（一）发展背景
当今世界，各国制造企业普遍面临着提高质量、增加效率、降低成本、快速响应的强烈需求，还要不断适应广大用户不断增长的个性化消费需求，应对资源能源环境约束进一步加大的挑战。然而，现有制造体系和制造水平已经难以满足高端化、个性化、智能化产品和服务增值升级的需求，制造业的进一步发展面临巨大瓶颈和困难。解决问题，迎接挑战，迫切需要制造业的技术创新、智能升级。
新一轮工业革命方兴未艾，其根本动力在于新一轮科技革命。新世纪以来，移动互联、超级计算、大数据、云计算、物联网等新一代信息技术日新月异、飞速发展，并极其迅速地普及应用，形成了群体性跨越。这些历史性的技术进步，集中汇聚在新一代人工智能技术的战略性突破，实现了质的飞跃。新一代人工智能呈现出深度学习、跨界协同、人机融合、群体智能等新特征，为人类提供认识复杂系统的新思维、改造自然和社会的新技术。当然，新一代人工智能技术还处在极速发展的进程中，将继续从“弱人工智能”迈向“强人工智能”，不断拓展人类“脑力”，应用范围将无所不在。新一代人工智能已经成为新一轮科技革命的核心技术，为制造业革命性的产业升级提供了历史性机遇，正在形成推动经济社会发展的巨大引擎。世界各国都把新一代人工智能的发展摆在了最重要的位置。
新一代人工智能技术与先进制造技术的深度融合，形成了新一代智能制造技术，成为了新一轮工业革命的核心驱动力。
（二）新一代智能制造是新一轮工业革命的核心技术
科学技术是第一生产力，科技创新是经济社会发展的根本动力。第一次工业革命和第二次工业革命分别以蒸汽机和电力的发明和应用为根本动力，极大地提高了生产力，人类社会进入了现代工业社会。第三次工业革命以计算、通信、控制等信息技术的创新与应用为标志，持续将工业发展推向新高度。
新世纪以来，数字化和网络化使得信息的获取、使用、控制以及共享变得极其快速和普及，进而，新一代人工智能突破和应用进一步提升了制造业数字化网络化智能化的水平，其最本质的特征是具备认知和学习的能力，具备生成知识和更好地运用知识的能力，这样就从根本上提高工业知识产生和利用的效率，极大地解放人的体力和脑力，使创新速度大大加快，应用范围更加泛在，从而推动制造业发展步入新阶段，即数字化网络化智能化制造——新一代智能制造。如果说数字化网络化制造是新一轮工业革命的开始，那么新一代智能制造的突破和广泛应用将推动形成新工业革命的高潮，将重塑制造业的技术体系、生产模式、产业形态，并将引领真正意义上的“工业4.0”，实现新一轮工业革命。
（三）愿景
制造系统将具备越来越强大的智能，特别是越来越强大的认知和学习能力，人的智慧与机器智能相互启发性地增长，使制造业的知识型工作向自主智能化的方向发生转变，进而突破当今制造业发展所面临的瓶颈和困难。
新一代智能制造中，产品呈现高度智能化、宜人化，生产制造过程呈现高质、柔性、高效、绿色等特征，产业模式发生革命性的变化，服务型制造业与生产型服务业大发展，进而共同优化集成新型制造大系统，全面重塑制造业价值链，极大提高制造业的创新力和竞争力。
新一代智能制造将给人类社会带来革命性变化。人与机器的分工将产生革命性变化，智能机器将替代人类大量体力劳动和相当部分的脑力劳动，人类可更多地从事创造性工作；人类工作生活环境和方式将朝着以人为本的方向迈进。同时，新一代智能制造将有效减少资源与能源的消耗和浪费，持续引领制造业绿色发展、和谐发展。
新一代智能制造是一个大系统，主要由智能产品、智能生产和智能服务三大功能系统以及工业智联网和智能制造云两大支撑系统集合而成（图8）。
新一代智能制造技术是一种核心使能技术，可广泛应用于离散型制造和流程型制造的产品创新、生产创新、服务创新等制造价值链全过程的创新与优化。
（一）智能产品与制造装备
产品和制造装备是智能制造的主体，其中，产品是智能制造的价值载体，制造装备是实施智能制造的前提为基础。
新一代人工智能和新一代智能制造将给产品与制造装备创新带来无限空间，使产品与制造装备产生革命性变化，从“数字一代”整体跃升至“智能一代”。从技术机理看，“智能一代”产品和制造装备也就是具有新一代HCPS特征的、高度智能化、宜人化、高质量、高性价比的产品与制造装备。
设计是产品创新的最重要环节，智能优化设计、智能协同设计、与用户交互的智能定制、基于群体智能的“众创”等都是智能设计的重要内容。研发具有新一代HCPS特征的智能设计系统也是发展新一代智能制造的核心内容之一。
（二）智能生产
智能生产是新一代智能制造的主线。
智能产线、智能车间、智能工厂是智能生产的主要载体。新一代智能制造将解决复杂系统的精确建模、实时优化决策等关键问题，形成自学习、自感知、自适应、自控制的智能产线、智能车间和智能工厂，实现产品制造的高质、柔性、高效、安全与绿色。
（三）智能服务
以智能服务为核心的产业模式变革是新一代智能制造的主题。
在智能时代，市场、销售、供应、运营维护等产品全生命周期服务，均因物联网、大数据、人工智能等新技术而赋予其全新的内容。
新一代人工智能技术的应用将催生制造业新模式、新业态：一是，从大规模流水线生产转向规模化定制生产；二是，从生产型制造向服务型制造转变，推动服务型制造业与生产性服务业大发展，共同形成大制造新业态。制造业产业模式将实现从以产品为中心向以用户为中心的根本性转变，完成深刻的供给侧结构性改革。
（四）智能制造云与工业智联网
智能制造云和工业智联网是支撑新一代智能制造的基础。
随着新一代通信技术、网络技术、云技术和人工智能技术的发展和应用，智能制造云和工业智联网将实现质的飞跃。智能制造云和工业智联网将由智能网络体系、智能平台体系和智能安全体系组成，为新一代智能制造生产力和生产方式变革提供发展的空间和可靠的保障。
（五）系统集成
新一代智能制造内部和外部均呈现出前所未有的系统“大集成”特征：
一方面是制造系统内部的“大集成”。企业内部设计、生产、销售、服务、管理过程等实现动态智能集成，即纵向集成；企业与企业之间基于工业智联网与智能云平台，实现集成、共享、协作和优化，即横向集成。
另一方面是制造系统外部的“大集成”。制造业与金融业、上下游产业的深度融合形成服务型制造业和生产性服务业共同发展的新业态。智能制造与智能城市、智能农业、智能医疗等交融集成，共同形成智能生态大系统——智能社会。
新一代智能制造系统大集成具有大开放的显著特征，具有集中与分布、统筹与精准、包容与共享的特性，具有广阔的发展前景。
思想价值决定企业命运的时代已经到来。
在日益全球化和移动互联、人工智能技术日趋普及的趋势下，优势企业之间的最高阶段的竞争，不能局限于硬技术的竞争，而是体现在企业软实力的竞争，亦即思想的竞争。面对今天的市场格局及为未来趋势，你的企业应该有什么样的价值判断，应该有什么样的思想基础，应该发出什么样的声音，这才是关键。
巴黎高科路桥大学秉承法国精英式高等教育体系，针对工业发展需求，将技术、人文与管理相结合，教学内容具有更新快，目的性强的特点，在学术科研上以项目为主线，拥有强大的企业合作背景和资源。学校注重全球发展和国际合作，在四大洲共有67个合作伙伴院校。
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行业发展历程：处于初级阶段
智能制造发展需经历自动化、信息化、互联化、智能化四个阶段，分别为自动化(淘汰、改造低自动化水平的设备，制造高自动化水平的智能装备)、信息化(产品、服务由物理到信息网络，智能化元件参与提高产品信息处理能力)、互联化(建设工厂物联网、服务网、数据网、工厂间互联网，装备实现集成)、智能化(通过传感器和机器视觉等技术实现智能监控、决策)。
我国目前仍处于智能制造的初级阶段，智能制造的发展需要层层推进、逐渐深化发展。2015年国务院印发《中国制造2025》是我国实施制造强国战略第一个十年的行动纲领，并随后出台了11个配套的实施指南、行动指南和发展规划指南，顶层设计已基本完成，全面转入实施阶段。
在目前产业升级的关键节点，机床、纺织等基础行业正逐步淘汰自动化水平较低的设备，产业内生的升级需求是产业升级的根本动力。
国内智能制造试点数量逐渐增多
在全国智能制造试点示范经验交流电视电话会议上，工信部统计自2015年工信部开展智能制造试点示范专项行动以来，共遴选出307个智能制造试点示范项目，覆盖92个行业类别。其中2015年46个，2016年64个，2017年98个，2018年99个，2019-2021年个数分别为165、217和342。通过聚焦关键环节、激发企业内生动力、注重标准先行，探索系统解决方案，在促进关键技术领域实现突破、产业协同创新，推动行业转型升级，形成各具特色的区域智能制造发展路径，带动社会投资等方面取得积极成效。
注：工信部暂未公布2019年与2020年全年的试点项目情况，2019年为广东、湖北、江西、陕西与贵州公布的项目加总结果，2020年为山东、广东、福建与湖南公布的项目加总结果;2021年公布的试点示范项目分为了示范工厂与优秀场景，2021年数据为两者名单数之和。
低级智能制造企业数量不断减少
根据智能制造评估评价公共服务平台数据显示，目前我国69%的制造企业处于一级及以下水平，达到二级、三级的制造企业分别占比为15%以及7%，四级及以上制造企业占比达9%。多数企业仍处于智能化转型初期，龙头企业智能化成效显著，带动行业整体水平稳步提升。整体来看，2021年全国制造业智能制造能力成熟度较2020年有所提升，一级及以下的低成熟度企业占比减少6个百分点，三级以上的高成熟度企业数量增加了5个百分点。
根据中国电子技术标准化研究院发布的《智能制造发展指数报告(2021)》数据，计算机电子设备、汽车、电器、食品、医药、专用设备制造、化学原料及制品、有色金属冶炼等行业的智能制造成熟度水平位居全国前列。行业TOP10智能制造成熟度等级分布如下：
智能制造领域投资频发
智能制造领域，近年来由于受国家政策的推动，投融资市场一片火热。2018年相关投资开始增多，融资事件达到163件，融资金额为486.43亿元;2019年智能制造领域融资数量152次，融资金额达234.05亿元，较上年有所回落;2020年融资数量与金额较上年有所增加，融资金额为449.17亿元;2021年市场融资事件继续呈上升趋势，融资数量达196件，融资金额为467.69亿元;2022年5个月融资额达到105.34亿元。
截至2022年6月14日，我国智能制造行业的融资金额为119.21亿元。
—— 更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《智能制造行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》
本回答被网友采纳1、智能制造的未来发展将主要围绕“绿色”与“智造”展开。
2、智能制造是一种综合考虑环境问题和资源效率的现代制造模式，其目标是使产品在设计、制造、包装、运输、使用、报废处理的整个产品生命周期对环境影响最小、资源利用率最高。随着人类社会的进步和发展，绿色化是提高可持续发展水平的关键。
3、我国政府高度重视发展绿色产业和绿色经济，把可持续发展作为国家战略，把建设资源节约型、环境友好型社会作为重点任务。
4、为了适应装备制造业领域对“绿色化”的迫切需求，必须确立管理、设计、材料、工艺、生产、物流、报废、回收、循环使用等全生命周期理念。绿色制造通过改进传统的制造技术、设计理念和生产方式，实现资源能源的高效清洁利用和环境影响的最小化。
5、制造过程的绿色化指从环境保护角度出发，在制造的各个阶段都要充分考虑环境保护，做到可持续发展。这里的环境不仅指自然环境，还包括生产环境和社会环境。
6、智造是智能制造的高级阶段。今后，传统的制造业仍将朝着高性能、高精度、高灵敏、高稳定、高可靠、高环保和长寿命的“六高一长”方向发展。
7、新型的先进制造技术将朝着小型化（微型化）、集成化、成套化、电子化、数字化、多功能化、智能化、网络化、计算机化、综合自动化、光机电一体化方向发展；在服务上，将朝着专业化、简捷化、无维护化以及组装生产自动化、无尘（或超净）化等方向发展。
8、还有说法是围绕互联网+和大数据以及商业模式创新展开。
本回答被网友采纳1. 人工智能与机器学习：人工智能和机器学习技术将在智能制造中扮演重要角色。通过利用大数据和机器学习算法，制造企业能够实时分析和预测生产环节的变化和需求，优化生产计划和资源分配。人工智能还可以用于自主决策和自适应控制，提高生产效率和灵活性。
2. 云计算和物联网：云计算和物联网技术的发展将进一步推动智能制造的发展。通过将设备和工厂连接到云平台，制造企业可以实时收集和分析设备数据，进行远程监控和预测维护。物联网技术还能够实现设备之间的协同和自动化控制，提高生产效率和响应速度。
3. 智能制造平台和数字孪生：智能制造平台将整合制造过程中各个环节的数据和系统，并提供全面的实时监控和管理。数字孪生技术将实时模拟和仿真实际生产过程，帮助企业进行虚拟试验和优化。这些技术能够提供全面的生产过程可视化和优化，加速产品开发和制造过程。
4. 自适应制造和柔性生产：自适应制造和柔性生产将成为智能制造的关键发展方向。自适应制造可以根据客户需求和市场变化实时调整生产过程和资源配置，提供个性化定制和快速响应能力。柔性生产可以实现生产线的快速切换和调整，满足不同产品和批次的需求。
5. 网络安全与隐私保护：随着智能制造的发展，网络安全和隐私保护将成为关键的挑战。制造企业需要加强网络安全措施，保护关键数据和系统免受攻击。同时，需要制定相关法规和政策，保护个人和企业的隐私权益。
总的来说，智能制造的未来发展将主要围绕人工智能、物联网、云计算、数字孪生、自适应制造和网络安全等方面展开，以实现高度自动化、智能化和柔性化的制造过程。