智能制造：开启制造强国之路

文/徐智浩 吴鸿敏 周雪峰

制造业是立国之本、兴国之器、强国之基，是衡量国家综合实力与国际竞争力的核心标志。改革开放40多年来，我国已成为世界第一工业大国，拥有世界上最齐全的工业门类，众多高科技领域已进入世界第一阵营。但总体而言，我国制造业依旧“大而不强”：产业基础薄弱，高端供给不足，产业集群集约能力低，一些关键核心技术面临“卡脖子”问题。随着新一代信息技术的快速发展，新一轮科技革命和产业变革已悄然开始，国际竞争日益激烈，中国制造业由大变强迫在眉睫。党的十九大报告指出要加快建设制造强国，加快发展先进制造业，推动互联网、大数据、人工智能（AI）与实体经济深度融合。

智能制造是新一代信息技术、先进制造等技术深度融合的一种先进生产方式。区别于传统制造过程，智能制造涵盖了设计、生产、管理、服务等产品/制造环节，通过自感知、自决策、自执行、自适应、自学习，实现制造业的提质增效。当前，智能制造已成为推进两化融合、实现制造业转型升级的核心力量。

一、智能制造的特征

智能制造系统以智能制造云和5G网络两大系统为支撑，依托智能制造理论体系、指标体系、支撑体系、应用体系与政策体系，形成了贯穿产品/制造全生命周期的综合创新系统，这个创新系统是持续演进的。智能制造的典型体系架构如图1所示。以产品/制造的生命周期为主线，智能制造系统具备以下四个典型特征：

图1 智能制造体系架构

（一）智能设计

智能设计是智能制造的起点，涵盖了产品设计、装备功能设计、结构设计、技术设计等步骤。在设计过程中，融合新一代信息技术、人工智能技术、数字化技术，实现设计过程的模块化与智能化，形成网络协同设计的新模式。

（二）智能生产

智能生产是智能制造的核心。以人工智能技术为翼，依托智能传感、云/边端计算装备单元、机器人与高端装备等硬件设备，从数据、算力与算法3个层面对传统生产过程赋能，实现对制造装备执行工艺、柔性产线优化调度、设备运行状况、产品质量检测等生产过程的数字化追溯与智能化水平整体提升。

（三）智能管理

智能制造模式下，工厂实现了纵向、横向以及端到端的系统集成，其管理范畴也随之大幅扩展。智能管理系统包含了企业资产管理、能源管理、业务流程管理、质量管理、仓储管理、物流管理、订单管理等功能。通过智能管理和智能决策，企业数据管理的准确性与智能性大大提升。

（四）智能服务

智能服务是信息交互、信息传送、执行反馈相互协作的智能化系统。智能服务代表了制造业由产品驱动向用户驱动的根本性改变，体现了智能制造模式下供给侧的结构性改革。智能制造模式下，智能服务提供了一个整体框架，使服务系统不再拘泥于单一产品、技术或服务，而是围绕不同行业及其多样化的业务衍生出无穷的智能服务，是未来行业产业创新集群的集中体现。

二、智能制造的核心技术

智能制造是一个庞大的系统，从其支持体系、赋能体系等角度来看，其核心技术主要包括工业物联网与云计算、人工智能、数字化制造、智能传感器、智能机器人技术等。

（一）工业物联网与云计算

工业物联网将工业生产过程中的各类传感器、控制器、上层控制与智能分析平台等，通过移动通信等技术有机相融，实现制造环境的物物相连，有效消除制造系统中的“数据孤岛”，具有实时性、自动化、嵌入式(软件)、安全性和信息互通互联性等特点，可提供全面感知、可靠传递、智能处理的整合服务。

将云计算与制造过程深度融合，可实现订单的快速响应与分析，对智能生产设备进行快速分配，同时对动态复杂制造工艺进行快速优化，以快速响应不断变化的个性化制造与服务需求。

（二）人工智能技术

人工智能是一门研究模拟、延伸和扩展人类智能的技术科学，包含了相关的理论、方法、技术与应用系统。通过以知识库、知识工程为核心的赋能，人工智能使计算机和人类实现智能的深度融合，从而达到延伸人类感知、辅助作出决策的目的。目前，人工智能领域的研究重点包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

人工智能通常基于大数据技术，通过数据采集、分析与决策，完成对生产任务与生产过程的感知与分析，最终完成自学习、自决策，从而促使智能制造系统提升生产效率、降低成本、改进体验。此外，人工智能技术还将广泛应用于产业链采购、安排生产、生产设备诊断、产品质量检测等方面。

（三）数字化制造技术

数字化制造技术以智能制造需求为导向，以信息物理系统、虚拟现实、数据库等技术为支撑，将数字化技术与制造技术深度融合，基于制造数据采集，对产品信息、工艺信息和资源信息进行分析、规划和重组，实现对产品设计和功能的仿真以及原型制造。

数字化制造技术可为制造商提供一个结构化、虚拟化的可视化窗口，同时将人工的具象化工艺知识抽象到知识库中，实现工艺的规范化和标准化，通过对标准工艺、工序、工步的总结，形成典型的工艺模板，实现工艺知识的重用，进而实现智能制造产品的优化设计，提高开发效率，缩短研制周期，降低验证成本。

（四）智能传感器

智能传感器以MEMS传感器为核心，不仅能精确测量，更具备分析、存储与通信的能力。智能传感器是人工智能所需信息的入口，推动智能传感器向微型化、集成化、多功能化、数字化、网络化方向发展，实现传感器与人工智能交叉融合，以便提高生产的灵活性、质效和透明度。

（五）机器人技术

机器人被誉为“制造业皇冠顶端的明珠”，是制造过程的重要承担者。机器人具有部署快速、本体柔顺、传感兼容等优点，在小批量、定制化柔性制造以及超大尺寸、复杂型面构件加工等领域有天然优势。将机器人技术与人工智能与云计算、5G通信等相结合，形成硬件无关、传感共享、技能派生、群体智能的云机器人系统，通过机器人操作技能的持续学习，增强机器人的场景感知与理解能力，形成面向应用的机器人制造工艺知识图谱，实现机器人的智能化免编程作业，使机器人成为“能工巧匠”，是实现智能制造生产的重要抓手。

三、智能制造典型应用场景

为落实我国《“十四五”智能制造发展规划要求》，鼓励企业探索智能制造新模式，国家相关部门对现行的300多个“十三五”智能制造试点示范项目进行了凝练总结，归纳了工厂设计、产品研发、工艺设计、计划调度、生产作业、仓储配送、质量管控、设备管理、安全管控、能源管理、环保管控、营销管理、售后服务、供应链管理、模式创新等15个核心环节，覆盖车间/工厂数字化设计与交付、产品数字化设计与仿真、流程/离散型工艺数字化设计、生产计划优化、车间智能排产、产线柔性配置、资源动态组织、智能仓储、智能在线检测与质量追溯等50余个智能制造场景。本文将其中典型场景进行总结（见图2），以期为智能制造的探索发展提供参考。

图2 智能制造典型场景

四、未来发展趋势

经过无数制造企业多年探索，我国已形成数字化制造、数字化网络化制造与数字化网络化智能化制造3个基本范式。中国工程院院士周济指出，我国应发挥后发优势，采用“并行运行、融合发展”的整体技术路线，智能制造在未来二十年将分两步走：“十四五”是第一阶段，重点推进数字化网络化制造在全国范围的普及，同时在重点领域开展数字化网络化智能化制造的示范应用与初步推广；第二段阶段从2025年到2035年，大规模推广数字化网络化智能化制造，实现我国制造业的全面智能化升级。在核心技术与支撑平台方面，我国智能制造将呈现以下趋势：

（一）新一代工业网络

随着数字化网络化智能制造的深入推进，众多互联网企业对制造领域工业机理与底层设备的认知日渐深入，结合5G通信等新一代网络信息技术，“自下而上”工业互联网平台将在制造业深入应用。

（二）制造工艺智能化

工艺是制造的灵魂，是人类对复杂制造经验的高度凝练。采用机器人、高档数控机床等智能制造装备，将人工智能、云计算等新一代信息技术与材料成型、增减材制造、柔性装配等结合，实现制造工艺的智能化推理，提升智能制造装备的制造能力，是深入推进智能制造的关键。

（三）边缘侧AI赋能智能制造

边缘侧AI不需要通过数字方式连接到云在本地执行任务和操作，因此，具备独立处理数据和作出决策的能力。边缘侧AI的推广将有效减少费用和带宽要求，使终端设备具有更大自主权和性能，还能降低由于数据的本地处理而导致数据泄露的概率。

（四）机理模型驱动智能工业软件发展

核心工业软件的缺失已成为制约我国智能制造的“阿喀琉斯之踵”。工业软件是对工业机理模型的高度积累，涵盖了设计、生产控制、测试验证等环节。围绕工业机理模型，开发国产化智能工业软件，将是未来我国智能制造发展的重要方向。

五、结语

智能制造是中国制造业创新发展的主要抓手，是中国制造业转型升级的主要路径。当前，全球正迎来第四次工业革命浪潮，我国必须抓住这一历史机遇， 把智能制造作为建设制造强国的主攻方向，坚持创新引领，推进智能制造，加快建设制造强国。