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　　一、对2017年形势的基本判断
 

　　（一）制造业重点领域加速推进智能转型
 

　　随着物联网、云计算、大数据等新一代信息通信技术与先进制造技术的加速融合，在智能制造试点示范专项行动和智能制造专项的持续推动下，机械、汽车、航空、石化化工、钢铁、家电、食品、电子信息等基础条件较好、需求强烈的制造业重点领域智能转型成效明显。制造业规模以上企业的数字化研发设计工具普及率达到58%以上，关键工序数控化率达到33%以上。企业方面，潍柴动力、九江石化、海尔集团、蒙牛乳业、东莞劲胜等企业建成了一批智能工厂/数字化车间，陕鼓动力、沈阳机床、中国商飞、青岛红领、长虹集团等企业积极开展智能制造模式创新，我国制造企业智能转型的基础已初步建立。
 

　　2017年，随着《智能制造发展规划(2016-2020年)》《智能制造工程实施指南(2016-2020年)》《国家智能制造标准体系建设指南(2015年版)》等政策的发布和实施，智能制造试点示范专项行动、智能制造专项等行动的持续推进以及地方政府支持政策的逐步完善，我国发展智能制造的政策环境进一步优化、发展基础进一步夯实、企业内生动力进一步激发，预计我国制造业重点领域的智能转型将进一步加快，智能工厂/数字化车间加速建设，智能制造新模式不断涌现、成熟并快速推广应用。
 

　　（二）智能制造装备（系统）发展迅速
 

　　在我国巨大需求市场的带动下，数控机床与工业机器人、增材制造装备、智能传感与控制装备、智能检测与装配装备、智能仓储与物流装备等智能制造装备取得积极进展，工业设计仿真软件、工业控制软件、企业经营管理软件等核心工业软件发展迅速。以工业机器人为例，2015年我国工业机器人销量超过7.5万台，同比增长36.6%，已连续3年成为大工业机器人应用市场。其中，自主品牌工业机器人占我国市场的份额突破30%，呈现出非常迅猛的发展态势。
 

　　2017年，随着我国制造业智能转型的加速推进以及《机器人产业发展规划(2016-2020年)》《智能硬件产业创新发展专项行动(2016-2018年)》等一系列政策的出台和实施，智能制造装备和核心工业软件将继续高速发展。另外，随着移动互联网、大数据、云计算等新兴技术与制造装备的深度融合，装备制造业服务化的发展趋势日益显著，具体表现在以下两个方面：一是越来越多的装备制造企业通过构建智能装备/产品远程运维服务平台，为用户提供在线监测、故障预警、故障诊断、预测性维护、运行优化、远程升级等服务;二是产业链的核心企业通过构建基于互联网的制造业资源协同平台，集成产业链上下游企业的相关管理信息系统，实现研发设计、生产能力和服务能力等制造资源共享，开展制造过程关键环节的并行组织和协同优化。
 

　　（三）智能产品供给能力进一步提升
 

　　当前，智能产品领域正蓬勃发展，初步形成了智能穿戴设备、智能家居设备、智能服务机器人、智能车载设备、智能无人机等规模化产品领域。2015年智能可穿戴出货量为7810万部(IDC统计)，虚拟现实产业约15.4亿美元，智能服务机器人市场规模超过80亿美元(IFR估测数据)，智能车载设备市场规模也在快速增长。我国智能产品领域与同步发展，智能穿戴设备、虚拟现实、智能家居设备等产品出货规模均已超过千万部，部分产品市场增长快于。在智能穿戴设备、智能无人机等领域已经出现了一批规模和技术均具有优势的。
 

　　2017年，随着智能产品功能的进一步丰富、用户消费习惯的逐步形成以及《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》《智能硬件产业创新发展专项行动(2016-2018年)》等一系列政策的出台和实施，我国智能穿戴设备、智能车载设备、智能医疗健康设备、智能服务机器人等智能产品供给能力将进一步提升，产品的功能性、易用性将进一步加强，多元化、个性化和定制化的供给模式将快速推广应用，基于智能产品的增值服务和商业模式将加速发展。
 

　　（四）一批可复制、可推广的智能制造新模式初步形成
 

　　近两年，政府连续组织实施智能制造试点示范专项行动和智能制造专项，分别遴选支持了109个试点示范项目和156个新模式应用项目，带动各企业积极探索智能制造新模式，加快信息通信技术向设计、生产、管理、服务等环节渗透，推动智能制造装备、工业软件与企业生产工艺、管理流程的深度集成，形成了航空装备网络协同开发、重大技术装备领域远程运维服务、石化行业智能工厂、水泥行业财务业务一体化管控、服装行业个性化定制、乳制品行业全流程质量追溯、民爆行业本质安全生产等较成熟、可复制、可推广的智能制造新模式。
 

　　《智能制造工程实施指南(2016-2020年)》提出“重点培育离散型数字化制造、流程型智能制造、网络协同制造、大规模个性化定制、远程运维服务等五种智能制造新模式，开展重点领域的试验验证和试点示范，条件成熟后在制造业领域全面推广。”2017年，随着我国制造业智能转型的加速推进，智能制造试点示范转型行动和智能制造专项的持续实施，新一代信息通信技术、智能制造关键技术装备、核心工业软件等与企业生产工艺、管理流程深度融合，推动企业商业模式持续创新，将加速形成一批较成熟、可复制、可推广的智能制造新模式。
 

　　（五）智能制造标准体系逐步完善
 

　　标准化是发展智能制造的重要基础和推进抓手，国家发布《国家智能制造标准体系建设指南(2015年版)》、成立国家智能制造标准化协调推进组、总体组和专家咨询组。此外，连续两年组织实施智能制造专项，先后支持93个智能制造标准研制及试验验证项目;去年10月，工业和信息化部公布了首批《智能制造系统架构》等12项国家智能制造标准计划项目。智能制造标准体系框架及多部门协调、多标委会协作的工作推进机制基本形成。
 

　　2017年，在智能制造专项的持续支持下，围绕互联互通、多维度协同等瓶颈领域，将组织开展智能制造基础共性标准、关键共性标准和行业应用标准研究，搭建一批标准试验验证平台(系统)，开展全过程试验验证。此外，还将加快智能制造标准制修订，在制造业各个领域全面推广，智能制造标准体系将逐步完善。
 

　　（一）关键技术装备和软件系统自主化水平不高
 

　　近几年，我国智能制造装备、工业软件等整体发展迅速，但关键核心技术与装备对外依存度高，自主创新能力较弱，严重制约我国智能制造的发展。90%的工业机器人、80%的集成电路芯片制造装备、40%的大型石化装备、70%的汽车制造关键设备等依赖进口。以集成电路芯片为例，2015年我国集成电路芯片进口额高达2300亿美元，芯片自给率不足10%。此外，数控系统、发动机和关键部件的自主创新能力薄弱，精密测量技术、智能控制技术、智能化嵌入式软件等先进技术自给率偏低。
 

　　（二）系统解决方案供给能力不足
 

　　我国已成为世界上大的智能制造需求市场，但智能制造系统解决方案供给能力不足，缺少具有较强竞争力的系统集成商。受核心技术薄弱、人才缺失、应用领域单一等因素影响，我国的智能制造系统集成商普遍规模不大。另外，国产智能制造系统解决方案的功能还有待完善。从企业系统架构来看，智能制造解决方案应包括数据采集层、执行设备层、控制层、管理层、企业层、云服务层、网络层等，需实现横向集成、纵向集成以及端到端集成。但目前，国内尚没有能集成整个架构体系的智能制造解决方案供应商。
 

　　（三）多层次的人才队伍亟待构建
 

　　人才是建设制造强国的根本，是制造业创新的主体。我国在推进智能制造方面还存在人才缺乏的问题，具体表现在如下几个方面：一是智能制造人才总量短缺，结构不合理，人才匮乏。没有足够的智能制造人才支撑，智能工厂无人可以操作，新兴产业生态缺乏管理。二是制造业人才培养与实际需求脱节，课程体系建设与职业标准脱节，校企合作缺乏长效机制，缺少具有丰富实践经验和知识结构的复合型人才。三是企业在制造业人才发展中的主体作用尚未充分发挥，积极性不高。
 

　　（四）企业智能制造发展路径不清晰
 

　　企业是实施智能转型的主体，然而国内企业对智能制造内涵的认识和理解差异较大，对推进智能制造的发展路径不够清晰。有的企业认为智能制造是生产过程的智能化，有的认为是产品的智能化，有的简单地认为是“生产自动化”+“管理信息化”。在推进智能化改造过程中，有些企业并未从自身实际需求出发，而仅仅关注引进工业机器人、自动化设备等，进行简单的“机器换人”。此外，有些企业则容易盲目求全求大，仓促上阵，缺乏整体规划。未来，应通过咨询、交流、培训等方式加强对企业实施智能制造的指导和引导。
 

　　三、对策建议
 

　　（一）着力提升智能制造创新水平
 

　　一是针对智能制造关键技术装备、智能产品、重大成套装备、数字化车间/智能工厂、智能服务的开发和应用，突破先进感知与测量、高精度运动控制、高可靠智能控制、工业互联网安全等一批关键共性技术。二是研发智能制造相关的核心工业软件，突破建模与仿真、管理与控制等瓶颈，布局和积累一批核心知识产权，为实现制造装备和制造过程的智能化提供软件支撑。三是研究建立包括智能制造、机器人、集成电路、增材制造等在内的若干制造业创新中心，建立市场化的创新方向选择机制，鼓励创新的风险分担、利益共享机制，解决技术研究与产业化应用的“死亡谷”问题。四是围绕重点领域智能制造发展需求，加快建设研究院、研究中心、重点实验、工程中心和工程技术中心等重大科学研究和实验设施，鼓励企业加大研发投入力度，加强智能制造关键技术与装备创新。五是推动中小企业服务平台、公共技术服务平台等智能制造公共服务平台建设，增强为行业服务能力。
 

　　（二）加快培育智能制造系统集成商
 

　　一是以技术和资本为纽带，组建产学研用联合体或产业创新联盟，推动装备、自动化、软件、信息技术等不同领域企业紧密合作、协同创新，推动产业链各环节企业分工协作、共同发展，逐步形成以智能制造系统集成商为核心、各领域企业联合推进、一大批定位于细分领域的“专精特”企业深度参与的智能制造发展生态体系。二是支持装备制造企业以装备智能化升级为突破口，加速培育有行业、专业特色的系统解决方案供应商。三是支持规划设计院以车间/工厂的规划设计为基础，延伸业务链条，开展数字化车间/智能工厂总承包业务。四是支持包括自动化企业、信息技术企业通过业务升级，打通纵向集成，逐步发展成为智能制造系统解决方案供应商。五是研究制定智能制造系统解决方案供应商标准或规范，发布智能制造系统解决方案供应商推荐目录和编制《系统解决方案典型案例集》。
 

　　（三）打造智能制造人才队伍
 

　　一是构建多层次人才队伍。加强智能制造人才培训，培养一批能够带动行业、企业智能转型的高层次人才，一批能够突破智能制造关键技术及进行技术开发、技术改进、业务指导的创新型技术人才，一批既擅长制造企业管理又熟悉信息技术的复合型人才，一批门类齐全、技艺、爱岗敬业的高技能人才。二是健全人才培养机制。支持高校开展智能制造学科体系和人才培养体系建设，培养能够胜任智能制造需要的实用人才。鼓励有条件的高校、院所和企业建设智能制造实训基地，培养满足智能制造发展需求的高素质技术技能人才。鼓励企业和各级院校打造技术技能人才培养的“双元制”体系。建立智能制造人才需求预测和信息服务平台。
 

　　（四）协同推进智能制造发展
 

　　一是发挥国家制造强国建设领导小组、各级经信主管部门的作用，有效统筹中央、地方和其他社会资源，协调解决智能制造发展中遇到的问题，分类、分层指导，分行业、分步骤持续推进，形成资源共享、协同推进的工作格局。二是企业以提质增效、增强竞争力为导向，围绕企业在实际工作中的切实需求和关键点，总体规划，分步实施。各行业逐步智能化转型，中小企业按自身条件对关键环节进行自动化数字化提升。培育一批传感器、智能仪表、控制系统、伺服装置、工业软件等“专精特”配套企业。三是行业协会和联盟积极对接主管部门紧抓政策落实，加强对内对外交流和宣传推广工作，收集和反馈企业诉求，通过技术难题、企业需求发包等方式帮助企业解决实际困难，同时严格行业自律监督，维护智能制造良好的发展环境。

 

（原标题：2017年中国智能制造将加速推进）