1、引言
2015年～2017年，机械工业仪器仪表综合技术经济研究所（以下简称“仪综所”）承担了工业和信息化部多项智能制造综合标准化与新模式应用项目，制定基础共性标准草案27项。在项目执行期间，仪综所技术团队走访调研了国内外近百家制造企业，同时与国内外技术团体、标准化组织、著名公司的技术专家交流探讨。特别是2017年，我们分别与德国工业4.0平台实验室网络主管ThomasHahn博士、德国工业4.0标准化委员会主管RinholdPichler先生、日本工业价值链促进会IVI发起人日本法政大学西冈靖之教授等资深专家进行深入交流，这些交流引起了我们的一些深度思考。
一方面，在实践应用上，我国制造业水平与欧美等工业强国相比还具有相当差距。“工业2.0补课、3.0普及、4.0示范”指出了我国企业自动化、数字化、网络化、智能化水平参差不齐的现状。因此，在智能制造实施道路上，切忌盲目跟风，企业必须明确经济效益指标，以打好2.0和3.0基础为首要任务，找到适合自身的实施路径。
另一方面，在以信息物理系统（CPS）为引领的顶层设计上，智能制造/工业4.0参考模型在世界各国如火如荼地建立。我国智能制造系统架构（IMSA）已列为国际上十一种智能制造参考模型架构之一，得到国际标准认可。更进一步，德国和日本两国在推出参考模型之后，正在积极延伸建立基于模型的信息空间数据平台。因此，我国的参考模型在指导智能制造实现与应用中还应继续做实做深，以掌握信息物理空间时代的主动权。
2、我国工业2.0，3.0，4.0实施路线的思考
2.1. 避免误区
我国制造业发展不平衡、不充分特点明显，企业转型升级势在必行，高质量发展是目前我国制造业由大转强的主旋律。“中国制造2025”是实施制造强国战略的第一个十年行动纲领，“智能制造”是主攻方向。《智能制造工程实施指南》、《智能制造发展规划（2016-2020年）》等重要文件发布后，基于自身转型升级需求，在相关部委及地方政府支持下，我国企业已纷纷对原有工厂/车间进行自动化、数字化、网络化升级改造，或者建立新型数字化车间、智能工厂，取得巨大成效。
《智能制造发展规划（2016-2020年）》对“智能制造”进行了描述：“智能制造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”。但是实践来看，“自感知、自学习、自决策、自执行、自适应”的制造高级阶段对制造企业而言仍难以企及，德国专家预测德国的工业4.0尚需要15～20年时间来实现。因此，鉴于我国智能制造水平参差不齐的现状，如何规划好适用于我国智能制造现状的发展路径成为重点。
近日，中国工程院院刊《Engineering》刊发了最新观点性文章“走向新一代智能制造”，为我国制造业智能转型指明“并行推进、融合发展”的技术路线。可见我国智能制造的顶层设计上已深刻认识到智能制造/工业4.0的实现不可能一蹴而就，需要循序渐进，补齐短板，并行发力。因此，中国制造企业在实施智能制造过程中应“因企而异”，避免盲目跟风和片面认识。
误区一：为了智能制造而智能制造
由于智能制造“大热”，一些企业盲目跟风，存在为了“智能制造”而智能制造的现象。企业应首先明确要达到的经济目标——提升质量、提高效率、降低成本、缩短周期、降低能耗。根据自身的基础，针对于不同的目标，智能制造首要解决的问题和采用的技术手段是不同的。
误区二：智能制造=无人化
许多制造企业提出“机器换人”、“无人工厂”的口号。机器可代替人类的大量体力劳动，实现高效、高质量精准制造，但不能盲目采用“机器换人”，除了要考虑机器与人员置换成本之间的平衡，还需综合考虑操作场地、信息化接口、维护成本等。而且在2.0、3.0、4.0升级的长时间内，机器或“机器人”仅仅是一种自动化或智能化设备，其很难独立满足日益复杂的生产要求。
“人”作为智能制造的重要资源，在应对定制化生产和复杂多变生产环境方面仍处于中心地位。特别对于现阶段“2.0补课、3.0普及、4.0示范”，人、信息系统、物理系统的协同显得尤为重要，智能制造仍需要人工智力参与政策解读、法规约束、知识积累、工匠传承、文化发扬和统筹组织等，以实现有序生产并产生效益，这些都是现阶段的机器无法替代的。
误区三：自动化+软件= 智能制造
自动化和软件是实现智能制造的必要条件但不是充分条件。智能制造强调自动化系统和工业软件的集成与纵横协同，并体现先进的工艺技术和管理理念。除此之外，更需要植入先进的感知系统、控制手段、网络技术和云计算等，进行长时间的数据收集积累，开展数据分析和建模，并不断迭代优化，以实现生产过程快速有效的运行，才能支撑先进的制造方式实现自适应，进而应对复杂的生产环境。
误区四：互联网+大数据= 智能制造
互联网和大数据只是提升智能化的手段之一。智能制造的本体是“制造”，制造装备和生产过程的数字化是基础[1]。没有制造装备与系统的数据采集与互联互通，互联网、云、大数据都将是无源之水。
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