在当前全球价值链和国际分工重构的背景下，智能制造在全球经济发展已是势不可挡，大力推动我国智能制造快速发展是必然抉择，从发展态势而言，已显现出一定的优势。文章系统梳理了智能制造的内涵与演进，探究了智能制造的整体架构和关键核心技术，并在此基础上勾勒了智能制造的产业模式发展方向为服务型制造，借此提出了促进中国智能制造快速发展的实践路径和政策建议。
1 引 言
科技与产业是当今世界竞争的焦点，各国都在加大科技创新和产业升级力度。随着信息技术的不断更新迭代，传统的制造业强国与新兴经济体都逐渐将智能制造作为推动本国制造业升级发展、提升产业竞争力的关键领域。智能制造以新一代信息通讯技术为支撑，通过整合人工智能、先进制造技术等新科技，实现产品及服务全过程的数字化、自动化、智能化、网络化等多方面重大变革。根据中国经济信息社发布的《全球智能制造发展指数报告》［1］显示，美国、日本和德国是全球智能制造产业发展的“引领型”国家，在技术的研发应用、标准体系的建立和高端产业的发展等方面均位列全球领先地位。中国在智能制造发展的世界格局中属于“先进型”国家，具备完备的工业基础建设和产业链体系，在发达国家占主导地位的智能制造领域也呈现出一定的竞争优势，共同推动智能制造产业在全球经济快速发展。
作为第四次产业革命的核心领域，智能制造在全球范围内已经成为各国政府促进本国先进工业发展的战略选择。美国的先进制造业计划、德国的“工业4.0”、日本的“社会5.0”和韩国“制造业创新3.0”等战略，均将推动制造业数字化、智能化发展作为强化产业竞争力、促进经济增长的重要手段。《中国制造2025》［2］也明确指出要将智能制造作为我国制造业转型升级、推动国民经济发展的支柱产业和重点方向。
我国是制造业大国，根据世界银行的统计数据，我国制造业增加值于2010年首次超过美国，占全球比重为18.2%，位列世界第一。截至2022年，我国制造业增加值规模达4.98万亿美元，占世界的比重为30.5%①。同时，中国拥有完备的工业基础建设和产业链体系，在发展智能制造方面具备着得天独厚的优势。但当前我国制造业存在大而不强的问题，同时面临着发达国家“再工业化”拉动高端制造业回流和后发国家低成本优势的前后夹击，机遇与挑战并存。面临激烈的竞争环境及复杂严峻的外部压力，发展智能制造是破解我国制造业现实困境，加快推进新型工业化建设，实现制造强国目标的关键举措。
新一代智能技术的兴起将对我国先进制造业和产业模式发展产生深远的影响，并彻底重塑制造业的技术体系和发展方向，使其进入一个崭新的发展阶段。因此有必要对智能制造的相关概念内涵、核心技术发展以及产业结构模式进行梳理和探究，以期为我国智能制造的产业发展提供有益参考。
2 我国智能制造产业发展的现状与问题
随着《中国制造2025》提出将智能制造作为我国制造业转型升级的关键领域，我国智能制造行业发展取得明显成效。我国政府采取积极的产业政策和鼓励措施，以降低生产成本、提升生产效率和重塑管理方式作为制造业智能化转型的核心价值，促进了行业规模由2016年的1.3万亿元增长至2020年的2.7万亿元，实现快速增长。根据《2022年中国智能制造产业发展报告》［3］预测显示，中国的智能制造产值将继续提高，到2024年有望超过4.5万亿元人民币。同时我国先后发布国家标准285项、牵头制定国际标准28项，并建立影响行业和区域的工业互联网平台近80个，智能制造的支撑体系逐步得到完善。《“十四五”智能制造发展规划》［4］指出，国家推动了300余个试点示范项目，达成生产效率平均提升45%、产品研制周期平均缩短35%、产品不良品率平均降低35%的示范效果，涌现出离散型智能制造、流程型智能制造、网络协同制造、大规模个性化定制、远程运维服务等新模式新业态。2023年5月，中国电子技术标准化研究院发布了《智能制造发展指数报告(2022)》，报告显示近三年来我国智能制造成熟度水平稳步上升。我国智能制造在过去的十年中取得了显著的进步，政府和产业界对该领域的支持和投资也为未来的发展提供了坚实的基础。随着技术的不断演进和创新，中国在智能制造领域的领先地位有望继续增强。
然而，智能制造在我国的发展历史较短，仍有一些尚待解决的问题与困境。首先，我国技术基础、研发能力和技术创新落后，高端芯片、传感器和工业软件等智能制造的核心设备和技术大多依赖进口，受制于人。国内智能装备产业集中于中低端市场，严重制约了我国智能制造的发展进程。
其次，我国制造业体量庞大，企业的数字化、信息化发展程度不均衡。部分制造企业正将先进制造技术与新一代信息技术进行融合，寻求向信息化、智能化的转型升级，与此同时仍有大量传统制造企业，数字化转型尚未完成，制造业的智能化转型任重道远。
再次，人力资本短缺，缺少产业发展所需的高端人才。随着新技术和制造业的融合发展，智能制造对专业技术人员、复合型人才等高层次人才的需求凸显，但是我国学科体系陈旧，职业培训滞后，缺乏培养复合型制造业智能化人才的交叉学科和专业，智能制造人才存在严重的缺口，无法匹配产业日益增加的人力资本需求。
最后，智能制造相关服务技术落后。远程监控与故障诊断是制造业智能化的重要内容，欧美制造业企业率先研发出可用于远程监控工业机器人的服务平台，实现了实时监控在线运行设备、及时诊断和预警服务。我国在远程服务和云服务平台等领域的开发和应用有待持续加强。
3 智能制造的概念与内涵
3.1 智能制造的概念
智能制造的概念最早指利用先进信息技术控制机器人在脱离人工干预的情况下独立自动地完成制造生产，由美国学者Wright和Bourne（1988）［5］提出。自此，智能制造因其具有彻底改变传统制造流程的潜力而受到广泛关注。早期的研究揭示出智能技术能够基于制造的设计、规划、质量管理、维护、调度等控制流程提高企业的生产效率，创建准确、安全的智能制造系统(Meziane等，2000［6］；Devedzic和Radovic，1999［7］。
近年来，工业4.0的发展引发了制造业的重大变革，智能制造的概念也随着现代化信息技术的进展而逐渐变得更加丰富和广泛，以物理系统和虚拟系统的集成为特点，涵盖了对工业互联网、大数据分析、云计算等颠覆性技术的融合应用，推动了数字工厂向智能工厂的过渡，实现了制造业进一步的自动化和高效化。智能制造系统的灵活性和连接性彻底改变了制造业从设计、生产到销售、服务的整个流程，能基于实时生产数据进行管理和决策，还可以利用算法发现趋势并预测未来的问题，从而更有效地提高制造效率、优化资源配置、创新企业的管理和运营模式，推动制造业生态系统的全面升级（路甬祥，2010［8］；Rathore，2016［9］；Zhong等，2017［10］；孟凡生等，2019［11］）。
总的来看，根据国家制造强国建设战略咨询委员会和中国工程院战略咨询中心出版的《智能制造》［12］显示，智能制造是“基于物联网、云计算、大数据等新一代信息技术，贯穿设计、生产、管理、服务等制造活动各个环节，具有信息深度自感知、智慧优化自决策、精准控制自执行等功能的先进制造过程、系统与模式的总称”。通过集成先进的信息应用技术，在本地或全球范围建立的适应性智能制造系统，将会大幅优化制造业的资源配置效率、提升生产效率和服务化水平，推动生产型制造向服务型制造转型升级，全面赋能制造业迈入新发展时期，实现国家生产力的整体跃升(朱剑英，2013［13］；周济，2015［14］；臧冀原等，2022［15］；权小锋和李闯，2022［16］)。
3.2 智能制造的内涵
智能制造不仅包括制造生产实物产品的过程，还涵盖了制造业价值链各环节的智能化，覆盖了产品的研发、设计、制造、装配、物流、销售、售后与服务等流程，在此基础上促使制造业的运营管理和产业模式进一步转变，是一个系统工程。智能制造的形式随技术的发展和融合而不断演进，但核心目标始终是要通过实现整个制造业价值链的智能化创新，提高生产和管理的效率，提升应对市场波动的能力，最终全方位提升产业竞争力(延建林和孔德婧，2015［17］；黄培等，2021［18］)。
从技术层面来看，智能制造融合了信息通讯技术、先进制造技术、工业自动化技术、智能化技术以及先进的企业管理技术等。从应用层面来看，智能制造内容涵盖产品、装备、产线、车间、工厂、研发、供应链、管理、服务与决策等应用场景。
智能制造的总体架构如图3所示，在这个架构中，智能制造的根本目标是通过智能管理和科学决策促进产品的创新和智能化生产，进而为用户提供具有更高附加值的产品和服务。工业互联网和云计算等先进信息技术是实现智能制造的支撑性基础设施，应用了这些技术的制造工厂是发展智能制造的应用载体。智能制造通过车间和工厂的智能化，推动制造业生产方式的变革，并根据实时数据的计算和预测来优化生产流程，提升生产效率。利用智能化的设计生产和系统集成实现产品和服务的创新，为客户提供包含“产品+服务”的个性化解决方案，延伸了制造企业的价值链。通过整合这些维度，智能制造能够提高制造业的全要素生产率，延伸和提升制造业的价值链，实现更高水平的价值创造，进一步推动产业转型升级，使我国制造业在新时代中保持竞争力。
4 智能制造的核心技术
新一代信息通信类技术的作用是通过统一通信和互联来生成、存储、处理、传输和分享数据和信息。由于数据和信息是智能制造生产自动化和管理决策智能化的核心要素，因此围绕数据传输和计算的信息通信技术是支撑智能制造实际应用的关键技术体系。信息通信技术具有通用性、渗透性等特点，随着云计算和物联网等新技术的集成，信息通信技术已经成为整合新兴技术的核心，并促进数字生产、自适应设计和智能制造系统的发展(Hashim，2007［19］)。本文重点梳理了赋能制造业智能化的关键技术组成。
4.1 工业互联网Industrial Internet
工业互联网是在工业制造体系中将互联网与云计算、大数据等多种新一代信息技术整合应用的一种新型工业技术范式，其核心是在工业制造各环节以及企业运营全流程中产生的各类数据，并对数据进行安全可靠的收集、传递和分析运用。基于网络的联通和数据的运用，工业互联网成为信息扩散和整合技术的载体，创建了“人—机—物”间相互连接的全新工业生态，是制造业数字化、智能化发展的关键性基础设施和必要的平台保障（李伯虎等，2022［20］；）
4.2 物联网The Internet of Things
物联网是指一组通过互联网连接的物体、设备和系统，通过电子传感器、自动识别技术、无线射频识别等技术，将智能对象进行连接，实现数据共享和交换。物联网强调物与物的连接、实时性和自动化，通过相互通信提供可用于改进操作和效率的即时数据。在制造业中，物联网技术已被广泛应用，通过将智能设备与传感器连接到生产设备上，实现对生产过程的实时监测和控制，还能为企业创造和收集大量的数据信息，进一步提高生产效率、降低成本和提升整个制造环节的流畅度(Cheng等，2016［21］；Boyes等，2018［22］)。
4.3 信息物理系统Cyber-physical System
信息物理系统是一种将物理对象和软件相互交织的机制，它旨在基于数据的自动联通构建现实物理系统与信息处理系统之间的无缝集成。信息物理系统使用传感器和执行器等设备来收集物理对象的信息，并将其转换为数字信号，实现对物理对象状态的实时监测和控制，从而保障制造系统的可靠性和安全性，实现企业对生产流程更高效的运行、维护和管理，是构建物联网和工业互联网的基础技术系统，是制造业智能化不可或缺的环节（Baheti和Gill，2011［23］）。
4.4 云计算Cloud Computing
云计算是一种依托于网络的信息处理方式，可以利用共享的软硬件资源灵活调用云端的信息，实现大规模处理和计算。作为一种新型的信息处理方式，云计算基于分布式计算和虚拟网络资源管理技术，将计算资源、存储资源和网络资源等组合起来形成共享资源池，可以根据需要动态地获得资源，以便快速响应业务需求。云计算技术的基本特点包括自助服务、宽带网络访问、资源池化、快速响应、可评测服务等（李伯虎等，2022［20］），能够为智能制造提供大量的信息处理、计算和存储能力，帮助实时响应生产线的需求，实现从设计、制造到运营和维护全生命周期的数字化转型。通过应用云计算技术，智能制造企业能够提供云论证、云设计、云仿真、云生产加工、云实验、云经营管理、云维修和云集成等针对性服务，并有“软件即服务”、“平台即服务”和“基础设施即服务”三种交付模型(Mell and Grance，2011［24］)。通过运用云计算技术，制造企业能够降低需要投资的软件和基础设施投资的成本，提高生产和资源配置的效率，快速响应市场需求，从而提高制造企业竞争力。
4.5 大数据分析Big Data Analytics
大数据分析是指在大量原始数据中发现趋势、模式和相关性并提供决策支持的过程。利用工业互联网和物联网系统，企业能够收集到产生自产品制造各环节的大量数据，同时还能通过互联网收集来自售后服务等环节的用户使用数据以及来自网络、日志文件、事务应用程序、社交媒体等其他来源的数据。这些数据不仅可以提供有关制造生产流程的详细信息，以此帮助企业提高生产力和效率，而且能够使制造企业更加了解市场偏好和客户需求，使产品的研发设计环节能够针对需求进行(王建民，2017［25］)。智能制造企业通过运用大数据分析技术能够显著优化制造流程和质量，提升成本优势、决策性能和投资回报率，并创造匹配市场真实需求的创新型产品和服务，从而增加客户满意度和产品差异性，最终提升制造企业的生产力和竞争力(Ardakani，2022［26］。
5 智能制造的产业模式
5.1 服务型制造
随着制造业竞争加剧，制造企业正面临着利润逐渐降低的挑战，需要积极寻找新的利润增长点。同时，消费者不仅关注产品本身的性能和价格，还希望得到更多的价值，需要全面的解决方案，包括产品、服务和售后支持等。传统的产品导向型制造已经不能满足市场的需求，因此制造企业需要转变思维方式，创新产品形式并扩展业务范围。通过将业务延伸至产品的全生命周期，制造企业依托其产品提供高附加值的服务增值活动，以此满足客户需求并创造新的利润增长。
服务型制造是一种以客户需求为中心的生产模式，其核心思想是将制造产品与服务相结合，通过提供基于产品的高附加值服务以及包含“产品+服务”的一整套解决方案来提升产品的附加价值、提高企业竞争力（卓娜和周明生，2022［27］）。这些增值服务可以包括技术支持、培训、安装调试、维护保养、定制化设计等。通过与客户建立长期合作关系，服务型制造企业可以更好地了解并实现客户需求。这就需要制造企业改变组织结构、技术投资和员工培训等方面的策略，同时还需要建立强大的客户关系管理体系，以更好地理解客户需求并提供个性化的解决方案。智能制造的总体架构涵盖了技术、组织和价值三个关键维度，不单体现在制造生产实物产品的工业流程，更贯穿于制造业的投资建设、组织管理、产品设计、技术研发、生产服务和售后支持等价值链的各环节（周济等，2019［28］）。
智能制造在产出层面表现为智能产品和智能服务以及由此构成的“产品服务系统”，通过服务智能化和系统集成为顾客提供产品的同时也提供软件服务、平台服务、远程维护和定制化服务等一系列智能服务；在产业层面表现出制造业沿产业链与服务业深度融合，以此将制造企业的价值链延伸到增加值更高的环节，提升价值链，以智能服务为核心推动传统制造业向服务型制造转型。通过整合制造资源和服务资源，实现产业链条的优化和智能化，以服务型制造为核心的产业模式将是智能制造产业创新发展的重要方向（Tao和Qi，2017［29］；戚聿东和徐凯歌，2022［30］；薛塬等，2022［31］）。
5.2 面向服务的智能制造
通过集成应用新一代信息通讯技术，标准化的服务可以通过智能产品服务系统集成到单个解决方案中。通过使用数字技术开发新服务或改进现有服务来实现利润增长，制造企业可以提供一系列差异化的售后服务，如产品支持、培训和专业知识等，以满足客户不断变化的需求（Valencia等，2015［32］）。
第一，在生产制造阶段，智能制造通过收集、分析和利用大数据，提供实时的生产和运营数据，能够帮助企业管理者做出更准确科学的决策，优化生产流程并降低成本，从而提高企业的生产效率和资源利用率(陶飞和戚庆林，2018［33］)。
第二，在产品设计阶段，制造企业可以与客户合作，定制满足其需求的产品并提供个性化的服务。通过对客户反馈的收集、分析和应用，以及通过社交媒体等方式与客户进行更加密切的互动和沟通，企业可以增强用户在其产品全生命周期中的参与度，进一步根据需求来优化产品设计、工艺过程和服务体验，促进企业和消费者的价值共创，提高客户对企业产品和服务的感知度与满意度，增强企业与客户之间的关系黏性，保持并拓展市场份额（Liu等，2019［34］）。
第三，智能制造可以将产品的生命周期延伸到售后服务阶段。通过在产品中集成传感器和远程监控等装置，企业可以实时监测产品的运行状态，提供远程诊断和云维修等服务，为客户提供更好的售后支持服务，还可以通过数据分析和挖掘，为客户提供预测性维护和性能优化等增值服务，进一步增强顾客与企业的联系，提升复购率(Lerch和Gotsch，2015［35］)。
第四，智能制造可以实现企业内部和企业之间的网络化协同生产，通过云计算、物联网和协同机器人等技术，能够实现制造业与生产性服务业的实时信息共享和协作，实现生产资源的优化配置和供应链的协同管理。智能制造通过提高整个价值链的效率和灵活性，加速制造业和服务业的深度融合，促进服务型制造产业模式的发展(Kowalkowski等，2017［36］)。
第五，智能制造能够从数据中产生知识，提高企业的运营和环境绩效，并获得竞争优势。通过重塑产品、流程、服务、战略和采用可持续的业务模式来不断改变组织的运营方式，以使企业取得更好的绩效，有效缓解“服务悖论”困境，促进服务型制造发展(Kohtamaki等，2019［37］)。
智能制造通过引入先进的信息技术和自动化技术，可以提高制造业的生产和决策效率，优化资源配置。数字技术的运用创造了基于平台的新服务、增强了客户与企业价值共创的能力，基于智能化技术的服务可以通过降低成本、提高灵活性、增加产品差异度、提供个性化服务等手段优化客户体验，降低其购买成本，增强客户对制造企业的感知度和忠诚度。智能制造促进了需求端和供给端之间的交流，改善制造业的经营管理效率，提高生产率，并推动制造企业向价值链两端延伸，提升竞争优势，为服务型制造的发展带来新机遇。
6 推动智能制造产业发展的路径选择
在当前国际关系局势复杂多变、全球价值链和国际分工被颠覆重构的背景下，各发达国家纷纷将智能制造作为提升制造业发展，促进高端制造业回流的重要战略选择。发展智能制造是保障我国产业链供应链安全、创建我国制造业竞争新优势、培育我国经济增长新动能的必然选择。我国智能制造的起步相对较晚，为了进一步推动智能制造的发展，解决我国制造业大而不强的突出问题，必须根据习近平总书记提出的“科技是第一生产力”的指示，立足国情，着眼于长远规划，加强科学技术创新，强化推动我国智能制造发展，助力实现制造强国重要战略布局。
6.1 加强统筹规划，以系统性的政策助力制造业智能化转型
政府应采取系统性、多层次的支持政策推动制造业实现智能化转型。协调地方政府和其他社会资源，出台鼓励企业智能制造转型升级的相关税收优惠、补贴研发费用等政策，营造良好的智能制造转型升级的政策环境，提升企业投入智能制造领域的积极性。建立智能制造标准和认证机制，指导企业有序推进智能制造转型，提高智能化生产的标准化水平，推动智能制造的健康发展。积极开展智能制造产业集聚区建设，优化区域产业布局，搭建产业合作平台，推动产业链上下游协同发展，形成智能制造的全产业链生态体系。
6.2 聚焦关键技术，加强科学技术研究创新
围绕智能制造的关键核心使能技术，促进工业和科技创新，加强对新一代信息技术的基础研究和创新应用，推动工业互联网、6G和人工智能等新技术的发展、融合和应用。围绕重点技术领域建立创新中心，建设重大科学研究和实验室，推动产学研协同研发，提升智能制造基础设施建设和核心技术应用的研发能力。针对关键技术推进相关标准体系构建，加强统筹发展，支持企业联合高校、科研院所以共建国家产业创新中心，鼓励市场化的创新选择机制。
6.3 关注人才支撑，强化人才体系建设
加强我国高等院校对智能制造及相关工业制造、信息技术专业的学科建设，培养智能制造领域的高层次人才。同时推进职业技术培训机构的建设，为技术人才提供在职培训和技能化进修课程，提升制造业专业技术人员的知识水平，引导企业加强人才队伍建设，促进建设产教融合型企业。培养融合型技术人才，充分利用数字技术知识溢出效应更强的特点，促进创新型人力资本发展。同时，应当加大对智能制造相关领域专业技术人才的引进力度，建立完善的人才培养、引进、使用、激励机制，保证技术人才队伍的持续稳定发展。
6.4 企业根据自身特征制定智能化转型策略
企业在智能化转型过程中，应当根据不同的行业特征以及自身的发展阶段对固定成本、生产要素、技术人才等多方面进行科学的综合考量，采取差异化的智能化转型实施策略。对于一些规模较小的企业，可以采取合作方式，利用数字化平台和共享经济模式，降低智能化转型的成本和风险。而对于一些技术优势明显的企业，应当加大技术创新力度，开展智能制造领域的研发和创新。同时，应当通过内培外引等多种方式，加强企业内部技术人才队伍建设，保证企业在智能化转型中不断提升核心竞争力。
6.5 加强制造业和服务业融合，发展服务型制造
加快布局建设云计算、人工智能平台等数字新基建，建立智能制造产业生态体系。帮助制造企业利用新型基础设施共享资源，以客户需求为中心，提供全生命周期的产品和服务，打造服务型智能制造产业。提高信息采集、存储、分析、传输等技术能力，增强客户参与度，促进制造企业生产“产品+服务”的系统化商品，助力制造企业价值链延伸。推动服务型制造相关领域的学术研究与应用开发，创建推广共享制造服务平台，促进服务型智能制造的发展。
7 启示与扩展讨论
智能制造已经成为全球制造业发展的趋势，各国均将其作为重要战略选择。中国作为制造业第一大国在发展智能制造方面具备得天独厚的优势，发展智能制造更是我国保障产业链供应链安全、创建制造业竞争新优势、培育经济增长新动能的必然选择。
第一，智能制造是贯穿于制造业价值链各环节，集成了先进的信息通讯和制造技术的制造过程、系统与模式的总称。其内涵包括智能制造技术、智能制造过程以及运营管理和产业模式转变，是一个系统工程。新一代信息通信类技术和工业互联网是支撑智能制造实际应用的核心技术体系，是构建智能制造体系的基石。通过信息技术的应用，智能制造将会多方面提升生产效率，全面赋能制造业迈入新发展时期。
第二，智能制造在产出层面表现为智能产品和智能服务以及由此构成的“产品服务系统”，促进了制造业的产品创新和服务创新；在产业层面表现出制造业和服务业融合的趋势，以智能服务为核心推动传统制造业向服务型制造转型。利用智能制造技术实现制造企业由以产品为核心向以“产品+服务”为核心的新结构转变，通过开发新服务或改进现有服务，提供依托产品全生命周期的服务增值活动来实现利润增长，多元化价值创造的方式，是智能制造的产业模式创新方向。
第三，通过应用新一代信息智能技术，智能制造可以实现数据和知识的全面优化，从产生、利用、传播到积累的各个环节都能得到改进，为企业的管理和决策提供更准确、可靠的依据。从研发设计、工艺设计到工艺过程和质量控制，智能制造能够提高生产效率、优化质量，并为用户提供定制化的产品及服务，满足市场的多元化需求，积极应对市场的不确定性和快速变化，助力我国制造业在新时代的竞争中提升优势。
第四，在大国竞争将目光聚焦在科技进步与产业发展的情境下，要以科技发展自立自强、制造业创新驱动发展来加快推进新型工业化建设，完成我国建设制造强国的目标。为了进一步推动智能制造的快速发展，政府和企业应当共同努力，加强政策支持、技术创新和人才培养，实现制造业的智能化转型，为加快中国式现代化进程提供有力支撑。
