全替代勞動力，人機協作將是很長一段時間內發展智能制造的主要工業模式。2019年上海工博會上，日本發那科、川崎、丹麥UR等公司均在現場首發協作機器人，國內企業新松?杰卡等也發布自己的協作機器人。2019年世界機器人大會?世界智能制造大會上，協作機器人均受到國內外企業的追捧。

3.4智能制造呈現東強西弱

2015年開始，國家工信部為推進智能制造技術應用，樹立行業典范，開展了智能制造試點示范項目評選工作。2015年到2019年，國家級智能制造試點示范項目從46個增加到99個，從2018年這些示范項目分布區域來看，華東地區最多，幾乎占到全國數量的45%，華北地區第二，占到了13%，華東地區數量可以與華北、華中、華南其他六個地區加起來的數量相抗衡。我國的智能制造示范企業也主要集中在東部地區，特別是科研實力突出的環渤海地區，經濟活躍、創新能力強的長三角地區和產業基礎技術充足的珠三角地區，以四川、安徽、河南等為核心的中西部地區發展勢頭強勁，先進制造業亮點頻現，但與東部地區相比仍處在初級階段。
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