1.3 智能制造的发展
1.3.1 数字制造、智能制造（IM）与“智能制造（SM）”
正如计算机技术与人工智能技术密切相关一样，完全理清数字制造（计算机集成制造）与智能制造的关系也是很困难的。德国工业4.0战略推崇的“智能制造（Smart Manufacturing，SM）”的提出，又与已有的智能制造（Intelligent Manufacturing，IM）产生了强烈的碰撞。
数字制造（计算机集成制造）应用计算机、网络通信、自动化控制等信息技术，与设计方法、制造技术和管理理念相融合，形成数字化设计、制造与管理技术，打通了产品和企业的数据流、信息流、知识流，支持制造企业的数字化转型和发展。日本等国倡导的智能制造（IM）技术虽然突出人工智能技术与设计、制造、管理技术相结合，实现业务智能化和业务决策智能化，但是最终也是支持制造企业的数字化（当然也可以说是智能化）转型和发展。实际上，数字制造不乏人工智能技术的应用。例如：计算机辅助产品三维建模的参数化建模设计技术就采用了人工智能领域的约束满足方法；计算机辅助工艺设计的基于几何推理和知识的工艺设计技术也融合了人工智能的特征（模式）识别、专家系统等技术；数字化制造、车间生产调度技术，广泛深入地应用了各种智能算法。
在2013年正式启动的德国工业4.0战略中提出的“智能制造（SM）”虽然选择信息物理系统（Cyber-Physical System，CPS）作为关键技术，但在应用形态和解决问题方面却与数字制造无太大差别。美国发布的国家制造业创新网络下设数字制造与设计创新研究院DMDII、智能制造创新研究院SMII等十余家创新研究院。也就是说，美国有两个创新研究院：一个主攻数字制造；另一个主攻“智能制造（SM）”。前者以离散制造企业为对象，开展体现数字主线的基于模型的智能工厂和企业协作等。后者以流程制造企业为对象，开展面向智能制造的工业建模与仿真、工业数据收集与管理、企业联盟集成和智能制造教育与培训等工作。其对象行业的不同虽然是两个创新研究院的最大区别，但是仍然没有更明确地阐明数字制造与“智能制造（SM）”的关系。美国国家科学基金会（National Science Foundation，NSF）于2015年2月举办过一次“面向“智能制造（SM）’的先进传感器、控制、平台与建模研讨会”，其重点议题之一就是讨论数字制造与“智能制造（SM）”的关系，如图1-2所示。由图1-2可知，对于两者关系的诠释仍然是点到为止，没有将其彻底理清。形成共识的是，先进制造涵盖数字制造与“智能制造（SM）”。研讨会认为，“智能制造（SM）”新的研究领域包括传感器与监控（Sensors and Monitoring）、控制与自动化（Control and Automation）、供应链与调度（Supply Chains and Scheduling）、平台与标准（Platforms and Standards）、数字制造（Digital Manufacturing）、可视化（Visualization）、信息学与数字制造（Informatics and Digital Manufacturing）、建模（Modeling）。数字制造与设计创新研究院于2014年的战略投资领域包括智能工厂（Smart Factory）、智能机器（Intelligent Machine）、信息物理制造（Cyber-Physical Manufacturing）。可见，两者互以对方作为自己的子领域。
图1-2 数字制造与智能制造（SM）的关系
至于智能制造（IM）和“智能制造（SM）”，虽然中文用词相同，但是英文用词有区别。智能制造（IM）受到当时人工智能发展（特别是知识工程）的影响。“智能制造（SM）”受互联网、大数据、机器学习的综合影响，将新一代信息与通信技术与制造环境融合，实现先进传感/仪器/监控/工艺应用的、基于状态感知/数据处理/决策控制的工厂、企业乃至供应链管理。智能制造（IM）通过计算机模拟人类专家的智能活动，实现高度柔性和高度集成的制造。“智能制造（SM）”实现高度互联的、数据驱动的、所有业务和运行得以优化的制造。从某种程度上：智能制造（IM）是业务顶层的智能化；“智能制造（SM）”是自底向上的业务智能化，最终还是要上升到智能制造（IM）层次。
1.3.2 智能制造范式
中国工程院原院长周济等人提出的三个智能制造基本范式在一定程度上对与智能制造相关的概念和模式进行了归纳统一和梳理［10］。这种划分一方面对数字制造、“智能制造（SM）”和智能制造（IM）实现了逻辑统一，另一方面也刻画了数字制造、“智能制造（SM）”和智能制造（IM）的迭代升级关系。
智能制造的三个基本范式分别是数字化制造、数字化网络化制造以及数字化网络化智能化制造。数字化制造也称作第一代智能制造，涵盖了20世纪80年代发展迅猛的计算机集成制造及其延伸发展，重点是业务的数字化与数字化集成。数字化制造可以看作终极智能制造的初级阶段，一直延续到终极智能制造的实现。第二个范式的数字化网络化制造融合了互联网技术，旨在实现人、设备、数据、信息、业务的互联，使得企业的设备、物料、环境等资源数据能够上达企业经营决策，横及研发设计、生产制造、制造服务等业务环节。这也是德国工业4.0目前的发展阶段。终极智能制造应该是人工智能技术进一步深入融合发展的数字化网络化智能化制造阶段。传统人工智能技术和新一代人工智能技术的全面应用，使得制造设备、制造产品、制造系统全面具备感知能力、推理能力、认知能力、学习能力、决策能力、自主控制能力、自适应能力，实现真正意义上的智能制造。在这个阶段，“智能制造（SM）”与智能制造（IM）将融为一体。