。报告最重要的包含人机一体化智能系统概况、5G赋能制造业转变发展方式与经济转型、全球人机一体化智能系统态势、中国智能制造概况、原则任务、态势分析、产业分析、趋势变化分析、前景分析、最新政策、优秀企业案例等

  报告由中国高科技产业化研究会作为指导单位，由中国高科技产业化研究会学术交流部、数字化的经济分会、信息化工作委员会、中国通信学会通信设备制造技术委员会、中国信息产业商会大数据产业分会、东南数字化的经济发展研究院、北京信息产业协会共同组织编写；同时联合了工业与信息化部电子第五研究所、中国科学院信息工程研究所、中国信息通信科技集团有限公司、浙江砖助智连科技有限责任公司、中国联通、西北工业大学等十九家单位共同编写。

  智能制造系统是一个覆盖设计、物流、仓储、生产、检测等生产全过程的极其复杂的巨系统，企业要搭建一个完整的智能制造系统，最困难也是最核心的部分就是生产过程数字化。尤其是对于生产的基本工艺复杂、原材料以及原器件种类非常之多的离散制造领域，产品往往由多个零部件经过一系列不连续的工序装配而成，其过程包含很多变化和不确定因素，在某些特定的程度上增加了离散型制造生产组织的难度和配套复杂性,要做到生产全程数字化、可视化、透明化殊为不易。

  智能制造系统是一个高度集成和自动化的生产系统，它利用先进的信息技术、自动化技术和智能算法来优化生产的全部过程，提高效率和质量。以下是人机一体化智能系统系统的几个关键组成部分和特点：

  1. 数字设计：数字化设计是智能制造的起点，它使用计算机辅助设计软件（CAX）、三维设计与建模工具等技术，实现研发设计流程的数字化、模型化，缩短产品研究开发周期。

  2. 人机一体化智能系统单元：智能制造单元是将一组能力相近的加工设施和辅助设备做模块化、集成化、一体化的聚合，以提升设备开动率和生产节奏。

  3. 生产全过程数字化：这涉及到将生产的全部过程中的所有的环节数据化，实现数据的采集、传输、分析和决策，优化资源配置，提升产品质量管控。

  4. 智能物流仓储系统：智能物流仓储系统通过自动化设备和信息系统，实现原材料、在制品、成品等在生产的全部过程中的高效流转，降低物流成本。

  5. 大规模定制平台：通过建立定制平台，企业能够将用户引入到产品的设计和生产的全部过程中，实现个性化需求的快速满足，提升品牌价值。

  6. 产品远程运维服务：利用物联网、云计算、大数据等技术，对已投入到正常的使用中的产品做远程监控和维护，提供预测性维护、故障预警等服务。

  7. 数字孪生与人机一体化智能系统的结合：数字孪生技术通过在虚拟空间中创建物理实体的映射，实现对生产的全部过程的模拟和优化。

  8. 工业互联网赋能人机一体化智能系统：工业互联网通过连接设备、系统和人员，实现数据的实时采集和分析，提高生产效率和产品质量。

  9. AI大模型引领人机一体化智能系统：人工智能大模型通过学习和分析大量数据，提高生产效率、优化生产流程，并在预测性维护、质量控制等方面发挥作用。

  智能制造系统的核心优点是其可以在一定程度上完成生产的全部过程的自动化、智能化和网络化，来提升生产效率、减少相关成本、提升产品质量，并实现对市场变化的快速响应。通过这一些技术的综合应用，人机一体化智能系统系统正在推动制造业的转型升级。

  AI+人机一体化智能系统方案构建了面向制造、能源电力、采掘等各垂直行业，以基础硬件设备、软件系统平台、解决方案三大层级为核心，生态协同为保障的技术架构。与主要依赖本地算力的传统工业架构相比，AI+人机一体化智能系统方案通过软硬结合的方式，将成为未来智能化工厂的标准解决方案，提升产品质量检查和缺陷识别、生产作业过程识别以及安全行为等视觉识别的精准性、高效性。

  “AI+”通过整合 5G、数字孪生、边缘计算、区块链等先进数字技术，凭借“全面连接、信息共享、上下联动、资源整合”等优势，深度激活行业“脉络”，全面融入 45 个国民经济大类,对重塑工业体系、大力推进新型工业化的关键支撑效应正逐渐显现。

  AI+人机一体化智能系统关键技术是推动制造业向智能化转型的核心驱动力。以下是报告中提及的一些关键技术：

  - 5G 通信增强技术：通过高精度时间同步实现低时延的无线通信，支持精准定位和高宽带通信。

  - 网络切片：为不同的工业应用场景提供逻辑上独立的网络环境，确保服务质量和安全。

  - 结合物联网、大数据、人工智能等技术，创建物理实体在数字世界的映射，实现实时监控和优化。

  - 通过加密算法、访问控制等手段，确保数据共享的安全性和可靠性，促进产业链协同。

  - 包括机器学习、深度学习、模式识别等，用于提高生产效率、优化工艺流程、质量控制等。

  - 通过传感器和网络连接实现设备的互联互通，收集和传输数据，为智能制造提供数据支持。

  这些技术相互融合，共同构成了智能制造的技术基础，推动制造业向更高效率、更高质量、更智能的生产方式发展。

  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，智能制造水平显著提升。智能制造产业呈现“东强西弱”态势，未来慢慢的变多的制造企业意识到人机一体化智能系统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，智能化元件参与提升产品信息处理能力)、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，制造的自动化与信息化正在慢慢地布局。

  中国智能制造产业分析涵盖了产业链的多个角度，包括产业的发展特点、优势、以及面临的挑战。以下是对中国智能制造产业的详细分析：

  - 智能工厂：智慧工厂是现代工业、制造业的大势所趋，是实现企业转变发展方式与经济转型的一条优化路径。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。

  - 机器视觉行业：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%。

  目前国内机器视觉行业的上市企业主要有天准科技、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

  从数控机床产业链上下游来看，上游最重要的包含各类饭焊件、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字控制机床的制造，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、成型机床以及别的类型机床的生产制造。在下游应用市场，数字控制机床广泛的应用于国防军工、石油化学工业、汽车产业、机械行业及其他工业制造等众多领域。

  在上游领域，数字控制机床行业上业主要是制造数字控制机床所需零部件、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。

  在中游数字控制机床制造领域，目前，国内数字控制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，数字控制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、石油化学工业、汽车产业等工业制造领域。

  - 制造流程智能化：推动制造业全方位智慧化转型，包括智能连接服务、智能产品、智能传感等。

  - 3D打印和工业软件市场规模增大：3D打印技术在多个领域应用，工业软件市场持续增长。

  - 智能硬件市场规模持续增长：智能硬件行业市场规模逐步上涨，尤其在智能家居设备和智能穿戴设备领域。

  - 医疗领域：AI技术用于生成个性化医疗报告、治疗方案、在线医疗咨询等。

  - 制造业升级：AI技术与工业设计软件融合，提升研发效率，优化生产线. 中国人机一体化智能系统的发展规划：

  - 指导思想和目标：以新一代信息技术与先进制造技术深层次地融合为主线，推动制造业数字化转型、网络化协同、智能化变革。

  - 重点突破人机一体化智能系统的基础技术、先进工艺技术、共性技术和人工智能等在工业领域的适用性技术。

  - 打造智能场景、智能车间、智能工厂和智慧供应链，形成多场景、全链条、多层次的应用示范。

  - 针对装备制造、电子信息、原材料、消费品等传统产业的特点和痛点，推动工艺革新、装备升级、管理优化和生产的全部过程智能化。

  - 加快研发基础零部件和装置、通用人机一体化智能系统装备、专用人机一体化智能系统装备以及融合了数字孪生、人工智能等新技术的新型智能制造装备。

  - 加快开发应用研发设计、生产制造、经营管理、控制执行、行业专用及新型软件等六类工业软件。

  - 推动智能制造标准化工作，包括标准体系建设、研制、推广应用和国际合作。

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