2016年是我国系统推进智能制造的元年,智能制造成为贯彻落实《中国制造2025》的主攻方向,在推动我国制造业转型升级、加快迈向中高端过程中发挥关键作用。2017年控制工程网版权所有,随着智能制造政策环境进一步优化、关键共性技术和核心装备不断突破以及智能制造标准体系逐步完善,新一代信息通信技术将与生产工艺、管理流程、装备及产品等加速融合,我国智能制造将加速推进。
　　一、对2017年形势的基本判断
　　(一)制造业重点领域加速推进智能转型
　　随着物联网、云计算、大数据等新一代信息通信技术与先进制造技术的加速融合,在智能制造试点示范专项行动和智能制造专项的持续推动下,机械、汽车、航空、石化化工、钢铁、家电、食品、电子信息等基础条件较好、需求强烈的制造业重点领域智能转型成效明显。制造业规模以上企业的数字化研发设计工具普及率达到58%以上,关键工序数控化率达到33%以上。企业方面,潍柴动力、九江石化、海尔集团、蒙牛乳业、东莞劲胜等企业建成了一批智能工厂/数字化车间,陕鼓动力、沈阳机床、中国商飞、青岛红领、长虹集团等企业积极开展智能制造模式创新,我国制造企业智能转型的基础已初步建立。
　　2017年控制工程网版权所有,随着《智能制造发展规划(2016-2020年)》《智能制造工程实施指南(2016-2020年)》《国家智能制造标准体系建设指南(2015年版)》等政策的发布和实施,智能制造试点示范专项行动、智能制造专项等行动的持续推进以及地方政府支持政策的逐步完善,我国发展智能制造的政策环境进一步优化、发展基础进一步夯实、企业内生动力进一步激发,预计我国制造业重点领域的智能转型将进一步加快,智能工厂/数字化车间加速建设,智能制造新模式不断涌现、成熟并快速推广应用。

　　(二)智能制造装备(系统)发展迅速
　　在我国巨大需求市场的带动下,高档数控机床与工业机器人、增材制造装备、智能传感与控制装备、智能检测与装配装备、智能仓储与物流装备等智能制造装备取得积极进展,工业设计仿真软件、工业控制软件、企业经营管理软件等核心工业软件发展迅速。以工业机器人为例,2015年我国工业机器人销量超过7.5万台,同比增长36.6%,已连续3年成为全球第一大工业机器人应用市场。其中,自主品牌工业机器人占我国市场的份额首次突破30%,呈现出非常迅猛的发展态势。
　　2017年控制工程网版权所有,随着我国制造业智能转型的加速推进以及《机器人产业发展规划(2016-2020年)》《智能硬件产业创新发展专项行动(2016-2018年)》等一系列政策的出台和实施,智能制造装备和核心工业软件将继续高速发展。另外,随着移动互联网、大数据、云计算等新兴技术与制造装备的深度融合,装备制造业服务化的发展趋势日益显著,具体表现在以下两个方面:一是越来越多的装备制造企业通过构建智能装备/产品远程运维服务平台,为用户提供在线监测、故障预警、故障诊断、预测性维护、运行优化、远程升级等服务;二是产业链的核心企业通过构建基于互联网的制造业资源协同平台,集成产业链上下游企业的相关管理信息系统,实现研发设计、生产能力和服务能力等制造资源共享,开展制造过程关键环节的并行组织和协同优化。
　　(三)智能产品供给能力进一步提升
　　当前,智能产品领域正蓬勃发展,初步形成了智能穿戴设备、智能家居设备、智能服务机器人、智能车载设备、智能无人机等规模化产品领域。2015年全球智能可穿戴出货量为7810万部(IDC统计),虚拟现实产业约15.4亿美元,智能服务机器人市场规模超过80亿美元(IFR估测数据),智能车载设备市场规模也在快速增长。我国智能产品领域与全球同步发展,智能穿戴设备、虚拟现实、智能家居设备等产品出货规模均已超过千万部,部分产品市场增长快于全球。在智能穿戴设备、智能无人机等领域已经出现了一批规模和技术均具有领先优势的龙头企业。
　　2017年控制工程网版权所有,随着智能产品功能的进一步丰富、用户消费习惯的逐步形成以及《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》《智能硬件产业创新发展专项行动(2016-2018年)》等一系列政策的出台和实施,我国高端智能穿戴设备、智能车载设备、智能医疗健康设备、智能服务机器人等智能产品供给能力将进一步提升,产品的功能性、易用性将进一步加强,多元化、个性化和定制化的供给模式将快速推广应用,基于智能产品的增值服务和商业模式将加速发展。
　　(四)一批可复制、可推广的智能制造新模式初步形成
　　近两年,政府连续组织实施智能制造试点示范专项行动和智能制造专项,分别遴选支持了109个试点示范项目和156个新模式应用项目,带动各企业积极探索智能制造新模式,加快信息通信技术向设计、生产、管理、服务等环节渗透,推动智能制造装备、工业软件与企业生产工艺、管理流程的深度集成,形成了航空装备网络协同开发、重大技术装备领域远程运维服务、石化行业智能工厂、水泥行业财务业务一体化管控、服装行业个性化定制、乳制品行业全流程质量追溯、民爆行业本质安全生产等较成熟、可复制、可推广的智能制造新模式。
　　《智能制造工程实施指南(2016-2020年)》提出“重点培育离散型数字化制造、流程型智能制造、网络协同制造、大规模个性化定制、远程运维服务等五种智能制造新模式,开展重点领域的试验验证和试点示范,条件成熟后在制造业领域全面推广。”2017年控制工程网版权所有,随着我国制造业智能转型的加速推进,智能制造试点示范转型行动和智能制造专项的持续实施,新一代信息通信技术、智能制造关键技术装备、核心工业软件等与企业生产工艺、管理流程深度融合,推动企业商业模式持续创新,将加速形成一批较成熟、可复制、可推广的智能制造新模式。
　　(五)智能制造标准体系逐步完善
　　标准化是发展智能制造的重要基础和推进抓手,国家发布《国家智能制造标准体系建设指南(2015年版)》、成立国家智能制造标准化协调推进组、总体组和专家咨询组。此外,连续两年组织实施智能制造专项,先后支持93个智能制造标准研制及试验验证项目;去年10月,工业和信息化部公布了首批《智能制造系统架构》等12项国家智能制造标准计划项目。智能制造标准体系框架及多部门协调、多标委会协作的工作推进机制基本形成。
　　2017年控制工程网版权所有,在智能制造专项的持续支持下,围绕互联互通、多维度协同等瓶颈领域,将组织开展智能制造基础共性标准、关键共性标准和行业应用标准研究,搭建一批标准试验验证平台(系统),开展全过程试验验证。此外,还将加快智能制造标准制修订,在制造业各个领域全面推广,智能制造标准体系将逐步完善。
　　二、需要关注的几个问题
　　(一)关键技术装备和软件系统自主化水平不高
　　近几年,我国智能制造装备、工业软件等整体发展迅速,但关键核心技术与高端装备对外依存度高,自主创新能力较弱CONTROL ENGINEERING China版权所有,严重制约我国智能制造的发展。90%的工业机器人、80%的集成电路芯片制造装备、40%的大型石化装备、70%的汽车制造关键设备等依赖进口。以集成电路芯片为例,2015年我国集成电路芯片进口额高达2300亿美元,高端芯片自给率不足10%。此外,数控系统、发动机和关键部件的自主创新能力薄弱,精密测量技术、智能控制技术、智能化嵌入式软件等先进技术自给率偏低。
　　(二)系统解决方案供给能力不足
　　我国已成为世界上最大的智能制造需求市场,但智能制造系统解决方案供给能力不足,缺少具有较强竞争力的系统集成商。受核心技术薄弱、人才缺失、应用领域单一等因素影响CONTROL ENGINEERING China版权所有,我国的智能制造系统集成商普遍规模不大。另外,国产智能制造系统解决方案的功能还有待完善。从企业系统架构来看,智能制造解决方案应包括数据采集层、执行设备层、控制层、管理层、企业层、云服务层、网络层等,需实现横向集成、纵向集成以及端到端集成。但目前,国内尚没有能集成整个架构体系的智能制造解决方案供应商。
　　(三)多层次的人才队伍亟待构建
　　人才是建设制造强国的根本,是制造业创新的主体。我国在推进智能制造方面还存在人才缺乏的问题,具体表现在如下几个方面:一是智能制造人才总量短缺,结构不合理,领军人才匮乏。没有足够的智能制造人才支撑,智能工厂无人可以操作,新兴产业生态缺乏管理。二是制造业人才培养与实际需求脱节,课程体系建设与职业标准脱节,校企合作缺乏长效机制,缺少具有丰富实践经验和知识结构的复合型人才。三是企业在制造业人才发展中的主体作用尚未充分发挥,积极性不高。
　　(四)企业智能制造发展路径不清晰
　　企业是实施智能转型的主体,然而国内企业对智能制造内涵的认识和理解差异较大,对推进智能制造的发展路径不够清晰。有的企业认为智能制造是生产过程的智能化,有的认为是产品的智能化,有的简单地认为是“生产自动化”+“管理信息化”。在推进智能化改造过程中CONTROL ENGINEERING China版权所有,有些企业并未从自身实际需求出发,而仅仅关注引进工业机器人、自动化设备等,进行简单的“机器换人”。此外,有些企业则容易盲目求全求大,仓促上阵,缺乏整体规划。未来,应通过咨询、交流、培训等方式加强对企业实施智能制造的指导和引导。
　　三、对策建议
　　(一)着力提升智能制造创新水平
　　一是针对智能制造关键技术装备、智能产品、重大成套装备、数字化车间/智能工厂、智能服务的开发和应用,突破先进感知与测量、高精度运动控制、高可靠智能控制、工业互联网安全等一批关键共性技术。二是研发智能制造相关的核心工业软件,突破建模与仿真、管理与控制等瓶颈,布局和积累一批核心知识产权,为实现制造装备和制造过程的智能化提供软件支撑。三是研究建立包括智能制造、机器人、集成电路、增材制造等在内的若干制造业创新中心,建立市场化的创新方向选择机制,鼓励创新的风险分担、利益共享机制,解决技术研究与产业化应用的“死亡谷”问题。四是围绕重点领域智能制造发展需求,加快建设研究院、研究中心、重点实验、工程中心和工程技术中心等重大科学研究和实验设施,鼓励企业加大研发投入力度,加强智能制造关键技术与装备创新。五是推动中小企业服务平台、公共技术服务平台等智能制造公共服务平台建设,增强为行业服务能力。
　　(二)加快培育智能制造系统集成商
　　一是以技术和资本为纽带,组建产学研用联合体或产业创新联盟,推动装备、自动化、软件、信息技术等不同领域企业紧密合作、协同创新,推动产业链各环节企业分工协作、共同发展,逐步形成以智能制造系统集成商为核心、各领域领先企业联合推进、一大批定位于细分领域的“专精特”企业深度参与的智能制造发展生态体系。二是支持装备制造企业以装备智能化升级为突破口,加速培育有行业、专业特色的系统解决方案供应商。三是支持规划设计院以车间/工厂的规划设计为基础,延伸业务链条,开展数字化车间/智能工厂总承包业务。四是支持包括自动化企业、信息技术企业通过业务升级,打通纵向集成,逐步发展成为智能制造系统解决方案供应商。五是研究制定智能制造系统解决方案供应商标准或规范,发布智能制造系统解决方案供应商推荐目录和编制《系统解决方案典型案例集》。
　　(三)打造智能制造人才队伍
　　一是构建多层次人才队伍。加强智能制造人才培训,培养一批能够带动行业、企业智能转型的高层次领军人才,一批能够突破智能制造关键技术及进行技术开发、技术改进、业务指导的创新型技术人才,一批既擅长制造企业管理又熟悉信息技术的复合型人才,一批门类齐全、技艺精湛、爱岗敬业的高技能人才。二是健全人才培养机制。支持高校开展智能制造学科体系和人才培养体系建设,培养能够胜任智能制造需要的实用人才。鼓励有条件的高校、院所和企业建设智能制造实训基地,培养满足智能制造发展需求的高素质技术技能人才。鼓励企业和各级院校打造技术技能人才培养的“双元制”体系。建立智能制造人才需求预测和信息服务平台。
　　(四)协同推进智能制造发展
　　一是发挥国家制造强国建设领导小组、各级经信主管部门的作用,有效统筹中央、地方和其他社会资源,协调解决智能制造发展中遇到的问题,分类、分层指导,分行业、分步骤持续推进,形成资源共享、协同推进的工作格局。二是企业以提质增效、增强竞争力为导向,围绕企业在实际工作中的切实需求和关键点,总体规划,分步实施。各行业龙头企业逐步智能化转型,中小企业按自身条件对关键环节进行自动化数字化提升。培育一批传感器、智能仪表、控制系统、伺服装置、工业软件等“专精特”配套企业。三是行业协会和联盟积极对接主管部门紧抓政策落实,加强对内对外交流和宣传推广工作,收集和反馈企业诉求CONTROL ENGINEERING China版权所有,通过技术难题、企业需求发包等方式帮助企业解决实际困难,同时严格行业自律监督,维护智能制造良好的发展环境。