機器人“小薇”與主持人互動。

數字、信息、知識作為新型的生產要素，不僅成為創造價值的重要源泉，也為傳統生產要素賦予了新的動能。可以預見，未來的制造業將會越來越多地取決于新興要素的投資比例。

“望海樓，觀海河，望海樓下觀海河，海樓千古，海河千古。”

“匯智能，劃未來，匯智能時劃未來，智能無限，未來無限。”

零秒反應對對聯，既能吟詩作賦，又能撒嬌賣萌的機器人“小薇”與中央電視臺財經頻道主持人姚雪松的暖場主持，一開場就成為全場關注的焦點，博得陣陣掌聲。

5月17日，第二屆世界智能大會智能制造論壇在天津舉辦。工信部裝備工業司副司長王瑞華在致辭中表示，當前，新一輪科技革命和產業變革正形成歷史性的交匯期。以智能制造培育新動能，以新動能促進新發展，已經成為世界產業變革的一個重要方向。

近3年有明顯成效

“數字、信息、知識作為新型的生產要素，不僅成為創造價值的重要源泉，也為傳統生產要素賦予了新的動能。可以預見，未來的制造業將會越來越多地取決于新興要素的投資比例。”王瑞華說。

近三年來，我國通過試點示范、標準體系建設、系統供應商的培育等舉措，積極推進智能制造，在社會各界的共同努力下，在促進產業升級等方面取得了明顯的成效。

王瑞華表示，目前，已建成一批具有較高水平的車間、智能工廠，形成新的模式。比如，服裝、家居領域形成了面向用戶個性化需求的定制;航天航空、汽車等領域形成了涵蓋設計研發、生產制造、經營管理等業務的網絡協同制造;工程機械等領域形成了遠程運用的新模式。

與此同時，智能制造還促進了整個供給能力的提升，國內一大批關鍵技術裝備、軟件實現了集成創新，同時構建了國家智能制造標準體系，7項國家出境標準、74項國家標準已經頒布，90項已經得到了國家標準立項。

王瑞華還表示，智能制造促進了新舊動能的加快轉換。以工業機器人為例，近三年我國保持了產銷兩旺的高速增長態勢，2017年達到13萬臺套，同比增長68.1%。增材制造行業規模也由2015年的55億元增長到2017年的100億元，增速達到30%以上。與此同時，智能制造的發展還帶動了互聯網、人工智能等新興技術在制造業應用的落地。

以天津為例，近年來天津一直把發展智能制造作為打造競爭新優勢的核心內容、提升發展質量效益的關鍵舉措。天津市委常委、濱海新區區委書記張玉卓表示，2017年，天津濱海新區智能制造相關企業達到200多家，產業主營業務收入達280億元，機器人、無人裝備、大數據、語音識別等行業表現出了強勁的市場競爭力。

智能制造要回歸三個問題

中國電子信息產業發展研究院院長盧山強調，智能制造是一種生產方式，理解這種生產方式，要回歸到三個問題：第一個是制造什么產品，第二個是用什么材料和工具制造，第三個是用什么生產方式制造。

智能制造造什么?盧山提到，智能制造出現之前，生產的產品都是封閉單元，且還是傳統產品，但是未來在加入傳感器和操作系統的基礎上，要把產品從一個單元變成系統。

智能制造的工具是什么?盧山認為，未來人機共存是生產制造產品線上的新常態：“人的比例可能會少一點，機器的比例多一點，機器擁有的是執行力，人擁有的是創造力。接下來，智能制造在工具層面要解決的就是人機之間的矛盾。”

智能制造怎么制造?在盧山看來，智能制造與傳統制造的制造方式方法不同，傳統制造模式下，會出現“教會了徒弟餓死了師傅”“一招鮮吃遍天”的情況，但智能制造不是，智能制造需要每個工廠都要有自己的獨特方法論，要把“超級工匠”的知識經驗“顯影”出來，再經過數字化、標準化、模塊化，再封裝、復用。

盧山指出，實現這三個轉變的過程是非常復雜的，不僅設備、控制等各層次要改變，整個產品生命周期也要改變，只有一條主線是不變的，那就是數字化、網絡化、智能化。

數字化包括設備數字化、流程數字化、知識數字化和業務數字化;網絡化包括設備上云、業務上云和供應鏈協同;智能化包括數據智能、機器智能、協同智能和自主智能。而工業互聯網可以助力“三化”的實現。

“工業互聯網可以支撐智能制造的落地，解決從邊緣計算到平臺、到重構、到微服務各階段的問題。換句話說，智能制造是生產目的，工業互聯網是生產工具。”盧山說。

智能產業爆發期還未到來

在智能制造產業領域，一個不容忽視的命題是，目前我國智能產業的產值僅占GDP總值的萬分之1.8，要達到2020年核心智能產業總產值1500億元的目標，意味著未來三年人工智能產業要有十倍以上增長。

“我國智能產業現階段還處于孕育的階段，產業的爆發期還遠遠沒有到來。”中國工程院院士李德毅預言，智能產業能夠提升創新驅動發展源頭的供給能力，將是生產力中的核心生產力。而這也同時意味著，智能產業給人類帶來的影響，將遠遠超過計算機產業和互聯網產業在過去幾十年間對世界的改變，重構人類生活、生產、學習和思維方式。

以此推之，動輒言及我國智能產業迎來爆發期還言之尚早。李德毅提出，智能產業和產品是提升創新驅動發展源頭供給能力的時代需求。然而，涉及腦認知基礎、機器感知與模式識別、語言智能、知識工程以及機器人和智能系統等的前沿技術的智能產業和產品，在成為經濟發展的新引擎、社會發展的加速器之前，還有待進一步探究其產業化路徑。而當前，直面解決現實問題是新一輪人工智能的起點和落腳點。

“總結過去，我們雖然取得了一些成績，但是還有許多不足。”王瑞華同時指出，要想推動智能制造，對智能制造的規律的認識和理解還需進一步加強。另外，目前供給服務能力明顯存在短板，跨界人才比較缺乏，難以滿足市場廣泛大量的個性化需求。

“下一步要補短板、打基礎、重應用，推動智能制造的國際合作再上新臺階。”王瑞華強調。