对内涵的认识 智能制造不是一个新提法。上世纪80年代，随着当时的人工智能热，智能制造也热了起来，日本出台国家项目“智能制造系统” (IMS)，邀请众多国家参加，并且十分重视知识产权。 中国当时的考虑是，“智能制造”离中国企业还比较远，因此并没有积极参与其中，而是集中在信息化的建设，重点则放在集成上，也就是信息互联互通，以企业效益驱动。 日本的IMS后来没有很成功。从今天来看，其中最重要的是信息环境，包括人工智能的技术和产业化，都属于初级阶段，不足以支持制造的需要。 
图1 信息环境的巨变 
图2 人工智能的变化 最近十多年来，人工智能发生了巨大的进步，已经从“计算机模拟人脑思维、认知” ，往新的方向发展。这就包括计算机 + 人的混合智能(如人在回路中)、计算机 + 网络的群体智能、大数据智能、跨媒体智能、计算机取代人的大量自主无人系统（无人机、无人车、机器人……）。这样的变化就为今后智能制造的发展提供了巨大推动力。 
图3 深度学习突飞猛进 从智能技术在制造中的应用来看，二十世纪八十年代，多数为产品设计、加工制造、资源管理；而在今天，则已经扩展到全生命周期：产品创新设计、加工制造、装配、测试、管理、营销、售后服务、客户关系、仓库物流供应链、报废处理、...... 因此，智能制造将面临一个新的快速发展前景，被人们寄于厚望。 对内涵的认识 对智能制造内涵有一个准确、全面的理解有助于避免实施时的被动、盲目。 那么什么是智能制造？目前业界还没有公认的定义。一种最简单的说法认为智能制造是智能和制造的交集、融合。 进一步，我们再分析一下什么是智能？什么是制造？其中涉及到几个概念：
人工智能技术：是指用机器（主要是计算机和软件）实现人的“感知”和“判断”。这是传统人工智能的提法。如感知方面：机器视觉、力觉、触觉、听觉；在判断和决策方面，则体现在专家系统、人工神经网络、模糊推理，智能代理，自然语言接口、机器学习等。 而当下，人工智能出现了很多新形态：大数据智能、群体智能、跨媒体智能、混合智能等，广泛应用在智能制造、智慧医疗、智能农业、智能城市这些领域。 新一代信息技术，包括了移动互联网、智能技术、大数据、云计算、物联网等则起到了推动性的发展。 这些，都在制造全生命周期进行了深度的渗透，包括产品创新设计、加工制造、装配、测试、管理、营销、售后服务、客户关系、仓库物流供应链、报废处理等。 从这个角度而言，智能制造是智能技术（特别是新一代智能技术）在制造全生命周期的应用中所涉及的理论、方法、技术和应用。 还有一种说法认为，智能制造是指在制造工业的各个阶段，从智能技术的视角，融合信息、机械、工艺、管理等学科技术，以一种高度柔性与高度集成的方式，支持产品全生命周期的产品（服务）设计、加工、管理、销售到报废处理的全过程，达到制造业智能增长、包容性增长、可持续增长的目标。 这几个概念的内涵有所差别，都可以参考。 从技术角度看，智能制造技术是制造技术、自动化技术、系统工程与人工智能等学科互相渗透、互相交织而形成的一门综合技术。其具体表现为：智能设计、智能加工、机器人操作、智能控制、智能工艺规划、智能调度与管理、智能物流、智能装配、智能检测、智能维护故障诊断、新制造模式等等。 既可“顶天”，也可“立地” 不管是哪一种说法，智能制造覆盖面很广，人工智能的内涵也很广。制造全生命周期中的任何一个环节，采用了人工智能的任何一种具体技术都可以属于智能制造的范围之内。 因此，智能制造不只是“高、大、上”，制造业（包括其它行业）的各个层面都可以有所作为。这便是“立地”，智能制造就在我们身边。 中国在最近三十年的许多信息化成果，如数字化制造、集成制造、网络化制造、虚拟制造、协同制造、现代物流、企业管理信息化等等，都会多多少少用到智能技术（人工智能1.0）。这些方面也需要智能制造进一步发展。 “智能制造”的发展，既是“基于人工智能2.0的智能制造”，（或者称为新一代智能制造），自然是“顶天”的。但在实际应用中，也是“落地”的。 例如： ☆ 智能感知（大多数需要MEMS技术）是智能装备、智能工厂必须的，也是设备健康管理、故障诊断必须的； ☆ 自然语言理解，人在回路中，知识性工作自动化； ☆ 群体智能支持众创空间（新产品的创新研发）； ☆ 大数据智能改善产品质量、故障诊断、对员工/企业/用户的诚信管理； ☆ “无处不在”的高端智能产品； ☆ 新制造模式，用户参与的设计、批量为1的制造。 中国在这些方面已经出现了一些成果和案例，但在深度和广度方面尚需要进一步发展。 小结 智能制造非常有前景，也是当下的热点，在很多计划中被提为重点。但要值得注意的是，智能制造也只是企业转型升级、制造强国战略中的一个选项。如何在众多的新技术中选择、如何加权选择，最根本仍然是看能否真正给企业带来效益、让企业实现可持续发展。 技术只是手段，目标决定了企业的选择。因此，实施智能制造的方针应该是：需求牵引、效益驱动；总体规划、分步实施；重点突破、创新发展。 当下信息技术、人工智能的突飞猛进，为制造业的发展提供了巨大推动力。深入了解智能制造的内涵，有助于在推进智能制造过程的进程中把握主动、避免盲目。而最为重要的一点是， 实施智能制造需要“不忘初心”：效益驱动。
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