作者：中国电子信息产业发展研究院
出版社：电子工业出版社
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2018—2019年中国智能制造发展蓝皮书试读：
前言
智能制造是基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合，贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节，具有自感知、自学习、自适应、自执行、自决策等功能的新型生产方式。加快发展智能制造，是应对全球新一轮产业变革、落实制造强国战略的必然要求，是我国制造业推动供给侧结构性改革、突破资源环境瓶颈、重塑产业竞争力的重要途径。
随着美国、德国、日本等发达国家“再工业化”战略的加速实施，发展以制造业为核心的实体经济成为各国提升自身综合竞争力的重中之重。以互联网、大数据、云计算、物联网、人工智能、5G技术等为代表的新一代信息技术与先进制造技术的深度融合将重塑全球产业结构和竞争格局。与发达国家相比，我国制造业“大而不强”的问题突出，一味追求规模扩张的粗放型发展模式已难以为继。因此，紧抓全球新一轮科技革命与产业变革机遇，加速推进中国“制造”向“智造”转型，对我国构建新型制造体系、促进制造业向中高端发展具有重要意义。
经过“十三五”时期的试点和探索，在国家、地方政策体系的推进下，我国智能制造发展取得了一定成效。一是重点领域技术和产品取得了突破。工业机器人、数控机床、3D打印等重点领域更加强调精密化、小型化、集成化、协作化，以提升企业生产过程的柔性化，提高生产效率和良品率。二是智能制造新业态、新模式不断推广应用。在新技术与传统制造业深度融合的背景下，新产品、新模式、新业态层出不穷，推动先进制造技术向信息化、网络化、智能化方向发展，同时也激发了消费端对产品的个性化定制需求，通过快速换模、单件流等生产方式实现定制化生产。三是智能制造平台和标准体系建设持续完善。众多机器人、智能工厂、工业云等国家级智能制造平台的建设日益完善，正在支撑智能制造企业快速发展。随着《国家智能制造标准体系建设指南》的出台，各地方也在积极组织有基础的单位承担国家智能制造工厂、工业互联网标识解析通用标准及重点行业智能制造标准的研究与制定工作。
同时，要注意我国智能制造发展与工业发达国家相比，还面临关键技术装备与软件受制于人、智能制造创新体系不健全、基础支撑能力不足、生态发展体系滞后等问题。基于对上述问题的思考，中国电子信息产业发展研究院编著了《2018—2019年中国智能制造发展蓝皮书》。本书系统地剖析了全球和我国的智能制造发展情况，展望了智能制造发展趋势，提出了相应的发展对策。全书分为综合篇、行业篇、企业篇、政策篇、展望篇五个部分。
综合篇，分析了美国、德国、日本的智能制造发展情况、推动手段与取得的成效，并对我国的智能制造发展基础、特点与问题进行了梳理和探讨。
行业篇，围绕智能制造系统集成、工业机器人、高档数控机床、3D打印装备、工业级无人机、航空装备、轨道交通装备、卫星导航及应用行业领域，对其全球、中国市场发展概况等进行了分析，对行业重大事件进行了梳理，并提出各行业发展面临的问题与发展建议。
企业篇，以汇川技术、和利时、东方国信、上海汽车、海尔集团、华中数控为研究对象，系统剖析各企业的智能制造发展概况，总结其实施经验和启示。
政策篇，深入分析我国智能制造的政策环境，对《国家智能制造标准体系建设指南（2018年版）》《新一代人工智能产业创新重点任务揭榜工作方案》《高端智能再制造行动计划（2018—2020年）》进行了解读。
展望篇，提出了对我国智能制造发展的总体判断，分析了各行业未来市场发展走势及投资热点。综合篇第一章 2018年全球智能制造发展概况第一节 美国
美国于2009年年底启动“再工业化”战略，围绕人工智能、大数据、数字化技术等领域出台系列行动计划，采用“软硬结合”的方式拓展先进制造业的发展空间，推进产品全生命周期管理模式，打造美国智能制造领域竞争优势。一、“再工业化”战略引导，重塑本国制造业优势
美国科技实力强大，在智能制造领域全球领先。在信息化、全球化背景下，美国为降低制造业生产成本、提升利润，将大量中低端制造业迁往亚洲新兴经济体，将经济重心转向第三产业和新兴高新技术产业，在一定限度上导致本国“产业空心化”。金融危机的爆发让美国进一步认识到制造业对经济发展的重要性，并开始推动制造业回流，借助自身在信息技术上的技术优势，通过“软硬结合”的方式，实现制造业优势重塑。随着信息技术和互联网的快速发展，美国政府强化利用软件来定义产品功能和性能，增强对以软件为主导的创新的重视程度，使制造业的价值源泉从硬件转移到了以“软硬结合”为主导。二、多项措施组合出台，加快制造业智能化升级
随着“再工业化”战略的持续推进，政府陆续出台“美国创新战略”“美国国家人工智能研究和发展战略规划”“为人工智能的未来做好准备”“人工智能、自动化和经济”“美国先进制造业领导战略”“未来工业发展规划”等系列行动计划，将人工智能、大数据、数字化技术、量子通信等列为优先发展和重点发展的领域，保证相关领域的基础和长期研究。通过推动数字化生产、大数据分析、人工智能、量子通信、纳米技术等领域的技术进步和应用，使美国制造业企业能够不断地基于网络获取信息，及时对市场需求做出快速反应，同时能够将各种资源集成与共享，合理利用各种资源。三、利用产品全生命周期管理模式，打造颠覆式创新
在美国，随着智能制造的推进，数据变得越发重要。从客户需求方面分析，双方/多方关系维护、产品自身的质量管理、生产相关设备健康管理、供应链管理、产品运营服务等方面都需要数据的支撑。当前，美国智能制造以“产品全生命周期管理”模式为特色，主要对围绕产品全生命周期所产生的数据进行管理，从而进一步提升产品全生命周期过程中的服务水平，并实现整体数据闭环与监测。美国工业巨头GE公司正在尝试利用工业互联网颠覆制造业的价值体系，利用数字化和新的生产方式（3D打印等）颠覆制造业的生产方式，针对产品全生命周期的数据整合，挖掘增值潜力，增加自身在智能制造领域的竞争优势。第二节 德国
面对互联网时代新兴经济体工业经济的蓬勃发展，生产效率、研发速度及生产制造的灵活性成为德国亟待解决的问题，为此德国适时提出“工业4.0”愿景，相继出台一系列推动智能制造的战略行动计划，确保德国能够进一步发挥在嵌入式系统与自动化工程领域的技术优势，实现创新质量和成本速度相融合，保证德国能够持续主导新一代工业生产技术的话语权。一、国家战略及平台引导新方向，推进合力发展
互联网时代，德国在技术水平、创新能力上的领先地位开始受到新兴经济体的挑战，而后德国认识到应将重点转移到借助互联网技术提升生产效率、研发速度及生产制造的灵活性等方面。提出“工业4.0”愿景，引导企业开展工业自动化技术变革，强化互联网技术在生产制造模式中的应用，以实现创新质量和成本速度相融合，推动生产方式的变革。德国充分发挥了政府的统筹协调和引领作用，在发布一系列制造业领域战略规划和产业政策的同时，也构建起与之配套、以工业4.0平台为代表的推进机制，调动社会各界共同参与工业4.0战略的实施。通过该平台及其运作机制，明确了各参与方的定位和职能，形成了突出德国工业强国地位、赢得未来产品和市场竞争的共识，分工明确、相互配合、协同推进工业4.0的强大合力。二、构建行业共识标准与样板，加快生产率跃升
德国相继出台《德国高科技战略》《高科技战略行动计划》《德国工业4.0战略计划实施建议》《国家工业战略2030》等系列行动计划，推动制造企业智能化转型，利用CPS将各类生产要素和资源进行连接，并利用新一代信息技术实现模式更新；同时，推动标准化的建设，围绕新模式中各类技术标准为所有参与方提供一个阶段性的基础，打造样板工厂。
智能制造推动了德国制造模式的变革，实现了创新质量和成本速度相融合。尽管工厂生产的产品更为复杂、生产研发更为耗时，但德国劳动生产率仍呈现整体上升态势，尤其在2013年工业4.0提出后迎来一波快速拉动。德国中央合作银行在报告中指出：到2025年，工业4.0将推动德国劳动生产率较2013年提升12%，其中化工、机械制造和电气设备三个产业提升幅度将达到30%。三、完善整体解决方案，提速智能化服务化转型
近年来，随着中国等发展中国家在装备制造等方面能力的崛起，使以出口为主的德国意识到单一卖装备竞争力的不足，打造智能化和服务化的整体解决方案将是其独特的优势所在。德国企业通过长时间的积累，从生产现场到企业管理，实战经验丰富，加上德国严谨的质量把控、对缺陷的零容忍，能够通过改造彻底解决问题。德国通过系统的知识体系制造系统产品，并将德国制造的知识和诀窍通过软件给予客户，以提供增值服务，最终实现持续的盈利能力，与客户深度绑定。第三节 日本
近年来，老龄化问题对日本经济发展的限制、资源及产品供应不足日益凸显，日本政府及时发布“新增长”战略（安倍经济学），并提出构建“超智能社会5.0”，在工业领域开始积极推进数字化进程，寻求物联网应用，着力提升劳动生产率和资源利用率，有效应对老龄化造成的人力资源不足、社会能源紧缺的问题，保证了日本在互联网时代保持制造业优势和竞争力。一、提出超智能社会和工业互联，提供智能制造发展路径
当前，日本的老龄化限制制造业发展、对外投资过多造成“产业空心化”等问题日益突出，同时2011年东日本大地震暴露了日本在能源和产品供应不足等方面问题，日本开始积极寻求物联网应用，利用智能制造提升劳动生产率及资源利用效率，弥补其老龄化和劳动力不足的短板。日本政府于2015年和2016年提出“超智能社会5.0”构想和“工业互联”计划，引导工业领域数字化进程，通过IoT、人工智能、机器人等技术，推动各类产业发展，并将其融入社会生活中，这不仅提供智能制造的发展路径，还面向社会提供解决方案，实现“超智能社会5.0”。二、示范与支撑双抓手，推动企业的数字化进程
日本采取系列措施推动工厂智能化及物联网的应用，包括示范应用案例的整理和可视化（制造白皮书、应用实例在线地图、智能工厂示范项目、机器人引进示范项目实例说明手册等），建立中小企业的外部支援（建立了“智能制造声援团”对中小企业进行支持、专家派遣、普及中小企业容易使用的工具等），以提供技术、人员、工具的支撑；此外，还采取了日本标准国际化、面向制造的网络安全、数字化人才培养、研发支撑等有效手段。工厂数据采集水平明显提升，依据经产省调查，日本在工厂中进行采集数据的企业，2015年只有40%，2016年则达到66%，其中大型企业达到88%。同时，近年来日本宏观经济已显示出重要改善迹象，名义GDP增长明显加速，预计在2021—2025年间GDP平均增速将达到2.2%。三、软硬双向齐发力，体系化提升日本智造水平
日本从开发设计相关IT技术、物联网技术及机器人三个方面提升本国智能制造水平，以节约劳动力成本、节约能耗、改善劳动生产率。在开发设计相关IT技术方面，提出了为实现大系统全局最优的“基于模型设计”的方法和连接多个系统的复杂模型设计开发方法“基于模型的系统工程”，依靠大型的IT技术平台，将大系统分割成各个小系统，各种需求与各个小系统建立关联，以小系统为单位进行开发设计，链接之前各系统开发的各类小研发系统；在物联网技术方面，一是通过PLM工具实现工程之间的最优化，二是将制造工厂和公司总部关联，实现企业内部的最优化，三是完成企业间的数据共享，实现社会活动的最优化；在机器人方面，日本是世界第一的机器人大国，日本的机器人革命重点在汽车、住宅等各个生活空间中的机器人化。第二章 2018年中国智能制造发展概况第一节 发展基础一、智能制造政策体系不断完善
2018年我国在智能制造领域持续发力，陆续出台了一系列重磅举措。在2018年政府工作报告中提出要“发展智能产业，拓展智能生活”的宏伟蓝图，为智能制造的长期发展指明了方向。为贯彻落实《中共中央 国务院关于开展质量提升行动的指导意见》的指示精神，工信部办公厅颁发了《关于做好2018年工业质量品牌建设工作的通知》，为推动智能制造标准化工作有序开展，工信部和国家标准化管理委员会共同颁发了《国家智能制造标准体系建设指南（2018年版）》（见表2-1）。各省（自治区、直辖市）为推动智能制造快速发展也出台了相应的配套政策。表2-1 我国在智能制造领域的相关政策数据来源：公开资料，赛迪顾问整理。二、智能制造发展取得丰硕成果
随着基础生产工艺的不断成熟，我国制造业领域的自动化和数字化水平也不断提升，生产工厂智能化水平显著提高。截至2018年，我国智能工厂市场行业规模接近7000余亿元，预计到2020年将突破8500余亿元。作为智能制造技术核心组成部分之一的工业软件市场规模已突破1600余亿元，为智能制造稳健发展提供了强大的技术支持。在智能制造领域，工业机器人的大量使用促进了人机协同的发展，我国工业机器人销量突破15万台，同比增长14.97%，在系统集成方面，规模突破600亿元，同比增长13.33%。未来随着智能制造技术应用的深化，工业机器人在各行业的应用将会持续提升。近年来，智能制造的发展使我国工业网络基础设施得到了长足发展，集聚了一批智能制造系统集成、工业机器人、高档数控机床等软硬件企业，产业发展环境得到了初步构建。三、长三角、环渤海地区成为全国智能制造发展先导区
目前，我国已批准国家级智能制造类试点项目共814个，在智能制造试点项目的推动下，我国已实现应用的各种工业互联网技术平台数量不少于150家，其中在业内具有一定影响力的有50余家。从全国范围来看，长三角地区、环渤海地区是智能制造的先导区。据《世界智能制造中心发展趋势报告（2019）》显示，近年来中国在智能制造领域展现出史无前有的发展决心和活力，2018年产值规模超17480亿元。其中，在地区分类排名中天津有26个行业高居世界首位，智能制造合理产业结构比例高达84.89%，稳居全球第一。天津为支持智能制造发展设立了总规模100亿元的智能制造财政专项资金，此规模居全球首位。四、智能制造领域技术不断取得重大突破
随着新一代信息通信技术与先进制造技术融合程度不断深入，我国在智能制造水平方面有着显著提升，如数字制造、智能制造、绿色制造等领域，加强重点领域国外标准转化，重点智能制造装备质量与国际先进水平持平，不断攻克重大核心技术难题，科技创新能力显著提升，取得了举世瞩目的成就。尤其在航空航天、海洋工程装备、地质勘探等关键领域加强攻关，不断赶超世界先进水平（见表2-2）。表2-2 2018年智能装备制造领域重大代表性科技事件资料来源：公开资料，赛迪顾问整理，2019年9月。第二节 发展特点一、以智能服务为核心的商业模式不断涌现
随着智能制造技术应用程度的不断加深，我国制造业发展模式逐渐从以产品为中心向以用户为中心的模式转变，产业架构也从大规模流水线生产转变为小品种定制化生产。智能制造技术成功解决了传统制造模式和市场多元化需求之间的不匹配、不协调问题。从以终端产品交付的一次性交易盈利模式向以产品服务为周期的阶段性盈利模式转变。制造业企业通过不断创新优化生产组织模式、运营管理方式和商业发展模式，服务类要素在投入和产出中的比重愈加明显。二、人工智能技术与智能制造技术开始融合
目前，人工智能相关技术已经成功应用到了生产制造环节，最具代表性的技术是机器视觉，机器视觉在工业生产中广泛应用于产品识别、测量、校对、引导及产品外观质量检测等方面。通过机器视觉技术的导入全面提高了产品质量，降低了生产成本，节约了人工投入。未来随着人工智能技术与生产制造技术的进一步融合，工厂生产线将发生革命性变革，企业将向自学习、自适应、自控制的新一代智能工厂迈进。三、离散型制造企业的智能制造呈现规模化发展趋势
离散型制造通过柔性化生产、实时数据采集、人机协作、设备间信息交互等技术将企业生产运行系统进行全面优化。在离散制造模式下，生产线会自动采集实时数据并对这些数据展开多元化的分析，主要包括机器运转率、故障率、生产率、零部件合格率及工人状态等。在离散制造企业生产现场，数控加工中心、工业机器人、测量仪及其他所有柔性化制造单元进行自动化排产调度，零部件、原材料、刀具均可进行自动化调整与安装，全面提高生产线运转效率和产品质量。第三节 存在问题一、智能制造水平仍处于初期
目前，我国在智能制造领域的发展只是解决了部分环节的效率提高及生产加工精度的改善等问题，尚未能从根本上解决市场需求不足及个性化定制等问题。智能工业软件系统发展较慢，尚未能突破在控制端口技术上的瓶颈，整体智能制造水平处于初期发展阶段。据不完全统计，仅16%的企业进入智能制造应用阶段，工业机器人、集成电路芯片制造装备、大型石化装备等仍依赖进口。从智能制造经济效益来看，超过半数的企业在智能制造业务板块收入占比不超过10%，约五分之三的企业在智能制造业务领域的利润率一直处在10%以下。二、智能制造企业面临着较大的技术升级成本压力
企业作为智能制造发展的主体，在进行技术升级、智能化改造的过程中必然会面对很多问题，比如技术创新、人才储备、融资渠道及政策引导等方面都需要支持。作为企业要先确保最低成本利润的增加，同时还要促进智能制造技术的升级改造，从这个意义上来讲，企业面临的压力是空前巨大的。很多企业由于资金不足或者对技术原理不够熟悉导致企业运营受到严重影响，因此，有的企业在无法解决这一系列问题的情况下就影响了智能制造技术的升级改造。三、企业智能制造技术升级路径不明确
企业在推进智能化升级时，存在未从实际出发、过度关注自动化设备及新型科技模式、只关注“去人工化”导入自动化设备等问题。另外，有些企业因为急于盲目追求规模化发展，在没有充分论证分析的情况下就实施智能化改造项目导致生产受损，对企业自身造成无法挽回的伤害。因此，为避免盲目跟从所带来的不必要损失，确实做到真正意义上的智能化改造。在未来发展的过程中应加大前期的咨询、交流、技术培训等基础性工作。从认知层面彻底厘清发展路径，明确整体路线方针，建立企业在实施智能化改造过程中全方位的引导机制。行业篇第三章 智能制造系统集成
2018年是我国智能制造系统集成市场发生深刻变革的一年。在市场需求不断扩大的背景下，以上海、北京、苏州为代表的多个城市均大力发展智能制造系统集成，引领了市场发展的一波新高潮。与此同时，智能制造系统集成市场经过一年多的摸索，发展思路与商业模式逐渐明晰，随着国内企业智能化转型升级行动的加速推进，2019年中国智能制造系统集成市场仍保持较高增速。不同行业中企业智能化升级的个性化需求将引导市场分工细致化，未来市场中专注于特色领域的专精集成商将有望取代全产业并行发展的综合集成商，成为市场发展的领头羊。第一节 全球发展概况一、全球市场规模稳步增长
2018年全球智能制造系统集成市场保持稳定增长趋势，尤其是一些发达国家持续践行高端制造业回归战略，高度智能化的数字工厂建设数量增加，助力智能制造系统集成市场规模持续增长，市场规模逼近3000亿美元，增速为17.7%（见图3-1）。二、局部解决方案依旧是市场主流
2018年，智能化改造升级的势头持续高涨，众多中大型企业在建设新厂区时均大规模引入智能制造整体解决方案，整体解决方案市场占比略有提高，但是局部解决方案仍是市场主流，占比达到89.4%（见图3-2）。图3-1 2016—2018年全球智能制造系统集成市场规模及增长率（数据来源：赛迪顾问，2019年2月）
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