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01产业链：关键技术赋能智能制造
根据工业和信息化部、财政部发布的《智能制造发展规划(2016-2020年)》的定义，智能制造(Intelligent Manufacturing，IM)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。智能制造产业链涵盖感知层、网络层、执行层和应用层四个层次，其中感知层主要包括传感器、RFID、机器视觉等领域，企业包括惠岚科技、禾赛科技、北醒电子等;网络层主要实现信息传输与处理，主要包括云计算、大数据、智能芯片、工业以太网等技术领域;企业包括阿里云、腾讯云、华为、百度、阿里巴巴、腾讯等;执行层主要为智能制造终端集成产品，包括机器人、数控机床、3D打印设备等;应用层主要为智能生产线。
智能制造技术包括自动化、信息化、互联网和智能化四个层次，智能制造发展需经历四个阶段，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，智能化元件参与提高产品信息处理能力)、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)。
智能制造是新一代信息技术与制造全生命周期的赋能结果，通过工业互联网、工业大数据、人工智能等技术的赋能，使得制造业智能化生产。
02现状：智能制造业产值有望达2.5万亿元我国虽然是制造业大国，但是区域技术发展不平衡，信息化水平发展参差不齐，标准化程度低。随着人工成本的攀升、低端制造业转移、科学技术的发展、人工智能的应用，中国制造业逐渐进入大规模机器生产阶段，尤其劳动密集型企业，促进机器人生产代替劳动力。经过多年发展，我国智能制造发展从初期的理念普及、试点示范阶段进入到当前深化应用、全面推广阶段，形成了试点示范引领、供需两端发力的良好局面。
智能制造是数字经济的皇冠，将成为各国抢占数字经济制高点的主战场，成为提升国家整体制造业水平的增长引擎。2020年10月，十九届五中全会提出的“到2035年基本实现新型工业化、信息化、城镇化、农业现代化”的目标将进一步加速推进我国智能制造发展。
根据《中国制造2025》、十九届五中全会提出的新型工业化等政策，我国智能制造对于国家国际竞争力的提高越来越重要。随着国家对智能制造的大力支持，我国智能制造行业保持着较为快速的增长速度，继2019年我国智能制造装备行业的产值规模突破两万亿元后，2020年初步估计达2.5万亿元。
03支撑：智能制造装备发挥重要作用智能制造离不开智能装备的支撑，包括高级数控机床、配备新型传感器的智能机器人、智能化成套生产线等，以实现生产过程的自动化、智能化、高效化。2018年11月，国家统计局发布了《战略性新兴产业分类(2018)》，智能制造装备产业被纳入战略性新兴产业。智能制造装备是先进制造技术、信息技术和智能技术在装备产品上的集成和融合，体现了制造业的智能化、数字化和网络化的发展要求。根据德勤调查发现，中国工业企业智能制造五大部署重点依次为：数字化工厂(63%)、设备及用户价值深挖(62%)、工业物联网(48%)、重构生态及商业模式(36%)以及人工智能(21%)。从相关技术来看，受访企业所关注的相关技术包括工业软件、传感器技术、通信技术、人工智能、物联网、大数据分析等。受访企业所关注的技术包括工业软件、传感器技术、通信技术、人工智能/机器人、物联网平台、大数据、识别技术、云计算、虚拟制造技术、3D打印、C2M。
04下游应用：汽车制造业智能制造水平最高2020年全国智能制造能力水平TOP10行业中，汽车制造业的智能制造能力水平位居前列;其次为电子设备制造业、电气机械和器材制造业等。
区域热力图：江苏重视程度高，广东试点多据工业和信息化部、中国电子技术标准化研究院数据显示，截至2020年12月，全国12000多家企业通过平台开展智能制造能力成熟度自诊断，江苏、浙江、山东、宁夏等省市对于智能制造高度重视，有效推动标准应用。
2020年广东省智能制造试点示范项目包括广州、深圳、珠海、东莞、惠州、肇庆、佛山、韶关、中山、江门在内的几个城市共88个项目。陕西省力争到2022年，全省建成智能制造试点示范企业100个。2020年湖北省五个智能制造试点项目均在武汉，包括汽车系统集成装备智能远程运维服务平台项目、薄膜晶体管液晶显示器件智能化生产线、汽车座椅智能制造生产线、5G智慧港口无人化水平运输示范项目、果葡糖浆智能生产线等。
05发展趋势：智能制造人才缺口不断扩大未来，企业将不断加强智能制造水平，不断提高设备的数字化和网络化，加强数字化设计，建设智能化车间，大量应用集成技术，挖掘分析生产制造数据。越来越多的制造企业意识到智能制造是提升核心竞争力的关键，智能制造人才缺口变大。根据人力资源与社会保障部数据分析，2025年智能制造领域人才需求为900万人，人才缺口预计达到450万人。未来智能制造人才培养更加聚焦专业化、体系化、服务企业内部智能化。
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01产业链：关键技术赋能智能制造
根据工业和信息化部、财政部发布的《智能制造发展规划(2016-2020年)》的定义，智能制造(Intelligent Manufacturing，IM)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。智能制造产业链涵盖感知层、网络层、执行层和应用层四个层次，其中感知层主要包括传感器、RFID、机器视觉等领域，企业包括惠岚科技、禾赛科技、北醒电子等;网络层主要实现信息传输与处理，主要包括云计算、大数据、智能芯片、工业以太网等技术领域;企业包括阿里云、腾讯云、华为、百度、阿里巴巴、腾讯等;执行层主要为智能制造终端集成产品，包括机器人、数控机床、3D打印设备等;应用层主要为智能生产线。
智能制造技术包括自动化、信息化、互联网和智能化四个层次，智能制造发展需经历四个阶段，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，智能化元件参与提高产品信息处理能力)、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)。
智能制造是新一代信息技术与制造全生命周期的赋能结果，通过工业互联网、工业大数据、人工智能等技术的赋能，使得制造业智能化生产。
02现状：智能制造业产值有望达2.5万亿元我国虽然是制造业大国，但是区域技术发展不平衡，信息化水平发展参差不齐，标准化程度低。随着人工成本的攀升、低端制造业转移、科学技术的发展、人工智能的应用，中国制造业逐渐进入大规模机器生产阶段，尤其劳动密集型企业，促进机器人生产代替劳动力。经过多年发展，我国智能制造发展从初期的理念普及、试点示范阶段进入到当前深化应用、全面推广阶段，形成了试点示范引领、供需两端发力的良好局面。
智能制造是数字经济的皇冠，将成为各国抢占数字经济制高点的主战场，成为提升国家整体制造业水平的增长引擎。2020年10月，十九届五中全会提出的“到2035年基本实现新型工业化、信息化、城镇化、农业现代化”的目标将进一步加速推进我国智能制造发展。
根据《中国制造2025》、十九届五中全会提出的新型工业化等政策，我国智能制造对于国家国际竞争力的提高越来越重要。随着国家对智能制造的大力支持，我国智能制造行业保持着较为快速的增长速度，继2019年我国智能制造装备行业的产值规模突破两万亿元后，2020年初步估计达2.5万亿元。
03支撑：智能制造装备发挥重要作用智能制造离不开智能装备的支撑，包括高级数控机床、配备新型传感器的智能机器人、智能化成套生产线等，以实现生产过程的自动化、智能化、高效化。2018年11月，国家统计局发布了《战略性新兴产业分类(2018)》，智能制造装备产业被纳入战略性新兴产业。智能制造装备是先进制造技术、信息技术和智能技术在装备产品上的集成和融合，体现了制造业的智能化、数字化和网络化的发展要求。根据德勤调查发现，中国工业企业智能制造五大部署重点依次为：数字化工厂(63%)、设备及用户价值深挖(62%)、工业物联网(48%)、重构生态及商业模式(36%)以及人工智能(21%)。从相关技术来看，受访企业所关注的相关技术包括工业软件、传感器技术、通信技术、人工智能、物联网、大数据分析等。受访企业所关注的技术包括工业软件、传感器技术、通信技术、人工智能/机器人、物联网平台、大数据、识别技术、云计算、虚拟制造技术、3D打印、C2M。
04下游应用：汽车制造业智能制造水平最高2020年全国智能制造能力水平TOP10行业中，汽车制造业的智能制造能力水平位居前列;其次为电子设备制造业、电气机械和器材制造业等。
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2020年广东省智能制造试点示范项目包括广州、深圳、珠海、东莞、惠州、肇庆、佛山、韶关、中山、江门在内的几个城市共88个项目。陕西省力争到2022年，全省建成智能制造试点示范企业100个。2020年湖北省五个智能制造试点项目均在武汉，包括汽车系统集成装备智能远程运维服务平台项目、薄膜晶体管液晶显示器件智能化生产线、汽车座椅智能制造生产线、5G智慧港口无人化水平运输示范项目、果葡糖浆智能生产线等。
05发展趋势：智能制造人才缺口不断扩大未来，企业将不断加强智能制造水平，不断提高设备的数字化和网络化，加强数字化设计，建设智能化车间，大量应用集成技术，挖掘分析生产制造数据。越来越多的制造企业意识到智能制造是提升核心竞争力的关键，智能制造人才缺口变大。根据人力资源与社会保障部数据分析，2025年智能制造领域人才需求为900万人，人才缺口预计达到450万人。未来智能制造人才培养更加聚焦专业化、体系化、服务企业内部智能化。
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