國外智能制造發展態勢分析與啟示

孫 璞 王 鋒 李琳斐

中國航天系統科學與工程研究院

當前，大數據、云計算、人工智能等新一代信息技術日新月異，信息技術與傳統制造業的創新融合不斷深入，加速推動著全球新一輪科技革命和產業變革，同時也驅動著智能制造的發展和成熟。智能制造作為數字智能技術與傳統制造技術深度融合的產物，貫穿于設計研發、生產制造、管理運營、服務保障等制造活動的各要素各環節之中，具有動態感知、實時分析、智能決策、精準執行等特征，旨在提高制造業質量、效益和核心競爭力。

黨的二十大報告提出，要推進新型工業化，加快建設制造強國，推動制造業高端化、智能化、綠色化發展。如何基于智能制造驅動制造業轉型升級已成為我國當前面臨的重大命題。因此，本文深入分析了國外智能制造發展戰略和技術動態，以期為我國推進智能制造發展、實現智能制造技術的突破和應用，助推制造業轉型升級、破解制造業發展困境提供參考。

一、國外智能制造發展戰略分析

美國、德國、日本等制造強國結合自身國情，紛紛制定了一系列智能制造發展戰略，以期破解自身發展困境、搶占未來全球制造業競爭制高點。

為實現制造業整體復興，確保制造業全球領先地位，美國將智能制造作為重要突破口。2018 年10 月，美國發布《先進制造領導力戰略》，提出把“抓住智能制造系統的未來”作為各個戰略目標之首，并將智能和數字制造、先進的工業機器人、人工智能基礎設施列為優先計劃事項。此外，美國政府機構及組織還基于行業、部門或智能制造相關領域需要，分別推出系列智能制造技術發展戰略規劃，如美國政府推出的《國家機器人計劃2.0》《美國人工智能領先計劃》，美國國防部推出的《制造技術戰略規劃》《增材制造路線圖》和《國防部數字工程戰略》等，一系列相關法案、國家戰略規劃和分領域、分技術發展戰略，構建形成了美國以智能制造為核心的先進制造發展戰略體系。

德國將發展智能制造作為保持其制造業領先優勢的重要舉措。盡管德國傳統工業在世界制造業核心競爭中占有優勢，但隨著新一代人工智能、大數據、物聯網等技術與工業的深度融合，產品、設備、工藝和服務的智能化發展日新月異，新興經濟體國家制造水平的迅猛提升已對德國工業構成競爭威脅，德國對能否跟上時代發展的步伐、保持制造業競爭優勢深感憂慮并產生強烈的危機意識。在這一背景下，德國推出了以智能工廠、智能制造與智能物流為核心特征的“工業4.0”，加速推進其制造業智能化發展。此外，2019年2 月，德國還推出了《國家工業戰略2030》，宣布將有針對性地扶持國防、航空航天、增材制造等重點領域，強調當今最重要的突破性創新是數字化，并指出人工智能、機器與互聯網的相互連接是極其重要的突破性技術，只有擁有并掌握這些技術的國家才能在競爭中保持有利地位。

英國將智能制造作為發展本國制造業、重振制造業競爭力的重要手段。英國是老牌的一流工業強國，其制造業曾有著輝煌的歷史，但其實施的“去工業化”方針使其在國際金融危機中遭受沉重打擊。英國隨即意識到制造業對于國家經濟的重要支撐作用，并于近十年大力推進“再工業化”進程，力圖通過智能制造來重振本國制造業競爭力。英國以“高價值制造”戰略為重點，支持人工智能、數字制造、增材制造等重點領域，創建了一系列高價值制造彈射中心，推動本國智能制造發展。2017 年10 月，英國發布《國家增材制造戰略（2018—2025）》，擬以增材制造為突破口，解決英國脫歐的經濟挑戰，推動英國以航空航天為代表的高端制造業的發展。

日本將智能制造作為其應對人口老齡化危機的有力法寶。隨著新興經濟體國家制造業的快速崛起和美歐等工業強國“再工業化”進程的推進，日本深切感受到本國制造業發展所面臨的壓力。為彌補其在數據和信息系統方面的不足，應對日益嚴重的人口老齡化社會問題，日本立足于高度發展的物聯網和智能機器人技術，發展智能制造來促進本國制造業的發展。例如，日本《機器人新戰略》提出要將機器人與大數據、人工智能等新一代信息技術深度融合，面向制造業等應用領域，促進機器人的推廣和使用，賦能日本智能制造水平和能力提升。

總體而言，智能技術的發展為世界各國制造業轉型升級提供了技術動力；同時，“去工業化”思潮、人口老齡化及新興制造大國的崛起，為傳統制造強國保持制造業競爭力、維持經濟持續發展帶來了嚴峻挑戰，美歐等國家和地區希望通過出臺各類戰略措施，推動國內智能制造發展、實現制造復興和“再工業化”，以保持其制造領先優勢、實現經濟持續增長、支撐國家安全發展。

二、國外智能制造技術發展現狀與趨勢分析

當前，國外將人工智能、工業互聯網、增材制造、增強現實（AR）、虛擬現實（VR）、工業機器人等智能制造技術貫穿應用于產品研發設計、生產制造、服務保障等全生命周期，顯著提升了產品質量、縮短了研制周期、降低了制造維護成本。綜合而言，國外智能制造技術發展現狀與趨勢呈現出以下特點。

一是基于模型的系統工程（MBSE）向產品全生命周期拓展應用。國外企業構建了基于MBSE 的產品開發環境，并基于單一模型實現了產品數據的集成，模型正從需求論證拓展應用到維修保障的全生命周期?？湛凸驹贏350 飛機的開發中全面采用MBSE，逐層細化需求并進行功能分析和設計綜合，利用MBSE 實現交互式、參數化設計空間探索，實現了頂層系統需求分解與確認，以及對供應商、分包商的需求分配與管理。波音公司利用MBSE 進行777X 的ADRF 項目設計，將全部有關系統信息集中于單個模型中，模型支持系統從需求文檔到驗證再到維護及培訓的全生命周期，保證了信息的一致性。

二是智能技術驅動設計模式變革。國外企業將智能推理、機器學習、生成設計算法等智能技術應用于產品設計仿真，以更高效的方式探索和驗證產品設計空間，降低了設計風險，提升了設計優化效率。雷神技術公司將數字工程技術應用于可選載人戰車的研發設計，利用數字工程方法構建詳細、準確的計算機模型，逐層細化需求并進行功能分析和設計綜合，實現虛擬建造、測試和分析戰車，士兵能夠在虛擬環境中從多個角度觀察戰車原型并提出反饋意見。美國國防高級研究計劃局（DARPA）開發了集成設計空間探索與優化模塊、多尺度材料建模與仿真模塊、晶格結構設計模塊的超復雜結構高保真設計計算機輔助設計工具，該工具基于自動推薦優化設計參數的機器學習算法、加速軟體機器人設計的多功能仿真庫，可實現仿真數量的減少和仿真效率的提高。

三是增材制造技術在發動機、衛星等產品中得到廣泛應用。國外企業將增材制造技術廣泛應用于戰車、潛艇、航天發動機、噴氣發動機、宇宙飛船發動機、衛星平臺等產品，在獲得良好性能的基礎上降低了產品研制成本和周期。洛克希德·馬丁公司（以下簡稱洛馬）建成世界上首臺“多機器人增減材混合設備”，可實現兩個機器人的串行工作，具備增減材制造、工藝過程監測、尺寸檢查等功能，設備性能已經過衛星零部件制造的驗證。太空探索技術公司（SpaceX）采用增材制造技術制成“龍”2 號飛船發動機，顯著縮短了交貨周期、降低了制造成本，且獲得了優良的強度、延展性、抗斷裂性及材料性質的一致性。泰雷茲·阿萊尼亞宇航公司將增材制造用于衛星平臺的電信衛星組件高度定制化批生產，使衛星重量減輕了30%，制造成本減少約10%，生產周期縮短了1 ～2 個月。

四是智能技術應用于工藝設計與仿真，大幅提升工藝效率和質量。國外企業將知識工程、幾何推理、機器學習等智能技術應用于工藝設計與仿真，大幅提升了工藝設計與仿真驗證的效率和質量?？湛凸緸閮灮商祭w維增強塑料制成的機翼設計，開發了知識源平臺。該平臺通過將專家知識與人工智能提供的知識相結合，創建、捕獲和重用工程知識，大幅提升設計人員工作效率。洛馬公司通過對復合材料蒙皮裝配進行虛擬仿真，驗證工裝夾具是否合適，優化蒙皮安裝順序，實現復合材料蒙皮結構與金屬部件的并行裝配，有效改善了蒙皮安裝質量與效率，總生產周期縮短20%～40%。

五是機器人得到廣泛應用，大幅降低產品制造周期和成本。國外企業將機器人廣泛應用于機加、裝配、焊接、噴涂、復合材料等多種制造場景，大幅提升了產品制造效率和質量，縮短了制造周期和成本?？湛凸静捎秒p臂仿人機器人，實現了人機協同裝配。通過及早識別、診斷在傳統飛機裝配線中存在的錯誤、問題或缺陷，顯著縮短飛機裝配時間。美國愛迪生焊接研究所開發出遠程操控焊接系統，允許工人在遠程位置操控焊接設備，可為工人在嚴苛環境中的高效工作提供支持。美國國家航空航天局（NASA）開發出全美最大的機械臂，可實現制造直徑超過8m 的復合材料火箭部件的精確鋪絲，大幅降低成本，提高性能。

六是面向不同業務場景，實現工業互聯網的落地應用。射頻識別、邊緣計算等技術在工業互聯網中得到成熟應用，并面向不同業務場景，實現工業互聯網的落地應用。國外工業互聯網正不斷成熟，綜合性跨行業的開放工業互聯網平臺已經出現。西門子依托工業互聯網及分析平臺MindSphere，在其安倍格工廠全面連接物流、產線、環境等要素和環節，大幅提升了產線自動化程度，實現了人力、倉儲、物流等成本的大幅縮減。洛馬開發邊緣計算網絡平臺“智能工廠框架”（IFF），作為工業物聯網解決方案的基礎，實現安全、可擴展、標準化的設備連接。目前，IFF 已被部署到7個制造業務現場，并啟用了185 個工業物聯網設備。

七是智能生產線/車間/工廠取得實踐成果。國內外具備“實時感知、動態分析、智能決策、自主執行、虛實融合”特征的智能生產線/車間/工廠取得實踐成果，大幅提升生產線/車間/工廠的柔性和產品生產效率。雷神公司打造了基于物聯網的導彈與微小衛星制造智能工廠，工廠完美融合了精益生產、柔性制造等先進技術理念。洛馬公司“門廊中心”智能工廠建設了快速可重構數字化生產線，形成了多尺度衛星柔性制造能力，具備同時生產5 顆A2100 衛星平臺或多顆中小衛星的能力，可實現測試過程的完全自動化。

八是設計軟件融合了人工智能、AR/VR、物聯網等新技術，極大提高概念設計草圖繪制的靈活性，實現從產品設計到制造及后續階段的無縫過渡。西門子二維計算機輔助設計草圖繪制軟件工具NX Sketch，可利用歷史數據實現快速設計迭代，極大提高了概念設計草圖繪制的靈活性，打破了設計方面的前期限制。PTC公司的三維計算機輔助設計軟件Creo 8.0 融合了人工智能、AR/VR、并行計算、增材制造和物聯網等新技術，幫助設計者更快迭代設計，可用性和效率大幅提升，實現從產品設計到制造及后續階段的無縫過渡。

九是數字孿生在部分場景實現落地應用。數字孿生在航空發動機健康監測、生產設備實時監控、生產現場運行狀況監測等場景實現落地應用，取得了良好的應用成效。美國通用電氣公司基于數字孿生技術實現了對發動機的實時監測，可用于持續監控軸承的健康狀況，提前15 ～30 天預測軸承故障，降低裝備維修費用，縮短停機時間，提高裝備的可靠性、可用性和安全性，避免出現重大故障。洛馬創建了生產環境的實時數字孿生，通過在對應位置添加標簽采集相關數據，通過三維模型的變化實時監測生產線運行，此外，還可提供高級別的控制，以確保在制定工作區中不會使用不受控制或不正確的工具，大幅提升制造效率。

三、啟示與建議

借鑒國外智能制造發展的有益經驗和最佳實踐，并結合我國發展現狀和特點，對我國智能制造發展提出以下幾點啟示與建議。

一是加強頂層設計。發展智能制造，必須從頂層設計的角度予以統一規劃布局，從國家層面加強統籌協調，規范有序地引領我國智能制造發展。國家有關部門應結合我國國情和制造業發展現狀，研究制定我國智能制造發展戰略、規劃計劃，引導相關行業和部門提升智能制造能力和水平，實現我國制造業的轉型升級和提質增效。

二是保障核心軟硬件自主可控和安全可靠。當前，我國在高精度基礎零部件、高端制造裝備、工業軟件等領域嚴重依賴國外產品，存在著極大的“卡脖子”和信息安全風險，亟需梳理和盤點存在風險的核心軟硬件清單，劃分好風險等級，分級分類做好自主可控應對方案，加快推進國產化替代工作，加大自主研發力度，盡快實現核心軟硬件的安全可靠和自主可控，為我國智能制造的發展提供基礎安全保障。

三是加強智能制造人才隊伍建設。當前，我國在推進智能制造過程中面臨著研發人才不足、車間技術人才短缺等現狀，難以滿足我國智能制造發展需求。我國可依托高等院校、研究機構、技術學校，打造包含高端研發人才、工程技術人才及技術工人在內的全鏈條人才培養體系，也可依托有競爭力的薪資福利待遇，面向全球引進一批精通工業基礎知識和新一代信息技術知識的跨學科、復合型的智能制造領軍人才，多渠道開展智能制造人才隊伍建設，為我國智能制造發展提供有力支撐。

四是加快構建智能制造技術創新生態。我國智能制造水平和能力要提升，必須要依靠創新突破。我國應動態跟蹤數字孿生、工業互聯網、人工智能、5G 等智能制造技術發展熱點、前沿和趨勢，提前布局智能制造領域新技術預先研究，為未來發展儲備技術。圍繞工作母機、工業軟件等亟需突破的重難點技術，可充分發揮我國舉國體制優勢，依托“小核心、大協作”的聯合創新模式，打造協同創新生態，聚力攻堅關鍵技術突破。