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智能制造

中国多数企业机械化阶段已基本完成，所处阶段是自动化和数字化，而智能化则刚刚开始，而且智能制造主要集中在生产过程的首尾两端，很少运用于生产过程。推进智能制造的主要策略是鼓励自动化和数字化的短板补充，侧重于扶持智能化，侧重于扶持中心领域生产过程的优化。

搞“制造”，应精于机械、工艺、产品和自动化等工程问题；而搞“智能”应精于工程建模、机器学习(基于在线数据)和智能系统架构开发。

对智能制造的扶持应该考虑的几点

侧重于扶持领域生产过程的优化(有别于外围领域比如智能仓储)。领域智能制造技术含量高，作用大，需要的投入巨大，因而目前较少;外围领域比如智能仓储、AGV小车等，目前已渐成气候，已经可以为企业带来较好利润，纵使不重点扶持，企业也会努力推进此领域。

依据数据满足智能制造高要求的程度进行资金扶持。促使企业注重数据质量:数字化只有在达到智能制造的数据质量要求时才应该得到资金扶持;如果数据不齐全，甚至有假数据等，不应该扶持。

智能制造

关键技术的自主开发能力较弱。如智能装备中的部分关键零部件（减速机等）、工业软件（CAD/CAE/MES/ ERP等），均被国外厂商垄断。

我国工业数字化和网络化程度不高。当前我国服务业、工业、农业数字经济渗透率分别为37.8%、19.5%和8.2%，我国企业数字化转型比例约为25%，远低于欧洲的46%和美国的54%，工业数字化处于初级水平。推进“上云用数赋智”，助力企业数字化转型，将为我国智能制造赋能。

智能制造

我国数百万家工业企业的智能化水平差异较大。随着3D打印、模拟分析、工业物联网等技术在制造业的渗透，汽车、航空航天工业在智能制造领域已实现增长，能源和装备制造等行业将保持较高增速，其他行业的智能制造依然任众道远。未来5—10年，5G、工业互联网等新基建将成为工业企业智能化升级的催化剂，推动制造企业迈向“万物互联、万物可控”。