工信部原装备工业司司长、国家智能制造专家委副主任 张相木

智能制造正在进入数字化网络化智能化融合发展阶段

自20世纪80年代中后期智能制造概念出现以来，智能制造的内涵和外延一直在不断丰富和升华。迄今，智能制造大致可以划分为数字化制造、网络化制造、智能化制造三个发展阶段。

1）数字化制造。早在1988年，美国人赖特和伯恩首先提出智能制造概念，之后，随着数字技术的不断发展和在制造领域的应用，智能制造进入数字化制造阶段。数字化制造是基于智能装备（机器）和数字技术深度融合的智能制造。

2）网络化制造。自2010年代初以来，随着物联网的迅猛发展，智能制造逐步进入到网络化制造阶段。网络化制造是指在数字化制造基础上，利用网络技术开展产品设计、生产、管理、服务等一系列活动的总称。网络化制造是基于网络和数据的智能制造，其物质技术基础是物联网和赛博物理系统（Cyber Physical Systems，CPS）。

3）智能化制造。近年来，以人工智能为代表的新兴科技快速发展，并迅速向制造业渗透，开启了工业人工智能时代，智能制造开始进入智能化制造阶段。智能化制造是指在数字化网络化制造基础上，利用人工智能等技术，构建具有认知和学习能力的制造系统，从而使制造领域的知识产生、获取、应用和传承效率发生革命性变化。智能化制造是基于工业人工智能的智能制造，是智能制造的高级阶段。

智能制造的三个发展阶段并不是孤立的概念，它们之间存在着密不可分的联系和相互促进的关系。前一个阶段是后一个阶段的基础，后一个阶段则是前一个阶段的“升级版”。追溯智能制造发展历程，数字化制造已经发展了30多年，网络化制造也有了10余年的历史，而智能化制造则刚刚进入萌芽期。总体上说，全球智能制造目前正处于数字化制造普及、网络化制造推广、智能化制造示范阶段。

随着算力的提升、算法的优化和算据的积累，工业人工智能应运而生，并推动智能制造开始进入高级阶段，即数字化网络化智能化融合发展阶段。

数字化是感知物理世界的基本方式，为信息化奠定基础，其发展趋势是信息的全面数据化；网络化是通过赛博空间联结物理世界的基本方式，为数据流动提供物理载体，其发展趋势是赛博物理系统的广泛采用；智能化是赛博空间作用于物理世界的基本方式，体现数据驱动的层次和水平，其发展趋势是工业AI的发展和应用。

数字化、网络化、智能化在智能制造中各自发挥着重要作用，同时又相互促进和融合。数字化提供基础数据支持，是智能制造的基础；网络化实现数据的实时传输和共享，是智能制造的桥梁；智能化则利用这些数据进行自主决策和优化，是智能制造的核心。正是工业人工智能的兴起，赋予了智能制造新的内涵：智能制造是数智技术与智能制造装备、制造工艺、业务流程等制造场景深度融合，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。

工业 AI 时代，智能制造的本质是先进制造、灵魂是工艺、核心是智能、基础是网络和数据、关键和难点是融合、表现形式是智能制造装备 + 智能化的工业软件。智能制造下一阶段的主攻方向是以AI+制造业为主线，全方位推进制造业数智化转型。

制造业数智化转型的本质是构建高度智能化的制造系统和体系

制造是指人类按照市场需求，运用知识和技能，借助生产工具和能源，将原材料或半成品转化为最终物质产品并投放市场的全过程。

制造的物质技术基础是制造系统。制造系统是指由制造过程及其所涉及的“硬件”（厂房、装备、网络等）、“软件”（制造工艺、管理方法、制造信息及其有关的软件系统等）和“人员”组成的一个具有特定功能的有机整体。

制造系统的核心要素一般可以用五个M来表述，这五个要素分别是：Material（材料）、Machine（装备）、Methods（工艺）、Measurement（测量）、 Maintenance（维护）。

（1）一般制造系统

根据生产力理论，前述的五个要素中，Material（材料）属于劳动对象，是制造过程中被加工的物质资料。其他四个要素，Machine（装备）、Methods（工艺）、Measurement（测量）、 Maintenance（维护），均属于劳动资料，是制造过程中所必需的物质条件，亦称劳动手段。

这五个要素构成了制造系统的基础。过去的几次工业革命都是围绕这五个要素的调整和升级展开的。无论是装备的精度和自动化水平提升，或是精益制造带来的工艺和业务流程进步，又或是数字化和网络化带来的生产效率提高等，这些活动都是围绕人的经验开展的，人依然是驾驭这五个要素的核心。

一般制造系统在技术上无论如何进步，运行逻辑始终是：发生问题＞人根据经验分析问题＞人根据经验调整五个要素＞解决问题＞人积累经验。

（2）智能制造系统

智能制造系统与一般制造系统的区别在于第六个M，即Modeling（意思是建模，也就是数据和知识建模），并且通过这第六个要素来驱动其他五个要素，从而解决和避免制造系统的问题。智能制造系统运行的逻辑是：发生问题＞模型分析问题＞模型调整五个要素＞解决问题＞模型积累经验，并分析问题的根源＞模型调整五个要素＞避免问题再次发生。

因此，一个制造系统能否真正称得上智能制造系统，主要基于以下两点：一是能否学习人的经验，从而代替人来分析问题和形成决策；二是能否从新的问题中积累经验，从而避免问题的再次发生。

由此可见，无论是机器换人，或是数字化制造，又或是互联网+，解决的只是五M的调整方式和途径，而智能制造所要解决的是知识的产生与传承过程。

构建具有智力行为能力的制造系统是工业AI时代制造业数智化转型的首要任务。

（3）打造基于工业AI的智能工厂是构建新型智能制造系统的关键任务

推进AI+制造业，首要任务是构建具有自主学习和自我优化能力的新型智能制造系统，即基于工业 AI 的智能制造系统，这是现代智能制造的核心和基础。

智能工厂是智能制造系统的物化形态，是实现智能制造的重要载体。智能制造的本质是通过建立智能工厂实现智能生产。因此，打造具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的智能工厂，是构建新型智能制造系统的关键任务。

基于工业 AI 的智能工厂由物理实体工厂、虚拟制造平台和智能决策系统组成。物理实体工厂为制造过程提供智能化的硬件基础设施和制造资源；虚拟制造平台是基于这些制造资源和制造过程的数字孪生模型；智能决策系统既可以在虚拟制造中对制造过程进行迭代优化，也可以在实际制造中实时监控和调整制造过程。

（4）智能工厂的物质技术基础是赛博物理系统

赛博物理系统由数字虚体（Cyber）和物理实体两部分组成。数字虚体从运用数字孪生技术将物理实体精确映射到赛博空间而来，它是计算和网络技术的结合体，是物理实体在赛博空间的孪生体；物理实体是实际存在的、具有物理属性和动态行为的系统或实体，包括制造单元、生产线等，它是整个系统的基础。如图1所示。构建赛博物理系统是打造智能工厂的核心环节。

图1 构建赛博物理系统是打造智能工厂的核心环节

智能化的生产工具是构建高度智能化的制造系统的前提和基础

马克思说，各种经济时代的区别，不在于生产什么，而在于怎样生产，用什么劳动资料生产。劳动资料中最重要的是劳动工具，亦称生产工具，它是区分社会经济时代的物质标志。社会生产力的发展由生产工具的发展和演变所主导。

人类在知识基础上打造和使用工具，形成了社会财富生产能力，由此社会生产力基本结构被表达为人+工具，知识隐含其中。原始社会和农业社会，人类只是使用简单工具，“知识的重心”在人类。工业社会，形成了社会化大生产，出现了知识向工具的转移，其生产力结构是 劳动者 + 机械化工具，即劳动者基于知识驾驭工具，机械化工具基本代替了人类的体力劳动。数智社会，在工业 AI 基础上诞生了智能化工具，即知识彻底转移到工具中，其生产力结构将演变为 管理者+ 智能化工具，智能化工具具有智力行为能力，将普遍代替人类的脑力劳动。

（1）基于工业AI的智能制造系统的基本特征

智能制造系统是一个复杂的巨系统，其基本特征如图2所示。

图2 智能制造系统

（2）智能化工具是智能制造系统的核心要素

智能制造装备（含具身智能）、工业软件、物联网、赛博物理系统以及数字孪生模型、工业大模型，都是智能化工具，它们共同构成智能制造系统的核心要素，这些核心要素在智能制造系统中各自扮演着重要角色，共同推动制造业的数智化转型。

（3）智能化的生产工具

1）智能制造装备。智能制造装备是指具有感知、分析、推理、决策、控制功能的制造装备，它是先进制造技术和现代信息技术的集成和融合。包括智能生产装备、智能检测装备、智能仓储和物流装备等。

2）具身智能。具身智能是指具有身体并能与环境进行交互、通过自身的感知和行动来学习和适应的智能系统，或者说是具备自主决策和行动能力的机器智能。它可以像人类一样感知和理解环境，并通过自主学习和适应性行为来完成任务。

3）工业软件。工业软件是工业技术和流程的程序化封装与复用，是智能制造系统的“大脑和神经”。包括研发设计类、生产控制类、业务管理类和嵌入式软件。

4）物联网。物联网是万物相连的互联网，也是连接物理世界和数字世界的桥梁。它通过连接万物实现数据的实时传输和处理，是智能制造系统的“心脑血管”。

5）赛博物理系统。赛博物理系统是一个综合计算、网络和物理环境的多维度复杂系统，是物理世界和数字世界相互映射、实时交互的智能系统，它能够使制造系统具备自感知、自决策、自执行和自学习能力，适应不断变化的环境和生产需求。

（4）智能化的辅助工具

1）数字孪生模型。数字孪生模型是物理实体的数字化呈现，或者说是在虚拟空间构建的物理实体的“克隆体”。它通过数字化手段将物理实体映射到虚拟空间，实现物理实体与数字虚体的信息交流和协同。它是构建赛博物理系统的基础。

2）工业大模型。工业大模型是指面向工业领域，以预测和优化系统运行为目的，具有庞大规模和复杂结构的人工智能模型。它具备强大的数据处理和分析能力，通过对海量工业数据的处理和分析，为智能制造系统赋能，成为智能工厂的“大脑”。

在工业人工智能时代，智能化工具是智能制造系统的根基。

新时代推进制造业数智化转型的基本思路

（1）指导思想

拥抱工业人工智能，以AI+制造业为主线，全方位推进制造业数智化转型，以打造基于工业AI的智能工厂为核心，加快构建具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应功能的智能制造系统，全面提升制造业智能化水平。

（2）战略定位

我国智能制造从数字化、网络化阶段逐步进入数字化、网络化、智能化融合发展阶段。未来，智能制造发展的重点是在数字化网络化制造基础上，加快工业AI与制造业的深度融合，推动智能制造向更高层级、更高水平的智能化制造转型。

（3）产业政策

从侧重应用转向优化供给，夯实我国制造业自立自强基础。着眼于建设更优性能和更高智能化水平的智能制造体系，加快智能制造装备和工业软件创新发展，促进物联网、赛博物理系统、数字孪生模型与工业 AI 融合和迭代升级，推进工业大模型和具身智能融合发展，推动智能制造系统核心要素跃升，筑牢制造业数智化转型根基。

（4）战略目标

到2035年，规模以上制造企业全面普及数字化、网络化制造，重点行业骨干企业基本实现智能化制造，我国智能制造发展和应用水平走在世界前列。