工业革命时代起，制造业就成为促进生产力进步的重要的力量，它不仅是实现各类创新的重要载体，也是技术进步、迭代最迅速的产业。智能制造不仅借助技术跃迁带来效率革命，更引发了生产制造领域内，人工智能对人类智能替代所带来的深远的范式变革。当前，我国已进入高质量发展阶段，智能制造既是深入实施制造强国战略的主攻方向，又是孕育和形成新质生产力的重要载体。长远来看，智能制造不仅能够引领新兴产业发展，还将深刻塑造未来的生产生活方式。

 

一、

制造业的四次生产力飞跃

 

智能制造是一个多维度的概念，可从技术、经济、产业等角度对其进行界定。从制造业生产力发展的历史进程来看，智能制造是在传统制造发展基础上，在技术革命背景下，在制造业第四次生产力飞跃过程中，生产力向更高级表现形式的演进成果之一，其本质仍然是物质生产和转化。

（一）第一次飞跃——机械动力与工厂制度

制造业的第一次生产力飞跃，是以蒸汽机为代表的机械动能替代人力、畜力、自然风力水力等传统动能，成为主要的动力来源，制造业生产不再必然依靠自然力、遵循自然法则来安排生产计划。随着制造工厂大量出现，规模经济、范围经济出现，标准化和分工使生产效率大大提高，工业、农业生产力得到极大提升。然而，最早的制造工厂主要是生产要素的集中，缺少现代化的管理方法和工具，工厂管理能力不足，第一次生产力飞跃所推动的技术进步有限。同时，受制于当时的交通工具和信息传播手段，技术扩散的速度也较为缓慢。

（二）第二次飞跃——电力、流水线与产业链

电力的出现使动力可以分开创造和使用，这是制造业摆脱动力束缚的又一变革。二者分开不仅使两个环节能够进行深入分工，使能源供应和使用效率进一步提升，还赋予制造业可以随时随地根据需要使用动力的自由。相较于蒸汽能，电能在输出功率、使用便捷性和安全性等方面都有巨大的进步，不仅能够支撑巨型工业机械进行制造加工，也让小型工具获得了机械能，后者推动了流水线的出现和普及，这是制造业生产模式的一次重大革新。电子通讯技术的兴起和内燃机的改进使人类信息传递和运送货物的能力大幅提升，使分散在各个地区的制造工厂能够相互关联，进行分工、协同和产能分配，同时也使在更大范围、多个工厂间进行生产组织成为可能，产业链和产业体系逐渐出现。技术进步和生产组织模式创新深化了专业分工，放大了制造业的规模经济效应，制造业的生产力再次得到解放和发展。但由于当时物质产品匮乏，因此制造业生产力的第二次飞跃主要以创造更多的物质产品为目标，技术进步和管理创新均以提高生产能力为导向。然而，这种以产能增长作为主要目标的生产方式一定程度上造成了对自然资源的过度开采和对生态环境的破坏，最终造成了严重的生态危机。

（三）第三次飞跃——自动机械和全球化

1959年，第一台工业机器人在通用汽车公司安装运行，标志着制造业进入“自动化”革命的新纪元。近年来，工业机器人已经广泛应用到制造业的各个细分行业，以工业机器人为代表的可自主运转机器设备提高了制造业生产效率，进一步发展了制造业的生产力。第二次世界大战结束后，出现了以低成本和高效率为重要导向的全球产业转移和分工格局调整，经济全球化不断发展，全球产业链形成，制造业各环节分工进一步深化。自动化和全球化的结合促使制造业生产力发生第三次飞跃，在这一阶段，制造业生产更加注重效率和效益的提高，不计成本的粗放式增长方式被摒弃，集约和节约的生产方式不断普及，制造企业开始重视资源能源的合理使用，并关注生产过程和产品使用中对生态环境产生的影响。然而，由于制造业历次生产力的飞跃主要由发达国家主导，在第三次生产力飞跃和全球化过程中，发达国家再次主导全球分工和贸易规则，利用技术差、信息差，成为全球化进程的最大受益者。

（四）第四次飞跃——智能化、绿色化、融合化与定制化

在数字社会、智能社会到来之际，制造业依然是技术创新、管理创新、制度创新的前沿阵地。进入21世纪，人工智能等新一代数字信息技术取得突破性进展，绿色低碳发展已在全球达成共识，不同产业的深度融合使得传统的产业分类边界逐渐模糊，用户对个性化产品和服务的需求愈发旺盛。在此背景下，制造业迎来了第四次生产力水平的飞跃，呈现出智能化、绿色化、融合化和定制化的特征。与数字化和网络化等概念相比，智能化强调重新定义机器与人工智能在产业发展和企业生产经营中的地位和作用，并重新审视新环境下人与机器的关系。数字化、网络化与智能化三者只存在层次上的差异而不存在递进式的取代关系。绿色化已成为制造业发展的基本原则，全球绿色产业规模不断扩大，推动制造业向更加可持续的方向发展。融合化主要指产业间深度融合和制造业服务化趋势的增强。在新工业革命中，制造业分工不断深化、价值链不断分解，制造企业提供服务的能力显著增强，制造业产品中服务的比重也不断提高。定制化主要是指低成本、大规模和强个性化的定制化制造。通过技术进步、生产制度改进、分工进一步深化以及对用户需求的精准把握，制造业的生产力得到进一步发展，在新科技革命和产业变革的推动下，制造业将再次实现生产力的飞跃。

二、

我国智能制造的发展基础与现状

 

如同每一次制造业生产力的飞跃都是在特定条件下对上一次生产力的进一步提升，智能制造的发展也需要强大的工业和制造业基础。近年来，我国在经济发展和工业建设方面取得一系列显著成就，虽然还存在一些技术上和制度上的挑战，但智能制造总体上具备良好的发展前景。

（一）工业和制造业产业体系完备

我国拥有世界上最为完备的工业体系，是唯一一个在联合国产业分类中涵盖全部工业大类、中类和小类的国家。经过多轮调整和优化，我国轻重工业的比重基本合理。我国工业产业链完整，涵盖了从上游的采掘业、中游的原料和产品加工及生产各环节，以及下游的产品服务和研发、物流、金融等生产性服务业。我国拥有超大的工业和制造业规模，在全球500多种主要工业品中，有220多种产量位居世界首位，制造业规模约占世界的三分之一，对世界制造业增长贡献比重超过30%。完善的工业体系和庞大的工业规模使得我国工业和制造业具有强大的韧性，为智能制造的发展创造了稳定的环境和坚实的基础。

（二）技术创新能力处于世界前列

《“十四五”智能制造发展规划》指出，要把科技自立自强作为智能制造发展的战略支撑。目前，我国制造业技术的总体研发能力已比肩发达国家，且在部分领域处于世界领先地位。我国科技研发投入已多年稳居世界第二位，PCT专利申请量和R&D经费投入均位居世界第一位，技术研发体系基本完备，建设了诸多世界领先的重大科技基础设施，能在多个领域、多个技术路线上开展基础性和前沿性的研发工作。尽管当前阶段我国在部分技术研发领域仍处于后发地位，但凭借完整的产业门类和配套完善的工业体系，能够通过改进生产工艺和大规模生产来弥补研发劣势，进而实现技术赶超。目前，我国在人工智能、移动通讯、量子科技、空天开发等具有颠覆性潜力的技术领域中，研发水平均居于世界前列。创新能力的不断增强是我国长期坚持独立自主技术路线的结果，也为智能制造的发展奠定了技术基础。

（三）智能制造要素条件基本齐备

在培育创新能力的同时，发展智能制造还需要大量的要素投入。虽然我国东部地区土地资源紧张，但中西部地区还有土地存量尚待开发，既可用于建设智能制造工厂，也可用于承接东部地区的产业转移。我国教育水平在发展中国家中遥遥领先，培养了全球最庞大的高素质产业工人队伍，并拥有世界领先的工程师队伍，为智能制造发展提供了充足的人才和人力资源。国家出台《“十四五”智能制造发展规划》、工业和信息化部等八部门出台《关于加快传统制造业转型升级的指导意见》等一系列政策文件，确保国家资源向智能制造倾斜。同时，我国高度重视新型基础设施建设，工业智能化发展的关键基础设施覆盖范围日益扩大。而我国庞大的人口基数和大体量的经济基础，能够为新技术、新模式的商业化提供丰富的应用场景和广阔的市场需求支撑，使我国能够通过规模化的发展模式实现产业的快速增长。在本土要素条件基本齐备的同时，我国全球化的能源资源保障能力也不断增强，可以从多方面为智能制造的发展提供支持。

三、

我国智能制造未来发展趋势与策略

 

先进信息通信技术、自动化技术、数据分析技术、人工智能技术和物联网技术构成了智能制造的底层技术。与当前制造业生产模式相比，智能制造具有技术上的先进性，展现出高度自动化、数据驱动、灵活柔性、互联性、智能决策、预测性维护、高资源产出效率和用户参与等特征。智能制造在提升制造业效率和效益的同时，需要着力解决制造业发展中存在的各种结构性问题，实现人与机器和谐共生、发展与环境有机统一以及供需的精准匹配。

（一）具身智能引领“无人化”新时代

近年来，工业机器人在制造业中的应用日益广泛。在生产方面，大规模应用工业机器人不仅在总体上降低了生产成本，还显著提高了生产效率；在就业方面，工业机器人对就业产生了一定的影响，减少了对重复劳动岗位的需求，同时提高了对高水平劳动力的需求。但工业机器人无法完全替代人类岗位，原因是工业机器人在处理模糊任务和应对生产中的突发状况的能力较弱。对于一些概念和逻辑模糊的工种和岗位，机器人的判断能力不及人类精准，只能扮演辅助性角色。然而，随着以具身智能为代表的智能技术逐渐成熟，智能制造的生产模式正在向完全“无人化”的方向演进。

具身智能是人工智能的一个重要分支。根据中国计算机学会的定义，具身智能是一种基于物理身体进行感知和与物理世界互动的智能系统，该系统能够表现出智能行为和适应性。与非具身智能相比，具身智能以现实机器设备为载体，能更好地适应制造业作为物质生产部门的固有属性。具身智能不仅能通过主动式感知，像人类一样完成物理任务，还能感受周围的世界、对世界进行建模，主动进行学习和认知。目前，具身智能的研发已取得一系列进展，在制造业的应用前景逐渐清晰。

（二）人机融合共创制造业智能新生态

当数字控制系统应用于机器人后，人与机器在制造业中逐渐形成了协作关系，这是制造业中人与机器关系演进的重要一步。机器数控化使生产柔性程度大幅提高，通过使用带有扩展的命令集，单台机器以及机器之间的模块化组合能够快速切换任务，使得一些先进的工厂在一条流水线上可以同时完成多个型号产品的生产。在安全方面，数控机床一般采用全封闭设计，工业机器人被放置在由围挡和警戒线环绕的封闭空间内，工人则被严格控制在机器的工作范围之外。此外，AGV（自动导引运输车）机器人等移动设备必须具有避让工人的功能。通过严格的现场管理和安全规范，机器引发的安全事故频率极低。尽管机器数控化使制造业中人与机器的关系向前迈出了一大步，但人与机器的协作关系主要体现在岗位分工以及人机交互和柔性化制造的协同上，人与机器之间的物理障碍仍然存在。操作人员必须经过专门培训，使用特定按键和编程语言进行人与机器的交互，机器程序的设定仍然以便于机器识别为准则。

制造业正在经历颠覆性数字化变革，在数控化的基础上，机器向智能化、更加柔性和更加安全的方向发展，人与机器由协作关系转变为人机“融合”关系。人机融合关系的根本原则是以人为本，机器需要最大限度地配合人的劳动习惯、最大程度地降低人的体力和脑力劳动强度、完全服从人的指挥和调度。机器能够识别并理解人类的自然语言，因此机器操作者不再需要进行复杂的培训，机器与机器之间通过保留数字语言进行数据传输和相互协同，但人与机器可以在同一空间和平台上从事生产活动，人机之间的物理隔离和管理制度上的分离逐渐消失。在这种融合关系中，机器在具有高度柔性化能力的同时，还具备自主的学习能力和纠错能力，人对机器的直接干预逐渐减少，当面临新的任务时，机器可以和人类一起学习。人机融合能实现人与机器的优势互补，推动超柔性生产的实现，使人在工业生产中重新回到主导地位，引领可持续发展之路。

（三）低碳制造共筑可持续发展新未来

绿色低碳已成为全球共识。2015年，我国提出了绿色工厂的五大要求，即生产洁净化、原料无害化、用地集约化、废物资源化和能源低碳化。通过区域发展规划、政策法规和市场化手段的调节，我国已基本实现五个要求中的前四个。当前，我国制造业碳排放占到整体碳排放量约30%，仅次于电力产业，因此制造业必须承担起减排责任。智能制造为实现低碳化、绿色化的制造业创造了一条增长与环保兼得的可靠路径。首先，技术创新和管理制度创新有助于制造绿色化的实现。技术进步不断提高能源转化率和资源利用率，新的供应链、仓储和物流体系不断降低制造环节中的损耗。其次，更加绿色的生产技术和组织方式在各制造业部门、各产业链和各类产品生产流程的每个环节得到广泛应用，使其不再局限于高耗能、高污染行业，进一步创造了碳减排空间。

智能制造同样有利于能源的清洁获取与集约利用。在能源来源方面，通过建设分布式光伏系统和大规模的储能设备、优化用电管理系统和算法等手段，制造业可以大量使用清洁能源，减少对化石能源发电的依赖，并带动电力行业的能源转型。在能源利用方面，使用高效能设备代替老旧设备，一方面提高了单位能源效率，降低操作能耗；另一方面，通过减少不必要的动力输出，从而节约能源。在能源管理方面，智能制造通过建立起一套数字化智能系统，对工厂碳排放进行准确测算，并在此基础上优化企业的能源管理。通过传感器和数字孪生技术，智能制造可以系统监测关键环节的能耗参数，及时发现能源漏损点位并进行修补，最大限度地减少能源浪费。

（四）精准制造构建高质量发展新格局

随着数字化时代的不断发展，制造业需要向运转更加高效、成本更加节约、供需更好对接的方向发展。1953年，日本丰田公司副总裁大野耐一创造了在多品种小批量混合生产需求下实现高质量、低成本的生产方式，即准时生产（Just in time）模式。这一生产方式随后在全球制造业中得到推广和普及，显著降低了制造业的生产成本并提高了对市场需求的响应速度。在这一生产方式的基础上，“精准经济”的概念被提出并得到实践。精准经济首先体现在制造业产品智能化、紧凑化。随着产品体积缩小，生产的能耗、物耗也相应降低，制造业库存成本随之降低。精准经济还体现在供需匹配上。随着信息时代海量数据资源汇集，供需精准匹配得以实现，低成本定制和个性化需求得到了普遍满足。智能制造通过“产销合一”改善了供需关系，进一步促进了经济体系的公平和谐。

通过先进的数字技术和制度设计，智能制造使产品制造中各个环节、各个方面都实现了高度精准化，不断满足产品在“精确性”和“准确度”上的要求。通过联通数字世界和现实世界的数据获取，进行超大规模数据分析，采取普遍数据驱动基础上的发展模式，智能制造能够实现对经济活动的精准监测，并做出相应的精确反应。通过采用精准制造模式，智能制造能够在较高生产效率的基础上提升经济效率，有效降低经济运行的物耗能耗，并调动闲置的资源和生产要素进入市场，从而创造新的经济价值。这种高度精准的制造模式，不仅使制造业在响应市场需求时更加灵活敏捷，还使得资源配置更加高效，推动了整个经济体系向更加可持续、更加高效的方向发展。