智能制造系统都有哪些特征?智能制造系统内涵

智能制造系统都有哪些特征？

1、人机一体化

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。

2、虚拟现实技术

特点是可以按照人们的意愿任意变化。

3、自组织

智能制造系统中的各组成单元能够依据工作任务的需要，自行组成一种更佳结构。

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。

智能制造系统构成要素

智能功能包括资源要素、系统集成、互联互通、信息融合和新兴业态五层。

1、资源要素：包括设计施工图纸、产品工艺文件、原材料、制造设备、生产车间和工厂等物理实体，也包括电力、燃气等能源。此外，人员也可视为资源的一个组成部分。

2、系统集成：通过二维码、射频识别、软件等信息技术集成原材料、零部件、能源、设备等各种制造资源。由小到大实现从智能装备到智能生产单元、智能生产线、数字化车间、智能工厂乃至智能制造系统的集成。

3、互联互通：通过有线、无线等通信技术，实现机器之间、机器与控制系统之间、企业之间的互联互通。

4、信息融合：在系统集成和通信的基础上，利用云计算、大数据等新一代信息技术，在保障信息安全的前提下，实现信息协同共享。

5、新兴业态：包括个性化定制、远程运维和工业云等服务型制造模式。

智能制造系统内涵

一、智能制造的内涵

（一）概念关于智能制造的研究大致经历了三个阶段：起始于20世纪80年代人工智能在制造领域中的应用，智能制造概念正式提出，发展于20世纪90年代智能制造技术、智能制造系统的提出 ， 成熟于21世纪以来新一代信息技术条件下的“智能制造（Smart ）”。

世纪80年代：概念的提出。1998年，美国赖特（Paul Kenneth Wright ）、伯恩（David Alan Bourne）正式出版了智能制造研究领域的首本专著《制造智能》（Smart ），就智能制造的内涵与前景进行了系统描述，将智能制造定义为“通过集成知识工程、制造软件系统、机器人视觉和机器人控制来对制造技工们的技能与专家知识进行建模，以使智能机器能够在没有人工干预的情况下进行小批量生产”。在此基础上，英国技术大学Williams教授对上述定义作了更为广泛的补充，认为“集成范围还应包括贯穿制造组织内部的智能决策支持系统”。麦格劳 - 希尔科技词典将智能制造界定为，采用自适应环境和工艺要求的生产技术，更大限度的减少监督和操作,制造物品的活动。

——20世纪90年代：概念的发展。20世纪90年代，在智能制造概念提出不久后，智能制造的研究获得欧、美、日等工业化发达国家的普遍重视，围绕智能制造技术（IMT）与智能制造系统（IMS）开展国际合作研究。1991年，日、美、欧共同发起实施的“智能制造国际合作研究计划”中提出：“智能制造系统是一种在整个制造过程中贯穿智能活动，并将这种智能活动与智能机器有机融合,将整个制造过程从订货、产品设计、生产到市场销售等各个环节以柔性方式集成起来的能发挥更大生产力的先进生产系统”。

——21世纪以来：概念的深化。21世纪以来，随着物联网、大数据、云计算等新一代信息技术的快速发展及应用，智能制造被赋予了新的内涵，即新一代信息技术条件下的智能制造（Smart ）。2010年9月，美国在华盛顿举办的“21世纪智能制造的研讨会”指出，智能制造是对先进智能系统的强化应用，使得新产品的迅速制造，产品需求的动态响应以及对工业生产和供应链网络的实时优化成为可能。德国正式推出工业4.0战略，虽没明确提出智能制造概念，但包含了智能制造的内涵，即将企业的机器、存储系统和生产设施融入到虚拟网络—实体物理系统（CPS）。在制造系统中，这些虚拟网络—实体物理系统包括智能机器、存储系统和生产设施，能够相互独立地自动交换信息、触发动作和控制。

综上所述，智能制造是将物联网、大数据、云计算等新一代信息技术与先进自动化技术、传感技术、控制技术、数字制造技术结合，实现工厂和企业内部、企业之间和产品全生命周期的实时管理和优化的新型制造系统。

（二）特征

智能制造的特征在于实时感知、优化决策、动态执行等三个方面：一是数据的实时感知。智能制造需要大量的数据支持，通过利用高效、标准的 *** 实时进行信息采集、自动识别，并将信息传输到分析决策系统；二是优化决策。通过面向产品全生命周期的海量异构信息的挖掘提炼、计算分析、推理预测，形成优化制造过程的决策指令。

三是动态执行。根据决策指令，通过执行系统控制制造过程的状态，实现稳定、安全的运行和动态调整。

（三）构成

1、智能产品（装备）

智能产品是发展智能制造的基础与前提，由物理部件、智能部件和联接部件构成。智能部件由传感器、微处理器、数据存储装置、控制装置和软件以及内置操作和用户界面等构成；联接部件由接口、有线或无线联接协议等构成；物理部件由机械和电子零件构成。智能部件能加强物理部件的功能和价值，而联接部件进一步强化智能部件的功能和价值，使信息可以在产品、运行系统、制造商和用户之间联通，并让部分价值和功能脱离物理产品本身存在。

智能产品具有监测、控制、优化和自主等四个方面的功能。监测是指通过传感器和外部数据源，智能产品能对产品的状态、运行和外部环境进行全面监测；在数据的帮助下，一旦环境和运行状态发生变化，产品就会向用户或相关方发出警告。控制是指可以通过产品内置或产品云中的命令和算法进行远程控制。算法可以让产品对条件和环境的特定变化做出反应；优化是指对实时数据或历史记录进行分析，植入算法，从而大幅提高产品的产出比、利用率和生产效率；自主是指将检测，控制和优化功能融合到一起，产品就能实现前所未有的自动化程度。

2、智能生产智能生产是指以智能制造系统为核心，以智能工厂为载体，通过在工厂和企业内部、企业之间以及产品全生命周期形成以数据互联互通为特征的制造网络，实现生产过程的实时管理和优化。智能生产涵盖产品、工艺设计、工厂规划的数字设计与仿真，底层智能装备、制造单元、自动化生产线，制造执行系统，物流自动化与管理等企业管理系统等。

3、智能服务通过采集设备运行数据，并上传至企业数据中心（企业云），系统软件对设备实时在线监测、控制，并经过数据分析提早进行设备维护。例如维斯塔斯通过在风机的机舱、轮毂、叶片、塔筒及地面控制箱内，安装传感器、存储器、处理器以及SCADA系统，实现对风机运行的实时监控。还通过在风力发电涡轮中内置微型控制器，可以在每一次旋转中控制扇叶的角度，从而更大限度捕捉风能，还可以控制每一台涡轮，在能效更大化的同时，减少对邻近涡轮的影响。维斯塔斯通过对实时数据进行处理预测风机部件可能产生的故障，以减少可能的风机不稳定现象，并使用不同的工具优化这些数据，达到风机性能的更优化。

（四）作用发展智能制造的核心是提高企业生产效率，拓展企业价值增值空间，主要表现在以下几个方面：一是缩短产品的研制周期。通过智能制造，产品从研发到上市、从下订单到配送时间可以得以缩短。通过远程监控和预测性维护为机器和工厂减少高昂的停机时间，生产中断时间也得以不断减少。

二是提高生产的灵活性。通过采用数字化、互联和虚拟工艺规划，智能制造开启了大规模批量定制生产乃至个性化小批量生产的大门。

三是创造新价值。通过发展智能制造，企业将实现从传统的“以产品为中心”向“以集成服务为中心”转变，将重心放在解决方案和系统层面上，利用服务在整个产品生命周期中实现新价值。

二、国外智能制造系统架构自美国20世纪80年代提出智能制造的概念后，一直受到众多国家的重视和关注，纷纷将智能制造列为国家级计划并着力发展。目前，在全球范围内具有广泛影响的是德国“工业4.0”战略和美国工业互联网战略。

下面分享相关内容的知识扩展：

搞懂几个概念：智能制造、工业互联网、产业互联网和数字化转型等

编者按：

数字化、网络化、智能化是新一轮科技革命的突出特征，也是新一代信息技术的核心。

为团结多领域力量共赴新一代信息技术的浪潮，Hi2硬核派特向业内专家（行业扫地僧）约稿，请专家用通俗易懂的方式介绍新技术的概念、现状及趋势。

本文是该系列的开篇，enjoy~

〇. 这里是前言

工业领域范围很广，不仅涉及行业多，各种概念也非常多，比如，智能制造、工业互联网、产业互联网、数字化转型等等，要搞清楚个中详情，还需要费不少时间。

我们花3-5分钟，先搞清楚几个概念。

话不多说，我们发车了！

一. 先从智能制造的概念开始

首先，智能制造并不是一项技术，而是制造业追求的一个目标。

智能制造是一个有起点没有终点的目标 ，所以如果有人说他们已经实现了智能制造，这种说法本身就是有误的，智能制造是一片无边无际的蔚蓝大海，大家都是刚刚起航。

二.智能制造的核心是人工智能与制造技术的融合

智能制造是个筐，很多概念都往里面装。

根据 工业互联网产业联盟 发布的《工业互联网术语与定义》，智能制造应当包含 智能制造技术 和 智能制造系统 ，智能制造系统不仅能够在实践中不断地充实知识库，而且还具有自学习功能，还有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。

根据 中国工程院 的解释，新一代智能制造是数字化网络化智能化技术与制造技术的深度融合，其 核心是新一代人工智能技术与制造技术的深度融合 。

三. 智能制造的“四新”、“三算”

智能制造包含的智能制造技术是指：贯穿应用于整个制造企业子系统涉及的新设备、新材料、新工艺、新技术等，目前炙手可热的3D打印、石墨烯、虚拟现实等都属于这一范畴，为了方便大家区别，笔者把其中的新设备、新材料、新工艺、新技术等 智能制造技术 简称为 “四新” 。

智能制造包含的 智能制造系统 主要是指人工智能，主要涉及 “三算” ：算力、算据、算法。人工智能的算力主要是建立在云计算之上，算据是来自于工业物联网对各种设备的数据采集而形成的工业大数据，算法是将工业技术原理、行业知识、基础工艺、模型工具等进行规则化、软件化、模块化。用烧饭做类比，算力是煤气灶，算据是食材原料，算法是厨师技能。

四. 工业互联网即智能制造系统

构建人工智能+制造业的“三算”（算力、算据、算法）体系就是工业互联网，工业互联网是智能制造现阶段的关键载体，是互联网、云计算、大数据、物联网、人工智能等新一代信息技术在制造业融合应用的产物。

五. 工业互联网是产业互联网的子集

工业不是之一个与新一代信息技术融合的产业，在这之前，零售业、金融业、通信、教育等早已开始了这场融合（新零售、新金融、新生态等），只不过这次“轮流转”到了工业，而且，新一代信息技术与工业的融合是必然，这种融合就形成了工业互联网。

各个产业与新一代信息技术融合的产物就是产业互联网，工业互联网是产业互联网的一个重要组成部分。

有意思的是，工业和产业的英文都是industry，中文很美妙。

六. 数字化转型是目标，产业互联网是手段

数字化转型是目标，它追求的是将各行各业与数字技术融合，从而帮助传统产业获得产出增加和效率提升，而产业互联网是实现这一目标的手段和抓手。

数字化转型是一种状态目标，追求的结果是“产出增加和效率提升”，这是大家需要注意的地方，不是为转型而转型。

七.  最后，我们小结下

1 . 智能制造包含智能制造技术和智能制造系统，智能制造技术包含“四新”，智能制造系统主要是指“三算”；

2 . 工业互联网是指智能制造大范畴中的智能制造系统这一部分；

3 . 产业互联网包含了信息技术与多个产业的融合，与工业的融合就是工业互联网；

4 . 数字化转型是指各产业与数字技术融合的一个过程与目标，产业互联网是这一目标的手段和抓手。

现在，这些概念你搞清楚了吗？别再被人用各种概念扰乱了思路哦~

以上是本系列的“前菜”， 下期见 。

-END-

“上硬菜”栏目是硬核派 *** 公众号Hi2Lab的专家约稿/投稿栏目，邀请特约专家通俗地讲述硬核科技的技术概念、产业现状及发展趋势。

如果有所获，请转发给你的朋友们吧~

智能制造是从数据传输技术向( )方向逐步进化的过程

智能制造是从数据传输技术向方向逐步进化的过程回答如下：

信息物理融合系统

智能制造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，在制造过程中能进行智能活动，将制造自动化的概念扩展到柔性化、智能化和高度集成化。

智能制造应当包含智能制造技术和智能制造系统，智能制造系统不仅能够在实践中不断地充实知识库，而且还具有自学习功能，还有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。

计算机电子设备、汽车、电器、食品、医药、专用设备制造、化学原料及制品、有色金属冶炼等行业的智能制造能力成熟度水平位居国内前列。

智能制造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。

谈起智能制造，首先应介绍日本在1990年4月所倡导的“智能制造系统IMS”国际合作研究计划。许多发达国家如美国、欧洲共同体、加拿大、澳大利亚等参加了该项计划。该计划共计划投资10亿美元，对100个项目实施前期科研计划。

我国智能制造的基本现状和基本架构是什么

我国智能制造发展基础和支撑能力明显增强

我国智能制造发展迅速、发展战略清晰。2016年12月8日，我国工业和信息化部、财政部联合制定的《智能制造发展规划（2016–2020年）》（以下简称《规划》）颁布。根据《规划》，2025年前，我国推进智能制造发展实施“两步走”战略。之一步，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。

《规划》要求到2020年实现四个具体目标：

目标一：智能制造技术与装备实现突破。研发一批智能制造关键技术装备，具备较强的竞争力，国内市场满足率超过50%。突破一批智能制造关键共性技术。核心支撑软件国内市场满足率超过30%。

目标二：发展基础明显增强。智能制造标准体系基本完善，制（修）订智能制造标准200项以上，面向制造业的工业互联网及信息安全保障系统初步建立。

目标三：智能制造生态体系初步形成。培育40个以上主营业务收入超过10亿元、具有较强竞争力的系统解决方案供应商，智能制造人才队伍基本建立。

目标四：重点领域发展成效显著。制造业重点领域企业数字化研发设计工具普及率超过70%，关键工序数控化率超过50%，数字化车间／智能工厂普及率超过20%，运营成本、产品研制周期和产品不良品率大幅度降低。

宏观地看，制造业是数字经济的主战场。近年来，制造企业数字化基础能力稳步提升，制造业企业设备数字化率和数字化设备联网率持续提升。根据前瞻产业研究院《高质量发展新动能：2020年中国数字经济发展报告》的数据，2019年，规模以上工业企业的生产设备数字化率、关键工序数控化率、数字化设备联网率分别达到47.1%、49.5%、41.0%，工业企业数字化研发设计工具普及率达到69.3%。数字化率指标直接反映了我国智能制造转型升级的进展速度。

我国已经形成系列先进制造业产业集群。根据赛迪研究院对我国先进制造业集群空间分布的研究成果，我国已形成以“一带三核两支撑”为特征的先进制造业集群空间分布总体格局。环渤海核心地区主要包括北京、天津、河北、辽宁和山东等省市，是国内重要的先进制造业研发、设计和制造基地。其中，北京以先进制造业高科技研发为主，天津以航天航空业为主，山东以智能制造装备和海洋工程装备为主，辽宁则以智能制造和轨道交通为主。长三角核心地区以上海为中心，江苏、浙江为两翼，主要在航空制造、海洋工程、智能制造装备领域较突出，形成较完整的研发、设计和制造产业链。珠三角核心地区的先进制造业主要集中在广州、深圳、珠海和江门等地，集群以特种船、轨道交通、航空制造、数控系统技术及机器人为主。中部支撑地区主要由湖南、山西、江西和湖北组成，其航空装备与轨道交通装备产业实力较为突出。西部支撑地区以川陕为中心，主要由陕西、四川和重庆组成，轨道交通和航空航天产业形成了一定规模的产业集群。

中国制造业主要领域发展情况：

以工业互联网、工业机器人、高端数控机床和半导体产业为例

（1）新一代信息技术与智能制造的结合：工业互联网发展迅速

工业互联网发展迅速。新一代信息技术与制造业的深度融合发展，是推动制造业升级的重要引擎。其中，工业互联网又是这个融合过程中的核心。工业互联网与我国智能制造发展正相关。2018年、2019年我国工业互联网产业经济增加值规模分别为1.42万亿元、2.13万亿元，同比实际增长分别为55.7%、47.3%，占GDP比重分别为1.5%、2.2%，对经济增长的贡献分别为6.7%、9.9%。2018年、2019年我国工业互联网带动全社会新增就业岗位分别为135万个、206万个。从这个数据来看，中国工业互联网的发展已经形成全新的动能。

工业互联网发展存在三大痛点。我国工业互联网仍处于发展初期，标准架构还在探索之中，商业模式尚不成熟，技术、人才、安全等方面存在瓶颈和短板，推广应用的艰巨性和复杂性并存，需要保持耐心、稳中求进。具体而言，存在三大问题：

一是数据流动与融合问题。主要体现在三个方面。首先，是设备互联互通信息孤岛问题。例如，一条生产线涉及大量不同的设备底层通信和数据交互协议等，要实现设备之间有效的数据流动和融合，难度较大。其次，在目前的人工智能发展阶段，对依托工业生产所产生的大数据进行智能化自动决策依然是有难度的。最后，工业互联网设备的专用软件难以通用也是当前工业互联网发展的一个较大瓶颈。

二是对成本和安全问题考虑不足。一方面，存在成本问题。例如，工业互联网安全涉及专业人员、数据中心、云计算等方面的成本。另一方面，存在安全挑战。例如，工业互联网的数据泄露和网络攻击风险等。

三是工业互联网的盈利模式依然需要摸索。工业互联网行业标准多，涉及各个制造业的垂直领域，专业化程度高，难以找到通用的盈利和发展模式。

2020年6月30日召开的中央全面深化改革委员会第十四次会议就工业互联网发展提出了明确要求。会议强调，加快推进新一代信息技术和制造业融合发展，要顺应新一轮科技革命和产业变革趋势，以供给侧结构性改革为主线，以智能制造为主攻方向，加快工业互联网创新发展，加快制造业生产方式和企业形态根本性变革，夯实融合发展的基础支撑，健全法律法规，提升制造业数字化、网络化、智能化发展水平。由此看来，从2020年开始，在未来一段时期内，工业互联网会是智能制造最为关键的国家战略。

（2）我国工业机器人发展迅速

政策方面，我国对工业机器人的支持具有长期性和持续性。1959年，美国人乔治·德沃尔与约翰·英格伯格联手制造出之一台工业机器人，标志着机器人技术进入制造业。我国在1972年开始工业机器人研究，与美国相差仅约10年。1982年，中国科学院沈阳自动化研究所研制出我国之一台工业机器人。20世纪80年代，我国工业机器人发展主要涉及喷涂、焊接等工业流水线上机械手的研发。“863计划”启动后，我国开始大力支持工业机器人技术发展。“十五”规划（2001～2005年）期间，我国开始发展危险任务机器人、反恐军械处理机器人、类人机器人和仿生机器人等。“十一五”规划（2006～2010年）期间，开始重点关注智能控制和人机交互的关键技术。到“十二五”规划（2011～2015年），“智能制造”开始正式全面提上国家战略。2016年，《机器人产业发展规划（2016－2020年）》发布，开始进一步完善机器人产业体系，扩大产业规模，增强技术创新能力，提升核心零部件生产能力，提升应用集成能力。

技术方面，我国机器人技术发展迅速，但工业机器人关键零部件国产化率依然有很大的上升空间。2011年至2020年，国内机器人技术相关的专利数量快速增加，年平均申请量为17009.2件，年平均增长率为39.53%，更高年增长率为79.67%（2016年），2018年的年度申请量更高，申请数量为37853件。我国机器人专利数量的快速增长，说明了2011年以来我国机器人技术的快速发展。但我国工业机器人关键零部件技术国产化率依然较低，制约着我国工业机器人产业的发展。根据头豹研究院的数据，我国工业机器人机械本体国产化率为30%、减速器国产化率为10%、控制器国产化率为13%、伺服系统国产化率为15%；而在我国工业机器人生产成本结构中，伺服系统、控制器与减速器这三大核心零部件的成本占比超过了70%。核心零部件因为技术壁垒高，国产化程度低，主要依赖进口，因而成本占比较高。例如，中国工业机器人制造企业在采购减速器时，由于采购数量较少，难以产生规模效应，面临国际供应商议价权过高问题，相同型号的减速器，中国企业采购价格是国际知名企业的两倍。

需求方面，国家政策的支持和智能制造加速升级，使工业机器人市场规模持续迅速增长。根据2019年8月中国电子学会发布的《中国机器人产业发展报告2019》，我国生产制造智能化改造升级的需求日益凸显，工业机器人需求依然旺盛，我国工业机器人市场保持向好发展，约占全球市场份额三分之一，是全球之一大工业机器人应用市场。另外，根据国际机器人联盟（IFR）统计，我国工业机器人密度在2017年达到97台／万人，超过全球平均水平，并将在2021年突破130台／万人，达到发达国家平均水平。如图1所示，从长期来看，制造企业对工业机器人仍有巨大需求，机器人价格下行的态势也将延续。在“量增价降”综合因素作用下，工业机器人本体销售额平稳增长，预计到2023年将达265.8亿元。此外，随着部分西方国家对华扼制战略的推进，我国工业机器人在快速发展的同时，也在加快工业机器人伺服电机、减速器、控制器等关键部件的国产替代。工业机器人核心部件国产化，也将成为未来发展的重要趋势。



销售方面，从我国工业机器人销售情况看，我国工业机器人国产替代在加速，国际市场竞争力在加强。一是我国国产工业机器人销量逐步增长，国产替代加速。根据前瞻产业研究院的研究报告，随着我国机器人领域的快速发展，我国自主品牌工业机器人市场份额也在逐步提升，与外资品牌机器人的差距在逐步缩小。例如，2019年，自主品牌工业机器人在市场总销量中的比重为31.25%，比2018年提高3.37个百分点。另据民生证券研究的研究报告，“2011～2020年，国内工业机器人销量复合增速达25.1%；其中国产工业机器人销量由约800台增加至约5万台，复合年均增长率达58.3%，高于国内整体销量增速约33个百分点；同期国产工业机器人市场渗透率上升约26个百分点。”二是国内工业机器人出口增长迅速，国际市场份额在提升。2015～2020年，我国国内工业机器人出口量由2015年的1.2万台提升至2020年的8.1万台，复合年均增长率达46.5%；出口量在全球占比由4.6%提升至20.4%，增长约16个百分点。

（3）高端数控机床依然是我国的短板

高端数控机床与我国工业机器人的发展密切相关，但目前我国高端数控机床发展依然相对落后，这也是制约我国智能制造业发展的重要短板。有数据显示，2019年全球排名前10的数控机床企业中，来自日本的山崎马扎克公司以52.8亿美元的营收排名之一，德国通快公司以42.4亿美元排名第二，德日合资公司德玛吉森精机以38.2亿美元排名第三，其后分别为马格、天田、大隈、牧野、格劳博、哈斯、埃玛克，这10家高端机床企业没有一家是中国的。

我国对进口机床有着较大的需求。根据海关总署披露的数据，2015年至2019年，我国进口的数控机床合计达29914台，进口总额达978亿元。此外，我国高端机床及核心零部件仍依赖进口，截至2021年，国产高端数控机床系统市场占有率不足30%。国产精密机床加工精度目前仅能达到亚微米，与国际先进水平相差1～2个数量级。因此，在供需矛盾之下，我国高端机床的自主化、国产替代任务依然艰巨。

具体而言，我国高端数控机床主要存在四个方面的问题。一是高端机床的精密数控系统主要来源于日本、德国，国产数控系统主要应用于中低端机床，国产高端机床精密数控系统自主供给依然缺乏；二是主轴主要来源于德国、瑞士、英国等国，国产企业已具备一定生产能力，但技术仍需迭代提升；三是丝杠主要来源于日本，国内相关技术较多，但技术水平有待提升；四是刀具主要来源于瑞典、美国、日本等国，国产刀具材料落后，寿命和稳定性不高，平均寿命只有国际先进水平的1／3～1／2。

（4）半导体发展进展

半导体市场需求占全球之一，但国内供给能力有限。我国半导体行业发展非常迅速，影响力也越来越大。根据Statista全球统计数据库的数据，截至2012年，我国半导体市场需求份额首次过半——占全球半导体总需求的52.5%。根据赛迪顾问2021年6月1日公布的《2021全球半导体市场发展趋势白皮书》的数据：“从区域结构来看，中国已经连续多年成为全球更大的半导体消费市场。2020年，中国市场占比更高达到34.4%。美国、欧洲、日本和其他市场的市场份额分别为21.7%、8.5%、8.3%和27.1%。”

但是，同时我国半导体自给自足能力严重不足。根据中国半导体行业协会（CSIA）公布的可查数据，2016年中国集成电路进口额度达2271亿美元，而同年我国石油进口原油38101万吨，金额为1164.69亿美元，集成电路进口额远超石油进口额。中国半导体生产一直不能满足国内半导体消费需求。根据法资知名市场调查公司博圣轩（Daxue Consulting）2020年10月的数据，“自2005年以来，中国一直是半导体的更大市场。然而，在2018年，中国的半导体消费总量中，只有略多于15%是由中国的生产提供的”。根据彭博社的数据，2020年中国芯片的进口额攀升至近3800亿美元，约占我国国内进口总额的18%。到2021年上半年，国内半导体领域的供应缺口依然未缩小。根据海关总署的数据，2021年1月至5月，我国进口集成电路2603.5亿个，同比增加30%。由此看来，截至2021年上半年，国内半导体供给能力依然有限。

我国部分半导体产业领域已具备国际竞争力，但缺乏高端芯片生产能力。半导体产业的整个生产制造过程可以分为三个部分：分布式设计、制造和封测。2021年3月1日，国新办举行工业和信息化发展情况新闻发布会。工业和信息化部党组成员、总工程师、新闻发言人田玉龙在回答记者提问时介绍：“‘十三五’中国集成电路产业发展总体是非常骄人的，产业规模不断增长。据测算，2020年我国集成电路销售收入达8848亿元，平均增长率达20%，为同期全球集成电路产业增速的3倍。技术创新上也不断取得突破，制造工艺、封装技术、关键设备材料都有明显大幅提升。”

在半导体产业制造领域，国产自主创新替代在全面加速。根据国盛证券2020年6月的报告，我国国内半导体制造已基本完成从无到有的建设工作。例如，中微公司介质刻蚀机已经打入5nm制程；北方华创硅刻蚀进入 *** IC28nm生产线量产；屹唐半导体（Mattson）在去胶设备市场的占有率居全球第二；盛美半导体单片清洗机在海力士、长存、 *** IC等产线量产；沈阳拓荆PECVD打入 *** IC、华力微28nm生产线量产；2018年ALD通过客户14nm工艺验证；精测电子、上海睿励在测量领域突破国外垄断等。但总体来看，目前我国缺乏7nm及以下的高端芯片的稳定、规模化生产能力，华为当前遇到的困境也很大程度上根源于此，我国距离实现高端芯片的量产还有很长的路要走。

我国晶圆生产能力发展迅速，已形成相对完整的半导体产业链，但产业结构失衡。我国在半导体生产材料——晶圆制造方面取得长足进步。截至2020年12月，中国大陆晶圆产能占全球晶圆产能15.3%的份额，已超越北美（北美占全球晶圆产能的12.6%），成为全球第四大晶圆制造地区（之一名为中国台湾，占21.4%；第二名为韩国，占20.4%；第三名为日本，占15.8%）。

半导体材料制造的快速发展，对我国整个半导体产业链的提升有非常重要的作用。例如，海思半导体是我国IC设计企业龙头，2016年销售额达260亿，是国内更大的无晶圆厂芯片设计公司。海思半导体的业务包括消费电子、通信、光器件等领域的芯片及解决方案，代表产品为麒麟系列处理器等。2020年10月22日，华为在HUAWEI Mate 40系列全球线上发布会上发布的麒麟9000芯片，采用了5nm工艺制程。据报道，麒麟9000在多个参数上超越骁龙865、苹果A14等竞争对手。但是，麒麟的加工生产仍然需要海外公司代工，因此麒麟芯片的供应会受到“美国的芯片禁令”等国际因素的影响。我国在半导体产业结构上还存在发展

均衡的问题，难以完全自给自足。

当前，全球半导体产业链细分趋势非常明显。较诸之前设计、制造和封测在同一公司完成的IDM模式，这三个环节已经形成相对独立的专业企业分工。全球半导体产业链走向分工的过程也是半导体产业链全球化的过程。以1996年为分水岭。在此之前，中国半导体产业受制于国际和国内政治因素，与全球半导体产业发展的“摩尔定律”速度完全脱节。但在1996年之后，通过“908”“909”工程等系列战略推动，加上进入21世纪以来全产业链的系列配套发展，我国半导体产业体系已经取得了长足进步，当前中国已跃升为晶圆代工产业全球第二大国。从中国半导体产业技术发展进程看，中国半导体制造工艺从落后3代以上，缩小为仅落后1～2代。

同时，我们也要看到，在芯片制造环节，虽然有“908”“909”工程以及最近十余年来国家的大力推动，但中国集成电路产业的落后依然不容置疑。必须承认，整体的产业结构严重失衡，设计企业少而弱，制造方面虽有半导体巨头纷纷设厂，但以封装测试为主，而且由于国外政策的限制，制造工艺均落后于国外。至于制造设备，几乎完全依赖进口。这些问题我们依然要面对，而且还需要深入分析和挖掘原因。

04 我国智能制造发展面临的问题及对策建议

智能制造业人才紧缺，需加快培养相关人才。我国智能制造面临人才缺口大、培养机制跟不上、现有制造业人员适应智能制造要求的转型难度较大等问题。

一是整体人才缺口大。我国教育部、人力资源和社会保障部、工业和信息化部联合发布的《制造业人才发展规划指南》预测，到2025年，高档数控机床和机器人有关领域人才缺口将达450万，人才需求量也必定会在智能制造不断深化中变得更大。

二是人员流动性大，且刘易斯拐点后人口红利在缩小。不仅是人才缺口大，制造业人员流动性也很大。根据中金公司的调研，在跨过刘易斯拐点后，制造业劳动力市场中需求方的议价能力下降。例如，有纺织企业反映2012年以来企业在国内就面临基层员工招不进来、大专生留不下来的情况；另外，有些汽车配件企业希望可以留住熟练工人，但新冠肺炎疫情发生后，部分四川、重庆的工人可能选择不再回来，过去几年的产业内迁也使很多中西部劳动力选择就近就业。

三是智能制造转型升级创造的新职位需要新型技术人才，但传统就业人员并不一定能在短期内转型并适应新职位需求。以工业互联网为例，中国工业互联网研究院的研究表明，工业互联网相关职业在不断涌现。2019年、2020年国家发布的29个新职业中，与工业互联网相关的达到13个，如大数据工程技术人员、云计算工程技术人员，占新增职业的44.8%。要胜任这些新职位需要较高、较新的知识储备，原有传统制造业领域的工程技术人员要满足这些新岗位的技能需求，需要时间培养。

以上都是智能产业结构升级过程中难以避免的问题。要解决这些问题，可从两方面着手。一方面，建立更为健全的在职教育体系、提供在职教育的认可度和含金量。制造业是就业的重要领域，相关人员的转型升级是迈向智能制造的前提。在人才缺口较大的情况下，在职人员“干中学（Learning by doing）”是制造业智能化人才培养比较务实的路径。同时，用人单位也要抛弃对在职学习的成见和歧视，避免“唯学历论”，要根据制造业实际需求和个人能力来选用人才。

另一方面，制造业人才使用面临“Z世代”挑战。“Z世代”是美国及欧洲的流行用语，意指1995～2009年间出生的人，又称网络世代、互联网世代，统指受互联网、即时通信、短信、MP3、智能手机和平板电脑等科技产物影响很大的一代人。面对时代变化，制造业传统的用人管人方式需要转变，使年轻一代能够留得下来、干得下去，能够越干越有希望。

工业互联网的安全问题需引起高度重视，进一步细化明确责任体系。工业互联网作为智能制造的“血脉”，其安全性直接关系到智能制造的安全。工业互联网和制造系统具有高度集成的特征，而这些集成使智能制造系统更容易受到网络威胁的攻击。2019年7月，工业和信息化部等十部门联合印发了《加强工业互联网安全工作的指导意见》（以下简称《指导意见》），提出了两大总体目标：一是到2020年年底，工业互联网安全保障体系初步建立；二是到2025年，制度机制健全完善，技术手段能力显著提升，安全产业形成规模，基本建立起较为完备可靠的工业互联网安全保障体系。

当前，我国工业互联网面临的威胁较为严峻。2020年1月至6月，国家工业互联网安全态势感知与风险预警平台持续对136个主要互联网平台、10万多家工业企业、900多万台联网设备安全监测，累计监测发现恶意网络行为1356.3万次、涉及2039家企业。有数据显示，截至2020年6月，我国工业互联网虽然总体安全态势平稳，未发现重大工业互联网安全问题，但对工业互联网基础性设备和系统的攻击正在增多，攻击范围、深度都在扩张，未来工业互联网面临严峻安全挑战。

工业互联网安全问题难以避免地会随着智能制造升级发展而不断变化，因此相关的防范体制机制是关键所在。《指导意见》特别强调，到2020年年底，“制度机制方面，建立监督检查、信息共享和通报、应急处置等工业互联网安全管理制度，构建企业安全主体责任制，制定设备、平台、数据等至少20项亟需的工业互联网安全标准，探索构建工业互联网安全评估体系”。由此可见，工业和信息化部等我国相关主管部门对工业互联网安全问题的复杂性和多部门协同联防联控的重要性有充分认识。而细化工业互联网各领域、各环节的责任体系，是多部门合作防控的首要问题。因此，在加强相关标准建设的同时，也要进一步细化相关安全体系的职责，需要将防范工作落实到具体的主管部门。

半导体、高端数控机床、工业机器人核心零部件等的国产替代需要我国提高自主创新能力，建议进一步深化科研体制改革、加强科研机构与产业界的联动，通过提高国家系统自主创新能力来推动关键领域的技术瓶颈突破。半导体、高端数控机床、工业机器人核心零部件这些领域在技术路径上是密切相关的。例如，这三个领域在传感器、控制系统、各种智能芯片模块方面均有相似或共同的技术栈。我国要提高这些领域的国产替代率，不是依靠个别技术突破能够实现的。半导体、高端数控机床、工业机器人核心零部件的国产替代突破需要依托国家系统创新能力的提升，这将是一个长期的过程。在国家层面，目前这几大领域主要依靠相关部委和地方产业政策支持，但缺乏中央的统一战略。建议立足于国家整体系统创新能力的提高，从中央层面明确具体的责任人，统筹半导体、高端数控机床、工业机器人核心零部件等领域自主创新问题。通过中央层次的统筹，在不断改革中建立与解决当前半导体、高端数控机床、工业机器人核心零部件“卡脖子”问题相适应的国家系统自主创新机制，建立制度化的创新突破能力，推动我国智能制造迈上新的台阶。

加快智能制造升级发展，需进一步激活民营企业活力，完善相关市场竞争和退出机制。一方面，未来我国企业的智能制造转型升级，在国企做大做强的同时，民营制造业发展的动能不容忽视。2018年以来，我国对于行政性政策对民营企业的影响问题已有较深入的认知，特别是政策刚性对民营企业生命力的影响问题，需要长期警醒。此外，我国智能制造同时也要为“小微民营企业”预留发展空间，引导和促进小微企业形成或者融入产业链。

另一方面，我国大部分制造业领域已经不是幼稚产业，保护与竞争、政策支持和市场退出机制等需要并行推进。以半导体产业为例，我国半导体芯片需求当前已经占据全球之一，除了芯片制造还与国际发展存在较大差距，我国在晶圆材料生产、封测和电子产品制造方面的全球竞争中已经具备较强的竞争力。结合美国的半导体产业经验，在行业发展早期是需要产业政策扶持的，但是随着产业自身发展的不断成熟，要逐步从产业政策推进向产业政策与贸易政策相结合的方式过渡，适当引进竞争机制，淘汰落后产能，为有竞争力的企业提供更好的创新空间。因此，我国半导体行业最终仍需面对与美国等发达国家在全球的较量，长期的竞争与较量将是常态。