智能制造產業成為全球新一輪制造變革的核心內容，世界各國紛紛加快謀劃和布局，積極參與全球產業再分工，智能制造產業發展的主導產業、智能協同效應等方面都出現重大變革。全球智能制造的發展趨勢基本一致的，但影響因素卻不盡相同、錯綜復雜，發展路徑和發展模式也各具特色。因此，結合我國實際分析智能制造產業發展的影響因素和趨勢，可以推動智能制造產業的良性發展。
一、智能制造產業發展的影響因素
(一)互聯網發展影響。2015年，全球約有150億產品連入互聯網，預計到2020年將增長至300億。新一代信息技術所產生的龐大的科技動力和新的能量促進工業朝互聯網化方面發展，構建起大的互聯網空間，正在和工業空間、企業和工業體系，互聯網催生的智能技術對工業進行全方位的改造、提升和變革，一系列工業生產的新模式、新業態和新的價值鏈體系正在全方位形成，把虛擬世界和物理世界緊密融合在一起，發揮協同作用。
1．互聯網改變制造業的生產組織方式。第三次工業革命使個性化定制成為可能，數字化制造、機器人、人工智能與新型材料技術的成熟和應用使企業可以跨國中間商，直接響應用戶的需求，并通過可重構生產系統或柔性生產線，按照用戶的個性化需求交付產品(C2M)。而且與大規模定制相比，個性化定制的成本并不顯著增加、交付時間也不會顯著延長，這就使具有個性化定制能力的企業獲得了顯著的優勢，這些都需要新型的智能制造業作為支撐。
2．互聯網促進新的制造業業態的形成。現在制造業和互聯網雙向融合的趨勢越來越明顯，把產業互聯網、消費互聯網和產業互聯網的發展模式高度融合為一體，包括消費環節、產品運營、技術研發、生產流程和產業服務等全方位的融合?；ヂ摼W時代的新一代智能產品不斷涌現，產品制造過程也不斷智能化，同時，產業邊界和流程界限變得模糊。互聯網融合促使工業的生態環境、業態環境也發生了深刻的變化形成工業的智能生態系統，成為一個分享經濟、共享經濟的時代，新的智能制造業的業態正在全方位形成。
3．互聯網改變工廠形態。如果說第一代工廠是機械化、第二代工廠是升級版的機械化(電力驅動的大規模生產)、第三代工廠是自動化(IT技術)，那么第四代工廠則是由工業互聯網連接而成的“信息物理系統”(CPS)，即智能化。供應商、生產者和消費者之間，原材料、生產設備、產品之間，研發設計、生產和銷售之間，均被互聯網連接起來，各個實體、單元、環節相互之間可以進行高效、實時的通訊。原材料能感知生產設備的需求及自身的數量，及時供貨和備貨;生產工廠可以及時掌握用戶的需求采購原材料，根據產品銷售情況調整生產進度。在計算機系統(人工智能系統)的控制下，完全無人化的智能工廠將成為可能。同時，互聯網提高了制造業生產效率，產業互聯網通過加快研發設計流程、優化供應鏈、加快加工制造速度、改善產品質量、減少庫存和原材料消耗、提高產品附加價值等手段，同樣能夠推動生產效率的提高。
4．互聯網催生新的產業?；ヂ摼W技術對其他產業的影響不僅表現在流程上，而且表現在對最終產品、服務的顛覆上。一方面，互聯網技術的廣泛應用本身就會形成巨大的市場需求，從而產生新興產業，譬如智能傳感器產業、智能機器人產業、智能工廠解決方案提供產業、云計算、云存儲產業;另一方面，互聯網技術與其他產品、服務的結合也將形成新的產品和服務，隨著市場需求的擴大演變為新的產業部門，譬如智能家居產業、可穿戴設備產業、大數據分析產業及系列的服務型制造產業。
(二)《中國制造2025》戰略影響?！吨袊圃?025》明確了智能制造是建設制造強國的主攻方向。要在重點產業關鍵領域推進智能化升級;促進研發設計模式不斷創新，打破傳統的封閉式研發創新模式，加快推動產業鏈整體科技創新能力提升;推進制造業服務化智能改造，實現工程機械的遠程監控、工況分析、運維服務，工程機械聯網服務的成功應用提升了工程機械工作效率，在安裝、維修、培訓、設計、系統集成、工程總包、軟件開發等領域取得較快發展，通過加強大數據和物聯網技術應用，不斷提升服務能力和效率。推進智慧車間和工廠的建設運營，打造線上企業資源充分共享、制造能力高度智能、產業鏈環節緊密協同的云端制服務體系。推進《中國制造2025》與德國工業4．0合作試驗區建設，重點發展智能制造、高端裝備、工業互聯網、智能服務等產業。
(三)裝備智能化與智能互聯的影響。工業4．0引領智能制造產業作為第四代工業革命的范式，其主要特征包括高度柔性制造環境下的大規模定制，以及工業流程的自我配置、優化與診斷。在大數據支持下，智能服務提供商也能夠越來越準確地預測用戶的需求，智能服務根據不同客戶的特定需求提供特定服務。智能空間為互聯網嵌入式物品、設備等提供互聯的智能環境，依賴于底層高性能技術基礎設施，智能產品被嵌入至技術基礎設施層，形成網絡化物理平臺。而軟件平臺成為異質性物理系統和服務的整合層，服務平臺作為業務集成層，營造數字生態系統。
二、智能制造產業研究演進
(一)國外研究演進。從20世紀90年代開始，美國國家科學基金就著重資助有關智能制造的相關研究，包括制造過程中的智能決策、智能協作求解、智能并行設計、智能物流傳輸等。2011年，奧巴馬宣布實施《先進制造聯盟計劃》。日本于1990年首先提出為期10年的智能制造系統國際合作計劃。歐盟于2010年啟動了第七框架計劃的制造云項目。2010年，德國推行《高技術戰略2020計劃》國家級戰略，旨在奠定“工業4．0”的關鍵工業技術，領先于國際地位。
(二)研究的焦點。主要是討論智能制造的概念、內涵、模式、發展路徑及影響因素等方面。由于制造技術、信息技術、網絡技術等不斷發展，關于智能制造的概念和內涵，也處在不斷變化、充實和完善之中。楊叔子和丁洪從智能制造的研究背景和發展現狀出發，指出智能制造研究領域主要包括智能制造技術(IMT)與智能制造系統(IMS)，同時強調了智能制造從屬于21世紀先進制造范疇，雙I是其重要特征。朱劍英從科學、技術和產業三者關系的角度對智能制造進行了研究，并指出在實現智能制造時要重視中小企業和傳統產業的數字化智能化，另外相比于機器設備的智能化而言企業管理的智能化更為重要。熊有倫從產業交叉融合的角度對智能制造進行了闡述，指出智能制造是工業化和信息化深度融合的產物，并概括了智能制造的范圍的各類智能產品。雖然學界對智能制造理解的側重點不同，但總體上可概括為兩個層面，一是制造設備、產品的智能化，二是制造過程、管理的智能化。前者關注制造對象，后者關注制造主體，后者的研究正受到越來越多學者的重視。針對智能制造的模式、發展路徑以及影響因素，國內學者大都是在借鑒國外先進經驗的基礎上展開相應研究。例如，張爽生以全球信息化為背景，分析了企業生產制造所面臨的新問題，提出需借鑒發達國家經驗，對中國企業生產模式進行改造。易開剛和孫漪主要從要素環境、制度環境、產業環境等方面，探討了民營制造企業智能化轉型影響因素，并針對民營企業“低端鎖定”問題，提出了相應突變路徑。智能制造與產業的關系，主要研究智能制造與制造業轉型升級的相互關系，以定性為主。丁純和李君揚從德國“工業4．0”的動因、內容、前景等方面入手，介紹了德國制造業智能化的特點和發展趨勢，并給出了中國應對全球制造業變革的對策建議。杜曉君和張序晶研究了國外發達國家制造業升級路徑，總結了國外經驗對中國制造業轉型升級的啟示和借鑒意義。陳雪琴針對高端制造向發達國家回流，低端制造向東南亞等國轉移這一新形勢，指出中國制造業亟需從要素驅動轉型升級為效率驅動、創新驅動，并強調需積極開展智能制造試點示范，提升制造業的智能化，推動產業升級。以上結果說明，智能制造已成為發達國家產業轉型升級的重點發展領域，中國也必須給予足夠的重視，積極開展相關研究和實踐。智能制造與企業關系，主要探討智能制造環境下的企業集成、企業智能化升級、企業管理智能化、企業運營績效等問題。例如，胡春華等人在分析制造業發展趨勢和企業面臨問題的基礎上，提出了智能制造環境下企業集成的總體目標和原則，以及企業集成的信息模型和實現技術。易開剛和孫漪等論證了智能制造可有效打破民營企業“低端鎖定”路徑依賴，并從外部政策支持及企業內部變革兩方面，提出了民營企業實施智能制造策略的路徑。蔡為民以輪胎制造企業為例，研究了智能制造與企業運營績效的關系，并從生產效率、節能減排、服務質量等方面進行了統計，分析表明智能制造可助力制造企業提質增效。智能制造其它方面的研究，該部分主要探討了智能制造與管理創新、企業社會責任等其他方面的話題，研究內容較寬泛。例如，陳佳貴以國外管理學百年發展歷程為背景，研究了中國管理學創新發展問題，并在文章中指出“大數據、智能制造、移動互聯網為代表的新技術正在激發企業組織結構、制造模式等一系列管理范式的變革”。云制造是近年來由李伯虎院士等借用云計算的思想，提出的一種基于知識、面向服務的網絡化智能制造新模式。更進一步，姚錫凡等在云制造、制造物聯、企業2．0等基礎上，提出了智慧制造，并探討了從云制造到智慧制造的實現路徑。
(三)國內研究進展。綜上，國內智能制造理論研究主要是對制造業智能化現象的籠統描述、轉型路徑的淺層分析和發展模式的簡單總結，未見理論上的深層次探討，研究深度尚顯不足。主要表現為:對智能制造內涵和外延的界定比較模糊、不夠清晰;對制造業智能化轉型升級的影響因素沒有完整的分析;對智能制造發展路徑和模式的探討更多集中在現象描述層面，缺乏微觀機制和內部動力等視角的深入分析;對智能化轉型中企業的組織架構、管理方式變革等方面只有少部分論述，未見系統的探討。因此，在今后的工作中，不僅需要對智能制造的內涵、外延等進行詳細闡述和研究，還要注意結合創新理論、運營管理理論、組織理論等對智能制造發展的路徑、模式、規律等進行深入、系統的研究，為后續工作奠定扎實的理論基礎。
三、智能制造產業發展現狀和趨勢
(一)國內智能制造產業發展現狀。當前，我國制造業尚處于機械化、電氣化、自動化、信息化并存發展階段，對多數企業處在由工業2．0向工業3．0過渡階段。我國工業基礎落后，高端傳感器、重要操作系統和數字化基礎的智能化水平還有待提高，互聯網與工業的融合發展還有很大空間;制造業自動化水平存在區域、行業間、行業內部的多層次不均衡，在自動化及智能化裝備和生產線、生產加工的數字控制、企業信息管理方面基礎較為薄弱。《2016～2020年中國智能制造行業深度調研及投資前景預測報告》中指出，我國智能制造處于初級發展階段，同樣也是大部分處于研發階段，僅16%的企業進入智能制造應用階段;從智能制造的經濟效益來看，52%的企業其智能制造收入貢獻率低于10%，60%的企業其智能制造利潤貢獻低于10%。
(二)智能制造產業發展趨勢。
1．智能制造產業將與以互聯網為代表的新一代信息技術產生深度融合。新一代互聯網技術向生產和消費領域全面滲透，在物聯網、云計算、大數據等新一代互聯網基礎設施的支持下，制造業產品、生產流程管理、研發設計、企業管理乃至用戶關系將出現智能化趨勢，互聯網重構了產業生態鏈及價值鏈，生產組織方式、要素配置方式、產品形態和商業服務模式都發生變革，已成為撬動智能制造的重要力量，將推動“中國制造”向“中國智造”轉型。
2．大數據驅動下，智能制造產業將出現按需定制的制造模式變革。智能制造產業開始走向個性化定制的一個新時代，進行網絡化和智能化的柔性和協同生產，將出現網按需定制的制造模式變革。生產制造系統將具備高度柔性化、個性化以及快速響應市場等特性。將出現消費需求智能感知的制造模式變革，對制造業的生態和業態產生深刻的影響，從而重構智能制造產業生態圈，推動智能制造產業集群在線上實現轉型升級。
四、結語
通過上述分析，智能制造業的發展離不開對發展趨勢的把握，要利用好有利因素，克服不利因素;借鑒美國GSP智能協同系統，德國工業4．0的智能制造業的發展模式，充分發揮互聯網對智能制造升級的引領、融合、創新驅動作用，有針對性地選擇智能制造的創新路徑和重點突破口，實現智能制造的創新發展。
