我国智能制造技术的发展现状以及存在的问题

1. 我国智能制造技术的发展现状以及存在的问题

如今成为“世界工厂”
发展至今，我国制造业取得了巨大的成就。根据国家统计局统计数据显示，2018年我国制造业增加值为26.5万亿元，持续占国民生产总值(GDP)30%左右的比重，是名副其实的国民经济支柱产业。



困境犹存 亟待转型升级
值得注意的是，尽管中国制造业增加值占世界比重在不断加大，但与发达国家相比，制造业发展水平相对较低。目前，中国在钢铁、铜、水泥、化肥、化纤、发电量、造船、汽车、计算机、笔记本电脑、打印机、电视机、空调、洗衣机等数百种制造业产品的产量居世界第一位，但这些产业技术密集度不高，属于中低度技术密集型。在高端芯片、电子制造、消费电子、工业软件、高端数控机床等领域自给率严重不足。



——高性能芯片依赖进口
当前我国集成电路市场仍然以国外进口为主，国产化率较低，对外依存度较高。在DRAM、NAND存储器及电脑、服务器CPU等方面国产化率为零。虽然紫光展锐、华为海思等在移动处理器方面已进入全球前列，但是，在个人电脑处理器方面，英特尔垄断了全球市场，国内相关企业有3-5家，但都没有实现商业量产，大多依靠申请科研项目经费和政府补贴维持运转。



——自主品牌汽车占有率低
中国是全球最大的汽车市场，2018年汽车产销量达到，蝉联全球第一。但是，由于德国、法国、日本、美国等汽车工业历史悠久，技术领先，中国汽车的自主品牌占全球的市场份额较低。根据Fucos2move统计数据显示，2018年全球汽车厂商销量前十名均为国外企业，无中国品牌。
——高端数控机床自给率不足
随着技术的快速更新迭代，一个国家数控机床水平的高低已经在一定程度决定了该国制造业水平的高低。我国数控机床近年来发展维持稳定增长的态势，2018年市场规模达到3389亿元。但不同等级的数控机床的国产化率存在较大的差异，其中高端数控机床自给率严重不足。
我国需要突破自主核心技术、关键共性技术、精密工艺技术、测试控制技术等研制瓶颈，打破发达国家对我国工业制造的限制和制约，实现中国制造在高端领域的重点突破。而智能制造能对现有制造业进行提升，包括缩短开发周期、降低成本、提升效率等;此外，智能制造将会推动制造业发展出全新的制造模式，包括柔性制造、生物制造、绿色制造、分形制造等。智能制造已成为全球制造业竞争的战略制高点。
以上数据来源及分析请参考于前瞻产业研究院《集成电路用电子化学品行业市场需求与投资规划分析报告》。

2. 智能制造的发展前景

（一）发展背景
当今世界，各国制造企业普遍面临着提高质量、增加效率、降低成本、快速响应的强烈需求，还要不断适应广大用户不断增长的个性化消费需求，应对资源能源环境约束进一步加大的挑战。然而，现有制造体系和制造水平已经难以满足高端化、个性化、智能化产品和服务增值升级的需求，制造业的进一步发展面临巨大瓶颈和困难。解决问题，迎接挑战，迫切需要制造业的技术创新、智能升级。
新一轮工业革命方兴未艾，其根本动力在于新一轮科技革命。新世纪以来，移动互联、超级计算、大数据、云计算、物联网等新一代信息技术日新月异、飞速发展，并极其迅速地普及应用，形成了群体性跨越。这些历史性的技术进步，集中汇聚在新一代人工智能技术的战略性突破，实现了质的飞跃。新一代人工智能呈现出深度学习、跨界协同、人机融合、群体智能等新特征，为人类提供认识复杂系统的新思维、改造自然和社会的新技术。当然，新一代人工智能技术还处在极速发展的进程中，将继续从“弱人工智能”迈向“强人工智能”，不断拓展人类“脑力”，应用范围将无所不在。新一代人工智能已经成为新一轮科技革命的核心技术，为制造业革命性的产业升级提供了历史性机遇，正在形成推动经济社会发展的巨大引擎。世界各国都把新一代人工智能的发展摆在了最重要的位置。
新一代人工智能技术与先进制造技术的深度融合，形成了新一代智能制造技术，成为了新一轮工业革命的核心驱动力。 
（二）新一代智能制造是新一轮工业革命的核心技术
科学技术是第一生产力，科技创新是经济社会发展的根本动力。第一次工业革命和第二次工业革命分别以蒸汽机和电力的发明和应用为根本动力，极大地提高了生产力，人类社会进入了现代工业社会。第三次工业革命以计算、通信、控制等信息技术的创新与应用为标志，持续将工业发展推向新高度。
新世纪以来，数字化和网络化使得信息的获取、使用、控制以及共享变得极其快速和普及，进而，新一代人工智能突破和应用进一步提升了制造业数字化网络化智能化的水平，其最本质的特征是具备认知和学习的能力，具备生成知识和更好地运用知识的能力，这样就从根本上提高工业知识产生和利用的效率，极大地解放人的体力和脑力，使创新速度大大加快，应用范围更加泛在，从而推动制造业发展步入新阶段，即数字化网络化智能化制造——新一代智能制造。如果说数字化网络化制造是新一轮工业革命的开始，那么新一代智能制造的突破和广泛应用将推动形成新工业革命的高潮，将重塑制造业的技术体系、生产模式、产业形态，并将引领真正意义上的“工业4.0”，实现新一轮工业革命。
（三）愿景
制造系统将具备越来越强大的智能，特别是越来越强大的认知和学习能力，人的智慧与机器智能相互启发性地增长，使制造业的知识型工作向自主智能化的方向发生转变，进而突破当今制造业发展所面临的瓶颈和困难。
新一代智能制造中，产品呈现高度智能化、宜人化，生产制造过程呈现高质、柔性、高效、绿色等特征，产业模式发生革命性的变化，服务型制造业与生产型服务业大发展，进而共同优化集成新型制造大系统，全面重塑制造业价值链，极大提高制造业的创新力和竞争力。
新一代智能制造将给人类社会带来革命性变化。人与机器的分工将产生革命性变化，智能机器将替代人类大量体力劳动和相当部分的脑力劳动，人类可更多地从事创造性工作；人类工作生活环境和方式将朝着以人为本的方向迈进。同时，新一代智能制造将有效减少资源与能源的消耗和浪费，持续引领制造业绿色发展、和谐发展。
新一代智能制造是一个大系统，主要由智能产品、智能生产和智能服务三大功能系统以及工业智联网和智能制造云两大支撑系统集合而成（图8）。


新一代智能制造技术是一种核心使能技术，可广泛应用于离散型制造和流程型制造的产品创新、生产创新、服务创新等制造价值链全过程的创新与优化。
（一）智能产品与制造装备
产品和制造装备是智能制造的主体，其中，产品是智能制造的价值载体，制造装备是实施智能制造的前提为基础。
新一代人工智能和新一代智能制造将给产品与制造装备创新带来无限空间，使产品与制造装备产生革命性变化，从“数字一代”整体跃升至“智能一代”。从技术机理看，“智能一代”产品和制造装备也就是具有新一代HCPS特征的、高度智能化、宜人化、高质量、高性价比的产品与制造装备。
设计是产品创新的最重要环节，智能优化设计、智能协同设计、与用户交互的智能定制、基于群体智能的“众创”等都是智能设计的重要内容。研发具有新一代HCPS特征的智能设计系统也是发展新一代智能制造的核心内容之一。 
（二）智能生产
智能生产是新一代智能制造的主线。
智能产线、智能车间、智能工厂是智能生产的主要载体。新一代智能制造将解决复杂系统的精确建模、实时优化决策等关键问题，形成自学习、自感知、自适应、自控制的智能产线、智能车间和智能工厂，实现产品制造的高质、柔性、高效、安全与绿色。 
（三）智能服务
以智能服务为核心的产业模式变革是新一代智能制造的主题。
在智能时代，市场、销售、供应、运营维护等产品全生命周期服务，均因物联网、大数据、人工智能等新技术而赋予其全新的内容。
新一代人工智能技术的应用将催生制造业新模式、新业态：一是，从大规模流水线生产转向规模化定制生产；二是，从生产型制造向服务型制造转变，推动服务型制造业与生产性服务业大发展，共同形成大制造新业态。制造业产业模式将实现从以产品为中心向以用户为中心的根本性转变，完成深刻的供给侧结构性改革。
（四）智能制造云与工业智联网
智能制造云和工业智联网是支撑新一代智能制造的基础。
随着新一代通信技术、网络技术、云技术和人工智能技术的发展和应用，智能制造云和工业智联网将实现质的飞跃。智能制造云和工业智联网将由智能网络体系、智能平台体系和智能安全体系组成，为新一代智能制造生产力和生产方式变革提供发展的空间和可靠的保障。
（五）系统集成
新一代智能制造内部和外部均呈现出前所未有的系统“大集成”特征：
一方面是制造系统内部的“大集成”。企业内部设计、生产、销售、服务、管理过程等实现动态智能集成，即纵向集成；企业与企业之间基于工业智联网与智能云平台，实现集成、共享、协作和优化，即横向集成。
另一方面是制造系统外部的“大集成”。制造业与金融业、上下游产业的深度融合形成服务型制造业和生产性服务业共同发展的新业态。智能制造与智能城市、智能农业、智能医疗等交融集成，共同形成智能生态大系统——智能社会。
新一代智能制造系统大集成具有大开放的显著特征，具有集中与分布、统筹与精准、包容与共享的特性，具有广阔的发展前景。
思想价值决定企业命运的时代已经到来。
在日益全球化和移动互联、人工智能技术日趋普及的趋势下，优势企业之间的最高阶段的竞争，不能局限于硬技术的竞争，而是体现在企业软实力的竞争，亦即思想的竞争。面对今天的市场格局及为未来趋势，你的企业应该有什么样的价值判断，应该有什么样的思想基础，应该发出什么样的声音，这才是关键。
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3. 目前汽车装备行业智能化达到什么样的现状？

智能制造是实现我国汽车行业高质量发展的重要途径，智能装备是智能制造的关键体现载体。到现在，我国汽车行业的智能装备发展较为良好，主要成果有：自动化生产线、工业机器人以及高档数控机床等。

一、自动化成套生产线
自动化成套生产线在汽车行业已广泛应用，从零部件到整车制造均有所应用。根据生产工艺划分，自动化成套生产线主要包括自动化机加生产线、自动化冲压生产线、自动化焊接生产线、自动化装配生产线等，典型如发动机缸体/缸盖机加生产线、车身覆盖件/结构件冲压生产线、白车身焊接生产线、动力总成自动化装配线等。部分特殊生产工艺如铸造件、注塑件、发泡件等也实现了自动化生产。当前，工艺仿真技术已经开始应用于自动化生产线的设计过程，优化产线配置，提高效率。

二、工业机器人
在汽车行业制造过程中，集成了移动机器人、堆垛机器人、装配机器人、焊装机器人、检测机器人等，实现物料自动搬运、柔性物料传送、零部件自动清洗、白车身焊接、自动化装配等一系列作业任务。工业机器人未来发展方向是智能化、多机协作和标准化。

三、高档数控机床
数控机床在整车生产和零部件加工中均有应有， 整车生产主要是冲压工艺的压力机；零部件生产主要是发动机、变速器、传动系统、制动系统、转向系统、悬架系统中的各类零部件加工，这也是数控机床在汽车行业重点应用领域。高速化、高精度化、功能复合化已经成为高档数控机床必备要求。随着汽车工业对机加产品质量和效率要求的提高，对数控机床提出了高速、精密、柔性制造的要求，机床也由普通的三轴联动的机床逐渐发展为高速精密复合加工、五轴联动加工中心等高档数控机床，实现了工件一次装卡中进行铣、钻、镗等多工序的加工，不仅加工精度高，同时由于快速移动和定位准确，提高了生产效率。

4. 什么是智能制造,智能制造在各国(中、德、美、日为代表)的发展现状怎样?

根据2016年12月8日工业和信息化部和财政部发布的《智能制造发展规划（2016-2020年）》的定义，智能制造（Intelligent Manufacturing，IM）是基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合，贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节，具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式。
智能制造源于人工智能的研究。一般认为智能是知识和智力的总和，前者是智能的基础，后者是指获取和运用知识求解的能力。智能制造应当包含智能制造技术和智能制造系统，智能制造系统不仅能够在实践中不断地充实知识库，而且还具有自主学习功能，还有搜集与理解环境信息和自身的信息，并进行分析判断和规划自身行为的能力。
智能制造产业链涵盖感知层、网络层、执行层和应用层四个层次，其中感知层主要包括传感器、RFID、机器视觉等领域，网络层主要实现信息传输与处理，主要包括云计算、大数据、智能芯片、工业以太网等技术领域，执行层主要为智能制造终端集成产品，包括机器人、数控机床、3D打印设备等。应用层主要为智能生产线。

数据显示，2017年中国智能制造行业产值规模为15150亿元，增长率为22.6%，伴随着技术的逐渐完善，应用产业的不断拓展，产值规模将持续增长。2018年全年，我国智能制造业产值规模约为16867亿元，同比增长11.3%。

《世界智能制造中心发展趋势报告（2019）》（以下简称《报告》）的评价体系主要由科研水平（25%）、智能生产（25%）、产业融合（20%）、发展潜力（15%）及政府扶持（15%）五个一级指标及其下设的15个二级指标和23个三级指标构成，对选取的样本城市进行梳理和分析。
从榜单结果显示的整体实力来看，排名全球智能制造中心城市潜力榜第一名的是美国的纽约，智能制造指数为0.6514；中国的上海和美国的旧金山紧随其后，智能制造指数分别为0.6250和0.6150。

智能化生产在智能制造中的地位举足轻重，是智能制造的核心所在。而评定智能生产的关键在于智造企业、智造规模以及智造产值。榜单显示，世界智能制造中智能生产排名前十的城市分别分布在中国、英国、德国、美国、法国和新加坡，中国的苏州以0.7702的分数排名第一。
从智造企业数量来看，中国的苏州以高达6653个的智造企业数量稳居全球第一；从智能制造规模来看，美国的匹兹堡以79.54%的智造企业占比排名世界第一；从智能制造产值来看，美国的旧金山、西雅图、洛杉矶分别以2.60万亿元、2.44万亿元、2.33万亿元稳居前三。


——以上数据分析均来自前瞻产业研究院发布的《智能制造行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。

5. 我国工业机器人技术的现状与发展趋势

6. 我国智能制造发展现状和难点？

中国智能制造发展现状和难点
赛迪研究院 互联网研究所 陆峰博士

智能制造是“中国制造2025”的主攻方向，发展智能制造是推动中国制造业由大变强的根本途径。以智能制造为抓手，推动中国装备制造升级，推进制造业数字化、软件化和网络化转型，以柔性化、定制化和智能化生产模式满足更广阔市场需求，已经成为了推进制造业供给侧改革、培育经济发展新动能、建设制造强国的重要抓手。

一、发展现状
（一）国家大力推进智能制造发展，出台政策加大扶持力度
2015年5月，国务院出台了《中国制造2025》，提出了五大重点工程，其中智能制造工程就是其中重点实施工程之一。2015年12月，工信部和国家标准委联合印发《国家智能制造标准体系建设指南（2015年版）》，提出要建成覆盖5大类基础共性标准、5大类关键技术标准及10大领域重点行业应用标准的国家智能制造标准体系。为了进一步推进智能制造工程实施，2016年4月，工信部、发改委、科技部和财政部四部委联合印发了智能制造工程实施指南，提出“攻克五类关键技术装备，夯实智能制造三大基础，培育推广五种智能制造新模式，推进十大重点领域智能制造成套装备集成应用”。从《中国制造2025》，国家加大了对智能制造项目的扶持力度，2015年、2016年工信部连续开展两批次总计109个的智能制造试点示范项目，2015年工信部还开展了94个项目的智能制造专项。
（二）智能制造区域、行业和企业发展水平差异较大
从区域来看，上海、广东、江苏、浙江、山东等东部沿海省市由于经济发达，企业智能化改造起步较早，进度较快，区域企业整体智能制造水平相对较高，部分企业已经从数字化阶段向软件化、网络化和智能化阶段迈进，企业数字化、软件化和网络化改造比较全面，而西部省市目前制造业水平普遍处在机械化向自动化、数字化迈进阶段。从行业来看，电子信息、工程机械、石化冶炼、生物制药、家电电器等行业智能制造水平较高，普遍开展了数字化研发设计、软件化控制生产和网络化经营销售。从企业来看，部门企业智能制造已经走在了前列，涌现出了海尔家电智能制造、青岛红领服装个性化定制、陕鼓动力装备智能服务、沈阳机床智能机床等一批试点示范项目。
（三）制造环节智能化是目前企业智能制造发展的普遍短板
从目前以开展智能制造的企业来看，研发设计、经营销售、售后服务等环节信息化水平相对较高，普遍开展了数字化研发设计、网络化经营销售和在线化的远程运维，数字化研发设计工具普及率、电子商务普及率和在线监测普及率普遍较高，新服务、新模式和新业态创新较为活跃。相比研发设计和经营销售环节，制造环节的智能化是目前大多数企业智能制造发展的短板，多数企业关键工序数控化率偏低，受限于工业传感器和工业软件等技术短板，制造环节数字化、软件化、网络化和推进较为缓慢。
二、发展难点
（一）制造业数字化阶段尚处在起步阶段，机械化和数字化融合核心技术受制于人
推进制造业机械化和数字化融合是发展智能制造先决条件，制造业只有率先实现了机械化和数字化融合，达到数字化研发设计和生产控制之后，才能推进软件化和网络化应用，进而方能实现智能化制造。工业传感器、数字伺服电机等关键技术是实现制造业机械化和数字化融合的关键，然而我国国产工业传感器和伺服电机应用种类偏少、运行可靠性不强、测量精度不高、特殊环境适应性较差，数字化、软件化和网络化程度偏低等多种因素是制约我国智能装备功能和性能提升重要瓶颈，重要领域工业传感器和伺服电机严重依赖国外使得我国智能装备和智能制造的发展严重受制于人，制约了国际竞争力的提升。
（二）国产工业软件全产业链缺失，工业软件化加速制造业核心技术空心化
如果说集成电路是现代工业粮食，那么工业软件则是现代工业的灵魂。工业软件是工业技术工艺的数据化加密、程序化定义和软件化封装，是推进两化融合、发展智能制造的基石，是制造业模式变革和创新前提，代表着制造业先进生产力的发展方向。大力发展工业软件是我国走向制造强国的必要前提，工业软件强，则国家制造业竞争力才能强。然而重点工业领域关键核心技术被国外企业掌握，关键核心工业辅助设计、工业流程控制、模拟测试等软件几乎都是清一色的国外企业软件。制造业对国外工业软件形成长期依赖，关键工艺流程和工业技术数据缺乏长期研发积累，制造业呈现技术空心化。我国飞机、船舶、冶金、化工、生物医药、电子信息制造等重点制造领域长期以来习惯于用国外工业软件，但却不知道设计背后原理，而且缺乏基础工艺研发数据长期积累，导致基础技术原理数据积累差距越来越大。只要我国产业始终依赖国外工业软件工具，我国制造业水平永远不可能超越国外水平。
（三）工业大数据采集和挖掘服务不健全，大数据对智能制造促进作用有限
制造的智能化关键在数据的自由流动和有效挖掘使用，发展智能制造不仅靠几台联网的智能装备和几套应用控制软件，更是要通过对大数据的有效采集和深度挖掘使用来不断优化制造组织流程和服务模式、促进制造商业模式创新。然而，目前我国工业大数据采集和挖掘服务不健全，影响和制约着智能制造水平的提升。由于装备普遍智能程度不高、系统应用相对封闭、机器产生数据海量等多种原因，工业大数据实时采集和存储受到多种技术原因制约。另外，与服务业大数据都是消费数据、且方便建模和利用挖掘不同，工业大数据大多都是机器产生的物理运行数据，挖掘工业大数据需要更深层次物理机器运行建模,需要更加专业化的大数据挖掘专业信息服务提供商。
（四）智能制造标准体系不健全，国产产品网络互联和信息共享难以有效实现
发展智能制造，必须要实现企业、车间、机器、产品、用户之间全流程、全方位、实时互联互通和信息共享，达到研发设计、生产制造、经营管理、售后服务的高度网络协同，对网络、设备和应用的标准化提出了新的要求。目前，我国智能制造工业网络异构性大量存在，智能装备接口五花八门，工业操作系统平台多种多样，尽管工信部和国标委联合发布了《国家智能制造标准体系建设指南》，但由于起步晚，统一智能制造标准体系尚未制定，严重制约着产品、装备、服务的综合集成、互联互通和信息共享。另外，西门子、通用电气等国外公司利用智能装备的市场垄断地位，大力推广企业智能指标标准，智能制造标准体系事实上都被上述国外企业主导着，国外企业在标准上互掐，导致国内市场同时采用国外企业产品时，不同厂商产品程序兼容和互联互通存在很大问题。另外，由于我国在重点制造业领域国产智能产品体系化程度不高，大部分情况都处于主动需求与对方产品互联，因此只能被动遵守对方产品标准。
（五）国产智能装备产品不成体系，智能制造国内产业生态圈尚未形成
我国制造业数控装备目前发展还处在初期，智能装备发展更是起步阶段，国产智能装备产品不成体系，重点领域智能联网装备几乎都依赖进口。国外企业在智能制造标准方面相互掐架，导致我国购买国外不同企业工业智能装备集成联网相当困难。作为装备制造业大国，发展国产智能装备必须要有完善的产业生态圈做支撑，方能把控主导权，然而目前我国从工业自动化、工业传感器、工业操作系统、工业软件、工业互联网等关键领域都存在一定的技术短板，甚至技术空白，产业根基不牢固，导致我国发展智能装备都国外企业依赖程度态度，把控能力大大削弱，智能装备国际竞争力大大削弱。
（六）智能制造对制造业商业模式变革作用尚未有效发挥
企业研发设计、生产控制、组装测试、售后运维、远程服务等智能制造各环节信息化建设都离不开工业软件的支撑,工业软件定义了研发设计基础理论体系、生产控制流程、产品组装顺序、产品测试机理、运维模式等等，甚至定义了制造业的商业模式，协同研发、个性化定制、网络制造、在线运维、分时租赁等新商业模式都离不开工业软件支撑。由于国内工业软件应用还普遍处在研发设计、工业控制等若干单项应用环节，贯穿整个制造业研发设计、流程控制等全环节的综合集成应用还较少，工业软件综合集成效应尚未显现，对制造业商业模式变革作用尚未有效发挥。

三、应对策略
（一）加快工业传感器、数字伺服电机等关键技术攻关研究和产业化，补齐工业数字化转型短板
加快速度、视觉、重力、压力、温湿度、光电等各类工业传感器等设计研发，提升产品感应精准度，提高产品可靠性和安全性，推进产品软件化定义和网络化连接。加强直流伺服系统、三相永磁交流伺服系统等数字化伺服电机关键技术研发攻关，增强数字化和软件化控制能力，提高零漂、抗干扰、可靠性、精度和柔性等各方面特性。
（二）大力发展和推广应用国产工业软件，推进制造技术和工艺软件化封装和定义
成立工业软件产业投资基金，加大工业软件产业发展扶持力度。开展工业软件服务企业认定等相关工作，实施更加优惠的工业软件产业财税、投融资、知识产权扶持政策。以制造行业龙头企业为核心组建行业工业软件联盟，打造工业软件产业生态圈。加快制定工业软件行业标准，推进制造业工业软件综合集成应用。加大国家各类专项资金对工业软件基础研发、产业化、推广应用的扶持力度。
（三）大力推进工业大数据采集和挖掘服务，以大数据推进智能制造水平提升
推进生产装备数字化、网络化和智能化转型升级，夯实工业大数据采集和利用基础。大力发展专业化的工业大数据信息服务提供商，培育开放式的工业大数据采集和挖掘服务平台，推进工业大数据流通交易，打造工业大数据采集、流通和开发利用生态圈。创新工业大数据开发利用模式，培育在线监测、远程运维、产业监测和流程优化等服务。
（四）建立健全智能制造相关标准体系，夯实智能制造产业生态基础
加快智能制造相关标准体系建设，鼓励通信设备、装备制造、软件开发、工业自动化、系统集成等领域企业和科研院所联合参与标准制定，推进智能制造体系架构、通信协议、操作系统平台、应用接口、技术实现等方面标准制定，以行业标准模式加快推进标准在联盟企业的应用，提高标准的开放性和兼容性。
（五）打造我国智能制造产业生态圈，提升智能制造国际竞争力
创新产业推进机制，以联盟模式助推智能制造产业生态圈式发展，鼓励装备制造企业、通信设备制造商、电子信息制造商，软件开放企业、工业自动化公司、系统集成企业、科研院所等联合参与，组织建立跨行业涵盖技术研发、产品制造、应用推广和系统集成等功能在内智能制造产业联盟，注重产业链上下游协同发展，加快推进标准制定、技术研发、产品生产、应用推广全链条发展。
（六）培育智能制造新模式新业态，促进制造业模式变革创新
大力推广智能制造模式，鼓励制造企业利用互联网推进研发设计、供应链管理、生产制造、营销模式等关键环节优化创新，培育大规模个性化定制、众包众设、网络制造、协同制造、按需制造、线上线下融合等新模式新业态，形成基于互联网的研发、制造和产业组织方式。鼓励增材制造、数控技术、传感器技术、工业机器人、工业云平台，工业大数据、工业互联网等先进技术在工业领域集成应用，提升深度感知和智能决策水平。加快推进高端芯片、新型传感器、智能仪表控制、工业软件、工业控制系统等智能装置在机械装备和消费品中的集成应用，提升装备产品智能化水平。

大力发展智能制造是推动我国走向制造强国的重要途径，智能制造是一项系统工程，需要从技术、标准、产业、应用等多方面统筹推进和全面部署，加强关键技术攻关研发，夯实产业基础支撑，推进应用服务创新，构建产业发展生态。
(联系邮箱：mellowmelon@163.com)

7. 中国制造业的发展现状

近几年，国家在振兴装备制造业，发展高端制造业，发展战略性新兴产业等方面密集出台了诸多政策和配套措施，《中国制造2025》明确规划了中国制造业未来10的工业之路是一条智能化、自动化之路;在国民经济“十三五”发展规划中也清晰规划了重点发展的领域，智能制造装备产业作为高端制造业的一个重点领域，其发展得到了国家和地方层面的大力支持。
由于国家政策的大力支持，我国投融资对于智能制造方面也非常关注，近年来我国智能制造投融资市场一片火热。
近年来，随着我国科技的飞速发展，我国已逐步由“中国制造”向“中国智造”迈进。5G时代的到来更加推进了我国科技企业的迅速崛起，同时也加快推动了我国“中国智造”的发展进程。在2020年新冠疫情期间，面对居民出行受阻、企业复工困难、医疗人员缺乏的情况，许多智能制造企业依靠着自身多年的技术积累以及制造优势，研发出送餐机器人、智能医用服务机器人、自动测温机器人等，使得人们疫情下的生活能够正常运转。
目前我国已经具备发展智能制造的条件与技术，包括已经取得了一大批相关技术的研究成果，例如机器人技术、智能信息处理技术、感知技术等等，同时以新型传感器、智能控制系统、工业机器人、自动化成套生产线为主的我国智能制造装备产业体系也初步形成。
国家高度关注 出台多项政策支持工业智能化
由于工业制造业在国民经济中有着重要地位，因此我国对于工业制造也非常重视。截至2019年底，我国基本跨越“工业2.0”(电气化)，开始进入工业互联化阶段，我国开始建设工厂物联网、服务网、数据网、工厂间互联网，工业装备逐渐实现集成。同时我国近年来也发布多项政策推动我国工业智能化的发展，特别是我国颁布的《中国制造2025》，为我国“工业4.0”的发展奠定了基础。



政策带来行业利好 投融资市场高度关注
随着我国对工业智能制造的日趋关注，带动着投资行业也开始关注这一热门。自2015年起关于智能制造的规划及政策让资本市场越来越关注智能制造发展的潜力，智能制造领域，近年来由于受国家政策的推动，投融资市场一片火热。
2015年相关投资开始增多，并且开始大幅增加，融资事件达到491件;2016年智能制造领域融资事件数量最多，为677件，总体融资金额较上年明显增长，达到180亿美元;2018年融资金额为2015-2019年最多，金额为213亿美元。
2020年我国智能制造行业投融资金额为252.61亿美元，总体融资额较2019年有大幅上涨，其中上市及以后的融资额占据其67%，相较2019年占比增长了近50%。未上市公司总体融资较2019年有略微增长，除Pre-IPO外，主要增长为其他轮融资(以战略投资为主)。事件数方面，2020年虽然融资金额相对于2019年有大幅上涨，但是事件次数上却有所降低，为317件，相比于2019年下降了约30%，这说明单个投资项目事件投资金额大幅增加，投资企业更愿意集中资金力量投资于优秀企业。


融资轮次方面，由于我国在智能制造方面还属于初级阶段，各种技术还不成熟，因此我国在智能制造领域的企业大多都还处于初创阶段，由此在融资方面也为A轮之前较多。2019年，我国智能制造A轮前融资事件大约占据了当年总融资次数的50%多，其中A轮融资事件发生49次，占比25.65%;融资金额74.74亿，占行业总融资比例为8.92%，A轮前后融资额(A轮、Pre-A轮、A+轮)占总融资额的14.83%。

劳动力成本提高 工业机器人行业受人关注
智能制造中最具代表的成果是工业机器人的出现。这主要是由于进入21世纪以来，我国劳动力成本的不断提高，因此工业必须进行升级与转型。经过多年发展，我国工业机器人已经初具规模，目前我国已生产出部分机器人关键元器件，开发出弧焊、点焊、码垛、装配、搬运、注塑、冲压、喷漆等工业机器人。一批国产工业机器人已服务于国内诸多企业的生产线上、一批机器人技术的研究人才也涌现出来、某些关键技术已达到或接近世界水平。
目前，智能机器人领域也备受投融资市场关注，2019年，在智能机器人领域，据IT桔子统计我国智能机器人领域发生投融资事件121次，投资总金额达216.48亿元人民币。

—— 更多数据及分析请参考前瞻产业研究院《智能制造行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。

8. 智能制造发展前景怎么样

果说消费互联网改变的是人们的消费方式，那么智能制造将彻底改变人们的生产方式，其所带来的影响要比消费互联网大上十倍，甚至是百倍，一个仅仅是在价值的流通环节实现了信息的连接，而另一个则要在价值创造阶段实现信息的沟通交互。这里不仅仅涉及到人与人之间的信息沟通，还涉及到人与设备、人与产品、设备与设备的信息沟通，及所谓的万物互联。
要想做到全面的万物互联，产品从设计到制造交付乃至售后服务的价值链和业务模式都将被重新定义。首先需要研究客户的个性化需求，在产品进行初期设计的时候进行规划，用模块化设计来匹配个性化特征以及个性化选择。从某种程度上来说，完全意义上的个性化定制是无法实现或成本非常高的，除非是3D打印，但也受制于材质。

接下来，就是个性化生产的过程，这里仍然需要生产流程的设计，生产流程被整个连接起来实现连续均衡生产，而不是每个工序断断续续的生产，这也是精益化生产的要求。
最后，就是产品生产出来之后交付到客户手中，客户使用过程中的产品数据通过网络发回给制造商，制造业通过这些产品使用大数据，分析客户的使用习惯，优化产品设计，也可远程调整这些产品参数，提高使用性能，降低产品的使用和维护成本。
所以说，智能制造并不是简单的信息、云计算、检测、传感等先进技术的应用，整个实施的过程需要先行规划设计，实现产品全生命周期的连续。如果没有先期的规划设计，这些信息系统、自动化等都会各自为政，根本无法融为一体发挥该有的功效。在实际的调研中，我们会经常发现许多企业上了各种各样的IT系统，结果都变成了信息孤岛，数据无法实现有效利用，决策也就失去了科学性。
思想价值决定企业命运的时代已经到来。
在日益全球化和移动互联、人工智能技术日趋普及的趋势下，优势企业之间的最高阶段的竞争，不能局限于硬技术的竞争，而是体现在企业软实力的竞争，亦即思想的竞争。面对今天的市场格局及为未来趋势，你的企业应该有什么样的价值判断，应该有什么样的思想基础，应该发出什么样的声音，这才是关键。
巴黎高科路桥大学秉承法国精英式高等教育体系，针对工业发展需求，将技术、人文与管理相结合，教学内容具有更新快，目的性强的特点，在学术科研上以项目为主线，拥有强大的企业合作背景和资源。学校注重全球发展和国际合作，在四大洲共有67个合作伙伴院校。
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