■中國工程院院士 吳澄

智能制造不只是“高、大、上”，在制造業的各個層面，智能制造都可以有所作為。

從技術角度看，智能制造技術是制造技術、自動化技術、系統工程與人工智能等學科互相滲透、互相交織而形成的一門綜合技術。它的具體表現形式有很多，包括智能設計、智能加工、機器人操作、智能控制、智能工藝規劃、智能調度與管理、智能物流、智能裝配、智能檢測、智能維護故障診斷、新制造模式等等。

應該說，和人工智能一樣，智能制造并不是一個新的提法。早在上世紀80年代人工智能上一次的高潮階段，智能制造就隨之走熱。但由于當時的帶寬、通訊網絡等方面的限制，加上制造業本身也更關注產品設計、加工制造等方面，歐洲、日本等地區的智能制造項目并沒有達到理想效果。

智能制造內涵非常廣，全生命周期當中任何一個環節采用人工智能的任何一種具體技術，都可以屬于智能制造的范圍。如今，制造業本身已經擴展到全生命周期，包括從產品創新設計、加工制造到管理營銷、售后服務、報廢處理等環節，智能制造面臨著快速發展的前景，大眾對它寄予厚望。

信息技術的進步和人工智能的發展為智能制造的發展提供了巨大的推動力。如今，神經網絡已經發展到152層以上的深度學習，在圖像識別、翻譯等方面也接近了人類的水平。人工智能正向著“計算機+人”的混合智能發展，大數據智能、跨媒體智能和大量的無人系統都在為智能制造的發展帶來機遇。

未來，知識型工作自動化的應用將非常有前景。比如，智能感知和認知將在制造業廣泛深入應用。通過安裝在裝備上的各種新型傳感器，人們就能夠遠程監控設備的使用狀況和運行狀況，實現感知。再進一步，人們還可以通過大數據和機器學習算法，在早期發現設備的異常，以盡早進行保養和維修，甚至“自愈”，實現認知。目前傳感器、服務器、客戶端組成的設備監控系統，已經在我國的高鐵和一些城市基礎設施中落地應用。

當然，智能制造不只是“高、大、上”，在制造業的各個層面，智能制造都可以有所作為。智能制造也能“立地”，它就在我們身邊。

此外，智能制造最終要落到產業化上，根本還是看能不能給企業帶來效益，能不能給企業的可持續發展帶來成果。因此，我建議實施智能制造的方針應該是：企業引領、效益驅動，總體規劃、分步實施，重點突破、創新發展。