2018年，周济院士在其报告中指出智能制造是一个不断演进发展的大概念，是先进制造技术与先进信息技术的深度融合，贯穿于产品设计、制造、服务等全生命周期的各个环节及相应系统的优化集成，旨在不断提升企业的产品质量、效益、服务水平，减少资源消耗，推动制造业创新、协调、绿色、开放、共享发展。
智能制造可归纳为三个基本范式：数字化制造、数字化网络化制造、数字化网络化智能化制造，即新一代智能制造，这也是智能制造发展的三个阶段。在这三个阶段中，数字化、网络化和智能化有着不同的特点及内容。
数字化制造是智能制造的第一种基本范式，也可称为第一代智能制造。
智能制造的提出与发展伴随着信息化发展的历程。从20世纪中叶到90年代中期，信息化表现为以计算、通信和控制应用为主要特征的数字化阶段。
在智能制造的数字化阶段，伴随制造业对于技术进步的强烈需求，以数字化为主要形式的信息技术广泛应用于制造业，推动制造业发生革命性的变化。
数字化体现在数字化技术与制造技术和制造过程融合，通过对产品信息、工艺信息和资源信息进行数字化的描述和分析，实现制造决策和控制，快速生产出满足用户要求的产品，大大提高了制造能力及水平。
网络化体现在人与机器的信息交互，通过手工或自动采集方式实现生产数据的录入，为后期的信息管理提供数据基础。智能化体现在对智能化理论和技术的研究，多处于理论研究阶段。
数字化阶段的特点
数字化阶段的特点主要表现为如下三个方面：
1)数字技术在产品中得到普遍应用，形成数字一代。包括产品和工艺的数字化，制造装备/设备的数字化，材料、元器件、被加工的零部件、模具/夹具/刀具等“物”的数字化及人的数字化。
2）广泛应用数字化设计、建模仿真、数字化装备、信息化管理。包括各类计算机辅助设计、优化软件和各类信息管理软件的应用。
3）实现生产过程的集成优化，利用数据的互联互通实现整个制造过程各环节的协同，包括网络通信系统的构建、不同来源的异构数据格式的统一及数据语义的统一。
具体体现在产品数据管理（Product Data Management，PDM）、制造执行系统（Manufacturing ExecutionSystem，MES)、企业资源计划（Enterprise Resource Planning，ERP)等管理系统的协同功能。例如MES中的计划排产模块需要输入交货信息、库存信息、在制品信息、工艺信息设备信息、质量信息及人力配置信息等，通过算法对这些信息进行集成，实现各环节的协同，从而输出一个可执行的生产计划。
20世纪后半叶，数字化技术有了长足的发展。50年代，数控机床（Numerical Control，NC）在美国第一次出现，在大幅度提高工作效率的同时完成了从人工控制向自动化的过渡自动编程工具（Automatically Programmed Tools，APT）诞生，简化了数字化生产的流程；第一台加工中心在美国UT公司被研制出，集成了多种加工方式和工序，进一步精益化了生产流程。60年代，计算机辅助设计/制造（Computer Aided Design/Manufacturing，CAD/CAM)软件出现，使得产品设计和制造过程更高效；柔性制造系统（Flexible Manufacturing System,FMS）的诞生改变了传统的制造流程形式，大大提升了硬件设备的生产能力。70年代，CAD和CAM技术的融合，使信息交互变得更加规范。80年代，计算机集成制造系统(Computer Integrated Manufacturing System，CIMS）得以发展，使得各种技术之间、各类数据之间有了更高级的数字化融合，制造过程中的设计、制造、管理等各阶段相互协同，为制造技术的发展奠定了基础。
20世纪80年代以来我国企业逐步推进应用数字化制造，取得了巨大的技术进步。同时，必须清醒地认识到，我国大多数企业还没有完成数字化制造转型。我国在推进智能制造过程中必须踏踏实实地完成数字化““补课”进一步夯实智能制造发展的基础。
数字化阶段的主要技术
数字化阶段发展起来的数字化技术涵盖了设计、制造及管理等各个阶段，主要包括如下：
(1)计算机辅助设计
计算机辅助设计(CAD)技术不仅仅是辅助绘图，而是协助创建、修改、分析和优化的设计技术，可用于产品的构思、功能设计、结构分析、加工制造等阶段。
(2）计算机辅助工程分析
计算机辅助工程分析（Computer Aided Engineering,CAE)通常指有限元分析和机构的运动学及动力学分析。有限元分析可完成力学分析（线性、非线性、静态、动态）、场分析（温度场、电场、磁场等）、频率响应和结构优化分析等。机构运动学及动力学分析能完成机构内零部件的位移、速度、加速度和力的计算，机构的运动模拟及机构参数的优化等。
(3）计算机辅助制造
计算机辅助制造（CAM）能根据 CAD模型自动生成零件加工的数控代码，对加工过程进行动态模拟并完成加工时可能会发生的干涉和碰撞的检查。CAM系统和数字化装备结合可以实现无纸化生产，为CIMS的实现奠定基础。
（4）计算机辅助工艺规划
计算机辅助工艺规划（Computer Aided Process Planning，CAPP)是指借助于计算机软硬件技术和支撑环境，利用计算机的数值计算、逻辑判断和推理等功能来制订零件从毛坯到成品的机械加工工艺过程。借助于CAPP系统，可以解决手工工艺设计效率低、一致性差、质量不稳定、不易达到优化等问题。
（5）产品数据管理
产品数据管理（PDM）是一门用来管理所有与产品相关的信息。（包括零件信息、CAD文件、机械结构、配置文档等信息）和过程（包括过程定义和管理)的技术。通过实施PDM可以提高生产效率，有利于对产品的全生命周期进行管理，加强文档、图纸、数据的高效利用，使工作流程规范化。
（6)企业资源计划
企业资源计划（ERP）系统是建立在信息技术的基础上，对企业的所有资源（物质流、资金流、信息流、人力资源）进行整合和集成管理，利用信息化手段实现企业供销链管理，从而实现对供应链上每一环节的有效管理。ERP包括三个主要方面的内容：生产控制（计划、制造）、物流管理（采购、库存管理、分销）和财务管理（会计核算、财务计划、财务分析及财务决策）。
(7）逆向工程技术
逆向工程（Reverse Engineering，RE）技术（又称逆向技术）是一种再现产品设计过程的技术，即对一种目标产品进行逆向分析及研究，从而推演并得出该产品的处理流程、组织结构、功能特性及技术规格等设计要素，以制作出功能相近但又不完全一样的产品，达到快速开发新产品的目的。
(8）快速成型技术
快速成型（Rapid Prototyping，RP）技术是20世纪90年代发展起来的。该技术以CAD/CAM技术、激光技术、计算机数控技术、精密伺服驱动技术及新材料技术为基础，被认为是制造技术领域的一次重大突破。不同种类的快速成型系统因所用成型材料不同，成型原理和系统特点也各有不同。但是，其基本原理都是一样的，那就是—分层制造，逐层叠加，类似于数学上的积分过程。
(9）制造执行系统
制造执行系统（MES）是一套面向制造企业车间执行层的生产信息化管理系统。MES可以为企业提供包括制造数据管理、计划排产管理、生产调度管理、库存管理、质量管理、人力资源管理、工作中心/设备管理、工具工装管理、采购管理、成本管理、项目看板管理、生产过程控制、底层数据集成分析、上层数据集成分解等管理模块，打造一个扎实、可靠、全面、可行的制造协同管理平台。
数字化网络化制造是智能制造的第二种基本范式也可称为“互联网+制造”或第二代智能制造。
从20世纪90年代中期开始至今，互联网的普及应用，智能制造进入了以万物互联为主要特征的数字化网络化阶段。
在智能制造的数字化网络化阶段，互联网技术开始广泛应用，“互联网+”的概念被提出并不断推进互联网和制造业融合发展。网络将人、流程、数据和事物连接起来，通过企业内、企业间的协同和各种社会资源的共享与集成，重塑制造业的价值链，进而推动制造业的转变。
数字化体现在CPS技术的应用，通过3C（Computer、Communication、Control）技术的有机融合与深度协作，实现制造系统的实时感知、动态控制和信息服务网络化体现在物物相连，实现了生产信息的自动采集，以及信息在人与机器、机器与机器之间的流通。
智能化体现在深度学习、图像识别等智能化技术在生产领域的应用，智能化进入新的阶段。
德国“工业4.0”和美国“工业互联网'完善地阐述了数字化网络化制造范式，完美地提出了实现数字化网络化制造的技术路线。
过去这几年，我国工业界大力推进“互联网+制造”。一方面，一批数字化制造基础较好的企业成功实现了数字化网络化升级;
另一方面大量原来还没有完成数字化改造的企业采用并行推进数字化制造和“互联网+制造”的技术路线，完成了数字化制造的“补课”同时跨越到“互联网+制造”阶段。
数字化网络化阶段的特征
数字化网络化阶段的特征主要表现为以下三点：
1)在产品方面，数字技术、网络技术得到普遍应用，产品之间实现了网络连接，设计和研发实现协同与共享。CPS技术和物联网技术等的应用实现了生产过程的去中心化。
2)在制造方面，实现了企业间横向集成、企业内部纵向集成和产品流程端到端成，打通整个制造系统的数据流、信息流。物/务联网的应用为制造业的制造物联提供了基础。
3）在服务方面，企业与用户通过网络平台实现连接和交互，企业生产开始从以产品为中心向以用户为中心转型，通过远程运维为用户提供更多的增值服务，包括智能服务和大规模个性化定制。
数字化网络化阶段的技术发展
智能制造数字化网络化阶段是基于数字化阶段发展而来，以网络技术为支撑，以信息为纽带，实现了人、现实世界及其对应的虚拟世界的深度融合。
本阶段的技术发展主要包括如下内容：
（1）信息物理系统
技术模式最主要的变化就是CPS技术的应用，智能制造的理念源自信息技术与制造技术的融合，通过CPS实现产品全生命周期中相互独立的各制造单元间的自动信息交换、动作触发，将制造业向智能化转型。目标是建立一个高度灵活的个性化数字化的产品与服务的生产模式，实现人、产品与机器之间的互动。
物理与虚拟世界原本独立的两个环节开始进行深度融合。CPS被定义为具有物理输入输出且可相互作用的元件组成的网络。CPS充分运用数字化技术和3C技术将物理实体抽象为数字对象，通过应用网络技术和人工智能技术实现对象间的通信与控制。信息物理融合系统中软件应用可以直接与真实世界互动。
现实世界和虚拟世界通过CPS被联系在了一起。CPS就像是一面镜子，镜子外面是现实世界，镜子里是虚拟世界，虚拟世界的影像随着现实世界的一举一动而改变；不同的是，CPS可以将虚拟世界的一举一动反馈到现实世界，实现虚实结合。
（2）数字孪生模型
数字孪生（Digital Twins，DT）模型指的是以数字化方式在虚拟空间呈现物理对象，即以数字化方式为物理对象创建的虚拟模型，模拟其在现实环境中的行为特征，它是一个应用于整个产品生命周期的数据、模型及分析工具的集成系统。对于制造企业来说，它能够整合生产中的制造流程，实现从基础材料、产品设计、工艺规划、生产计划、制造执行到使用维护的全过程数字化。通过集成设计和生产，它可帮助企业实现全流程可视化、细节规划、问题规避、环路闭合、整个系统优化等目标。
(3）增材制造技术
增材制造（Additive Manufacturing，AM）也称3D打印，是一种融合了计算机辅助设计、材料加工与成形技术，以数字模型文件为基础，通过软件与数控系统将专用的金属材料、非金属材料或医用生物材料按照挤压、烧结、熔融、光固化、喷射等方式逐层堆积，制造出实体物品的制造技术。相对于传统的对原材料先去除后组装的加工模式不同，AM是一种“自下而上”通过材料累加使其成型的制造方法，是一个从无到有的过程。这使得受到传统制造方式的约束而无法实现的复杂结构件的制造变为可能。
（4）物联网技术
物联网概念于1999年由麻省理工学院自动标识中心（MITAuto-IDcenter）提出，旨在把所有物品通过射频识别（Radio Frequency Identification，RFID）标签等信息传感设备与互联网连接，实现物品的智能化识别和管理。随着传感技术和网络技术的不断发展与应用，物联网的内涵也不断拓展，已不局限于RFID技术，而是泛指通过RFID、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物品与互联网相连接，进行信息交换和通信，以实现对物品的智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。
（5）务联网技术
务联网最初是由欧盟在其第七框架计划（7th Framework Programme,FP7）中提出的概念，是依托互联网实现的现实世界与虚拟世界的网络化应用服务形态和聚生态系统以集成服务的形式支持网络环境下的现实服务的实现，如生产性商务服务、生活消费服务、社会服务、信息服务等。可以理解为服务网络的广泛对接，即“务”联网，也就是服务的网络，将管理的需求、预测的需求通过硬件和软件去实现，为需要被服务的对象打造贴身的服务或预测其需要。
(6）协同制造技术
协同制造是基于敏捷制造、虚拟制造、网络制造、全球制造的生产模式，它打破时间和空间的约束，通过互联的网络，使整个供应链上的企业和合作伙伴共享客户、设计、生产经营信息。从传统的串行工作方式，转变成并行工作方式，从而最大限度地缩短新品上市的时间，缩短生产周期，快速响应客户需求，提高设计、生产的柔性。通过面向工艺的设计、面向生产的设计、面向成本的设计、供应商参与设计，大大提高产品的设计水平和可制造性以及成本的可控性。有利于降低生产经营成本，提高质量，提高客户满意度。
（7）大规模个性化定制
随着消费者需求的变化，商业模式也不断地进行着调整与革新，以适应市场需求。早期，消费者只能在制造商生产的产品中选择相对满意的产品，B2B(Business to Business，企业对企业）和B2C（Business to Customer，商家对客户)等商业模式都是基于此发展起来的。如今，消费者对个性化产品的需求越来越高，为此C2M（Cus-tomer to Manufactory，顾客对工厂）+O20（Online to Ofine，线上到线下）的商业模式得以发展。
制造商只与销售商发生联系，消费者从销售商处购买产品，这就是B2C。随着网络技术的发展，开始出现了网上购物，B2C发展出了新的内容。与此同时，个人之间的交易也时有发生，因此产生了C2C（Customer toCustomer，个人与个人）。今天，通过信息交互平台，消费者与制造商直接联系，全程参与商品的定制，并通过网络实时查取生产进度，制造商开始了以服务型制造为核心的生产，这就是C2M和O2O的结合。
生产模式的变迁经历了手工制作、大批量生产、柔性自动化、精益生产、敏捷制造及大规模定制阶段，正朝着大规模个性化定制发展。大规模个性化定制是根据客户不断发展变化的需求，随着各种制造技术的不断发展，在传统生产模式基础之上发展而来的。其具有传统模式的各种优点，同时又区别于传统模式，基于C2M+O2O的商业模式利用先进技术使用户真正成为生产的中心。
新一代人工智能技术与先进制造技术深度融合形成了新一代智能制造数字化网络化智能化制造，是智能制造的第三种基本范式。新一代智能制造是真正意义上的智能制造将从根本上引领和推进新一轮工业革命。
新一代智能制造系统最本质的特征是其信息系统增加了认知和学习的功能。通过深度学习、迁移学习和增强学习等技术的应用，制造领域知识的产生、获取、应用和传承效率会发生革命性变化，显著提高创新和服务的能力。
在这样一个阶段，新一代人工智能技术会使人-信息-物理系统发生质的变化，形成新一代人-信息-物理系统，它主要的变化在于两个方面：
第一，人将部分认知与学习型的脑力劳动转移给了信息系统，因而信息系统具有了认知和学习的能力，人和信息系统的关系发生了根本性的变化，就是从"授之以鱼"发展到了"授之以渔"；
第二，通过人在回路的混合增强智能，人机深度融合将从本质上提高制造系统处理复杂性、不确定性问题的能力，极大地提高制造系统的性能。
新一代智能制造进一步突出人的中心地位，是统筹协调人-信息-物理系统的综合集成大系统，使人从繁重的体力劳动和简单重复的脑力劳动当中解放出来，从而让人可以从事更有意义的创造性工作，人的思维进一步向互联网思维、大数据思维和人工智能思维转变，信息系统开始进入智能时代。
新一代智能制造是一个大系统，主要是由智能产品和装备、智能生产和智能服务三大功能系统与智能制造云和工业智联网两大支撑系统集合而成。
●智能生产是新一代智能制造系统的主线。
智能工厂是智能生产的主要载体智能工厂根据行业的不同可分为离散型智能工厂和流程型智能工厂，追求的目标都是生产过程的优化，大幅度提升生产系统的性能、功能、质量和效益重点发展方向都是智能产线、智能车间、智能工厂。
新一代人工智能技术与先进制造技术的融合将使生产线、车间、工厂发生革命性的大变革，企业将会向自学习、自适应、自控制的新一代智能工厂进军。
流程工业在国民经济中占有基础性的战略地位，最有可能率先突破新一代智能制造。如石化行业智能工厂建立数字化网络化智能化的生产运营管理新模式，可极大提高生产优化、安全环保水平。
离散型智能工厂将应用新一代人工智能技术实现加工质量的升级、加工工艺的优化、加工装备的健康保障、生产的智能调度和管理，建成真正意义上的智能工厂。
在今后相当长一段时间内企业的生产能力升级——生产线、车间、工厂的智能升级将成为推进智能制造的一个主要战场。
●以智能服务为核心的产业模式变革是新一代智能制造系统的主题。
新一代人工智能技术的应用催生了产业模式的革命性转变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。
一方面，产业模式从大规模流水线生产转向规模定制化生产。另一方面，产业形态从生产型制造向生产服务型制造转变，完成深刻的供给侧结构性改革。
●智能制造云和工业智联网是支撑新一代智能制造系统的基础。
随着新一代通讯技术、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，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。
●系统集成将智能制造各功能系统和支撑系统集成为新一代智能制造系统。
系统集成是新一代智能制造最基本的特征和优势新一代智能制造内部和外部均呈现系统“大集成”具有集中与分布、统筹与精准、包容与共享的特性。
高度集成的新一代智能制造系统中，新一代人工智能技术的融入使装备和产品发生革命性变化。在智能工厂中，智能生产是主线，智能产品和装备成为新一代智能制造的主体。同时，新一代人工智能技术的应用催生产业模式的革命性转变，以智能服务为核心的产业模式变革成为新一代智能制造系统的主题。智能制造云和工业智联网作为支撑新一代智能制造系统的基础，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。
智能制造的三个基本范式体现了智能制造发展的内在规律:
一方面，三个基本范式次第展开各有自身阶段的特点和需要重点解决的问题体现着先进信息技术与制造技术融合发展的阶段性特征；另一方面，三个基本范式在技术上相互交织、迭代升级，体现着智能制造发展的融合性特征。
智能制造在西方发达国家是一个“串联式的发展过程，数字化、网络化、智能化是西方顺序发展智能制造的三个阶段。
我国应发挥后发优势采取三个基本范式“并行推进、融合发展”的技术路线，走一条数字化、网络化、智能化并行推进的智能制造创新之路。
一方面，我国必须坚持“创新引领”直接利用互联网、大数据、人工智能等最先进的技术推进先进信息技术和制造技术的深度融合；另一方面，我们必须实事求是，因企制宜、循序渐进地推进企业的技术改造、智能升级。充分利用我国推进“互联网+制造”的成功实践给我们提供的重要启示和宝贵经验企业根据自身发展的实际需要，“以高打低”采取先进的技术解决传统制造难于解决的问题扎扎实实地完成数字化“补课”同时，向更高的智能制造水平迈进。
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