智能制造已经成为我国推进供给侧结构性改革，改造升级传统产业，培育新技术、新产品、新模式、新业态，加快实体经济创新发展的新动能。目前智能制造领域的国际竞争日益激烈，深入探索智能制造的发展路径和创新措施，抢占产业发展先机和主导权，对于我国建设制造强国具有重要战略意义。

对智能制造的认识

什么是智能制造？从未来的视角看，人类经历了机械化、电气化、自动化时代，目前正处于信息化时代，并逐步向智能化时代迈进，智能制造不仅是制造方式的进步，效率的提升，更是智力的延伸。目前全世界现有企业能达到智能化水平的还很少，我们还处于智能制造的初级阶段，未来智能制造将迈向更加成熟的阶段，标志就是制造系统具备学习能力，能够自主思考，能够无中生有。当前自动化正在加速取代一部分蓝领的工作，未来智能化将取代一部分白领的工作，智能制造将是人类走进智能时代的重要标志。

如何发展智能制造？数字化，网络化，智能化，是一个循序渐进的过程。发展智能制造的最低标准是在数字化的基础上建设工业互联网，在高度自动化的基础上实现人机交互。随着智能制造深度发展，制造体系将形成去中心化的创新网络，未来的智能工厂将在物理信息网络上分布式的存在，制造业企业将成为创新网络上的节点。支撑智能制造的基础设施是云平台、标准库、信息安全等，决策的中枢是人工智能，指挥系统就是运行在工业互联网中的大数据。数据是智能制造的核心，一切感知、判断、处理、决策、反馈都是依靠大数据、依靠软件，未来智能制造软件、智能系统的投入比例将达到智能制造建设成本的四分之三以上。

北京是全国软件产业最发达的区域，也是智能制造集成技术最全面的地区，北京在智能制造中的定位就是出标准、当示范、育人才、出模式、供技术，积极参与国际产业竞争与合作，引领我国在新一轮产业变革中赢得发展主动，成为智能制造的创新策源地。

我国发展智能制造存在的问题

《中国制造2025》和配套文件已经明确了发展智能制造的行动纲领和政策措施，智能制造技术路线图逐渐清晰，在具体实施过程中，实现智能制造的产业发展措施路径需要持续探索、不断完善。

一是需要进一步明确产业发展路径。数字化、网络化、智能化技术是工具，智能制造产业发展是目的。伴随人工智能技术兴起，智能制造的技术路线加快演进，从技术转化成产业，风险因素很多，涉及战略、资金、管理、人才、市场等，从发明专利到形成强大产业还有很长的路要走。在智能制造发展进程中，需要持续注重产业发展路线和配套政策研究，不断探索将新技术催生出新产品、新产业的实施路径。

二是需要统筹长远战略与近期发展。鉴于我国大部分企业处在工业3.0以下，目前各地实施智能制造的主要方式是集成应用国内外先进技术，推进工厂的智能化改造，建设智能生产线、智能车间、智能工厂，建设工业云平台。这些设备系统具有“临时组装、厂内使用”的特点，企业与企业之间、上下游产业之间软硬件系统互不兼容、各成标准，给下一步建设工业互联网，推进智能制造的深度发展带来障碍，不利于基于互联网的产业生态形成。为此，必须从顶层设计角度不断细化建设标准，统筹好工业云、工业大数据、标准库、信息安全等方面的基础布局。

三是龙头企业研发投入不够。一方面体现在系统集成研发投入不够。智能制造领域缺乏与世界智能制造巨头媲美的集成商、服务商，国内像华为、中兴一样重视研发投入，掌握核心技术和产业主导权的龙头企业不多。另一方面体现在关键共性技术开发投入不够。智能制造涉及技术领域多、开发难度大，对配套支撑产业要求高，比某项单一技术或产品研发创新投入强度都大大提高，国内大部分企业尚处于技术模仿、跟随阶段，甚至低价同质竞争，缺乏研发关键共性技术的动力。

关于发展智能制造的建议

从统筹组织和发展路径上，进一步明确国家、地方、企业主体的分工定位、发展任务，即国家主要出导则、地方组织产业、企业具体实施。国家层面，主要依据《中国制造2025》、《智能制造发展规划（2016—2020年）》、《智能制造工程实施方案（2016—2020年）》及相关的配套政策，重点做好宏观指导和分年度计划制定，以及对实施智能制造中遇到的重大问题的研判，把握科学的路径方向。地方层面，重点结合本省市产业的特点和优劣势，制定本地区发展智能制造的行动计划，营造产业发展环境，落实国家的方针政策，服务产业发展。企业层面，重点引导企业针对实际需求，找准实施智能制造的关键环节，突破制约“两提高三降低”的瓶颈问题，鼓励企业在解决自身智能发展的同时，为本行业、本地区推广智能制造树立标杆、完善标准。

围绕智能制造组织实施，具体提出如下建议：

一是建立智能制造实施总体协调推进工作组，形成龙头企业、行业协会、科研院所等多方参与的组织体系，主要负责全国智能制造的统筹规划和协调。统筹组织智能制造在各行各业的实施，并选择少数企业做试点，分行业制定智能制造发展路径。立足“我国制造业要2.0补课3.0普及4.0示范”的发展实际，在智能制造规划发展中尊重客观规律，有序开展试点示范工作。智能制造并非一蹴而就，政府要加强政策引导，不宜过度炒作智能制造的概念，引导企业不盲目跟风，避免出现类似“机器人产业存在的高端产业低端化、低端产能过剩”的倾向和苗头。

二是将发展重点放在智能成套装备上，加强系统的顶层设计，成链条制定解决方案，系统组织实施。传统产业的智能化升级改造，实现智能制造，智能制造技术装备是基础，智能高端装备市场巨大。《中国制造2025》提出的自主创新、核心装备自主可控等诸多政策措施屡遭欧美发达国家质疑批评，他们挥舞中国违反了对WTO承诺的大棒，将中国数字贸易和《中国制造2025》列为贸易壁垒，打压我国制造业，其实质是害怕我们发展高端装备和高技术产业，动了他们的“奶酪”。

三是关键技术由企业出题，国家组织优势科研资源攻关，在总体协调推进工作组指导下集中力量突破。企业出题的实质是关键技术需求要来源于生产制造一线，体现问题导向。具体的实现方式可以采取专家进企业调研，召开企业家参与的行业座谈会、鼓励企业在项目建议征集阶段提出关键技术需求等多种形式，促进企业出题。比如借鉴法国机械工业技术中心（CETIM）的决策机构组成、程序以及项目筛选办法，在我国智能制造总体协调推进工作组中给企业更多的席位，为企业出题搭建平台。

四是建设国家智能制造数据中心，完善支撑智能制造的国家大数据库，建设分行业的智能制造标准库。标准、核心支撑软件、工业互联网是发展智能制造的三大基础，已经得到了普遍认同。但是对数据的作用和地位尚未引起足够的重视。智能制造的所有感知、判断、处理、决策、反馈都离不开数据，大数据是智能制造的核心。产业大数据需要长期积累和总结，应提前着手布局：一是在国家层面集中资源建设数据中心，打破信息孤岛，促进数据交换共享。二是建立顶层的语义化描述和数据字典标准，强化基础支撑，促进大数据处理利用。

五是通过开展企业智能制造试点，为行业推广做准备，边试验边形成标准体系。企业作为创新的主体，同样是智能制造试点示范的主体。承担智能制造示范试点项目的企业都是各细分行业的龙头和佼佼者，出于行业竞争的考虑，这些企业不会主动推进关键共性技术本身的扩散，但可以引导有技术能力的企业参与技术标准体系建设。技术标准作为一个公共产品，是科研成果的进一步固化，是科研成果实现产业化转化的桥梁，通过技术标准研制和宣贯，将有力推进智能制造试点示范成果推广。