智能制造，隨著工業4.0、中國制造2025、工業價值鏈等國家戰略而名聲大振。是中國制造2025的主攻方向。然而，各方對其的理解差異性很大。
　　智能，本質是一切生命系統對自然規律的感應、認知與運用，由此而優化資源的配置。人的智能是各種智能的最高代表。這是人類一種深刻的本質。而各種人造系統（如機器、設備）中凡是具有模仿、拓展甚至超越人類部分智能的能力，都可以稱之為智能系統。諸如智能生產、智能設備、智能產品、智能材料、智能硬件等“智能XX”，都屬于智能系統中的一個子集。

　　智能制造不同于人工智能

　　智能制造的歷史，最早源于機器與人的關系。早期機器的功能表現不能遂人愿，人很難掌控機器的全部狀態情況。而在機器不智能的時代，只能靠人的智能來彌補，以“人在回路”的方式來解決。
　　早期的“智能制造”是上個世紀90年所形成的“智能制造系統（IMS）”的概念，是一種由智能機器和人類專家共同組成的人機一體化智能系統，更簡單地被稱為“專家系統”。這是1980年代末信息領域人工智能（AI）二度興起時的產物。
　　這個定義是基于純AI的，從當時工業界的角度來看，與制造業沒有太多的結合點。在那個時候AI界人士所期待的“智能”，是由“智能體（Agent）”（也譯作“智能代理”）來實現的，而智能體的定義，在AI界也一直未能統一。除了名詞上的高度類似，實際上，上個世紀90年代的“智能制造系統”的內涵，與今天“智能制造”的內涵，無論在智能的含義、制造的范疇、資源的集成與分享、數據的體量上，都有著明顯的區別。
　　例如當下普遍談及的“智能”，可以界定為是工業智能、人工智能以及其他種類的智能的總和，具有普適意義。基于計算機信息科學產生的人工智能，并不能代表基于工業技術產生的工業智能，也不能代表工業與信息化跨界融合所產生的CPS智能（smart，宜譯作“智巧”）。過去真正在工業界得到廣泛應用并且百年以來一直在支撐工業發展的，是基于科學效應而形成的工業智能。而今天伴隨工業4.0興起的CPS智能，將是今后10年工業智能化的主流智能技術。
　　因此智能制造，其智能含義與早期的人工智能，有一定聯系，但也有明顯的界限，不能簡單交叉或者等同。人工智能進入制造業成為主流的智能技術，形成新一代范式的智能制造，還需要較長的時日。

　　智能系統的“二十字箴言”

　　智能制造，離不開對各式各樣的智能系統的構建，從智能產品到智能產線，從智能物流到智能服務，從智能組織到智能企業。
　　類比于人腦的認知能力和決策過程，智能系統具備五個明顯的步驟：狀態感知、實時分析、自主決策、精準執行和學習提升。中航工業集團寧振波等專家群體總結了五大特征前16個字，英諾維盛公司趙敏補充了后4個字，從而形成了一個完整的智能閉環。該智能閉環可以作為識別智能系統特征的“二十字箴言”。

圖| 智能系統的五大特征

　　智能制造“20字箴言”最大限度地跨界統合了所有的智能系統，也清晰地劃出了一個較大的范疇，那就是，智能不僅僅是來源于信息領域的人工智能，也包括了來源于工業領域的工業智能和其它類型的智能。
　　在“20字箴言”中，除了“狀態感知”和“精確執行”之外，其他步驟都需要有計算功能介入。顯然，這都需要計算內核，需要成熟的賽博技術來實現。因此，讓智能制造落地的一種核心技術，是“CPS（賽博物理系統）”。
　　實現CPS的基本邏輯是，把知識和算法嵌入軟件，把軟件嵌入硬件，把硬件嵌入物理系統，由此而組成形式多樣但邏輯一致的CPS系統。智能具有豐富的內涵和多途徑的實現方式，而CPS則是把人的經過檢驗的知識、算法和規則等，以數字化知識的形式應用在制造領域中的一種重要的技術使能體系。

　　智能制造的核心要素

　　毫無疑問，數字化是智能制造的基礎。沒有數字化，就沒有基于賽博的恒定智能系統和具有學習能力的開放智能系統。沒有各種數字化的基礎設施的配套，CPS中的數字世界是無法正常發揮其智能“使能”的作用的。
　　所謂數字設備，是各種數字化軟件、硬件、網絡等設備的統稱。在工業界對數字化的較大范圍的應用，起始于早期的計算機輔助設計CAD和制造CAM等。數字化為產品定義與修改提供了強大的研發手段，例如，波音公司用4年半打造的波音777比花費了24年建造的波音747要好很多，數字化研發手段是關鍵設施，數字孿生是必經階段。
　　數字化一切可以數字化的事物。無論是研發手段的數字化，服務模式的數字化，還是產品本身的數字化。
　　與此幾乎同時登場的是網絡化：網聯一切可以聯接的事物。數字化和網絡化相互輝映，實現網絡的泛在，打造了一個良好的數字化基礎設施架構。下一步順理成章的是，實現數據的自由、暢通、有序的流動。
　　然而，智能制造仍然需要更加復雜的因素來實現數據的解放和流動。
　　這就是智能制造的第三個特征：按需供給的泛在知識。數據是知識的載體，但是并不是所有的數據都具備知識的價值。只有借助軟件中的知識，才能實現數字世界的重新組合。而且在未來，除了人產生知識之外，賽博空間中的智能系統也可以自動產生知識，大數據分析也可以產生知識，這就是麥肯錫公司定義的知識工作自動化的未來場景，也即《三體智能革命》中描述的“大知識”時代。知識無處不在，隨時指導人在合適的時間、恰當的地點，以正確的方式來做正確的事情，讓所有的物理實體都精確可控。泛在的知識如同水、燃氣和電一樣，將成為維持智能社會運行的基本要素之一。

　　智能制造重塑生產關系

　　在數字化、網絡化、知識化實現之后，自組織化將對傳統的企業形式帶來深刻而持久的、不可逆轉的沖擊，打破工業革命以來近三百年不變的企業邊界和組織形式。生產關系的變革將引發工業領域的新工業革命。
　　自組織化背后的支撐邏輯是“社交化”和“圈子”。而其核心是由于移動互聯的社交網絡，使得人與人之間的關系正在數字化，而非模擬化。正如消失了的電話黃頁，人與人的關系正在用各種賬號進行連接。人與人的交互，已經事實上變成了數字ID和數字ID的交互。這就是人際關系的數字化特征。這意味著，人們接觸這個世界的渠道，已經從一個以實體和物質為基礎的視角，轉變成以數字信息和知識為基礎的視角。
　　人們在交換知識的過程中，就產生了大量的碎片化的知識和碎片化的思想交換，其中經常會觸發一些在封閉環境中無法產生的真知灼見與創新知識。對于中國制造而言，這是一股推動智能制造發展的重要知識源泉。而這種全新源泉的潛力尚處于爆發的前夜。未來這些知識遷移到工業互聯網APP是遲早的事情。

　　很多未來的工作模式今天已經可以預見：如人們可以自由分散工作，徹底改變了工廠的管理模式乃至城市社區的管理模式；機器儀器等設備的所有權和使用權可以完全分離，以加工能力或測量能力的方式對外開放，人們可以購買機器時，開放使用；人們可以根據自己的興趣愛好加入線上/線下的圈子，以自組織的形式工作，在美國，現在大約34%的工作者是自由職業者，總數達5300萬人。他們已經不屬于任何企業，只屬于自己感興趣的若干職業“圈子”。

　　智能制造帶來的深刻變化

　　智能制造需要解決兩大不確定性問題：一是要充分滿足客戶日益增長的充滿不確定性的個性化需求；二是產品本身的復雜性，如企業內部管理、外部供應鏈協同，生產過程、使用過程充滿了高度不確定性。
　　而數字化、網絡化、知識化和自組織化，作為智能制造的重要內核，將促使制造業實現深刻的變化：
　　☆ 數字化提高了產品或機器在功能上的柔性；
　　☆ 網絡化瓦解了時間和空間上的限制，同時所帶來的信息對稱消滅了多數中間環節；
　　☆ 知識化使得工業技術體系得以從人延展到機器，讓設備與人類知識在數字世界中達到完美統一；
　　☆ 而自組織化則打破了原有的僵化的企業邊界，大幅度削平了知識的高墻壁壘，降低了知識的遷移難度，從而為靈活的組織和群體智慧提供了全新的管理支撐。
　　這一切最終指向了智能化，用盡可能多的數據流動與盡可能少的成本物耗來滿足個性化定制的需求，從而奠定智能制造的輝煌之果。

　　小結

　　掌握以下幾個知識點，即可知智能制造的基本要義：

　　智能機理：狀態感知-實時分析-自主決策-精準執行-學習提升
　　操作對象：數據（信息與知識的數字化載體）
　　使能：軟件中的算法、規則與知識，形成“軟件定義”
　　本質：數據自動流動，并因自動流動而形成知識泛在
　　目的：消除復雜系統的不確定性
　　約束：給定時空下的工作場景
　　價值：優化配置制造資源，價值最大化