来源：《新经济导刊》，2024年第09期-30-37页。
摘要：智能制造，指通过数字化、网络化和智能化等途径实现制造过程的自动化、柔性化、智能化、集成化和绿色化，代表了先进生产力，是新质生产力在制造业上的具体体现，也是我国新型工业化的主攻方向，更是提高我国制造业国际竞争力的重要举措。本文通过分析智能制造的内涵演进及其特征，阐述了我国在智能制造领域的发展成效及政策支持，进而提出我国发展智能制造的重点领域和对策建议。
关键词：智能制造；新质生产力；高质量发展；新型工业化
一、智能制造的内涵演进及其特征
智能制造的内涵有一个动态变化的过程，且仍在不断丰富。一般而言，智能是知识和智力的总和，知识是智能的基础，智能则是获取并运用知识求解问题的能力。智能制造是新一代信息通信技术与先进制造技术的融合，通过数据实时采集、分析、推理、判断、构思和决策等过程，为企业提供更加灵活、高效、智能的生产方式。
（一）智能制造概念的提出及其演进
智能制造的起源可追溯至20世纪80年代。1988年，美国学者赖特和伯恩联名出版《制造智能》一书，认为“智能制造”通过知识集成、制造软件系统、监测设备和机器控制等途径，对制造技术人员的技能和专家知识进行建模，使智能机器在没有人为干预的情况下能够实现小批量生产。
1991年，日、美、欧联合发起“智能制造国际合作研究计划”，提出“智能制造系统是一种在整个制造过程中展示智能活动，并与智能机器有机融合，从订货、产品设计、生产到市场销售等整个制造过程各环节以柔性方式集成起来并发挥最大生产力的先进生产系统”。
进入互联网时代，智能制造的定义得到进一步拓展。维基百科认为智能制造依托计算机集成制造系统（CIMS）技术，支持计算机集成制造、高度适应性和快速设计变更，并通过数字信息技术和更灵活的技术人员培训，根据客户需求，快速改变生产水平、优化供应链能力，实现生产高效和可循环物的回收利用。
2013年，德国《工业4.0白皮书》及后续相关文章将这一概念用“灵捷制造”或“灵智制造”来表述，认为其本质是建立具有适应性、资源高效和基因工程的智能工厂，以实现智能生产，其基础是“物联网+赛博物理系统”（IoT&CPS）。“互联网+制造”是基于网络和数据的智能制造，也称为数字化网络化制造，强调系统的灵活性、经济性和高效性，通过嵌入式软件和智能装备实现制造系统的自动化、敏捷化、灵巧化和绿色化。
2014年12月，美国能源部牵头组建了“智能制造创新研究院”，并将智能制造定义为通过先进传感、仪器、监测、控制和过程优化的技术，实现对工厂和企业中的能量、生产效率和成本的实时管理。尽管美国和德国都强调智能技术与成本控制，但美国更注重生产制造系统的数据采集、处理和分析能力，突出自主学习、自主决策，以及无人化技术和智慧底座的优化提升。
智能制造的发展经历了数字化制造、网络化制造和智能化制造三个阶段，各阶段之间具有继承性。在新一轮技术革命的背景下，智能制造被赋予了新的内涵，即基于数字技术、工业知识和智能装备的深度融合，以赛博物理系统为技术基础，具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能，形成了由人类社会、赛博空间和物理世界共同构成的人机物系统。这一系统是由数字孪生、人工智能技术等构成的虚拟空间，能够与物理世界精准映射，融合共生。
（二）智能制造与新质生产力的关系
智能制造中应用的先进技术代表了新型工业化的方向。新质生产力是指由技术革命性突破、生产要素创新性配置、产业深度转型升级而催生的生产力。新质生产力与智能制造之间具有高度关联性，两者相辅相成，共同推动制造业的转型升级和高质量发展。新质生产力是制造业转型升级的推动力，智能制造是新质生产力的具体体现。新质生产力和智能制造都以科技创新和制度创新为核心，致力于提高生产效率和经济效益。新质生产力强调通过科技创新和制度创新以提升生产力水平，智能制造则主要通过现代信息技术的运用实现生产过程自动化、智能化和集成化。新质生产力为智能制造提供了技术基础和人才支撑，智能制造则是新质生产力的实现途径。
智能制造是制造业高质量发展的产物，不仅可以有效促进产业和资源要素深度融合，推动形成以科技为引领的新质生产力，为制造业的高端化智能化绿色化发展提供有力支撑，还可以有效引领制造业智能化转型升级，推动先进制造业和现代服务业融合发展，有力支撑并推进新型工业化发展，促进数字经济和实体经济、实体经济和资源要素的深度融合，不断壮大实体经济根基，助力现代化产业体系建设。
二、智能制造在我国的发展现状
智能制造，是制造业紧跟世界发展趋势、实现转型升级的关键所在，是落实制造强国战略的重要举措。我国围绕新一代信息技术、高档数控机床和机器人、航空航天装备、海洋工程装备及高技术船舶、先进轨道交通装备、节能与新能源汽车、电力装备、新材料、生物医药及高性能医疗器械、农业机械装备智能制造等十大重点领域，提出了《中国制造2025》战略，为智能制造装备的研究设计与生产制造提供了有力的支撑和良好的环境。
（一）智能制造发展的政策支持
为推进制造业发展技术变革、效率变革、动力变革，提高我国制造业发展水平、发展质量和国际竞争力，提升制造业全要素生产率，我国颁布了一系列政策性文件来促进智能制造发展，如《智能制造装备产业“十二五”发展规划》《智能制造科技发展“十二五”专项规划》等。以《中国制造2025》为纲，进行智能制造试点示范，确定了38个行业46个试点示范项目，涉及智能装备、智能服务、智能化管理等6个类别。2016年12月，工信部、财政部发布的《智能制造发展规划（2016–2020年）》（以下简称《规划》），将智能制造界定为：“基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合，贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节，具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式”。该《规划》提出2025年前，推进智能制造实施“两步走”战略：第一步，到2020年，智能制造发展基础和支撑能力明显增强，传统制造业重点领域基本实现数字化制造，有条件、有基础的重点产业智能化转型取得明显进展；第二步，到2025年，智能制造支撑体系基本建立，重点产业初步实现智能转型。
2021年12月，工信部等八部门联合印发《“十四五”智能制造发展规划》，提出的目标是到2025年，规模以上制造业企业大部分实现数字化网络化，重点行业骨干企业初步应用智能化；到2035年，规模以上制造业企业全面普及数字化网络化，重点行业骨干企业基本实现智能化。此外，还要实现智能制造装备和工业软件技术水平和市场竞争力显著提升，培育150家以上专业水平高、服务能力强的智能制造系统解决方案供应商。
工信部、国家标准化管委会联合发布《国家智能制造标准体系建设指南》，明确了智能制造标准体系的总体要求、建设思路、建设内容和组织实施等内容，智能制造标准体系框架包括基础、安全、管理、检测评价、可靠性等5类基础共性标准和“智能装备”“智能工厂”“智能服务”“工业软件和大数据”“工业互联网”等5类技术标准，以及《中国制造2025》中十大重点领域在内的不同行业应用标准。
2023年2月，工信部等七部门印发《智能检测装备产业发展行动计划（2023-2025年）》，提出目标：到2025年，智能检测技术基本满足用户领域制造工艺需求，核心零部件、专用软件和整机装备供给能力显著提升，重点领域智能检测装备示范带动和规模应用成效明显，行业生态初步形成，基本满足智能制造发展需求。
2024年7月，中共中央、国务院印发《关于加快经济社会发展全面绿色转型的意见》，对加快社会经济全面绿色转型进行系统部署，强调降碳、减污、扩绿及高质量发展的协同。在“加快数字化绿色化协同转型发展”方面，要求推进产业数字化智能化同绿色化的深度融合，深化人工智能、大数据、云计算、工业互联网等在电力系统、工农业生产、交通运输、建筑建设运行等领域的应用，实现数字技术赋能绿色转型。特别强调了“推动传统产业绿色低碳改造升级”，“推动各类用户‘上云、用数、赋智’，支持企业用数智技术、绿色技术改造提升传统产业”等内容。
（二）我国智能制造迅猛发展
党的十八大以来，通过产学研用协同创新、行业企业示范、央地联合统筹推进，我国智能制造发展规模和水平快速提升，智能制造融入制造业的水平明显提升，数字化、网络化、智能化升级步伐显著加快。智能制造承载着新一轮工业革命的核心技术，是智能互联时代各国科技竞争的核心领域。作为制造强国建设的主攻方向和推进新型工业化的重要着力点，智能制造关乎我国制造业的全球地位和制造业发展水平。
近年来，随着互联网、大数据、人工智能、区块链等新一代信息技术与制造业的融合发展，制造业向高端化和高附加值方向不断迈进，向智能化和服务化转型步伐日益加快，我国制造业创新能力得到明显提升，制造强国建设迈上新台阶。
1.智能装备科技含量提升
智能装备是智能制造的核心装备，具有机器智慧，是实现智能制造的先决条件，因此智能制造装备又被誉为“工业之母”。智能装备能够充分释放数字技术的放大、叠加、倍增效应，不仅会对制造业产生颠覆性影响，还将促进国民经济各部门的深刻变革。“十三五”期间，中国智能制造取得了长足进展。数据显示，我国智能制造装备国内市场满足率超过50%，主营业务收入超10亿元的系统解决方案供应商达43家。
2.智能制造试点示范成效明显
工信部数据显示，在推广应用成效上，我国试点示范项目生产效率平均提高45%、产品研制周期平均缩短35%、产品不良率平均降低35%。到2023年，我国已培育421家国家级智能制造示范工厂；智能车载设备制造、智能无人飞行器制造增加值高于20%；服务机器人、3D打印等产品产量增长迅速，成为全球最大的机器人市场，到2022年，我国工业机器人保有量达135.7万台，销量29万余台，远高于排名第二的日本（5万余台），占全球市场份额的52.5%，涌现出离散型智能制造、流程型智能制造、网络协同制造、大规模个性化定制、远程运维服务等新模式、新业态。
3.一系列先进制造业产业集群初步形成
当前，我国已初步形成多个先进制造业产业集群，呈现出“一带三核两支撑”的空间分布特征。这一格局基于赛迪研究院对制造业集群的研究结果划分。“一带”指的是长江经济带，其沿线聚集了大量制造企业。“三核”分别是环渤海、长三角和珠三角地区。环渤海地区涵盖了北京、天津、河北、辽宁、山东等地，聚焦研发、设计与制造功能；长三角则以上海为中心，江苏与浙江为两翼，在航空制造、海洋工程与智能装备制造方面形成了完整的产业链；珠三角主要集中在广州、深圳等地，重点发展特种船舶、轨道交通、航空制造、数控系统及机器人等。“两支撑”为西部支撑和中部支撑。中部地区主要包括湖南、山西、江西及湖北，具有较强的航空装备和轨道交通产业基础；西部支撑区以四川和陕西为核心，形成了规模化的轨道交通与航空航天产业集群。
三、智能制造发展的重点领域与推进策略
我国智能制造在高质量发展方面取得积极进展的同时，也面临一些深层次的挑战。如存在信息孤岛现象、工业互联网基础较为薄弱，传统制造业面临数字化转型和关键核心技术“卡脖子”难题等。在新一轮技术革命和产业变革中，抓住智能制造机遇，推动制造业向智能制造高水平迈进，要以关键核心技术攻关与国产替代为核心，以数据为基础，依托制造单元、车间、工厂、企业和供应链等载体，构建虚实融合、知识驱动、动态优化、安全高效、绿色低碳的智能制造系统。这不仅是我国充分发挥海量数据和丰富应用场景优势、实现制造业由大到强的必由之路，也是打造“中国制造”新优势的重要抓手。
（一）发展数字经济，推动新型工业化
高质量发展智能制造可实现数据资源的跨界整合，成为数字经济和实体经济深度融合的纽带。为进一步提升智能制造水平，需要拓展智能制造应用场景，推进数字产业化与产业数字化，实现数字技术赋能制造业与服务业发展。制定钢铁、有色、石油化工、建材等行业数字化、网络化、智能化的转型路线图、施工图，不断加快提升数字经济和实体经济融合的深度和广度，培育新产业、新业态、新模式，形成新的经济增长点和增长动能，加快推进数字中国建设。
新型工业化是构建现代化产业体系的重要路径，而智能制造的发展则是推进新型工业化高质量发展的重要任务。作为信息技术与制造业深度融合的产物，智能制造的发展需要加快新型基础设施建设，包括工业互联网、大数据和云计算等领域，推动数字经济与实体经济深度融合。同时，要加快原材料、电子信息、绿色制造、装备制造和安全生产等关键领域的数字化、网络化和智能化转型，特别是加大培育这些领域的新质生产力，推动战略性新兴产业的发展和未来产业的布局。此外，还应通过产业链和供应链的数字化、智能化升级，构建以数据驱动、软件定义、平台支撑、服务增值和智能主导为特征的现代化产业体系，推进制造强国、网络强国和数字中国的建设。
（二）加强关键核心技术攻关与国产替代
推进关键核心技术攻关和国产替代研发，把关键核心技术掌握在自己的手里，才能从根本上解决“卡脖子”难题。要发挥新型举国体制优势，采取“单点突破+集成攻关”等举措，聚焦高端装备、材料、机床、科学仪器和核心零部件等智能制造产业，攻克一批关键技术尤其是先导性和颠覆性技术，做大做强智能制造业，实现关键核心技术自主可控；构建工业互联网平台，推动上游高端供给和下游有效需求的精准匹配以及各个环节的实时决策和资源高效配置，实现效率变革。
加快工业软件自主研发和进口替代进程。以进口替代为切入点，研发具有自主知识产权的工业设计软件和运行软件。实施“揭榜挂帅”，在消化吸收CAD、CAE、EDA等设计类工业软件基础上，研发符合中国国情的设计和运行软件，解决技术难题。围绕工艺模型、知识组件、算法工具等，重点发展建模、仿真、模拟和分析等高性能计算领域的工业软件。构建专业技术人才信息系统，为推动软件国产替代提供人才基础。
（三）推广智能工厂模式，加快高端集群化发展
针对钢铁、建材、化工等传统制造业，应从基础建设、智能技术和系统集成等方面进行智能化改造，提升设备之间的互联互通和数据交换能力，实现生产数据、工艺信息、质量数据的共享，构建协同运作的智能制造生态链。通过推动各地建成数字化车间和智能工厂，形成可复制可推广的典型范例和示范模式。
推动智能制造装备高端化发展。运用新型复合材料提高高端制造装备性能和轻量化水平，采用增量制造、激光切割等先进工艺提高设备精度。推动工业机器人高端化智能化发展，在关键零部件和结构设计、加工与装配等方面取得持续突破。
拓展制造业增加值发展空间。推动价值链、产业链、供应链、创新链、资金链的协同耦合和资源整合，驱动行业变革、网络智能化发展、生态集成引领、知识创造与扩散传播，在技术装备、产业与品牌、数字思维、商业模式等方面建立“行业标杆”，带动我国传统制造企业向数字化、网络化、智能化协同发展迈进。
（四）推动制造业企业“智改数转网联”同构
第一，提升制造业企业数字化转型、工业互联网、智能化改造水平。充分发挥我国智能制造场景丰富的优势，以场景化方式推动数字化车间、智能工厂、智能生产线建设。探索应用区块链、人工智能等先进技术创新智能设计、生产、管理、服务模式，打造一批数字化转型、智能化改造的示范企业。发挥大型企业、“链主”企业等在数智化平台建设、共性技术研发应用等方面的带动作用，在智改数转网联过程中实现上下游融通和协同式发展。
第二，推进关键核心技术突破与推广应用。一是瞄准大数据、人工智能、区块链、网络信息通信、集成电路、设计应用关键软件、量子信息等战略性、前瞻性领域，不断创新并取得突破。推动大模型算法、框架等基础性原创性技术突破，特别关注从“0到1”的基础性创新。二是完善智能制造、工业互联网等领域的知识产权和标准体系，加大知识产权保护力度，提升人工智能与制造业深度融合的质量和水平。三是构建以企业为主体的多元参与、网络化协同研发、市场化运作管理的创新体系，以科技创新推动产业和模式创新。
第三，适度超前建设数字基础设施。重视发挥市场与政府的协同作用，重点加快工业互联网规模化应用，形成全国一体化算力体系，不断释放数据价值，促进信息化与工业化在更广范围、更深程度、更高水平上实现融合发展，为加快推进新型工业化提供坚实支撑。
（五）完善政策与标准，推动智能制造转型升级
建立健全工业互联网安全、设备、业务流程和合规性等的标准体系，建立统一的通信协议、数据格式和接口标准，充分释放“标准化+工业互联网平台”的最大潜力。从明确基础标准、构建技术标准、建设标准体系、试验验证、国际化等方面进行部署，建设先进适用的工业互联网标准体系。以价值提升为导向，明确利益相关者“建平台、用平台、管平台”的需求，加强IT与OT网络的深度融合。鼓励中国标准“走出去”，推进工业互联网平台国际标准的制定，打通“数据壁垒”，破解“信息孤岛”难题，释放数据红利。
同时，完善政策工具。通过财政、金融、人才培养及产业政策，为推进制造业智能化改造与数字化转型提供有力支持。强化顶层设计和政策支持，以新质生产力全面赋能新型工业化，深入开展“人工智能+”行动，形成持续推进的长效机制，以体现不同区域、不同行业数字化转型的协同性和差异性。瞄准智能制造的发展趋势，夯实计量、标准、信息基础设施、安全保障等发展基础，构建完备可靠、先进适用、安全自主的支撑体系，助力智能制造高质量发展。
（六）加强绿色技术研发，促进企业绿色低碳转型
企业绿色转型的关键在于依靠技术创新来提高效率，因此，推动“能源活动+工业生产过程”相关的行业企业使用低碳技术、零碳技术和负碳技术，发展新质生产力。
要加快数字化绿色化协同转型，构建基于数字化的绿色供应链管理系统，实现供应链各环节透明化、可追溯化，促进供应链绿色化转型。加强绿色产品认证与标识体系建设，通过认证和标识制度，引导消费者选择绿色产品，进一步推动市场向绿色化方向发展。
此外，需要加大对绿色技术研发的投入，增强企业技术创新动力，发挥自主创新在促进工业企业转型中的重要作用。加强产学研合作，建立多主体参与的创新研发平台，推动精准技术创新。加快推动绿色技术成果转化，优化基础研究与技术应用的转化路径，实现绿色技术的产业化应用。（参考文献略）
（本文作者周宏春为国务院发展研究中心研究员）
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