每一次技術變革都會帶來制造業的不斷升級。

工業革命1.0階段，蒸汽機技術的發明，推動人類進入機械化生產時期。人們通過操控機器代替手工生產，突破了體力上的局限，實現生產效率的大幅提升。

工業革命2.0階段，電力技術驅動工廠大規模生產，推動社會生產效率空前提升。人類歷史上第一次解決了供需之間在數量上的矛盾，最典型的案例即福特汽車全球首創流水線生產模式，讓更多的人（平民階層）擁有了一輛黑色T型汽車。

工業革命3.0階段，隨著通訊和計算機技術的發展，制造業進入自動化生產時期。人們通過計算機編程，可以遠程操控機器自動化生產，生產效率得到進一步提升。與此同時，人們在管理和制度上的創新和精益求精，以日本提出“精益生產”理念為代表，使得產品質量在這一時期得到大幅改善，消費端產品形態也更加豐富多元。馬路上奔馳的不再是千篇一律的黑色汽車，更多款式、更多型號的汽車品牌開始紛紛涌現。

當前，我們正在步入工業革命4.0階段，以5G、人工智能、大數據、云計算、物聯網、區塊鏈等為代表的數智技術逐漸走向成熟，引領制造業再次升級，人與機器之間的交互，從體力上的協同升級為腦力（決策）上的協同，從而邁向智能化生產階段。

這一時期，技術的革新不僅帶來生產效率的提升，還將進一步提高供需之間的適配性，即通過數智技術對供給側的改革，以滿足需求側個性化和求新求變的消費趨勢，為用戶帶來更好的消費體驗。

國別的差異

在新舊動能交替之際，主要國家都將制造業升級作為戰略重心和博弈焦點，智能制造成為主要抓手，從國家到企業紛紛謀篇布局，相繼出臺政策方針、實施規劃，希望通過數智技術創新和應用提升制造業競爭水平，克服逐漸上漲的人力成本，將制造業留在本國的同時，保持自身制造業優勢。

但由于各國制造業基礎和優勢不同，在發展智能制造的核心訴求和戰略重心上各有差異。

美國自二戰后面臨制造業空心化問題，通過發展智能制造引領制造業復興是美國的主要訴求。而美國制造業信息化全球領先，尤其在工業軟件和互聯網方面獨占鰲頭，因此其戰略重點主要關注生產設計、服務等價值鏈環節，強調智能設備與軟件的集成和大數據分析。

德國工業自動化領域全球領先，精密制造能力強，高端裝備可靠性水平高，國家戰略著眼通過CPS（Cyber-Physical Systems，信息物理系統）推進智能制造，希望通過數字化創新與工業制造的融合發展來鞏固、捍衛國家工業技術主權。

日本制造業注重提高產品質量和技術創新，牢牢占據產業鏈高端位置。由于日本社會面臨老齡化和少子化問題，發展智能制造主要以解決問題為導向，戰略側重引導產業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構化轉型，打造“超智慧社會”。

中國近年來從頂層規劃到行動計劃，不斷發布各種利好政策來推動智能制造發展，背后的驅動力主要源自供給側問題和需求側變化兩大因素。

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

一是中國制造綜合成本的相對優勢正逐漸變小。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家出口經濟體的制造業成本指數顯示，中國制造業綜合成本已與美國基本相當。

二是中國產能過剩問題較為嚴重。根據專家測算，中國產能利用效率低于79%-83%的正常值范圍，反映出中國供需兩側適配度有待提升，整體生產效率較低的現狀。

三是中國制造業主要處于低利潤率的加工制造環節，技術含量和附加值不高，亟待向產業鏈高端升級；同時，由于產業鏈上游的基礎材料、關鍵元器件、先進基礎工藝和產業技術基礎較為缺失，產業缺乏自上而下自主化體系，在國際局勢錯綜復雜、不確定因素增加的大環境下，產業鏈供應鏈穩定正面臨挑戰。

四是中國制造業發展對能源資源依賴度較高，過往粗放型生產對環境的破壞性較大。據世界銀行2017年數據統計，中國單位GDP能耗約為世界平均水平的1.53倍，其中工業制造占全國碳排放總量70%以上，面臨主動控制碳排放和2030碳達峰的新形勢，制造業未來發展將受能源環境要素的約束越來越緊。

從需求側看，消費市場呈現不可逆的兩大趨勢：一是用戶越來越重視消費體驗和產品服務、強調個性化需求，驅動制造企業生產方式向定制化方向轉變；二是用戶求新求快的需求變化要求制造企業縮短產品創新和制造周期，敏捷響應市場瞬息變化趨勢。

整體上看，在供給側上所積累的各種問題以及需求側的變化趨勢，都是驅動中國大力發展智能制造的主要動力，這和其他國家智能制造戰略的核心訴求形成本質區別。

五大核心價值

從驅動因素出發，中國發展智能制造具有五大核心價值。

一是降低制造企業的綜合成本。例如，通過機器代人或人機協同方式提高勞動生產效率，減少人工成本；利用視覺算法等手段提升檢測一致性和穩定性，降低產品不良品率，減少因質量問題造成的經濟損失；物聯網、大數據、區塊鏈等技術應用加速產融結合，精準刻畫企業經營行為、評估企業資產狀況，為供應鏈企業提供更低價格的信貸資金；依據市場數據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。

二是提質增效。例如，數據驅動代替經驗判斷，全面優化生產流程，改善制造工藝，提高生產效率；科學高效排產，提高設備利用率；集成數智技術提高生產執行精度，確保產品質量。

三是減少能源資源消耗。例如，通過物聯網連接設備，可以實時在線監測和控制能源和資源使用情況，提高能源資源利用效率；利用智能化節能減排設備或解決方案替換落后產能和生產工藝，實現綠色生產。

四是提升用戶體驗。例如，數智技術應用打通產業鏈上下游，實現需求端與設計端、制造端的直接對接，對復雜的市場動態進行數據分析和預測，準確把握市場機會，快速進行產品創新，實現敏捷制造和精益生產，響應市場變化和用戶個性化需求；通過在價值鏈各個環節增加與用戶交互節點，鼓勵用戶全程參與產品生產過程，為用戶的最佳體驗不斷迭代產品，提升產品附加價值；基于產品智能化，通過與環境、用戶交互，產品可自動回傳運行和環境數據，通過數據監控和分析，為用戶提供遠程的預防性運維服務。

五是重塑生產方式。數智技術和先進制造技術的融合應用，將會帶來生產模式的創新和變革，推動傳統制造企業，從大規模生產向定制化生產轉變，企業從單純的制造商向服務端衍生。價值創造過程也將從傳統單向鏈式過程轉向網絡化協同共創模式。

智能制造核心特征

對于制造業而言，數字化轉型是利用數智技術進行全方位、全周期、全鏈條的改造過程。以智能制造為主攻方向，通過深化數智技術在產品、生產、管理和服務等諸多環節的應用，與制造技術雙向融合，加快企業以及產業層面的數字化、網絡化、智能化步伐，不斷釋放數智技術的應用價值，是現代制造業實現高質、高效、綠色發展的重要途徑。

數智技術驅動下的智能制造主要表現為兩大核心特征：一是虛實融合，二是網絡化協同。

特征之一的虛實融合，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，由統一“軟件”平臺協調和安排資源、能源、時間的最優分配，并在反饋中不斷升級。

回溯工業革命發展歷程，在機械化生產時期，信息技術尚未出現，所有生產要素都集中在物理空間中發生；到電氣化生產時期，機器大規模生產拓展了實體要素發生的物理空間，從小作坊變成了大工廠。

伴隨信息技術發展以及在制造領域的深入應用，相對于物理空間中的實體要素外，信息/數據作為新生產要素，在企業活動中扮演越來越重要的角色。

在自動化生產時期，傳感器、控制器（PLC）和執行器形成緊耦合的控制信息環，系統性地部署在各個機械零部件之上，從而形成依附于設備的“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，數智技術應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、執行能力的數字孿生體，從而實現物理空間和信息空間在更廣范圍、更深層次的交互融合，創造出虛實合一的制造系統，并通過統一“軟件”平臺進行要素資源的動態配置。

這里需要強調的是，由于人工智能技術的應用，機器算法將替代人的決策過程，形成對資源、能源、時間等生產要素的動態配置，并在數據反饋中不斷優化算法精度，提升決策水平，即智能制造系統相對傳統制造具備自感知、自學習、自決策、自執行和自適應能力。

特征之二的網絡化協同，即通過建立統一“對話”標準，打通分散于不同層級、環節、組織的“數據孤島”，讓數據在不同系統間自由流動，從而實現企業制造各層級（縱向），及產業鏈上各環節（橫向）的互聯互通和協同化生產。

具體來說，一是通過打通企業層、執行層、設備層的縱向數據鏈，實現研發數據、制造數據向生產現場、制造設備的實時傳遞和處理，企業內部不同系統層級間無縫連接，推動企業的精細化運營和柔性化生產。

二是橫向打通企業內部以及產業鏈上下游不同企業間的業務數據共享，使得包括研發設計、物料采購、生產制造、營銷銷售、物流倉儲、產品服務等環節中每個企業組織，都可以根據全產業鏈的共享信息進行資源調配、方案優化，靈活組織生產去迎合市場變化，縮短產品制造和創新周期。

通過縱向和橫向數據打通，最終實現設備、車間、工廠、流程、物料、人員乃至產業鏈價值鏈各個節點的全面互聯，使得價值傳遞過程從傳統制造單向鏈式轉向并發式協同，通過實時數據感知、傳送、分析和處理，圍繞用戶需求和產品全生命周期，進行資源動態配置和網絡化協同，從而最大限度地實現個性化定制。

基于兩大核心特征，我們再去理解企業智能制造的系統架構。

底層的虛實融合，即是通過信息基礎設施的建設，將包括制造載體和制造過程在內的物理空間所有生產要素、供應鏈環節、工藝流程、管理活動等進行數字化，并通過網絡連接和傳輸匯聚到統一數據平臺之上，再結合智能化分析技術深度挖掘數據價值，對內賦能諸如能源、資源、供應鏈、訂單等企業內部管理平臺，提高企業管理和運營效率；對外可以通過工業應用開發平臺面向第三方開發者開放，結合應用端需求進行工業應用定制化開發，也可以將企業能力/資源經過沉淀后，以工業服務微組件庫形式開放給諸如金融機構、物流、電商等產業鏈上下游企業使用，通過協同合作方式提高整體產業的資源配置效率，響應終端用戶需求變化。