国家智能制造专家委委员黄培：推进智能制造，绘制新型工业化宏伟蓝图

推进智能制造，绘制新型工业化宏伟蓝图

黄培  国家智能制造专家委委员、e-works数字化企业网总编、CEO

当前，伴随着世界百年未有之大变局加速演进，新一轮科技革命和产业变革深入发展，全球产业链、供应链、价值链正在深度调整，大国之间围绕制造业布局的竞争和先进制造技术的博弈日益加剧，我国必须加快推进新型工业化，推动工业持续发展，实现高水平科技自立自强。

推进新型工业化，要坚持以智能制造为主攻方向不动摇，推动制造业加速向数字化、网络化、智能化发展，不断增强工业发展新动能。以下将结合当前我国智能制造的发展现状，分享对推进智能制造及新型工业化的思考与建议。

一、我国智能制造的发展现状

智能制造代表着制造业高质量发展的主要方向，是我国实现制造业创新发展的主要抓手，推动制造业转型升级的核心途径。智能制造作为新一代信息技术和制造业深度融合的产物，能够为推进新型工业化提供重要支撑，对于推动制造业高质量发展，加快建设现代化产业体系，巩固壮大实体经济具有重要意义。近年来，我国深入实施智能制造工程，围绕智能制造试点示范、新模式应用推广、解决方案供应商培育、标准体系建设等方面系统推进智能制造，取得了显著的积极成效：

1.制造企业已开始主动应用人工智能技术解决实际问题

人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量。从技术层面来看，人工智能主要分为计算智能、感知智能和认知智能三个层次，它涵盖了自然语言处理、智能语音交互、人脸识别、图像识别、图像搜索、声纹识别、文字识别、机器翻译、知识图谱、机器学习和深度学习等技术。人工智能在制造业拥有广阔的应用场景，包括智能排产与生产调度、生产工艺优化、产品缺陷检测、设备健康管理、物料智能分拣、智能决策、供应链需求预测与优化、机器人自主导航与路径规划等。目前，大型制造企业已经开始主动应用人工智能技术来解决生产和运营过程中的实际问题。

例如，一汽解放无锡柴油机厂的智能生产管理系统具有异常和生产调度数据采集、基于决策树的异常原因诊断、基于回归分析的设备停机时间预测、基于机器学习的调度决策优化等功能；通过将历史调度决策过程数据和调度执行后的实际生产性能指标作为训练数据集，采用神经网络算法，对调度决策评价算法的参数进行调优，保证了调度决策符合生产实际需求。

随着生成式AI的爆发式发展，以及AI大模型的发展从通用大模型到行业大模型，制造业的人工智能应用正迎来“AI大模型时刻”。一些大型制造企业已开始探索将AI大模型技术应用于产品设计研发、生产过程控制、质量控制检测、供应链管理、安全生产、工业知识管理等方方面面。

2.数字孪生技术广泛应用于智能工厂及智能装备运营场景

数字孪生并不是单元的数字化技术，而是在建模、渲染、仿真、物联网、虚拟调试、可视化等多种关键使能技术迅速发展和交叉融合基础上，通过构建物理实体所对应的数字孪生模型，并对数字孪生模型进行可视化、调试、体验、分析与优化，从而提升物理实体性能和运行绩效的综合性技术策略，是企业推进数字化转型的核心战略举措之一。当前，数字孪生技术已越来越多地应用于智能工厂及智能装备运营场景。

例如，可以利用数字孪生平台的建模仿真能力，对工厂、车间、产线以及关键设备进行建模，建立物理工厂与虚拟工厂之间的实时互动和精准映射，可提前验证和优化工厂整体的功能布局、车间布局、产线与设备布局及物流布局，实现工厂规划布局的数字化、精益化。同时，借助数字孪生平台，工厂管理层也实现对工厂、车间、产线、设备等的实时监控，从而实时掌握整个工厂的运行状态、产能达成进度、人员状态，物料情况、机器设备的运转情况等，进而实现对工厂生产过程的全面监控和智能化管理。在智能装备运营场景，采用数字孪生技术模拟真实设备的运行场景，不仅能实现所见即所得的调试过程，降低设备开发成本，缩短上市时间，提高设备开发效率；也可基于数字孪生平台提供物理实体的实时虚拟化映射，实现数字孪生驱动的设备维护与故障预测等。

3.制造企业积极推进三维产品设计、结构化工艺设计

智能制造是一个集成的大系统。从实施层面来看，智能制造涵盖了智能产品、智能装备、智能产线、智能车间、智能工厂、智能研发、智能供应链、智能管理、智能服务和智能决策等。企业要想进行智能制造转型，首先必须要从产品创新根源上做起，将串行研发流程转变为根据用户需求持续改进的闭环智能研发流程，感知用户需求并灵活做出调整，同时融入智能制造相关新兴使能技术，形成循环往复循环持续优化的智能研发过程。当前，为解决研发过程中存在的痛点问题，提升研发能力和研发效率，越来越多的大型制造企业从二维、三维混合设计转向全三维产品设计、结构化工艺设计，推进基于模型的产品定义（MBD）；同时，开始更加注重仿真和优化设计，并推进标准化、系列化、模块化和参数化设计。

例如，铁建重工集团基于MBD技术的创新研发体系，通过三维模块化、参数化设计方法，综合地质状况、工程需求与装备的耦合仿真分析，从原材料、轻量化和模块化等多方面实现了降本，并通过三维装配工艺、三维智能套料和机加编程仿真等应用，提升了制造效率，扩大公司产能。联宝科技近年来导入了三维化开发平台（MBx）、研发管理平台及各学科设计仿真、数字化生产制造平台及供应链数字化管理平台等多个项目，并从统一设计表达、设计模型模块化、构建集成化研发环境、强化协同能力四个方面，推进基于模型的产品定义（MBD），实现了高效协同开发及信息在线化传递，并有效提高了制造效率及品质。

4.智能工厂非标定制自动化集成商发展迅速

智能工厂是实现智能制造的重要实践领域和重要载体；智能装备与智能产线是智能工厂的重要组成部分，是智能工厂运行的重要手段和工具。智能工厂的建设，离不开智能工厂非标定制自动化集成商。智能工厂非标定制自动化集成商主要为智能工厂的建设提供非标定制自动化设备和产线的交钥匙工程，是智能工厂建设的中坚力量。

目前，国内智能工厂非标定制自动化集成商达到数千家，其中上市公司约100家。它们通过提供面向特定产品与工艺、能满足企业特定需求、切合行业应用的解决方案，广泛服务于汽车、3C、半导体、新能源（如锂电、光伏、风电、储能等）、食品饮料、服装纺织、医药医疗、印刷包装、轨道交通、工程机械、航空航天、钢铁冶金等各行各业的数字化转型与智能化升级。通过各行业龙头制造企业的需求牵引，带动了一大批智能工厂非标定制自动化集成商快速崛起和发展壮大。

5.国产工业软件迎来了发展的春天

工业软件在长期工业实践中应运而生。随着我国持续加大支持国产工业软件发展力度，为工业软件企业发展提供优质环境和成长沃土，国产工业软件正迎来发展壮大的春天。

近年来，国产工业软件迎来投资风口，不断有国产工业软件厂商登陆资本市场或获得融资。例如，CAD领域的中望软件、浩辰软件等，CAE领域的华如科技，EDA领域的华大九天、概伦电子、广立微等，工业控制软件领域的中控技术，数字建造与BIM领域的盈建科和品茗科技等，都已经成功上市。华天软件、开目软件、天喻软件、十沣科技、依柯力、新迪数字、悠桦林、雪浪云、中之杰、佰思杰、寄云科技、恒远科技、数益工联等都获得了大额融资。CAXA、安世亚太、芯愿景、思普软件等已绘制了明确的上市路线图，正在积极筹备上市。而且，国产工业软件市场上也不断涌现出后起之秀。

二、对加快推进智能制造与新型工业化的思考和建议

虽然，近年来，我国推进智能制造取得了显著的积极成效，但智能制造产业发展存在的问题和制约因素依然比较突出。立足新发展阶段，继续保持战略定力，加快推进智能制造与新型工业化，着力提升制造业创新能力、供给能力、支撑能力和应用水平，依然任重道远。为此，提出以下思考与建议：

1.厘清智能制造与工业互联网、数字化转型之间的关系

 在推进新型工业化的过程中，智能制造、工业互联网、数字化转型等概念术语被频繁提及，但也存在将智能制造、工业互联网、数字化转型的概念混为一谈，或者对三者之间的关系不太明确的问题。应当明确和强调，智能制造是推进新型工业化、促进制造业高质量发展、建设制造强国的主攻方向；工业互联网是实现智能制造的关键的使能技术，为智能制造提供了共性的关键基础设施；数字化转型是智能制造的基础与前提。

2. 重视智能制造多层次人才的培养

加快推进新型工业化，加快发展智能制造，人才是关键。制造企业要推进智能制造的规划、实施与落地，需要跨学科、多门类的专业知识跨界融合，需要多种知识的人才通力协作。然而，当前智能制造人才的严重匮乏，已成为制约智能制造建设的关键瓶颈。

从具体实践来看，推进智能制造，制造企业需着重培养技能人才、应用人才、推进人才、领军人才四个层级的智能制造人才，建立包括智能制造部门和业务部门人员（特别是智能制造核心相关的五大部门，即工艺部门、规划部门、精益部门、自动化部门、数字化部门）共同搭建的企业智能制造人才网络，从深度、广度、高度三个层次打造企业的智能制造人才梯队。

3. “数字化、柔性自动化、精益化、绿色化和智能化”相结合

推进智能制造的核心目的是帮助企业通过实现降本增效、节能降耗、提高产品质量、提升产品附加值、缩短产品上市周期、缩短制造供应链周期、满足客户个性化需求，以及向服务要效益等途径，提升企业的核心竞争力和盈利能力。智能制造涵盖了数字化、柔性自动化、精益化、绿色化和智能化。

“数字化”是将数字技术融合到企业之中，深化应用各种业务软件和物联网等新兴技术，实现数据驱动的决策分析，彻底变革企业的业务流程，在智能制造推进过程中发挥着穿针引线的核心作用。“柔性自动化”强调在以自动化提升生产效率的同时，也应提升生产制造的柔性，以满足多品种、快换型、短交付、个性化定制等制造需求。“精益化”强调对生产过程的精细化管理，通过分析和改善各个子流程，找出所有可能存在的浪费和不必要的资源消耗。“绿色化”能够提高资源高效循环利用水平，同时也是应对气候变化，顺应“碳达峰、碳中和”双碳战略，实现与自然和谐共生的需要。“智能化”的意义在于通过应用人工智能、大数据、云计算等技术，可实现具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产制造方式。因此，推进智能制造与新型工业化，应注重将数字化、柔性自动化、精益化、绿色化和智能化相结合。

4. 遵循“五级进阶”开展智能工厂建设

智能工厂是智能制造的三个周期维度——产品生命周期、生产系统生命周期和供应链管理的商业生命周期的核心与交汇点，是智能制造的重要实践领域。近年来，我国制造企业正在积极推进智能工厂建设，但也存在诸多问题和误区。例如，盲目购买自动化设备和自动化产线，片面强调全自动化，追求“黑灯工厂”、机器换人等，或者单纯强调技术的先进性；未重视设备数据的自动采集和车间联网，依然存在大量信息化孤岛和自动化孤岛，生产设备绩效不高，工厂运营层还是黑箱等。

真正的智能工厂应该是精益、透明、绿色、节能，人机协作，先进性与实效性相结合，能够适应多品种小批量生产模式的柔性工厂。而且，智能工厂的建设并不能一蹴而就，而是一个循序渐进、持续改善的过程。制造企业推进智能工厂需要历经“五级修炼”，从互联工厂、透明工厂、数字化工厂、智能工厂到智慧工厂，逐步进阶，渐进式地推进智能工厂建设。

6.构建“去中心化”的智能制造产业生态体系

智能制造是复杂的系统性工程，其涵盖面广，没有任何一个厂商能够提供面向众多制造业细分行业的所有智能制造产品和解决方案。因此，构建健康的智能制造产业生态体系，对于加快推进智能制造至关重要。如今，我国智能制造生态体系积极发展，但大多还是以某个厂商为中心，这种生态属于星型结构，还不是完整意义上的生态系统。健康的智能制造产业生态体系，应该是网状结构，是“去中心化”的，涵盖IT、工业软件、工业自动化、咨询服务机构、制造企业等，实现厂商与厂商之间、厂商与企业之间平等合作。同时，智能制造厂商之间应取长补短，软硬件产品应当注重开放性和兼容性，有利于与其它相关产品集成应用。制造企业在进行智能制造相关产品选型时，也应当树立生态合作的观念，不是简单地选择供应商，而是要选择长期的合作伙伴。

7.正确引导制造企业进行智能制造解决方案选型

智能制造具有鲜明的行业特质，各个行业虽然推进智能制造的理念相通，但实现路径差异很大。同时，每家制造企业的基础能力与水平、面临的主要痛点与难点等也不尽相同。智能制造解决方案选型不合理，智能制造的推进工作将会陷入泥潭。企业在选型过程中，如果没有进行合理的评估规划，盲目导入智能制造解决方案，不仅可能导致投资完全得不到回报，更有可能因实施遇到困难而不得不推倒重来。因此，推进智能制造与新型工业化要取得实效，应高度重视正确引导制造企业进行各个领域解决方案的选型。而且，确保数据的质量，解决自动化孤岛、信息孤岛、云孤岛、IT/OT的断层等各类孤岛问题，实现集成应用，也是企业推进智能制造取得实效的关键。

8.高度关注和引导中小企业推进智能制造

中小企业作为数量最大、最具活力的企业群体，是我国实体经济的重要基础。对于中小企业而言，推进智能制造是提升内生动力的重要途径，能够改善企业运营运作流程，提升企业生产效率，增强市场竞争力。然而，中小企业在推进智能制造过程中也面临着资金、技术、人才等瓶颈问题。而且，不同行业、不同规模、产业链不同地位的企业，智能制造推进水平差异很大，需要有不同的推进策略。因此，应鼓励和引导中小企业推进智能制造，同时发布相应的路线图，以更好地指导中小企业企业推进智能制造实践。

9.大力培育智能制造咨询服务和培训机构

在智能制造推进过程中，既需要能够帮助企业进行软硬件系统部署、实施与客户化开发的服务机构，更需要中立的第三方咨询服务机构。前者是智能制造厂商的实施服务合作伙伴，而后者则在智能制造领域担当着“诊断号脉、开药方”的职责，专业性要求很高，需要长期的经验积累。只有“只开药方，不卖药”，才能保证咨询服务机构的中立性，真正站在制造企业，即甲方的角度设身处地地考虑问题，帮助甲方制定智能制造系统的整体集成框架和实施路线图。同时，由于培养多层次的智能制造人才，是智能制造供需双方当前的紧迫需求，建议大力培育智能制造培训机构，建立起面向智能制造推进人才的认证培训机制。

三、结语

作为推进新型工业化、建设制造强国的主攻方向，智能制造发展水平关乎我国未来制造业的全球地位，对于推动实现制造业高质量发展，巩固壮大实体经济根基、加快发展现代产业体系具有重要意义。近年来，我国深入实施智能制造工程，取得了显著的积极成效。为进一步提高智能制造发展水平，加快推进新型工业化，必须明确智能制造与工业互联网、数字化转型之间的关系；重视智能制造多层次人才的培养；将“数字化、柔性自动化、精益化、绿色化和智能化”相结合，从互联工厂、透明工厂、数字化工厂、智能工厂到智慧工厂逐步进阶，渐进式地推进智能工厂建设；应当构建“去中心化”智能制造产业生态体系；必须正确引导制造企业进行智能制造解决方案转型，高度重视和引导中小企业推进智能制造；同时，必须高度重视服务的价值，大力培育具有专业背景和服务经验的智能制造咨询服务和培训机构。

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