智能化工业如何发展

Ⅰ 什么是智能制造如何发展

智能制造（Intelligent Manufacturing，IM）是一种由智能机器和人类专家共同组成的人机一体化智能系统，它在制造过程中能进行智能活动，诸如分析、推理、判断、构思。和决策等。通过人与智能机器的合作共事，去扩大、延伸和部分地取代人类专家在制造过程中的脑力劳动。它把制造自动化的概念更新，扩展到柔性化、智能化和高度集成化。

整子系统的特点是：
●敏捷性，具有自组织能力，可快速、可靠地组建新系统。
●柔性，对于快速变化的市场、变化的制造要求有很强的适应性。
除此之外，还有生物制造、绿色制造、分形制造等模式。
制造模式主要反映了管理科学的发展，也是自动化、系统技术的研究成果，它将对各种单元自动化技术提出新的课题，从而在整体上影响到制造自动化的发展方向。
展望未来，21世纪的制造自动化将沿着历史的轨道继续前进。

Ⅱ 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：[email protected])

Ⅲ 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。

ENPCDBA（IM）项目关注学员成长，更关注学员背后企业和行业发展，旨在为学员提供前沿的学术思想，科学的理论支持，同时结合中国当前制造业发展，为学员提供理论与实践之间科学转换的视角、方法和工具。

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Ⅳ 智能制造的未来发展将主要围绕什么展开

广义而论，智能制造是一个大概念，是先进信息技术与先进制造技术的深度融合，贯穿于产品设计、制造、服务等全生命周期的各个环节及相应系统的优化集成，旨在不断提升企业的产品质量、效益、服务水平，减少资源消耗，推动制造业创新、绿色、协调、开放、共享发展。

数十年来，智能制造在实践演化中形成了许多不同的相关范式，包括精益生产、柔性制造、并行工程、敏捷制造、数字化制造、计算机集成制造、网络化制造、云制造、智能化制造等，在指导制造业技术升级中发挥了积极作用。但同时，众多的范式不利于形成统一的智能制造技术路线，给企业在推进智能升级的实践中造成了许多困扰。面对智能制造不断涌现的新技术、新理念、新模式，有必要归纳总结提炼出基本范式。

智能制造的发展伴随着信息化的进步。全球信息化发展可分为三个阶段：从20世纪中叶到90年代中期，信息化表现为以计算、通信和控制应用为主要特征的数字化阶段；从20世纪90年代中期开始，互联网大规模普及应用，信息化进入了以万物互联为主要特征的网络化阶段；当前，在大数据、云计算、移动互联网、工业互联网集群突破、融合应用的基础上，人工智能实现战略性突破，信息化进入了以新一代人工智能技术为主要特征的智能化阶段。

综合智能制造相关范式，结合信息化与制造业在不同阶段的融合特征，可以总结、归纳和提升出三个智能制造的基本范式（图1），也就是：数字化制造、数字化网络化制造、数字化网络化智能化制造——新一代智能制造。

（一）数字化制造

数字化制造是智能制造的第一个基本范式，也可称为第一代智能制造。

智能制造的概念最早出现于20世纪80年代，但是由于当时应用的第一代人工智能技术还难以解决工程实践问题，因而那一代智能制造主体上是数字化制造。

20世纪下半叶以来，随着制造业对于技术进步的强烈需求，以数字化为主要形式的信息技术广泛应用于制造业，推动制造业发生革命性变化。数字化制造是在数字化技术和制造技术融合的背景下，通过对产品信息、工艺信息和资源信息进行数字化描述、分析、决策和控制，快速生产出满足用户要求的产品。

数字化制造的主要特征表现为：第一，数字技术在产品中得到普遍应用，形成“数字一代”创新产品；第二，广泛应用数字化设计、建模仿真、数字化装备、信息化管理；第三，实现生产过程的集成优化。

需要说明的是，数字化制造是智能制造的基础，其内涵不断发展，贯穿于智能制造的三个基本范式和全部发展历程。这里定义的数字化制造是作为第一种基本范式的数字化制造，是一种相对狭义的定位。国际上也有若干关于数字化制造的比较广义的定义和理论。

（二）数字化网络化制造

数字化网络化制造是智能制造的第二种基本范式,也可称为“互联网+制造”，或第二代智能制造。

20世纪末互联网技术开始广泛应用，“互联网+”不断推进互联网和制造业融合发展，网络将人、流程、数据和事物连接起来，通过企业内、企业间的协同和各种社会资源的共享与集成，重塑制造业的价值链，推动制造业从数字化制造向数字化网络化制造转变。

数字化网络化制造主要特征表现为：第一，在产品方面，数字技术、网络技术得到普遍应用，产品实现网络连接，设计、研发实现协同与共享；第二，在制造方面，实现横向集成、纵向集成和端到端集成，打通整个制造系统的数据流、信息流；第三，在服务方面，企业与用户通过网络平台实现连接和交互，企业生产开始从以产品为中心向以用户为中心转型。

德国“工业4.0战略计划”报告和美国GE公司“工业互联网”报告完整地阐述了数字化网络化制造范式，精辟地提出了实现数字化网络化制造的技术路线。

（三）新一代智能制造——数字化网络化智能化制造

数字化网络化智能化制造是智能制造的第三种基本范范式，也可称为新一代智能制造。

近年来，在经济社会发展的强烈需求以及互联网的普及、云计算和大数据的涌现、物联网的发展等信息环境急速变化的共同驱动下，大数据智能、人机混合增强智能、群体智能、跨媒体智能等新一代人工智能技术加速发展，实现了战略性突破。新一代人工智能技术与先进制造技术深度融合，形成新一代智能制造——数字化网络化智能化制造。新一代智能制造将重塑设计、制造、服务等产品全生命周期的各环节及其集成，催生新技术、新产品、新业态、新模式，深刻影响和改变人类的生产结构、生产方式乃至生活方式和思维模式，实现社会生产力的整体跃升。新一代智能制造将给制造业带来革命性的变化，将成为制造业未来发展的核心驱动力。

智能制造的三个基本范式体现了智能制造发展的内在规律：一方面，三个基本范式次第展开，各有自身阶段的特点和重点解决的问题，体现着先进信息技术与先进制造技术融合发展的阶段性特征；另一方面，三个基本范式在技术上并不是绝然分离的，而是相互交织、迭代升级，体现着智能制造发展的融合性特征。对中国等新兴工业国家而言，应发挥后发优势，采取三个基本范式“并行推进、融合发展”的技术路线。

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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Ⅳ 智能化广受追捧，可持续性行业高歌猛进，行业内部现状如何

行业内部缺乏专业人才，不同公司间的竞争和内卷十分激烈。

前三次工业革命出现后，多数国家迎来工业发展顺风车，进一步提高生产规模和生产效率。技术在不断发展，多领域呈现出智能化和自动化，于是，人们将其称之为第四次工业革命。

不同于前三次工业革命，智能化和自动化与设备有关，高性能设备逐步实现多功能。此外，智能化在多个领域的表现十分突出，尤其是制造产业。多家公司已更换全新智能化设备，员工与机器相互配合，最终体现人工智能带给企业的变化。

事实上，智能化逐步改变传统工作模式，企业不断地寻找可持续发展策略。以目前情况来看，整个智能化产业具备高度可持续发展态势。企业牢牢掌握智能化发展基础条件，智能化逐渐使企业受益匪浅。

总的来说，网络技术与智能化相互结合，将不断地产生新的岗位和发展前景。现如今，多家公司已经将专业设备与网络连接，技术人员只需查看网络数据，即可获知智能化设备工作状态。虽然可以减少技术型员工的工作量，但是非技术型员工会失去优势。

Ⅵ 如何营造良好的智能制造发展环境

造良好的智能制造发展环境，除了参与智能制造的人通力配合外，一些像镑镑天工之类促进行业发展的平台也至关重要，只有借助互联网大数据和国际专家团的力量，才能整合产业链资源，推动行业快速发展

Ⅶ 什么是智能工业，智能工业的行业前景怎么样

智能工业是指将信息技术、网络技术和智能技术应用于工业领域、给工业注入“智慧”的综合技术。它突出了采用计算机技术模拟人在制造过程中和产品使用过程中的智力活动，以进行分析、推理、判断、构思和决策，从而去扩大延伸和部分替代人类专家的脑力劳动，实现知识密集型生产和决策自动化。
智能工业将具有环境感知能力的各类终端、基于泛在技术的计算模式、移动通信等不断融入到工业生产的各个环节，大幅提高制造效率，改善产品质量，降低产品成本和资源消耗，将传统工业提升到智能化的新阶段。总的来说，智能工业的实现是基于物联网技术的渗透和应用，并与未来先进制造技术相结合，形成新的智能化的制造体系。工业和信息化部制定的《物联网“十二五”发展规划》中将智能工业应用示范工程归纳为：生产过程控制、生产环境监测、制造供应链跟踪、产品全生命周期监测，促进安全生产和节能减排。
智能工业的行业前景：
2013年，以智能设计、智能制造、智能运营、智能管理、智能决策和智能产品为典型特征的智能工业将成为行业发展新方向。当前，智能制造在一些集中度较高的工业领域，尤其是在原材料、装备制造和消费品行业，得到初步发展。基于信息技术的工业产品智能化，使得制造企业可以基于网络开展在线运维和远程服务等各类增值服务，明显促进了制造业服务化转型，推动价值链从制造环节向研发、交易、集成和服务等环节延伸和拓展。一批从工业企业内部剥离出来的软件和信息技术服务企业，如宝信软件、长春一汽启明、武钢新技术公司、攀钢托日公司等，行业信息化解决方案的能力和水平日益提高，有效推动了信息技术及相关服务的社会化、专业化、规模化和市场化。
2013年，3D打印技术将开始应用在工业设计、数码产品开模等领域。集精密化、柔性化、智能化、软件应用开发等先进技术于一体的工业机器人的应用领域将更为广泛，预计2013年我国运行中的工业机器人将达到7.5万台。工业各行业将更加重视基于网络、面向产品全生命周期的虚拟制造、网络化制造、敏捷制造等新型制造模式。智能工业的发展不仅将促进多领域技术集成，推动工业技术根本革新，还将促进形成以知识管理为核心的新管理观念，引发产业组织模式革命性创新。

Ⅷ 我国智能装备制造行业的发展趋势如何

智能制造装备覆盖范围广

在新时代，智能制造是制造业正迎来的一次历史性变革，将重塑全球产业竞争格局。智能制造装备是制造业转型升级的关键，智能制造装备的水平已成为当今衡量一个国家工业化水平的重要标志。

智能制造装备是具有感知、分析、推理、决策和控制功能的制造装备的统称，是先进制造技术、信息技术和智能技术在装备产品上的集成和融合，体现了制造业的智能化、数字化和网络化的发展要求。国家统计局发布的《战略性新兴产业分类(2018)》中，智能制造装备产业被纳入战略性新兴产业，智能制造装备产业覆盖范围广，主要包括机器人与增材设备制造、重大成套设备制造、智能测控装备制造、其他智能设备制造和智能关键基础零部件制造。

智能制造装备行业发展保障大

装备制造业是为国民经济发展和国防建设提供技术装备的基础性产业，装备制造业的发展水平在一定程度上集中体现了国家的综合实力，其发展也为我国产业升级和技术进步，智能制造装备行业发展提供了重要保障。其中计算机、通信和其他电子设备行业营业收入规模最大。2019年达到11.37万亿元。

将国家统计局关于金属制品业，通用设备制造业，专用设备制造业，汽车制造业，铁路、船舶、航空航天和其他运输设备制造业，电气机械和器材制造业，计算机、通信和其他电子设备制造业，仪器仪表制造业等营业收入规模进行加总，初步可得装备制造业规模在35万亿元以上水平发展，2019年达到38.06万亿元，同比增长3.44%。2020年1-5月达到13.02万亿元。装备制造业规模大，为智能制造装备行业发展提供保障。

机器人与增材料设备制造发展较好

智能制造装备产业中包括工业机器人制造、金属切削机床制造、金属成型机床制造等，数控机床行业是装备制造业智能制造的工作母机，没有数控机床的智能化，就无法实现装备制造业的智能制造。2016-2019年数控金属成形机床、数控金属切削机床产量下降，工业机器人产量上升，表明机床智能化仍不够成熟，我国数控机床的智能化技术尚处于起步阶段，需要进一步发展。工业机器人产量呈增长趋势，机器人与增材料设备制造发展相对较好。

中国制造业产能巨大，结构性产能过剩，有强烈的智能化改造需求。智能制造装备行业覆盖范围广，机器人、传感器、工业软件、3D打印等都蕴含百亿甚至千亿的市场容量。但是当前我国智能制造装备行业仍然处于初级发展阶段，未来发展任重而道远。

以上数据来源于前瞻产业研究院《中国智能制造装备行业发展前景与转型升级分析报告》。

Ⅸ 智能制造的发展历史是什么样的

智能制造是指具有信息自感知、自决策、自执行等功能的先进制造过程、系统与模式的总称。具体体现在制造过程的各个环节与新一代信息技术的深度融合，如物联网、大数据、云计算、人工智能等。智能制造大体具有四大特征：以智能工厂为载体，以关键制造环节的智能化为核心，以端到端数据流为基础，和以网通互联为支撑。其主要内容包括智能产品、智能生产、智能工厂、智能物流等。目前，急需建立智能制造标准体系，大力推广数字化制造，开发核心工业软件。传统数字化制造、网络化制造、敏捷制造等制造方式的应用与实践对智能制造的发展具有重要支撑作用。
智能制造的发展轨迹：
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。人工智能就是用人工方法在计算机上实现的智能。近半个世纪特别是近20年来，随着产品性能的完善化及其结构的复杂化、精细化，以及功能的多样化，促使产品所包含的设计信息和工艺信息量猛增，随之生产线和生产设备内部的信息流量增加，制造过程和管理工作的信息量也必然剧增，因而促使制造技术发展的热点与前沿，转向了提高制造系统对于爆炸性增长的制造信息处理的能力、效率及规模上。目前，先进的制造设备离开了信息的输入就无法运转，柔性制造系统（FMS）一旦被切断信息来源就会立刻停止工作。专家认为，制造系统正在由原先的能量驱动型转变为信息驱动型，这就要求制造系统不但要具备柔性，而且还要表现出智能，否则是难以处理如此大量而复杂的信息工作量的。其次，瞬息万变的市场需求和激烈竞争的复杂环境，也要求制造系统表现出更高的灵活、敏捷和智能。因此，智能制造越来越受到高度的重视。
纵览全球，虽然总体而言智能制造尚处于概念和实验阶段，但各国政府均将此列入国家发展计划，大力推动实施。
1992年美国执行新技术政策，大力支持被总统称之的关键重大技术（CriticalTechniloty），包括信息技术和新的制造工艺，智能制造技术自在其中，美国政府希望借助此举改造传统工业并启动新产业。
加拿大制定的1994~1998年发展战略计划，认为未来知识密集型产业是驱动全球经济和加拿大经济发展的基础，认为发展和应用智能系统至关重要，并将具体研究项目选择为智能计算机、人机界面、机械传感器、机器人控制、新装置、动态环境下系统集成。
日本1989年提出智能制造系统，且于1994年启动了先进制造国际合作研究项目，包括了公司集成和全球制造、制造知识体系、分布智能系统控制、快速产品实现的分布智能系统技术等。
欧洲联盟的信息技术相关研究有ESPRIT项目，该项目大力资助有市场潜力的信息技术。1994年又启动了新的R&D项目，选择了39项核心技术，其中三项（信息技术、分子生物学和先进制造技术）中均突出了智能制造的位置。
我国80年代末也将“智能模拟”列入国家科技发展规划的主要课题，已在专家系统、模式识别、机器人、汉语机器理解方面取得了一批成果。最近，国家科技部正式提出了“工业智能工程”，作为技术创新计划中创新能力建设的重要组成部分，智能制造将是该项工程中的重要内容。
由此可见，智能制造正在世界范围内兴起，它是制造技术发展，特别是制造信息技术发展的必然，是自动化和集成技术向纵深发展的结果。

Ⅹ 智能工程的未来的发展趋势

1、智能化是信息科学技术的发展方向。实现信息化、网络化的工具其实就是智能化。在现代信息科学技术中?愈来愈多地使用了自然语言识别与理解、图像识别与处理、计算机视觉、机器人规划、多信息传感与控制、知识的表示、获取与处理、推理与求解、专家系统、智能控制等人工智能技术。尽管近年来人工智能的研究还没有产生重大的突破。但是随着认知科学与智能技术的发展。人工智能技术将会愈来愈多地应用于信息科学技术。
2、智能化是生命科学技术的发展方向。人脑是人体智能系统的“司令部”脑科学是生命科学的核心。智能化也是生命科学技术的发展方向。人脑的研究将形成智能科学技术，它是带动21世纪基础科学研究的科学。
3、智能化是自动化工程的发展方向。自动化是现代工业发展的重要手段和条件，可以毫不夸张地说现代工业发展的过程就是不断应用、改进和提升自动化生产技术的过程。当前在各种自动化工程中，愈来愈多地使用了各种各样的智能化系统和技术。自动化工程中应用智能化技术的水平和程度决定了该工程自动化的水平和程度。智能化已经成为各种工程现代化最明显的标志。