智能制造慢慢的变成了我国推进供给侧结构性改革，改造升级传统产业，培育新技术、新产品、新模式、新业态，加快实体经济创新发展的新动能。目前人机一体化智能系统领域的国际竞争日益激烈，深入探索智能制造的发展路径和创新措施，抢占产业高质量发展先机和主导权，对于我国建设制造强国具备极其重大战略意义。

  什么是人机一体化智能系统？从未来的视角看，人类经历了机械化、电气化、自动化时代，目前正处于信息化时代，并逐步向智能化时代迈进，人机一体化智能系统不仅是制造方式的进步，效率的提升，更是智力的延伸。目前全世界现有企业能达到智能化水平的还很少，我们还处于人机一体化智能系统的初级阶段，未来人机一体化智能系统将迈向更成熟的阶段，标志就是制造系统具备学习能力，能够自主思考，能够无中生有。当前自动化正在加速取代一部分蓝领的工作，未来智能化将取代一部分白领的工作，人机一体化智能系统将是人类走进智能时代的重要标志。

  如何发展人机一体化智能系统？数字化，网络化，智能化，是一个循序渐进的过程。发展人机一体化智能系统的最低标准是在数字化的基础上建设工业互联网，在高度自动化的基础上实现人机交互。随只能制造深度发展，制造体系将形成去中心化的创新网络，未来的智能工厂将在物理信息网络上分布式的存在，制造业企业将成为创新网络上的节点。支撑人机一体化智能系统的基础设施是云平台、标准库、信息安全等，决策的中枢是人工智能，指挥系统就是运行在工业互联网中的大数据。数据是人机一体化智能系统的核心，一切感知、判断、处理、决策、反馈都是依靠大数据、依靠软件，未来人机一体化智能系统软件、智能系统的投入比例将达到人机一体化智能系统建设成本的四分之三以上。

  北京是全国软件产业最发达的区域，也是智能制造集成技术最全面的地区，北京在智能制造中的定位就是出标准、当示范、育人才、出模式、供技术，热情参加国际产业竞争与合作，引领我国在新一轮产业变革中赢得发展主动，成为人机一体化智能系统的创新策源地。

  《中国制造2025》和配套文件已经明确了发展人机一体化智能系统的行动纲领和政策措施，人机一体化智能系统技术路线图逐渐清晰，在具体实施过程中，实现智能制造的产业高质量发展措施路径需要持续探索、不断完善。

  一是需要进一步明确产业高质量发展路径。数字化、网络化、智能化技术是工具，智能制造产业高质量发展是目的。伴随人工智能技术兴起，人机一体化智能系统的技术路线加快演进，从技术转化成产业，风险因素很多，涉及战略、资金、管理、人才、市场等，从发明专利到形成较为强大产业还有非常长的路要走。在智能制造发展进程中，需要持续注重产业高质量发展路线和配套政策研究，不断探索将新技术催生出新产品、新产业的实施路径。

  二是需要统筹长远战略与近期发展。鉴于我国大部分企业处在工业3.0以下，目前各地实施人机一体化智能系统的主要方式是集成应用国内外先进的技术，推进工厂的智能化改造，建设智能生产线、智能车间、智能工厂，建设工业云平台。这些设备系统具有“临时组装、厂内使用”的特点，企业与企业之间、上下游产业之间软硬件系统互不兼容、各成标准，给下一步建设工业互联网，推进人机一体化智能系统的深度发展带来障碍，不利于基于互联网的产业生态形成。为此，必须从顶层设计角度不断细化建设标准，统筹好工业云、工业大数据、标准库、信息安全等方面的基础布局。

  三是有突出贡献的公司研发投入不够。一方面体现在系统集成研发投入不够。人机一体化智能系统领域缺乏与世界智能制造巨头媲美的集成商、服务商，国内像华为、中兴一样重视研发投入，掌握核心技术和产业主导权的有突出贡献的公司不多。另一方面体现在关键共性技术开发投入不够。人机一体化智能系统涉及技术领域多、开发难度大，对配套支撑产业要求高，比某项单一技术或产品研发创新投入强度都大幅度的提升，国内大部分企业尚处于技术模仿、跟随阶段，甚至低价同质竞争，缺乏研发关键共性技术的动力。

  从统筹组织和发展路径上，进一步明确国家、地方、企业主体的分工定位、发展任务，即国家主要出导则、地方组织产业、企业具体实施。国家层面，主要是根据《中国制造2025》、《智能制造发展规划（2016—2020年）》、《智能制造工程实施方案（2016—2020年）》及相关的配套政策，重点做好宏观指导和分年度计划定制，以及对实施人机一体化智能系统中遇到的重大问题的研判，把握科学的路径方向。地方层面，重点结合本省市产业的特点和优劣势，制定本地区发展人机一体化智能系统的行动计划，营造产业高质量发展环境，落实国家的方针政策，服务产业高质量发展。企业层面，重点带领企业针对实际的需求，找准实施人机一体化智能系统的关键环节，突破制约“两提高三降低”的瓶颈问题，鼓励企业在解决自身智能发展的同时，为本行业、本地区推广人机一体化智能系统树立标杆、完善标准。

  一是建立人机一体化智能系统实施总体协调推进工作组，形成有突出贡献的公司、行业协会、科研院所等多方参与的组织体系，主要负责全国人机一体化智能系统的统筹规划和协调。统筹组织人机一体化智能系统在各行各业的实施，并选择少数企业做试点，分行业制定人机一体化智能系统发展路径。立足“我国制造业要2.0补课3.0普及4.0示范”的发展实际，在人机一体化智能系统规划发展中尊重客观规律，有序开展试点示范工作。智能制造并非一蹴而就，政府要加强政策引导，不宜过度炒作智能制造的概念，带领企业不盲目跟风，防止类似“机器人产业存在的高端产业低端化、低端产能过剩”的倾向和苗头。

  二是将发展重点放在智能成套装备上，加强系统的顶层设计，成链条制定解决方案，系统组织实施。传统产业的智能化升级改造，实现人机一体化智能系统，人机一体化智能系统技术装备是基础，智能高端装备市场巨大。《中国制造2025》提出的自主创新、核心装备自主可控等诸多政策措施屡遭欧美发达国家质疑批评，他们挥舞中国违反了对WTO承诺的大棒，将中国数字贸易和《中国制造2025》列为贸易壁垒，打压我国制造业，其实质是害怕我们发展高端装备和高技术产业，动了他们的“奶酪”。

  三是关键技术由企业出题，国家组织优势科研资源攻关，在总体协调推进工作组指导下集中力量突破。企业出题的实质是关键技术需求要来源于生产制造一线，体现问题导向。具体的实现方式能采取专家进企业调研，召开企业家参与的行业座谈会、鼓励企业在项目建议征集阶段提出关键技术需求等多种形式，促进企业出题。比如借鉴法国机械工业技术中心（CETIM）的决策机构组成、程序以及项目筛选办法，在我国人机一体化智能系统总体协调推进工作组中给企业更多的席位，为企业出题搭建平台。

  四是建设国家人机一体化智能系统数据中心，完善支撑人机一体化智能系统的国家大数据库，建设分行业的人机一体化智能系统标准库。标准、核心支撑软件、工业互联网是发展智能制造的三大基础，已得到了普遍认同。但是对数据的作用和地位尚未引起足够的重视。人机一体化智能系统的所有感知、判断、处理、决策、反馈不能离开数据，大数据是人机一体化智能系统的核心。产业大数据需要长期积累和总结，应提前着手布局：一是在国家层面集中资源建设数据中心，打破信息孤岛，促进数据交换共享。二是建立顶层的语义化描述和数据字典标准，强化基础支撑，促进大数据处理利用。五是通过开展企业人机一体化智能系统试点，为行业推广做准备，边试验边形成标准体系。企业作为创新的主体，同样是智能制造试点示范的主体。承担智能制造示范试点项目的企业都是各细分行业的龙头和佼佼者，出于行业竞争的考虑，这一些企业不会主动推进关键共性技术本身的扩散，但可以引导有技术能力的公司参与技术标准体系建设。技术标准作为一个公共产品，是科研成果的进一步固化，是科研成果实现产业化转化的桥梁，通过技术标准研制和宣贯，将有力推进智能制造试点示范成果推广。

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