智能制造是在现代传感技术、网络技术、自动化技术、拟人化智能技术等先进技术的基础上，通过智能化的感知、人机互动、决策和执行技术，实现设计过程、制造过程和制造装备智能化，是信息技术、智能技术及装备制造的深度融合与集成。智能制造装备是一种集机械系统、运动系统、电气控制系统、传感器系统、信息管理系统等多种技术于一体，能够减少生产过程对人力劳动的依赖，显著提高生产精度、生产质量和生产效率的装备。

智能制造装备是先进制造技术、信息技术和智能技术在装备产品上的集成和融合，体现了制造业的智能化、数字化和网络化。智能制造装备结合信息技术，能够从根本上改变传统制造业产品研发、制造、运输、销售和售后服务等环节的运营模式，由智能制造得到的反馈数据，可以优化制造行业的业务和作业流程。

智能制造装备可提高生产效率、降低生产成本，实现柔性化、数字化、网络化及智能化的全新制造模式；通过更好的控制技术，使得生产者更能了解、管控生产过程，以便改进流程与工艺。

中金企信国际咨询公布《2021-2027年智能制造装备行业全产业结构深度分析及投资战略可行性评估预测报告》

智能制造装备国内外产业现状：近年来，发达国家技术工人短缺，新兴国家劳动力成本上涨，同时制造业又出现了制造地点分散、生产方式变更、制造技术日益复杂化等变革。为应对新的社会课题，美国、德国、英国、日本等世界发达国家纷纷实施了以重振制造业为核心的“再工业化”战略，颁布了一系列以“智能制造”为主题的国家战略：

经过多年发展，我国制造业规模已经跃居世界首位，建立起门类齐全、独立完整的制造体系，但与先进国家相比，我国制造业大而不强的问题仍然存在。随着我国经济发展进入新常态，人口红利消失，劳动力成本不断攀升，长期以来主要依靠资源要素投入、规模扩张的粗放型发展模式难以为继。过去我国依靠农村劳动力转移和人口红利的叠加支撑起的富足劳动力供给将逐渐成为过去，工业企业的利润率不断被人力成本的上升所侵蚀。如何探寻更为健康良性的经济发展模式成为我国亟需解决的重要问题，而构建以智能制造为重点的新型制造体系，着力强化工业基础能力是解决前述问题的重要路径。

在此背景下，围绕实现制造强国的战略目标，国务院于 2015 年 5 月发布了《中国制造 2025》，明确制造业强国的五大工程和十大领域。智能制造工程作为五大工程之一，成为国家全力打造制造强国的重要抓手。

智能制造装备不但能够解决企业劳动力短缺造成的人力成本上升的问题，其高效化、柔性化、精确化和智能化的特点，使企业能够充分利用智能制造大幅提高生产效率，还能同时实现节能环保的目标。智能制造的广泛应用，是生产过程实现降本增效、节能环保的重要途径。

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智能制造装备行业发展特点：当前，中国智能制造装备行业主要发展特点为：

（1）智能制造装备在局部落地：近三年间，智能制造装备在制造领域局部落地。智能制造装备在提升车间操作信息化、车间生产数据实时采集、可视化过程监测和管理，柔性化生产制造、生产管理精细化、装备应用智能化等方面得到有效应用。但是，智能制造生态系统尚未发展成熟。一方面，从设计、开发、制造、营销、物流、售后等产品全生命周期尚未高度互联与集成，智能制造装备与企业管理系统架构尚未高度协同；

另一方面，存在智能制造系统软件相对薄弱的状况，不同装备接口协议不一，软件和硬件之间难以形成有效集成和匹配的问题。

（2）智能制造装备在各行业应用不均衡：尽管随着计算机、材料、能源及现在管理技术的不断发展，各行业的智能制造装备水平得到了很大提升。但受行业工艺特点、竞争格局等因素影响，智能制造在不同行业的技术应用和融合程序呈现不均衡的状况。以智能制造的基础--生产设备数字化率和关键工序数控化率为例，根据两化融合服务联盟和国家工业信息安全发展研究中心的统计，石化、大型冶金、电力行业、电子信息行业的数字化率和数控化率较高，主要原因一是该等行业在安全生产、环境保护、工艺处理实时监控等方面要求较高；二是该等行业属于批量连续的流程生产，而交通设备、轻工行业等离散式制造行业的智能制造应用程度相对较低。

2018 年中国重点行业企业生产设备数字化和关键工序数控化普及情况

（3）机器视觉、机器人等技术在智能制造领域得到大幅应用：机器视觉、机器人等技术基于其技术成熟性、高性价比等优势，近三年来在智能制造行业得到了大幅应用，渗透率不断提升。机器视觉是采用机器代替人眼来做测量与判断，实现人眼视觉的延伸。机器视觉相比人眼在精确程度、客观程度、可重复性、成本以及效率上都有明显的优势，近年来在智能制造中的应用领域也大幅拓展，从电子装备检测，发展到识别、质量检测、尺寸测量及机械手定位等领域。目前工业机器人在汽车、金属制品、电子、橡胶及塑料等行业已经得到广泛的应用。根据国际机器人联合会的数据，2015 年至 2017 年，中国工业机器人年销量从 6.9 万台增长至 14.1 万台。

（4）高精度、高品质、定制化需求增强：近年来个性消费、新零售模式理念快速普及，消费者对品质要求及个性化、定制化需求的不断提升，要求产品的功能日益丰富。产品品质及精度的提升对产品设计、生产工艺水平、装配的灵活性要求更高，相关产品的生产工序也从单一工序简单加工，演变成模块化、平台化、小批量、多品种的柔性生产。随着产品精密度提升，生产工艺难度不断增加，将对高精度、高品质、定制化的智能制造装备需求不断加大。

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产业前景： 

（1）新技术不断地在智能制造中深度应用:未来智能制造不断地将新的技术应用到制造业中，与制造业进行深度融合。这其中物联网与云计算、人工智能（AI）、3D 打印等新技术的作用将尤为凸显。在物联网、云计算方面，未来物联网与云计算将会更加广泛地部署到制造行业。传感器技术、RFID 标签、嵌入式系统技术等物联网核心技术，将灵活地为客户打造“透明化生产、数字化车间、智能化工厂”，减少人工干预，提高工厂设施整体协作效率、提高产品质量一致性。

在人工智能方面，未来人工智能将更加广泛地应用到智能制造行业中。先进制造技术和人工智能技术深度融合，使得制造系统具备学习能力。通过深度学习、增强学习、迁移学习等技术的应用，智能制造将提升制造领域知识产生、获取、应用和传承的效率。在离线状态下，利用机器学习技术挖掘产品缺陷，形成控制规则；在在线状态下，通过增强学习技术和实时反馈，控制生产过程减少产品缺陷；同时集成专家经验，不断改进学习结果。2017 年国务院发布的《新一代人工智能发展规划》提到，将全面推动人工智能与制造业的融合，解决中国制造业在推进智能化转型过程中面临的问题。

（2）智能制造生态系统协同发展:智能制造的实现是一个逐级推进的复杂工程，涉及设计、生产、物流、销售、服务等产品全生命周期，并涉及执行装备层、控制层、管理层、企业层、云服务层、网络层等企业系统架构，需要实现横向、纵向和端到端集成。限于资金投入不足、技术研发周期较长以及工艺壁垒较高等因素，单个系统解决方案商难以同时满足各个细分行业的智能制造发展需要，智能装备制造、物流仓储、软件专业企业或服务商间将不断加强协同创新，以强化智能制造系统解决方案供应能力。智能制造将造就全新的业态，由多个提供单一产品或服务的供应商共同构建协作系统，形成融合发展的生态圈。