当今世界的很多工业强国都将人工智能看成是下一个发展风口。此前，中国经济信息社发布的《全球智能制造发展指数报告（2016）》评价结果显示，美国、日本和德国名列第一梯队，是智能制造发展的“引领型”国家；英国、韩国、中国、瑞士、瑞典、法国、芬兰、加拿大和以色列名列第二梯队，是智能制造发展的“先进型”国家。目前，全球智能制造发展形成了“引领型”与“先进型”国家稳定发展、“潜力型”与“基础型”国家努力追赶的局面。

　　5月17日，在第七届世界智能大会期间，中国新一代人工智能发展战略研究院首席经济学家、数字经济研究中心研究员刘刚在会上提出，根据他们的研究，中国在数字经济发展上已成为全球的引领者。可见，我国智能制造产业发展的速度和成效十分显著。

　　“十三五”以来智能制造产业发展态势良好

　　近年来，我国高度重视智能制造发展。随着制造业智能化的升级改造，我国智能制造产业呈现较快增长。

　　中国高科技产业化研究会智能制造产业促进中心、北京信息产业协会等联合发布的《2022年中国智能制造产业发展报告》（下称《报告》）显示，“十三五”以来，通过试点示范应用、系统解决方案供应商培育、标准体系建设等多措并举，我国制造业数字化、网络化、智能化水平显著提升，形成了央地紧密配合、多方协同推进的工作格局，发展态势良好。

　　具体表现为：供给能力不断提升，智能制造装备国内市场满足率超过50%，主营业务收入超10亿元的系统解决方案供应商达43家。支撑体系逐步完善，构建了国际先行的标准体系，发布国家标准285项，主导制定国际标准 28 项，培育具有一定影响力的工业互联网平台70余个。推广应用成效明显，试点示范项目生产效率平均提高45%，产品研制周期平均缩短35%，产品不良品率平均降低35%，涌现出离散型智能制造、流程型智能制造、网络协同制造、大规模个性化定制、远程运维服务等智能制造业。

　　统计数据显示，2020年，中国智能制造业产值达2.51万亿元，年复合增长率约20%。前瞻产业研究院预测称，到2024年，我国智能制造业产值规模将超过4.5万亿元，我国智能制造产业发展空间巨大。

　　智能制造快速发展的挑战不容忽视

　　专家普遍认为，智能制造已经成为全球价值链重构和国际分工格局调整背景下各国的重要选择，我国智能制造产业发展不能放慢脚步，更不能后退。然而，值得注意的是，我国工业化和经济现代化起步较晚，制造业总体水平不一，创新研发实力相对薄弱，因而智能制造发展面临诸多挑战。

　　首先，工业基础设施和核心技术创新能力不足，对外依存度高。与欧美等发达国家相比，我国在传感器、高端芯片、基础软硬件等方面瓶颈突出，关键核心技术受制于人，严重制约了我国智能制造的发展。

　　其次，信息化、智能化水平整体滞后。当前，一些先进的制造业企业正积极探索从机械化、自动化向智能化、数字化发展，但是很多企业仍然未完成数字化升级，与人工智能等前沿技术的融合还处于初级阶段，我国制造业距离真正的“智造”还有很长距离。

　　再次，产业结构待改善，低端制造业市场同质化竞争严重。我国低端产业产能过剩，先进装备、核心部件、高性能材料等中高端产业的保障能力不能得到有效满足，导致我国装备制造业低端市场同质化竞争严重，中高端市场发展缺乏技术和基础设施支持。

　　最后，专业人才数量欠缺。相对于传统制造业而言，智能制造产业对于高素质人才的需求更为明显，而且更需要懂得多方面知识与技能的复合型人才，对于高端专业人才的需求更是极为迫切，但是我国在高端、复合型人才数量上严重欠缺，难以满足智能制造领域的扩张需求。

　　面对上述问题，我国要推动智能制造快速发展，需要从基础软硬件、核心技术、网络、产业生态等各方面入手，扎扎实实做强根基。

　　积极做好智能制造战略布局

　　新一代信息技术与制造业深度融合，正在引发影响深远的产业变革。《报告》提出，当前，我国应积极做好智能制造战略布局，加快推动新一代信息技术与制造技术融合发展，把智能制造作为两化深度融合的主攻方向；着力发展智能装备和智能产品，推进生产过程智能化，培育新型生产方式，全面提升企业研发、生产、管理和服务的智能化水平。

　　具体而言，应加速做好研究制定智能制造发展战略、加快发展智能制造装备和产品、推进制造过程智能化、深化互联网在制造领域的应用、加快互联网基础设施建设等工作。

　　其中，在研究制定智能制造发展战略方面，要加快制定智能制造技术标准，建立完善智能制造和两化融合管理标准体系；促进工业互联网、云计算、大数据在企业研发设计、生产制造、经营管理、销售服务等全流程和全产业链的综合集成应用。

　　在推进制造过程智能化方面，要在重点领域试点建设智能工厂／数字化车间，加快人机智能交互、工业机器人、智能物流管理、增材制造等技术和装备在生产过程中的应用，促进制造工艺的仿真优化、数字化控制、状态信息实时监测和自适应控制。加快产品全生命周期管理、客户关系管理、供应链管理系统的推广应用，促进集团管控、设计与制造、产供销一体、业务和财务衔接等关键环节集成，实现智能管控。

　　在深化互联网在制造领域的应用方面，要实施工业云及工业大数据创新应用试点，建设一批高质量的工业云服务和工业大数据平台，推动软件与服务、设计与制造资源、关键技术与标准的开放共享。