一、 智能制造的定义智能制造是指在生产过程中，将智能装备通过通信技术有机连接起来，实现生产过程自动化；并通过各类感知技术收集生产过程中的各种数据，通过工业以太网等通信手段，上传至工业服务器，在工业软件系统的管理下进行数据处理分析，并与企业资源管理软件相结合，提供最优化的生产方案或者定制化生产，最终实现智能化生产。 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。 二、智能制造基本原理从智能制造系统的本质特征出发，在分布式制造网络环境中，根据分布式集成的基本思想，应用分布式人工智能中多Agent系统的理论与方法，实现制造单元的柔性智能化与基于网络的制造系统柔性智能化集成。根据分布系统的同构特征，在智能制造系统的一种局域实现形式基础上，实际也反映了基于Internet的全球制造网络环境下智能制造系统的实现模式。
三、智能制造特征1.人机一体化IMS不单纯是“人工智能”系统，而是人机一体化智能系统，是一种混合智能。基于人工智能的智能机器只能进行机械式的推理、预测、判断，它只能具有逻辑思维（专家系统），最多做到形象思维（神经网络），完全做不到灵感（顿悟）思维，只有人类专家才真正同时具备以上三种思维能力。因此，想以人工智能全面取代制造过程中人类专家的智能，独立承担起分析、判断、决策等任务是不现实的。人机一体化一方面突出人在制造系统中的核心地位，同时在智能 机器的配合下，更好地发挥出人的潜能，使人机之间表现出一种平等共事、相互“理解”、相互协作的关系，使二者在不同的层次上各显其能，相辅相成。因此，在智能制造系统中，高素质、高智能的人将发挥更好的作用，机器智能和人的智能将真正地集成在一起，互相配合，相得益彰。 2.虚拟现实技术这是实现虚拟制造的支持技术，也是实现高水平人机一体化的关键技术之一。虚拟现实技术（Virtual Reality）是以计算机为基础，融合信号处理、动画技术、智能推理、预测、仿真和多媒体技术为一体；借助各种音像和传感装置，虚拟展示现实生活中的各种过程、物件等，因而也能拟实制造过程和未来的产品，从感官和视觉上使人获得完全如同真实的感受。但其特点是可以按照人们的意愿任意变化，这种人机结合的新一代智能界面，是智能制造的一个显著特征。 3.自组织与超柔性智能制造系统中的各组成单元能够依据工作任务的需要，自行组成一种最佳结构，其柔性不仅突出在运行方式上，而且突出在结构形式上，所以称这种柔性为超柔性，如同一群人类专家组成的群体，具有生物特征。 4.学习能力与自我维护能力智能制造系统能够在实践中不断地充实知识库，具有自学习功能。同时，在运行过程中自行故障诊断，并具备对故障自行排除、自行维护的能力。这种特征使智能制造系统能够自我优化并适应各种复杂的环境。 四、 哪些产业属于智能制造自律能力即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。具有自律能力的设备称为“智能机器”，“智能机器”在一定程度上表现出独立性、自主性和个性，甚至相互间还能协调运作与竞争。强有力的知识库和基于知识的模型是自律能力的基础。 智能制造技术包括自动化、信息化、互联网和智能化四个层次，产业链涵盖智能装备（机器人、数控机床、服务机器人、其他自动化装备），工业互联网（机器视觉、传感器、RFID、工业以太网）、工业软件（ERP/MES/DCS等）、3D打印以及将上述环节有机结合的自动化系统集成及生产线集成等。 智能产业链，基于一般的产业链分析模式，我们认为智能产业链由“基础、核心、应用和服务”四个方面构成，每个环节都能形成较大的产业集群。 智能基础产业是构成智能化系统的最基本元件或材料，包括电子元器件、光学配件、精密基础件、光电材料、智能材料等，一般不具有独立应用功能。 智能核心产业是构成智能化系统的核心功能组件，包括感知、传输、计算、控制等功能单元，具体涵盖计算机设备、网络传输设备、仪器仪表、集成电路、物联网技术和软件等。 智能应用产业是推动智能化产业发展的终端应用领域，可分为智能电网、智能交通、智能汽车、智能金融、智能医疗、智能建筑、智能安防、智能物流、智能家居、智能商业等领域，智能应用领域的产业关联度、技术复杂性较高，是最终引领智能产业发展的驱动力量。 从智能应用的不同领域看，有些是偏重生活方面的，有些是偏重生产方面的，有些的影响是全方位的，如智能电网，其辐射范围相当广阔，包括新材料、电力电子元器件制造、电池制造、新能源发电、钢铁制造、通信设备、智能家电、电动汽车、智能家居等上下游产业，而后续还将衍生出诸如智能城市、智能交通等更多新的产业。 智能汽车和智能家居是影响人们生活最重要的两个方面，都具有非常巨大的市场空间。智能化汽车设备主要体现在众多辅助驾驶系统上，如智能雨刷、自动前照灯、智能空调、智能悬架、防打瞌睡系统„„电子信息技术的广泛应用，为汽车的智能化提供了广阔的前景。 电子元器件 智能基础产业 智能应用产业 智能核心产业 系统集成服务网络传输设备计算机设备 仪器仪表集成电路物联网技术汽车电子设备智能电网设备智能交通设备 智能家居设备 智能通讯设备光学配件 精密基础件 光电材料 智能医疗设备 智能楼宇系统 软件 智能制造装备 智能材料 智能化家居主要体现在智能楼宇管理上，安防监控、中央空调、火灾自动报警、立体车库、远程抄表，这些现代化的智能家居系统目前已初步应用于温州的几个新建住宅小区。 智能制造是生产领域的典型代表。自动化改造是我国制造业转型与升级的主要方式。 我国制造业升级与转型应从制造环节开始，自动化改造包括两个方面：一是以自动化器械代替人工；二是以智能化器械代替非智能化器械，包括工业机器人、智能化数控机床、智能纺机等，是不断提升生产效率、提高产品质量的重要保障。 五、智能制造十大未来行业趋势分析1、2017年是中国专业级无人机市场破冰之年中国无人机市场正在逐渐走向成熟，从技术、成本、应用成熟度和行业发展规律等角度看，赛迪顾问预测2017年将成为中国专业级无人机市场破冰之年。首先，随着传统数据处理芯片厂商如因特尔、高通、英伟达布局无人机数据处理平台上，无人机将成为实现人工智能的最佳载体，快速突破专业应用的技术瓶颈； 其次，以歌尔声学、比亚迪为代表的ODM厂商逐渐布局无人机生产制造，加速产品量产及迭代，有效降低专业应用成本，从根本上推动专业应用市场的发展； 再次，经过几年的用户培养，无人机在各专业领域尤其是农业植保的应用逐步为用户所接受，无人机专业应用将呈现旺盛的市场需求；最后，由于航拍应用的局限性，消费级无人机市场短期内将不会呈现爆发式增长，愈发激烈的竞争也促使企业向专业级应用转型。 2、虚拟现实促使人机交互“黑科技”全面爆发为实现将用户置身于一个包括视觉、听觉、触感和嗅觉全体感的”以假乱真”的虚拟环境中，VR需要更加丰富的人机交互形式。作为人类沟通中最自然的语言与视觉，语音识别技术和眼球追踪技术将成为下一阶段人机交互技术发展的热点，情感合成技术、跨语言交流技术等已经崭露头角。 动作捕捉、触觉反馈、方向追踪、手势跟踪等一系列更加自然化的人机交互技术也将呈现革命性的突破，同时如何组合不同的交互技术带来沉浸式的VR体验也是各企业追逐的焦点。随着人机交互技术的全面爆发，预计被多数用户及业内人士认可的VR设备交互范式将有望在明年出现。 3、人工智能与互联网技术开启“机器人2.0”元年机器人在汽车、电子制造等产业中的应用已经非常普遍，而随着传感器、人工智能等技术的进步，机器人正朝向与信息技术相融合的方向发展，通过云计算和人工智能深度学习，机器人可从执行一项简单重复性的工作进化为执行各种复杂多样化的工作，并开始应用大数据实现自律化。 如今，微软、谷歌、英特尔等科技巨头已进军机器人产业，布局“机器人2.0”时代，引领智能机器人的创新发展。我国已发布《机器人产业发展规划（2016-2020年）》，重点开展人工智能、机器人深度学习等新一代机器人技术研究，注重战略性、前瞻性、创新性的工作，以期在机器人产业变革中实现“弯道超车”。 4、视觉系统技术正加速向机器人、汽车、无人机等多领域渗透随着机器人产业的快速发展，视觉感知方式正在从传统的深度地图、激光雷达系统向视觉系统转变，而该领域的技术已经于近两年有了较大的突破，以韩国、美国、日本为代表的多个国家的机器人研究院均在2016年的多场世界级机器人大赛中应用视觉技术。 而随着电动汽车的加速普及，无人驾驶技术的快速突破，消费级无人机市场的进一步开拓，在视觉系统于机器人产业领域应用愈发成熟的背景下，以无人驾驶、无人机、机器人为代表的新兴领域将成为视觉系统应用的新焦点。 5、云制造将引领智能制造投资新热潮云制造是一种基于泛在网络、以人为中心的智能制造新模式，是两化深度融合和产业链资源优化配置的重要途径，未来云制造将获得更多的投资关注。一方面，云制造已经渗透到产业链的各个环节，包括云端3D打印、供应链融资、基于工业云的大数据研发等，在航空航天、汽车工业、工程机械、石油化工、电子电气等众多行业均有广泛的应用。 另一方面，云制造也在重塑产业生态，例如在数控机床领域，已经出现了以数控机床生产力和云平台为主要商业模式的新型互联网制造形态；在汽车工业领域，也有企业开始尝试打造汽车全产业链生态圈，形成资本、资源、研发、生产、销售、充电、售后等全方位的云平台制造模式。 6、数字孪生率先推进汽车工业进入虚拟制造数字孪生是以数字化方式为物理对象创建虚拟模型，模拟其在现实环境中的行为特征，实现产品全生命周期内生产、管理、连接的高度数字化及模块化。智能工厂是数字孪生的核心载体，其设备和系统的智能化、集成化程度是数字孪生得以发挥作用的关键因素。 汽车工业在智能工厂、数字化车间、自动化生产线建设方面具备良好的基础，汽车是工业机器人最大的应用领域，并在PLM、MES等应用方面等成熟度高，能较好的进行系统集成，预计在2017年数字孪生将率先在汽车领域推广应用，形成集设计与仿真、制造执行（MES）与质量追溯、数据采集与分析为一体的新一代智能工厂。 7、千亿产业基金助推智能制造步入发展快车道随着《中国智能制造发展规划（2016-2020）》的出台和智能制造试点示范项目的展开，智能制造产业将迎来巨大的发展机遇。 智能制造属于资金密集型行业，而广大中小企业普遍面临着融资难问题，资金已经成为制约中小型智能制造企业发展的一个重要因素，来自中央和地方政府的大规模产业和科研基金投入，将为智能制造产业提供强大的动力和资源，解决智能制造企业孵化、发展、扩大规模的资金需求及资源引进、配置问题。 目前北京市、广东省、山东省、湖南省均已经出现不同形式的智能制造产业投资基金，预计2017年智能制造产业基金产业总体规模将超过1000亿元，成为智能制造产业发展的重要推动力。 8、“苹果+富士康”代工模式将在制造业领域加速铺开随着全球制造业的发展模式正在向网络化、智能化、绿色化转变，大量中低端生产力正在加速被淘汰。 由于传统制造业拥有重资产、生产周期长等特点，拥有新技术、新模式的企业难以在短时间内将技术及模式转化为生产力，而在互联网共享思维不断普及，金融资本大量注入到智能制造领域的背景下，“苹果+富士康”这一成功的代工模式能够将新技术、新模式与现有生产力进行有机的融合，极大缩短企业从初创到投产的生长周期，推动产业更加快速的更新迭代，而在发展相对成熟的汽车等传统制造业领域，该模式有望加速铺开。 9、智能制造专项规划将于2017年密集发布随着“中国制造2025”的出台，我国制造业正式踏上了以智能制造为重要发展方向的转型升级之路。2016年12月7日，工业和信息化部、财政部联合制定并印发了《智能制造发展规划（2016-2020年）》，为全国各地大力发展智能制造提供了明晰的发展路径。在此背景下，可以预见2017年将是搭建“中国制造2025”专项规划体系的重要一年。 截止至2016年底，工信部联合其他部委已经先后发布了机器人、智能硬件等专项规划，以及工业绿色发展、绿色制造等专项行动指南，而在《智能制造发展规划（2016-2020年）》发布之后，针对重点领域、重大工程、重大举措等方面都将会在2017年密集发布相应的专项规划和行动指南，从而指导我国智能制造未来10年的发展。 10、医疗机器人有望成为服务机器人行业投资“升班马”发展医疗机器人产业是我国实现工业4.0的重要环节，随着《中国制造2025》、《机器人产业发展规划（2016-2020年）》等一系列重要文件的发布，医疗机器人等高智能医疗设备成为了未来几年我国发展的重点领域之一。各地政府也在积极打造医疗机器人测试及应用平台，并为建立行业标准给予政策指导，政策方向明确。 目前，医疗机器人主要集中在北美市场，国内市场刚刚兴起，市场渗透率不足5%，存在巨大的市场空间和发展潜力，国外企业纷纷将中国市场视为提升业务的关键点。新松、博实、金山科技、妙手集团等国内企业也为抢占国内市场高地，加速对医疗机器人领域的产业布局。预计，2017年医疗机器人将成为服务机器人行业投资的最大热点，有望成为新兴行业投资者的新机遇。 文章来源：电子发烧友 本网编辑 何洋/整理 |
