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首页未来智库:5G与智能智造深度报告:云上互联、别开生面
5G 构造万物互联和全面云时代,智能制造焕发新生 1.1. 智能制造:始于德国,全球共识 德国于 2013 年 4 月提出“工业 4.0”的概念,其核心是以智能制造为主导的第四次工业革命。 之所以被称为“工业 4.0”,主要相对于前三次工业革命而言: “工业 1.0”是 18 世纪开始的 第一次工业革命,实现了机械生产代替手工劳动;第二次工业革命“工业 2.0”始于 20 世纪 初,依靠生产线实现批量生产; “工业 3.0”是 20 世纪70 年代后,依靠电子系统和信息技术 实现生产自动化。为了与“工业 3.0”时代的集大成者美国竞争,德国迫切希望引领新一轮 工业革命,因而提出发展“工业 4.0”。
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1.5G 构造万物互联和全面云时代,智能制造焕发
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1.1. 智能制造:始于德国,全球共识
德国于 2013 年 4 月提出“工业 4.0”的概念,其核心是以智能制造为主导的第四次工业革命。
之所以被称为“工业 4.0”,主要相对于前三次工业革命而言: “工业 1.0”是 18 世纪开始的 第一
次工业革命,实现了机械生产代替手工劳动;第二次工业革命“工业 2.0”始于 20 世纪 初,依
靠生产线实现批量生产; “工业 3.0”是 20 世纪70 年代后,依靠电子系统和信息技术 实现生产
自动化。为了与“工业 3.0”时代的集大成者美国竞争,德国迫切希望引领新一轮 工业革命,因
而提出发展“工业 4.0”。
1.2. 智能制造的本质:需要数据、算力、算法和网络四大核心技术体系支撑
智能制造融合了通信、大数据、云计算、人工智能等技术,实现制造过程中的分析、推理、 判
断、构思和决策等智能活动。通过人与 AI 的合作共事,去扩大、延伸和部分地取代人类 专家
在制造过程中的脑力劳动。数据、算力、算法和网络,是构成智能制造的四大核心技术 基础。
按照中国通信院定义,智能制造的本质,是运用物联网、大数据、云计算、移动互联等 新一
代信息技术及智能装备对传统制造业进行深入广泛地改造提升,实现人、设备、产 品和服务等
制造要素和资源的相互识别、实时交互和信息集成,推动产品的智能化、装 备的智能化、生产
方式的智能化、管理的智能化和服务的智能化发展。

工信部的《智能制造发展规划(2016-2020 年)》定义智能制造是基于新一代信息通信 技术
与先进制造技术深度融合,贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节, 具有自感
知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式。
与传统制造相比,智能制造在产品设计、加工、制造管理以及服务等方面均有较大革新。
制造过程,各个环节几乎都广泛应用人工智能技术,系统技术可以用于工程设计,工艺 过程
设计,改变传统的设计方式,使产品更能贴近客户的实际需求;
加工过程,更加柔性化,智能化加工可实现在线实时监控和调整,跟踪生产过程,优化 生产
调度,提高制造效率,加强故障判断能力,降低制造风险;
管理方面,实现智能化技术管理,扩大管理范围,优化管理方式,节省管理成本;
服务方面,从仅仅服务产品本身扩展到服务整个产品生产周期过程中去,扩大管理范围, 优
化管理手段,增强管理效果。

1.2.1. 工业互联网是智能制造的关键基础设施
始于 90 年代末 21 世纪初的互联网革命在改变人类消费习性的同时,也不断渗透于实体工业
中,推动新一轮产业变革。伴随 2010 年后云计算、物联网、大数据等信息技术与制造技术、
工业知识的集成创新进入了新拐点。在信息化与工业化的发展与融合下,工业互联网概念应 运
而生。
2011 年,通用电器公司(GE)总裁 Jeffrey R. Immelt 首次提出工业互联网的概念。2014 年 3
月,GE 与 IBM 和 SAP 两家公司一起成立了美国工业互联网联盟(IIC)。根据 GE 在 2012 年
发布的报告,工业互联网被定义为整合了工业革命和互联网革命迄今成果的新一轮 创新技术革
命,延续了互联网革命开放灵活的网络和统一标准及协议的特点,并与现代工业 技术深度交汇
融合。
在传统制造业领域,我国相比于美德日等发达国家,智能化、自动化程度都普遍较低,在高 端
设备、工业软件、工业自动化等也都存在短板。企业级的互联网应用程度不高,制造业网 络互
联、数据与互操作存在一定困难。而在互联网领域,我国互联网尤其是消费端领域发展 迅猛,
应用创新层出不穷,甚至在某些领域赶超美德日。如何将工业化、信息化两化融合, 实现中国
制造业核心技术取得突破、互联网惠及全领域发展的愿景,工业互联网是关键。工 业互联网不

仅仅提供给我国一个借助互联网优势实现弯道超车的机会,也是我国制造业未来 发展的必经之
路。
1.2.2. 我国制造业面临被动升级,发展工业互联网是我国的必由之路
随着经济发展进入新拐点,我国制造业的低人力成本优势逐渐丧失。2014 年,全国劳动力 成
本是十年前的 2.7 倍。优衣库、耐克、富士康等世界知名企业纷纷选择在东南亚和印度开 设新
厂。2014 年全年,东莞倒闭了 428 家企业;曾经被称为制造之都的温州,也在经历制 造产业
空心化。
我国的高端制造业尚未建立,低端制造业面临向东南亚和印度等地区转移。国内制造业成本 跃
升,效率尚未跟上,经历成长阵痛,根据《2018 年中国制造业痛点分析报告》,综合来看,
超过 50%以上的行业痛点分布在信息系统与大数据、智能工厂与智能制造领域,而整个制造
业的痛点主要集中终端设备连接性、数据标准统一性以及数据信息安全性三个方面。中国企 业
核心竞争力要素分布不均衡,其中信息系统与大数据的指标评价值远低于其它要素,成为 影响
到企业其他各要素效能的短板。

中国工业场景基础设施的数字化水平低,智能制造发展收到严重制。根据两化融合服务联盟 的
数据,截止到 2019 年第二季度,调查的 15 万家工业企业在生产设备数字化率、关键工序 数
控化率分别为 47%和 49.2%,而工业企业智能制造就绪率仅为 7.6%,这其中绝大多数为 规模
以上企业。设备设施数字化、网络化基础薄弱,尤其反映在中小企业设备改造资金投入 不足和
数据采集不完整。
数字化、联网化率不足,也局限了工业软件普及率,使重点行业企业加应用计算机辅助设计
(CAD)、制造执行系统(MES)、产品生命周期管理系统(PLM)等工业软件配臵率较低。
2017 年中国企业的 94.4%的企业未能做好部署智能制造的准备,生产设备数字化率只有
44.8%,而数字化设备联网率仅为 39.0%。制造执行系统(MES)普及率只有 18.1%,数据 采
集与监控系统(SCADA)只有 4.7%,中国亟需大幅提升工业设备设施网络化水平,突破 企业
数字化发展瓶颈,大力推动以 5G为支撑的工业互联网发展。
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