2024-07-02 16:06:08 发表阅读：670
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，是先进制造过程、系统与模式的总称。其中智能制造过程是指通过自动化装备及通信技术实现生产自动化，并能够通过各类数据采集技术，以及应用通信互联手段，将数据连接至智能控制系统， 并将数据应用于企业统一管理控制平台，从而提供最优化的生产方案、协同制造和设计、个性化定制，最终实现智能化生产。
智能制造发展需经历自动化、信息化、互联化、智能化四个阶段。我国智能制造进入到深化应用、全面推广阶段，智能制造水平明显提升。智能制造产业呈现“东强西弱”态势， 未来越来越多的制造企业意识到智能制造是提升核心竞争力的关键，智能制造人才缺口大。
智能制造发展需经历不同的阶段，每一阶段都对应着智能制造体系中某一核心环节的不断成熟，分为四个阶段。
分别为自动化（淘汰、改造低自动化水平的设备， 制造高自动化水平的智能装备）、信息化（产品、服务由物理到信息网络，智能化元件参与提高产品信息处理能力）、互联化（建设工厂物联网、服务网、数据网、工厂间互联网，装备实现集成）、智能化（通过传感器和机器视觉等技术实现智能监控、决策）。我国目前仍处于“工业 2.0”（电气化）的后期阶段,“工业 3.0”（信息化）
还待普及，“工业 4.0”正在尝试尽可能做一些示范，制造的自动化和信息化正在逐步布局。
智能工厂是利用各种现代化的技术，实现工厂的办公、管理及生产自动化， 达到加强及规范企业管理、减少工作失误、堵塞各种漏洞、提高工作效率、进行安全生产、提供决策参考、加强外界联系、拓宽国际市场的目的。智能工厂实现了人与机器的相互协调合作，其本质是人机交互。
近年来，我国重视智能制造产业发展，支持举措正密集出台，强化资金、技术、支撑平台等举措， 推进新一代信息技术和制造业融合发展，加快工业互联网发展，培育智能制造特色产业集群，进一步驱动产业变革，推动制造业转型升级。
在主要国家大力推动下，全球智慧工厂行业市场规模稳步扩大。据 Market sand Markets 发布的报告显示，2021 年全球智能工厂市场规模预计达到 801亿美元， 到 2026 年这一数据有望增至 1349 亿美元， 期间年复合增长率达到 11%。报告认为，推动市场增长的关键因素包括新冠疫情危机中保持制造设施正常运转的财政政策，资源优化以及生产运营成本降低，从而使市场增长工业机器人的需求，工业环境中对物联网和人工智能等技术的需求不断增长，以及对能源效率的日益重视。
智慧工厂是现代工业、制造业的大势所趋， 是实现企业转型升级的一条优化路径。2020 年中国智能工厂市场规模 8560 亿元。根据当前各行业建设智慧工厂的热情及扩张速度，预计未来几年中国智慧工厂行业仍将保持 10%以上的年均增速， 到 2025 年， 中国智慧工厂行业市场规模有望超 1.4 万亿。66%的标杆智能工厂建设投资总体规模超亿元， 45%的智能工厂建设项目资金总体投入在 1 亿-5 亿区间。亿元以下的项目多以智能化改造、信息化升级、工业大数据应用等单点应用为主。
2020 年中国百家“中国标杆智能工厂"分布在中国的 21 个省区市，多集中在中东部和沿海地区。江苏、山东、浙江、广东这四大工业强省，是全国标杆智能工厂分布最为集中的地区， 数量占比过半。江苏、山东、浙江、广东标杆智能工厂数量超 10 家，江苏标杆智能工厂数量最多达 17 家。西部地区标杆智能工厂数量数量较少。
2010-2020 年，全球机器视觉行业专利申请人数量及专利申请量均呈现增长态势。整体来看，全球机器视觉技术处于成长期。
目前，全球机器视觉第一大技术来源国为中国，中国机器视觉专利申请量占全球机器视觉专利总申请量的57.71%;其次是日本，日本机器视觉专利申请量占全球机器视觉专利总申请量的 18.14%。美国和韩国排名第三和第四，机器视觉专利申请量占比分别为 13.87%和 3.87%。
在专利类型方面，目前全球有 11987 项机器视觉专利为发明专利， 占全球机器视觉专利申请数量最多，为77.12%。实用新型机器视觉专利和外观设计型机器视觉专利数量分别为 3354 项和 204 项，分别占全球机器视觉专利申请数量的 21.58%和 1.31%。
从技术构成来看，目前“G06T7 图像分析[2017.01]”的专利申请数量最多，为 2792 项，占总申请量的22.94%。其次是“G06K9 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置(用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入 G06K11/00; 语音识别入G10L15/00)〔1， 7〕[2006.01]”， 专利申请量为 2349 项，占总申请量的 19.30%。
全球机器视觉前十大热门技术词包括位置信息、图像采集、视觉检测、图像识别、测量的方法、检测系统、双目视觉、机器人、控制系统、自动化。进一步细分来看，机器视觉技术热门词包括机器视觉、图像数据、图像处理、定位方法、识别方法、检测方法、检测装置、监测设备、单目视觉、双目立体视觉、控制器、处理器等。
中国方面， 广东为中国当前申请机器视觉专利数量最多的省份， 累计当前机器视觉专利申请数量高达2429 项。江苏当前申请机器视觉专利数量超过 2000 项。中国当前申请省(市、自治区)机器视觉专利数量排名前十的省份还有北京、浙江、上海、湖北、山东、四川和安徽。
目前国内机器视觉行业的上市公司主要有天准科技、美亚光电、精测电子、赛腾股份、矩子科技、先导智能、康鸿智能、劲拓股份等。
目前我国数控机床已有较高产量水平。数控机床是一种装有程序控制系统的自动化机床，该控制系统能够处理具有控制编码或其他符号指令规定的程序，通过信息载体输入到数控装置，经运算处理由数控装置发出控制信号，控制机床动作，从而自动进行零件加工。
从数控机床产业链上下游来看，上游主要包括各类钣焊件、铸件、精密件、功能部件、数控系统、电气元件的供应。产业链中游主要是各类数控机床的制造，从数控机床种类来看，具体包括金属切削机床、特种加工机床、成型机床以及其他类型机床的生产制造。在下游应用市场，数控机床广泛的应用于国防军工、石油化工、汽车产业、机械行业以及其他工业制造等众多领域。
在上游领域，数控机床行业上游行业主要是制造数控机床所需零部件、功能部件、电器元件以及数控系统等的供应。机床主体零部件供应商包括盛特机械、北重机械、久升机械等;功能部件供应商包括恒锋工具、汉江工具、科拓智能、元景机床等;数控系统供应商包括华中数控、广州数控、埃斯顿、雷赛智能、华兴数控等。
在中游数控机床制造领域，目前，国内数控机床制造代表企业有北一机床、重庆机床、沈阳机床、秦川机床、环宇数控、国盛智能等。
在下游应用市场，数控机床作为制造业的工作母机和工具机，用途十分广泛，涵盖国民经济的多个重要领域， 下游应用领域较为分散，包括国防军工、石油化工、汽车产业等工业制造领域。
数控机床主要用于金属切削和金属成形，从结构上来看，2015 年 1-10 月年中国数控金属切削机床、数控金属成形机床（数控锻压设备）产量分别为 19.7万台、2.0 万台，同比下降 7.1%、4.6%，但仍保持较高产量水平。
根据中国产业信息网统计，我国 2017 年数控金属切削机床、数控金属成形机床（数控锻压设备）产量分别达到 25.3 万台、2.76 万台，未来年均复合增长率约分别为 3.47%、6.33%。
高端数控仍处于起步阶段。我国目前处于数控机床的智能化技术起步阶段，现阶段大部分的数控机床还不具备智能化功能，自主生产的数控机床主要以中低端产品为主，高端数控机床（数控系统）主要依靠进口，2016 年我国数控机床进口额约 26 亿美元。
国内机床行业市场集中度并不高，主要的市场参与者包括沈阳、大连、济南、秦川等机床厂，进口数控机床主要来自西门子、发那科、三菱等外企；数控系统方面，国产数控系统厂家主要为华中数控、广州数控、大连光洋、沈阳高精和航天数控等。
目前这5家数控企业均对数控系统软硬件平台等一批高端数控系统关键技术有所突破，高端数控机床被列入“中国制造 2025”目标，到 2020 年，国内市场占有率超过 70% 。
目前该行业的示范效用已取得了一定成果， 由云南 CY 集团承担的工信部《高档数控车床制造数字化车间的研制与示范应用》于 2016 年 8 月通过验收，该项目的关键设备数控化率 100%。
智能制造行业在生产的各个方面全方位地推动制造业智慧化转型，包括连接消费者和制造商、连接产品和设备等的智能连接服务，RFID 等智能产品、提供质量监测和机台数据监测等的智能传感、提供设备自诊断和自配置服务、以人为中心，包含虚拟现实、增强现实等的数字化辅助系统、流程工件等精准定位的 LBS 位置服务，包含生产 KPI 实时监控、实时报警等的实时生产监控服务等。
“十九大”报告指出，要加快发展先进制造业，加快建设制造强国。推动流程制造业智能化发展是顺应制造强国战略的必然选择，也是适应新时代流程制造业发展数字化、网络化、智能化趋势，推进我国供给侧结构性改革、支撑经济高质量发展的重要途径。
2025 年，全国重点流程制造企业普及数字化、网络化制造并开展深度应用，部分领域试点示范流程制造智能化工厂应用，在取得显著成效的基础上进一步扩大应用范围，使我国进入世界流程制造业智能制造的先进行列。在钢铁工业方面，建立覆盖不同流程结构的钢铁企业示范智能化工厂，应用水平达到世界先进，示范企业实现流程数字化设计、生产智能化管控、企业精益化运营、系统开放性架构。在石化工业方面，推广应用数字化、网络化智能工厂，启动数字化、网络化、智能化智能工厂试点示范，进入世界智能制造先进行列。
2035 年，数字化、网络化、智能化智能工厂完成试点示范并开始推广应用，使得我国流程制造业实现转型升级，部分企业进入世界领先行列，为 2050年我国建成世界一流的制造强国奠定坚实基础。在钢铁工业方面，面向钢铁企业推广应用智能化技术和新模式，全行业智能化水平获得根本性提升，整体达到世界先进水平，部分企业达到世界领先水平。在石化工业方面，推广普及数字化、网络化、智能化石化工厂，促进我国石化工业实现整体转型升级，智能制造整体达到世界先进水平，部分企业进入世界领先行列。
数据显示，2020 年全球 3D 打印、材料与服务全球市场规模达到了 127.6亿美元，预计将在 2025 年暴增至491.0 亿美元;而全国工业软件市场规模增长势头强劲，从 2014 年的 695 亿元上升至 2020 年的 1974 亿元。3D 打印可以在智能制造的定制化生产、供应链管理、产品设计、提高上市速度等方面发挥作用，目前已经在智能医疗、智能新零售、智能设计等领域应用;工业互联网主要是由工业平台为企业提供定制化的服务，帮助企业上云，是实现智能制造的发展模式和现实的路径。随着 3D 打印和工业互联网的规模进一步扩大，中国制造业智能化也将蓬勃发展。
中国智能硬件行业利用传感器等硬件技术对工业设备进行智能改造，赋予设备大数据等附加价值，市场规模逐步上涨，从 2018 年的 5132.7 亿元上涨至 2019 年的 6430.4 亿元。2020 年，新冠疫情的爆发，使得市场对智能硬件终端设备的需求达到近几年高点，市场规模以同比 67.1%的增长率扩张至 10747.0 亿元。
智能硬件行业细分为智能移动通信、智能机器人、智能家居设备、智能可穿戴设备、智能车联网设备、智能大屏设备、智能医疗设备、智能家庭健康设备、智能安防设备等。2020 年，中国智能硬件行业以智能家居设备为主，占比 30.6%;其次为智能穿戴设备，占比 20.0%。随着国家大力推进“中国智造”，一系列政策利好，前瞻认为，未来增长空间较大的细分领域为智能可穿戴设备、智能家居设备等。
2014-2020 年，我国智能可穿戴设备市场规模逐年递增，2020 年达 559 亿元，同比增长 2%。前瞻认为，智能可穿戴设备属于弹性需求，2020 年疫情导致大部分需求被暂时抑制，2021 年将是新一轮需求爆发点。
2015-2020 年，我国智能家居市场规模逐年递增，2019 年，达到 1530 亿元，增速为 18.4%，预计 2020 年，智能家居市场规模达 1820 亿元。另外， IDC 数据显示，2020 年中国智能家居设备出货量为 2 亿台，同比下降1.9%，预计 2021 年将迎来反弹。
从企业来看，目前智能家居以美的、海尔等老牌企业为主，以其国民度以及丰富的产品线取胜，但前瞻认为随着更多的专注单品的企业进入市场，以及国家扩大内需，国际国内双循环政策的引导，智能家居细分领域新兴势力企业的增长空间较大。
工业机器人是广泛用于工业领域的多关节机械手或多自由度的机器装置，具有一定的自动性，可依靠自身的动力能源和控制能力实现各种工业加工制造功能。工业机器人被广泛应用于电子、物流、化工等各个工业领域之中。2019 年 9 月中共中央、国务院颁发《交通强国建设纲要》，要完善交运行业基础设施布局以支撑国家现代化建设；到 2035 年实现“全球 123 快货物流圈”，并加强新型载运工具的研发；发展智慧交通，推动大数据、AI、区块链等新技术与交通行业深度融合。
我国是工业机器人应用第一大国，近年来，我国工业机器人行业迅猛发展， 产量持续增长。数据显示，2020 年 10 月全国工业机器人产量为 21467 台， 同比增长 38.5%。2020 年全国工业机器人产量为 237068 台，同比增长 19.1%。
销售额方面，经初步统计，2019 年我国工业机器人市场规模达到 57.3 亿美元，中商产业研究院预测，2021 年我国工业机器人销售额将达 66.3 亿美元。24 小时高效工作、智能化、数字化的工业机器人的应用逐渐成为制造业产业的主流趋势。
随着中国各个产业的数字化，传统人口密集型的制造业工厂也在逐渐往数字化、智能化的“智能工厂”的方向发展。智能工厂具有机器间互相通信并通过机器管理应用程序被管理、由信息物理融合生产系统(CPPS)进行统筹、接入基于云计算的安全互联网工业平台的特点。
随着中国人口结构逐渐呈现老龄化的格局，数字化、高效的智能工厂的竞争力越来越强。首先智能工厂可以使得生产过程透明化，在帮助企业实时掌控、监管生产流程情况的同时，也为企业在应用虚拟现实生产上提供了信息和数据基础;其次智能工厂可以帮助企业降低人力成本;生产数据的可视化在大数据的辅助下也给企业决策提供了数据分析方面的便利;智能工厂也可以 7*24 小时全天候工作，不但提高效率，也增加了工作时长，同时也保证了生产过程无纸化。
在人工智能发展上，未来数字化的高峰一定是大模型推动下的智能化，人工智能的指数级跃变将会给城市发展带来巨大机遇。
大模型的应用具有广泛的前景和潜力，有望在医疗、制造业等领域取得重大创新发展，帮助企业生成更加丰富、动态和交互式的内容，从而实现更好的用户体验。随着技术的不断进步，大模型将为数字化转型和创新发展做出重要贡献。
通过文本生成技术，ChatGPT 可以用于生成个性化的医疗报告、制定个性化的治疗方案、提供个性化的医疗建议等。OpenAI 大模型与 Kepro 公司合作，助力医疗记录审查，提高医疗记录审查准确性，未来预计将缩短多达 30%的临床审查时间，实现在线医疗咨询。其次，通过对话机器人技术，ChatGPT 可用于实现在线医疗咨询、远程医疗诊断、自动医疗指导等。ChatGPT 还可利用患者的健康状况包括生活习惯、运动情况、饮食习惯等实现自动医疗指导。这些指导可以为患者提供个性化的健康指导与提醒，提高患者用药治疗的依从性，从而保障患者的健康状况。同时，通过自我理解和自我修正技术，ChatGPT 可用于实现医疗数据挖掘、疾病预测、诊断推理等。就行业落地情况来看，目前， GPT-4 已实现医疗领域商用合作。微软旗下 Nuance Communications 公司发布与 GPT-4 集成的支持语音的医疗病历生成应用程序 DAX。GPT-4 对于事实的阐述精度对比 GPT-3.5 高出 40%，在医学知识自测考试表现更优秀，且支持多模态输入，预计会对医疗信息化、互联网医疗、公卫、医保信息化细分领域产生变革性的推动。百度文心一言前期将互联网医疗、医疗信息化、创新药械、医保等信息接入，进行内测和工具开发，预计随着百度千帆的企业服务大模型发布，将会进一步推动医疗 AI 的发展。
伴随以 ChatGPT 为首的生成式 AI 同工业领域深度融合，工业或将成为大模型重点应用垂直领域。生成式 AI 从研发设计、生产制造等角度为工业全环节赋能。在工业研发设计环节，生成式 AI 可以与 CAD（计算机辅助设计）、 EDA（集成电路设计）、CAE（计算机辅助工程）等工业设计软件融合，连接云计算数据库，更好地调用已有的设计模块，有效提升研发效率和开发精度。例如：Cadence 公司推出了新一代系统芯片设计技术（Allegro X AI technology），研发人员运用其生成式 AI 功能可简化系统设计流程，将 PCB（印刷电路板）设计周转时间缩短至原来的十分之一。在工业生产制造环节，ChatGPT 可以帮助机器像人类一样交流，并执行大量任务。西门子将 ChatGPT 技术与现有的自然语言技术相结合，有效实现了操作者与系统自然语言的交互；BMW 依靠英伟达 Omniverse 平台，以虚拟方式优化生产线、机器人和物流系统的布局，加强全球工厂联系，提升服务效率。国内，创新奇智发布了奇智孔明 AIGC 引擎，该产品将提升工业生产制造环节的生产效率，降低生产成本。
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