智能制造技术标准范文

智能制造技术标准范文第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？

智能制造技术标准范文第2篇

[关键词]智能制造；传统制造业；转型升级

一、智能制造是传统制造业转型升级的必然选择

智能制造技术是在现代传感技术、网络技术、自动化技术、拟人化智能技术等先进技术的基础上，通过智能化的感知、人机交互、决策和执行技术，实现设计过程、制造过程和制造装备智能化，是信息技术和智能技术与装备制造过程技术的深度融合与集成。智能制造是制造业自动化、数字化发展的高级阶段和必然结果，其发展和应用对于改变传统生产模式、降低生产成本、提高生产效率、提升制造业核心竞争力具有非常重要的意义。

智能制造主要包括三方面内容。一是以信息化创新研发设计手段、研制智能产品；二是推进生产装备的数字化、网络化，发展智能装备；三是推进生产过程的自动化、智能化，建设自动工厂。

智能制造是传统制造业转型升级的必由之路。首先，自动化、数字化工厂使直接从事生产的劳动能力大幅下降，劳动力占生产总成本越来越小。其次，数字化制造可以满足个性化需求，实现定制生产，并且交货期大大缩短。最后，传统的自上而下集中式经营方式将被分散的经营方式所取代，传统的金字塔式的管理体制将被扁平管理体制取代，对市场也将会做出更加快速的反应。

智能制造将进一步提高制造系统的柔性化和自动化水平，使生产系统具有更完善的判断与适应能力，显著减少制造过程物耗、能耗，提升传统制造业的水平。

二、提升智能制造水平促进传统制造业转型升级的途径

通过创新驱动、机器换人，以现代化、自动化的装备提高劳动生产率和提升传统产业，实现减员增效、减能增效、减耗增效、减污染排放增效和提高优质产品率、提高全员劳动生产率等“四减两提高”目标。这是辽宁传统制造业以技术红利替代人口红利，应对传统低成本优势削弱所面临的挑战，推动转型升级的关键途径。

（一）面向需求发展智能制造装备产业

“产学研用”紧密结合打造智能制造装备产业联盟。引导建立企业、高校和科研院所共同参与的产学研用联盟，加强智能装备制造企业技术创新能力；加强产业链垂直整合，通过“基地―项目―人才”的长期支持，形成覆盖设计、制造、销售、维护等产业链环节的联盟运行机制。

加快发展智能制造装备技术。加强对知识产权的保护力度，以联盟为基础共建智能制造领域产业研究院、公共重点实验室和工程技术中心，增强技术研发能力，攻克智能制造系统和核心部件的关键共性技术，研发工程化产品，推动核心部件的技术突破和产业化。

着力推进工业机器人产业发展和企业应用。吸引国际国内的机器人产品生产或研发企业来辽宁发展，培育工业机器人大型企业集团，促进企业联合、兼并与合作，培育一批具有国际竞争力的大企业和单项产品“小巨人”，形成一批优秀企业及产品品牌。建设机器人产业公共技术研发服务平台，着力培育工业机器人服务业，做大前端研发和后端营销，打造工业机器人技术研发、产品设计、服务中心、营销平台。

实施智能制造装备标准化与质量控制提升工程。以加强标准化工作为突破口，为智能制造装备提供技术标准支撑，提升重点行业、重点企业和重点产品采标达标水平；加快智能制造装备重点领域标准的制订步伐，加大采用国际标准和国外先进标准的力度；以产业聚集区为载体推进企业间的交流与合作，实现上下游产品标准对接，保证产业链的协调性和一致性；以稳定和提高产品质量为目标，联合相关专业机构共同开展专项技术攻关活动，解决影响供应链质量的瓶颈问题；指导企业提高对采购产品的质量检测能力，确保产业链各环节的产品质量水平，并对重要供应商开展第三方审核；加大对采用新材料、新产品、新技术和新工艺的支持力度，支持企业开展技术改造和技术创新工作。

在沈阳等地建立智能制造装备集聚区。围绕纺织、轻工、机械、电子电器、建材、五金等传统制造业领域转型升级的需要，以沈阳装备制造产业集群为基础，以中国科学院创新研究中心及产业化基地为核心，构建辽宁智能制造装备产业发展集聚区，集聚国内外智能装备及关键零部件研发生产机构，建立适合行业需求的专用智能制造装备产业体系。

（二）政策扶持完善智能制造支撑体系

设立“智能制造”专项资金。对智能制造装备产业化发展给予资金支持，采用无偿资助、贷款贴息、有偿使用、委托投资等多种操作方式，扶持企业实施“机器换人”项目。鼓励金融机构对试点企业“机器换人”项目优先给予贷款，鼓励省内信用担保基金优先给予担保贷款贴息；鼓励金融机构开展多种形式的首台套保险业务。

加强对“智能制造”发展的研究指导。成立智能制造专家咨询小组，邀请国内外专家进行实地调研和现场诊断，重点研究探讨智能制造推进过程中遇到的热点难点问题，研究技术和产业发展趋势，定期出台政策，对部分工种要求强制采用机器代替人工。

建设智能制造公共服务平台。通过完善功能、提升能力，为中小企业提供智能制造设计及检测、产品测试、检测设备研发、工业设计、虚拟仿真、样品分析、快速成型、3C认证、人才培养等服务。积极为企业提供物联网技术支持，推进企业应用条码、物联网技术实现生产过程的实时监测、质量控制和售后过程的产品跟踪、故障诊断、服务优化。

实施智能制造人才培养工程。依托高校、科研院所和企业培训资源，建立智能制造人才培训和实训基地，重点培养高层次研发和应用人员。积极推进行业职业技能鉴定工作和高技能人才选拔工作，加强企业人员职业培训，每年针对示范企业技术骨干开展提高培训，针对企业员工开展普及培训。

加强对智能制造的国际合作与宣传力度。鼓励开展智能制造联合创新、应用示范、人才培训和评估认证等领域的国际交流与合作，支持国内相关组织和企业参与相关领域国际标准的制修订。普及工业转型升级知识，推广先进经验，营造社会氛围，提高全社会对发展智能制造的知晓度、认知度、参与度。

参考文献

智能制造技术标准范文第3篇

【关键词】智能制造；创新平台；核心竞争力；宁波

智能制造是以新一代信息技术为基础，配合新能源、新材料、新工艺，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。智能制造已成为新一轮工业革命的核心与全球制造业发展的重要方向。加快发展智能制造，是推进“中国制造2025”试点示范城市建设的必要举措，是抢占智能经济发展新机遇、提升制造业核心竞争力、打造智能经济发展先行示范区的必然选择。为此，宁波市工商业联合会课题组侧重从如何实现智能技术的创新突破和龙头企业的示范引领的视角，开展了宁波智能制造发展情况专题调研，并提出关于加快发展智能制造、提升智能经济核心竞争力的建议。

一、宁波智能制造发展的特点与趋势

（一）支持智能制造发展的政策体系和方向路径

逐渐明晰宁波市委、市政府高度重视发展智能制造，以“中国制造2025”试点示范为契机，研究制定推动智能制造发展的战略规划、实施方案和产业政策，基本形成了比较完备的智能制造政策框架体系，明确了以“3511”产业体系作为智能制造发展的重点。智能制造试点示范工作稳步推进，组织部级试点示范项目7个、自动化（智能化）成套装备改造试点项目13个，推动“机器换人”技改专项项目1200余个，行业区域覆盖广泛，示范作用明显。

（二）智能制造创新平台和核心技术突破初见成效

中国工程院院士谭建荣教授和“国千”专家甘中学博士、杨桂林博士带领各自团队相继落户宁波，宁波智能产业研究院、宁波装备制造业产学研技术创新联盟、宁波智能制造技术研究院、宁波智能装备国家检测中心、宁波市智能制造协会等一批创新平台崭露头角，引领宁波企业实现了从最初的技术引进、模仿跟随式创新，到产学研合作集成创新、原始创新以及商业模式创新相结合，在新材料、智能装备等细分领域突破了一批关键核心技术。

（三）龙头企业智能化转型和区域集聚加快形成

镇海炼化、海天塑机、上海大众、宁波吉利等龙头企业智能化转型加速，数字化车间、智能工厂初步呈现。宁波均胜、舜宇集团、弘迅科技、慈星股份等行业领军企业在加快智能化转型的同时，逐步发展成为本土智能制造系统化解决方案供应商。各地积极抢滩布局智能制造产业，余姚产业园、杭州湾新区、新材料科技城、北仑智能装备研发园等智能制造产业集聚区加快形成。

（四）以工业机器人为引领的智能制造装备产业发展驶入“快车道”

从“造产品”到“造装备”，宁波制造产业链不断向智能制造核心产业延伸，初步形成了以工业机器人、成套智能设备、伺服电机、数控机床、精密轴承为代表的智能制造装备产业体系，2016年全市智能制造装备产业实现总产值580亿元。中国机器人峰会永久落户余姚，全市共有工业机器人生产企业100余家，部分企业已初步具备机器人研发生产能力，大正机器人、伊泽机器人等一批拥有自主核心技术的初创型企业发展潜力巨大。物联网产业拥有企业数超过350家，宁波正逐步成为国内物联网器件和设备生产的重要基地。电子信息制造业、软件和信息服务业、集成电路、大数据等产业已具备一定规模。

二、智能制造发展过程中面临的困难和问题

（一）制造基础有待夯实

1.智能制造基础比较薄弱。“两化融合”仍处于“单项应用业务基本成熟、综合集成尚未有效实现”的集成提升阶段初期，制造业企业总体仍处于1.0、2.0、3.0并联发展的阶段，已经达到3.0水平的企业凤毛麟角。数据开发应用能力不足、智能装备集成能力不强、整体自动化水平不高，低成本加工模式较为普遍，智能化改造升级成本自我消化能力不足，4.0技术成了1.0工厂的不可承受之重。2.品牌品质基础不够扎实。智能制造装备整体水平不高，产业链配套不齐全，品牌品质标准认证体系尚不完善，不少制造企业的质量标准化、管理规范化、工厂智能化程度不高，在产业分工体系中仍处于“担水劈柴”的地位和“微笑曲线”的低端，品牌品质建设亟待加强。目前，宁波在制造业品牌建设方面与杭州差距明显，在全国首批制造业单项冠军评选中，我省共有11家企业获评制造业单打冠军，其中杭州八家，宁波仅有两家，这与宁波作为“全国品牌之都”的地位极不相称。3.信息基础设施亟待优化。物联网、云计算和大数据等基础性关键环境要素的建设滞后于智能制造的发展需求，引进大型公共数据平台不足，现有宽带网络容量和多业务承载能力有限，工业企业信息数据安全保障形势严峻。

（二）发展层次亟待提升

1.核心控制技术依赖进口。鼓励大企业、龙头企业在智能制造技术领域进行创新突破、替代进口的发展氛围和政策体系尚未形成，构成智能制造装备和实现制造过程智能化的重要基础技术和关键零部件自主化进程缓慢，缺“核”少“芯”问题突出。减速器、伺服电机和控制系统等智能制造核心部件以及精密成套设备长期停留在“引进”阶段，数控机床、机器人等高端产品仍然大量使用国外软件系统，工业机器人等智能制造高端产业低端化苗头显现。2.创新驱动支撑力度不足。一方面，工业机器人等智能制造核心产业研发投入大部分仍处于实验室阶段，产业化进程缓慢；另一方面，大部分制造业企业实施“边缘创新”策略，主要关注产品改良，原创性不足。总体上，宁波国内发明专利授权量不及深圳的1/4、杭州的1/2，也落后于南京、广州、西安、成都和武汉，全球专利布局处于绝对弱势，突破国际垄断技术的能力不够强。同时，企业更重视以土建投资为主的“硬投入”，而对品牌、知识产权、智能化研发等“软投入”则不够重视。3.龙头企业培育引进缓慢。一些本土大企业对智能制造的新模式、新业态观望以待，对智能技术的创新研发鲜有布局，“大而不强”特征较为明显。对具备国际影响力和市场话语权的本土智能制造龙头企业的培育相对缓慢，尚未出现可以比肩深圳中兴、杭州海康威视、青岛海尔、佛山美的、珠海格力等名企的“智能制造”龙头企业。龙头企业引进力度不足，落户宁波的国际知名智能制造企业和服务供应商相对较少，难以为宁波制造企业树立标杆样板。

（三）示范引领有待加强

1.智能制造标准指数缺位。一方面，由于“智能制造”尚处于起步阶段，各界对智能制造的理解、界定尚未形成共识，权威的智能制造产业分类目录和产品标准体系尚未制定出台；另一方面，能够对智能制造发展起到反馈、评估、引领作用的指标评价体系尚未建立，难以科学反映宁波智能制造所处方位和发展水平。受此影响，不少企业对“智能制造”认识不清、方向不明，政府相关政策落实效果大打折扣。2.智能制造实施路径不明。对试点示范项目的总结、推广步伐还不够快，适合不同行业、不同规模企业的可复制、可推广的智能制造实施路径较为缺乏。离散型智能制造、流程性智能制造、网络协同制造、大规模个性化定制和远程运维服务等新业态、新模式稀缺，人工智能、大数据、传感器等新技术尚未推广，数字化车间和智能工厂应用较少。分类指导、精准施策还未形成机制，制造企业探索差异化智能制造路径困难较多。3.智能制造文化引领不力。一方面，由于实体制造业利润微薄，而开展智能制造投入巨大，“脱实向虚”诱惑不断，即便是少数专业专注的“工匠企业”，对资金投入大、见效周期长的智能技术研发和智能化也持谨慎态度；另一方面，各类媒体对坚守主业、不断追求工艺完美和产品极致的“工匠精神”、在细分领域能够引领国际一流品质的“工匠企业”宣传不够，宁波尚未形成“工匠精神”培育、传承、弘扬的社会环境，全社会理解、支持、尊崇“智能制造”的文化氛围淡薄。

（四）服务保障亟需优化

1.公共技术服务支撑不足。能够为龙头企业开展智能技术创新提供智能制造整体解决方案和技术支撑的公共机构还处于起步阶段，集成软件、工业设计、检验检测、科技中介咨询、工程服务、专业公司等优质供应商较为紧缺，数据智能应用服务平台缺乏。部分本土智能制造龙头企业虽然能提供局部的智能化改造服务，但系统化方案解决能力依然不足，难以满足广大制造企业开展智能制造的需求。2.国际技术合作服务乏力。当前宁波开展智能制造国际合作的平台较为缺乏，与德日等发达国家和“一带一路”沿线各国驻华机构及驻外机构的联系不够紧密，鼓励龙头企业“走出去”开展国际技术合作的服务机制不够健全，支持企业参与跨国招商、跨国并购、跨国研发的力度不足，难以引进、消化、吸收其他国家的先进智能制造技术为我所用。

三、发展智能制造提升智能经济核心竞争力的对策建议

（一）推进强基工程，打通智能制造承载能力的“卡口”

1.提升制造业基础能力。针对关键基础材料、核心基础零部件、先进基础工艺和产业技术基础的“四基”短板精准发力，矢志不移推进“强基”工程，着力在新材料、智能装备、新一代信息技术等重点领域的“四基”工程化、产业化生产和应用取得重大突破。狠抓管理提效、工厂升级，提高工厂自动化水平，踏实补好2.0的课。通过强有力的政策扶持，推动大企业和龙头企业“弯道超车”，加快实现从2.0向3.0、4.0的过渡。2.加强质量品牌建设。借鉴杭州加强“中国制造2025”质量品牌标准认证体系建设的成功经验，通过培育一批行业细分领域的“工匠型”企业，引导制造企业加大专利品牌标准等“软实力”投资，积极采用新技术、新工艺、新设备、新材料，促进“宁波产品”向“宁波精品”转变，引导企业积极参与国际和国家、省级技术标准的制订，形成一批能够代表“宁波智造”、引领国内产业发展的技术标准，以此推动宁波智能制造质量品牌建设跃上新台阶，不断提升“宁波制造”的品牌价值和整体形象。3.完善信息基础设施建设。以“宽带宁波”和企业信息化建设为契机，全面拓展宽带容量，提升多业务承载能力，加强企业内部网络宽带设施建设，完善匹配工业控制系统标准的信息网络。着力加强公共场所和智能制造产业集聚园区的工业互联网基础设施建设，推进工业大数据、云平台与工业宽带的对接，着力打造“网+云+端”的制造信息基础设施。加快引进和培育一批本土工业软件开发企业，鼓励研制安全可靠的信息安全软件产品，强化工业互联网信息安全管控，确保智能制造信息安全。

（二）主攻替代进口，抢占智能制造创新发展的“风口”

1.突破智能制造关键技术。面向宁波智能制造重点发展领域，针对制造业设计、生产、管理、服务等关键环节智能化发展的迫切需求，研究制定技术创新路线图，支持行业龙头骨干企业、科技创新型企业全面整合创新链、超前布局产业链、不断完善服务链。前瞻布局工业机器人、新能源汽车、碳材料、新兴磁性材料与器件、集成电路、关键基础件等一批市级重大科技专项和关键技术专项，突破一批关键智能基础零部件、工作母机先进设计制造工艺技术以及先进感知与测控、控制与优化、建模与仿真、工业大数据等共性关键智能制造技术。大力推进科技成果孵化、产品中试和产业化应用，提高系统集成应用技术水平，形成智能制造关键核心技术体系支撑能力，提高智能技术国产化水平。2.打造智能制造创新中心。广泛参考国际先进城市开展技术创新的探索实践，借鉴运用上海、深圳等城市打造世界级科创中心的经验做法，依托智能制造产业集聚优势，加快实施一流创新平台引进共建计划、国际创新资源链接计划、高层次人才引培计划，加大国内外智能制造领域知名科研院所的引进力度，推动全球智能制造领域的创新人才、研发团队和科研成果等各类创新要素资源向宁波集聚。统筹整合全市高等院校、智能制造产业研究院等科研院所、企业研发中心、孵化平台、科技大市场等存量创新平台，在紧跟智能制造发展前沿的基础上，围绕产业链布局创新链，重点突破关键领域、核心装备和基础工艺，把宁波打造成为在全国具备一定影响力的智能制造创新中心和智能制造技术研发的“策源地”。3.培育智能制造领军企业。通过出台鼓励科研院所以技术和研发成果入股企业等激励政策、建立核心关键技术研发风险补偿机制、完善技术与资本市场紧密对接协同发力机制、优化创新成果转移和产业化服务体系等途径，释放创新体制“红利”，吸引西门子等国际知名智能制造企业来甬设立分支机构，鼓励龙头企业和140余个细分行业“隐形冠军”建设高端技术研发中心，着力提升以自主知识产权为核心的企业竞争力，培育壮大智能制造“领军企业”队伍，发挥“领军企业”对行业上下游企业的裂变带动作用，引领广大中小微企业向“单项冠军”和“专精特新”方向发展，使更多的企业成为智能制造技术创新的领跑者。

（三）强化示范引领，明确智能制造突破提升的“方向”

1.强化智能制造标准指数引领。尽快组织部门、专家加大对“智能制造”产业标准的研究力度，加快建立产业分类目录。成立一批质量认证机构，着力在新材料、光学电子、工业机器人等重点优势产业领域研究制定一批基础共性标准、关键技术标准、产品标准和重点应用标准，并争取上升为“浙江标准”和国家标准，提升自主技术标准的国际话语权。借鉴宁波具有国际航运影响力的“海上丝路贸易指数”的成功经验，组织专家开展智能制造指标评价体系研究，力争在全国率先“智能制造指数”，使之成为评价、引领智能制造发展的“风向标”。2.充分发挥示范引领作用。探索形成离散型、流程型、网络协同制造、大规模个性化定制和远程运维服务等一批成熟、可复制、可推广的智能制造新业态、新模式，分行业建设一批示范数字化车间和智能工厂，着力打造一批智能技术研发示范企业，把部分智能制造基础和环境较好的县（市、区）、产业园区打造成为智能制造示范基地，充分发挥试点示范项目的积极引领作用。3.突出智能制造文化引领。大力弘扬专业专注、精益求精的“工匠精神”，借鉴深圳“鼓励创新、宽容失败”的创新精神，大力挖掘宣传方太厨具、江丰电子、均胜电子等宁波智能制造领军企业先进典型事迹，全面总结提炼推广“黄大年精神”，丰富宁波智能制造文化的基因。积极借鉴温州筹拍《温州一家人》系列电视剧的成功经验，筹拍以茅理翔父子、姚力军、王剑锋等一批企业家坚持创业创新、深耕智能制造的艰辛历程为背景的电视剧，增强宁波“智能制造”的自豪感、荣誉感，树立以开展智能制造为荣的“智造文化”，引导制造企业深耕智能制造，持之以恒走“专精特新”路线，打造智能制造“百年老店”。

（四）优化服务保障，消除公共服务能力不足的“痛点”

智能制造技术标准范文第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。

智能制造技术标准范文第5篇

1、智能制造开启人工智能道路

2015年5月，《中国制造2025》中首次提及智能制造，提出加快推动新一代信息技术与制造技术融合发展，把智能制造作为两化深度融合的主攻方向，着力发展智能装备和智能产品，推动生产过程智能化。

2015年7月，国务院印发《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》。该《指导意见》中将人工智能作为其主要的十一项行动之一。明确提出，依托互联网平台提供人工智能公共创新服务，加快人工智能核心技术突破，促进人工智能在智能家居、智能终端、智能汽车、机器人等领域的推广应用；要进一步推进计算机视觉、智能语音处理、生物特征识别、自然语言理解、智能决策控制以及新型人机交互等关键技术的研发和产业化。

2016年1月，国务院《“十三五”国家科技创新规划》，将智能制造和机器人列为“科技创新2030项目”重大工程之一。

2、“互联网+”提速

2016年3月，国务院《国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要(草案)》，人工智能概念进入“十三五”重大工程。

2016年5月，国家发展改革委、科技部、工业和信息化部、中央网信办《“互联网＋”人工智能三年行动实施方案》，明确提出到2018年国内要形成千亿元级的人工智能市场应用规模。规划确定了在六个具体方面支持人工智能的发展，包括资金、系统标准化、知识产权保护、人力资源发展、国际合作和实施安排。规划确立了在2018年前建立基础设施、创新平台、工业系统、创新服务系统和AI基础工业标准化这一目标。

2016年7月，国务院在《“十三五”国家科技创新规划》中提出，要大力发展泛在融合、绿色宽带、安全智能的新一代信息技术，研发新一代互联网技术，保障网络空间安全，促进信息技术向各行业广泛渗透与深度融合。同时，研发新一代互联网技术以及发展自然人机交互技术成首要目标。

2016年9月，国家发改委在《国家发展改革委办公厅关于请组织申报“互联网＋”领域创新能力建设专项的通知》中，提到了人工智能的发展应用问题，为构建“互联网＋”领域创新网络，促进人工智能技术的发展，应将人工智能技术纳入专项建设内容。

3、人工智能加入国家战略规划

2017年3月，在十二届全国人大五次会议的政府工作报告中，“人工智能”首次被写入政府工作报告，2017轻量级应用极有可能落地。李克强总理在政府工作报告中提到，要加快培育壮大新兴产业。全面实施战略性新兴产业发展规划，加快人工智能等技术研发和转化，做大做强产业集群。

2017年7月，国务院《新一代人工智能发展规划》，明确指出新一代人工智能发展分三步走的战略目标，到2030年使中国人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心。

2017年10月，人工智能进入报告，将推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合。

2017年12月，《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020年)》的，它作为对7月的《新一代人工智能发展规划》的补充，详细规划了人工智能在未来三年的重点发展方向和目标，每个方向的目标都做了非常细致的量化。

2018年1月18日下午，2018人工智能标准化论坛了《人工智能标准化白皮书(2018版)》。国家标准化管理委员会宣布成立国家人工智能标准化总体组、专家咨询组，负责全面统筹规划和协调管理我国人工智能标准化工作，并对《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020年)》及《人工智能标准化助力产业发展》进行解读，全面推进人工智能标准化工作。

从国家顶层设计方面，已经越来越重视到人工智能作为一项基础技术，能够渗透至各行各业，并助力传统行业实现跨越式升级，提升行业效率，正在逐步成为掀起互联网颠覆性浪潮的新引擎。

智能制造技术标准范文第6篇

党的十报告中指出，要“坚持走中国特色新型工业化、信息化、城镇化、农业现代化道路”。国务院国发〔2012〕23号文件中，明确提出要引导智慧城市建设健康发展。据统计，当前我国已有100多个城市开展了智慧城市建设，住建部于2013年1月公布了国内首批90个智慧城市试点，并了《国家智慧城市试点暂行管理办法》。但在智慧城市的具体建设过程中，由于缺乏全国性的建设标准和行业标准，不少城市及部门根据自身需要自定标准，不同城市之间、不同部门之间难以实现信息的有效交换共享，这影响了智慧城市在应用方面的进一步深化和提供民生服务的优质高效性。因此，迫切需要将标准体系建设提上议事日程，以标准体系建设来推动智慧城市实现健康发展。

何谓智慧城市标准体系？

所谓智慧城市标准体系，指的是在智慧城市的规划建设、基础设施、民生服务、产业发展、环境和治理、智慧人群等多个领域，广泛运用标准化的技术和服务手段，以提高管理的规范性和科学性，培育产业的核心竞争力，高效地实现智慧城市高水平建设、全方位发展目标的科学有机的一整套体系。一方面，它是由智慧城市建设范围内具有内在联系的标准组成的科学的有机整体，必须涵盖智慧城市建设目标所必须的、现有的、正在制定和应着手制定的所有标准；另一方面，它是由多个相互制约、相互作用、相互依赖和相互补充的分体系构成，是一个系统有序的统一整体。

智慧城市标准体系在中国的研究和实践

目前，国内众多城市都在积极开展智慧城市建设，但真正形成系统性智慧城市标准体系的还不多见，缺乏统一的智慧城市标准体系成为大多数智慧城市建设过程中遇到的重大难题。

在理论研究层面，开展智慧城市标准体系建设的代表性机构和组织主要有：中国通信学会智慧城市专家委员会、全国信息技术标准化技术委员会SOA标准工作组、中国智慧城市研究院专家委员会、全国智能建筑及居住区数字化标准化技术委员会等。这些机构和组织从智慧城市评估体系及标准、规划和建设咨询、智慧城市发展重点问题等方面开展了大量的工作，并形成了一系列的理论成果。

在实践层面，不少省市已开展了智慧城市标准体系的建设探索。如浙江与工业和信息化部、国家标准委共同签署了《“智慧城市”建设试点合作框架协议》，以推动智慧城市标准化工作。同时，成立了浙江省智慧城市标准化技术委员会，承担全省智慧城市建设和物联网产业等领域相关的标准化技术工作。武汉已建立了包括《智慧城市的名词术语》、《智慧城市的需求》、《智慧城市的体系架构与技术要求》、《智慧城市的应用场景》等在内的智慧城市标准体系，并在智慧交通、智慧电网、智慧家居等专业应用领域制定了技术要求与测试规范。常州制订了《常州市政务云计算中心技术标准化指南》，完成了《常州市智慧企业评价指标体系研究》。在省市层面开展的这些工作，更多地是结合地方的经济社会发展现实而提出的针对性的、区域性的解决方案。

总体上来看，国内智慧城市标准体系的研究和实践虽取得了不少成绩，但也存在着一些共性问题，主要有： 一是缺乏规划。表现为行业标准建设方面的规划不足，资金投入较少，标准化研发人员匮乏，专业队伍的培养建设与实际需求之间差距较大；二是缺乏整合。城市的管理部门多有自己的一套信息系统，但在城市层面，基本没有形成统一、可工程化操作的智慧城市标准体系，存在着条块分割和信息孤岛的现象，横不能连接，纵无法贯通；三是各做一套。城市的各个管理部门、企业多采用不同的信息化标准，对标准的引用范围、深度与广度也不统一，缺乏整合统一的标准规范体系，造成企业和行业之间的标准存在割裂的情况。

智慧城市标准体系需科学合理地构建

标准体系构建量多面广，从技术、行业应用和服务三个层面的标准出发，可构建智慧城市标准体系如下：

一是技术标准化。智慧城市是一个综合化的大平台，其服务最终依赖于大量的底层应用，并且需要将各种应用有机地整合在一起，而标准化的技术平台体系与技术接口，则是保障实现平台应用要求的基础条件。技术的标准化，有利于在创新产品应用的过程中，实现低成本的研发。而且，得益于技术的标准化，使得处于不同平台上的各个厂商在基础性的工作上无需过多的重复劳动，可以集中精力进行优质化、特性化的创新和研发工作。该层面包括总体（通用规范）标准（主要定义智慧城市技术中的名词术语、总体框架以及需求分析等）、感知层标准（主要涉及智慧城市中动态感知层的相关标准，包括传感器接口、组网协议、接入标准、统一标识和安全标准等）；通信层标准（这是智慧城市标准体系中现有已较为完善和发展较好的部分，已有大量的国际和国内标准可供参考引用）、数据层标准（主要涉及云计算、信息描述、信息存储和云安全标准）、接口标准（主要包括中间件接口、数据接口、通信接口和用户接口等标准）、测试规范标准（主要包括系统的一致性测试、互操作测试和系统测试等标准）。需要指出的是，在智慧城市标准体系的构建过程中，对已有的技术和标准，我们应尽可能进行引用而非重新制定。如，通信层所涉及的电信行业，已有相对完善和成熟的标准，我国可以进行直接引用。而对于目前尚缺失、需要重新制定的标准，则需在坚持自主知识产权的大原则下，广泛吸取各方意见，形成可被认可和接受的标准，推动产业的发展。

二是行业应用标准化。行业应用标准化是智慧城市所体现出的标准化的更高层面，即通过智慧城市的应用平台，使各行业的应用得到有机统一。这种有机统一的状态即是打破各自为阵、分隔分离，实现有机共享。而在实现有机共享的过程中，各类行业应用需要有统一的应用标准，通过打造标准的行业应用接口来实现技术互通，实现标准化的应用界面和应用流程。该部分主要涵盖各种行业标准。由于各行业的标准制定情况各不相同，专业性强弱也各有不同，还需考虑跨专业、跨单位和跨地域的协同运行和管理，为此，在制定应用标准时，需要加强对跨地域、跨单位协同运行标准的制定和完善。

三是服务标准化。服务标准化是智慧城市应用的最终体现，也是行业标准化的最终结果。从智慧城市的目标定位角度，需要将提供标准的服务作为最终应实现的目标，即通过智慧城市建设，使最终个人用户与企业和行业用户享受到标准化服务、统一的人机接口、统一的服务流程所带来的便利与快捷，并提高用户的使用黏性和使用舒适性。该部分包括统一人机接口和统一服务流程，而后者是服务标准化的高级阶段，即通过提供同质性、无差异、标准化的公共服务，让智慧城市的建设成果能普惠民生。

推进智慧城市标准体系建设的对策建议

鉴于智慧城市标准体系建设涉及城市中政府、企业和公众的方方面面，需要结合城市的各自特色和发展阶段，稳步有序地加以推进。

一是坚持政府引导，各方参与，推进智慧城市标准创新。在城市层面，成立由牵头部门、质监部门、行业协会和重点企业共同组成的智慧城市标准化工作小组，策划宣传、指导协调，统一解决智慧城市标准化工作中碰到的综合性、普遍性的难点和热点问题。在技术标准层面，积极引导企业在生产制造过程中运用现代信息技术，推进数字化设计、网络化制造、清洁化生产和现代化管理，全面提升传统产业的科技含量和产品的工艺技术和附加值。在产业层面，将政府支持和市场化运营进行有机结合，努力实现从“买设备、建中心”向“定标准、买服务”的转变，加强产业集群内的标准开发与创新合作，建立标准资源共享、研发风险共担、成果收益分享的经济共同体和产学研一体化的智慧城市标准化研发创新体系。

二是坚持试点先行，重点突破，提升标准制订和应用能力。结合城市的实际发展情况，选择有代表性、可重点突破的几个领域进行深入的标准化研究，积极引导各方采用标准化的手段和方法，改进、提升管理服务水平。在构建、完善城市级智慧城市标准的基础上，将部分有代表性、成熟的标准推广、上升到更高层面，成为区域性及国家标准。

智能制造技术标准范文第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.

智能制造技术标准范文第8篇

中德智能制造合作进展情况

合作框架基本确立。经中德双方共同努力，两国合作框架已基本确立。2015 年 7 月，《中华人民共和国工业和信息化部与德意志联邦共和国经济和能源部推动中德企业开展智能制造及生产过程网络化合作的谅解备忘录》（简称《合作备忘录》）在北京签署， 明确了合作主体，确立了合作框架。

一、工作机制逐渐完善。2015 年10 月，中德召开了第一次工作组会议，会议在搭建交流机制、智能制造标准化、中小企业合作、 开展智能制造试点示范、人才培养、前瞻性研究等方面形成了诸多共识，标志着两国推动智能制造合作的经常性工作机制初步建立。目前，按照《合作备忘录》要求，两国已经建立了三个层次的联合工作机制：第一层次是副部长级对话机制，确定了每年在中德两国交替召开副部长级会议；第二层次是司局级对话机制， 确立了中德智能制造合作对外工作由工业和信息化部国际司牵头，对内工作由工业和信息化部信软司牵头的工作框架；第三层次是执行平台对接机制，两国政府各自指定执行平台，负责企业间技术性问题的沟通。今年4 月 9 日，中德智能制造联盟在深圳成立，成为推进《中国制造 2025》与德国“工业 4.0”对接的重要平台。

二、重点领域的合作交流取得进展。两国在标准制定、技术交流、产业合作、园区建设等领域的合作交流取得进展。标准制定领域： 2015 年 5 月，中德标准化合作委员会成立中德智能制造标准化工作组，12 月成立了智能制造标准化工作组参考模型子工作组， 已初步在机器人、智能网联汽车等领域的标准认证互认、检测试验服务平台建设等开展合作。技术交流领域：两国进一步加强了高端装备、增材制造、新能源、新能源汽车及关键零部件等领域的技术交流与合作。产业合作领域：两国在汽车、光伏、工程机械、电力装备、轨道交通、节能环保等领域建立了良好的合作基础。园区建设领域：青岛、沈阳、上海、太仓、揭阳等地已经建立了中德合作园区，积极承接中德产业、技术合作；武汉、南京、 合肥、重庆等地也在积极筹备建设中德合作园区。

面临的主要问题

尽管德国“工业 4.0 ”战略与《中国制造 2025》在推进发展智能制造方向上一致，但由于发展环境、发展水平和经济制度的差异，导致两国合作仍面临以下主要问题。

一是合作诉求有差异。德方希望中方提出合作需求， 德方组织相关企业向中方输出产品和解决方案。与德方诉求不同，中方则希望通过与德方在技术层面的深度交流，引导和支持关键领域的合作，达到具备生产智能制造关键装备、软件系统、 解决方案等方面能力，并有效促进产业转型升级。由于合作诉求的差异，两国在技术层面的示范合作项目还没有突破性进展。

二是合作地位不对等。德国是制造强国，在汽车、机械、自动化控制等领域全球领先，目前已经基本实现工业 3.0，并搭建了相对完整的智能制造标准框架，是技术和标准的输出方，处于强势地位。我国多数企业仍处于工业 2.0 阶段，仍需大力发展自动化、数字化、信息化，是技术的需求和引进方，除部分大型企业外，广大中小企业尚不具备实施智能制造的基础和条件，市场潜力大但成熟度较差，处于弱势地位。由于智能制造领域合作地位不对等，造成对接难度较大。

三是合作模式存在问题。虽然当前中德在重点领域合作稳步推进，但整体而言，目前多以在传统产业领域采用引进德方产业资源的合作模式为主，在智能制造领域的合作也仅是中方购置德方的生产线、装备和解决方案，而技术研发、标准制定领域的合作较少。这并没有突破传统的招商引资模式，与推进中德智能制造发展所需要的平等互利、协同推进的合作方式存在差距。

发展建议

加强合作平台建设，为两国合作增信释疑。在发挥中德智能制造合作副部长对话引领作用基础上，加强中方执行平台建设， 通过跟踪合作信息、梳理合作需求、合作进展、协助推动合作项目试点示范等活动，深化与德国“工业 4.0 ”办公室对接，推动中德执行平台层面的深层次政策沟通和信息交流。依托中德智能制造联盟等合作平台，通过举办分行业、分领域技术论坛、需求对接会、教育培训等活动，促进合作落地。

智能制造技术标准范文第9篇

同一个目标 不同的实践路径

在综述当中已经提到了“中国制造2025”并不是“工业4.0”的翻版，不过在实践目标上，德国“工业4.0”、美国“工业互联网”与“中国制造2025”所提出的工业化和信息化深度融合，发展物联网或者工业互联网有着异曲同工之意，其目标都是要实现工业体系的转型升级，就是从传统的工艺体系转型到以自动化、网络化、数字化以及智能化为主的新型工业体系。

虽然三者实践的目标大同小异，但是工业化程度和工业基础的不同，还是决定着三者之间要采取不同的实践路径。德国“工业4.0”和美国“工业互联网”都是企业推动，政府采纳，然后上升到国家战略，是一个自下而上的推进过程，而“中国制造2025”是国家推动，企业实施，一个自上而下的推进过程。

从实践层面来讲，德国“工业4.0”和美国“工业互联网”都是以信息技术为先导，而“中国制造2025”是站在应用端和制造业本身，以应用需求为引领。这样就可以更大限度地弥补自身在工业基础和技术水平的差距，以一种特色发展之路缩小与欧美国家之间的差距。

“我们与欧美国家之间的技术差距是现实存在的，并不能在短时间内完全消除。在智能制造推进实施过程中一定是先发展技术吗？不是，对于我们来说一定是先解决应用需求，通过应用牵引技术的发展。所以我觉得‘中国制造2025’是基于制造业转型升级的需求，来牵引技术的发展。这样能够缩短我们在技术研发上的时间周期，与我们现阶段制造业的现状相匹配。”刘功效如此解释道。

“机器换人就实现了智能化”是一个伪命题

采访中，宁振波多次强调“机器换人就实现了智能化”一定是伪命题。智能系统的基本特征可以由20个字来概括：状态感知、实时分析、自主决策、精准执行以及学习提升。在他看来，机器换人其实就是换的生产一线的工人，而有数据显示，实际上在一线生产岗位上机器能够换掉的工人数量不到全部的10%。智能制造一定是囊括了产品研发、工艺、生产、交付、管理以及服务等完整的工业体系，所以说智能制造是完整的工业体系的转型，而不仅仅体现在生产环节的自动化方面。

对此，TCL集团董事长、CEO李东生也谈到了自己的理解。他认为，智能化意味着机器自己就可以判断和处理工艺流程，它能进行逻辑思维的自主判断；而自动化则是每一次都精准地重复着同一个动作。自动化能够提高工作效率，而智能化能够提高工艺水平。

其实智能制造能力的形成一定是一个渐进的过程，并不是一蹴而就的。“企业首先要做到自动化，在自动化的基础上发展信息化，然后通过自动化与信息化的融合，再发展数字化，最后才能在数字化的基础上实现智能化。如果一开始就想要实现智能化，将是不切实际的，逐步完善、迭代升级的过程一点是要有的。”西克中国市场总监崔丽丽对本报记者如此说道。

那么，又要如何理解自动化、数字化与智能化之间的区别和联系呢？他们之间仅仅是一种递进的关系吗？

宁振波认为，自动化是生产智能化的基础，而数字化是产品研发智能化的基础。之前提到，机器换人是实现了生产环节的自动化，然而数字化成为研发智能化的基础又要如何去理解呢？

其中就涉及到三维模型的产品设计与仿真。产品三维模型的建立是难点，基于产品模型，再完成工艺设计，由于是三维模型，工艺设计过程中还可以做仿真分析，最后根据工艺将产品生产出来。这一过程就是产品建模，仿真分析；工艺，仿真分析；制造过程，仿真分析；实验，仿真分析的过程。当有三维模型深入其中的时候企业就开始具备智能基因了。

另外，关于自动化、底只、智能化之间的关系，刘功效认为，三者既有可能是递进关系，也有可能是平行关系。因为既可以单独来讲某一个发展阶段，又可能出现你中有我，我中有你的情况，这都要取决于企业所处的发展阶段，不同的发展阶段会采用不同的技术手段去解决实际需求。实现智能制造的五个关键步骤

智能制造的完成在于工业基础和能力。目前，随着我国在产品技术、工业技术、产业规模以及基础核心产业等方面快速提升和发展，我们开始具备实践智能制造的基础条件。虽然整体上与德国、美国等欧美国家还存在一定差距，但已经开始形成自身的发展特色。

前面已经提到，智能化的实现一定是一个渐进发展的过程，不会立竿见影，也不会一蹴而就。在这个过程中，除了已经具备一定程度的工业基础硬实力之外，还需要在众多软实力方面下功夫。

第一步，要转变观念，形成正确认识。在转型升级的过程中由于对智能制造的理解不够深入，制造企业可能存在盲目建设的情况。宁振波表示，现在企业更多的不是缺技术，而是缺意识。长期形成的以短期利益驱动为导向的功利思想导致有些企业还在想着能够做小事，挣大钱，这种思想在智造转型过程中是行不通的。

另外，作为传感器厂商，德国西克在实践以及与客户企业的沟通合作过程中也有这方面的认识。西克中国市场总监崔丽丽表示，前些年，由于对“工业4.0”和“中国制造2025”的炒作显得过于热情和激进，从而导致不管是处于何种发展阶段的企业都想着建立智能工厂或者向“工业4.0”方向靠近，好像沾到了边，就摇身一变成为了先进制造企业。实际上，这种发展是不现实的。

其实，无论是“工业4.0”，还是“中国制造2025”都需要一个长期的发展过程，短期的投资并不能马上兑现。不过在崔丽丽看来，这也许是智能制造发展必经的一个过程吧，就是从一开始的一哄而上，然后到慢慢趋于理智，最后到能根据自身情况有选择性地进行产业和技术的迭代升级。

第二步，加快国产工业软件研发速度以及在制造业当中的更新换代步伐。有人曾谈到在智能制造时代，国产工业软件任重而道远。而在信息化与工业化融合的进程中，工业软件作为使能工具是衡量企业软能力的重要部分，而软能力在某种程度上是一个企业核心竞争力的代名词。

关于这种软实力，中国工程院院士李培根认为是指软件对机器或系统的感知进行分析、处理、决策优化，通过连接物理、人、信息系统并发现隐性规律，从而适应动态变化的环境，达到机器与人的协同。

不过目前，在众多领域关键核心技术还是被国外软件所占据，关键核心工业辅助设计、工业流程控制、模拟测试等软件几乎都是清一色的国外企业软件。就像宁振波所提到的那样，过去由于中国在虚实结合方面缺乏相应的工业软件支撑，导致我们只能依靠国外软件进行产品建模，这其实是导致我国制造业大而不强的深层原因，所以说智能制造的关键之处还是在于自主研发能力的培育和提升。

第三步，数据的采集、分析与处理在智能制造当中扮演着重要角色。之前也提到，智能系统的基本特征是状态感知、实时分析、自主决策、精准执行以及学习提升，而实现这些功能的基础在于数据的采集、分析以及挖掘处理。

目前，由于受到大多数制造企业生产设备不高、信息孤岛和系统应用封闭普遍存在等技术层面的限制，导致无法形成有效的数据采集和分析处理机制，进而制约着企业生产方式、组织流程以及服务模式的改进和创新。与此同时，工业领域数据的采集、分析以及挖掘处理过程较其他行业来说更为复杂，需要更完善、更先进的技术水平予以应对。

采访中，崔丽丽表示，“工业4.0”有别于3.0的最大的一个方面就是智能化，智能化的基础是大数据分析技术，国外有一种观点就是可以把“工业4.0”简单地理解为精准的数据管理。

另外，崔丽丽还提出了数据的所有权和控制权问题。今后，随着企业智能化水平的越来越高，这势必将成为行业内无法回避的难题。而要想从根本上解决这个问题，建立数据交换安全认证体系会是一个很好的方法，体系当中可以将相关技术协议、数据安全和所有权问题进行清晰定义，明确界限。

2016年2月在德柏林成立的“数据空间协会（Industry Data Space Association）就是这样一个以建立数据所有权，使用权规范，以最大限度保证数据在网络空间的传输交换的安全性为目的的非营利第三方技术机构。 而SICK作为此协会的创始会员之一，前瞻性地为未来的数据世界能够做到随时随地对自己的数据进行控制做好充足的准备。

第四步，构建和完善智能制造标准体系。俗话说“无规矩不成方圆。”目前，无论是国家还是企业，针对智能制造标准体系建设都做了众多工作。在国家层面，已经了《国家智能制造标准体系建设指南》。《指南》指出，要充分发挥标准在推进智能制造建设发展中的基础性和引导性作用，建立政府主导制定与市场自主制定的标准协同发展、协调配套的新型标准体系。

在企业层面，以英飞凌为例，去年英飞凌与西安交通大学签署了战略合作协议，共同成立“西安交通大学管理学院-英飞凌智能制造管理联合实验室”， 双方将建立长期、全面的战略合作伙伴关系，并充分利用各自的经验、技术和资源致力于智能制造领域。

苏华博士在接受本报记者采访时说道：“对于中国制造本身而言，标准建设还有待完善。我们与西安交通大学的合作主要是希望给国家在智能制造标准建设方面提出一些合理化建议，同时撰写出一些有关智能制造管理的白皮书。”

第五步，产业生态建设必不可少。采访中，无论是英飞凌还是西克都提到了行业生态的打造和建设问题。英飞凌提出的“与中国共赢”战略包括四个部分：第一是助力“中国制造2025”；第二是帮助更多的中国企业走向世界；第三是积极参与中国新兴市场的发展，包括智慧家居、智慧城市、高级辅助驾驶、智能交通等，为新兴市场提供一些英飞凌的产品和解决方案；第四就是积极搭建生态圈，希望与更多的企业一起成长。

另外，目前西克正在推进的第一个项目是――APP Spaces，其有自学习的功能。是西克去年提出的基于工业4.0的开放平台和生态系统。该平台包括第三方、可编程的产品，将来智能传感器应该都可以被编程，这样一来其可以连接可编程的硬件和软件，系统集成商，OEM客户，可以在这个平台上开发属于他们自己的软件系统。同时，该平台在将来还可以满足客户千变万化的应用需求，所以说这是一个开放的生态系统。

智能制造技术标准范文第10篇

[关键词] “中国制造2025” 工业互联网 工业4.0

[中图分类号] F424 [文献标识码] A [文章编号]1004-6623（2017）03-0060-03

[基金项目] 国家社会科学基金项目（16CRK007）；中国博士后科学基金项目（2016M600694）。

[作者简介] 方海洲（1972 ― ），湖北红安人，中国财政科学研究院博士后，研究方向：城市发展政策；刘厚莲（1987 ― ），江西吉安人，中山大学岭南学院、深圳市坪山区发展研究中心博士后，助理研究员，研究方向：城市发展问题。

一、推进“中国制造2025”存在的问题

继美国工业互联网和德国工业4.0战略之后，中国于2015年正式了“中国制造2025”战略，明确了制造强国建设的战略方针和“三步走”目标、战略任务和重点、战略支撑与保障等。目前，中国制造尚处于工业2.0和3.0并行发展阶段，必须走工业2.0补课、工业3.0普及、工业4.0示范的并联式发展道路。作为一个正处于工业化中期的发展中国家，中国已成为全球最大的制造业生产国，形成了门类齐全的工业体系和较强的产业配套能力，但制造能力与欧美等发达国家相比，仍存在较大的差距，“大而不强”成为中国制造业发展的基本特征，东、中、西部地区的制造业水平发展也存在显著差异。

城市是落实“中国制造2025”战略的重要区域单元。从该战略的推进情况来看，部分城市已经制定了行动计划或纲要，但是，其在推进“中国制造2025”过程中仍存在较多问题，主要表现在以下两个方面。

（一）顶层设计存在的问题

第一，宏观规划缺乏具体内容支撑。“中国制造2025”是我国制造业发展的十年规划，更多是在规划层面的体制机制建设，以及未来中国制造的“三步走”战略目标、战略任务和重点，尚缺乏具体的专项规划、行动计划、实施方案、政策保障等具体内容，特别是在制造业、互联网、信息技术等重点制造领域。虽然各省市区依照国家“中国制造2025”规划，纷纷制定行动计划或实施方案，但大多是在“中国制造2025”规划基础上的“变式”，且集中在创新发展、质量标准建设、制造能力建设等方面，重合多、目标多，行动少、特色少，缺乏具体方案及措施，仅有上海、深圳、武汉等制造水平相对较高的城市及部分城区制定了相应的行动方案，但也未能结合城市或城区发展基础，提出与其产业、制造发展的针对性方案，这些方案也还处在提出规划的阶段。德国于2016年9月成立了“工业4.0平台”、“工业4.0实验室网络”和“工业4.0标准化理事会”三大平台共同推进工业4.0建设，而我国各个城市还没有针对建立制造平台制定专门政策文件等，不利于提升城市自身制造水平，也不利于推进“中国制造2025”战略。

第二，制造国际标准话语权亟待强化。我国制造业发展大而不强，基础零部件与元器件、基础工艺、基础材料、基础技术不强，制造业关键技术、标准制定不够。目前，一些重点行业和产业产能严重过剩，同时大量关键装备、核心技术却未能掌握，国内庞大的技术市场需求过于依赖进口。相比美国、德国等发达国家，我国信息通信、软件、芯片等技术，以及制造基础和制造能力均存在较大差距，足以说明我国制造能力强，但制造先进水平不高，制造国际标准话语权不多，影响我国制造强国目标的实现。同时，我国在制定制造标准方面做得不够，标准制定未突出各个产业细分领域，影响了中国制造业发展成效，使得中国制造长期处于跟进地位。

（二）规划落地存在的问题

第一，互联网基础设施建设不完善。发展互联网基础设施是推进“中国制造2025”的重要内容。美国立足其发达的互联网发展水平，德国依托其物物相连的物联网，分别提出各自的工业发展战略，这与互联网基础设施高度发达是分不开的。我国提出推进制造业和互联网融合发展，旨在推进制造业与互联网融合发展。但相比美、德等发达国家，我国互联网发展仍处于较低的水平，网络基础设施规划建设不足，大量高新区、经开区、工业园区的网络基础设施不完善。以深圳为例，各类产业园区的信息化水平还不高，难以满足智慧园区、智能园区信息技术发展要求，这也成为未来推进“中国制造2025”的障碍。

第二，与现有产业、园区发展结合不够。推进“中国制造2025”重在提高科技创新能力，帮助传统产业转型升级，主要依赖科技创新、“互联网+”等。目前，科技创新主要是提高科技创新能力，“互联网+”主要是打造企业生产线，建设若干无人工厂、无人生产线等，但仍未与现有产业园区、基地等紧密结合打造智慧园区等，总体还处于较低水平。通过数据收集、共享和分析，彻底变革生产流程，实现元素重构等方面明显不够，与“中国制造2025”战略目标存在较大差距。城市推进“中国制造2025”发展没有站在当前城市园区和产业转型升级的基础上，通过发展云计算、大数据等互联网服务等，促进园区智慧化发展，以及实现传统产业绿色制造、智能制造和高端制造。

第三，推进“中国制造2025”的企业和社会力量有限。尽管面临劳动力成本不断上升的压力，但较多企业对智能转型的积极性并不高，创新创业型企业数量相对较少，多数企业发展还处于效率较低的阶段。而在美国和德国，智能化发展主要起源于企业，如美国GE公司首提工业互联网概念，此后又联合多家巨头公司组建工业互联网联盟，通过制定工业互联网标准，推动物理世界与信息世界融合发展；德国西门子公司建立智能工厂，推进制造生产自动化、智能化，同时德国企业、科研院所成立了工业4.0联盟，大量的德国中小企业成为成员，推动德国制造I交流沟通、协同发展。与美、德明显不同，中国推进制造强国呈现明显政府规划和引导特征，除上海、深圳等少数大城市外，多数推进“中国制造2025”的力量并不强劲，高新技术企业数量不多不优，产业协会、标准协会、智造联盟、创新联盟、工匠联盟等社会组织明显发育不足，都不利于高端制造发展。

第四，制造业人才供给相对不足。从领导型人才、技能型产业工人等方面来看，我国与美国、德国差距较大。美国和德国制造业拥有大量具有丰富管理经验的领导型人才，技能型产业工人的技术创新、技术传承也优于我国，同时他们也拥有大量的操作人员、技师、工匠，以及良好的技能型人才的培养体系，为美、德等发达国家制造业奠定了坚实的基础。我国制造业虽然发展较快，多数城市虽然提出大力培养和引进制造业人才，但是制造业人才培养体系不完善，制造人才服务平台不多，精细化程度不高，这是推进“中国制造2025”进程必须高度重视的问题。

二、推进“中国制造2025”的对策建议

比较和分析“中国制造2025”、美国工业互联网、德国“工业4.0”，我们可以发现美、德在推动制造业发展过程中尤为重视制造标准、制造基础设施建设、制造人才供给、产业社会组织等，而这些正是中国制造发展不足之处。当前省市层面出台的政策措施主要在资本配套、平台建设等方面，有诸多不足。为实现中国制造强国目标，以及各大城市顺利推进中国制造业发展，仍需在以下几个方面努力：

一是加快制定出台“中国制造2025”的系列支撑文件。根据“中国制造2025”规划目标、战略任务和重点，继续提升城市和国家的制造业创新能力、加速信息化与工业化深度融合、加快产业转型升级、壮大创新创业主体力量、推动制造企业向生产服务提供商拓展等，加快研究制定可实施、可操作的方案、计划和政策保障等系列支撑文件，保障实施过程中的可操作性。

二是重视标准和规则的制定。据测算，1960～1996年，德国国民生产总值年均增长率中，标准实现的贡献率近1%，足以体现标准在经济发展中的重要地位。我国不仅需要重视一些关键技术、共性技术的攻坚突破，更需要在关键技术领域参与和抢占话语权，用标准引领信息网络技术与制造融合，打造中国智能产品、智能工厂、标准生产模式等。同时，注重组建标准化组织机构，聚焦制造核心领域，增加标准制定的投入，促进标准带动制造业发展。

三是强化互联网基础设施建设。应积极在自主创新示范区、高新技术产业开发区等投入云计算、大数据等基础设施建设，促进企业物联网与互联网连接，收集消费者个性化需求，实现智能感知、智能分析、智能决策、智能生产和智能服务。

四是鼓励成立一批制造业社会组织。德国的中小企业（SME）数量总共占德国企业的99%，而全世界最优秀的2000多家中小企业中，德国占了47%，他们都是各个制造联盟、产业协会、创新联盟的成员单位，如“工业4.0工作组”、“工业4.0标准化工作小组”等，说明产业社会组织在制造业创新网络中的重要地位。可见我国需要鼓励成立一批制造业社会组织，促进行业交流、参与标准制定等。

五是重视技能型创新创业人才培养。与美国、德国相比，我国精细制造能力水平较低，富有工匠精神的高技能型人才还十分缺乏，需要借鉴美国和德国应用型教育做法，结合产业发展趋势，创新教育理念，培养一批优秀的工程技术人员。目前，较多的高新园区正在引进和布局高校，应重点探索产业与教育融合新模式，促进培养新型人才。

六是加强制造业发展国际交流合作。美国、德国等发达国家制造业水平处于世界前列，中国制造业发展总体处于跟进水平，应加强与美国、德国、日本等发达国家交流合作，建立工业4.0对话机制，参与标准制定，学习高技能型人才培养经验，共建中德制造园区、中美制造园区等；鼓励和支持国内企业与国外先进制造企业合作，试点示范一批重点智造生产线、智造园区等。

[参考文献] 略

Abstract： Made in China 2025 is an important industrial strategy， which has been implemented for two years. This paper reviews the background of the industrial development strategy of China， the United States and Germany， and compares the similarities and differences among them. We found there are some problems while this national industrial strategy has been carried out， such as Top-level design， Planning implementation. To achieve the goal of “made in china 2025” plan， we need to develop manufacturing standards and rules， promote manufacturing enterprises to expand production service ability， strengthening the Internet infrastructure construction， encourage the establishment of a number of social organizations， cultivate number of entrepreneurial talents.

智能制造技术标准范文第11篇

2020年上半年新旧动能转换工作总结

今年以来，泰山区认真落实市工业经济发展大会精神，全面落实区委十三届九次全会精神，深入推进区委《关于推进新旧动能转换重大工程的实施意见》确定的重点任务落地，加快实施新旧动能转换重大工程，全面提升发展质量和效益，，全力实施工业兴区战略，大力培育和集聚区域发展新动能，全力推进工业经济高质量发展，各项工作取得新成效。

一、新一代信息技术产业

山东厚丰汽车散热器有限公司汽车冷却模块机器人冲压/焊接生产线技术改造项目获得省级第二批“现代优势产业集群+人工智能”试点示范企业及项目。坚持项目导向，把产业发展落实到具体项目上。依托泰山信息科技“泰山office”研发及产业化项目，积极引领企业研发高端软件产品，构建自主可控高端软件，逐步实现关键领域、重点行业软件系统国产化。重重点培育思科赛德全国煤矿专用地震监测台网、融通电子基于数据驱动的智慧云校园服务平台、国际文化大数据（泰山）产业城，大通前沿精细化军事管理平台研发等项目，日常做好项目调度和服务，集聚要素资源，确保项目早建成早投产。以项目建设带动企业培植，重点做好信息科技智安园区监测预警应急一体化管控平台，山东海天智能脑机接口康复训练系统，泰安泰山机电物资有限公司泰山智能制造供应链大数据公共服务平台的项目建设工作，鼓励企业做大做强。

二、高端装备和智能制造产业

深入贯彻落实《中国制造2025》发展战略，坚持把培育和发展高端装备和智能制造产业作为工业新旧动能转换的关键环节，把握“创新驱动、跨界融合、示范引领、协同推进”四大原则，大力培育科技含量高、经济效益好、资源消耗低、环境污染少的高端装备和智能制造业，引领全区产业转型升级。“泰山智造”呈现出蓬勃发展的良好局面，已成为我区经济发展的新引擎。6月8日，国家先进印染技术创新中心获工信部批复组建，这是我区新旧动能转换重大工程的又一标志性成果。康平纳集团筒子纱自动化染色智能制造技术与装备入选世界智能制造大会“中国智能制造十大科技进展”，其“筒子纱染色智能工厂”列入国家首批智能制造试点示范项目；海天智能荣获省人工智能领军企业，其“智能康复机器人产业化及医联体康复中心示范综合体项目”列入工信部人工智能与实体经济深度融合创新项目；普瑞特机械制造股份有限公司智能化生产制造车间等3个项目被列入省智能制造试点示范项目；厚丰汽车散热器汽车冷却模块机器人冲压/焊接生产线技术改造等3个项目列入省级“现代优势产业集群+人工智能”试点示范企业及项目。

三、新材料产业

鲁普耐特集团参与制定了国家标准 9 项；主持制定行业标准 22项，是绳网国家标准的编制单位，行业标准的主编单位。申报各类专利 300 余项，其中，授权发明专利 7 项，实用新型 39 项，2019 年申报发明专利 41 项。是行业内参与国家标和行业标准制定数量最多的单位，知识产权专利拥有最多的单位。鲁普耐特集团申请承担国家及地方级科研项目，解决新材料绳网在海洋工程、深远海养殖、航空航天、军事国防等领域的综合利用方面的难题，并深入绳网产业链上下游新材料的研究，开发新的生产技术工艺，并为企业发展提供技术支持和保障，并在国内外期刊上发表相关文献、专利，增加企业的知识产权竞争力。

四、纺织服装产业。

积极推进科技创新，全力打造科技型企业。岱银集团、康平纳集团已建立省级企业技术中心、省级工业设计中心和山东省院士专家工作站三大省级研发平台。致力于全产业链的新产品开发，打造核心竞争力。康平纳集团以国家科技进步一等奖成果为技术基础,在康平纳本部建设年产2万吨标准化、可复制智能染色示范工厂，与传统染色相比，染色一次合格率由70%提高到98%以上，提高生产效率28%，节约用工80%；与《印染行业规范条件（2017版）》明确指标相比，吨纱节水70%、减少污水排放68%、综合能耗降低45%。被列入国家首批智能制造试点示范项目、《中国制造2025》2017年度重大标志性项目、山东省新旧动能转换重点项目，荣获2018年中国工业大奖。岱银集团大力实施品牌创新，已拥有“岱银”和“雷诺”两个“山东省著名商标”，旗下的“岱银”牌棉纱、牛仔布、毛呢以及“雷诺”服装四个产品均凭借优异的品质，获得了“山东省名牌产品”称号。“雷诺”服饰荣膺“中国驰名商标”、“中国最具影响力商务休闲品牌”、“中国服装招标采购高端定制品牌”等殊荣，在各大中城市建立了100多家销售网点，并成为全国200多家企事业单位的服装采购优秀供应商。“雷诺”服饰还在美国成立贸易公司进行自主品牌销信，品牌销售网络已覆盖美国、加拿大的20多个城市，已成为当前美国销量最大的中国自主服装品牌。康平纳集团拥有国家认定企业技术中心、重点实验室、院士工作站、工业设计中心等国家省部级研发机构，先后承担完成国家863计划、科技支撑计划、智能制造专项等国家省部级科研项目80余项，荣获国家省部级科技进步奖11项，其中“筒子纱数字化自动染色成套技术与装备”荣获2014年度国家科学技术进步奖一等奖。现拥有专利技术150余项，其中授权发明专利31项（其中，欧洲授权发明3项），参与制定国家、行业、企业标准30项。康平纳集团实现了筒子纱染色从手工机械化、单机自动化到全流程数字化、系统自动化的跨越，使我国成为世界首家突破全流程自动化染色技术并实现工程化应用的国家。发展智能化生产，推进服装纺织全球高级定制。

智能制造技术标准范文第12篇

随着2016年《中国制造2025》全面实施跑出加速度、“互联网+”行动计划逐步实施，工业互联网发展进入快车道，制造业与互联网融合发展迈出坚实步伐。

2016年国务院颁布的《关于深化制造业与互联网融合发展的指导意见》指出：要以建设制造业与互联网融合“双创”平台为抓手，围绕制造业与互联网融合关键环节，积极培育新模式新业态，到2018年，制造业重点行业骨干企业互联网“双创”平台普及率达到80%，成为促进制造业转型升级的新动能来源，并让制造业数字化、网络化、智能化取得明显进展。

物联网未来趋势：智能制造、无人驾驶、智慧城市

欧盟中国经济文化委员会执行主席张毅表示：“在世界范围之内，中国在物联方面的技术可圈可点，对物联网概念的推进，可以说做到了家喻户晓的程度，完全摆脱了当初一开始说物联网，还以为是‘送快递’的概念。”

“世界物联网不仅存在于技术革命，更被定位为人与物、物与物、物与人的互联互通，还包括公共设备管理运行的共同交互共享，是一个多维度的生态化、智能化的网络体系。”世界物联网大会主席何绪明在2016年12月29日举办的2016世界物联网大会北京峰会中表示，世界物联网通过RFID、云计算、大数据、海存储、智能硬件、终端和软件的工具来实现，将世界所有的产品、物品都汇集在一个可查询、可跟踪、可选择、可追溯的虚拟和现实相结合的多功能的网络体系，涵盖工业、农业、军事、教育、医疗卫生、物流、能源化工、交通运输、航天航空、水利电力、环保、智慧城市、公共管理、安防安全、金融等16个领域，它们将催生出全球数十个万亿级的市场。

对于未来物联网的发展方向，中关村物网产业联盟副秘书长王正伟认为，首先是是智能制造和无人驾驶。“制造业是物联网发展的的基础，‘十二五’期间物联网十大行业规划中，真正能做大规模的就是制造业。另外，无人驾驶对接着车联网。车是最大的智能硬件，从智能制造到汽车生产，又产生内生的关联。”

此外，王正伟认为，大健康产业是物联网发展的另外一个方向。“移动互联网的红利就是人口的红利，而人口的红利转换到从产业方中就是大健康产业，大健康非常重要，与每个人息息相关，其中健康养老是重头戏，物联网未来可以在这方面广泛应用。”智慧城市是物联网发展的一个重要方向。他表示，物联网是实现城市智慧化的工具，更会为城市带来很多新的服务业态，产生很多新的商业模式，是一次商界模式上的变革。

统一物联网游戏规则

“由于各方和各国对物联网的认知不同，创立的标准技术各异，目前还无法适应人类社会快速发展的需求。”何绪明称，以因特网为代表的信息化革命，颠覆了以前的生活工作方式，比互联网更大、更全、更实的物联网将会成为继农业革命、工业革命、信息化革命之后的又一场革命，它更能彻底地颠覆现在和以前的生活工作方式，成为开启智慧革命时代的必然，也会代表智慧革命。诚然，目前，还没有一个统一的游戏规则来引领这场革命，一定程度上制约着物联网的发展。

任何行业都有与其相辅相成的行业标准，中兴通讯战略规划部副部长赵孝武认为，标准本身对产业有着推动作用，甚至是加速产业发展的动力。如果没有统一的标准，企业各自为政，各自生产的设备，在产业的整个生产链上是无法工作的，无法真正形成所谓的“互联互通”。对此，赵孝武建议，解决物联网标准化问题，应该降低标准化成本。“如果万物相联智能化的成本降下来，它的经济价值就是指数级的增长。”

中国电子技术标准化研究院高级工程师徐冬梅表示，“物联网的特点就是跨学科、跨领域的互联互通互操作，而标准正是互联互通互操作的基础和保障。智能家居、智慧医疗这些都是物联网带来我们每个人的新便利，而这一切的前提就是物联网标准体系。可以说，物联网标准让我们的生活更加美好。”

对此，ISO/IEC物联网参考架构国际标准项目主编辑沈杰也表示，如果没有统一的标准，国外用户就无法简便使用中国产的智能家电，而企业的后续维护成本也非常高。他认为，尽快建立完善物联网国际标准体系，对于中国智能制造产业的发展壮大也将起到非常重要的作用。

据沈杰介绍，目前国际标准组织ISO/IEC 34个成员国投票通过了中国主导的物联网“六域模型”参考架构国际标准的核心内容。他表示，在今后全球物联网产业发展中，中国扮演的角色会越来越重要。这一方面是因为经过30多年的快速发展，中国对于物联网的需求非常迫切；另一方面，中国的市场足够大，完全能够培育和延伸出一个完整的物联网生态体系。

发展核心技术、保护信息安全是关键

物联网是新一代信息网络技术的高度集成和综合运用，是新一轮产业革命的重要方向和推动力量。对此，国家数字化学习工程技术研究中心副主任刘延申表示，应用创新是物联网发展的核心，发展物联网必须遵循产业发展规律，要着力突破核心技术、智能传感器等一批核心关键技术，在新一代信息技术、工业、农业、节能环保、商贸流通、能源交通、社会事业、城市管理、安全生产、医疗健康、生物医药、教育科技、智慧城市等领域开展物联网应用示范和规模化应用，统筹推动物联网整个产业链的协调发展，形成上下游联动，着力加强物联网安全保障技术、产品研发和法律法规制度建设，提高信息安全保障能力。

智能制造技术标准范文第13篇

关键词:智能化建筑 造价控制

中图分类号:TU723 文献标识码:A 文章编号:1672-3791(2012)06(a)-0147-01

建筑智能化系统是利用现代通信技术、信息技术、计算机网络技术、监控技术等,通过对建筑和建筑设备的自动检测与优化控制、信息资源的优化管理,实现对建筑物的智能控制与管理,以满足用户对建筑物的监控、管理和信息共享的需求,从而使智能建筑具有安全、舒适、高效和环保的特点,达到投资合理、适应信息社会需要的目标。

随着社会的进步、科技的发展和人类需求的增长,新的技术、工艺、材料的不断地更新和出现,而且随着信息技术的快速发展,建筑智能的不断完善,对于建筑智能的造价系统的管理工作也要不断的适应市场的发展趋势。

1 智能建筑工程造价存在的问题及控制对策

造价咨询公司作为专业投资顾问,要对智能化系统从设计到施工到运行、维护提出合理化建议,从而使智能系统应用更加优秀。智能建筑工程造价控制一般可分为投资决策、设计、招投标、施工和竣工结算等阶段。

提出建议书,进行可行性分析,确定投资估算,编制设计任务书是项目投资的主要决策阶段。在此阶段内确定项目建设的标准和合理的规模是影响工程造价的主要因素。往往甲方在论证阶段不能做到充分的调研,不清楚自身需求,贪多求全。在此阶段,造价咨询公司必须广泛组织有关专家,结合实际的市场调查情况,确定建设单位的要求,确定建设的标准和合理的规模,使项目在建成后其功能很可靠并留有适当的发展空间。另外,还要对项目进行更多方案的比较和选择,确定先进的技术,经济合理的项目建设方案,避免不必要的浪费。

对于智能化工程项目,系统设计方案、构造方式、所用材料以及设备种类的选择等都对造价具有重要的意义。此时细微变化,会对工程造价有重大的影响。但多数项目在需求分析阶段部分,甲方往往不能提出具体需求,而导致建筑的智能化设计不能与主体设计同步进行,设计人仅考虑了公用线槽和管线预埋,对系统调试、软件的开发、调试等项目的设置不够详细,承包单位还要根据设计图纸和招投标文件的要求进行深化设计,在此阶段,造价咨询人员要配合建设单位尽量采用招投标的方式选取设计单位,应担负设计阶段的设计监理的责任,监督设计质量、进度,检查限额设计的执行情况,协助业主组织设计的技术评审。

在招投标阶段,造价管理的主要任务是招标方的造价控制。受其自身利益的影响,承包商往往借深化设计对方案作出对自己利益有利的调整。由于智能建筑自身的特点,如果深化方案没有经过充分论证,离开其合理性、可行性,其造价便毫无实际意义。所以在作为造价咨询公司在招投标时,最好采用综合评分法,既要考虑投标报价,还要综合考虑技术方案,在深化设计评审中,要严格控制设备选型和其他关键材料的品牌、型号,如果原方案中确实存在没达到技术要求的地方,需要调整时,要经过专业论证和审批才能变更,尽可能不要超出原招标文件推荐的材料设备清单范围,防止承包商借机提高设计标准、增加设备和线路,改变部分设备材料的品牌或型号。

施工阶段的造价管理主要包括两方面:一是工程变更的管理;二是工程索赔的管理。作为造价咨询公司,在工程开始前,进行碰撞检查,要在保证系统正常的情况下节省能耗和日常管理的各项费用。在发生设计变更后,造价咨询公司要及时跟进变更的工程量计算及相关费用增减估算;评估变更对造价的影响,并做好设计变更的有关经济、技术资料,为以后的工程结算提供有利的保障。另外,如果设计变更造成工程费用增加,工期延误等,应进行合理的费用和工期索赔。索赔出现会导致项目的造价发生变化,索赔的管理也是对工程项目实施阶段工程造价管理的重要手段。因此,加强管理,加强合同执行意识,提高索赔的管理水平,对控制工程造价有着重要的作用。

在工程竣工后,为了有效控制工程造价,造价咨询公司应及时进行工程竣工结算的审查工作。在结算审查过程中,造价咨询人员应注意搜集签证齐全、有效的经济文件;仔细斟酌施工合同的条款及用词,避免存有含糊、漏洞之处;严格执行计价规范,防止承包商虚报、重报工程量,从而使建设投资控制在合理的范围内。作为造价咨询的专业人员还应对整个工程造价控制资料进行整理、分析,总结影响工程造价的各项因素,建立相关数据库,为今后的造价控制工作做好准备。

智能制造技术标准范文第14篇

关键词：电气工程；自动化；智能化技术

0引言

智能化技术是智能元件、智能算法等的统称，在其应用下，可以使电气工程自动化系统具有一定的人工智能操作能力，模仿人的分析决策思维，实现动态控制。目前电气工程自动化技术已经在机械领域中得到了广泛应用，通过与智能化技术结合，可以为机械生产提供更有力的支持，实现真正意义上的全自动控制。

1智能化技术在电气工程及其自动化中的应用价值

1.1自动更新控制模型

在传统电气工程自动化技术应用过程中，需要提前设计和构建各种控制模型，对机械设备进行自动化控制，实现相应的控制功能。严格而言，传统电气工程自动化技术只能实现静态控制功能，无法根据机械生产的实际情况，对控制模型进行调整。如果因环境变化导致控制模型失效，则容易引发生产安全问题。在智能化技术的应用下，电气工程自动化技术可以突破静态控制的局限性，根据实际生产作业条件的改变，随时更新控制模型，以适应新的工况。这主要是由于人工智能技术可以模仿人的思维决策功能，基于对基础数据的分析，根据系统控制要求，制定合适的控制方法。此外，在智能化技术的应用下，一些电气工程自动化控制系统不需要提前建模，可以进一步提高使用效率，随时投入到各类机械生产过程中[1]。

1.2实现全局优化求解

实现全局优化求解是智能化技术的一个显著特点，在大数据技术、传感器技术等的应用下，智能化系统可以对机械生产流程进行全面分析，基于各道工序之间的关联关系分析结果，明确其相互影响。在电气工程自动化控制系统优化过程中，可以避免陷入局部最优化问题，最大化的提升机械生产流程的总体效率。同时，可以通过运用故障自检测技术等，为机械生产流程的安全性和稳定性提供保障。在此情况下，可以充分协调不同的生产环节，并基于节能改造等方面的要求，对系统运行过程进行灵活控制，减少不必要的能源消耗[2]。

1.3规范系统工作标准

智能化技术具有强大的数据分析和计算能力，可以实现对机械设备操作的精准控制，有利于提高产品生产质量。客观而言，在机械设备生产过程中，操作误差难以完全避免。在传统的电气工程自动化技术应用过程中，主要通过将操作误差限制在一个可以接受的范围内，缩小产品质量差异。在智能化技术的应用下，可以基于对大量设备运行数据、环境数据、误差数据等进行分析，找到引起误差的根本原因。在机械生产过程中，通过采用动态控制方法，随时根据环境等影响因素的变化，采取相应的控制标准，从而不断缩小误差，提高产品生产质量。在智能化技术支持下，可以对生产流程作出进一步规范[3]。

2智能化技术在电气工程及其自动化中的应用对策

2.1生产设备的智能化改造

智能化技术在电气工程及其自动化中的应用，首先体现在智能化设备的应用方面。目前在机械生产领域，许多企业已经开始引进智能化设备和系统，通过对生产设备进行智能化改造，丰富电气工程自动化控制功能。比如各种类型的智能传感器的应用，在传感器装置中本身带有微处理器和存储设备，具有一定的编程功能，可实现通信传输、板载诊断等功能。智能传感器主要由传感器敏感元件、为处理器和信号调理电路等部分组成，主要功能包括自标定、自选量程、自校正、数据存储与处理、双向通信和决策处理功能等。将智能传感器应用到机械自动化领域，可以有效提升机械生产流程的数据采集能力，快速完成信息分析与处理工作，并根据需求对数据进行传输和应用。与传统传感器相比，智能传感器还具有精确度高、可靠性强等优点。目前机械领域常用的智能传感器包括压力智能传感器、压差智能传感器、流体高度智能传感器等。

2.2产品制造的智能化控制

从当下的市场竞争环境来看，客户对机械产品的加工制造需求更加多样化，除了产品功能、产品性能外，往往还会提出一些具体要求。智能化技术在机械制造工业中的应用，可以支持客户高端定制服务，对客户需求进行准确分析，充分满足客户对于机械产品的加工制造需求。比如目前在作业线上使用的智能化机器人，具有检测、识别对象功能的能力，可以根据工作目标快速做出决策，同时具有执行相应动作的伺服功能。在计算机和网络技术的应用下，客户可以直接与生产线对接，由客户提出产品要求，制定生产目标。然后由智能化产品管理系统对客户目标进行分解，细化到产品各项功能、性能以及产品特殊要求，然后对生产线进行自动调整，满足产品生产所需的条件。在此情况下，可以最大化的满足客户需求，提高客户满意度。

2.3生产流程的智能化管理

智能化技术在机械自动化领域的应用还体现在生产管理方面，以往虽然电气工程自动化技术也具有一定的自动化控制功能，但现场生产管理对人工依赖性仍然较高，难以实现无人值守作业目标。在智能化技术的全面应用下，大部分系统控制过程都可以由智能化系统自动完成，而且系统能够对各种生产影响因素的变化做出动态反应。因此，智能化技术的应用可以降低机械生产过程的人工参与度，进一步提高生产自动化水平。另一方面，在需要进行人工决策时，也可以由智能化系统提供支持，由智能化管理系统自动完成数据分析、汇总工作，基于数据挖掘结果和专家系统评价结果，给出相应的技术解决方案，提高重大事项决策效率。在智能化技术的应用发展下，还可以通过与同类产品生产流程进行比较分析，提出生产线改造方案，促进企业生产水平的提升。

2.4系统故障的智能化诊断

智能化诊断技术是目前智能化技术在机械自动化领域应用的重点方向。在以往的电气工程电气自动化系统的应用过程中，难以实现对各类故障风险的全面监测，而且在发现故障风险后，难以做出及时反映。智能化故障诊断技术通过采用智能元件及智能化故障监测算法，可以对系统故障进行实时监测，在复杂的机械设备中，通过采用模糊评价方法，准确评价设备故障风险，并找到故障出现原因。即使机械设备未发生过的故障，也可以通过智能化诊断分析，实现对新故障问题的有效识别。在此基础上，通过执行故障排除方法，让机械设备恢复运行。目前智能化技术在机械领域的应用已经使各类电气设备具有一定的自恢复能力，可以确保设备的长期、稳定运行。

智能制造技术标准范文第15篇

实践者，率先推出了全国第一个智慧城市总体规划，并在2011年正式推出了5年407亿元的财政支持用于各领域的智慧城市发展，今年又成为全国首批智慧城市建设的五个试点城市之一，俨然成为中国智慧城市的先驱与旗手。智慧产业是智慧城市的支柱和支撑力量，发展智慧产业是推动我市智慧城市建设由“行政推动”向“市场驱动”转变，构建起“政府主导、企业主体、民众需求导向”的智慧城市建设模式的重要抓手。智慧产业以新一代信息技术产业和智能制造装备业为核心，虽然宁波作为国内智慧城市的先行者有了一些基础，但仍受制于经济、政策、技术等方面的约束，需要多层面的努力来共同推动智慧产业的发展和壮大。

具备了一些基础条件

当前，我市已具备发展智慧产业的基础条件，主要表现在以下四个方面：

信息基础设施逐步完善，两化融合取得显著成效。“十一五”期间，我市网络基础设施不断完善，企业信息化进程不断加速。到2010年底，互联网城域出口带宽达到580G，基于3G的无线宽带网络已基本覆盖整个城市，WiFi热点已经覆盖行政机关、机场等主要人员聚集区。目前，我市互联网宽带接入用户和3G用户分别达188万户和90万户，全市80%的企业建立了内部局域网，54%的企业建立了门户网站。2010年，全市30%以上的工业企业开展了电子商务活动，电子商务成熟度位居全国城市前10位，成为“CAD/CIMS”试点城市。

新一代信息技术产业发展迅猛，龙头企业带动作用显著。2010年全市新一代信息技术产业的产值达750亿元，约占电子信息产业总产值的45%，拥有全国电子百强企业2家、元器件百强企业8家，并有11家企业入围年度省电子信息产品制造业30强，4家企业入围省信息产业外贸出口10强。以奇美电子为龙头的液晶光电制造产业链集聚初步显现，形成升锐电子、菱茂光电等一批较有实力的关联企业。同时，已建成5个市级及以上信息产业园区，在部分县（市）区还形成了以龙头企业为主体的信息产业集聚区。

装备制造业支柱地位突出，工业结构调整取得切实成效。装备制造业工业总产值占全市工业总产值比重从2006年的37.2%上升到2010年的41.1%，注塑机等40多种装备产品的市场占有率均居全国第一位。同时，高新技术产业、装备制造业占比稳步上升。至2010年底，高新技术产业产值占规上工业产值比重由2005年的17.9%增至24.9%。

研发投入力度持续加大，企业创新能力不断增强。“十一五”期间，宁波全市财政科技投入累计83.16亿元，全市科技经费从2006年的69.7亿元增加到2010年的130亿元。2010年宁波市研发经费支出占GDP的比重达到1.6%，全市90%以上的研发经费投入出自企业，90%以上的研发机构设在企业，创新要素向企业集聚进一步加快，企业的创新能力不断增强。近年来宁波所获得的国家科学技术奖、省科技进步奖中，80%以上源自企业技术创新，80%以上的国家科技计划项目由企业为主承担。当前，宁波市共有部级创新型试点和创新型企业13家、省级35家、市级93家。

必须面对的挑战

纵然我市已有了发展智慧产业的上述基础条件，但由于智慧城市建设在我国还处于示范试点建设阶段，智慧产业发展必然面临来自政策、宏观经济环境、人才、产业、技术、城市等方面的挑战。

目前，国内对智慧产业的内涵尚未明晰，对智慧产业所包含的产业门类存在较大分歧，智慧产业的统计指标、统计方法和产业标准尚未研究，这些都导致了目前对智慧产业的发展目标不明确、发展内容区域性差异较大的问题。同时，全球经济增长速度放慢与低水平增长，意味着外部需求较弱，对我市出口导向的经济增长模式带来较大压力。智慧产业的发展需要多层次的人才。在当前相关产业还处于发展初期的情况下，我市在核心技术研发、企业经营管理、专业技能应用等领域的人才是非常匮乏的，且目前企业管理者对企业信息化项目建设缺乏项目投资管理经验，对信息化企业的管理运营缺乏必要的知识和经验。

智慧产业以新一代信息技术产业和智能制造装备业为核心，这两个产业均是我国在“十二五”期间重点培育和发展的战略性新兴产业，而目前均处于产业发展的初期。就我市来看，在新一代信息技术产业方面，我市在全国占有重要地位，产业增长速度高于全国平均水平，但是产业总体规模仍然较小，核心技术缺乏，物联网、下一代互联网、云计算、智能制造等智慧产业核心领域的技术自主研发能力比较弱，产业集聚度有待进一步提高。在装备制造业方面，尽管我市已经具有一定的产业基础和比较优势，但问题仍然不少，例如大型企业集团数量相对较少，平均企业规模偏小；外观设计专利多，发明专利较少；高技术含量和高附加值的整机、成套设备相对较少等。此外，仍然存在着工业企业在信息技术应用的深度和广度有待继续加强，中小企业信息化管理能力尚需进一步提升，信息技术对提升工业设计研发水平还需进一步扩大、对提高生产制造效率还未充分体现等问题。

当前国内智慧城市建设风起云涌，众多城市已明确提出建设智慧城市的目标，都把培育和发展智慧产业作为智慧城市建设的核心。北京、上海、广州、南京、杭州、武汉等城市均把物联网、云计算、下一代网络、高端装备制造等产业作为“十二五”时期城市战略新兴产业和智慧城市建设的重点。这势必造成我国城市间在相关产业领域的同质竞争，而国内一级城市在经济、人才、技术等方面保有的产业发展优势将对我市智慧产业的发展构成重大挑战。