（報告出品方/作者：商湯智能產(chǎn)業(yè)研究院）

智能制造 2021

（一）智能制造的定義和內(nèi)涵

智能制造源于人工智能的研究和應(yīng)用，其概念最早由美國賴特·伯恩在著作《Smart Manufacturing》中提出，將“智能制造”定義為“通過集成知識工程、制造軟件系統(tǒng)、機 器人視覺和機器人控制來對制造技工們與專家知識進行建模，以使智能機器能夠在沒有人工 干預(yù)的情況下進行小批量生產(chǎn)”。20 世紀(jì) 90 年代，隨著主要發(fā)達國家投入重視和研究，“智 能制造”概念得到進一步發(fā)展，由原先的單體智能化轉(zhuǎn)向智能機器與智能生產(chǎn)活動的有機融 合。

21 世紀(jì)以來，隨著人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)等新一代信息技術(shù)的快速發(fā)展及應(yīng) 用，“智能制造”概念進一步深化。 根據(jù)我國工信部 2016 年出臺的《智能制造發(fā)展規(guī)劃 （2016-2020 年）》中定義，“智能制造是基于新一代信息技術(shù)與先進制造技術(shù)深度融合， 貫穿于設(shè)計、生產(chǎn)、管理、服務(wù)等制造活動各個環(huán)節(jié)，具有自感知、自決策、自執(zhí)行、自適 應(yīng)、自學(xué)習(xí)等特征，旨在提高制造業(yè)質(zhì)量、效益和核心競爭力的先進生產(chǎn)方式?！?014 年， 美國能源部將“智能制造”定義為，“智能制造是先進傳感、儀器、監(jiān)測、控制和過程優(yōu)化 的技術(shù)和實踐的組合，它們將信息和通信技術(shù)與制造環(huán)境融合在一起，實現(xiàn)工廠和企業(yè)中能 量、生產(chǎn)率、成本的實時管理?！?/p>

無論從哪個視角出發(fā)，今天各國對“智能制造”的理解都不再局限于生產(chǎn)過程或單體智能， 而是擴展到產(chǎn)業(yè)價值鏈的各個環(huán)節(jié)、包含企業(yè)活動的方方面面，也不再單方面強調(diào)數(shù)智技術(shù) 本身的應(yīng)用價值，而是更加重視數(shù)智技術(shù)與先進制造等跨領(lǐng)域技術(shù)的深度融合和實踐創(chuàng)新。

由全新定義出發(fā)，智能制造在實踐中的運用和滲透將幫助企業(yè)實現(xiàn)在產(chǎn)品、生產(chǎn)、管理和服務(wù)四大方面的智能化升級。

產(chǎn)品智能化：即是將傳感器、處理器、存儲器、通信模塊、傳輸系統(tǒng)嵌入產(chǎn)品，使得產(chǎn)品具 備動態(tài)存儲、感知和通信能力，成為物聯(lián)網(wǎng)連接的終端，從而實現(xiàn)產(chǎn)品“可追溯、可識別、 可定位”功能。根據(jù) Transforma Insights 研究顯示，到 2030 年這些物聯(lián)網(wǎng)終端數(shù)量將增 長到 241 億個，復(fù)合年增長率為 11％。

制造智能化：包括制造載體智能化和制造過程智能化兩個層面：制造載體智能化，包括單機 智能化，以及單機設(shè)備的互聯(lián)而形成的智能制造單元、智能產(chǎn)線、智能車間、智能工廠等； 制造過程智能化，則是通過數(shù)智技術(shù)和先進制造技術(shù)的融合應(yīng)用，使得制造過程中所涉及的 各個流程、生產(chǎn)要素以及上下游企業(yè)，以用戶價值為中心，實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同和柔性化生產(chǎn)。

管理智能化：隨著技術(shù)融合不斷深入，制造企業(yè)獲取數(shù)據(jù)的實時性、完整性、準(zhǔn)確性不斷提 高，結(jié)合智能化分析技術(shù)可以幫助企業(yè)提升資源管理、能源管理、供應(yīng)鏈管理、訂單管理、 設(shè)備管理等方面的決策效率，變被動管理為主動管理和預(yù)防性管理，使得管理更準(zhǔn)確、更高 效、更智能。

服務(wù)智能化：在產(chǎn)品智能化的基礎(chǔ)上，企業(yè)與終端用戶交互更為直接，為用戶提供更好的服務(wù)體驗將成為智能制造的重要組成和價值增量，越來越多的制造企業(yè)將從生產(chǎn)型制造向服務(wù) 型制造轉(zhuǎn)型，制造與服務(wù)的邊界逐漸消弭。

（二）智能制造發(fā)展驅(qū)動因素

制造業(yè)升級是所有制造業(yè)大國面臨的共同課題，主要目標(biāo)都是在于通過數(shù)智技術(shù)創(chuàng)新和應(yīng)用 來提升國家制造業(yè)競爭實力，克服逐漸上漲的人力成本，將制造業(yè)留在本國的同時，保持自 身制造業(yè)優(yōu)勢，但由于各國制造業(yè)基礎(chǔ)和優(yōu)勢不同，在發(fā)展智能制造的核心訴求和戰(zhàn)略重心 上各有差異。

美國自二戰(zhàn)后面臨制造業(yè)空心化問題比較嚴(yán)重，通過發(fā)展智能制造引領(lǐng)制造業(yè)復(fù)興是美國的 主要訴求，而美國制造業(yè)信息化全球領(lǐng)先，尤其在工業(yè)軟件和互聯(lián)網(wǎng)方面獨占鰲頭，因此其 戰(zhàn)略重點主要關(guān)注生產(chǎn)設(shè)計、服務(wù)等價值鏈環(huán)節(jié)，強調(diào)智能設(shè)備與軟件的集成和大數(shù)據(jù)分析。 德國工業(yè)自動化領(lǐng)域全球領(lǐng)先，精密制造能力強，高端裝備可靠性水平高，國家戰(zhàn)略著眼通 過 CPS（Cyber-Physical Systems，信息物理系統(tǒng)）推進智能制造，希望通過數(shù)字化創(chuàng)新與 工業(yè)制造的融合發(fā)展來鞏固、捍衛(wèi)國家工業(yè)技術(shù)主權(quán)。 日本制造業(yè)注重提高產(chǎn)品質(zhì)量和技術(shù)創(chuàng)新，牢牢占據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈高端位置。由于日本社會面臨老 齡化和少子化問題比較嚴(yán)重，發(fā)展智能制造主要以解決問題為導(dǎo)向，戰(zhàn)略側(cè)重引導(dǎo)產(chǎn)業(yè)智能 化成果融入到社會生活的方方面面，以此來支撐日本社會的結(jié)構(gòu)化轉(zhuǎn)型，打造“超智慧社會”。 中國近年來從頂層規(guī)劃到行動計劃不斷發(fā)布各種利好政策來推動智能制造發(fā)展，背后的驅(qū)動 力主要源自供給側(cè)問題和需求側(cè)變化兩大因素。

從供給側(cè)看，中國制造雖體量大，但在長期競爭中卻面臨“大而不強”的現(xiàn)實局面，具體體現(xiàn)在以下四個方面：

一是中國制造綜合成本的相對優(yōu)勢正逐漸變小。除用工成本外，能源使用成本、土地成本、 融資成本都在不斷上漲。波士頓咨詢曾比較 25 家出口經(jīng)濟體的制造業(yè)成本指數(shù)顯示，中國 制造業(yè)綜合成本已與美國基本相當(dāng)。

二是我國產(chǎn)能過剩問題較為嚴(yán)重。根據(jù)專家測算，我國產(chǎn)能利用效率低于 79%~83%的正常 值范圍，反映出我國供需兩側(cè)適配度有待提升，整體生產(chǎn)效率較低的現(xiàn)狀。

三是我國制造業(yè)主要處于低利潤率的加工制造環(huán)節(jié)，技術(shù)含量和附加值不高，亟待向產(chǎn)業(yè)鏈 高端升級；同時，由于產(chǎn)業(yè)鏈上游的基礎(chǔ)材料、關(guān)鍵元器件、先進基礎(chǔ)工藝和產(chǎn)業(yè)技術(shù)基礎(chǔ) 較為缺失，產(chǎn)業(yè)缺乏自上而下自主化體系，在國際局勢錯綜復(fù)雜、不確定因素增加的大環(huán)境 下，產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈穩(wěn)定正面臨挑戰(zhàn)。

四是我國制造業(yè)發(fā)展對能源資源依賴度較高，過往粗放型生產(chǎn)對環(huán)境的破壞性較大。據(jù)世界 銀行 2017 年數(shù)據(jù)統(tǒng)計，我國單位 GDP 能耗約為世界平均水平的 1.53 倍，其中工業(yè)制造占 全國碳排放總量的 70%以上，面臨主動控制碳排放和 2030 碳達峰的新形勢，制造業(yè)未來 發(fā)展將受能源環(huán)境要素的約束越來越緊。

從需求側(cè)看，消費市場呈現(xiàn)不可逆的兩大趨勢：一是用戶越來越重視消費體驗和產(chǎn)品服務(wù)、 強調(diào)個性化需求，驅(qū)動制造企業(yè)生產(chǎn)方式向定制化方向轉(zhuǎn)變；二是用戶求新求快的需求變化 要求制造企業(yè)縮短產(chǎn)品創(chuàng)新和制造周期，敏捷響應(yīng)市場瞬息變化趨勢。 整體上看，在供給側(cè)上所積累的各種問題，以及需求側(cè)的變化趨勢，都是驅(qū)動我國大力發(fā)展 智能制造的主要動力，這和其他國家智能制造戰(zhàn)略的核心訴求形成本質(zhì)區(qū)別。

（三）智能制造核心價值

從驅(qū)動因素出發(fā)，總結(jié)中國發(fā)展智能制造的五大核心價值：

一是降低制造企業(yè)的綜合成本。例如，通過機器代人或人機協(xié)同方式提高勞動生產(chǎn)效率，減 少人工成本；利用視覺算法等手段提升檢測一致性和穩(wěn)定性，降低產(chǎn)品不良品率，減少因質(zhì) 量問題造成的經(jīng)濟損失；物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈等技術(shù)應(yīng)用加速產(chǎn)融結(jié)合，精準(zhǔn)刻畫企業(yè) 經(jīng)營行為、評估企業(yè)資產(chǎn)狀況，為供應(yīng)鏈企業(yè)提供更低價格的信貸資金；依據(jù)市場數(shù)據(jù)反饋 合理安排要素投入，減少物料浪費，或施行智能庫存管理來降低倉儲成本等。

二是提質(zhì)增效。例如，數(shù)據(jù)驅(qū)動代替經(jīng)驗判斷，全面優(yōu)化生產(chǎn)流程，改善制造工藝，提高生 產(chǎn)效率；科學(xué)高效排產(chǎn)，提高設(shè)備利用率；集成數(shù)智技術(shù)提高生產(chǎn)執(zhí)行精度，確保產(chǎn)品質(zhì)量。

三是減少能源資源消耗。例如，通過物聯(lián)網(wǎng)連接設(shè)備可以實時在線監(jiān)測和控制能源和資源使 用情況，提高能源資源利用效率；利用智能化節(jié)能減排設(shè)備或解決方案替換落后產(chǎn)能和生產(chǎn) 工藝，實現(xiàn)綠色生產(chǎn)。

四是提升用戶體驗。例如，數(shù)智技術(shù)應(yīng)用打通產(chǎn)業(yè)鏈上下游，實現(xiàn)需求端與設(shè)計端、制造端 的直接對接，對復(fù)雜的市場動態(tài)進行數(shù)據(jù)分析和預(yù)測，準(zhǔn)確把握市場機會，快速進行產(chǎn)品創(chuàng) 新，實現(xiàn)敏捷制造和精益生產(chǎn)，響應(yīng)市場變化和用戶個性化需求；通過在價值鏈各個環(huán)節(jié)增 加與用戶交互節(jié)點，鼓勵用戶全程參與產(chǎn)品生產(chǎn)過程，為用戶的最佳體驗不斷迭代產(chǎn)品，提 升產(chǎn)品附加價值；基于產(chǎn)品智能化，通過與環(huán)境、用戶交互，產(chǎn)品可自動回傳運行和環(huán)境數(shù) 據(jù)，通過數(shù)據(jù)監(jiān)控和分析，為用戶提供遠程的預(yù)防性運維服務(wù)。

五是重塑生產(chǎn)方式。數(shù)智技術(shù)和先進制造技術(shù)的融合應(yīng)用將會帶來生產(chǎn)模式的創(chuàng)新和變革， 推動傳統(tǒng)制造企業(yè)從大規(guī)模生產(chǎn)向定制化生產(chǎn)轉(zhuǎn)變，企業(yè)從單純的制造商向服務(wù)端衍生，而 價值創(chuàng)造過程也將從傳統(tǒng)單向鏈?zhǔn)竭^程轉(zhuǎn)向網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同共創(chuàng)模式。

第二章 數(shù)智技術(shù)引領(lǐng)制造“智”升級

（一）走進“數(shù)智技術(shù)”

信息技術(shù)是包括信息從采集、傳輸、存儲、分析、反饋這五大環(huán)節(jié)所有技術(shù)要素的總稱，五 個環(huán)節(jié)組成信息產(chǎn)業(yè)的閉環(huán)，每個環(huán)節(jié)的技術(shù)進步都會推動整個行業(yè)應(yīng)用生態(tài)螺旋式先上發(fā) 展。

數(shù)智技術(shù)即是推動智能時代信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展的技術(shù)集合，包括更低成本的信息采集設(shè)備，高帶 寬低延時的 5G 傳輸技術(shù)、萬物互聯(lián)的 IoT 技術(shù)、大容量存儲和高性能計算的云服務(wù)，以及 對海量信息高效分析的人工智能技術(shù)等，它們與制造技術(shù)融合應(yīng)用推動制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進 程，引領(lǐng)制造業(yè)完成“智”升級的戰(zhàn)略目標(biāo)。 換句話說，整合數(shù)智技術(shù)完成信息從采集、傳輸、存儲、分析到反饋的閉環(huán)流程是實現(xiàn)智能 制造的前置條件之一。 走完智能制造信息閉環(huán)主要經(jīng)歷三大階段——數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化和智能化：一是利用信息采集 技術(shù)，包括 MEMS 傳感器、智能攝像頭、智能終端等感知設(shè)備實現(xiàn)物理世界數(shù)字化過程；二是結(jié)合 5G、物聯(lián)網(wǎng)等通信傳輸技術(shù)完成不同節(jié)點間低成本的高效連接和交互，加速數(shù)據(jù) 的流通和共享；三是基于云邊計算和人工智能技術(shù)，進行低成本存儲、處理海量數(shù)據(jù)資源， 并通過智能化分析形成一系列決策指令，以指導(dǎo)價值鏈各環(huán)節(jié)的企業(yè)活動。其中，每一階段 的完成程度決定下一階段技術(shù)的應(yīng)用價值，換句話說，數(shù)字化和網(wǎng)絡(luò)化是企業(yè)實現(xiàn)智能化的 必要前提。

另一前置條件是數(shù)智技術(shù)與制造技術(shù)的雙向融合。“制造的本質(zhì)是發(fā)現(xiàn)問題、了解問題，在此過程中獲取信息，并將其抽象化為知識，再利用 知識去認(rèn)識、解決和避免問題的過程。了解和解決問題的方式?jīng)Q定了所獲取知識的形式，而 將知識抽象加以運用的過程則決定了知識傳承的形式。1”由上可知，智能制造是在數(shù)據(jù)驅(qū) 動下完成“獲取信息、抽象知識、形成認(rèn)知到解決問題”的過程 。可見，數(shù)據(jù)是獲取知識 的基本要素，洞察關(guān)鍵數(shù)據(jù)的內(nèi)在關(guān)系是形成決策的前提，這就要求企業(yè)在數(shù)智技術(shù)應(yīng)用中 要融合對制造技術(shù)的認(rèn)知，深刻了解生產(chǎn)工藝特點、掌握制造流程變化，才能進行高質(zhì)、高 效的數(shù)據(jù)采集和積累，在此基礎(chǔ)上才能真正走完上述信息閉環(huán)。

（二）數(shù)智技術(shù)：價值與挑戰(zhàn)

由數(shù)據(jù)驅(qū)動代替經(jīng)驗驅(qū)動已成為產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的共識。如果將數(shù)據(jù)視為智能時代的“新石 油”，那么數(shù)智技術(shù)即是鉆取和提煉“石油”價值的“煉油工廠”，使用數(shù)智技術(shù)廣泛獲取數(shù) 據(jù)，進行深度學(xué)習(xí)，將海量原始數(shù)據(jù)加工為知識，并轉(zhuǎn)化為決策或行動來指導(dǎo)企業(yè)運行。

數(shù)智技術(shù)是推動產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型不可或缺的關(guān)鍵技術(shù)，其應(yīng)用價值主要體現(xiàn)在三個方面：

決策更及時：實時獲取場景/業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的自動反饋，結(jié)合智能化分析進行動態(tài)預(yù)測，代替人工經(jīng)驗判斷，提升決策的準(zhǔn)確性和及時性，例如基于設(shè)備狀態(tài)實時分析的故障預(yù)測和健康管 理，或基于在線用戶數(shù)據(jù)的需求預(yù)測，加速產(chǎn)品創(chuàng)新和迭代周期等。

運營更精細：隨著產(chǎn)業(yè)數(shù)字化進程加速，所獲取的數(shù)據(jù)顆粒度越來越細、數(shù)據(jù)維度也更加豐 富，由數(shù)據(jù)驅(qū)動的企業(yè)運營、管理會更加精細，例如基于用戶畫像的精準(zhǔn)營銷，或?qū)δ茉词?用的實時監(jiān)測和控制等。

應(yīng)用更智能：智能化設(shè)備/應(yīng)用輔助或取代人工崗位，并在應(yīng)用過程中進行算法的自我迭代 和優(yōu)化，不斷提高決策水平，例如基于機器視覺的產(chǎn)品缺陷監(jiān)測等。

盡管數(shù)智技術(shù)對產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的意義匪淺，但在實際落地過程中仍然存在一定挑戰(zhàn)：

數(shù)字化程度低，信息閉環(huán)難閉合：數(shù)據(jù)資產(chǎn)的積累是產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要前提，如何持續(xù) 獲取數(shù)據(jù)，并將分布在不同系統(tǒng)、組織內(nèi)的數(shù)據(jù)打通融合是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的首要命題。目 前，多數(shù)企業(yè)（尤其是中小企業(yè)）受限于資金和人才匱乏，對數(shù)智技術(shù)投入不足，導(dǎo)致企業(yè) 數(shù)字化水平低，缺乏完善的信息網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施；此外，由于缺少統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)、接口和編碼體系， 使得企業(yè)內(nèi)外“數(shù)據(jù)孤島”叢立，無法實現(xiàn)互通、共享，導(dǎo)致企業(yè)使用數(shù)據(jù)規(guī)模、種類有限， 信息閉環(huán)難閉合，海量數(shù)據(jù)的資產(chǎn)價值無法得到充分發(fā)揮。

跨界融合難度大，復(fù)合型人才缺乏：數(shù)字化轉(zhuǎn)型實際上是利用數(shù)智技術(shù)對企業(yè)流程再造的過 程，需要既具備良好的數(shù)智技術(shù)素養(yǎng)，又能夠了解產(chǎn)業(yè)技術(shù)和發(fā)展規(guī)律的復(fù)合型人才。據(jù)清 華大學(xué)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展和治理研究中心 2020 年對全球 ICT 人才調(diào)研統(tǒng)計，當(dāng)前我國數(shù)智技術(shù)人 才主要集中于科技行業(yè)，缺乏產(chǎn)業(yè)經(jīng)驗和實踐背景，而產(chǎn)業(yè) IT 人員總體對數(shù)智技術(shù)的認(rèn)知 不深，難以支撐產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型需要。根據(jù)人力資源與社會保障部數(shù)據(jù)分析，2025 年智能 制造領(lǐng)域人才需求為 900 萬人，人才缺口預(yù)計達到 450 萬人。

不同產(chǎn)業(yè)差異大，規(guī)模效應(yīng)難一朝形成：由于不同產(chǎn)業(yè)或產(chǎn)業(yè)中不同領(lǐng)域、不同企業(yè)之間存 在技術(shù)、流程等差異巨大，數(shù)智技術(shù)在產(chǎn)業(yè)中的深入滲透須結(jié)合具體場景進行定制化開發(fā)， 尚不存在一套放之四海而皆準(zhǔn)的解決方案，這使得數(shù)智技術(shù)在產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中的應(yīng)用很難像在 消費互聯(lián)網(wǎng)時代一樣，短期建立規(guī)模效應(yīng)、獲取巨大收益，而是需要與產(chǎn)業(yè)合作共進，在垂 直領(lǐng)域中不斷積累解決問題的通用能力。

網(wǎng)絡(luò)安全問題不容忽視：隨著數(shù)智技術(shù)的應(yīng)用推廣，網(wǎng)絡(luò)安全問題將成為數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中 面臨的重要挑戰(zhàn)。一方面，傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全系統(tǒng)跟不上數(shù)智技術(shù)應(yīng)用和創(chuàng)新步伐；另一方面， 數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來信息節(jié)點和信息總量爆發(fā)式增長，使得網(wǎng)絡(luò)攻擊的潛在損失“指數(shù)級”放大， 對網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)提出更高要求。

（三）數(shù)智技術(shù)驅(qū)動下的智能制造

3.1 智能制造的核心特征

對于制造業(yè)而言，數(shù)字化轉(zhuǎn)型是利用數(shù)智技術(shù)進行全方位、全周期、全鏈條的改造過程。以 智能制造為主攻方向，通過深化數(shù)智技術(shù)在產(chǎn)品、生產(chǎn)、管理和服務(wù)等諸多環(huán)節(jié)的應(yīng)用，與 制造技術(shù)雙向融合加快企業(yè)以及產(chǎn)業(yè)層面的數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化步伐，不斷釋放數(shù)智技 術(shù)的應(yīng)用價值，是現(xiàn)代制造業(yè)實現(xiàn)高質(zhì)、高效、綠色發(fā)展的重要途徑。

數(shù)智技術(shù)驅(qū)動下的智能制造主要表現(xiàn)為兩大核心特征：一是虛實融合，二是網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同。

特征一：虛實融合，即物理空間在信息空間的完全映射，信息在兩個空間中交互和融合，由 統(tǒng)一“軟件”平臺協(xié)調(diào)和安排資源、能源、時間的最優(yōu)分配，并在反饋中不斷升級。

回溯工業(yè)革命發(fā)展歷程，在機械化生產(chǎn)時期，信息技術(shù)尚未出現(xiàn)，所有生產(chǎn)要素都集中在物 理空間中發(fā)生；到了電氣化生產(chǎn)時期，機器大規(guī)模生產(chǎn)拓展了實體要素發(fā)生的物理空間，從 小作坊變成了大工廠。

伴隨信息技術(shù)發(fā)展以及在制造領(lǐng)域的深入應(yīng)用，相對于物理空間中的實體要素外，信息/數(shù) 據(jù)作為新生產(chǎn)要素，在企業(yè)活動中扮演越來越重要的角色。 在自動化生產(chǎn)時期，傳感器、控制器（PLC）和執(zhí)行器形成緊耦合的控制信息環(huán)，系統(tǒng)性地 部署在各個機械零部件之上，從而形成依附于設(shè)備的“封閉式”信息空間，通過對信息要素 的采集、計算，進而操控物理空間中相連機器部件的自動化運作。 進入智能制造時期，數(shù)智技術(shù)應(yīng)用將不同物理空間的實體要素在同一信息空間進行“全要素” 映射和重建，形成具有感知、分析、決策、執(zhí)行能力的數(shù)字孿生體，從而實現(xiàn)物理空間和信 息空間在更廣范圍、更深層次的交互融合，創(chuàng)造出一個虛實合一的制造系統(tǒng)，并通過統(tǒng)一“軟 件”平臺進行要素資源的動態(tài)配置。

這里需要強調(diào)的是，由于人工智能技術(shù)的應(yīng)用，機器算法將替代人的決策過程，形成對資源、能源、時間等生產(chǎn)要素的動態(tài)配置，并在數(shù)據(jù)反饋中不斷優(yōu)化算法精度，提升決策水平，即 智能制造系統(tǒng)相對傳統(tǒng)制造具備自感知、自學(xué)習(xí)、自決策、自執(zhí)行和自適應(yīng)能力。

特征二：網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同，即通過建立統(tǒng)一“對話”標(biāo)準(zhǔn)，打通分散于不同層級、環(huán)節(jié)、組織的 “數(shù)據(jù)孤島”，讓數(shù)據(jù)在不同系統(tǒng)間自由流動，從而實現(xiàn)企業(yè)制造各層級（縱向），及產(chǎn)業(yè)鏈 上各環(huán)節(jié)（橫向）的互聯(lián)互通和協(xié)同化生產(chǎn)。

具體來說，一是通過打通企業(yè)層、執(zhí)行層、設(shè)備層的縱向數(shù)據(jù)鏈，實現(xiàn)研發(fā)數(shù)據(jù)、制造數(shù)據(jù) 向生產(chǎn)現(xiàn)場、制造設(shè)備的實時傳遞和處理，企業(yè)內(nèi)部不同系統(tǒng)層級間無縫連接，推動企業(yè)的 精細化運營和柔性化生產(chǎn)；二是橫向打通企業(yè)內(nèi)部以及產(chǎn)業(yè)鏈上下游不同企業(yè)間的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù) 共享，使得包括研發(fā)設(shè)計、物料采購、生產(chǎn)制造、營銷銷售、物流倉儲、產(chǎn)品服務(wù)等環(huán)節(jié)中 每個企業(yè)組織，都可以根據(jù)全產(chǎn)業(yè)鏈的共享信息進行資源調(diào)配、方案優(yōu)化，靈活組織生產(chǎn)去 迎合市場變化，縮短產(chǎn)品制造和創(chuàng)新周期。

通過縱向和橫向數(shù)據(jù)打通，最終實現(xiàn)設(shè)備、車間、工廠、流程、物料、人員乃至產(chǎn)業(yè)鏈價值 鏈各個節(jié)點的全面互聯(lián)，使得價值傳遞過程從傳統(tǒng)制造單向鏈?zhǔn)睫D(zhuǎn)向并發(fā)式協(xié)同，通過實時數(shù)據(jù)感知、傳送、分析和處理，圍繞用戶需求和產(chǎn)品全生命周期，進行資源動態(tài)配置和網(wǎng)絡(luò) 化協(xié)同，從而最大限度地實現(xiàn)個性化定制。

3.2 智能制造的系統(tǒng)架構(gòu)

基于兩大核心特征，我們再去理解企業(yè)智能制造的系統(tǒng)架構(gòu)。

底層的虛實融合，即是通過信息基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)，將包括制造載體和制造過程在內(nèi)的物理空 間所有生產(chǎn)要素、供應(yīng)鏈環(huán)節(jié)、工藝流程、管理活動等進行數(shù)字化，并通過網(wǎng)絡(luò)連接和傳輸 匯聚到統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺之上，再結(jié)合智能化分析技術(shù)深度挖掘數(shù)據(jù)價值，對內(nèi)賦能諸如能源、 資源、供應(yīng)鏈、訂單等企業(yè)內(nèi)部管理平臺，提高企業(yè)管理和運營效率；對外可以通過工業(yè)應(yīng) 用開發(fā)平臺面向第三方開發(fā)者開放，結(jié)合應(yīng)用端需求進行工業(yè)應(yīng)用定制化開發(fā)，也可以將企 業(yè)能力/資源經(jīng)過沉淀后，以工業(yè)服務(wù)微組件庫形式開放給諸如金融機構(gòu)、物流、電商等產(chǎn) 業(yè)鏈上下游企業(yè)使用，通過協(xié)同合作方式提高整體產(chǎn)業(yè)的資源配置效率，響應(yīng)終端用戶需求 變化。

第三章 智能制造重構(gòu)產(chǎn)業(yè)未來

（一）智能制造發(fā)展現(xiàn)狀

在數(shù)智技術(shù)發(fā)展和產(chǎn)業(yè)政策紅利的雙重推動，中國智能制造進入快速發(fā)展階段。

投融資市場穩(wěn)步增長。自 2015 年《中國智能制造 2025》政策發(fā)布后，智能制造相關(guān)投資 開始增多，2020 年我國智能制造行業(yè)投融資金額為 252.61 億美元，總體融資額較 2019 年 有大幅上漲；2020 年雖然融資件數(shù)相對減少，但單筆融資金額有所增加，反映資本開始向 頭部優(yōu)秀企業(yè)集中。根據(jù)政府報告統(tǒng)計，“十三五”以來，通過試點示范應(yīng)用、系統(tǒng)解決方案供應(yīng)商培育、標(biāo)準(zhǔn) 體系建設(shè)等多措并舉，我國制造業(yè)數(shù)字化網(wǎng)絡(luò)化智能化水平顯著提升。

供給能力不斷提升，智能制造裝備國內(nèi)市場滿足率超過 50%，主營業(yè)務(wù)收入超 10 億元的 系統(tǒng)解決方案供應(yīng)商達 43 家。支撐體系逐步完善，構(gòu)建了國際先行的標(biāo)準(zhǔn)體系，發(fā)布國家 標(biāo)準(zhǔn) 285 項，主導(dǎo)制定國際標(biāo)準(zhǔn) 28 項；培育具有一定影響力的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺 70 余個。推廣應(yīng)用成效明顯，試點示范項目生產(chǎn)效率平均提高 45%、產(chǎn)品研制周期平均縮短 35%、 產(chǎn)品不良品率平均降低 35%，涌現(xiàn)出離散型智能制造、流程型智能制造、網(wǎng)絡(luò)協(xié)同制造、 大規(guī)模個性化定制、遠程運維服務(wù)等新模式新業(yè)態(tài)。2據(jù)前瞻研究院統(tǒng)計，2020 年我國智能 制造業(yè)產(chǎn)值規(guī)模達到 2.5 萬億元。

中國智能制造發(fā)展前景向好，但與發(fā)達國家相比我國仍存在較大差距，主要體現(xiàn)在以下幾 個方面：

一是關(guān)鍵技術(shù)、核心零部件/裝備、高端工業(yè)軟件受制于人。我國近 90%的芯片、70%的 工業(yè)機器人、80%的高檔數(shù)控機床和 80%以上的核心工業(yè)軟件依賴進口3，造成國內(nèi)制造 企業(yè)智能化改造成本居高不下，制約我國智能制造的整體進展。以工業(yè)軟件為例，我國飛 機、船舶、冶金、化工、生物醫(yī)藥、電子信息制造等重點領(lǐng)域長期依賴國外工業(yè)軟件，其 中 EDA 基本被美國 Cadence、Mentor 和 Synopsys 壟斷，CAE/CAD 主要被美國 ANSYS、德國 SIMENS、法國 DS Simul 等把控。

二是系統(tǒng)集成能力相對不足。我國智能制造系統(tǒng)解決方案供給能力不足，業(yè)務(wù)形式多是從 國外購買機器人整機，再根據(jù)不同需求，制訂解決方案，缺少像西門子、GE 一樣的具有較 強競爭力的系統(tǒng)集成商。

三是中小制造企業(yè)信息化基礎(chǔ)薄弱，難以融入智能化浪潮。中小企業(yè)構(gòu)成我國工業(yè)制造主 體，由于信息化基礎(chǔ)薄弱、自有資金不足、相關(guān)人才匱乏等多方面因素，數(shù)字化轉(zhuǎn)型面臨 極大的試錯成本和不可控風(fēng)險，行業(yè)內(nèi)大中小企業(yè)間存在較大的“數(shù)字鴻溝”。如果以德國 工業(yè) 4.0 為參照系，當(dāng)前我國制造業(yè)整體還處于工業(yè) 2.0 階段，部分企業(yè)在向 3.0 階段邁 進。

（二）智能制造發(fā)展趨勢

2.1 趨勢一：以數(shù)據(jù)為驅(qū)動的生產(chǎn)柔性化

柔性生產(chǎn)的本質(zhì)是對資源要素進行快速重構(gòu)以響應(yīng)新的制造需求，而智能制造系統(tǒng)將資源 要素及其過程狀態(tài)轉(zhuǎn)化為數(shù)字化信息，并通過算法優(yōu)化的方式對這些資源要素進行高效配 置，從而實現(xiàn)以數(shù)據(jù)為驅(qū)動的柔性化生產(chǎn)。

例如，在產(chǎn)品研發(fā)環(huán)節(jié)，企業(yè)實時獲取終端用戶交互數(shù)據(jù)，通過分析預(yù)測實現(xiàn)“以需定 產(chǎn)”；在產(chǎn)品制造環(huán)節(jié)，通過物聯(lián)網(wǎng)、傳感器收集全生產(chǎn)過程的實時數(shù)據(jù)，并整合來自上下 游和用戶的數(shù)據(jù)信息，傳輸?shù)焦I(yè)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)平臺，人工智能再依托數(shù)據(jù)進行智能分析， 最終制定出最佳生產(chǎn)方案，并將指令傳遞至制造一線實現(xiàn)柔性化生產(chǎn)。

智能制造帶動柔性化生產(chǎn)趨勢在消費品制造領(lǐng)域表現(xiàn)的尤為明顯，因為消費制造領(lǐng)域離用 戶最近，對于汽車、3C 產(chǎn)品、服裝、食品等具備“少批量、多品種、定制化”特征的制造 企業(yè)，進行智能化升級的主要目標(biāo)之一即是實現(xiàn)柔性化生產(chǎn)，從而可以快速、準(zhǔn)確地滿足終端用戶個性化需求，而由消費品制造領(lǐng)域引領(lǐng)的智能化浪潮繼而往上游各環(huán)節(jié)逐級傳 導(dǎo)，進而帶動整個產(chǎn)業(yè)鏈基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的柔性化生產(chǎn)趨勢。

2.2 趨勢二：以平臺為支撐的工業(yè)互聯(lián)化

越來越多的產(chǎn)業(yè)龍頭以及互聯(lián)網(wǎng)巨頭企業(yè)都在加大工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)投入，除了加快自身數(shù)字化 轉(zhuǎn)型外，這些企業(yè)通過平臺建設(shè)將各自關(guān)于智能制造的實踐經(jīng)驗和能力稟賦開放賦能給同 領(lǐng)域的中小企業(yè)，以及產(chǎn)業(yè)鏈上下游相關(guān)主體，形成對整個產(chǎn)業(yè)智能化升級的重要支撐。

根據(jù)工信部統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，目前我國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)已廣泛應(yīng)用于鋼鐵、工程機械、航空航 天、家電、電力、港口、能源等多個行業(yè)，具有一定行業(yè)影響力的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺超過 70 家，例如徐工信息的 Xrea 平臺、海爾的 COSMOPlat 平臺、用友軟件的精智平臺、中國 電信的天翼云工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺、阿里云的 supET 平臺等。

這些平臺匯聚共享了設(shè)計、生產(chǎn)、物流等通用資源，有效整合了產(chǎn)品研發(fā)、生產(chǎn)制造、運 營管理和服務(wù)等數(shù)據(jù)資源，面向垂直領(lǐng)域內(nèi)的中小企業(yè)提供“低成本、快部署、易運維和 強安全”的輕量化應(yīng)用，大幅降低使用門檻和智能化改造成本，加快中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型 進程，從而實現(xiàn)平臺上企業(yè)間的連接協(xié)同和數(shù)據(jù)共享，推動整體產(chǎn)業(yè)智能化升級進程。

2.3 趨勢三：以用戶為中心的智造服務(wù)化

制造業(yè)和服務(wù)業(yè)的融合是智能制造發(fā)展的主要趨勢之一。在智能制造視角下，嵌入數(shù)智技 術(shù)的智能化產(chǎn)品，可以感知周邊環(huán)境變化，并通過與用戶、環(huán)境的不斷交互，向企業(yè)平臺 自動回傳運行數(shù)據(jù)和狀態(tài)信息，結(jié)合智能化分析，企業(yè)可實時掌握產(chǎn)品使用情況和用戶需 求變化，并及時做出反應(yīng)，主動為用戶提供高附加值的服務(wù)體驗，通過“硬件產(chǎn)品+軟件系統(tǒng)+增值服務(wù)”模式來滿足用戶的個性化、多樣化需求，創(chuàng)造全新的價值空間。 產(chǎn)品遠程運維服務(wù)即是典型的制造企業(yè)智能化服務(wù)模式，企業(yè)利用數(shù)智技術(shù)，對正在使用 的智能產(chǎn)品的設(shè)備狀態(tài)、作業(yè)操作、環(huán)境情況等多維數(shù)據(jù)進行實時采集和回傳，基于上述 數(shù)據(jù)的分析結(jié)果為用戶提供產(chǎn)品的日常運行維護、預(yù)測性維護、故障預(yù)警、診斷和修復(fù)、 遠程升級等服務(wù)。

（三）智能制造產(chǎn)業(yè)生態(tài)

推進智能制造是一個長期的、漸進的過程，除面臨人才、網(wǎng)絡(luò)安全、技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)等共性問題外， 我國還面臨智能制造裝備可靠性差，關(guān)鍵技術(shù)受制于人，核心零部件、工業(yè)軟件主要依賴進 口，系統(tǒng)集成能力不足，以及整體制造業(yè)信息基礎(chǔ)設(shè)施薄弱等諸多挑戰(zhàn)，只有主動適應(yīng)智能 制造發(fā)展趨勢，積極發(fā)揮政府引導(dǎo)作用，并以企業(yè)為主體，促進“產(chǎn)學(xué)研用”四方聯(lián)動加快 培育智能制造產(chǎn)業(yè)生態(tài)，才能推動智能制造高質(zhì)量發(fā)展。

3.1 創(chuàng)設(shè)新型創(chuàng)新載體，強化“智”造新動能

通過建設(shè)一批國家和省級制造業(yè)創(chuàng)新中心等載體，開展關(guān)鍵共性技術(shù)研發(fā)，加快構(gòu)建智能制 造創(chuàng)新體系，為智能制造產(chǎn)業(yè)生態(tài)發(fā)展“智”造新動能。 制造業(yè)創(chuàng)新中心是“由企業(yè)、科研院所、高校等各類創(chuàng)新主體自愿組合、自主結(jié)合，以企業(yè) 為主體，以獨立法人形式建立的新型創(chuàng)新載體”。其目的是“完成技術(shù)開發(fā)到轉(zhuǎn)移擴散和首 次商業(yè)化應(yīng)用的創(chuàng)新鏈條各環(huán)節(jié)的活動，打造跨界協(xié)同的創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)?！?2016 年以來，工信息部先后出臺《制造業(yè)創(chuàng)新中心建設(shè)工程實施指南(2016-2020 年)》、 《關(guān)于完善制造業(yè)創(chuàng)新體系，推進制造業(yè)創(chuàng)新中心建設(shè)的指導(dǎo)意見》、《省級制造業(yè)創(chuàng)新中心 升級為國家制造業(yè)創(chuàng)新中心條件》、《國家制造業(yè)創(chuàng)新中心考核評估管理辦法(暫行)》、《國家 制造業(yè)創(chuàng)新中心建設(shè)領(lǐng)域總體布局(2018 年新增)》等指導(dǎo)性文件，逐步形成了制造業(yè)創(chuàng)新 中心頂層設(shè)計的政策體系，對制造業(yè)創(chuàng)新中心建設(shè)的規(guī)范性提出了要求。 截至 2020 年，我國已建成 15 家國家制造業(yè)創(chuàng)新中心，132 家省級制造業(yè)創(chuàng)新中心，主要 聚焦于基礎(chǔ)材料、核心器件、關(guān)鍵工藝、重大裝備以及軟件等 5 大關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域。

3.2 開展智能制造應(yīng)用示范，助力產(chǎn)業(yè)“智”升級

聚焦企業(yè)、區(qū)域、行業(yè)轉(zhuǎn)型升級需要，圍繞工廠、企業(yè)、供應(yīng)鏈、產(chǎn)業(yè)鏈開展多場景、全鏈 條、多層次應(yīng)用示范，培育推廣智能制造新模式新業(yè)態(tài)，構(gòu)建智能制造產(chǎn)業(yè)生態(tài)，助力產(chǎn)業(yè) “智”升級。

一是聚焦制造過程關(guān)鍵環(huán)節(jié)，在基礎(chǔ)條件較好、需求迫切的地區(qū)和行業(yè)，選取行業(yè)龍頭企業(yè)開展智能場景、智能車間、智能工廠建設(shè)示范項目，總結(jié)形成有效經(jīng)驗和模式，再圍繞設(shè)計、 研發(fā)、生產(chǎn)、物流、服務(wù)等全生命周期，遴選確定一批標(biāo)桿企業(yè)，在相關(guān)行業(yè)移植、推廣所 形成的經(jīng)驗和模式；同時引導(dǎo)“鏈主”企業(yè)建設(shè)供應(yīng)鏈協(xié)同平臺，帶動上下游企業(yè)同步實施 智能化升級。

二是滾動遴選跨領(lǐng)域跨行業(yè)綜合性工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺作為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)突破、應(yīng)用賦能的標(biāo) 桿性代表，同時支持行業(yè)/區(qū)域平臺發(fā)展，建設(shè)面向重點行業(yè)/區(qū)域的特色型工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺， 帶動更多主體參與平臺建設(shè)，加快工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺推進進程，發(fā)揮平臺向中小企業(yè)的賦能作 用，帶動行業(yè)整體智能化升級。

截至目前，工信部發(fā)布“雙跨”工業(yè)互聯(lián)平臺共 15 家，在應(yīng)用賦能方面，平臺平均注冊用 戶數(shù)達到 140 萬個，賦能工業(yè)企業(yè)共計超過 8 萬家，覆蓋鋼鐵、石化、能源、電力等 10 余 個重點行業(yè)；具有一定行業(yè)和區(qū)域影響力的平臺超過 70 家，連接設(shè)備數(shù)超過 4000 萬臺套， 工業(yè) APP 數(shù)量超過 25 萬個，平臺賦能效應(yīng)進一步顯現(xiàn)。

三是培育一批智能制造示范基地、園區(qū)、先導(dǎo)區(qū)，聚集人才、科研、產(chǎn)業(yè)資源，逐步完善智 能制造產(chǎn)業(yè)鏈，促進產(chǎn)業(yè)規(guī)?；⒓刍l(fā)展，并以基地為中心，輻射并帶動一定區(qū)域/范 圍內(nèi)智能制造產(chǎn)業(yè)升級。

3.3 夯實智能制造基礎(chǔ)支撐，做好“智”造新保障

瞄準(zhǔn)智能制造發(fā)展趨勢，健全完善標(biāo)準(zhǔn)、信息基礎(chǔ)設(shè)施、安全保障等發(fā)展基礎(chǔ)，以及加強財 稅金融、人才儲備等要素支持，為智能制造產(chǎn)業(yè)生態(tài)發(fā)展構(gòu)筑保障。

“智能制造、標(biāo)準(zhǔn)先行?！?/strong>標(biāo)準(zhǔn)化工作是實現(xiàn)智能制造的重要技術(shù)基礎(chǔ)，包括建設(shè)細分領(lǐng)域 行業(yè)應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)體系，加大基礎(chǔ)共性和關(guān)鍵技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)研制力度，以及推進標(biāo)準(zhǔn)推廣應(yīng)用等。2015 年至今，從我國的智能制造標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)一直根據(jù)智能制造發(fā)展進程，不斷調(diào)整、改 進、完善。根據(jù)工信部統(tǒng)計，“十三五”期間，我國已發(fā)布 285 項智能制造國家標(biāo)準(zhǔn)，主導(dǎo) 制定 47 項國際標(biāo)準(zhǔn)，涵蓋了企業(yè)生產(chǎn)制造的全流程，我國已進入全球智能制造標(biāo)準(zhǔn)體系建 設(shè)先進行列。

“智能制造，數(shù)智為基?！?/strong>包括以 5G 為代表的網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，以及數(shù)據(jù)中心、智能計 算中心等算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，是支撐數(shù)智技術(shù)應(yīng)用的基礎(chǔ)。但因為投入大、建設(shè)周期長，需 要政府帶動并組織社會資源進行先期性、規(guī)?；渴鸷徒ㄔO(shè)。我國 5G 當(dāng)前建設(shè)規(guī)模全球領(lǐng) 先，據(jù)工信部數(shù)據(jù)統(tǒng)計，累計終端連接數(shù)已超過了 2 億戶，累計建設(shè)開通 5G 基站 71.8 萬 個；算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)加快，但目前制造業(yè)使用率較低，約占 3%。

“智能制造，安全是魂?！?/strong> 以“虛實融合”及“網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同”為核心特征的智能制造必將面 臨信息和網(wǎng)絡(luò)安全挑戰(zhàn)。2016 年我國《網(wǎng)絡(luò)安全法》發(fā)布，將工控安全確立為國家推進智 能制造的重要前提；2018 年工信部發(fā)布《工業(yè)控制系統(tǒng)信息安全行動計劃（2018-2020）》， 提出了“一網(wǎng)一庫三平臺”（即在線監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)，應(yīng)急資源庫，仿真測試、信息共享、信息通 報平臺），著力態(tài)勢感知、安全防護、應(yīng)急處置能力支撐體系建設(shè)；2019 年工信部等十部門 發(fā)布《關(guān)于印發(fā)加強工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)安全工作的指導(dǎo)意見的通知》，在“設(shè)備和控制安全、提升 網(wǎng)絡(luò)設(shè)施安全、強化平臺安全、建立健全工業(yè) APP 應(yīng)用前安全檢測機制，強化應(yīng)用過程中 用戶信息和數(shù)據(jù)安全保護”四個方面提出建設(shè)要求。

“智能制造，人財兼?zhèn)??！?/strong>在人才供給方面，注重制造和數(shù)智產(chǎn)業(yè)跨界人才培養(yǎng)，包括推進 產(chǎn)教融合的職業(yè)培訓(xùn)體系，促進從業(yè)人員技術(shù)和知識結(jié)構(gòu)升級，以及推進新型理工科建設(shè)，加強相關(guān)學(xué)科專業(yè)和課程體系建設(shè)，完善智能制造關(guān)鍵領(lǐng)域的人才梯隊培養(yǎng)。在資金供給方 面，除專項資金支持和定向稅收優(yōu)惠外，政府鼓勵社會資本參與并加大對智能制造領(lǐng)域的投 資力度，引導(dǎo)金融機構(gòu)對企業(yè)智能化改造提供中長期貸款支持，開發(fā)符合智能制造特點的供 應(yīng)鏈金融、融資租賃等金融創(chuàng)新產(chǎn)品，拓寬融資渠道和降低融資成本。

3.4 發(fā)揮企業(yè)主體作用，構(gòu)建“智”造新生態(tài)

充分發(fā)揮企業(yè)開展智能制造的主體作用，尤其是龍頭企業(yè)在智能制造推廣中的引領(lǐng)和賦能作 用。龍頭企業(yè)擁有較強的技術(shù)、市場和資金能力，在產(chǎn)業(yè)鏈中充當(dāng)著“鏈主”或系統(tǒng)集成商 的角色，是智能制造產(chǎn)業(yè)生態(tài)發(fā)展的關(guān)鍵力量，突出龍頭企業(yè)開展集成創(chuàng)新、工程應(yīng)用、產(chǎn) 業(yè)化、試點示范的主體地位，引導(dǎo)和支持它們在實踐中不斷成長壯大，是構(gòu)建智能制造產(chǎn)業(yè) 生態(tài)的關(guān)鍵。

同時，以市場需求為導(dǎo)向，以企業(yè)為主體，通過“產(chǎn)學(xué)研用”結(jié)合及開放平臺等形式，最大 程度聚集行業(yè)優(yōu)勢資源，促進創(chuàng)新成果孵化和轉(zhuǎn)化，推動“智”造生態(tài)的可持續(xù)生長。例如， 在《“十四五”智能制造發(fā)展規(guī)劃》中提到的重點任務(wù)之一——聯(lián)合軟件企業(yè)、裝備制造商、 用戶和科研院所合力開發(fā)面向細分行業(yè)的集成化工業(yè)軟件平臺，或系統(tǒng)集成商與用戶交互創(chuàng) 新，開發(fā)面向場景需求的解決方案等，即是圍繞該方向的舉措之一。

第四章 數(shù)智技術(shù) X 智能制造實踐

（一）典型應(yīng)用案例剖析

1.1 仿真技術(shù)驅(qū)動設(shè)計 提升研發(fā)效率

仿真技術(shù)在制造領(lǐng)域的應(yīng)用主要是在研發(fā)設(shè)計環(huán)節(jié)，將整個制造過程轉(zhuǎn)移至虛擬環(huán)境中進行 “重現(xiàn)”，在虛擬環(huán)境中反復(fù)試驗最佳結(jié)構(gòu)和配置方案，讓一切工作都可以在制定決策和確 定成本前完成，極大地降低了制造企業(yè)研發(fā)環(huán)節(jié)的試錯成本，縮短了研發(fā)周期，大幅提高了 產(chǎn)品研發(fā)效率。伴隨數(shù)智技術(shù)的發(fā)展，仿真技術(shù)的應(yīng)用場景也在不斷地豐富和拓展，特別是 在高端制造領(lǐng)域，包括航空國防、航天、汽車、裝備制造、電子高科技等，仿真技術(shù)的應(yīng)用 持續(xù)深化。

1.2 智能視覺解放雙手 釋放制造活力

智能視覺在工業(yè)自動化的生產(chǎn)過程中意義重大，具備嵌入智能視覺系統(tǒng)的工業(yè)機械臂能夠更 快、更準(zhǔn)、更靈活地完成定位、抓取、分揀和裝配等工作，不僅可以將人員從重復(fù)性大的危 險、繁重作業(yè)中解放出來，提高產(chǎn)線效率，還可以使生產(chǎn)的柔性化程度得到極大提升。目前 主要應(yīng)用于生產(chǎn)制造和物流領(lǐng)域中。

1.3 智能視覺檢測 提升產(chǎn)線品控效率

質(zhì)量，是制造企業(yè)的核心競爭力之一，企業(yè)對產(chǎn)品質(zhì)量的要求越來越高。但是，產(chǎn)品在制造 過程中有時會出現(xiàn)表面缺陷，如何進行高效的質(zhì)量控制來避免表面瑕疵產(chǎn)生，一直是制造企 業(yè)面臨的棘手問題之一。傳統(tǒng)主要通過人工抽檢進行檢測，由于抽檢率低、實時性差，且受 檢測人員經(jīng)驗、疲勞狀態(tài)等主觀因素影響，往往檢測結(jié)果穩(wěn)定性不高，準(zhǔn)確性無法保障，易 出現(xiàn)瑕疵漏檢等情況，難以適應(yīng)高效的生產(chǎn)和質(zhì)量要求。

隨著數(shù)智技術(shù)發(fā)展，基于機器視覺的表面缺陷檢測應(yīng)用得以在實踐中展開，大大提高了產(chǎn)線 品控效率，避免了因作業(yè)條件、主觀判斷等因素影響檢測結(jié)果的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性，在產(chǎn)品制 造過程中，可以實現(xiàn)對每一環(huán)節(jié)、每一件產(chǎn)品表面缺陷的實時檢測，更精確、快速的識別產(chǎn) 品表面瑕疵缺陷，同時也節(jié)省了制造企業(yè)在質(zhì)檢環(huán)節(jié)的人工投入，降低了人力成本支出。目 前在電子、包裝、印刷、化工、食品、塑膠、紡織等制造領(lǐng)域廣泛應(yīng)用。

1.4 智能運維助力 保障工業(yè)設(shè)備穩(wěn)定運行

智能制造系統(tǒng)高度復(fù)雜，對設(shè)備的可靠性有很高的要求，相應(yīng)對于設(shè)備維護的要求也會隨之 提高。當(dāng)前工業(yè)制造領(lǐng)域主要依賴人工運維，普遍存在兩大難題： 一是專業(yè)運維人才短缺、 成本高，且運維主要依賴人員經(jīng)驗，可靠性難以保障；二是常遇突發(fā)設(shè)備故障，致使生產(chǎn)臨 時中斷造成經(jīng)濟損失。結(jié)合數(shù)智技術(shù)的智能運維，可助力工業(yè)制造設(shè)備穩(wěn)定運行，提升對設(shè) 備監(jiān)控的實時性、故障判斷的準(zhǔn)確性、維護管理的及時性，以及實現(xiàn)主動預(yù)防式維護。

1.5 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺賦能 敏捷響應(yīng)定制化生產(chǎn)

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺直接連接生產(chǎn)過程與消費者，能夠支撐低成本的柔性化生產(chǎn)，根據(jù)用戶個性 化需求進行規(guī)?；ㄖ?，從而改變傳統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)化設(shè)計、大批量生產(chǎn)、同質(zhì)化消費模式，實現(xiàn) 新的定制化設(shè)計、多品種少批量生產(chǎn)、個性化消費的價值創(chuàng)造模式。“新模式”能夠迅速組 織生產(chǎn)，敏捷響應(yīng)瞬息的市場變化，有助于企業(yè)提高產(chǎn)品的附加價值，增進差異化競爭水平。 海爾的 COSMOPlat 平臺即是定制化生產(chǎn)模式的典型代表。

（二）數(shù)智技術(shù) X 不同制造業(yè)領(lǐng)域的實踐差異

不同制造業(yè)領(lǐng)域由于各自特征不同，對于數(shù)智技術(shù)的應(yīng)用在實踐過程中會有一定差異。

對于勞動密集型制造行業(yè)來說，低勞動力成本一直以來被視為此類企業(yè)的核心競爭力，最典 型的是家電、電子等加工組裝行業(yè)，由于近年來人工成本不斷上漲，招工難度愈來愈大，行 業(yè)整體利潤被不斷擠壓。因此，該行業(yè)智能化升級主要目標(biāo)在于如何利用數(shù)智技術(shù)降低生產(chǎn) 對人工的依賴，提高利潤空間，包括減少產(chǎn)線人員部署，以及解決人工造成的各種附加問題， 例如低留存率帶來的高培訓(xùn)成本、人員不穩(wěn)定引發(fā)的質(zhì)量損失等。

對于資本密集型制造行業(yè)來說，前期固定資產(chǎn)投入較大，最典型的是汽車制造行業(yè)，隨著消 費個性化時代來臨，為迎合需求變化，如何導(dǎo)入數(shù)智技術(shù)進行智能化產(chǎn)線改良，提高柔性化 制造程度，低成本的進行定制化生產(chǎn)是此類企業(yè)智能化升級的核心目標(biāo)。

對于技術(shù)密集型制造行業(yè)，譬如航天航空、生物制藥等，主要依靠技術(shù)創(chuàng)新構(gòu)筑市場競爭壁 壘，一般來說前期的研發(fā)成本非常高，且研發(fā)周期長，研發(fā)風(fēng)險不可控，此類企業(yè)的核心訴 求即是通過引入數(shù)智技術(shù)來降低研發(fā)風(fēng)險和成本支出，縮短研發(fā)周期。

此外，還有一類市場敏感性制造行業(yè)，例如服裝、食品等快消品領(lǐng)域，產(chǎn)品的生命周期很短， 用戶對于相關(guān)產(chǎn)品求新求變意識最強，因此，利用數(shù)智技術(shù)能夠快速洞悉用戶需求，并進行 快速的產(chǎn)品創(chuàng)新、迭代來響應(yīng)市場變化，是此類企業(yè)智能化升級的重要目的。

（本文僅供參考，不代表我們的任何投資建議。如需使用相關(guān)信息，請參閱報告原文。）

精選報告來源：【未來智庫官網(wǎng)】。