芯耀
1434
01 产业链全景图
图：智能制造产业链图谱
智能制造作为制造强国建设的核心方向，是新时代加速发展新质生产力、推进新型工业化的战略性任务。它通过制造业与新一代信息技术的深度融合，为产业转型升级开辟了关键路径，不仅是提升制造业竞争力的必然选择，更是实现经济高质量发展的重要引擎。
02 行业定义
智能制造（Intelligent Manufacturing, IM）是新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合的产物，贯穿于设计、生产、管理、服务等制造全流程，具备“自感知、自学习、自决策、自执行、自适应”五大核心功能，代表着面向未来的生产范式革新。
03 基本范式
智能制造的发展呈现阶段性与继承性并存的特征，形成三大核心范式：
1. 数字化制造：以数据为基础，实现生产流程的数字化建模与仿真，解决“能看见”的问题（如CAD设计、数控加工）。
2. 数字化网络化制造：通过工业网络互联，打通设备、系统与企业间的数据壁垒，实现协同生产（如工业互联网平台、MES系统集成）。
3. 数字化网络化智能化制造（新一代智能制造）：引入AI、大数据等技术，赋予系统自主决策能力，推动“智能工厂”落地（如预测性维护、柔性生产线）。
当前全球智能制造正处于“数字化普及、网络化推广、智能化示范”的并行发展阶段，三者相互渗透、协同演进。
3.1 系统架构：三维度解构智能制造要素
智能制造系统架构通过“生命周期、系统层级、智能特征”三个维度，构建标准化框架：
图： 智能制造系统架构
- 生命周期：覆盖产品从研发到回收的全链条（设计→生产→物流→销售→服务），强调各环节迭代优化与价值创造。
- 系统层级：从底层到顶层划分为设备层、单元层、车间层、企业层、协同层，实现从单机智能到产业链协同的层级跃升。
- 智能特征：包含资源要素、互联互通、融合共享、系统集成、新兴业态五层要求，体现“自感知—自决策—自执行”的智能化闭环。
3.2 支撑系统：硬件、软件与技术的协同支撑
图：智能制造支撑系统
1. 硬件层：智能生产的物理基石
2. 软件与平台层：生产流程的智慧大脑
- 工业软件：MES（制造执行系统）、ERP（企业资源计划）、PLM（产品生命周期管理）等，优化生产流程与资源配置。
图：工业软件分类
- 工业互联网平台：整合工业全要素（设备、产线、供应链），实现跨层级、跨地域的互联互通与协同创新。
图：工业互联网架构
3.3 数据与智能层：决策优化的核心动能
3.4 网络与安全层：连接与防护的双重保障
图：5G+智能制造的总体架构
- 网络安全机制：通过数据加密、访问控制等技术，应对智能制造系统的网络安全挑战。
04 产业链上下游
智能制造产业链呈现“上游技术支撑—中游装备集成—下游场景应用”的立体化结构。
图：智能制造产业链
4.1 上游：基础硬件与关键技术
图：智能制造基础硬件及相关企业
4.2 中游：装备、软件与系统集成
- 智能制造装备：工业机器人、数控机床、智能仓储设备等，实现生产环节的自动化升级。
- 工业软件：涵盖设计类（CAD）、生产类（MES）、管理类（ERP）等，驱动流程数字化。
- 系统集成服务：整合硬件、软件与技术，为企业提供定制化解决方案（如智能工厂规划）。
4.3 下游：多元化应用场景
- 行业应用：汽车、3C电子、医药制造等领域通过智能车间、智能工厂实现生产效率跃升。
- 典型场景：智慧供应链（实时库存管理）、预测性维护（设备健康状态监控）、柔性生产（小批量定制化制造）。
另一种维度划分：
05 市场规模
中国智能制造市场已成为全球数字化转型的标杆：
- 规模跃升：2016年市场规模1.3万亿元，2023年突破3.2万亿元，年均复合增长率（CAGR）超16%。
- 结构优化：智能装备占比超60%（2023年约2万亿元），系统解决方案市场规模达0.8万亿元，服务于企业智能化改造。
图：2016 年至 2025 年智能制造市场行业规模预测产值
随着5G、AI等技术深化应用，智能制造将推动全球产业链向高效化、柔性化、绿色化转型，预计2025年市场规模将进一步扩大，成为经济增长的重要动能。
