自2010年以来，我国制造业规模已连续11年位居世界第一，是我国经济发展的基石，也成为全球经济增长的重要组成部分。

近年来“中国制造”正向“中国智造”转变，无人工厂、无人农场、无人港口等形态不断呈现。不过，虽说制造业经历了从曾经的组装到制造、从制造到创新等的一系列演变过程，但不论是从技术层面、企业层面、还是产业链层面来看，离真正意义上的中国智造仍有很长的距离。

特邀资深业内人士就话题“从中国制造到中国智造，中间究竟还差什么?”进行讨论。大家会怎么看呢?

湖南中飞时代董事长朱丹：

一、供应链方面：不完整、要重塑。

尽管经历了从模仿、组装、制造到创新的艰难过程，中国制造到中国智造需要在新技术环境下重塑供应链：适应新技术的供应链还不完整，缺乏能够完整适应“互联互通”技术、带动和促进行业高质量发展的“顶层设计”以及“专、精、特、新”企业。

二、企业方面：需认知、缺资源。

“互联网+”和“+互联网”都只是中国智造的“局部”而不是全部的内涵，企业层面对“用户需求”和“产品设计、制造、交付全生命周期”、尤其是行业健康发展的认知和理解能力参差不齐，普遍存在“自主创新+资源不足+重复投入”的现象。

三、技术层面：有局限、无体系。

“智造”需要开放、包容的系统性解决方案，每一个细分领域、在技术层面都需要“跨越边界和自我利益”的协同，而实际上，企业发展过程中客观存在的局限性，导致“智造”所需的“系统性集成技术”的形成需要更多的时间。

长沙汉创新材料科技有限公司董事长杨峥嵘：

智能制造在相当长一段时期内将是人工智能与人一起工作，目的及客观结果一定是减少用工和降低劳动强度及人的判断失误。

首先要将常规工艺动作标准化，使自动化更成熟完善，这是智能制造得以实施的前提。

出问题场景的感知、表征及应对，也必须标准化。

人工智能识别表征低延时调用应对策略和发出指令，调整关联装备及工艺参数，恢复正常。事后自动或在工程师参与下评估效果后，将应对策略直接或修正完善后反馈入数据库，让系统更聪明。

上述过程中可以判断出，初始阶段下无论是自动化的完善还是人员减少后无法顾及原有数量级的异常，人工智能感知、推理判断和选择工艺策略、事后评估总结学习，都取决于正常情况下工艺是标准的、异常情况下表征与工艺调整策略是标准的。

工艺场景策略参数库会更庞大但一定也要更标准，不能模糊。这对人工智能而言如同正确的知识对人脑做正确推理与决策。

策略的串并联动作执行动有效性，除逻辑正确、工艺动作标准外，多线流程要畅通，流程比自动化条件下可选路径会更多，但每个路径构成动作都一定要是标准化的，才有计算效果与执行效果的高度吻合。

所以，我们的制造企业要实施智能制造，必须培养大量的高质量临场工艺工程师、质量工程师和专门的标准化工程师。

案例：富士康异军突起并赢得苹果定单，是与手机壳塑改铝工艺同步的。

铝件机加完全依赖工艺复杂程度远超模具注塑的CNC(数控加工中心，典型人工智能初级应用模型)，2012年富士康郑州基地配备了4000人以上的工艺工程师，比亚迪深圳精加工厂不到100人。结果是良品率远低富士康的同时单件工台时远超富士康，被迫卖掉了深圳工厂(后面又买回了)。

湖南瑞仪卡电子科技有限公司董事长董安：

中国智造的“点睛”之笔是智能传感器。传感器是中国智造不可或缺的部分，随着中国经济转型升级进入攻坚阶段，智能制造成为主攻方向，但传感器却成为最大的“短板”。智能制造的本质是以数据的自动流动来解决复杂系统的不确定性，提高资源配置效率。目前大数据的难点之一就是“采集数据”，这有赖于合适的传感器。

不重视传感器，智能制造没法真正落到实处。传感器就如人类的五官和皮肤，没有传感器，就算给机器人装50个微处理器，也无法做到智能。”传感技术已成为衡量一个国家信息化程度的重要标志之一。”以往计算和通信技术的发展，已经较好地解决了信息处理和信息传输问题，新一代信息技术主要为传感技术，致力于解决信息(数据)采集。 “没有传感器，云计算和大数据将‘难为无米之炊’，物联网将走向‘空心化’，智能制造等实体经济也就成为‘空中楼阁’。

目前我国确实有了较强的产业基础，但产业尤其是高端装备制造业，在基础领域与国际先进水平相比还有巨大的差距。“我国目前做了很多应用创新，但同时也忽视基础领域的发展，在基础的材料、元器件、管理理念、人才培养上都存在痛点，这也包括传感器;接下来我国应该夯实实体产业、加快转型升级，政府应加强基础研究的扶持和引导。