智能制造技术标准第1篇

智能制造已成为当今全球制造业发展趋势。为促进中国工业的转型升级，加快制造强国建设进程，2015年，工信部启动了智能制造试点示范重点专项行动，从全国各省市和相关中央企业推荐的319个项目中遴选出了46个试点示范项目。

名单公布后，原材料、装备、消费品、电子等重点行业先后召开了现场经验推广会，并在2015年11月第17届中国国际工业博览会上设专区进行了集中展览展示。同时，工信部还出版发行了《智能制造探索与实践――46项试点示范项目汇编》，与国标委联合了《国家智能制造标准体系建设指南（2015年版）》。

为进一步了解专项行动的顶层设计思路和落实情况，《t望东方周刊》专访了工业和信息化部装备工业司副司长、国家重大技术装备办公室主任李东。 试点企业达到并超过了“两提升三降低”预期目标

《t望东方周刊》：智能制造试点示范重点专项行动实施以来取得了哪些成果，如何评价试点效果、示范作用？

李东：整个专项行动在全国各地区、行业中带来较好的反响，取得了初步成效。

一是试点示范项目实施成效凸显。初步抽查统计，企业在先行先试过程中，有35个数字化车间/数字化工厂试点示范项目的运营成本平均降低21%、产品研制周期平均缩短35%、生产效率平均提高38%、产品不良品率平均降低27%、能源利用率平均提高9.5%，超过了专项行动提出的“两提升三降低”预期目标。

二是初步形成了若干可在行业推广的经验和模式。各试点示范项目在装备、原材料、消费品、电子等行业，积极探索出一批可借鉴的经验与模式，如西飞公司的网络协同开发新模式，九江石化的流程型智能化改造，红领、海尔、长虹的个性化定制新模式，三一、陕鼓、博创的远程运维服务新模式等。

三是推动了安全可控软硬件产品的发展。通过专项行动的推进，山东康平纳筒子纱数字化自动染色成套技术与装备获得国家科学技术进步一等奖，博创机械研发出我国首台网络化、智能化注塑装备，华曙高科设计开发了全球首款增材制造开放式一体化控制软件等。

《t望东方周刊》：专项行动实施过程中遇到过哪些困难？

李东：首先是企业对实施智能制造的紧迫性意识不强，许多仍处于观望中。其次，实施智能制造需要先期投入，尤其在当前经济下行压力很大，企业发展面临着艰难的抉择。再一个是发展环境的问题，目前智能制造关键技术标准存在滞后、缺失以及不协调等问题，与智能制造紧密相关的物联网、大数据、云计算等关键技术对应的标准规范也还没有统一，造成兼容性较差，集成难度高。

另外，智能制造是一个不断试错的过程，没有现成的可照搬照套的模板，欧美发达国家也是在不断探索，所以发展智能制造不可能一蹴而就，急需培育行业综合解决方案提供商，并与用户、软硬件服务企业共同推进。 推进智能制造要坚持企业为主体，切忌急功近利

《t望东方周刊》：你认为中国与工业发达国家相比，智能制造的产业基础差距主要体现在哪些地方？

李东：差距是多方位的。与欧美工业发达国家相比，我国制造业尚处于机械化、电气化、自动化、信息化不同发展阶段并存，不同地区、不同行业、不同企业发展不平衡的阶段。

但更为突出的差距主要体现在智能制造关键技术装备受制于人、智能制造标准/软件/网络/信息安全基础薄弱、智能制造新模式推广尚未起步、智能化集成应用缓慢等五个方面问题。应该说，相对工业发达国家，推动我国制造业智能转型，环境更为复杂，形势更为严峻，任务更加艰巨。

《t望东方周刊》：中国要推进智能制造，你认为关键突破口是什么？

李东：推进智能制造切忌浮躁、急功近利、好高骛远。

在新一轮产业变革中，我们制造业总有期盼实现弯道超车的愿景萦绕，但是能否实现弯道超车，关键是要坚持企业为主体，注重培育企业的积极性和内生动力，只有强的企业才能有强的行业，有强的行业才能有强大的制造业;坚持需求牵引，面向制造业重点优势战略领域率先突破和传统制造业智能转型的迫切需求;坚持问题导向，针对我国智能制造发展基础薄弱等突出问题，上下结合、点面结合，统筹规划，分类施策，防止“上热下冷”;坚持创新驱动，发挥企业、研究机构、高等院校等各方面优势，协同推进关键技术装备、软件、智能制造成套装备等的集成创新。 2016年将遴选60个以上试点示范项目

《t望东方周刊》：2016年专项行动的实施计划是什么？

李东：2016年，将继续实施智能制造试点示范专项行动，优先在符合“两化”融合管理体系标准的企业中，在有条件、有基础的重点地区、行业中，特别是新型工业化示范基地中，遴选60个以上试点示范项目，鼓励智能制造试点示范项目智能化持续提升，同时加大对试点企业各项政策支持力度。

《t望东方周刊》：会有哪些具体的政策支持？

李东：一是充分利用专项建设基金等现有资金渠道，对企业智能化改造优先给予重点支持;二是及时将符合条件的智能制造装备增补到《首台套重大技术装备推广应用指导目录》中，纳入首台套重大技术装备保险补偿机制试点范围;三是通过智能制造专项支持关键技术装备创新、应用与产业化，特别是与软件、网络基础与信息安全、智能制造标准共同集成，推进在《中国制造2025》十大重点领域智能转型和传统制造业智能化改造中的集成创新与应用;四是利用重大技术装备税收政策支持智能制造装备创新发展，提高企业核心竞争力。

在推进智能制造过程中，关于政府如何引导并调动企业的积极性是首要问题。在专项行动开展之初，我们就明确了充分调动企业开展试点示范积极性和内生动力的总思路，在项目遴选中，将企业先行先试，先期投入并开始运营、成长性显著的项目作为重要条件，突出企业开展集成创新、工程应用、产业化与试点示范的主体作用，并充分利用各类资金渠道给予奖励与后补助，通过发挥试点示范企业牵头，集聚行业产学研用优势力量，协同推进关键技术装备、软件、智能制造成套装备的集成创新。 中国已有企业参与了国际标准制定

《t望东方周刊》：据了解，相关国家标准的缺乏是目前智能制造的一个瓶颈，目前中国在这方面是否已有突破？

李东：“标准先行”是世界各国推进智能制造的共同做法。其实中国的企业也已经在不同层次开展了智能制造标准的制定，并参与到国际标准的制定中。

如海尔集团的互联工厂模式被国际电工委员会（IEC）纳入《未来工厂白皮书》，成为参与国际标准制定的重点企业。航天科工集团已经完成了国家标准《云制造术语》（标准代号GB/T 29826-2013）的制定，并由国标委审批r中石化集团正在研究制订石化行业智能工厂标准，等等。

随着智能制造的不断发展，对跨行业、跨领域的智能制造标准化需求日益迫切。为充分发挥标准对智能制造的规范引领和基础支撑作用，指导智能制造标准化工作的开展，工业和信息化部成立了由部内相关司局、各标委会、科研机构、企业以及行业专家组成的智能制造综合标准化工作组，针对标准缺失、滞后和交叉重复等问题，开展智能制造标准体系建设工作。

2015年6月，在智能制造专项中，对43项智能制造综合标准化试验验证项目进行了支持。2015年12月，工信部与国标委联合了《国家智能制造标准体系建设指南（2015年版）》（以下简称“《建设指南》”）。

《建设指南》明确了建设智能制造标准体系的总体要求、建设思路、建设内容和组织实施方式，对现有智能制造相关标准按“基础共性”、“关键技术”和“重点行业”进行了分类整理，构建了智能制造标准体系框架，建立了标准体系的动态完善机制。随着智能制造技术、产业的发展，新模式新业态的不断涌现，智能制造标准体系将进行动态调整和完善，要不断滚动对《建设指南》进行修订。 在江苏苏州工业园地下管廊，供电公司的电缆巡视人员用“云平台”智能终端检查线路

《t望东方周刊》：那么中国将如何防止因为标准的问题在国际上失去话语权？

智能制造技术标准第2篇

关键词：智能制造；关键技术；政策建议

一、当前经济形势下智能制造发展宏观分析

1.基础技术的应用和发展

随着我国需求市场的蓬勃发展，一大批企业的快速跟进，使我国在计算机视觉、中文语音识别和无人驾驶等典型应用方面进入全球前列，具备了加速发展的市场条件和产业基础。在新一代信息技术接力式创新的驱动下，万物互联和智能化趋势越发明显，预计2035年全球联网设备数量将突破千亿件，将快速推动智能制造快速发展。近年来在算法、数据和算力三方面的突破下，新一代人工智能开始成为新的竞争焦点。人工智能在看、听、理解等关键指标上已经媲美甚至赶超人类。在机器识别图像、语音和自然语言等开始广泛应用，类似技术已广泛嵌入呼叫中心、客服系统、智能助手、聊天机器人等产品中。人工智能蕴含着无可估量机遇，各路企业争相涌入布局。从2013年到2017年，全球人工智能投资事件从310件增长到1349件，投资额从17亿美元增长到152亿美元，安防、医疗、交通、制造等数据丰富的行业成为重点投资领域。

2.我国智能制造发展情况

随着我国智能制造发展的快速推动，依托用户规模、应用场景、风险资金和科技论文等优势，我国在一些基础技术的应用方面进入全球前列，一大批骨干企业快速发展，在智能制造产业各个环节积极布局，为我国智能制造的快速发展，实现弯道刹车提供有利条件。数据资源是发展人工智能的关键要素，主要来自用户和联网设备。从用户数看，到2017年底，我国有3.49亿固定宽带用户，是美国的3.5倍，占全球38%。从数据量来看，我国已占全球13%，据高盛报告预测，随着用户数和在线时长增长，这一指标到2020年预计提升至20%—25%。我国有用户规模的先天优势。我国有近4亿的年轻用户，他们对新科技、新产品的接受度比较高，所以广泛的行业分布、多样的用户需求为拓展人工智能应用提供了广阔市场。在这一轮人工智能刚兴起时，国内一批公司深耕计算机视觉技术，目前从算法水准和应用情况看，人脸识别、安防监控等领域已获得全球认可。总体上，智能应用开始进入快速扩展期，我国有望在更多领域形成自身优势。

二、我国智能制造发展当前阶段面临的问题

1.芯片产业发展有待提升

高端芯片产业的发展是智能制造的重要前提，但是芯片关键技术方面还有很大的提高空间，目前处于“受制于人”的情况。当前芯片产业关键技术方面美国还是占主导地位，首先，图形处理芯片方面，英伟达、超威和英特尔三强主导市场方向。其次，可编程逻辑阵列芯片方面，赛灵思和英特尔两强主导市场。第三，专用集成电路(ASIC)芯片方面，谷歌的张量处理芯片(TPU)性能优势明显。目前，由于价格和关键技术的制约我国还处于芯片进口阶段，孙然有部分企业可以进行芯片的定制，但是由于资本投入和商业化推广的弊端还处于初级阶段。

2.人工智能的基础技术依旧不能形成单独生态体系

人工智能的算法框架依附于国外巨头开源生态体系。当前我国人工智能产业必须降低人工智能产品或应用开发成本，进而吸引世界各地开发者入驻生态。从高盛报告看，谷歌Tensorflow算法框架聚集了6.8万名明星开发者；而百度Pad-dlePaddle平台仅有5330位，不到前者1/10。我国当前大部分都机遇谷歌的基础算法框架进行开发，很难自主建立内生性的生态系统。3.专业技术人才的缺失异常严重智能制造的重要核心就是专业技术人才的集聚，但是我国智能制造相关人才总量和人才结构上还处于比较落后的阶段。如全球最大招聘网站领英2017年《全球AI领域人才报告》显示，全球人工智能人才数量190万人，其中美国85万人，我国5万人，位列印度、英国、加拿大、澳大利亚、法国之后，排第七位。从专业化人员从业时间来看，与美国相比我国专业化从业人员，从业超过十年以上的不足40%，而美国却超过了70%，我国大部分关键技术人员和管理人员都是海外引进，我国在智能制造的核心技术方面，尤其是人工智能的底层算法方面与美国还是有很大的距离。

4.我国关键技术创新相关的政策法规落后于技术创新的需求

数据开放、隐私管理、算法歧视、网络攻击等方面需要新的监管法规。以智能影像诊断为例，美国2017年采取先上市后批准的模式助推产业创新；我国则按照医疗器械监管，要求经过器械检测、临床评测、器械技术审批、政府发放批文等四个环节，企业反映总耗时30个月，且准入制度、收费模式、医保对接等尚是空白。所以，首先数据开放是我们必须要解决的问题，我国政府数据开放排名全球靠后，而在科技巨头之间创建标准统一、跨平台分享的数据生态系统要落后于美国。其次数据隐私管理方面问题，海量数据的采集不可避免涉及个人隐私，如何避免滥用是各方关切点。最后是网络攻击问题，防御网络攻击、保障安全是客户最为关心的主要问题。

三、推动我国智能制造发展的路径及建议

1.建立核心技术研发标准，加大产业上下游衔接

我国智能制造虽然全面推广，但是在芯片产业方面还是短板，想要借助人工智能的机会实现弯道超车必须要放长战线，做好基础研发工作。我国消费市场具有一定的优势，要做好开放合作的准备，加强学习的强度，缩短学习的周期。避免资金、人才等资源的浪费，推进强强联合，鼓励走差异化技术路线。优化产业链条，加强上下游的衔接，利用好国内良好的消费市场，产业链相关企业要积极抓住这个机会，积极实现商业化应用。

2.建立标准化产业链条平台

积极累计专业化技术成果，虽然我国在机器视觉算法方面也走在全球前列，但没有完整商业化生态体系，要快速构建原生的算法构架和标准化平台。要借鉴PC互联网时代win-dows操作系统主导生态、移动互联网时代安卓主导生态的经验做法，支持组建产业联盟构筑生态搭建算法框架。政策上支持构建算法构架，兼容多平台应用，抓住机会提升我国基础技术平台的应用和研发水平。并且要建设以人工智能为基础的公共数据资源库、标准测试数据集，为评估算法效能提供评价基准。

智能制造技术标准第3篇

［关键词］课程体系建设；职业（行业）标准；智能焊接技术

随着“中国制造2025”的持续深入推进，以轨道交通、工程机械为典型代表的焊接制造行业机器人焊接比重不断提升，进而对智能焊接专业人才需求大大增加，因此，探索如何培养高素质技术技能型智能焊接人才非常必要。目前，我国已形成涵盖大专、本科、研究生等多层次的焊接高等教育体系，如何确立高职智能焊接人才培养规格、课程体系结构，课程教学内容如何与职业（行业）标准相融合，使该类型的人才培养满足智能焊接制造的需求，支撑行业的转型升级，其意义重大[1]。本文以智能焊接技术专业为载体，探索了职业标准、行业标准与专业教学标准对接的路径，形成了职业（行业）标准对接专业课程体系建设的经验和方法。通过职业标准融入专业课程体系的重构和人才培养方案的修订，探索人才培养的新模式。同时通过对智能焊接专业技术岗位（群）工作任务及职业能力分析，科学确定专业人才培养目标和人才培养规格，创新职业院校课程标准和职业技能标准对接的课程建设理念，综合优化专业的课程设置和教学内容，实现学历教育与技能等级教育的深度融合。研究结果为其他专业（群）课程体系建设和课程及教材的开发提供借鉴。

一、建设目标

通过对专业岗位（群）典型工作任务及职业能力的分析，明确智能焊接技术专业必备的专业知识和核心技能，理清职业标准和行业标准融入课程内容的途径和方法，开展智能焊接技术专业对接职业（行业）标准的课程体系建设与实践，探索职业标准、行业标准与专业教学标准对接的路径，形成职业（行业）标准对接专业课程体系建设的经验和方法；同时以GB/150等国内标准和ISO15609、EN287、ISO9606、ASME等与焊接领域相关的国际标准等为突破口，重构课程体系基础技能模块，理清轨道交通、工程机械等焊接制造行业的智能焊接从业人员应具备的知识、能力和素质，逐步把机器人焊接相关标准GB/T19867.4、CWA1.5、ISO14732等融入机器人焊接高端模块，形成以岗位为主导、标准为主线的“一高两基”课程体系和核心课程建设思路。创新职业院校课程标准和职业技能标准对接的课程建设理念，总结课程体系建设的内在规律及建设方法、途径和实施策略，形成可复制、可推广的课程体系建设模式，为其他专业（群）课程体系建设与课程开发提供借鉴和参考。

二、建设思路

通过对包括轨道交通、工程机械在内的焊接制造行业的调研，解决专业定位问题；按照GB/T29824（工业机器人用户编程指令）、GB/T19867.4（激光焊接工艺规程）、CWA1.5（弧焊机器人从业人员资格认证规范）、ISO10218（机器人与机器人装置）、ISO14732（金属材料机械化和自动化焊接操作工技能评定）、ISO15609（国际焊接工艺规程及评定）、ISO9606（国际焊工资格认证标准）等国内外标准要求，解决典型工作岗位及其能力要求的问题。基于机器人弧焊操作员、机器人激光焊接操作员等新岗位的人才需求，按照手工焊接技术—焊接工艺技术—机器人焊接技术的技术升级路径，借鉴工作过程系统化课程开发理论，协同典型企业（中车集团、迪森〈常州〉锅炉有限公司等），重构“智能焊接高端技术技能课程模块（一高）、焊接操作基础技能课程模块、焊接工艺基础技能课程模块（两基）”的“一高两基”课程体系。具体为：根据《焊工国家职业技能标准》、TSGZ6002《特种设备焊接操作人员考核细则》、EN287（国际焊工资格考试）标准要求，把以持证项目为教学内容的技能类课程作为专业课程体系的基础结构（基础技能课程模块）[2]，根据ISO15609等标准要求，将焊接工艺编制、产品质量检验和现场生产管理作为专业课程体系的工艺结构（焊接工艺基础技能课程模块），根据GB/T19867.4、CWA1.5、ISO14732标准要求，以机器人焊接操作、编程、工艺以及质量检验作为课程体系的高端结构（智能焊接高端技术技能课程模块）。校企共同制订课程标准，重组课程教学内容，重整课程项目，解决教学内容更新以对接产业升级对人才需求升级的问题。根据国内外标准和职业资格要求，将符合轨道交通、工程机械等焊接制造的焊工持证项目作为课程主体内容，以焊接方法为主线，由易到难排序教学内容，解决技能类课程建设问题；按照轨道交通、工程机械等焊接制造标准、工艺流程，设计培养学生工艺评定、工艺编制、质量检验和现场生产管理能力的教学项目，解决技术类课程开发问题。校企行合作，按照TSGZ6002、CWA1.5、ISO14732的要求，建设集特种设备焊工培训考核，机器人弧焊操作员培训考核，国际焊工培训考核以及技术服务于一体的智能焊接实训平台，产教深度融合，时刻保持教学内容与生产需求对接，解决专业教育与行业需求一致性问题。

三、建设路径与方法

1.对相关专业课程体系建设及焊接专业对接职业（行业）标准的课程体系建设等方面进行回顾和梳理，分析本研究所需的理论支撑以及在本研究中的具体运用[3]，在此基础上明确本研究的研究内容、思路和方法。2.从智能焊接专业人才需求现状和专业（群）的人才培养现状分析，开展广泛的职业岗位调研，进行岗位（群）工作任务及职业能力分析，梳理本专业的职业岗位能力，明确智能焊接专业人才必备的专业知识和核心技能，将本专业的职业技能面向培养目标、培养规格等专业人才培养关键要素，结合区域经济发展对职业人才的具体岗位需求，进行综合梳理和科学定位，以高技术技能人才的育训并重新理念，将职业（行业）标准贯通，综合优化专业的课程设置和教学内容，实现学历教育与技能等级教育的深度融合。3.从智能焊接专业课程体系建设实际出发，理清职业标准和行业标准融入课程内容的路径和方法，探索职业标准和行业标准与专业教学标准对接的途径和实施策略，开展课程体系与教学内容建设。以《焊工国家职业技能标准》为基础，将ISO9606、EN287等国内外标准融入，培养手工焊接技能扎实的学生，并结合“1+X”技能等级标准、机器人焊接相关行业资格标准、国际标准进行专业课程体系建设、课程开发和教材建设，培养能进行机器人焊接操作、能进行机器人焊接编程、能制订机器人焊接工艺以及能进行机器人焊接质量检验的“四能”智能焊接人才，使人才培养更具有职业特征，更能做到与产业需求相一致。4.基于实证研究的结果，通过智能焊接技术专业对接职业（行业）标准的课程体系建设与实践，探索职业标准、行业标准与专业教学标准对接的路径，总结课程体系建设的内在规律及建设方法、途径和实施策略，形成可复制、可推广的经验，为其他专业（群）课程体系建设和实际应用提供借鉴。

四、建设成效

1.创新了职业标准融入课程体系的途径和方法，构建了“一高两基”专业课程体系。根据TSGZ6002、EN287标准要求，把以持证项目为教学内容的传统手工技能类课程作为专业课程体系的基础结构（基础技能课程模块），根据ISO15609等标准要求，以焊接工艺编制、产品质量检验和现场生产管理作为专业课程体系的工艺结构（焊接工艺基础技能课程模块），根据GB/T19867.4、CWA1.5、ISO14732标准要求，以机器人焊接操作、编程、工艺以及质量检验作为课程体系的高端结构（智能焊接高端技术技能课程模块），构建“一高两基”的专业课程体系，满足焊接制造岗位对从业者手工焊接能力、机器人焊接能力以及焊接工艺制订能力的需求。（见文末图2）2.创新了以标准为主线的课程开发模式，建设优质“项目化”课程和教材。以轨道交通、工程机械等焊接制造行业标准要求为主线，根据焊接方法的分类特征，按照持证项目技能等级，从简单的平焊到复杂的全位置焊，再到机器人编程及焊接递进，开发技能类课程；根据技术类岗位能力需求，以典型生产案例为载体，设计教学项目，并把能力要求分担到多门课程中，开发技术类课程，校企合作建设教学做一体化教材。3.创新职业标准和行业标准相结合的实训中心建设模式，打造“多位一体”实训平台。省产教深度融合智能焊接实训平台包含省人社厅认定的焊工高级技师统一鉴定机构、省市场监督管理局认定的特种设备焊工考试中心，与中国焊接协会共建的全国机器人焊接培训基地，与德国手工业协会共建的中德国际焊接技术培训考试中心。作为第三方培训与鉴定机构，为企业进行焊工培训及考核，同时利用平台资源集聚优势，更有利于校企合作，提高教学团队对标准的理解与应用，为教学内容的持续更新提供条件。

五、结语

智能焊接技术专业经过几年的改革探索与实践，形成了职业（行业）标准对接专业课程体系建设的经验和方法，探索了职业标准、行业标准与专业教学标准对接的路径。创新了职业标准融入课程体系的途径和方法，构建了“一高两基”专业课程体系，满足了焊接制造岗位对从业者手工焊接能力、机器人焊接能力以及焊接工艺编制能力的需求；创新了以标准为主线的课程开发模式，建设了一批优质“项目化”课程和教材；创新了职业标准和行业标准相结合的实训中心建设模式，打造了“多位一体”实训平台。同时通过对智能焊接专业技术岗位（群）工作任务及职业能力分析，科学确定专业人才培养目标和人才培养规格，创新了职业院校课程标准和职业技能标准对接的课程建设理念，总结了课程体系建设的内在规律及建设方法、途径和实施策略，形成了可复制、可应用、可推广的经验。同时教学中采用行动导向教学法与任务驱动教学法相结合组织教学，体现“以学生为主”“理实一体”“学中做、做中学”的理念，使学生获得与企业相似工作岗位要求相一致的职业能力，教学质量显著提升，培养的人才深受用人单位的好评。

参考文献：

［1］胡秋.基于一体化教学过程技工院校焊接专业课程体系建设的研究［J］.现代职业教育，2020（6）：128-129.

［2］姜泽东，史维琴，陈保国.特种设备制造标准融入焊接专业课程建设的探索与实践［J］.科技信息，2013（15）.

智能制造技术标准第4篇

工信部科[2017]315号

各省、自治区、直辖市及计划单列市、新疆生产建设兵团工业和信息化主管部门，各省、自治区、直辖市通信管理局，各相关单位：

为贯彻落实《中国制造2025》和《新一代人工智能发展规划》，加快人工智能产业发展，推动人工智能和实体经济深度融合，制定《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020)》。现印发给你们，请结合实际认真贯彻落实。

工业和信息化部

2017年12月13日

促进新一代人工智能产业发展三年行动计划

(2018-2020年)

当前，新一轮科技革命和产业变革正在萌发，大数据的形成、理论算法的革新、计算能力的提升及网络设施的演进驱动人工智能发展进入新阶段，智能化成为技术和产业发展的重要方向。人工智能具有显著的溢出效应，将进一步带动其他技术的进步，推动战略性新兴产业总体突破，正在成为推进供给侧结构性改革的新动能、振兴实体经济的新机遇、建设制造强国和网络强国的新引擎。为落实《新一代人工智能发展规划》，深入实施“中国制造2025”，抓住历史机遇，突破重点领域，促进人工智能产业发展，提升制造业智能化水平，推动人工智能和实体经济深度融合，制订本行动计划。

一

总体要求

(一)指导思想

全面贯彻落实党的精神，以新时代中国特色社会主义思想为指导，按照“五位一体”总体布局和“四个全面”战略布局，认真落实党中央、国务院决策部署，以信息技术与制造技术深度融合为主线，推动新一代人工智能技术的产业化与集成应用，发展高端智能产品，夯实核心基础，提升智能制造水平，完善公共支撑体系，促进新一代人工智能产业发展，推动制造强国和网络强国建设，助力实体经济转型升级。

(二)基本原则

系统布局。把握人工智能发展趋势，立足国情和各地区的产业现实基础，顶层引导和区域协作相结合，加强体系化部署，做好分阶段实施，构建完善新一代人工智能产业体系。

重点突破。针对产业发展的关键薄弱环节，集中优势力量和创新资源，支持重点领域人工智能产品研发，加快产业化与应用部署，带动产业整体提升。

协同创新。发挥政策引导作用，促进产学研用相结合，支持龙头企业与上下游中小企业加强协作，构建良好的产业生态。

开放有序。加强国际合作，推动人工智能共性技术、资源和服务的开放共享。完善发展环境，提升安全保障能力，实现产业健康有序发展。

(三)行动目标

通过实施四项重点任务，力争到2020年，一系列人工智能标志性产品取得重要突破，在若干重点领域形成国际竞争优势，人工智能和实体经济融合进一步深化，产业发展环境进一步优化。

——人工智能重点产品规模化发展，智能网联汽车技术水平大幅提升，智能服务机器人实现规模化应用，智能无人机等产品具有较强全球竞争力，医疗影像辅助诊断系统等扩大临床应用，视频图像识别、智能语音、智能翻译等产品达到国际先进水平。

——人工智能整体核心基础能力显著增强，智能传感器技术产品实现突破，设计、代工、封测技术达到国际水平，神经网络芯片实现量产并在重点领域实现规模化应用，开源开发平台初步具备支撑产业快速发展的能力。

——智能制造深化发展，复杂环境识别、新型人机交互等人工智能技术在关键技术装备中加快集成应用，智能化生产、大规模个性化定制、预测性维护等新模式的应用水平明显提升。重点工业领域智能化水平显著提高。

——人工智能产业支撑体系基本建立，具备一定规模的高质量标注数据资源库、标准测试数据集建成并开放，人工智能标准体系、测试评估体系及安全保障体系框架初步建立，智能化网络基础设施体系逐步形成，产业发展环境更加完善。

二

培育智能产品

以市场需求为牵引，积极培育人工智能创新产品和服务，促进人工智能技术的产业化，推动智能产品在工业、医疗、交通、农业、金融、物流、教育、文化、旅游等领域的集成应用。发展智能控制产品，加快突破关键技术，研发并应用一批具备复杂环境感知、智能人机交互、灵活精准控制、群体实时协同等特征的智能化设备，满足高可用、高可靠、安全等要求，提升设备处理复杂、突发、极端情况的能力。培育智能理解产品，加快模式识别、智能语义理解、智能分析决策等核心技术研发和产业化，支持设计一批智能化水平和可靠性较高的智能理解产品或模块，优化智能系统与服务的供给结构。推动智能硬件普及，深化人工智能技术在智能家居、健康管理、移动智能终端和车载产品等领域的应用，丰富终端产品的智能化功能，推动信息消费升级。着重在以下领域率先取得突破：

(一)智能网联汽车。支持车辆智能计算平台体系架构、车载智能芯片、自动驾驶操作系统、车辆智能算法等关键技术、产品研发，构建软件、硬件、算法一体化的车辆智能化平台。到2020年，建立可靠、安全、实时性强的智能网联汽车智能化平台，形成平台相关标准，支撑高度自动驾驶(HA级)。

(二)智能服务机器人。支持智能交互、智能操作、多机协作等关键技术研发，提升清洁、老年陪护、康复、助残、儿童教育等家庭服务机器人的智能化水平，推动巡检、导览等公共服务机器人以及消防救援机器人等的创新应用。发展三维成像定位、智能精准安全操控、人机协作接口等关键技术，支持手术机器人操作系统研发，推动手术机器人在临床医疗中的应用。到2020年，智能服务机器人环境感知、自然交互、自主学习、人机协作等关键技术取得突破，智能家庭服务机器人、智能公共服务机器人实现批量生产及应用，医疗康复、助老助残、消防救灾等机器人实现样机生产，完成技术与功能验证，实现20家以上应用示范。

(三)智能无人机。支持智能避障、自动巡航、面向复杂环境的自主飞行、群体作业等关键技术研发与应用，推动新一代通信及定位导航技术在无人机数据传输、链路控制、监控管理等方面的应用，开展智能飞控系统、高集成度专用芯片等关键部件研制。到2020年，智能消费级无人机三轴机械增稳云台精度达到0.005度，实现360度全向感知避障，实现自动智能强制避让航空管制区域。

(四)医疗影像辅助诊断系统。推动医学影像数据采集标准化与规范化，支持脑、肺、眼、骨、心脑血管、乳腺等典型疾病领域的医学影像辅助诊断技术研发，加快医疗影像辅助诊断系统的产品化及临床辅助应用。到2020年，国内先进的多模态医学影像辅助诊断系统对以上典型疾病的检出率超过95%，假阴性率低于1%，假阳性率低于5%。

(五)视频图像身份识别系统。支持生物特征识别、视频理解、跨媒体融合等技术创新，发展人证合一、视频监控、图像搜索、视频摘要等典型应用，拓展在安防、金融等重点领域的应用。到2020年，复杂动态场景下人脸识别有效检出率超过97%，正确识别率超过90%，支持不同地域人脸特征识别。

(六)智能语音交互系统。支持新一代语音识别框架、口语化语音识别、个性化语音识别、智能对话、音视频融合、语音合成等技术的创新应用，在智能制造、智能家居等重点领域开展推广应用。到2020年，实现多场景下中文语音识别平均准确率达到96%，5米远场识别率超过92%，用户对话意图识别准确率超过90%。

(七)智能翻译系统。推动高精准智能翻译系统应用，围绕多语言互译、同声传译等典型场景，利用机器学习技术提升准确度和实用性。到2020年，多语种智能互译取得明显突破，中译英、英译中场景下产品的翻译准确率超过85%，少数民族语言与汉语的智能互译准确率显著提升。

(八)智能家居产品。支持智能传感、物联网、机器学习等技术在智能家居产品中的应用，提升家电、智能网络设备、水电气仪表等产品的智能水平、实用性和安全性，发展智能安防、智能家具、智能照明、智能洁具等产品，建设一批智能家居测试评价、示范应用项目并推广。到2020年，智能家居产品类别明显丰富，智能电视市场渗透率达到90%以上，安防产品智能化水平显著提升。

三

突破核心基础

加快研发并应用高精度、低成本的智能传感器，突破面向云端训练、终端应用的神经网络芯片及配套工具，支持人工智能开发框架、算法库、工具集等的研发，支持开源开放平台建设，积极布局面向人工智能应用设计的智能软件，夯实人工智能产业发展的软硬件基础。着重在以下领域率先取得突破：

(一)智能传感器。支持微型化及可靠性设计、精密制造、集成开发工具、嵌入式算法等关键技术研发，支持基于新需求、新材料、新工艺、新原理设计的智能传感器研发及应用。发展市场前景广阔的新型生物、气体、压力、流量、惯性、距离、图像、声学等智能传感器，推动压电材料、磁性材料、红外辐射材料、金属氧化物等材料技术革新，支持基于微机电系统(MEMS)和互补金属氧化物半导体(CMOS)集成等工艺的新型智能传感器研发，发展面向新应用场景的基于磁感、超声波、非可见光、生物化学等新原理的智能传感器，推动智能传感器实现高精度、高可靠、低功耗、低成本。到2020年，压电传感器、磁传感器、红外传感器、气体传感器等的性能显著提高，信噪比达到70dB、声学过载点达到135dB的声学传感器实现量产，绝对精度100Pa以内、噪音水平0.6Pa以内的压力传感器实现商用，弱磁场分辨率达到1pT的磁传感器实现量产。在模拟仿真、设计、MEMS工艺、封装及个性化测试技术方面达到国际先进水平，具备在移动式可穿戴、互联网、汽车电子等重点领域的系统方案设计能力。

(二)神经网络芯片。面向机器学习训练应用，发展高性能、高扩展性、低功耗的云端神经网络芯片，面向终端应用发展适用于机器学习计算的低功耗、高性能的终端神经网络芯片，发展与神经网络芯片配套的编译器、驱动软件、开发环境等产业化支撑工具。到2020年，神经网络芯片技术取得突破进展，推出性能达到128TFLOPS(16位浮点)、能效比超过1TFLOPS/w的云端神经网络芯片，推出能效比超过1T OPS/w(以16位浮点为基准)的终端神经网络芯片，支持卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)等一种或几种主流神经网络算法；在智能终端、自动驾驶、智能安防、智能家居等重点领域实现神经网络芯片的规模化商用。

(三)开源开放平台。针对机器学习、模式识别、智能语义理解等共性技术和自动驾驶等重点行业应用，支持面向云端训练和终端执行的开发框架、算法库、工具集等的研发，支持开源开发平台、开放技术网络和开源社区建设，鼓励建设满足复杂训练需求的开放计算服务平台，鼓励骨干龙头企业构建基于开源开放技术的软件、硬件、数据、应用协同的新型产业生态。到2020年，面向云端训练的开源开发平台支持大规模分布式集群、多种硬件平台、多种算法，面向终端执行的开源开发平台具备轻量化、模块化和可靠性等特征。

四

深化发展智能制造

深入实施智能制造，鼓励新一代人工智能技术在工业领域各环节的探索应用，支持重点领域算法突破与应用创新，系统提升制造装备、制造过程、行业应用的智能化水平。着重在以下方面率先取得突破：

(一)智能制造关键技术装备。提升高档数控机床与工业机器人的自检测、自校正、自适应、自组织能力和智能化水平，利用人工智能技术提升增材制造装备的加工精度和产品质量，优化智能传感器与分散式控制系统(DCS)、可编程逻辑控制器(PLC)、数据采集系统(SCADA)、高性能高可靠嵌入式控制系统等控制装备在复杂工作环境的感知、认知和控制能力，提高数字化非接触精密测量、在线无损检测系统等智能检测装备的测量精度和效率，增强装配设备的柔性。提升高速分拣机、多层穿梭车、高密度存储穿梭板等物流装备的智能化水平，实现精准、柔性、高效的物料配送和无人化智能仓储。

到2020年，高档数控机床智能化水平进一步提升，具备人机协调、自然交互、自主学习功能的新一代工业机器人实现批量生产及应用；增材制造装备成形效率大于450cm3/h，连续工作时间大于240h；实现智能传感与控制装备在机床、机器人、石油化工、轨道交通等领域的集成应用；智能检测与装配装备的工业现场视觉识别准确率达到90%，测量精度及速度满足实际生产需求；开发10个以上智能物流与仓储装备。

(二)智能制造新模式。鼓励离散型制造业企业以生产设备网络化、智能化为基础，应用机器学习技术分析处理现场数据，实现设备在线诊断、产品质量实时控制等功能。鼓励流程型制造企业建设全流程、智能化生产管理和安防系统，实现连续性生产、安全生产的智能化管理。打造网络化协同制造平台，增强人工智能指引下的人机协作与企业间协作研发设计与生产能力。发展个性化定制服务平台，提高对用户需求特征的深度学习和分析能力，优化产品的模块化设计能力和个性化组合方式。搭建基于标准化信息采集的控制与自动诊断系统，加快对故障预测模型和用户使用习惯信息模型的训练和优化，提升对产品、核心配件的生命周期分析能力。

到2020年，数字化车间的运营成本降低20%，产品研制周期缩短20%；智能工厂产品不良品率降低10%，能源利用率提高10%；航空航天、汽车等领域加快推广企业内外并行组织和协同优化新模式；服装、家电等领域对大规模、小批量个性化订单全流程的柔性生产与协作优化能力普遍提升；在装备制造、零部件制造等领域推进开展智能装备健康状况监测预警等远程运维服务。

五

构建支撑体系

面向重点产品研发和行业应用需求，支持建设并开放多种类型的人工智能海量训练资源库、标准测试数据集和云服务平台，建立并完善人工智能标准和测试评估体系，建设知识产权等服务平台，加快构建智能化基础设施体系，建立人工智能网络安全保障体系。着重在以下领域率先取得突破：

(一)行业训练资源库。面向语音识别、视觉识别、自然语言处理等基础领域及工业、医疗、金融、交通等行业领域，支持建设高质量人工智能训练资源库、标准测试数据集并推动共享，鼓励建设提供知识图谱、算法训练、产品优化等共性服务的开放性云平台。到2020年，基础语音、视频图像、文本对话等公共训练数据量大幅提升，在工业、医疗、金融、交通等领域汇集一定规模的行业应用数据，用于支持创业创新。

(二)标准测试及知识产权服务平台。建设人工智能产业标准规范体系，建立并完善基础共性、互联互通、安全隐私、行业应用等技术标准，鼓励业界积极参与国际标准化工作。构建人工智能产品评估评测体系，对重点智能产品和服务的智能水平、可靠性、安全性等进行评估，提升人工智能产品和服务质量。研究建立人工智能技术专利协同运用机制，支持建设专利协同运营平台和知识产权服务平台。到2020年，初步建立人工智能产业标准体系，建成第三方试点测试平台并开展评估评测服务；在模式识别、语义理解、自动驾驶、智能机器人等领域建成具有基础支撑能力的知识产权服务平台。

(三)智能化网络基础设施。加快高度智能化的下一代互联网、高速率大容量低时延的第五代移动通信(5G)网、快速高精度定位的导航网、泛在融合高效互联的天地一体化信息网部署和建设，加快工业互联网、车联网建设，逐步形成智能化网络基础设施体系，提升支撑服务能力。到2020年，全国90%以上地区的宽带接入速率和时延满足人工智能行业应用需求，10家以上重点企业实现覆盖生产全流程的工业互联网示范建设，重点区域车联网网络设施初步建成。

(四)网络安全保障体系。针对智能网联汽车、智能家居等人工智能重点产品或行业应用，开展漏洞挖掘、安全测试、威胁预警、攻击检测、应急处置等安全技术攻关，推动人工智能先进技术在网络安全领域的深度应用，加快漏洞库、风险库、案例集等共享资源建设。到2020年，完善人工智能网络安全产业布局，形成人工智能安全防控体系框架，初步建成具备人工智能安全态势感知、测试评估、威胁信息共享以及应急处置等基本能力的安全保障平台。

六

保障措施

(一)加强组织实施

强化部门协同和上下联动，建立健全政府、企业、行业组织和产业联盟、智库等的协同推进机制，加强在技术攻关、标准制定等方面的协调配合。加强部省合作，依托国家新型工业化产业示范基地建设等工作，支持有条件的地区发挥自身资源优势，培育一批人工智能领军企业，探索建设人工智能产业集聚区，促进人工智能产业突破发展。面向重点行业和关键领域，推动人工智能标志性产品应用。建立人工智能产业统计体系，关键产品与服务目录，加强跟踪研究和督促指导，确保重点工作有序推进。

(二)加大支持力度

充分发挥工业转型升级(中国制造2025)等现有资金以及重大项目等国家科技计划(专项、基金)的引导作用，支持符合条件的人工智能标志性产品及基础软硬件研发、应用试点示范、支撑平台建设等，鼓励地方财政对相关领域加大投入力度。以重大需求和行业应用为牵引，搭建典型试验环境，建设产品可靠性和安全性验证平台，组织协同攻关，支持人工智能关键应用技术研发及适配，支持创新产品设计、系统集成和产业化。支持人工智能企业与金融机构加强对接合作，通过市场机制引导多方资本参与产业发展。在首台(套)重大技术装备保险保费补偿政策中，探索引入人工智能融合的技术装备、生产线等关键领域。

(三)鼓励创新创业

加快建设和不断完善智能网联汽车、智能语音、智能传感器、机器人等人工智能相关领域的制造业创新中心，设立人工智能领域的重点实验室。支持企业、科研院所与高校联合开展人工智能关键技术研发与产业化。鼓励开展人工智能创新创业和解决方案大赛，鼓励制造业大企业、互联网企业、基础电信企业建设“双创”平台，发挥骨干企业引领作用，加强技术研发与应用合作，提升产业发展创新力和国际竞争力。培育人工智能创新标杆企业，搭建人工智能企业创新交流平台。

(四)加快人才培养

贯彻落实《制造业人才发展规划指南》，深化人才体制机制改革。以多种方式吸引和培养人工智能高端人才和创新创业人才，支持一批领军人才和青年拔尖人才成长。依托重大工程项目，鼓励校企合作，支持高等学校加强人工智能相关学科专业建设，引导职业学校培养产业发展急需的技能型人才。鼓励领先企业、行业服务机构等培养高水平的人工智能人才队伍，面向重点行业提供行业解决方案，推广行业最佳应用实践。

智能制造技术标准第5篇

未来智能汽车技术

可创造需求

通过需求研究，我们发现就像苹果能创造需求一样，未来智能汽车技术也可能创造需求。我们分析了很多需求，其中有四个最重要的需求。

第一是安全问题。从2010年的年度汽车安全事故统计中可以看到94%以上的交通事故是由于司机犯了驾驶错误所造成的。而且，其中致命的事故占92%，伤亡占91%，造成的损失达到8.4亿元。因此，如何解决司机由于驾驶错误所造成的安全问题是汽车非常重大的挑战。

通过一组我们对奔腾在2011年所造成的交通安全事故的分析，从驾驶者错误来看，46%是由于驾驶者主动采取了措施而没有造成交通事故，但25%和29%加在一起是最后产生的交通事故，这25%和29%是由于驾驶错误、天气恶劣等原因造成的事故。继续分析可以看出，其中追尾事故占59%，道路偏离占17%，横跨道路占11%。所有这些我们认为ADV技术都可以解决，ADV技术是解决驾驶员安全事故非常有效的措施。

另外，从事故现场来看，31%在城市里，33%在高速公路上。其中，城市的交通事故发生率非常高，在高速公路上发生的交通事故的伤亡率非常高，通过分析我们确定了用ADV技术解决城市里和高速公路上所发生的安全事故，这应该作为智能汽车技术首选的技术和产品的开发方向。

在对卡车的分析中，通过对解放卡车市场调查得到的数据，可以看到，客户对于安全的需求占了近37%，卡车所发生的交通事故大多数是由于司机错误驾驶选择、超载、超速以及疲劳驾驶所造成的。从卡车的交通事故来看，可以选择一些典型的事故类型，并通过智能汽车解决。

在卡车整体需求中，节约燃油需求占了44.3%，在省油需求的44.3%中，通过进一步分析，可以看到11.9%是由于驾驶员没有按照经济模式进行驾驶所产生的，8.8%是由于卡车超载造成的如果我们能够用智能汽车技术提醒或者规范司机的驾驶行为，并且开发类似于高速公路编队这样的技术，卡车的油耗可减少13%。

第二是交通堵塞。分为高速公路的交通堵塞和城市的交通堵塞，由于事故、司机驾驶不规范等造成中国的高速公路堵塞严重。目前，可以用ADV技术改进高速公路通过率，至少能改进8%到13%。未来，如果能够研发出两车近距离刚性编队技术，将使高速公路的通过率达到80%左右，如果用CFD做这样的模拟，效果是非常巨大。

城市里堵塞其中一方面是碰撞事故，碰撞事故主要来自于司机的焦虑，来自于堵塞情况下司机疲劳，因此，日本能够通过解决焦虑和疲劳就可以使城市堵塞大大降低。但是，与高速公路堵塞不一样，治理城市堵塞更有利的手段应该是通过智能交通的方式来解决，所以，智能交通与智能汽车的结合很重要，尤其是通过大数据技术，出行者可以通过云端来预定自己的行车路线和行车目标，这将大大缓解城市的交通堵塞。因此，我们在构建城市交通堵塞智能汽车控制策略的时候，会尽量使其与智能交通相结合。

第三是停车需求。在停车需求研究中，我们发现有三种模式。一种模式是对于不熟练的驾驶者、年轻的驾驶者和老年驾驶者，由于停车困难所造成的需求。第二种模式是未来中国停车资源紧缺，需要密集停车，而密集停车需要驾驶者离开汽车，通过手机来控制汽车停泊，这是非常大的需求。第三种模式是未来由于停车资源越来越少，需要远距离预定停车，驾驶者需要离开汽车，给汽车制定一个远距离的，甚至是在停车过程中智能寻找停车位的停车方式。

第四是信息需求。我们所研究的汽车对于信息的需求主要有两个方面，首先是驾驶者对信息的需求，包括移动办公与娱乐，购物与餐饮等，驾驶者本身对信息的需求是非常强烈，非常多样化的。同时，由于汽车对车联网的需求、安全的需求，其本身也是一个移动信息需求的终端，所以未来汽车驾驶者和汽车本身都是重要的移动信息终端。如何开发将信息和智能汽车相关联的信息系统是智能汽车最重要的需求。

智能汽车的技术平台与创新

鉴于这些需求各企业制定了自己的技术策略，技术策略是建立在品牌基础上的，应根据企业自身情况制定了技术策略和技术品牌。当然这也离不开技术平台和创新的支持。

经过分析，我们认为需要6个重要的技术平台。

感知研究 我们制定了自己的数字化感知，感知来自于各种感知传感器，各种感知传感器有不同的供应商，不同的供应商都有自己的产品，作为OEM（Original Equipment Manufacturer）如何规范感知供应商的技术规格，提出自己的规格和接口标准，这是供应商感知技术的开发以及感知技术集成在智能汽车上的关键因素，我们经过多年的科研，已经把上述五种重要感知传感器规范化了。

电子平台 电子电气平台是开发的重点，我们并不是一步一步去做，而是首先对于实现阶段所需的整体构架进行规范，在这样构架下去开发电子控制技术和软件控制技术，这对于智能汽车这样复杂和长久的技术开发极为重要。

控制平台 主要有三个方面组成。第一是信息，第二是轨迹，第三是操控。在这三点上去建立控制模型、控制算法以及最终控制代码，是ADV信息控制的基础。

信息平台 我们分成三类，第一类是以IVI统领的，包括车载电子电气系统，特别是未来包括智能电子控制手机专业系统的信息化；第二类是独有的服务平台，第三类是与社会上的IT公司合作建立大数据和云服务。

开发环境 我们建立了两个重要的开发环境的分支，一是基于场景的模型；二是能够对于智能汽车控制进行研究、标定和认证的实验，包括实验场地、实验设备，测速环境等。

标准法规平台 标准是一个关键环节，可将其分成三类，一类是技术标准，第二是设计标准，第三是试验标准，在这些标准中我们完成了十项最关键标准的制定，并且积极参与包括SE标准在内的国际智能汽车标准制定。

仪器也十分重要。我们从03年开始就进行了ADV的开发，一直到2013年已经正式把ADV的技术在红旗的第一代汽车中进行了应用，在2010年，我们把解放的ADV产品进行了市场化。

未来的智能汽车特别是在中国，面临着五个非常重要的挑战：一是法规；二是开发和运行智能汽车的环境；三是感知；四是决策；五是智能汽车商业化。

智能制造技术标准第6篇

 

在3月24日举行的中国纺织机械协会第七届理事会第三次全体会议上，《纺织机械行业“十三五”发展指导性意见》(以下简称《意见》)正式。

 

中国纺织机械协会会长王树田表示，“十二五”期间，纺织机械行业以自主创新为动力，以产品结构调整为主线，努力发展高端纺织装备和优质专用基础件，自主创新能力有所提高，加工装备水平明显提升。展望“十三五”，纺织机械行业将进一步为纺织工业提供高质量、智能化的新型纺织装备，支持纺织产业向技术密集型、资源节约型、环境友好型产业转变。

 

《意见》在对纺机行业“十二五”取得成绩和存在问题进行总结和回顾的基础上，提出了纺机行业“十三五”发展的指导思想、发展原则和目标。《意见》提出以自主创新为动力、结构调整为主线、质量为基础、市场需求为导向、加强行业自律的基本发展原则，“十三五”期间，将产学研结合研究关键共性技术，重点研发新型纺织机械成套装备及专用基础件，并加快行业服务平台的建设。纺织机械行业将从以往高速规模扩张的发展模式转为以创新为动力的增长模式。

 

值得关注的是，“十三五”期间将研发、推广一批具有广泛适用性的先进纺织数控技术和智能化纺织装备，《意见》中列入了“十三五”期间重点“科技攻关项目”59项，“先进适用技术推广项目”34项。

 

回望“十二五”：增速放缓创新升级

 

“十二五”期间，随着产业结构调整的深入，国产中、高端纺织装备发展较快，受到国内外用户的欢迎，纺织机械行业整体运行稳中有增。

 

5年来，行业主营业务收入持续增长，2011年历史性地突破了1000亿元大关。2015年，纺织机械行业主营业务收入1179亿元，5年中年均增长3.64%，接近《纺织机械行业“十二五”发展指导性意见》中提出的1200亿元的目标。与此同时，在科技进步的带动下，国产纺织机械延续“十一五”期间形成的销售势头，市场占有率保持在70%以上，出口金额从2011年的22.45亿美元增长到2015年的3.89亿美元，年均增长8.3%。

 

在我国纺织工业增速降低、内需市场需求下降的情况下，我国纺织机械行业持续进行产品结构调整，企业努力进行新产品开发，并积极开拓海外市场，取得了较好的出口业绩，使全行业保持平稳发展。

 

《意见》在分析“十三五”期间纺机行业面临的发展机遇与挑战后指出，随着中国经济进入“新常态”和纺织工业结构调整的深入，“十三五”期间，纺织机械行业将进入新一轮结构调整发展时期，行业将放缓规模扩张速度，主营业务收入将在稳定的基础上增长;而伴随产品技术含量的增加、创新力度的加大，国产纺织装备的市场占有率和出口金额将会增长。

 

“十三五”行业经济运行目标为：全行业主营业务收入达到1500亿元;国产纺织装备出口金额超过35亿美元;国产纺织装备国内市场占有率达到80%以上。

 

《意见》提出，“十三五”行业经济运行目标为：全行业主营业务收入达到1500亿元;国产纺织装备出口金额超过35亿美元;国产纺织装备国内市场占有率达到80%以上。

 

展望“十三五”：装备智能化引领新趋势

 

装备产品与制造智能化。在数控技术被广泛采用的基础上，“十三五”期间，纺织机械行业主要技术研发方向是纺织装备产品智能化和装备制造智能化。产品智能化是通过提高纺织装备主机的数控水平和智能化程度以及研发智能化辅助系统，为下游纺织用户提供智能化生产解决方案。

 

装备制造智能化是通过引入智能化机床和辅助机器人等设备，改进与优化自身生产过程。两方面的智能化都将有效减少人为因素对生产的干扰，提高生产效率，稳定并提高产品质量，降低工人的劳动强度，提高优等品率。

 

装备制造与应用的信息化。传统制造与云平台、大数据、互联网等技术结合，将使信息化和工业化深度融合，为纺织装备制造与应用提供良好的技术支撑。实现机器的集中控制、联网管理与远程监控制造过程，将有效提高生产效率，减少消耗;在品质控制环节，通过对大数据采集与分析，有助于优化生产工艺和改进产品的质量;在销售与售后阶段，通过互联网平台实现资源的有效配置，减少流通环节，降低运行成本。

 

装备制造服务化。纺织装备制造企业可向下游延伸服务，为客户提供全生命周期的维护与在线支持，提供纺织品生产整体解决方案和个性化设计以及电子商务等多种形式的服务，有条件的企业应积极发展精准化的定制服务，从单一的供应设备，向集融资、设计、施工、项目管理、设施维护和管理运营的一体化服务转变。

 

大型纺织装备制造企业应掌握系统集成能力，开展总集成与总承包服务，鼓励装备制造企业围绕产品功能，发展远程故障诊断与咨询、专业维修、电子商务等新型服务形态。

 

发展的可持续性。纺织机械及专用基础零部件质量和可靠性的稳步提高，是纺织生产高效连续运行的保障，是提高国际竞争力的基础。“十三五”期间，制造与装配新技术、新工艺、轻量化新材料的应用将成为纺织机械企业关注的重点。对环境影响小、资源利用率高的绿色制造技术的研究与应用，关乎纺织机械行业的未来。

 

四大关键领域为行业走向高端化打牢基础

 

随着纺织新工艺和新技术层出不穷，促使纺织机械行业创新向价值链高端延伸，走高可靠性、高技术和高附加值的高端发展路线。高端纺织装备在中国纺织产业链中逐渐占据核心地位，其发展水平是纺织产业的整体竞争力提升的保证。

 

数字化、智能化纺织装备

 

智能化连续纺纱生产装备。加快研发智能化纺纱生产关键技术，建立智能化、连续化纺纱工厂，实现纺纱全流程数字化监控和智能化管理，夜班无人值守。清梳联合机实现智能化管理，条并卷机与精梳机间棉卷全自动运转、自动生头，粗纱机与细纱机之间实现多台机间粗纱满、空管自动输送，细纱机粗纱空管与满筒粗纱自动交换，细纱机与自动络筒机间实现多台机组集中控制，实现设备生产过程、故障的远程控制、诊断。

 

采用智能化搬运机器人和运输设备，实现工序间物枓自动输送。数控机织装备。采用数字化控制技术，建立具有全面监控能力的数字化机织车间，实现机织车间的织机群控管理。

 

新型纤维材料生产装备。建立从纺丝、后加工到产品包装运输的全流程智能化长丝生产线和物流系统，实现化纤的生产、收集、检测、运输等环节的自动化和智能化。

 

数控节能环保型印染装备。建立智能化印染连续生产线和数字化间歇式染色车间，实现对机械参数、生产工艺参数、能源消耗和产品质量进行全方位实时监控，机台或单元机实现闭环控制;集成染化枓自动配送系统，智能化废气、废水排放监控系统和能源回收监控系统，形成覆盖印染全流程的智能化监控系统。

 

数控非织造布生产装备。面向产业用纺织品，研发多种工艺在线复合成型和混合型非织造装备，研发宽幅高速梳理、铺网与针刺设备，研发与其他非织造技术结合的水刺装备。

 

智能化针织装备。通过数据网络将针织设备与生产管理系统联通，实现对设备的集群智能控制，对设备状态、生产数据、工艺数据和花型数据进行在线监控。集成计算机辅助工艺设计系统，通过系统联网传送编织文件、设置编织参数、控制编织过程，实现机器分组管理。

 

纺织专用基础件生产装备与纺织仪器。研发量大面广的纺织专用基础件的高效复合加工专用数控装备和自动化生产线，保证产品加工质量稳定，提高纺织专用基础件的使用寿命，降低能耗和噪声。

 

智能化服装生产线。开发智能化服装生产线，研发数控服装生产关键装备，建立包含验布、裁剪、缝制、熨烫、检验、包装、储运等全部工序的自动化生产线，达到降低操作人员的劳动强度，提高生产效率、降低成本的目的。开发专用服装生产数字化控制系统，使设计系统与生产管理系统间的信息互联互通，形成建立在互联网平台上的服装生产制造系统。

 

纺织机械关键共性技术

 

纺织装备设计制造理论与技术。开展纺织装备设计理论与方法的研究，主要在基于信息化架构下的纺织装备设计技术平台、纺织装备的人因工程工业设计、碳约束下的纺织工业可持续发展装备设计和纺织装备的RFID(无线射频识别)物联网设计四个方面开展。

 

纺织装备复杂系统及其数字化、智能化控制技术.开展纺织生产过程中的检测与控制技术的应用研究，提升国产纺织装备的性能、效率及加工质量，包括开展纺织装备中的专用传感器、纺织装备的多单元协同控制系统、纺织工业机器人、纺织装备网络监控系统的研发。

 

纺织装备专用基础件制造与强化技术。纺织装备专用基础件的种类繁多，用量大，对纺织装备的性能和质量有至关重要的作用。开展纺织装备专用基础件精度控制、表面强化、新材料的应用等技术的研发。

 

互联网与装备制造智能化

 

纺织机械制造与互联网。研究基于互联网的纺织机械制造技术，推动装备生产制造模式的变革。研发纺织机械制造过程的互联互通体系和关键支撑工具，建设装备制造工业云平台，为纺织机械设计、制造、营销、经营管理、远程监控等生产经营活动提供支撑和服务保障。

 

纺织机械制造的智能化。构建面向纺织机械制造的CPS体系，重点研究三个方面：推进纺织机械数字化设计和生产，研究纺织机械数字化设计、仿真优化与验证集成体系和纺织机械数字化工厂相关技术;建立纺织机械智能工厂和智能车间，包括智能物流系统、智能加工系统、智能自动化装配一集纺织机械整机智能测试与质量控制系统，实现纺织机械制造系统的自动化和信息互联互通;建立面向纺织机械制造的大数据和云计算平台，对制造数据进行采集、管理、储存、挖掘分析。研发企业应用软件，具有在线监控、预防性维护、物流预测和智能决策等功能。

 

纺织机械质量管理与标准化工作

 

质量管理方面。建立企业质量保障体系，开展纺织机械智能制造基础通用标准、评价规范的研究。加强制造与装配现场的管理，加强装备制造过程中的质量监督与检验。加大技术改造投入力度，提高加工装备和质量检测仪器的技术水平和精度等级。提高行业质量监督水平，为企业提供包括标准宣贯、质量检测、咨询等全面质量服务。

 

标准化工作方面。完善纺机机械与附件领域的标准化体系，充实标准化工作人员队伍，提高标准制修订水平。标准化工作与纺织机械行业的发展密切结合，紧跟行业产品结构调整的步伐，起到促进纺织机械行业技术创新与规范行业竞争的作用。重点开展新型纺织装备的关键技术标准的制定。在跨领域新技术标准方面，开展纺织机械与附件社会团体标准的制定工作。

智能制造技术标准第7篇

关键词：变电站；智能；设计架构；优势；改造；技术；

中图分类号：S611 文献标识码：A 文章编号：

1.引言

国家电网公司在“2009特高压输电技术国际会议”上提出了名为“坚强智能电网”的发展规划。“坚强智能电网”以特高压电网为骨干网架，以通信信息平台为支撑，以智能控制为手段，包含电力系统的发电、输电、变电、配电、用电和调度各个环节，覆盖所有电压等级，实现“电力流、信息流、业务流”的高度一体化融合，是坚强可靠、经济高效、清洁环保、透明开放、友好互动的现代电网。因此，“坚强”和“智能”是坚强智能电网的基本内涵。而智能变电站是坚强智能电网的重要基础和支撑。

智能化变电站就是利用数字化技术使变电站的信息采集、传输、处理、计量、输出过程全部数字化，并使通信网络化、模型和通信协议统一化、设备智能化、运行管理自动化。智能化变电站是由智能化一次设备和网络化二次设备分层构建，建立在工EC61850通信规范基础上，能够实现变电站内智能电气设备间信息共享和互操作的现代化变电站。

2.智能变电站的设计构架及优势

2.1智能变电站自动化系统的构架

智能变电站的基本概念为变电站的信息采集、传输、处理、输出过程全部数字化，基本特征为设备智能化、通信网络化、模型和通信协议统一化、运行管理自动化等。智能变电站建设的关键是实现满足上述要求的通信网络和系统。IEC61850标准包括变电站通信网络和系统的总体要求、功能建模、数据建模、通信协议、项目管理和一致性检测等一系列标准。按照IEC61850标准建设通信网络和系统的变电站，符合智能变电站的要求。

智能变电站的主要一次设备和二次设备安到要求应为智能设备，这是变电站实现数字化的基础。这些智能设备具有设备之间交互参数、状态和控制命令等信息的通信接口。设备间信息传输的方式主要为网络通信方式，取代传统的二次电缆等硬接线。如果使用传统非智能一次设备，则应通过配置智能终端将其改造为智能设备。智能变电站的基本架构体系如图1所示。

图1智能变电站自动化系统结构示意图

2.2智能变电站的主要优势特征

2.2.1系统分层分布化

根据IEC61850标准的描述，智能变电站的设备可以分为三层：过程层，间隔层，站控层。基于IEC61850标准的智能变电站确立电力系统的建模标准，采用面向对象建模技术、软件复用技术、高速以太网技术、嵌入式系统技术和嵌入式实时操作系统技术、XML技术等，体现了“软件总线”的概念，实现软件领域的即插即用。满足了电力系统实时性、可靠性要求，有效地解决了异构系统间的信息互通、数据内容与显示分离、自定义性及扩展性等问题，使得变电站分层分布式方案的实施具备了可靠的技术基础。

2.2.2信息交互网络化

智能变电站采用低功率、数字化的电子互感器代替常规电磁型互感器，将高电压、大电流直接变换为数字信号。变电站内各设备之间通过高速网络进行信息交互，二次设备不再出现功能重复的FO接口，常规的功能装置变成了逻辑的功能模块，实现了数据及资源共享。具体包括:过程层与间隔层之间的信息交换；间隔层设备之间的信息交换；间隔层与变电站层的通信；变电站层不同设备之间的通信。

2.2.3设备操作智能化

电子式互感器与控制元件相配合，独立采集运行状态数据，可有效地判断断路器的工作状况。连续自我检测和监视断路器一次、二次系统设备，可检测设备缺陷和故障，在缺陷变为故障之前发出报警信号，为状态检修提供参考。智能断路器可按电压波形控制跳、合闸角度，精确控制跳、合闸过程的时间，减少暂态过电压幅值；智能断路器的专用信息由装在断路器设备内基于计算机技术的控制单元直接处理，使断路器能独立地执行其它功能，而不依赖于变电站层的控制系统。

2.2.4设备检修状态化

在智能变电站中，可以有效地获取电网运行状态数据以及各种智能装置的故障和动作信息，实现对操作及信号回路状态的有效监视。智能变电站中几乎不再存在未被监视的功能单元，设备状态特征量的采集没有盲区。设备检修策略可以从常规变电站设备的定期检修变成状态检修，从而大大提高系统的可用性。

3.常规变电站的智能化改造应用

国内电网经过多年的建设，常规变电站的建设数量大，普及范围广。如果将这些常规变电站都拆除废弃重新建设新的智能变电站，这样建设成本太大，智能电网建设周期太长。并且有些常规站投运时间并不长，设备都还比较新，重建将是资源的浪费，也不符合国家的低碳经济要求。因此，常规站的智能化改造将是智能电网建设过程中重要的环节。

3.1智能化改造的原则

变电站智能化改造原则是，智能化改造应严格遵循电网安全生产运行相关规程规定的要求，不得因智能化改造使变电站的安全可靠水平下降；智能化改造应结合变电站重要程度、设备型式、运行环境、场地布置等实际情况，从充分发挥资产使用效率和效益角度出发，以提高生产管理效率和电网运营效益为目标，务求经济、实用；智能化改造应按照智能电网建设的统一部署和智能变电站技术功能要求，在统一标准后推进，并在试点工作中及时对相关标准进行更新和完善。智能化改造应在总体技术框架下，因网因地制宜，制定有针对性、切实可行的实施方案。常规变电站改造后结构如图2所示。

图2常规变电站改造后结构图示

3.2智能化改造的技术要求

3.2.1一次设备智能化的改造技术要求

变压器改造后应具备冷却器智能化控制、有载分接开关数字化测控、顶层油温数字化测量及本体非电量保护功能。330kV及以上变压器还应具备油中溶解气体分析监测、铁心电流监测、本体油中含水量监测和气体继电器压力测量等在线监测功能。变压器智能组件通信采用光纤以太网接口，非电量保护宜通过直跳方式跳闸，宜采用基于MMS的服务实现在线监测信号传输设置和变压器调压远方控制，智能组件宜就地安装。

开关设备改造后可具备间隔内信号数字化测量和网络化控制功能，可具备SF6气体压力等状态在线监测功能。开关设备智能组件通信采用光纤以太网接口，应用基于MMS服务实现在线监测信号传输及设置。开关设备改造为网络化控制和数字化测量时，应用基于GOOSE服务接收保护和控制单元的分合闸信号，传输断路器、隔离开关位置及压力低闭锁重合闸等信号。设备智能组件宜就地安装。断路器改造可结合设备正常更新改造直接更换为智能设备。

3.2.2间隔层二次设备智能化改造的技术要求

智能组件应在保证安全性与可靠性的一前提下，实现网络互联、信息共享。220kV及以上电压等级的保护单元、关口计量单元、合并单元等关键设备应冗余配置；应满足电磁环境、温度、湿度、灰尘、振动等现场运行环境要求。智能组件应支持IEC6185O标准服务，输出基于标准模型的数据信息，并支持模型自描述。可支持组播注册协议，实现GOOSE和SV传输组播报文的网络自动分配及通信中断告警功能。

控制功能支持标准增强安全型控制模型，具备紧急操作模式，应用GOOSE服务实现全站间隔层。应具备断路器同期和无压合闸功能，并支持双母线同期电压自动选择。开关设备进行网络化控制和数字化测量改造时，控制单元应用GOOSE服务控制智能化开关设备。

保护功能应按IEC61850标准保护模型(PDIF、PTRC等)及相关功能模型(RREC、RBRF等)建模，保护应直接采样。对于单间隔的保护应直接跳闸，涉及多间隔的保护(母线保护)可直接跳闸。对于涉及多间隔的保护，如确有必要采用其他跳闸方式，相关设备应满足保护对可靠性和快速性的要求。双重化配置的两套保护，应分别配置两套独立的互感器线圈或传感器、合并单元、断路器跳闸线圈等。

3.2.3站控层智能化改造的技术要求

站控层智能化改造主要功能是指系统的智能化高级应用。站控层应满足无人值班及区域监控中心管理模式的要求。通信协议和信息交互，应遵循IEc61850标准，实现站内数据信息集中共享;满足集中监控、顺序控制、状态检修等要求；满足图、模、库一体化维护要求。

断路器、隔离开关等在顺序控制时应有可靠的位置判断措施，并应具备急停功能。顺序控制宜在站控层实现。可实现数据辨识与处理，保证基础数据的正确性，支持智能电网调度技术支持系统对电网状态估计的应用需求。建立电压幅值、谐波等电能质量监测与评估系统。可配置独立的网络报文记录分析系统，具备对全站各种网络报文的实时监视、捕捉、存储、分析和统计功能。

4.结语

全球资源、环境、经济等问题日益突出，可再生能源、分布式能源快速发展，世界各国面临着可再生能源如何接入及充分利用等一系列问题，需要用智能化的技术和手段来应对目前面临的各种挑战。智能电网是电力工业将来的发展方向，在变电环节，在智能电网规划的推动下，未来智能化变电站将成为新建变电站的主流。积极发展智能电网，适应未来可持续发展的要求，也成为国际电力发展的现实选择。

参考文献：

[1] 高翔.数字化变电站应用技术[M].北京:中国电力出版社，2008.

[2] 易永辉.基于工EC61850标准的变电站自动化若干关键技术研究[D].杭州:浙江大学，2008.

智能制造技术标准第8篇

关键词：智能制造；机电一体化；应用

中图分类号： TH-39 文献标识码： A 文章编号： 1673-1069（2016）29-160-2

0 引言

随着科学技术的不断进步，机电一体化也得到了快速的发展，并且其生产应用范围逐步扩大，机电一体化技术已经成为工业化发展的动力。机电一体化技术实现了电子与机械的紧密结合，从而实现了对机械设备的智能化控制和管理，这也是智能制造的构成基础。在实际的生产制造中，智能制造基本上包含两方面的内容，一是智能制造系统，另一个是智能制造技术。智能制造已经成为社会工业化发展的主体，使工业生产更加的智能化、人性化，可以准确控制生产过程。而智能制造的发展离不开机电一体化技术，加强机电一体化技术在智能制造中的研究具有重要的现实意义。

1 智能制造概述

从目前的社会发展来看是，智能制造主要包含两方面的内容：一是智能制造技术（IMT）。主要指的是，技术人员借助计算机模拟系统，从而实现对某一系统的分析、决策等，节省了大量的人力和物力，研究人员只需通过计算机系统就可以实现系统的分析，有效保证了研发的可靠性，同时也保证了生产的实效性。二是智能制造系统（IMS）。可以简单地理解为人机一体化智能系统，由智能机器人和人类专家共同组成。它在应用的过程中，以计算机为主要工具，借助人类专家进行分析、构思以及决策等智能活动，代替制造工程中人力脑力活动。智能制造系统是智能制造技术的延伸，是集网络化、自动化技术于一体的制造系统，使整个子系统实现智能化运转。这也是本文应用研究的重点。

智能制造系统一方面是集成应用的主要场所，另一方面也是智能制造模式展现的主要载体。智能制造系统主要是基于社会生态学的根基上，借助计算机并通过人工智能的控制，从而实现设计、加工以及控制管理等各个阶段，该系统在高度变化较为显著的环境中较为适用。在智能制造模式中对知识体系的注重程度较高，知识经济也是新兴经济的主导模式，因此智能制造将引领未来社会制造业的潮流，成为发展的必然趋势与目标。

2 机电一体化技术的发展概况

机电一体化技术研究的时间比较长，在发展的初期人们并没有实现电子技术与机械技术的融合，还将其视为分裂的个体，主要是要靠电子技术在机械工业中的应用，来提高机械生产效率，提升产品质量。但是，在当时的发展阶段，机械工业与电子没有融合，还是独立的个体存在于机械生产中，使得其发展水平并没有达到预期的目的，应用范围也不大，该技术没有得到充分的发展。而随着计算机技术、信息技术等的发展，机电一体化又焕发了新的活力，在生产中得到广泛的应用，其在智能制造中的应用更是促进了整个机械行业的发展，使生产管理工作更加的智能化、自动化，为生产工作的开展提供了更加便捷的服务。

机电一体化囊括了多种技术，并且不断更新技术内容，保持技术的先进性。机电一体化技术借助电子技术，以人工智能的方式，借助计算机系统，从而实现对机械设备的自动化控制，使生产更加的便捷、高效。并且随着网络技术的出现和普及，出现了很多跨地域生产活动，这主要是借助远程操控系统实现的。机电一体化技术的应用，解决了很多生产中的难题，使生产活动更加规范化、自动化、规模化。

3 机电一体化技术在企业智能制造中的发展与应用

3.1 传感技术的应用

传感技术是机电一体化技术中的一个重要技术之一，由于其具有较高的精准性与敏捷性，可最大限度地免受来自外界其他信号对设备的影响，若将其应用于智能生产中则将会发挥巨大的作用，而普通的传感器则效果不显著，若要使用还需构建相对应的传感器网络系统，这样才能实现信息之间的对接与传输，并借助计算机将所收集到的信息进行整合与分析，从而使整个生产过程得以有效控制。纵观当前各大生产制造中所使用的传感器，我们发现其主要使用的是光纤电缆传感器，并使用标准化的接口，这样可大大降低设计的难度与标准，在一定程度上也可节约一定的成本。

3.2 数控生产中的应用

在我国机电一体化最早应用在数控加工技术中，对提升我国机械制造水平方面发挥了重要作用。机械制造业的发展水平直接关系到我国的工业化水平，将机电一体化技术应用到数控制造中，在提升机械加工精度以及机械加工效率方面发挥了重要的作用。数控生产的价值主要体现在加工精度上，所以数控生产对智能控制系统要求十分严格。目前数控机床中的智能控制系统基本上采用CPU和总主线模式。该模式利用在线诊断技术和智能控制技术，实行三维仿真，模拟数控技术加工的整个工程，为数控机床的实际操作提供重要的依据。

3.3 自动生产线与自动机械的应用

目前许多大规模生产企业基本上都采用了自动化生产线和自动生产机械。该技术主要是借助电子技术中的光电控制系统以及人机界面控制装置，从而对生产流程实现全面的控制。自动生产线与自动机械应用的范围十分的广泛，例如在电脑、手机等都已经实现了自动化生产线。智能制造企业在生产的过程中融合柔性制造系统（图1所示），主要利用计算机控制系统对生产设备进行有序的融合，即数控设备、计算机设备等生产要素实行一体化管理，从而实现集约化、网络化生产。

3.4 工业智能机器人

工业智能机器人是当前机电一体化技术在智能制造中最先进的应用，并且结合了多种先进技术，是人工智能技术、仿生学还有计算机系统等众多学科相互作用的新型成果。机器人是当期科学技术的研究重点，智能机器人技术是控制论、传感技术以及信息技术等综合体，我国在其研究上已经取得了一定的成绩，并且在生产行业中已经得到应用。工业智能机器人的出现，在提高产品质量，增加产量以及减轻员工劳动强度方面发挥重要作用。工业智能机器人在应用的过程中具有明显的优点：一是能够有效甄别信息资料；二是可快速地完成较为复杂的工作流程；三是生产的精准度高，可应用于军事生产制造中，受到社会各界的认可。

4 结束语

综上所述，智能制造是工业生产行业的主要发展趋势，实现了工业生产的自动化、智能化管理，有效提升了工业生产效率和产品质量，为企业创造更多的经济效益和社会价值。机电一体化是智能制造实现的重要技术条件，其运用水平也直接关系到智能制造功能的实现。因此一定要注重机电一体化技术在智能制造中的应用，促进智能制造更好的发展。

参 考 文 献

[1] 林少锐.机电一体化技术在智能制造中的应用[J].科技资讯，2015（14）：92-92，94.

[2] 冉胜国.机电一体化技术在智能制造中的应用[J].商品与质量，2016（20）：176-177.

智能制造技术标准第9篇

中国工程院院士 、中国智能制造百人会专家委顾问李伯虎，国家智能制造标准化专家咨询组副组长、中国工程院制造业研究室董景辰教授、电子工业出版社总编辑兼华信研究院院长、中国智能制造百人会理事长刘九如、百人会专家委主任清华大学范玉顺教授、北京航空航天大学刘强教授、工信部电子元器件中心总工程师郭源生、卫华集团总裁俞有飞、广汽集团总经理助理郑利苗等共计约300人出席了会议。

电子工业出版社总编辑刘九如在致辞中指出，中国智能制造百人会是一家旨在促进行业信息交流，推动企业创新合作，专注智能制造热点问题研究，支撑中国制造2025纲要实施的产业联盟组织。目前已经联络了中国智能制造领域的院士、专家和企业家，开启相关调研和研讨活动，为政府和企业提供信息研究支撑。他同时也分享了国家发改委、工信部、科技部等部委在智能制造领域的最新政策信息。

中国工程院院士李伯虎在做《智慧云制造中大数据技术研究、应用探索与实践》主题报告时指出，我国制造业正面临全球新技术革命和产业变革的挑战：新一代信息通信技术快速发展并与制造业的深度融合，正引发制造业发展理念、制造模式、制造手段、技术体系、和价值链重大变革；中国制造业大而不强，正面临从价值链的低端向中高端，从制造大国向制造强国、从中国制造向中国创造转变的关键历史时期；国际制造业发展态势和竞争格局面临重大调整；我国经济发展和国家安全对制造业发展提出了更高要求。在这一背景下，基于我国制造业信息化的相关技术，李伯虎院士带领团队在2009年提出了云制造的理念，在2012年提出了智慧云的实践。所谓的智慧云制造，是一种基于泛在网络，以人为中心，互联化、服务化、个性化、社会化的一种智慧制造新模式和新手段。

中国工程院制造业研究室教授董景辰在解读智能制造“十三五”发展规划及2017年工作重点时指出，工信部的《智能制造发展规划（2016-2020年）》，标志着智能制造正式上升至国家战略层面，对推动我国制造业供给侧结构性改革、打造制造业竞争新优势、加快制造业转型升级具有重要意义。董景辰教授认为，2017年的工作重点需要紧抓《规划》中提出的十大任务，促进传统制造业在重点领域基本实现数字化制造，为产业的转型升级奠定基础。

工信部电子标准化研究院物联网研究中心主任胡静宜在作《国家智能制造标准体系建设》专题演讲时提到：标准的建立是智能制造战略推进的基础，作为《中国制造2025》行动纲要的主攻方向，智能制造是落实工业化和信息化深度融合、打造制造强国的战略举措。而国家智能制造标准体系建设，将充分发挥标准在推进智能制造发展中的基础性和引导性作用，指导当前和未来一段时间内智能制造工作的推进。

工信部信通院信息化与工业化融合研究所主任刘默从信息通信技术从业者的视角详细阐述了在智能制造背景下信息通信技术怎样融入到制造体系，给制造体系带来智能化提升。

范玉顺教授在上午最后的时间段分享了“复杂服务网络特性分析”的主题报告。他指出，未来的世界是非常驮拥姆务网络，并会形成以服务为核心的价值网络――服务互联网。未来的企业都会成为服务型企业，通过服务共生关系形成服务组合主题演化路径图，建立关联模型，从大数据的角度对服务做关联分析，选择推送关联服务，对提高企业的运作效率和性能会有很大的作用。

下午的专题论坛由主办单位《中国信息化》杂志执行社长熊伟和专家委员代表工信部电子元器件中心总工程师郭源生教授、中科院计算所研究员张云泉教授分别致辞。下午高峰论坛共分“智能制造“、“互联网+”和产融协同”三个专题部分。

在“智能制造”专题报告环节，中航工业成飞生产管理部部长隋少春介绍了成飞在智能制造方面的最新进展，“我们开始是对工艺技术进行研究，形成可实施的具有重要意义的数据库。在工艺数据库的基础上进一步研究，开发了智能工艺系统，获得2016年技术发明二等奖。未来的智能制造是基础，它可以细化到更细的颗粒度和每一个零件。我们会继续关注智能装备、工业无人机的使用，从而来辅助人工生产。”

艾普工华市场总监杨凯在演讲中表示，企业要实现智能化的转型，先要达到数字化转型，才能为智能化打下基础。在智能化或在数字化的前提情况下，企业的运营模式需要发生转化：原来是以产品为中心，现在要以客户为中心；企业要实现精细化的管控，从原来的粗放式转为精细化，成本和资源以及人才需要实现精细化的管控。决策的过程要科学化，要有数据做驱动决策。对目前的制造企业而言，这些既是新的机遇，也是新的挑战。

面对“智能制造共性技术与应用”这样的主题，业内专家从智能制造实践三部曲（工艺、设备、管理）、智能工厂的实施维度和CPS标准化等方面展开了研讨。

在随后“互联网+”专题论坛上，浪潮集团供应链与制造业产品部总经理焦学瑞、南京信息工程大学司良信教授分别作了《浪潮智造+，加速制造业数字化转型》和《虚拟现实可视计算技术在“中国制造2025“ 领域的产业化应用》的主题报告。中科院计算所研究员张云泉等专家就 “制造业+互联网融合发展面面观”进行了交流。