姚錫凡,景 軒,張劍銘,劉 敏,周佳軍,2+

(1.華南理工大學 機械與汽車工程學院，廣東 廣州 510640；2.華中科技大學 機械科學與工程學院，湖北 武漢 430074)

0 引言

物聯(lián)網(wǎng)、云計算、信息物理系統(tǒng)、大數(shù)據(jù)、深度學習等新一代信息通信技術(Information and Communication Technology, ICT)/人工智能(Artificial Intelligence, AI)技術的出現(xiàn)和發(fā)展，推動著新一輪產(chǎn)業(yè)革命來臨。制造業(yè)是工業(yè)的基石，是國民經(jīng)濟的支柱產(chǎn)業(yè)。毫無疑問，新工業(yè)革命必將對生產(chǎn)模式產(chǎn)生顛覆性影響，必然導致新型制造模式的誕生。德國提出以信息物理系統(tǒng)(Cyber Physical Systems, CPS)為主要特征的工業(yè)4.0[1]，美國則提出工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)[2]。其實，不管是CPS還是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)都致力于物理世界與信息世界的融合，因而工業(yè)4.0與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是異曲同工的，同時由于兩者均誕生于制造業(yè)強國，在全球引起了極大的反響和認同。同時，還有從其他不同視角提出的新工業(yè)革命稱謂[3]。我國先后發(fā)布了以智能制造為主攻方向的《中國制造2025》和以“兩化”深度融合為主線的《關于深化“互聯(lián)網(wǎng)+先進制造業(yè)”發(fā)展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的指導意見》以及《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》等一系列戰(zhàn)略國策，以促進我國制造業(yè)的轉(zhuǎn)型升級和人工智能發(fā)展。

目前，“互聯(lián)網(wǎng)+”和“人工智能+”已成為制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級的主攻方向，實際上，前者與制造的深度融合就形成所謂的網(wǎng)絡化制造，而后者與制造的深度融合則形成智能制造[4]。但是，不管此時的網(wǎng)絡化制造還是智能制造，都與各自的前身有根本性的不同。比如，誕生于上世紀80年代的智能制造，當時英文用Intelligent Manufacturing(IM)描述，進入21世紀之后，隨著物聯(lián)網(wǎng)、CPS、大數(shù)據(jù)等“smart”技術的出現(xiàn)和發(fā)展，誕生了名為智能制造或智慧制造(Smart Manufacturing，SM)的新一代智能制造[5]。

因此，本文將對新工業(yè)革命與智能制造之間的關系，現(xiàn)有的制造模式如何走向新工業(yè)革命下的智能制造，我們所熟知的計算機集成制造如何與網(wǎng)絡化制造和智能制造關聯(lián)等問題展開探討研究。

1 工業(yè)革命與制造模式的演化

盡管新工業(yè)革命已成為各國討論和關注的熱點，但由于學者的背景和視角不同，對歷史上出現(xiàn)多少次工業(yè)革命眾說紛紜[3,6]。雖然如此，人們普遍認可(第一次)工業(yè)革命起源于18世紀的蒸汽機技術，也普遍認可正在或即將發(fā)生新一輪的工業(yè)革命，同時對未來工業(yè)生產(chǎn)走向個性化制造也有比較統(tǒng)一的認識，但是對歷史上工業(yè)革命次數(shù)以及將要發(fā)生什么樣內(nèi)涵的工業(yè)革命卻有不同看法，工業(yè)革命與制造模式的演化如圖1所示。

圖1a歸納了幾種典型的新工業(yè)革命提法，從發(fā)生頻次來看，由最高的5次到最低的2次，甚至有人認為3D打印(增材制造)就將引起新一輪的工業(yè)革命[7]，取代以往工業(yè)革命所依賴的減材制造方式。Brynjolfsson等[8]認為目前所進行的產(chǎn)業(yè)革命是第二次機器革命——以增強人類思維能力為特征(暫且稱智力革命)，強調(diào)生產(chǎn)的智能化，與以往致力于克服肌肉力量限制的工業(yè)革命(體力革命)形成了鮮明對照。而認為新一輪工業(yè)革命屬于第三次的學者最多，其中通用公司(GE)[2]認為新一輪工業(yè)革命是第三次，即“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)(第三次工業(yè)浪潮)=工業(yè)革命(第一次工業(yè)浪潮)+互聯(lián)網(wǎng)革命(第二次工業(yè)浪潮)”，強調(diào)網(wǎng)絡化和虛實結(jié)合的大數(shù)據(jù)智能制造；美國的Anderson[9]認為新材料和3D打印技術等數(shù)字化制造、創(chuàng)客運動和個性化定制等技術融合引起了新一輪工業(yè)革命，此前發(fā)生了以蒸汽機發(fā)明為代表的機械化生產(chǎn)的第一次革命和以“福特制”為代表的流水線生產(chǎn)的第二次工業(yè)革命；英國的Rifkin[10]從能源動力的視角出發(fā)，認為新工業(yè)革命是由互聯(lián)網(wǎng)和可再生能源結(jié)合引起的，強調(diào)的是能源網(wǎng)絡化和生產(chǎn)綠色化，此前已發(fā)生的兩次工業(yè)革命分別是由印刷術和煤炭蒸汽機結(jié)合、電訊與燃油內(nèi)燃機的結(jié)合而引起的。

德國將新工業(yè)革命稱為工業(yè)4.0[11]，即基于CPS的第四次工業(yè)革命，強調(diào)工業(yè)的智能化，而前三次分別是工業(yè)1.0的蒸汽機械化、工業(yè)2.0的電氣化和工業(yè)3.0的自動化。而英國的Marsh[12]認為歷史上發(fā)生了5次工業(yè)革命，分別是少量定制、少量標準化生產(chǎn)、大批量標準化生產(chǎn)和大規(guī)模定制，目前正處在個性化定制階段。而3D打印則是實現(xiàn)個性化定制的新興技術，實現(xiàn)了制造方式從減材到增材的顛覆性轉(zhuǎn)變，大幅縮減了產(chǎn)品開發(fā)周期與成本，也將推動材料革命，具有重大的應用潛能。在某種程度上，3D打印可以看作是以CPS的方式復興和拓展了手工作坊生產(chǎn)[6]，但又不同以往個人單打獨斗的手工作坊，它是一種實現(xiàn)個性化生產(chǎn)的新型制造模式，并與互聯(lián)網(wǎng)社會化技術融合形成所謂的社會制造，強調(diào)用戶參與到產(chǎn)品設計與制造中來。

Koren[13]以美國汽車制造業(yè)為例,認為制造(生產(chǎn))模式經(jīng)歷了三次重大轉(zhuǎn)變:①大規(guī)模生產(chǎn)替代手工生產(chǎn);②大規(guī)模定制生產(chǎn)替代大規(guī)模生產(chǎn);③個性化生產(chǎn)替代大規(guī)模定制,如圖1b所示。這與Marsh提出的5種生產(chǎn)方式中的后3種一致。

這些研究從不同視角揭示了新一輪工業(yè)革命即將來臨，也描繪了制造業(yè)的未來走向?？偨Y(jié)起來，這些不同稱謂的新工業(yè)革命主要特征包括數(shù)字化、智能化、網(wǎng)絡化、定制化、個性化、綠色化和社會化，而不同新工業(yè)革命稱謂，只是強調(diào)某個或某些特征罷了。實際上，新一輪工業(yè)革命是新能源、新材料、先進制造、工業(yè)機器人、新一代ICT/AI等眾多技術協(xié)同創(chuàng)新和突破性發(fā)展的結(jié)果，任何一項單一的技術都不足以引發(fā)新一輪的工業(yè)革命，判斷工業(yè)革命誕生依據(jù)主要看是否有新科技群效應及是否帶來人類生產(chǎn)方式和生活方式的重大變革[3]。

在新工業(yè)革命愿景下，智能機器(系統(tǒng))將替代人類絕大多數(shù)體力勞動和相當部分的腦力勞動，使人類得以更多時間從事創(chuàng)造性工作，同時也減少資源與能源的消耗和浪費，使制造業(yè)朝可持續(xù)的方向發(fā)展。由于工業(yè)4.0理念是由德國政府倡導提出的，并獲得了世界的廣泛關注和認可，特別是其基礎技術CPS融合了眾多信息技術，而其他稱謂的新工業(yè)革命所依托的基礎技術，或多或少都與CPS相關，甚至可歸納到CPS之下，且CPS本身是一種智能系統(tǒng)[14]，它與制造技術的深度融合就形成所謂智能制造(SM)[15]，因此工業(yè)4.0被認為是以智能制造為主導生產(chǎn)方式的革命。

從歷史上看，在(第一次)工業(yè)革命之前，我國GDP曾占世界的三分之一，但在18世紀后期，英國誕生了由蒸汽機引起的第一次工業(yè)革命后，人類從農(nóng)業(yè)社會進入工業(yè)社會，制造業(yè)從手工作坊生產(chǎn)逐步走向大規(guī)模生產(chǎn)，使歐洲GDP曾占世界的40%。20世紀初，誕生于美國的第二次工業(yè)革命，特別是福特發(fā)明的流水線，使汽車大規(guī)模生產(chǎn)水平達到了高峰，其GDP約占世界35%。盡管以計算機和互聯(lián)網(wǎng)為代表的第三次工業(yè)革命仍誕生于美國，但此時美國GDP占世界比重有所下降，特別是受到日本豐田發(fā)明的精益生產(chǎn)的挑戰(zhàn)(此時日本GDP占世界的20%多)，引發(fā)了美國對傳統(tǒng)大批量生產(chǎn)方式的思考，并由此引起其對制造業(yè)的再度重視，美國大力發(fā)展敏捷制造、3D打印等新先進制造業(yè)，重新奪回了制造業(yè)的世界領先地位。然而，隨著經(jīng)濟全球化和制造業(yè)向發(fā)展中國家轉(zhuǎn)移，2010年后中國制造業(yè)GDP超過了美國，但在整體GDP上與美國相比仍有很大差距，在制造業(yè)的國際分工中，我國處于“微笑曲線”的底部，是“世界工廠”，產(chǎn)品設計與科技創(chuàng)新中心仍在美國，如圖2a所示。

從圖2b可以看出，大規(guī)模個性化生產(chǎn)是未來制造業(yè)發(fā)展的必然趨勢，因此新一輪工業(yè)革命(特別是工業(yè)4.0)將更加關注個性化產(chǎn)品的智能化生產(chǎn)，像3D打印這樣的新型制造技術由于在單件小批量生產(chǎn)中具有優(yōu)勢而獲得了廣泛應用。但制造業(yè)不是如圖1b那樣簡單地從大規(guī)模生產(chǎn)轉(zhuǎn)向大規(guī)模定制，再轉(zhuǎn)向大規(guī)模個性化生產(chǎn)，因為即使個性化產(chǎn)品也包含通用的模塊、定制的模塊以及個性化的模塊[16]，由于各國或地區(qū)生產(chǎn)力發(fā)展水平不均衡，人們對產(chǎn)品需求的層次也有所不同[17]。產(chǎn)品究竟采用何種生產(chǎn)方式生產(chǎn)，由各國企業(yè)技術水平和市場需要決定，如在1955年美國汽車生產(chǎn)達到大規(guī)模生產(chǎn)的高峰[13]，而當時我國汽車生產(chǎn)正處于起步階段；再如螺絲螺母和軸承等社會需求量非常大的標準件，無疑最適合采用大規(guī)模生產(chǎn)方式來制造。

新一輪工業(yè)革命是以往工業(yè)革命的延續(xù)和發(fā)展，其產(chǎn)品生產(chǎn)模式也是如此。因此，在未來可預見的時間里，大規(guī)模生產(chǎn)、大規(guī)模定制和大規(guī)模個性化生產(chǎn)將并存，三者組成如圖3所示的優(yōu)勢互補的長尾制造[6]，其中大規(guī)模生產(chǎn)主要關注“頭部”的大批量標準化生產(chǎn)；而大規(guī)模定制和個性化生產(chǎn)組成所謂“長尾”，卻關注“尾部”的小批量或單件產(chǎn)品生產(chǎn)，并隨著新工業(yè)革命的縱橫深入，在客戶的需求多樣化背景下,所占市場份額將越來越大。大規(guī)模定制是連接大規(guī)模生產(chǎn)和個性化生產(chǎn)的橋梁，本質(zhì)上是由推式的大規(guī)模生產(chǎn)和拉式的定制化生產(chǎn)相結(jié)合形成的一種推拉式生產(chǎn)模式[17]。

目前以工業(yè)4.0為代表的新一輪工業(yè)革命為我國制造業(yè)發(fā)展帶來了新機遇。此前，我國錯失了前三次工業(yè)革命，能否抓住工業(yè)4.0的機遇，對我國未來制造業(yè)的發(fā)展具有決定性作用。但是，與從3.0直接邁向4.0的工業(yè)化發(fā)達國家不同，對尚處于工業(yè)發(fā)展中的我國而言，既要追趕工業(yè)4.0，又要補工業(yè)2.0/3.0的課，即需要兼顧大規(guī)模生產(chǎn)、大規(guī)模定制和大規(guī)模個性化生產(chǎn)，以滿足社會對產(chǎn)品的多樣化需求，因此，長尾生產(chǎn)的智能化研究對我國制造業(yè)發(fā)展具有特別重要的意義。

2 新工業(yè)革命下的智能制造

2.1 智能制造演進

人工智能發(fā)展可分為以符號智能(邏輯推理/符號主義)為主的第一代人工智能(AI1.0)和以計算智能(機器學習/連接主義)為主的新一代人工智能(AI2.0)，當然，這僅僅是從技術突破角度上作的粗略分類。

智能制造(IM)是在上世紀80年代末隨著AI研究及應用深入而提出來的，誕生于工業(yè)3.0時期，此時制造業(yè)已開始進入大規(guī)模定制生產(chǎn)(對標工業(yè)化發(fā)達國家，世界上不同國家進入大規(guī)模定制生產(chǎn)時代是不同的)。對于大規(guī)模定制這樣高度抽象的生產(chǎn)模式，其具體實現(xiàn)有多種技術或方法，當時主要使能技術為計算機及PLC(programmable logic controller)技術，但當時主流制造模式并不是智能制造，而是在20世紀70年代隨計算機(局域)網(wǎng)絡而出現(xiàn)的計算機集成制造(Computer Integrated Manufacturing, CIM)和精益生產(chǎn),以及90年代基于IP/TCP的互聯(lián)網(wǎng)興起而誕生的以敏捷制造和虛擬企業(yè)等為代表的網(wǎng)絡化制造模式。

智能制造隨著AI發(fā)展而不斷演化(如圖4)，特別是最初由日本于1989年提出、后來多個國家加入的智能制造系統(tǒng)(IMS)國際合作研究項目[18]，使IM得到快速發(fā)展。此外，模糊邏輯(Fuzzy Logic, FL)、神經(jīng)網(wǎng)絡(Neural Network, NN)、遺傳算法(Genetic Algorithm, GA)等計算智能在80年代興起，以及以多智能體為代表的分布式人工智能在90年代的興起，都在某種程度上促進了IM發(fā)展[5]。但當時智能制造(IM1.0)主要借助符號推理或?qū)＜蚁到y(tǒng)等第一代AI(AI1.0)技術加以實現(xiàn)，而專家系統(tǒng)(符號推理)存在對領域?qū)＜业囊蕾囆浴⒅R獲取的困難以及解決問題的靈活性等問題。因此，當時IM應用于制造中的某些局部環(huán)節(jié)，以“智能孤島”形式存在，對彼時處于支配地位的CIM/網(wǎng)絡化制造僅起到了輔助作用[4]。

進入21世紀后，得益于計算能力的提高、大數(shù)據(jù)的興起以及深度學習算法突破，AI進入了以計算智能為主的新階段(AI2.0)。伴隨著以物聯(lián)網(wǎng)、云計算等為代表的新一代ICT的出現(xiàn)和發(fā)展，先后出現(xiàn)了制造物聯(lián)、云制造等新一代網(wǎng)絡化制造模式[19]，而隨著以大數(shù)據(jù)和深度學習為代表的新一代ICT/AI技術的應用，形成了大數(shù)據(jù)驅(qū)動的新一代智能制造模式(SM或IM2.0)，也孕育著以智能制造為特征的新一輪工業(yè)革命(工業(yè)4.0)。實際上，新一代網(wǎng)絡化制造與新一代智能制造相伴而生，彼此交互融合，此時網(wǎng)絡化制造也變?yōu)橹悄芑圃?，制造物?lián)(網(wǎng))就是如此演化的例子[20]。因此，新一代智能制造，將以(工業(yè))互聯(lián)網(wǎng)為基礎設施(如圖4右下角)，不僅實現(xiàn)了廣泛的互聯(lián)互通——貫穿于設計、生產(chǎn)、管理、服務等制造活動的各個環(huán)節(jié)，而且還由工業(yè)3.0下的配角躍升為工業(yè)4.0生產(chǎn)的主角。

新一代智能制造，通過物聯(lián)網(wǎng)、務聯(lián)網(wǎng)、內(nèi)容知識網(wǎng)、人際網(wǎng)與先進制造技術深度結(jié)合，形成信息物理生產(chǎn)系統(tǒng)乃至社會信息物理生產(chǎn)系統(tǒng)[21]，與傳統(tǒng)符號系統(tǒng)的推理與知識表示不同，機器學習(計算智能)是由數(shù)據(jù)驅(qū)動的，通過學習建模，再進行預測和動作；而基于知識的系統(tǒng)或?qū)＜蚁到y(tǒng)本質(zhì)上是一個具有大量專門知識和經(jīng)驗的計算機程序系統(tǒng)，該系統(tǒng)內(nèi)置有知識庫和推理機，其中知識庫中存放了求解問題所需要的知識，推理機負責使用知識庫中的知識去解決實際問題，例如產(chǎn)生式專家系統(tǒng)采用If…then…else…規(guī)則實現(xiàn)，這種基于有限的預定規(guī)則范式無法處理未曾預先定義的問題，只是機械地執(zhí)行程序指令完成既定設計，因此其應用極其有限。

制造系統(tǒng)集成演化，從集成方式來看，從工業(yè)3.0下的計算機集成演化為工業(yè)4.0下人機物的協(xié)同集成，以及從企業(yè)局部集成演化為企業(yè)的縱向集成、橫向集成和端到端的集成；從智能集成來看，從符號智能演化為感知智能和認知智能的融合；從系統(tǒng)結(jié)構上來看，從以結(jié)構化數(shù)據(jù)為主的集中式控制演化為以非結(jié)構化數(shù)據(jù)為主的分布式控制。

2.2 新工業(yè)革命與新一代智能制造

工業(yè)4.0是德國于2013年正式提出的以智能工廠(智能制造)為主要特征的新一輪工業(yè)革命，但此前，歐盟、美國和中國就已經(jīng)開展了智能工廠相關研究[22]。德國于2005年6月基于物聯(lián)網(wǎng)啟動了SmartFactoryKL項目[23]；美國作為物聯(lián)網(wǎng)和CPS起源國，先后開展了相關研究，如2008年IBM提出了“智慧地球”的概念、2011年成立了智能制造領導聯(lián)盟[24]、2012年通用公司提出了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)概念[2]；我國早期著重于射頻識別(Radio Frequency IDentification, RFID)技術在制造中的應用，后來則著重于物聯(lián)網(wǎng)與制造融合而成的制造物聯(lián)(Internet of Manufacturing Things, IoMT)研究[20,24]。由此可見，工業(yè)4.0最初是由物聯(lián)網(wǎng)(Internet of Things, IoT)在制造業(yè)中的應用而引起的，隨后務聯(lián)網(wǎng)(Internet of Services, IoS)、智能工廠(Smart Factory, SF)和CPS也成為其組成部分[25]。如圖5所示，SF是工業(yè)4.0的重要組成部分，也是外延更廣的智能制造(SM)的組成部分；CPS可看作是一種由物聯(lián)網(wǎng)(IoT)和務聯(lián)網(wǎng)(IoS)融合而成的系統(tǒng)[21]。因此，SM是一種基于CPS的制造模式，而工業(yè)4.0的主導生產(chǎn)方式是智能制造(智能工廠)。

波士頓咨詢公司則認為工業(yè)4.0包含大數(shù)據(jù)與分析、自主機器人、模擬仿真、水平與垂直的系統(tǒng)集成、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、網(wǎng)絡信息安全、云計算、增材制造、增強現(xiàn)實(Augmented Reality, AR)9大支撐技術[26]。然而，這些技術絕大部分可以歸類到圖5所示的工業(yè)4.0四大要素之中。

事實上，新一輪產(chǎn)業(yè)(工業(yè))革命的蓬勃發(fā)展立足于現(xiàn)代科學技術的突破：計算機硬件水平的提升，促進了機器智能的發(fā)展，開啟了機器學習、人工智能的新篇章；計算機軟件水平的提升，使計算資源在時空分布上得以優(yōu)化，使其配置更加靈活、可控，推動了云計算、霧計算、邊緣計算的發(fā)展；5G網(wǎng)絡、無線傳感網(wǎng)絡、物聯(lián)網(wǎng)等ICT技術的發(fā)展，使信息的傳播具備大吞吐量、廣泛性和實時性，大數(shù)據(jù)智能也得以飛躍式發(fā)展；增材制造和智能裝備等工業(yè)技術的突破革新也是工業(yè)4.0至關重要的環(huán)節(jié)。大數(shù)據(jù)與人工智能相結(jié)合賦予機器強大的計算能力、推理能力、學習能力乃至創(chuàng)新能力；優(yōu)化的計算資源配置有助于制造系統(tǒng)的分布式融合發(fā)展；ICT與虛擬仿真技術相結(jié)合促進了信息物理的融合，為智能制造的落地提供了更多可能。

智能制造作為新一輪產(chǎn)業(yè)革命的主導生產(chǎn)模式，是一個涉及多個學科的復雜系統(tǒng)工程，需要用標準化手段來統(tǒng)一認識和引領發(fā)展。德國率先提出工業(yè)4.0的概念，并將其作為智能制造來研究，在2014年4月發(fā)布了德國工業(yè)4.0標準化的路線圖1.0版，規(guī)劃了工業(yè)4.0所需要的工業(yè)自動化技術和IT技術的標準化工作，并于2015年從層次結(jié)構、類別(功能)和生命周期&價值鏈3個維度構建了工業(yè)4.0參考體系架構模型(Reference Architecture Model Industrie 4.0，RAMI4.0)[27]，其中層次結(jié)構維度是在IEC 62264企業(yè)系統(tǒng)層級架構的標準基礎之上，補充了產(chǎn)品/工件的內(nèi)容，并由個體工廠拓展至“連接世界”；功能維度包括信息物理系統(tǒng)的核心功能，分為資產(chǎn)、集成、通信、信息、功能、業(yè)務6個層次；第3個維度從以產(chǎn)品全生命周期視角出發(fā)，描述了以零部件、機器和工廠為典型代表的工業(yè)要素從虛擬原型到實物的全過程。美國國家標準技術研究所(National Institute of Standards and Technology, NIST)從產(chǎn)品、生產(chǎn)系統(tǒng)、業(yè)務3個維度以及制造金字塔構建智能制造的生態(tài)系統(tǒng)[28]，獲得了意義更加明確的參考體系架構[29]；而工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)聯(lián)盟(Industrial Internet Consortium, IIC)基于ISO/IEC/IEEE42010:2011標準，于2015年發(fā)布了跨行業(yè)的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)參考體系架構(Industrial Internet Reference Architecture, IIRA)[30]。在我國，工信部和國家標準化管理委員會于2015年12月聯(lián)合發(fā)布了《國家智能制造標準體系建設指南(2015年版)》，從系統(tǒng)層級、智能特征和生命周期3個維度構建智能制造系統(tǒng)架構，2018年再次更新這個架構[31]；而工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟先后發(fā)布了2個版本的《工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標準體系》，構建包括網(wǎng)絡、平臺、安全3大功能的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)體系架構[32]。日本價值鏈促進會于2016年12月參照德國RAMI 4.0發(fā)布了工業(yè)價值鏈參考架構(Industrial Value Chain Reference Architecture, IVRA)，然后于2018年4月將IVRA更新為“IVRA-Next”[33]，從資產(chǎn)、活動、管理的角度對智能制造單元(Smart Manufacturing Unit, SMU)進行詳細的定義。

盡管上述4個國家的智能制造/工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)參考架構的出發(fā)點、思考問題的角度和所關注的應用領域各有差異(如圖6)，但它們都包含制造智能化的核心理念和技術基礎，并指導標準體系建設工作。實際上，德中美三國在各自提出的智能制造參考架構中，分別羅列出已有標準，同時指出現(xiàn)有標準的不足和新需求。德國將RAMI4.0發(fā)布為本國的工業(yè)標準DIN SPEC91345，并于2017年春季發(fā)布為國際標準IEC PAS 63088，確認了該框架下現(xiàn)有標準多達700項，并指出標準的新需求和未來的行動計劃[27]。上述研究表明，現(xiàn)有的制造標準不足以支撐智能制造的實現(xiàn)，特別是缺少網(wǎng)絡信息安全、基于云的制造服務、供應鏈集成和數(shù)據(jù)分析方面的標準[28]，也缺乏成體系的標準化框架[34]，而面向服務仍是需要解決的主題[35]。對此，NIST提出了面向服務的智能制造架構，利用制造服務總線連接制造系統(tǒng)內(nèi)外的各種服務領域，包括操作技術(Operational Technology, OT)、信息技術(Information Technology, IT)、虛擬化和管理等[36]，而IBM提出了包括邊緣層、工廠層和企業(yè)層的工業(yè)4.0參考架構[37]。

隨著新一輪科技與產(chǎn)業(yè)革命的不斷深入發(fā)展，制造業(yè)正在經(jīng)歷巨大變革，社會信息物理生產(chǎn)系統(tǒng)[38]和包容性制造[39]應運而生；而日本則在更寬泛的意義上提出了一種虛擬空間與現(xiàn)實空間高度融合的社會形態(tài)——社會5.0，它將狩獵社會視為起點，認為經(jīng)歷農(nóng)耕社會、工業(yè)社會、信息社會的進化之后，將進入如圖7所示的第5階段的超智能社會[40]。

不管是工業(yè)4.0/智能制造、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)還是社會5.0，它們共同特征在于實現(xiàn)虛擬空間與現(xiàn)實空間高度融合，它們之間的關系如圖8所示。從外延來看，社會5.0>工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)IIRA>工業(yè)4.0=智能制造(SM)。德國工業(yè)4.0深度聚焦于制造過程和價值鏈的生命周期。美國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)注重跨行業(yè)的通用性和互操作性，應用行業(yè)領域比工業(yè)4.0寬、但比社會5.0窄。日本社會5.0著眼于社會構成和人類服務，涉及社會的各行各業(yè)，不僅將制造、能源、交通、服務等原先各自獨立的系統(tǒng)組織起來，還將諸如人事、會計、法務的組織管理功能以及提供創(chuàng)意等人類工作價值組織起來，進而達到細分社會的各種需求，將必要的物品和服務在必要時以必要的程度提供給需要的人，使所有人都能享受優(yōu)質(zhì)服務，建立超越年齡、性別、地區(qū)、語言差異，快樂舒適生活的社會。

圖8只是籠統(tǒng)地顯示這些概念之間的關系，實際上它們之間存在更詳細的對應關系。美國IIC與德國工業(yè)4.0平臺工作組共同發(fā)布了一份關于IIRA與RAMI4.0對接分析的白皮書，指出IIRA與RAMI4.0在概念、方法和模型等方面有不少相互對應和相似之處，而差異之處則具有很強的互補性。此外，我國智能制造體系架構和日本IVRA與RAMI4.0也有對應關系，彼此之間也開展合作研究。如果說以往互聯(lián)網(wǎng)解決的是人類社會社交與消費的問題(也即消費互聯(lián)網(wǎng)問題)，那么互聯(lián)網(wǎng)向?qū)嶓w經(jīng)濟應用演進升級而成的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)(又稱為產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng))，則是在全面互聯(lián)的基礎上，通過數(shù)據(jù)流動和分析，形成智能化產(chǎn)業(yè)變革。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)又稱為工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(Industrial Internet of Things, IIoT)[41]，這從IIC報告得到印證[30]。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)與國內(nèi)提出的“互聯(lián)網(wǎng)+”理念相吻合，在工業(yè)領域就有“互聯(lián)網(wǎng)(物聯(lián)網(wǎng))+工業(yè)”，而具體到制造業(yè)就有“物聯(lián)網(wǎng)+制造”(制造物聯(lián)網(wǎng))[20]。從這個意義來說，則有“工業(yè)4.0=智能制造=制造物聯(lián)網(wǎng)”。此外，日本經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)省提出“互聯(lián)工業(yè)(Connected Industries)”[42]相類似的概念。

物聯(lián)網(wǎng)在新一輪工業(yè)革命中扮演著重要角色，被當作CPS的同義詞使用[43]，甚至被認為引起新一輪經(jīng)濟革命[44]。從實現(xiàn)視角來看，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)參考架構有3種主要模式[30]：①由邊緣層、平臺層和企業(yè)層構成的3層架構模式；②網(wǎng)關介導的邊緣連接和管理架構模式；③分層的數(shù)據(jù)總線模式。

3 新一代智能制造發(fā)展趨勢

如前所述，新工業(yè)革命下的智能制造是眾多技術融合發(fā)展的結(jié)果，并且還處于不斷發(fā)展演化之中。歸結(jié)起來，新一代智能制造(SM)最明顯的兩個發(fā)展趨勢是：①從百花齊放的各種新興智能制造模式演化為融合統(tǒng)一的智慧制造或社會信息物理生產(chǎn)系統(tǒng)；②從集中演化為分布、從被動演化為主動。

3.1 從百花齊放走向統(tǒng)一融合

當初，物聯(lián)網(wǎng)(IoT)與制造技術融合形成了所謂智能工廠(SF)[23]或制造物聯(lián)[24]，而將云計算(廣義上的務聯(lián)網(wǎng)(IoS))與制造技術融合稱為云制造[45]。由于CPS的內(nèi)涵和外延比IoT和IoS廣泛得多，特別是隨著基于CPS的工業(yè)4.0理念被世界各國普遍接受，人們往往將新興的智能制造模式都歸結(jié)到工業(yè)4.0下基于CPS的智能制造(SM)[1,21,46]旗下。而基于CPS的智能制造又稱為信息物理生產(chǎn)系統(tǒng)(Cyber-Physical Production System，CPPS)[47]，或稱為工業(yè)信息物理系統(tǒng)(Industrial Cyber-Physical System，ICPS)[48]。

隨著IoT/IoS/CPS的發(fā)展，誕生了工業(yè)大數(shù)據(jù)或制造業(yè)大數(shù)據(jù)的概念，同時催生了諸如預測制造[49]和主動制造[50]那樣的大數(shù)據(jù)驅(qū)動智能制造。實際上，大數(shù)據(jù)誕生于Web2.0的互聯(lián)網(wǎng)時代，最初主要由人與人交互(人聯(lián)網(wǎng)/人際網(wǎng)/移動互聯(lián)網(wǎng))引起，同時人際網(wǎng)(人聯(lián)網(wǎng)/社交網(wǎng)絡)與3D打印等技術的融合，誕生了社會制造[51]。無疑，隨著新一代ICT/AI的進一步發(fā)展，以及其與制造技術的深度融合，還會涌現(xiàn)出其他超出CPPS范疇的新一代智能制造模式，因此需要研究包括社會系統(tǒng)(社會制造)在內(nèi)的更廣泛的制造模式[5,21]。

研究表明，雖然這些從不同視角提出來的新興制造模式具有不同的產(chǎn)生背景和側(cè)重點，但它們向融合發(fā)展已成為一種趨勢[19]。智慧制造(Wisdom Manufacturing/Wise Manufacturing, WM)正是將互聯(lián)網(wǎng)的4大支持技術——人際網(wǎng)或人聯(lián)網(wǎng)(Internet of People, IoP)、內(nèi)容知識網(wǎng)(Internet of Content/Knowledge, IoCK)、務聯(lián)網(wǎng)(IoS)和物聯(lián)網(wǎng)(IoT)與制造技術深度融合而提出的一種人機物協(xié)同制造模式[52](如圖9)。若用M表示制造(Manufacturing)，用I表示(未來)互聯(lián)網(wǎng)(Internet)，則I={IoP,IoCK,IoS,IoT}、WM=I∩M={IoP∩M,IoCK∩M,IoS∩M,IoT∩M}。

綜上所述，新一代智能制造已從最初著重于物理系統(tǒng)的感知與集成(如制造物聯(lián))，進一步與信息系統(tǒng)融合，形成CPPS；再進一步與社會系統(tǒng)融合，形成社會信息物理生產(chǎn)系統(tǒng)(Social CPPS, SCPPS)[38]——智慧制造(WM)[53]，延伸和拓展了工業(yè)4.0下的CPPS理念。由此可見，現(xiàn)有新興智能制造模式可以統(tǒng)一于智慧制造/SCPPS架構之下[5]，如圖10所示。

物聯(lián)網(wǎng)和務聯(lián)網(wǎng)在工業(yè)4.0中支撐CPS(如圖5)，類似地在智慧制造中支撐CPPS(CPS+制造)，進一步與人際網(wǎng)(IoP)結(jié)合，進而支撐SCPPS；而內(nèi)容知識網(wǎng)(IoCK)，包括數(shù)據(jù)—信息—知識—智慧(Data-Information-Knowledge-Wisdom，DIKW)，起到橋接其他三大支柱技術的作用。在AI以“數(shù)據(jù)為王”的今天，從某種意義上來說，IoCK就是大數(shù)據(jù)，但又不限于此，還包括語義Web和知識圖譜等。IoCK與制造技術的融合，就形成包括IM、大數(shù)據(jù)驅(qū)動的智能制造、基于語義Web的智能制造等制造模式[54]。

在實際生產(chǎn)中，企業(yè)要嚴格按照產(chǎn)品生產(chǎn)工藝流程才能制造出所需產(chǎn)品。具體而言，前述的“四網(wǎng)”要與智能工廠相互協(xié)調(diào)才能實現(xiàn)工業(yè)4.0的理念，因此根據(jù)制造系統(tǒng)的輸入輸出以及各個要素之間關系，得到融合于一體的社會信息物理生產(chǎn)系統(tǒng)(如圖11)[21]：

(Input,Relation,SCPS,IoP,IoS,

IoT,IoCK,Factory,Output)。

式中：Input表示輸入元素集,包括客戶要求、數(shù)據(jù)、材料、能源、資本和勞動力等；IoS表示務聯(lián)網(wǎng)，包括云計算和面向服務架構(Service-Oriented Architecture，SOA)等；IoT表示物聯(lián)網(wǎng)；SCPS表示橋接制造中的社會世界、信息世界與物理世界；Relation表示系統(tǒng)組件之間的相互作用以及IoT、IoS、IoCK、IoP和SCPS之間的聯(lián)接和協(xié)作；Factory(工廠)根據(jù)生產(chǎn)過程中的Relation(關系),在IoT、IoS、IoCK、IoP和SCPS的支持下將原材料轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品來滿足客戶的需求；Output表示系統(tǒng)的輸出元素集,包括產(chǎn)品和/或服務以及解決方案等。

從層次構架來看，WM從下至上包括了組織符號學的物理層、經(jīng)驗層、語法層、語義層、語用層和社會層[55]，分別對應于大數(shù)據(jù)驅(qū)動的主動制造的資源層、感知層、數(shù)據(jù)層、預測層、決策層和應用層[50]；從系統(tǒng)構成來看，WM又包括社會系統(tǒng)、信息系統(tǒng)和物理系統(tǒng)3個子系統(tǒng)[53]，相應地誕生了社會制造[51]、賽博制造(Cyber manufacturing)[56]和物聯(lián)制造(又稱為制造物聯(lián))[24]，并可通過大數(shù)據(jù)和區(qū)塊鏈將3個子系統(tǒng)鏈接起來，如圖12所示。從DIKW金字塔模型來看，WM達到DIKW模型的最高層次——智慧層次，并隨著大數(shù)據(jù)與深度學習為代表的新一代AI的興起，更加強調(diào)大數(shù)據(jù)智能所起的作用[5]。由于新一代智能制造具備學習和認知的能力，具備了生成知識和更好地運用知識的能力，因此制造系統(tǒng)變得越來越智能化，人的智慧與機器智能相互啟發(fā)性地增長，也使制造業(yè)的知識型工作向自主智能化的方向發(fā)生轉(zhuǎn)變[57]。

從交互的角度來看，若人機交互越自然、機器與環(huán)境的交互越自主，則系統(tǒng)智能化程度越高。隨著聯(lián)接與感知能力的突飛猛進，人機物將在數(shù)據(jù)構筑的虛擬信息空間中進行交互，隨著手機和穿戴設備等的普及，特別是AR為人類感知添加了新維度，突破了物理世界的局限，同時人—人、機—機、物—物、人—機—物能夠相互進行通信，感知設備和環(huán)境的變化，具有自適應性和自主智能的機器與人合作，協(xié)同完成復雜制造任務，進而通過IoT、IoS、IoCK、IoP連接成龐大的社會信息物理生產(chǎn)系統(tǒng)。

3.2 從集中走向分布、從被動走向主動

SM早期研究將物理節(jié)點感知的數(shù)據(jù)傳送到云中心進行處理，雖然云計算中心較好地實現(xiàn)了大批量(歷史)數(shù)據(jù)處理以及資源共享與優(yōu)化配置，但將導致數(shù)據(jù)中心節(jié)點負載大、傳輸帶寬負載量重、網(wǎng)絡延遲明顯、生產(chǎn)實時性難以保證以及安全和隱私等問題[58-59]，同時也使網(wǎng)絡邊緣物理設備(節(jié)點)缺少自主能力。在新一輪工業(yè)革命背景下，隨著制造物聯(lián)終端與連接規(guī)模的快速擴展，傳統(tǒng)集中式信息處理與管理的模式難以適用，將逐步演進為集中式管理與分布式自治相結(jié)合的模式[60]，而應運而生的霧計算[61]或邊緣計算[62](由于邊緣計算和霧計算概念具有很大的相似性，這里不對兩者加以區(qū)別使用)，使邊緣設備成為數(shù)據(jù)消費者和生產(chǎn)者[63]。

據(jù)國際數(shù)據(jù)公司預測，到2020年企業(yè)在邊緣基礎設施上的投入將占物聯(lián)網(wǎng)基礎設施總費用的18%，近50%新建的物聯(lián)網(wǎng)應用將在具有綜合分析能力的物聯(lián)網(wǎng)平臺實施[64]。邊緣(霧)計算與云計算的有機結(jié)合，為新工業(yè)革命時代的智能制造提供更完美的數(shù)據(jù)處理平臺[60]。云計算負責非實時、長周期數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)分析，能夠在預測性維護、業(yè)務決策等領域發(fā)揮特長；邊緣計算聚焦實時、短周期數(shù)據(jù)的分析，能更好地支撐本地業(yè)務的實時智能化處理與執(zhí)行，以分布式信息處理的方式實現(xiàn)物端的智能和自治，并為云端提供必要的邊緣設備數(shù)據(jù)，而云計算通過大數(shù)據(jù)分析輸出業(yè)務規(guī)則或優(yōu)化結(jié)果，將其下發(fā)到邊緣處，實現(xiàn)系統(tǒng)整體的智能化。如，在圖12所示的底部物聯(lián)制造中，位于虛擬空間的“集中式”任務調(diào)度系統(tǒng)，完成自動導引車(Automatic Guided Vehicle, AGV)與機器的作業(yè)調(diào)度和協(xié)調(diào)，而分散位于物理空間的AGV，通過霧(邊緣)計算以分布式信息處理的方式實現(xiàn)霧端(物端)的智能和自治。

這種云霧結(jié)合的SCPPS，與傳統(tǒng)CIM采用事后或反應性調(diào)度策略不同，它采用事前的主動性調(diào)度策略，如在質(zhì)量問題/故障問題/交貨期延誤發(fā)生之前，就采取行動以防這些問題發(fā)生。這種主動性實質(zhì)上是利用無所不在的感知收集各種相關數(shù)據(jù)，并通過對所收集的大數(shù)據(jù)進行深度分析，挖掘出有價值的信息、知識或事件，自動反饋給業(yè)務決策者，并根據(jù)系統(tǒng)健康狀態(tài)、當前和過去信息，對外部環(huán)境及情形作出判斷或預測，主動配置和優(yōu)化制造資源[50]。

云霧協(xié)同雖然可有效應對智能制造中海量的大數(shù)據(jù)，但如何保障生產(chǎn)設備與數(shù)據(jù)的安全仍然是必須面對和急需解決的問題，而強調(diào)去中心化的區(qū)塊鏈[65]所特有的數(shù)據(jù)加密保護和驗證機制為解決該問題提供了一種手段，同時也有利于知識產(chǎn)權(如3D模型)保護[66]。邊緣(霧)計算與區(qū)塊鏈融合，將為業(yè)務實時、業(yè)務智能、數(shù)據(jù)聚合與互操作、安全與隱私保護等關鍵技術問題提供支持[60]。因此，區(qū)塊鏈被產(chǎn)業(yè)界視為引發(fā)第四次產(chǎn)業(yè)革命的核心要素之一[67]。

在虛擬化/服務化和數(shù)字孿生[68]支持下，最終可建立物理世界和社會世界的數(shù)字鏡像映射，并將感知、分析判斷、預測、決策能力納入其中，完成整個生產(chǎn)過程智能化。此時，人類生產(chǎn)實驗可以在虛擬空間突破時空限制，快速遍歷各種模擬與仿真，無需再在物理世界進行實驗，即使不得已要進行，也能做到一次成功。

4 走向現(xiàn)實的長尾智能制造

如上所述，新工業(yè)革命時代仍會存在大規(guī)模生產(chǎn)、大規(guī)模定制和個性化生產(chǎn)3種基本生產(chǎn)方式(長尾制造)，因此隨著以“人工智能+”為主要特征的新工業(yè)革命到來，長尾制造必然走向智能化。新工業(yè)革命的目的不是消滅大規(guī)模生產(chǎn)，而是比以往任何時候都能更好地滿足社會對多層次多樣化產(chǎn)品的需求。比如，對于女裝生產(chǎn)，成衣批量生產(chǎn)企業(yè)主要制作位于圖13的bc段人群集中的衣服(實際分為150/XXS、155/XS、160/S、165/M、170/L、175/XL、180/XXL尺碼系列生產(chǎn))，而位于兩側(cè)的“長尾”(ab和cd)部分，以往主要采用手工制作(價格通常較高)，目前已可在互聯(lián)網(wǎng)上定購制作(比直接購成衣價格稍高，等候時間也更長)。展望未來，隨著人類生產(chǎn)水平的提高，以及對個性化成衣的追求，部分人即使能買到合身的大眾化成衣，也會轉(zhuǎn)向網(wǎng)上訂購加工所需衣服，使得成衣需求曲線扁平化(如圖13中的虛線所示)，但仍然存在成衣大批量生產(chǎn)方式，更不用說布料的大批量生產(chǎn)了。又如，當今主流的智能手機仍采用大批量生產(chǎn)為主(有限的若干個產(chǎn)品類型供選擇)，其個性化定制主要體現(xiàn)于服務方面，用戶可設定自己喜歡的界面和下載所需的APP軟件等。由此可見，究竟采用哪種生產(chǎn)方式來制造產(chǎn)品，是由市場決定的?！爸悄芑辈皇悄康?，業(yè)務發(fā)展、提質(zhì)增效、節(jié)能降耗才是促使更多企業(yè)最終選擇智能制造之路的根本原因。

因此，在未來的工業(yè)生產(chǎn)中，任意數(shù)量(低至1件)產(chǎn)品都可以以合理的價格生產(chǎn)出來，大規(guī)模生產(chǎn)可為大眾提供低成本的產(chǎn)品和服務，大規(guī)模定制為少數(shù)人或某群體提供定制化的產(chǎn)品和服務，而個性化生產(chǎn)為單個客戶提供個性化需求的產(chǎn)品和服務。對于一個具體的產(chǎn)品生產(chǎn)，首先通過市場調(diào)研和需求，根據(jù)產(chǎn)品類型、產(chǎn)量大小、質(zhì)量要求、投資收益等進行多方面權衡，通過綜合評估來確定最合適的生產(chǎn)方式。但不管是大規(guī)模生產(chǎn)、還是大規(guī)模定制和個性化生產(chǎn)，在新一代ICT/AI融合作用下都變得智能化。

AI可幫助企業(yè)優(yōu)化業(yè)務流程，實現(xiàn)客戶體驗個性化，增強預測和決策能力，進而改變企業(yè)的運營模式。未來無所不在的AI將貫穿整個產(chǎn)品價值鏈(如圖14)，在產(chǎn)品的研發(fā)階段，AI可輔助企業(yè)實時預測需求、優(yōu)化研發(fā)，并塑造面向未來的成功產(chǎn)品；在生產(chǎn)與裝配階段，AI可使企業(yè)以較低的成本和更高的質(zhì)量生產(chǎn)商品和服務，同時減少維護和維修；在銷售與服務階段，AI幫助企業(yè)以合適的價格、正確的信息和準確的目標客戶來促銷產(chǎn)品，同時可提供豐富、個性化和方便的用戶體驗[69]。因此，AI對“尾部生產(chǎn)”(大規(guī)模定制和個性化生產(chǎn))影響巨大，特別是對個性化生產(chǎn)的整個價值鏈產(chǎn)生變革性影響，雖然對“頭部”的大規(guī)模生產(chǎn)影響更小，但在萬物互聯(lián)時代，仍可通過大數(shù)據(jù)智能技術持續(xù)減少和消除各種等待和浪費，通過識別質(zhì)量問題的根源，進而幫助消除缺陷[70]，同時通過智能電網(wǎng)使能源利用效率得到極大提升，形成以精益智能制造為代表的工業(yè)4.0下的大批量生產(chǎn)。精益工業(yè)4.0概念的誕生便是工業(yè)4.0下大批量生產(chǎn)智能化的最好例證，它通過精益管理和工業(yè)4.0融合而成[70]。

不管哪種生產(chǎn)方式都是按客戶和市場需求來生產(chǎn),通常是在客戶訂單分離點(Customer Order Decoupling Point, CODP)上游采用大批量生產(chǎn)通用、模塊化的零部件,在CODP下游根據(jù)客戶訂單形成定制化的最終產(chǎn)品。從圖14來看，大規(guī)模生產(chǎn)只有從銷售活動開始才是由客戶訂單驅(qū)動的,即使如此，在信息化高度發(fā)展的今天，也可利用物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和AI來洞悉用戶需求的變化，為客戶提供更好的售后服務，大規(guī)模生產(chǎn)的智能手機便是最好的例證。當然，個性化定制必能更好地滿足個性化需求，且用戶在產(chǎn)品設計時就參與到其中?，F(xiàn)有大規(guī)模定制主要是在產(chǎn)品裝配時，根據(jù)用戶選定的模塊進行組裝，如用客戶定制一臺計算機，商家根據(jù)其選定的屏幕尺寸、內(nèi)存、CPU等進行組裝后交付給客戶。

新一代AI呈現(xiàn)出大數(shù)據(jù)深度學習、跨界協(xié)同、人機物融合、群體智能等新特征，并擁有強大的數(shù)據(jù)收集能力、智能視覺能力、自然語言處理能力，將大幅提升企業(yè)效率和決策水平，不僅能為工廠內(nèi)部的生產(chǎn)以及維護、質(zhì)量與物流等提供支持，還能為產(chǎn)品設計開發(fā)和供應鏈管理等提供支持，在企業(yè)運營中具體應用包括[71]：

(1)機器視覺 通過視覺、X射線或激光信號感知生產(chǎn)環(huán)境，比如用攝像頭對零件和產(chǎn)品進行分類。

(2)語音識別 處理語音聽覺信號，比方用虛擬語音助手處理操作員有關質(zhì)量問題的評論。

(3)自然語言處理 分析文本和解釋語義，比如從報告生成摘要。

(4)信息處理 從非結(jié)構化文本中析取知識并獲取查詢答案，如通過搜索產(chǎn)品相關的文字報告。

(5)數(shù)據(jù)學習 預測或者分類，如利用機器和流程產(chǎn)生的歷史數(shù)據(jù)來預測事件。

(6)規(guī)劃與探索 軌跡規(guī)劃，選擇一系列的行動讓特定目標最大化，如讓AGV識別最佳的下一步。

(7)語音生成 通過文字或聲音語言與人類交流溝通，如朗讀指令。

(8)處理與控制 操縱物體，如讓不需要特殊培訓的機器人從儲存箱中撿起未分類的零件。

(9)導航與運動 在受限的物理空間移動，如讓AGV在工廠內(nèi)自主移動并優(yōu)化路線。

5 智能制造展望

縱觀歷史，現(xiàn)代集成制造就是在ICT/AI技術推動下不斷向前發(fā)展的。如果說個人計算機(Personal Computer, PC)的出現(xiàn)標志著工業(yè)3.0的開始，那么物聯(lián)網(wǎng)與務聯(lián)網(wǎng)(云計算)的融合就代表著工業(yè)4.0的開始。在PC時代，“計算機+制造”誕生了各種各樣的計算機輔助技術CAX(CAD/CAM/CAE/CAPP)，隨著計算機局域網(wǎng)的出現(xiàn)，產(chǎn)生了將各種“數(shù)字化/信息化孤島”集成的CIM。在20世紀90年代，隨互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)誕生了以敏捷制造和虛擬制造等為代表的網(wǎng)絡化制造，即誕生了“互聯(lián)網(wǎng)+制造”[72]；隨著制造業(yè)信息化從“互聯(lián)網(wǎng)+”轉(zhuǎn)向“人工智能+”，制造業(yè)也開始擁抱“人工智能+”[4]。圖15顯示了如何從工業(yè)3.0演進到工業(yè)4.0，以及制造業(yè)如何從“計算機+”演進到“互聯(lián)網(wǎng)+”，再到“人工智能+”。

像其他技術的成長軌跡一樣，“人工智能+制造”雖然還處于早期階段，但將伴隨新工業(yè)革命的發(fā)展而繼續(xù)向前演進。在新一代智能制造中，大數(shù)據(jù)是其基礎，通過數(shù)據(jù)驅(qū)動實現(xiàn)制造智能化是必經(jīng)之路[4,73-74]。對于數(shù)據(jù)驅(qū)動的制造數(shù)字化/信息化/自動化/智能化，可追溯到上世紀先后出現(xiàn)的數(shù)字控制(Numerical Control, NC)/計算機數(shù)字控制(Computer Numerical Control, CNC)/直接數(shù)字控制(Direct Numerical Control, DNC)/計算機輔助設計(Computer Aided Design, CAD)/計算機輔助工程(Computer Aided Engineering, CAE)/計算機輔助工藝規(guī)劃(Computer Aided Proeess Planning, CAPP)等，雖然以企業(yè)資源計劃(Enterprise Resource Planning, ERP)為代表的管理信息系統(tǒng)和以數(shù)控加工和柔性制造為代表的自動化技術,分別實現(xiàn)了對企業(yè)經(jīng)營管理和車間自動化的集成，然而為解決“信息化孤島”而生的計算機集成制造，由于其數(shù)據(jù)處理能力所限，也缺乏實時通信能力，從而導致企業(yè)上層ERP缺乏有效的實時信息支持，以及下層控制環(huán)節(jié)缺乏優(yōu)化的調(diào)度與協(xié)調(diào)。雖然后來出現(xiàn)了為解決生產(chǎn)計劃與底層控制脫節(jié)而生的制造執(zhí)行系統(tǒng)(Manufacturing Execution System, MES)，但由于采用緊耦合的集成方式，仍存在諸如可集成性差、缺乏可擴展性和敏捷性等問題。20世紀90年代進入了基于互聯(lián)網(wǎng)(Web1.0)的網(wǎng)絡化制造，但由于Web1.0信息單向流動，網(wǎng)絡操控能力掌握在少數(shù)專業(yè)人士手中，用戶僅作為網(wǎng)絡內(nèi)容的消費者，因此呈現(xiàn)出數(shù)據(jù)集中化的網(wǎng)絡化制造模式，其信息透明度低、信息交互能力弱，制造業(yè)的用戶參與程度低。隨著互聯(lián)網(wǎng)進入Web2.0，實現(xiàn)了信息的雙向流動，用戶既是網(wǎng)絡內(nèi)容的消費者也是生產(chǎn)者，信息透明度增高，數(shù)據(jù)逐漸呈現(xiàn)出去中心化的發(fā)展趨勢，智能移動終端的發(fā)展形成了信息交互頻繁的人際關系網(wǎng)絡(人聯(lián)網(wǎng))，消費互聯(lián)網(wǎng)快速興起，并起到了至關重要的市場導向作用，市場競爭愈發(fā)激烈，面向服務的集成制造理念日漸深入人心，因此在SOA和云計算理念之上誕生了云制造[75]，它能通過諸如企業(yè)服務總線(Enterprise Service Bus, ESB)來集中數(shù)據(jù)資源和各種制造資源，通過服務松耦合連接實現(xiàn)跨平臺的應用，敏捷地應對不斷變化的業(yè)務需求[76]。2010年后，互聯(lián)網(wǎng)進入Web3.0，融合了語義網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、云計算、移動網(wǎng)絡、大數(shù)據(jù)、信息物理融合、AR、AI等多種技術，實現(xiàn)了人與人、物與物、人與物的大規(guī)模深層次交互，加上機器學習算法的進步和計算機運理能力的提升，出現(xiàn)了以非結(jié)構化數(shù)據(jù)為主的大數(shù)據(jù)科學，伴隨著工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的興起，誕生了大數(shù)據(jù)驅(qū)動的新興智能制造[50]，而邊緣計算與區(qū)塊鏈進一步促進了制造智能走向分布與自主。

從物聯(lián)網(wǎng)、到務聯(lián)網(wǎng)/云計算、到大數(shù)據(jù)、到深度學習/AI、到AR、到邊緣計算、再到區(qū)塊鏈，可以看到一條清晰的“兩化”融合演進路線：物聯(lián)網(wǎng)實現(xiàn)了物物互聯(lián)，并提供了從現(xiàn)實世界中獲取數(shù)據(jù)的方法；務聯(lián)網(wǎng)/云計算實現(xiàn)了資源虛擬化和服務化，以及海量數(shù)據(jù)的存儲、數(shù)據(jù)挖掘和按需提供服務；工業(yè)大數(shù)據(jù)推動了互聯(lián)網(wǎng)由以服務個人用戶消費為主轉(zhuǎn)向服務生產(chǎn)性應用為主，深度學習/AI為設計、生產(chǎn)、決策與服務提供支持；AR為人機交互提供了更好的感知方式；邊緣計算實現(xiàn)了設備的實時響應以及物端的智能和自治；區(qū)塊鏈能夠為數(shù)據(jù)分布式存儲、安全與隱私提供保障。這也是制造業(yè)從數(shù)字化走向智慧化過程[77]。智慧制造[52-53,55,78]實質(zhì)上是集前述多種技術于一體的復雜社會技術系統(tǒng)，使社會世界、信息世界與物理世界深度融合，從而實現(xiàn)對制造系統(tǒng)安全、可靠、高效、實時、協(xié)同的感知和控制。

“互聯(lián)網(wǎng)+”實現(xiàn)了空間移動信息的動態(tài)實時互聯(lián)，“人工智能+”實現(xiàn)了從信息富集到知識富集的信息結(jié)構升級，“互聯(lián)網(wǎng)+”與“人工智能+”在新工業(yè)革命時期的融合促進了智能制造向大數(shù)據(jù)智能、分布化自治、社會化融合方向發(fā)展。

新一輪科技與產(chǎn)業(yè)革命的深入發(fā)展中既有技術創(chuàng)新所帶來的生產(chǎn)力提升和商業(yè)模式的改變，又有生產(chǎn)關系或管理變革的發(fā)生。在生產(chǎn)關系方面，隨著制造水平、信息發(fā)展程度、人民生活質(zhì)量的不斷提高，制造業(yè)從由生產(chǎn)者主導轉(zhuǎn)為向生產(chǎn)者與消費者協(xié)同融合的生產(chǎn)關系方向發(fā)展，特別是在“面向服務”的制造理念和“大眾創(chuàng)業(yè)、萬眾創(chuàng)新”、“工匠精神”等指導思想引領下，制造業(yè)逐步形成技術共享、智慧共享、協(xié)同創(chuàng)新的社會環(huán)境，同時在歸核化戰(zhàn)略思想和社會分工專業(yè)化理念的引導下，工業(yè)4.0理念下的水平和垂直集成、端到端集成等制造產(chǎn)業(yè)模式得到廣泛應用，促使制造產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構由大型企業(yè)靜態(tài)一體化鏈式結(jié)構逐漸升級為大、中、小、微制造單元的動態(tài)網(wǎng)絡化協(xié)同結(jié)構，企業(yè)管理趨于扁平化，企業(yè)分工更具專業(yè)化，以實現(xiàn)敏捷高效的市場響應。產(chǎn)品全生命周期的各個環(huán)節(jié)都可通過多元化、多粒度的社會制造單元協(xié)同完成，不但滿足了社會各個階層對產(chǎn)品個性化的需求，而且增強了對社會各個階層的參與度[39]。

由此可見，新一輪工業(yè)革命無疑對智能制造提出了更高的新要求。展望我國未來智能制造產(chǎn)業(yè)發(fā)展，建議加強以下幾方面工作：

(1)加強智能制造標準體系建設，構建智能制造產(chǎn)業(yè)生態(tài)體系

標準化工作對智能制造產(chǎn)業(yè)發(fā)展具有基礎性、支撐性、引領性的作用，也是產(chǎn)業(yè)競爭的制高點。美國、德國、日本等發(fā)達國家已經(jīng)圍繞核心技術、標準規(guī)范開展布署，以搶占智能制造的主導權，而最終爭奪的焦點在于智能制造產(chǎn)業(yè)生態(tài)。我國智能制造標準體系建設，與德美日發(fā)達國家相比仍存在較大差距[29]，與此同時，新一代信息通信技術(特別是人工智能技術)正被源源不斷地加入到推動智能制造進步的技術行列之中。因此，需要從支撐智能制造產(chǎn)業(yè)生態(tài)發(fā)展的角度出發(fā)，分析智能制造的技術熱點、行業(yè)動態(tài)和未來趨勢，研究制定適合我國所處發(fā)展階段和基本國情的智能制造產(chǎn)業(yè)發(fā)展的標準體系，最終形成有利于制造業(yè)智能轉(zhuǎn)型的生態(tài)體系。

(2)結(jié)合我國國情加強制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型升級核心技術研究

隨著新一輪科技與產(chǎn)業(yè)革命在全球的興起，主要工業(yè)發(fā)達國家根據(jù)自己國情，紛紛提出全新發(fā)展思路。美國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)著重發(fā)揚其互聯(lián)網(wǎng)和軟件領域長期積累的優(yōu)勢，不局限于制造業(yè)，將互聯(lián)網(wǎng)應用于整個產(chǎn)業(yè)生態(tài)。德國工業(yè)4.0立足于其全球領先的制造技術優(yōu)勢和強大的質(zhì)量基礎及教育水準，通過“工業(yè)4.0組件”核心技術為各種物理資產(chǎn)增加一個機器可讀、語義相通、適用于生產(chǎn)系統(tǒng)所有生命周期階段的唯一標識的“數(shù)字化馬甲”——管理殼(administration shell)[79]，進而以高度模塊化的方式來構建和擴展已有系統(tǒng)。日本提出的IVRA顯著特性在于提出一種可互聯(lián)的SMU作為描述制造活動的基本組件[33]，進而可以通過多SMU的組合，全方位地展現(xiàn)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈和工程鏈情況。我國提出的智能制造體系構架還缺少諸如此類的核心關鍵技術，也面臨工業(yè)化與信息化同時推進問題，因此需要在吸收國外相關先進技術的基礎上，形成中國獨特的制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型升級路徑。

(3)發(fā)揮人在智能制造中的關鍵作用

盡管工業(yè)4.0/智能制造向自主適應方向發(fā)展[80]，重復性的體力和腦力工作不斷被智能機器替代，直接從事制造行業(yè)的員工人數(shù)必然減少，而人機交互以及機器之間的對話卻會越來越普遍，越來越多的員工從操作者/服務者轉(zhuǎn)變?yōu)橐粋€評估者/協(xié)調(diào)者/規(guī)劃者/決策者，使人類有更多時間專注于自己擅長的事情——諸如從事產(chǎn)品/軟件設計等創(chuàng)新性工作，同時也凸現(xiàn)出智能制造中人機物協(xié)作的重要性。在工業(yè)發(fā)達國家的智能制造實施建議中都強調(diào)人才的重要性。德國工業(yè)4.0報告認為[27]，無論是作為生產(chǎn)過程中的參與者、機器操作員，還是作為維護人員、生產(chǎn)計劃員或程序員，人類將繼續(xù)在生產(chǎn)過程中扮演關鍵角色。而在日本提出的IVRA[33]中，尤其突出現(xiàn)場執(zhí)行力和現(xiàn)場人員作用，將人視為信息和物理世界映射過程中的重要元素，充分考慮了人在制造活動中的地位和作用。

(4)高度重視系統(tǒng)安全和隱私問題

未來智能制造將與廣泛社會維度中的各個產(chǎn)業(yè)深度交聯(lián)、融合發(fā)展。而作為社會信息物理生產(chǎn)系統(tǒng)的智能(智慧)制造，需要從各種設備、應用和網(wǎng)絡中收集到的各類數(shù)據(jù)和信息，包括個人隱私以及企業(yè)商業(yè)秘密和知識產(chǎn)權等；另外與消費互聯(lián)網(wǎng)不同，以工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)為基礎設施的智能制造具有諸如安全性、實時性等特定要求，必須防范網(wǎng)絡空間數(shù)據(jù)遭到篡改或破壞，確保對人類生命和生產(chǎn)安全有直接影響的物理生產(chǎn)系統(tǒng)可信運行，因此工業(yè)裝備與信息的安全問題是企業(yè)實施智能制造/工業(yè)4.0的最大挑戰(zhàn)之一。

(5)發(fā)展以人為本的包容性智能制造

工業(yè)4.0最終會引起全社會的變革，對利益相關者產(chǎn)生深遠的影響，包容性增長成為其重要內(nèi)涵[81]，包容性制造也因此應運而生[39]，特別是日本政府為應對第4次產(chǎn)業(yè)革命以及科技創(chuàng)新的迅猛發(fā)展所帶來的國際競爭日趨激烈的態(tài)勢以及老齡化、勞動人口減少、資源能源和環(huán)境、交通等經(jīng)濟社會發(fā)展難題而提出的經(jīng)濟社會發(fā)展新模式——社會5.0理念[82]。這場社會變革，不僅需要企業(yè)層面的密切合作，還需要所有利益相關者參與共同決策：始于企業(yè)的社會合作伙伴之間的對話，到跨公司、跨部門的合作，再到日常生活中使用數(shù)字技術和人工智能所涉及的整個社會問題[80]。

在互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)化發(fā)展過程中，以消費者為主體的、由人聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)和Web 2.0等技術支撐的消費互聯(lián)網(wǎng)首先發(fā)展起來，而以生產(chǎn)者為主體的、由物聯(lián)網(wǎng)和內(nèi)容知識網(wǎng)等技術支撐的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)正在興起，如圖16所示。

需要指出的是，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)有狹義和廣義之分。狹義的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)側(cè)重于工業(yè)(產(chǎn)業(yè))下的物—物互聯(lián)互通，如我國智能制造系統(tǒng)架構下的工業(yè)網(wǎng)絡就是起到如此作用[31]；而廣義的工業(yè)(產(chǎn)業(yè))互聯(lián)網(wǎng)(如美國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng))，不僅涉及到包括制造業(yè)在內(nèi)的諸多行業(yè)，還強調(diào)物—物互聯(lián)之后的大數(shù)據(jù)智能應用。

社會5.0需求是多層次和個性化的，因此未來的智能制造必將深度融合消費互聯(lián)網(wǎng)與產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，不但能預測用戶需求，而且能基于人機物深度融合的高度柔性生產(chǎn)系統(tǒng)，自主優(yōu)化配置制造資源，實現(xiàn)集感知、分析、定向、決策、調(diào)整、控制于一體的主動生產(chǎn)。

6 結(jié)束語

本文從工業(yè)革命和市場需求對制造模式演化的影響入手，論述了新工業(yè)革命與新一代智能制造關系以及智能制造的發(fā)展歷程、行業(yè)動態(tài)和未來趨勢，重點分析了人工智能對于長尾生產(chǎn)方式的影響，揭示了制造業(yè)從“計算機+”向“互聯(lián)網(wǎng)+”和“人工智能+”發(fā)展的必然趨勢，這為我國制造業(yè)向智能化轉(zhuǎn)型升級提供了技術支持和有益啟示。

從“人工智能+”視角來看，人工智能已從基于專家系統(tǒng)、知識庫的符號智能(AI1.0)，發(fā)展到基于大數(shù)據(jù)、深度學習、CPS、物聯(lián)網(wǎng)、云計算的計算智能(AI2.0)，智能制造相應地從基于局域網(wǎng)的計算機集成制造為主、以專家系統(tǒng)在離散環(huán)節(jié)應用為輔的第一代智能制造，發(fā)展到基于物聯(lián)網(wǎng)、云計算、CPS和大數(shù)據(jù)智能的新一代智能制造。從“兩化”融合來看，隨著從工業(yè)3.0發(fā)展到工業(yè)4.0，制造業(yè)最初從數(shù)字化制造孤島轉(zhuǎn)向計算機集成制造(“計算機+”)，隨后互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)和發(fā)展進入了“互聯(lián)網(wǎng)+”，近來隨著大數(shù)據(jù)、深度學習、邊緣計算、區(qū)塊鏈等新一代信息技術/人工智能發(fā)展，制造業(yè)更是進入了“人工智能+”。

不管從哪個視角出發(fā)，都可以看到“人工智能+”是制造業(yè)未來發(fā)展的必然趨勢，但這種發(fā)展又必須以“計算機+”和“互聯(lián)網(wǎng)+”為基礎。因此，要實現(xiàn)我國制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型升級，一方面要利用“計算機+”實現(xiàn)制造業(yè)數(shù)字化，利用“互聯(lián)網(wǎng)+”實現(xiàn)制造系統(tǒng)的縱向集成、橫向集成以及端到端集成；另一方面更要推動大數(shù)據(jù)智能、深度學習、區(qū)塊鏈等新一代人工智能與制造業(yè)的深度融合。

雖然工業(yè)4.0強調(diào)大規(guī)模個性化生產(chǎn)，但未來生產(chǎn)實際上是由大規(guī)模生產(chǎn)、大規(guī)模定制和大規(guī)模個性化所組成的長尾智能制造，對尚處于由工業(yè)2.0向工業(yè)3.0過渡的我國制造業(yè)而言，更應實施智能長尾生產(chǎn)——能提供從單件到任意數(shù)量的多層次多樣化產(chǎn)品與服務，從而更好地滿足未來包容性社會的需求。

綜上所述，本文創(chuàng)新性體現(xiàn)為：

(1)深度分析了新一輪工業(yè)革命下的智能制造特點，關聯(lián)分析了智能制造與新工業(yè)革命(乃至社會5.0)的關系，從概念外延得出：“智能制造=德國工業(yè)4.0=制造物聯(lián)網(wǎng)<美國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)<日本社會5.0”。

(2)承前啟后地探討制造業(yè)智能化發(fā)展，特別著重分析新一代人工智能對制造業(yè)的變革性影響，得出新一代智能制造未來發(fā)展趨勢——向大數(shù)據(jù)智能、分布化自治、社會化的融合發(fā)展。

(3)給出我國智能制造產(chǎn)業(yè)發(fā)展的幾點建議，指出需要加強標準體系建設、核心技術研究、發(fā)揮人的關鍵作用、高度重視安全和隱私問題，特別是需要融合消費互聯(lián)網(wǎng)與產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，發(fā)展以人為本的包容性制造，以滿足未來社會的多層次多樣化產(chǎn)品與服務需求。

需要指出，伴隨新一輪科技與產(chǎn)業(yè)革命而興起的新一代智能制造還處于不斷演化發(fā)展中，尤其是向社會化和物聯(lián)化方向縱深發(fā)展，同時還面臨設備安全、網(wǎng)絡安全、數(shù)據(jù)安全與應用安全等諸多挑戰(zhàn)性問題，這是智能制造未來需要重點解決的問題。

致謝

感謝參與論文提綱討論的廉江市經(jīng)濟社會發(fā)展研究會(智庫)專家。