數字經濟是全球未來的發展方向。智能制造是數字經濟的皇冠，必將成為各國搶占數字經濟制高點的主戰場。十九屆五中全會提出堅定不移建設制造強國、質量強國，就是要通過發展智能制造補齊我國制造業的短板。

　　我國智能制造的發展挑戰與機遇在于：
　　第一，關鍵技術的自主開發能力較弱。如智能裝備中的部分關鍵零部件(減速機等)、工業軟件(CAD/CAE/MES/ERP等)，均被國外廠商壟斷。
　　第二，我國工業數字化和網絡化程度不高。當前我國服務業、工業、農業數字經濟滲透率分別為37.8%、19.5%和8.2%，我國企業數字化轉型比例約為25%，遠低于歐洲的46%和美國的54%，工業數字化處于初級水平。推進“上云用數賦智”，助力企業數字化轉型，將為我國智能制造賦能。
　　第三，我國數百萬家工業企業的智能化水平差異較大。隨著3D打印、模擬分析、工業物聯網等技術在制造業的滲透，汽車、航空航天、國防工業在智能制造領域已實現領先增長，能源和裝備制造等行業將保持較高增速，其他行業的智能制造依然任重道遠。未來5—10年，5G、工業互聯網等新基建將成為工業企業智能化升級的催化劑，推動制造企業邁向“萬物互聯、萬物可控”。

　　當今世界正經歷百年未有之大變局，在國內外環境不斷發生深刻變化下，我國智能制造發展面臨新機遇的同時也面臨著新的挑戰，可謂是危和機并存。

　　機遇主要有以下三點。
　　第一，智能制造技術處于世界一流水平。當前，新一輪科技革命和產業變革加速發展，大數據、人工智能、物聯網等新一代信息技術正在與制造業深入融合，不斷改變著制造業的生產方式、組織方式和發展模式，數字化、網絡化、智能化已經成為全球制造業發展的重要方向。在第四次工業革命，也就是這次世界經濟加速向數字化轉型的過程中，我國在多個領域實現重大突破，新技術、新產品、新業態、新模式不斷涌現;支撐智能制造發展的5G、大數據等技術方面處于全球第一梯隊，為未來智能制造的全球競爭奠定良好基礎。

　　第二，我國具有全球獨有的發展高端制造業的全產業鏈條。我國具有全球最完整、規模最大的工業體系、強大的生產能力、完善的配套能力。目前我國已經擁有41個工業大類、207個工業中類、666個工業小類，形成了獨立完整的現代工業體系，是全世界唯一擁有聯合國產業分類當中全部工業門類的國家。隨著智能制造深入推進，工業互聯網發展進入快車道，一大批數字化車間和智能工廠已經建成。截至2020年6月，制造業重點領域企業關鍵工序數控化率和數字化研發設計工具普及率分別達到51.1%和71.5%。

　　第三，在智能制造“走出去”方面已經奠定堅實基礎。我國制造業始終秉承開放發展的理念，是對外開放、合作共贏的重要領域。當前，我國已經成為全球貨物貿易第一大國。一般制造業有序放開，已經與“一帶一路”沿線30多個國家簽署產能合作協議，高鐵、核電、衛星等成體系走出國門，中國制造在全球產業鏈、供應鏈中的地位和影響力持續攀升。　　當前面臨以下三大主要挑戰。
　　第一，經濟全球化仍然面臨巨大的不確定性。當前世界經濟形勢復雜嚴峻，經濟復蘇具有不穩定性和不平衡性，新冠肺炎疫情的影響廣泛而深遠，各類衍生風險不容忽視，一些國家單邊主義、保護主義、霸權主義仍然嚴重。
　　第二，智能制造發展的國際競爭將更加激烈。近年來，美國、德國等發達國家加快實施以信息技術為核心驅動力的先進制造計劃。如德國的工業4.0。并且依托制造等領域的優勢，構建數字驅動的工業生產制造體系，打造產業競爭新優勢，搶占新一輪國際競爭制高點。我國面臨著更加激烈的競爭。
　　第三，我國在智能制造的一些基礎技術和關鍵核心技術方面仍然存在短板。我國制造業領域一些核心技術受制于人，“卡脖子”問題突出，對外依存度高，新興技術掌控能力有待提升。如，全球工業設計仿真軟件產業主要由美、德、法三國把控。許多企業仍然處于數字化起步階段。如，芯片、傳感器、工業機器人等核心技術裝備與軟件系統仍然依賴進口，嚴重制約了我國智能制造的發展。


　　展望2021年，智能制造將加快發展步伐。
　　第一，新技術在制造業中深入應用。新技術的進一步發展，使將技術與制造業的融合從深度融合走向有機融合，即兩者真正實現融而為一。譬如，互聯網、云計算、人工智能等技術深入應用，加深了制造企業與客戶、市場之間的聯系，優化企業資源配置，高效滿足用戶個性化、多樣化需求。
　　第二，智能制造生態體系不斷完善。智能制造系統非常復雜，涉及生命周期、系統層級和智能特征三個維度。裝備制造、自動化、軟件、信息技術等不同領域企業之間的合作將更加緊密，加強協同創新，推動產業鏈各環節企業分工協作、互利共贏，逐步形成以智能制造系統集成商為核心、各領域企業深度參與的智能制造發展生態體系。

　　2020年，企業數字化意識被疫情喚醒，中國產業互聯網發展開始全面提速。我國產業互聯網已經形成“3+1”范式：“3”是指在產業鏈上分別對應智能制造、數字供應鏈以及雙能力品牌(個性化定制、柔性快反)三種新范式;“1”是指數據智能為企業植入新的增長基因。未來，我們可以期待以下場景。

　　1.工廠數智化。工廠的數字化、智能化是智能制造的核心，同時也是產業互聯的基礎。工廠的數智化可以分為兩個層面：第一個層面是車間、生產線的自動化、無人化，并通過數據對生產流程和工藝進行優化，以實現降本增效。第二個層面是通過數據和系統集成，建立外部協同能力，包括采購協同、產銷協同以及工廠之間的協同。
　　2.生產線柔性化。生產線的柔性化響應的是消費端用戶個性化需求和產品快速創新需求，尤其是在服裝、家居、家電等消費品行業，柔性化生產已經成為工廠必須具備的能力。柔性化生產線把用戶需求拆解成物料清單和工藝清單，通過柔性制造系統或柔性制造單元產出最終產品。最小起訂量、生產時間、原料利用率、錯單漏單率是考量柔性化生產線的核心指標。
　　3.大規模協同制造。從設備互聯到工廠互聯，形成大規模協同制造能力，實現與整個供應鏈和產品研發周期的互聯形成網絡效能，將釋放出巨大的機會價值。也有企業選擇先實現工廠互聯網，通過訂單的分發實現協同制造，然后再從技術層面推動設備互聯。兩種路徑殊途同歸，最終都指向產能的協同和網絡化分配，帶來行業整體效率的質變。
　　4.采購與流通雙向協同。智能制造的另一項重要能力是與采購端、流通端的雙向協同。在流通端，通過數據分析，預測線上線下需求，匯總成為生產需求交付到制造單元，同時生產成品自動對接給流通端供應鏈;在采購端，通過數據集成，智能對接企業生產性采購、MRO用品采購、車間設備維護等供應商，實現數據決策、智能決策。

　　展望2021年，在下述環節，有望出現智能制造發展的亮點。
　　一是融合的下一代工業網絡有望領銜智能工廠的未來。5G+TSN+OPCUA融合的網絡，更能滿足工業領域智能制造的需求。隨著智能制造對柔性生產要求的提高，以及跨平臺、跨行業的應用需求增多，亟須構建實時的大型工業通信網絡。利用5G超低時延與可靠性、大帶寬、大規模連接等特性，TSN安全、可靠、穩定的實時連接特性以及OPCUA運行與平臺無關、可在任何操作系統上運行的特性，5G+TSN+OPCUA的結合，可將IT和OT無縫融合到工業通信項目中，達到更加可靠、智能且可以遠程、安全地訪問智能邊緣設備的工業網絡技術要求。5G+TSN+OPCUA三者的結合，將傳感器、執行器等工業設備以無線的方式連接，實現不受線纜限制的網絡，更好地為工業網絡提供更加完整的解決方案，在工業領域的應用發展未來可期。

　　二是人工智能技術將從邊緣側提升工業智能化程度。人工智能技術對工業智能化程度的提升主要體現在使用深度學習等人工智能算法對工業數據進行學習，實現基于歷史數據的智能化功能。一般而言，使用人工智能算法對數據的學習可通過上傳至云端，或部署在邊緣側(終端設備或接近設備的網關等)兩種方式實現。其中，將數據上傳至云端是符合信息技術(IT)架構較為直接的解決方案。相比于將工業數據上云，邊緣側的部署方案更加貼近工業自動化實際需求。隨著越來越多的機器擁有了豐富的傳感器，工業數據的數量正呈指數級增長，將如此大量的數據傳輸到云端將變得既耗費資源，又難以滿足工業現場的實時性需求。因此，在工業設備或網管中增加邊緣計算模塊并植入相關算法軟件成為邊緣智能賦能工業的一種特色解決方案。

　　三是以工業機理為基礎“自下而上”生長的工業互聯網平臺將占據主流。目前，我國工業互聯網平臺企業中，“自上而下”模式(先搭建工業互聯網平臺，再尋找合適的產業嵌入平臺)占據多數，隨著工業互聯網模式逐漸成熟，工業互聯網平臺企業將經歷“洗牌期”，我們預計到“十四五”末期，我國工業互聯網平臺企業數量將減少一半以上，以工業機理為基礎“自下而上”生長出來的工業互聯網平臺將成為主流。以制造業企業需求為導向的“自下而上”工業互聯網平臺企業，經過較長時間在制造業領域深耕，對工業機理和制造設備具有足夠深入的認知，在此基礎上結合工業自動化知識和新一代信息技術搭建工業互聯網平臺。相比較于“自上而下”模式的工業互聯網平臺企業，“自下而上”模式企業對制造業具有更加深入地理解，搭建的工業互聯網平臺基礎更加扎實，能夠更加有效地賦能制造業。

　　四是聚合工業服務的工業電商3.0形成全產業鏈閉環，價值鏈高端化逐漸顯現。工業電商平臺作為工業互聯網平臺衍生的新業態，能夠完善工業互聯網平臺功能，以供應鏈協同為核心，輔以信息資訊、倉儲物流、供應鏈金融等工業服務，實現供應商、制造商、經銷商、用戶等產業鏈各環節主體之間數據連通。隨著新一代信息技術的突破和應用，工業電商已從以信息對接和即時交易為核心的工業電商1.0，逐漸與工業互聯網平臺融合融通發展，進入以供應鏈協同為著力點、打通生產過程與在線交易數據的工業電商2.0，正開啟聚合服務、驅動全產業鏈數據閉環的工業電商3.0。工業電商3.0利用平臺上常年積累的交易數據，分析出相對準確的用戶需求，驅動以用戶需求為中心的生產制造(C2M)。加之越來越多的工業電商企業為了提升交易品附加值，將在線交易與倉儲物流、金融、質量認證等工業服務環節深度綁定，實現研發—設計—采購—生產—銷售—服務—研發的交易品全生命周期數據閉環，邁向價值鏈高端。

　　智能制造的基礎就是新一代信息技術與先進制造技術的融合，隨著以人工智能、大數據、區塊鏈、5G為代表的新一代信息技術的快速發展，此類技術與制造技術融合的點也越來越多，兩者之間的融合絕不是簡單的1+1，也不一定是大而全的應用，而應該是就產業鏈全生命周期中某一個或幾個關鍵的環節或場景，利用新技術的特點和優勢，能夠有效地解決制造業關鍵問題，建立嶄新的商業發展模式，這才是賦能的實際意義。

　　企業自身的生產方式將會加快向數字化、網絡化、智能化變革，而對于整個供應鏈條及生態體系，誰能協同更多的伙伴、誰能連接更多的資源，誰就能更好地活下去，尤其是隨著工業互聯網的快速發展，在典型行業中，以龍頭企業為核心組建產業生態的成功案例比比皆是，上下游產業的高度協同將會極大提升生態體系內企業的生產效率，而整體效益、能源分配的計算也會跳出單獨的企業而統籌體系內全部玩家，更能夠有效地推進整個產業的提質增效與轉型升級。

　　未來，我國制造業的發展還是要從“智能”和“制造”兩個端口切入，一方面加速踐行新一代信息技術與制造技術的深度融合，不僅僅通過機器換人等方式實現成本下降，更需要通過智能設計指導生產，智能生產產出智能產品，由智能產品向消費者提供智能服務，從增效這個維度大幅提升產品的價值，幫助企業達到“增值”的效果，讓整個制造全生命周期都“聰明”起來。另一方面也要進一步夯實產業基礎，打好關鍵核心技術攻堅戰，突破重點領域“卡脖子”關鍵核心技術，加強重點技術和產品創新生態體系建設，強化關鍵環節、關鍵領域、關鍵產品的保障能力，從“補齊短板、鍛造長板”雙管齊下，提升產業鏈供應鏈穩定性和競爭力，打造自主可控、安全可靠的產業鏈供應鏈。

　　“基本實現新型工業化”的發展目標，對我國制造業發展提出更高要求，要充分發揮智能制造的引領作用，帶動制造業數字化、網絡化、智能化轉型，推動產業質量變革、效率變革、動力變革。

　　第一，依靠創新補齊技術短板，促進制造業高質量發展。未來，我國將不斷加大對基礎研究的投入。其中尤其要加大對智能制造軟、硬件基礎研究的支持力度，強化對具有自主知識產權的工業機器人、智能傳感與控制裝備等關鍵技術裝備的研發，全面提升智能制造的產業化水平。要瞄準人工智能等前沿信息技術發展趨勢，加強前瞻性布局，搶占發展先機。

　　第二，充分挖掘國內市場潛力，完善支持社會資本參與的機制。近期的中央經濟工作會議提出，要扭住供給側結構性改革，同時注重需求側管理。我國擁有超大規模的市場優勢，形成擁有14億人口、4億多中等收入群體的全球最大最有潛力市場，且仍在不斷擴張。要引導信息消費、智能終端等新型消費，積極發展虛擬現實、智能服務機器人等新型產品。拓展投資新空間，引導民間和社會資本加大制造業創新和技術改造投入。

　　第三，持續擴大對外開放，推進國際合作。堅持國內循環與國際循環有機銜接，充分利用好國內國際兩個市場、兩種資源。創新合作形式，豐富合作內容，共同拓展全球制造業市場。推進5G、人工智能、工業互聯網等新一代信息技術與制造業融合發展，共同推動全球制造業向數字化、網絡化、智能化方向轉型升級。

　　十九屆五中全會提出“堅持把經濟發展的著力點放在實體經濟上”，同時明確了要提升產業鏈供應鏈現代化水平，加快數字化發展。國家部委、各省區市密集出臺產業互聯網相關政策，推動數字技術與制造業深度融合成為政策支持重點。

　　完成“基本實現新型工業化”的目標，我們有很多工作需要做，比如，重視基礎研究，提高關鍵技術的自主開發能力;政府要高度重視涵蓋接入、存儲、計算、管理和數據使能的數據基礎設施建設，建立國家級的公共數據平臺——國家大數據中心，提供“采—存—算—管—用”全生命周期的數據支撐能力和數據安全體系，打造開放的數據生態環境;加快推進制造業“上云用數賦智”行動，幫助中小微企業利用數字技術促進產品、服務、流程、組織和商業模式的創新，積極融入全球價值鏈;支持智能科技應用場景建設，支持人工智能、車聯網、大數據、區塊鏈、虛擬現實/增強現實(VR/AR)等示范應用場景建設;加快培育新興產業，支持集成電路產業、機器人、區塊鏈產業、新一代人工智能產業、軟件和信息技術服務業做大做強，等等。