根据工信部和财政部2016年12月发布的《智能制造发展规划（2016-2020年）》（以下简称“《规划》”）的定义，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”。
　　《规划》同时指出，我国智能制造系统整体解决方案供给能力不足，支持自动化、信息技术企业通过业务升级，逐步发展成为智能制造系统解决方案供应商，以满足制造业智能转型的需要。

　　《国家智能制造标准体系建设指南》也指出，企业构建智能制造系统架构应从生命周期、生产系统层级和制造智能特征三个维度，对智能制造所涉及的活动、装备、特征等内容进行描述，要贯穿企业设备层、单元层、车间层、工厂层、协同层等不同层面并覆盖企业全价值链。

　　智能制造解决方案由信息空间（包括数据库和工业软件）、物理空间（制造设备、传感器等硬件设备）以及软硬件之间的通信系统组成，是信息技术、智能技术及装备制造的深度融合与集成。

　　企业可通过定制化的智能制造解决方案实时感知、采集、监控研发、设计、生产过程中产生的大量数据，促进研发、设计、生产过程的无缝衔接和企业间的协同制造，并通过工业云平台实现生产制造的智能分析和决策优化，大幅提高生产效率，实现节能环保目标。

　　智能制造解决方案在不同行业的具体应用可分为智能装备、智能物流、智能交通等。

　　智能装备包括制造业的切割成套装备、自动化装配及检测系统、自动焊接生产线等；智能物流包括自动存储、输送、搬运、分拣、拆码垛以及配套的物流信息系统等，广泛应用于制造业物流、商贸物流等领域；智能交通包括轨道交通自动售检票系统、综合监控系统、屏蔽门系统、一卡通系统、NFC手机支付业务等。

02发展现状及未来趋势

　　数字化工厂是智能制造解决方案的主要应用方向。德勤发布的《2018 中国智能制造报告》显示，智能制造以制造环节的智能化为核心，以端到端数据流为基础，以数字作为核心驱动力，因此数字化工厂是我国工业企业智能制造解决方案的首要部署重点。

　　数字化工厂指企业通过传感、机器视觉等技术的应用，依托工业机器人等核心装备，建设包括智能仓储系统、智能搬运系统、智能机械设备、智能感知网络和信息整合平台等完整的生产及供应链系统，实现产品开发、产品设计、产品制造、产品质量管理等全流程的数字化。

　　政策方面，《智能制造发展规划（2016-2020年）》明确了“十三五”期间企业关键工序数控化率超过50%， 数字化车间/智能工厂普及率超过20%的目标。

　　5G技术有望推动智能制造解决方案技术革新。中国信息通信研究院数据显示，截至2016年，工业无线网络的市场份额占工业网络市场的6%，部署量同比上升32%，未来在工业网络市场中的比重有望进一步提高。

　　5G通信技术的低时延、高可靠性和广覆盖的特点有助于实现云控制平台对智能制造装备实现更为底层的操作，确保操作的时效性，使得工业机器人、传感器等设备之间的协调更紧密，实现智能装备的大规模、灵活化部署。

　　基于5G技术的数字化工厂已成为机器人及智能制造领先企业如ABB、KUKA等企业的战略方向。

　　智能制造解决方案在各行业的应用水平尚不均衡。根据两化融合服务联盟的数据统计，目前原材料行业（如石化、建材、冶金行业）的关键工序数控化率为64.1%，电子信息行业为50.5%，而装备行业（包括交通设备与机械制造）的关键工序数控化率较低，为42%，装备行业的智能制造应用水平尚待提升。

　　同时，原材料行业的工业云平台应用率为43.3%，低于装备行业的46.1%，工业云平台和智能制造设备的融合水平也需进一步提高。

　　国内智能制造解决方案供应商尚不能完全满足我国企业的数字化需求。目前，我国制造产业对智能制造解决方案市场需求巨大。

　　《德勤智能制造企业调研2018》显示，我国企业的智能制造利润贡献率从2013年的低于10%上升至2018年的30%左右，智能制造解决方案在各行业的渗透率将进一步提升。

　　同时， 我国制造业企业中28%已进入数据可视化阶段，可通过物联网技术捕获实时数据，但只有2%的企业有能力利用这些数据对未来进行预测并实现自动适应。

　　目前，国内的供应商和服务商大多数仍然处于技术追踪和探索阶段，在关键技术装备、核心软件系统、端到端的集成能力尚不能满足国内智能制造的发展需求。

03市场容量

　　根据国家统计局数据，2019年，全国固定资产投资总额为551478亿元， 同比增加5.4%，制造业固定资产投资同比增长3.1%，增速有所放缓。

　　然而，智能制造领域的投资仍处于高速增长阶段。前瞻产业研究院发布的《2019年中国智能制造发展现状及趋势分析报告》显示，2018年中国智能制造解决方案市场规模达到1560亿元，同比增长21.9%。