智能制造解析

智能制造這一概念，最開始由美國提出。通常被認為是智能制造技術與智能制造系統的統稱，是制造業與信息化相結合的產物。簡而言之，智能制造是智能技術與信息技術支撐的智能產品、智能生產和智能服務。

當前，各國對于制造業發展愈發重視，紛紛加快推動技術創新，促進制造業轉型升級，智能制造戰略由此不斷升溫。因此，智能化已成為制造業發展的主流方向，智能制造也將成為世界各國競爭的焦點。

哪些產業屬于智能制造

智能制造技術包括自動化、信息化、互聯網和智能化四個層次，產業鏈涵蓋智能裝備（機器人、數控機床、服務機器人、其他自動化裝備），工業互聯網（機器視覺、傳感器、RFID、工業以太網）、工業軟件（ERP/MES/DCS等）、3D打印以及將上述環節有機結合的自動化系統集成及生產線集成等。

智能核心產業是構成智能化系統的核心功能組件，包括感知、傳輸、計算、控制等功能單元，具體涵蓋計算機設備、網絡傳輸設備、儀器儀表、集成電路、物聯網技術和軟件等。智能應用產業是推動智能化產業發展的終端應用領域，可分為智能電網、智能交通、智能汽車、智能金融、智能醫療、智能建筑、智能安防、智能物流、智能家居、智能商業等領域，智能應用領域的產業關聯度、技術復雜性較高，是最終引領智能產業發展的驅動力量。

智能制造十大未來行業趨勢分析

01

無人機

中國無人機市場正在逐漸走向成熟，從技術、成本、應用成熟度和行業發展規律等角度看。首先，隨著傳統數據處理芯片廠商如因特爾、高通、英偉達布局無人機數據處理平臺上，無人機將成為實現人工智能的最佳載體，快速突破專業應用的技術瓶頸；

其次，以歌爾聲學、比亞迪為代表的ODM廠商逐漸布局無人機生產制造，加速產品量產及迭代，有效降低專業應用成本，從根本上推動專業應用市場的發展；

再次，經過幾年的用戶培養，無人機在各專業領域尤其是農業植保的應用逐步為用戶所接受，無人機專業應用將呈現旺盛的市場需求；最后，由于航拍應用的局限性，消費級無人機市場短期內將不會呈現爆發式增長，愈發激烈的競爭也促使企業向專業級應用轉型。

02

虛擬現實

為實現將用戶置身于一個包括視覺、聽覺、觸感和嗅覺全體感的”以假亂真”的虛擬環境中，VR需要更加豐富的人機交互形式。作為人類溝通中最自然的語言與視覺，語音識別技術和眼球追蹤技術將成為下一階段人機交互技術發展的熱點，情感合成技術、跨語言交流技術等已經嶄露頭角。

動作捕捉、觸覺反饋、方向追蹤、手勢跟蹤等一系列更加自然化的人機交互技術也將呈現革命性的突破，同時如何組合不同的交互技術帶來沉浸式的VR體驗也是各企業追逐的焦點。

03

機器人

機器人在汽車、電子制造等產業中的應用已經非常普遍，而隨著傳感器、人工智能等技術的進步，機器人正朝向與信息技術相融合的方向發展，通過云計算和人工智能深度學習，機器人可從執行一項簡單重復性的工作進化為執行各種復雜多樣化的工作，并開始應用大數據實現自律化。

如今，微軟、谷歌、英特爾等科技巨頭已進軍機器人產業，布局“機器人2.0”時代，引領智能機器人的創新發展。我國已發布《機器人產業發展規劃（2016-2020年）》，重點開展人工智能、機器人深度學習等新一代機器人技術研究，注重戰略性、前瞻性、創新性的工作，以期在機器人產業變革中實現“彎道超車”。

04

視覺系統技術正加速向機器人、汽車、無人機等多領域滲透

隨著機器人產業的快速發展，視覺感知方式正在從傳統的深度地圖、激光雷達系統向視覺系統轉變，而該領域的技術已經于近兩年有了較大的突破，以韓國、美國、日本為代表的多個國家的機器人研究院均在2016年的多場世界級機器人大賽中應用視覺技術。

而隨著電動汽車的加速普及，無人駕駛技術的快速突破，消費級無人機市場的進一步開拓，在視覺系統于機器人產業領域應用愈發成熟的背景下，以無人駕駛、無人機、機器人為代表的新興領域將成為視覺系統應用的新焦點。

05

云制造

云制造是一種基于泛在網絡、以人為中心的智能制造新模式，是兩化深度融合和產業鏈資源優化配置的重要途徑，未來云制造將獲得更多的投資關注。一方面，云制造已經滲透到產業鏈的各個環節，包括云端3D打印、供應鏈融資、基于工業云的大數據研發等，在航空航天、汽車工業、工程機械、石油化工、電子電氣等眾多行業均有廣泛的應用。

另一方面，云制造也在重塑產業生態，例如在汽車工業領域，也有企業開始嘗試打造汽車全產業鏈生態圈，形成資本、資源、研發、生產、銷售、充電、售后等全方位的云平臺制造模式。

06

數字孿生

數字孿生是以數字化方式為物理對象創建虛擬模型，模擬其在現實環境中的行為特征，實現產品全生命周期內生產、管理、連接的高度數字化及模塊化。智能工廠是數字孿生的核心載體，其設備和系統的智能化、集成化程度是數字孿生得以發揮作用的關鍵因素。

汽車工業在智能工廠、數字化車間、自動化生產線建設方面具備良好的基礎，汽車是工業機器人最大的應用領域，并在PLM、MES等應用方面成熟度高，能較好的進行系統集成，預計數字孿生將率先在汽車領域推廣應用，形成集設計與仿真、制造執行（MES）與質量追溯、數據采集與分析為一體的新一代智能工廠。

07

智能制造

隨著《中國智能制造發展規劃（2016-2020）》的出臺和智能制造試點示范項目的展開，智能制造產業將迎來巨大的發展機遇。

智能制造屬于資金密集型行業，而廣大中小企業普遍面臨著融資難問題，資金已經成為制約中小型智能制造企業發展的一個重要因素，大規模產業和科研基金投入，將為智能制造產業提供強大的動力和資源，解決智能制造企業孵化、發展、擴大規模的資金需求及資源引進、配置問題。

08

代工模式將在制造業領域加速鋪開

隨著全球制造業的發展模式正在向網絡化、智能化、綠色化轉變，大量中低端生產力正在加速被淘汰。

由于傳統制造業擁有重資產、生產周期長等特點，擁有新技術、新模式的企業難以在短時間內將技術及模式轉化為生產力，而在互聯網共享思維不斷普及，金融資本大量注入到智能制造領域的背景下，代工模式能夠將新技術、新模式與現有生產力進行有機的融合，極大縮短企業從初創到投產的生長周期，推動產業更加快速的更新迭代，而在發展相對成熟的汽車等傳統制造業領域，該模式有望加速鋪開。

09

智能制造專項規劃將于2017年密集發布

隨著“中國制造2025”的出臺，我國制造業正式踏上了以智能制造為重要發展方向的轉型升級之路。2016年12月7日，工業和信息化部、財政部聯合制定并印發了《智能制造發展規劃（2016-2020年）》，為全國各地大力發展智能制造提供了明晰的發展路徑。

10

醫療機器人

發展醫療機器人產業是我國實現工業4.0的重要環節，隨著《中國制造2025》、《機器人產業發展規劃（2016-2020年）》等一系列重要文件的發布，醫療機器人等高智能醫療設備成為了未來幾年我國發展的重點領域之一。各地政府也在積極打造醫療機器人測試及應用平臺，并為建立行業標準給予政策指導，政策方向明確。

目前，醫療機器人主要集中在北美市場，國內市場剛剛興起，市場滲透率不足5%，存在巨大的市場空間和發展潛力，國外企業紛紛將中國市場視為提升業務的關鍵點，加速對醫療機器人領域的產業布局。

面對智能制造十大未來行業趨勢，應當充分挖掘、利用人工智能技術價值，引導、促進傳統產業的轉型變革，要通過不斷的創新去加快人工智能技術的發展，從而為智能制造發展賦能。

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