2025年4月2日，由《智能制造》杂志主办的“2025智能制造论坛”在北京召开。本文根据国家智能制造专家委员会副主任、工业和信息化部装备工业司原司长张相木在2025智能制造论坛上的演讲整理，经确认发布。张相木指出，工业AI背景下智能制造具有装备数智化、技术软件化、流程数据化的特征，对应了智能制造装备、智能工业软件与赛博物理系统。三者通过数据流动形成“采集-传输-决策-反馈-执行”的闭环，构成智能制造的核心技术体系。他强调，发展智能制造要从两方面发力，既要注重制造装备软件等本体升级，也要加快融合AI等核心技术实现弯道超车。
非常高兴有这个机会和大家做一个交流。今天我演讲的题目是智能制造三要素，实际上是工业AI背景下的智能制造三个核心的要素。我们国家智能制造已经搞了11年，确实取得了非常大的进步，可以说我们已经追上了世界发展的步伐，在应用层面我们已经走在了前面，但是下一个十年路怎么走？人工智能的发展确实是超乎大家的想象，而且对制造业不断地渗透，程度也超出了想象。接下来的十年，我的想法是不进则退，所以我们必须在下半场也要取得非常大的进步。
工业AI背景下智能制造的内涵和特征
自20世纪80年代中后期智能制造概念出现以来，智能制造的内涵和外延一直在不断丰富和升华，迄今，智能制造大致可以划分为三个发展阶段：数字化制造、网络化制造、智能化制造。这三个发展阶段并不是孤立的概念，它们之间存在着密不可分和相互促进的关系。前一个阶段是后一个阶段的基础，后一个阶段是前一个阶段的“升级版”，前面的阶段在后面还会继续发展。
追溯智能制造历程，数字化制造已经发展了30多年，网络化制造也有了10余年的历史，而智能化制造才刚刚进入萌芽期，但其发展速度之快超乎预想。近年来，以人工智能为代表的新兴科技不断取得群体性突破，并迅速向制造业渗透，这种渗透已经开启了工业人工智能时代，其核心是 AI + 制造业。AI + 制造业推动智能制造开始进入高级阶段，即智能化制造阶段，或者说基于工业 AI 的智能制造阶段。AI + 制造业正在成为第四次工业革命的核心驱动力。正是工业人工智能的兴起，赋予了智能制造新的内涵。在工业AI背景下，智能制造是以AI为代表的现代信息技术与智能制造装备、制造工艺、业务流程等制造场景深度融合，具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应功能的新型生产方式。“五自功能”在“十三五”规划中就已经提出，但是到目前为止，还没有一个制造系统具备，这正是我们下一个十年要努力的方向。我将基于工业AI的智能制造的基本特征概括为“五化”：管理精益化、装备数字化、技术软件化、流程数据化、生产自主化。管理精益化是智能制造的基石，它指的是在生产中一切无用和多余的东西都被精简的生产体系和管理方式，追求零库存、零缺陷、零不良、零浪费等等。换句话说，如果不搞精益管理就去搞智能制造，等于是把大厦建在了沙滩上。生产自主化是智能制造的表象，它指的是智能制造的系统具有自组织能力，也就是说在没有人工干预的情况下，它可以实现完全的自动化、自主化和高效化。
装备数字化、技术软件化、流程数据化是智能制造的核心。装备数字化指的是我们采用的装备都是智能制造装备；技术软件化是所有的工艺知识、流程经验都被内化为工业软件，在工业AI时代应该叫智能工业软件；流程数据化意思是整个智能制造系统是靠数据来驱动的，所以这就必须要构建一个所谓的赛博物理系统（CPS），是一个虚实合一的系统。工业4.0提出时认为CPS是核心，实际目前没有多少企业工厂构建CPS。我认为没有CPS也可以达成一定程度的智能化生产，中低层次智能制造借助自动化设备和信息化管理软件等，可以在部分生产环节实现数字化和自动化，也能够采集和分析生产过程中的部分数据，用于解决质量控制、设备维护等常见问题。然而，整体智能化程度处于相对较低的水平，生产过程中虽然有一些智能元素的应用，但智能化决策主要集中在局部环节，难以实现全局优化。但是下一步打造智能制造的升级版，要搞真正意义的智能制造，赛博物理系统不可或缺。因此，工业AI时代智能制造的三要素，智能制造装备是现代制造之母，智能工业软件是智能制造之魂，赛博物理系统是智能工厂之核。这里需要说明的是，制造业一般认为工艺是制造之魂，但是在智能制造中，应该是智能工业软件。因为其封装了工艺流程经验。
智能制造装备：现代制造之母
智能制造本质是先进制造，核心载体是智能制造装备。智能制造装备之于智能制造，如同空气之于人类，须臾不可或缺。没有智能制造装备，智能制造无从谈起。智能制造装备是具有感知、分析、推理、决策、控制功能的制造装备的总称，它是人工智能与制造装备深度融合的产物，被誉为现代制造之母。智能制造装备不仅具备传统制造装备的功能，而且通过集成人工智能、物联网、大数据、数字孪生、智能传感以及先进控制等，实现了对制造过程的全面感知、优化决策和精准执行。从长周期看，人工智能、脑科学等新技术的发展，使独立于自然人而自主存在的机器智慧渐成可能。这将彻底改变人与装备的关系，装备将逐步具备特定智慧功能，并从人类的工具和从属，逐步升格成为伙伴，从而导致人类生产方式发生根本变革。智能制造装备主要是三大类：智能生产装备、智能检测装备、智能物流和仓储装备。智能生产装备包括智能机床、工业机器人、增材制造装备、成型制造装备等。智能检测装备包括机器视觉检测设备、无损检测设备、智能传感设备等。智能物流和仓储装备包括AGV、智能分拣和输送系统、自动化立体仓库等。简而言之，智能制造装备是指在传统制造装备基础上，通过融入人工智能、物联网、大数据等先进技术，使其性能、效能和价值倍增，成为具有状态感知、决策优化、自主控制和执行能力的制造装备。形象地说，就是将工业AI嵌入传统制造装备，使其在原有骨骼、肌肉和脉管基础上，加上眼睛、神经和大脑，从而蜕变成为具有特定智慧功能的制造装备。智能制造装备的基本组成包括感知系统、控制系统、执行系统、决策系统和网络系统。感知系统是智能制造装备的“耳目”。它通过传感器采集数据，经过特征提取、模式识别等步骤，生成对环境的认知，为控制系统提供必要的输入。控制系统是智能制造装备的“大脑”。它根据感知系统提供的信息，通过算法和逻辑判断，对执行系统发出指令，实现对生产过程的精准控制。执行系统是智能制造装备的“四肢”。它根据控制系统发出的指令，驱动装备的各个部件进行精确、高效的运动，完成加工、装配、搬运等任务。决策系统是智能制造装备的“智囊团”。它通过对生产过程中产生的海量数据进行分析和挖掘，为生产过程提供优化建议和决策支持。网络系统是智能制造装备的“神经系统”。它负责将感知系统、控制系统、执行系统、决策系统紧密连接在一起，实现信息的共享和协同。智能制造装备可以把它简单认为是工业AI+先进制造装备，工业 AI 的赋能，宛如为制造装备本体插上了灵动的翅膀，使得制造装备从机械的重复执行者转变为能够应对复杂工况的智能体。没有工业 AI 的加持，制造装备只能执行简单的自动化操作，这样的装备自动化水平再高也称不上智能制造装备。另一方面，先进制造装备本体是工业 AI 发挥作用的基石，它决定了智能制造的潜在上限。若制造装备本体的基础精度和稳定性不足，AI 算法再精妙也无法弥补硬件缺陷。换言之，如果制造装备本身不够先进，即便融入工业 AI ，也不过是“花拳绣腿”发展智能制造装备，一方面要推动装备本体升级，打造坚实智能载体。自主发展高端数控机床工业机器人等。另一方面要以AI为翼，赋能制造装备本体腾飞。攻克融合难题，制定融合标准，推动应用迭代。
智能工业软件：智能制造之魂
智能工业软件堪称智能制造的“大脑”和“中枢神经”，指挥和协调工业生产全流程。智能工业软件之于智能制造，恰如水之于人类，是不可或缺的命脉。水是万物之源，是人类生存与发展的根基，无水，生命难续；智能工业软件正是智能制造的“生命之水”，缺失智能工业软件，智能制造如同失去灵魂的躯壳，发展寸步难行。工业软件是将工业知识、制造经验、工艺技巧等通过编程和算法进行系统化、规范化封装，并能在产品研发设计、生产制造、经营管理等环节中重复应用的软件集合。智能工业软件是融合了人工智能、大数据等技术，具备自我学习、自适应调整和智能决策能力的工业软件，是工业软件在AI时代的升级和发展。
智能工业软件大致上可以分为研发设计类、生产制造类、经营管理类、运营服务类等。随着技术发展还可以包括数据的采集、储存，数据的分析以及嵌入式工业软件。从产品设计构思，到生产流程编排，再到供应链的协同，智能工业软件无处不在。它犹如一位卓越的幕后指挥家，凭借着精妙的功能，全方位打破了传统制造的效率瓶颈。3.3 智能工业软件之于软件，如同老虎属于猫科，但此虎非彼猫全球工业软件发展没有多少年，但制造业是很早就发展了，没有工业软件依然可以发展制造业，但没有工业软件就无法破除效率瓶颈。就像上文说过的，智能制造系统没有CPS也可以发展，但是要搞升级版智能制造，必须要有CPS。工业软件不同于软件，具体来说工业软件是工业知识和制造经验的结晶，而并非一般软件的简单变体，它整合了机械工程、电子工程、控制工程、计算机科学等众多领域的专业知识，从而造就了它的高度专业性和复杂性。这种专业性与复杂性主要体现在：一是研发团队需要具备深厚的多学科交叉知识，并对工业生产流程有着深入骨髓的理解；二是操作人员不仅要掌握编程语言的逻辑与指令，更要对机械加工工艺有透彻的认知。所以现在许多工业软件企业在招人的时候将人才制造业背景列为考量因素。智能工业软件既要整合多领域专业知识，还要巧妙地融合人工智能和大数据技术，这绝非易事，它要求在知识的广度和深度上达到极高水准。作为工业软件的进阶形态，智能工业软件所面临的挑战和突破，不仅是量级的增加，更是维度的拓展。正是这种对知识与技能的极高要求，使得智能工业软件在智能制造中扮演着至关重要的角色，宛如工业领域的“智慧大脑”，驱动着智能制造的高效运转与创新发展。我国制造业最薄弱的环节是智能工业软件，我们在该领域与国际先进水平存在很大差距。当前，我国工业领域的高端工业软件几乎都被国外公司垄断。比如：法国达索、德国西门子、美国PTC和Autodesk占据90%以上国内CAD市场；美国ANSYS、ALTAIR、NASTRAN占据国内CAE软件市场超过95%的份额；西门子、施耐德、GE、罗克韦尔在生产控制类软件领域也具有明显优势；德国SAP与美国ORACEL占据生产管理领域高端软件市场90%以上份额。然而，国内智能工业软件具有自身优势和发展机遇。随着持续的投入和发展，国内智能工业软件有望逐步缩小与国外的差距，并在部分领域实现超越。一是加强算法、模型和工业机理研究，加快技术积累，从根本上提升智能工业软件的性能和专业性。二是加快融入人工智能等核心技术，通过“人工智能+”模式，实现弯道超车。举一个例子，制造装备和工业软件运用“人工智能+”模式，就像以前运用新能源+汽车实现弯道超车一样，智能制造装备已经实现了，那么人工智能+工业软件的模式，我们如何实现呢？当工业软件加入人工智能后，原来的某些性能是不是不再被需要了。
赛博物理系统：智能工厂之核
赛博物理系统（Cyber Physical Systems，CPS）在智能工厂中扮演着至关重要的角色。它是实现自主化智能工厂的物质技术基础，被誉为智能工厂之核。CPS是一个计算、网络和物理环境深度融合的多维复杂系统，它通过集成计算、通信和控制技术，实现对物理生产过程的实时感知、精确建模、智能决策与精准控制，并将生产设备、产品等物理实体与虚拟信息空间紧密结合，构建起一个高度智能且自适应的生产环境，以提升制造效率、质量和灵活性。CPS功能包括监测与感知：实时获取物理实体的状态信息；分析与决策：处理和分析大量数据，做出智能决策；控制与执行：对物理实体进行精准控制和操作；预测与优化：预测物理系统的行为和趋势；协同与交互：不同系统的协同合作和信息交互。4.1 CPS的核心要素：实体物理系统、虚拟数字系统及二者交互实体物理系统指的是真实存在于现实世界中并具有物理形态与行为的各种机器设备、设施、环境和过程。如工业生产中的数控机床、机器人、自动化生产线等。虚拟数字系统是基于计算机的计算能力和网络的通信能力所构建的虚拟空间，通过数字化建模、数据处理、算法运行等对物理系统进行模拟、分析、预测和控制。
最核心的是以上二者的双向交互，就像太极图一样，物理系统向虚拟系统实时反馈状态，信息虚拟系统向物理系统发送控制指令调控其运行。CPS的本质在于搭建一座基于“物”的互联互通之桥，构筑起与实体物理空间精准映射的虚拟数字空间，达成“以虚知实、以虚控实”的目标。在现实世界中，那些作为物理实体运转的“物”真切存在，它们参与着生产的各个环节，然而，这些实体内部往往隐藏着诸多难以察觉的问题。而在数字空间所构建的虚体，尽管并非物质层面的真实存在，但却蕴含着巨大价值。借助先进的数据分析技术，数字虚体能够敏锐捕捉并清晰呈现物理实体上那些肉眼无法察觉的问题。比如车间里有一台设备，肉眼无法判断它有没有裂纹、有没有磨损，但是在虚拟空间通过数据分析和计算是可以得到结论的。CPS的精髓在于虚拟数字空间的构建。其技术体系涵盖四大过程。一是状态感知与数据收集：传感器感知并收集物理实体的状态信息；二是数据处理与分析：运用先进算法和模型对数据进行梳理与挖掘；三是科学决策：基于数据分析结果制定行动方案；四是精准控制：执行机构根据决策指令，对物理系统进行精准操控。虚实融合：指的是实体物理系统与虚拟数字系统的相互作用和深度融合。意味着实体物理系统的运行状态实时地传递到虚拟数字系统中，虚拟数字系统通过分析、计算和决策，将控制指令反馈给实体物理系统，实现对实体物理系统的精准控制。分布式异构：“分布式”意味着CPS里的组件和子系统在物理位置上并非集中于一处，而是分布在多个节点上，以提高系统的可靠性和容错性；“异构”则表示各个组件和子系统在硬件、软件、通信协议、操作系统等方面展现出多样性和差异性。分层级赋能：CPS分为单元级、系统级、SoS级。“单元级”是基础级，聚焦单个物理设备；“系统级”由多个单元级CPS通过网络连接形成一个完整的子系统；“SoS级”处于最高层级，由多个独立的系统级CPS构成超复杂的系统集合。
总结
智能制造装备是“感知与执行”的实体基础，宛如坚实的钢铁脊梁，撑起了整个智能制造的宏伟架构。它以操作为画笔，以产出为色彩，勾勒出智能生产的壮丽画卷，让每一个创新构想都能在生产线上落地生根。智能工业软件是“决策与优化”的数字大脑，恰似智能制造的生命之水，渗透并滋养着智能制造生态。它以数据为音符，以指令为旋律，奏响了高效生产的优美乐章，引领着智能制造在数智化的轨道上飞驰前行。赛博物理系统是“虚实交互”的神经脉络，仿若一位神奇的赋能者，为智能工厂注入了灵动的智能内核。它犹如一把万能的钥匙，打破了虚拟空间与物理世界之间的界限，实现了虚拟对现实的感知与操控，达成了以虚知实、以虚控实。智能制造三大核心要素通过数据流动形成“ 装备数据采集 - CPS传输 - 软件分析决策 - CPS反馈指令 - 装备执行 ”的闭环，共同构成了智能制造的核心技术体系。
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审 核：李国庆
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