智能制造和工业软件发展白皮书(2０15版)中国电子信息产业发展研究院工业和信息化部赛迪智库二○一五年四月本文作者：工业和信息化部赛迪智库安琳研究员转载引用需注明“工业和信息化部赛迪智库”前言2０14年，智能制造在全球范围内引起广泛关注,多个国家先后部署了相应的制造业发展战略。工业软件作为智能制造的核心支撑,延续了自2０1２年以来的高速增长态势,但由于受到全球经济发展形势持续低迷,企业投资能力受限的影响,市场规模增速有所放缓。在此背景下,多数企业视当前阶段为宝贵的“战略调整窗口期”,面向下一代智能制造的发展要求,纷纷加快了企业的战略定位、业务、产品和技术的优化调整，产业发展呈现出“蓄力凝神”的突出特征,产业创新活跃,投融资动作积极。工业软件当前的发展情况,可视为未来智能制造发展的风向标。工业软件产业的调整，体现了全产业对未来智能制造发展趋势的预判。在此形势下，中国电子信息产业发展研究院编写了《智能制造和工业软件发展白皮书（2015版)》,全面梳理２0１4年全球和我国智能制造和工业软件的发展情况，从创新进展、应用推广、企业发展、投融资、政策环境等维度总结工业软件的发展特点，分析我国工业软件发展面临的问题,展望20１5年智能制造和工业软件发展态势，并分别对政府、用户企业、工业软件企业和行业协会提出发展对策建议。目录一、全球智能制造发展状况(一)智能制造与智能制造系统工信部印发的《２0１5年智能制造试点示范专项行动实施方案》中对智能制造给出了明确定义,指出“智能制造是基于新一代信息技术，贯穿设计、生产、管理、服务等制造活动各个环节，具有信息深度自感知、智慧优化自决策、精准控制自执行等功能的先进制造过程、系统与模式的总称。具有以智能工厂为载体,以关键制造环节智能化为核心，以端到端数据流为基础、以网络互联为支撑等特征,可有效缩短产品研制周期、降低运营成本、提高生产效率、提升产品质量、降低资源能源消耗。”上述定义明确了智能制造的概念包含“过程、系统、模式”三个层次,以“信息深度自感知、智慧优化自决策、精准控制自执行”为功能特征,通过网络互联打通端到端数据流，从关键制造环节和工厂两个层面实现智能化,从而在绿色发展的基础上，从速度、质量、成本三个方面提升制造业核心竞争力。由于这种制造模式突出了知识在制造活动中的价值地位，而知识经济又是继工业经济后的主体经济形式，所以智能制造就成为影响未来经济发展过程的制造业的重要生产模式。智能制造是人工智能在制造领域的具体应用,其发展是制造业发展需求和人工智能技术共同推动的结果。从制造业发展需求的角度看,现代工业产品的性能大幅提升,功能越发多样,结构更加复杂精细，市场竞争日趋激烈，其背后所需要的设计和工艺的工作量猛增，造成企业生产线和生产设备内部的信息流量增加,制造过程和管理工作的信息量暴涨，这种情况下，制造系统由原先的能量驱动型加速转变为信息驱动型，提高制造系统对于爆炸性增长的制造信息处理的能力、效率及规模成为了制造业技术发展的首要需求,制造系统必须具备一定的智能性,才能应对大量复杂的信息工作。从人工智能技术发展的角度看,自上世纪60年代以来，计算机技术以及以深度学习为代表的模拟人类神经网络的算法技术的发展,促使人工智能技术有了长足的进步，已经在模式识别、自动工程、知识工程等领域获得了实际的应用,这为其在工业制造领域与传统技术的融合，奠定了发展的基础。智能制造系统(IｎｔｅｌligｅntManufaｃtｕringSystem，ＩMＳ)是一种由智能机器和人类专家共同组成的人机一体化系统。智能制造系统是智能技术集成应用的环境,也是智能制造模式展现的载体，核心是大规模信息处理、识别、分析、决策等工业软件技术的研发和应用。(二）全球智能制造发展情况智能制造代表着未来先进制造业的发展方向,已受到广泛重视，多国政府均将此列入国家发展计划,大力推动实施。不过目前总体处于概念和实验阶段。1.美国将智能制造作为战略重点早在１９92年,美国实施新技术政策大力支持关键重大技术(CritiｃａｌＴeｃｈnoｌoｇy)的发展，其中包括信息技术和新的制造工艺，智能制造技术已包含在...
