智能制造领域发展研究报告

智能制造领域发展研究报告TOC\o"1-2"\h\u22225第一章智能制造概述 3153331.1智能制造的定义与特征 3179491.1.1智能制造的定义 3138391.1.2智能制造的特征 3188421.2智能制造的发展历程 3305321.2.1传统制造阶段 4158951.2.2自动化制造阶段 482201.2.3信息化制造阶段 494121.2.4智能制造阶段 4276701.3智能制造的关键技术 4219951.3.1人工智能技术 4230341.3.2大数据技术 4180061.3.3云计算技术 482191.3.4网络技术 4237901.3.5自动化技术 45120第二章智能制造政策与标准 46052.1国家智能制造政策解析 5102332.2行业智能制造标准制定 588912.3国际智能制造政策比较 630373第三章智能制造产业链分析 6229163.1智能制造产业链构成 6213763.2产业链上下游企业分析 76243.3产业链发展现状与趋势 720710第四章智能制造关键技术一：工业大数据 8322294.1工业大数据概述 8284664.2工业大数据在智能制造中的应用 8118024.2.1设备故障预测与诊断 815124.2.2生产过程优化 866874.2.3供应链管理 8161314.2.4产品质量追溯 9200774.3工业大数据发展趋势 9322234.3.1数据量持续增长 937534.3.2数据类型多样化 957254.3.3分析技术不断进步 9191294.3.4应用场景不断拓展 97726第五章智能制造关键技术二：工业互联网 965025.1工业互联网概述 9126475.2工业互联网在智能制造中的应用 9197375.2.1设备连接与数据采集 1032805.2.2数据分析与处理 1070335.2.3智能决策与控制 10131915.2.4产业链协同 10222545.3工业互联网发展趋势 10171425.3.1技术创新不断突破 10290185.3.2应用场景不断拓展 10284545.3.3安全问题日益凸显 10311155.3.4政策支持力度加大 10130415.3.5产业生态逐渐成熟 114393第六章智能制造关键技术三：人工智能 11232196.1人工智能概述 1118426.2人工智能在智能制造中的应用 1113636.2.1机器学习在智能制造中的应用 11254116.2.2自然语言处理在智能制造中的应用 11222506.2.3计算机视觉在智能制造中的应用 11205446.3人工智能发展趋势 12126256.3.1深度学习技术不断发展 1223246.3.2人工智能与物联网的融合 12108386.3.3边缘计算的兴起 12165486.3.4人工智能与行业应用的深度融合 1229804第七章智能制造关键技术四：与自动化 1215807.1与自动化概述 12220367.2与自动化在智能制造中的应用 12290777.2.1应用 13279857.2.2自动化技术应用 13326607.3与自动化发展趋势 13102037.3.1技术发展趋势 139017.3.2自动化技术发展趋势 1324061第八章智能制造案例分析 1413788.1典型企业智能制造案例 14115778.1.1某汽车制造企业智能制造实践 14215848.1.2某家电制造企业智能制造实践 14228208.2典型行业智能制造案例 1467958.2.1制造业智能制造案例 14276798.2.2服务业智能制造案例 15260428.3智能制造优秀实践总结 1524276第九章智能制造产业发展挑战与机遇 15284099.1智能制造产业发展挑战 1511849.1.1技术创新与研发投入不足 1520729.1.2产业链配套不完善 15113509.1.3人才短缺 15327339.1.4政策支持不足 1581829.2智能制造产业发展机遇 1675019.2.1国家战略推动 16172379.2.2市场需求巨大 1646799.2.3技术进步加速 16206789.2.4产业协同发展 1620409.3产业未来发展策略 16277139.3.1加强技术创新和研发投入 16153489.3.2完善产业链配套 16185979.3.3培育人才队伍 1668929.3.4加强政策支持 16143269.3.5深化产业协同发展 1628262第十章智能制造未来展望 17175410.1智能制造发展趋势预测 17739310.2智能制造关键技术发展前景 171756110.3智能制造产业布局与建议 17第一章智能制造概述1.1智能制造的定义与特征1.1.1智能制造的定义智能制造是指利用信息化和智能化技术，对传统制造业进行深度改造和提升，实现生产过程自动化、信息化、网络化和智能化的一种新型制造模式。智能制造融合了先进制造技术、信息技术、人工智能、大数据和云计算等领域的成果，旨在提高生产效率、降低成本、提升产品质量，满足个性化需求，实现可持续发展。1.1.2智能制造的特征智能制造具有以下主要特征：（1）高度集成：智能制造将生产设备、生产线、供应链、物流等各个环节进行高度集成，实现信息流、物流、资金流的无缝对接。（2）智能化：通过引入人工智能技术，智能制造系统能够对生产过程进行实时监控、智能调度、故障预测和自适应优化。（3）网络化：智能制造系统通过网络技术，实现与外部环境的信息交互和资源共享，提高生产效率和响应速度。（4）自动化：智能制造通过自动化技术，实现生产过程的自动化控制，提高生产效率和质量。（5）定制化：智能制造能够根据市场需求，灵活调整生产计划，实现个性化、定制化的生产模式。1.2智能制造的发展历程1.2.1传统制造阶段在20世纪80年代之前，我国制造业以传统制造为主，生产过程主要依靠人工操作，生产效率较低，产品质量不稳定。1.2.2自动化制造阶段20世纪80年代至90年代，我国制造业开始引入自动化技术，生产过程逐渐实现自动化，提高了生产效率和产品质量。1.2.3信息化制造阶段21世纪初，我国制造业进入信息化制造阶段，通过引入信息技术，实现生产过程的信息化管理，提高生产透明度和协同效率。1.2.4智能制造阶段我国制造业正处于智能制造阶段，通过融合先进制造技术、信息技术、人工智能等领域的成果，实现生产过程的智能化。1.3智能制造的关键技术1.3.1人工智能技术人工智能技术是智能制造的核心技术之一，主要包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等，用于实现生产过程的智能决策和优化。1.3.2大数据技术大数据技术通过对海量数据的挖掘和分析，为智能制造提供数据支持和决策依据。1.3.3云计算技术云计算技术为智能制造提供弹性的计算资源和存储资源，实现生产过程的实时监控和优化。1.3.4网络技术网络技术是实现智能制造的基础，包括物联网、工业互联网、5G等，用于实现生产设备、生产线、供应链等各个环节的互联互通。1.3.5自动化技术自动化技术是智能制造的重要组成部分，包括、自动化控制系统等，用于实现生产过程的自动化控制。第二章智能制造政策与标准2.1国家智能制造政策解析我国高度重视智能制造产业发展，近年来出台了一系列政策措施，以推动智能制造的发展。以下为国家智能制造政策的解析：（1）政策背景智能制造作为新一轮工业革命的核心，已成为全球制造业竞争的焦点。我国将智能制造作为国家战略，旨在通过政策引导和扶持，推动制造业转型升级，实现高质量发展。（2）政策目标我国智能制造政策的主要目标包括：提升制造业创新能力，培育具有国际竞争力的智能制造企业；推进智能制造产业链协同发展，提高制造业整体竞争力；优化制造业产业结构，促进制造业绿色低碳发展。（3）政策内容我国智能制造政策涵盖了以下几方面：1）加大科技创新投入，支持智能制造关键技术研发；2）优化产业发展环境，推动智能制造产业集聚；3）推广智能制造应用，提高制造业智能化水平；4）加强人才培养，提升智能制造人才队伍素质；5）深化国际合作，推动智能制造领域全球合作。2.2行业智能制造标准制定智能制造标准的制定对于推动产业发展具有重要意义。以下是行业智能制造标准制定的解析：（1）标准制定原则行业智能制造标准制定遵循以下原则：科学性、实用性、前瞻性、协调性和开放性。（2）标准制定内容行业智能制造标准主要包括以下几方面：1）智能制造系统架构与参考模型；2）智能制造关键技术标准；3）智能制造应用场景与解决方案；4）智能制造评价与测试方法；5）智能制造安全与可靠性标准。（3）标准制定过程行业智能制造标准制定过程包括：调研分析、标准草案编写、征求意见、专家评审、报批发布等环节。2.3国际智能制造政策比较以下是国际智能制造政策的比较分析：（1）政策目标各国智能制造政策目标各有侧重，但总体上都旨在提升制造业创新能力、降低生产成本、提高生产效率、优化产业结构等方面。（2）政策手段各国采用的政策手段有所不同，主要包括：科技创新、产业引导、税收优惠、人才培养、国际合作等。（3）政策实施效果各国智能制造政策实施效果各有差异，但总体上，智能制造产业在全球范围内呈现出快速发展的态势。以下为几个典型国家的智能制造政策实施效果：1）德国：通过“工业4.0”战略，推动智能制造产业发展，提升制造业竞争力；2）美国：通过“工业互联网”战略，推动智能制造技术与应用，保持制造业领先地位；3）日本：通过“智能制造推进计划”，加快智能制造技术研发，提高制造业整体水平；4）韩国：通过“智能制造2020”计划，推动智能制造产业发展，实现制造业转型升级。第三章智能制造产业链分析3.1智能制造产业链构成智能制造产业链是由众多环节相互关联、协同作用而构成的复杂系统。其主要构成包括上游的基础设施与核心技术，中游的智能装备与系统集成，以及下游的应用场景与服务平台。上游：主要包括基础设施建设、核心技术研发和关键零部件制造。基础设施建设涉及云计算、大数据、物联网、5G通信等；核心技术研发包括人工智能、机器学习、深度学习等；关键零部件制造涵盖传感器、控制器、执行器等。中游：主要包括智能装备制造和系统集成。智能装备制造涉及、自动化设备、智能硬件等；系统集成则是指将各种智能装备、软件系统、硬件设备等进行整合，实现智能化生产。下游：主要包括应用场景和服务平台。应用场景包括工业制造、物流、医疗、农业等领域；服务平台则提供智能化解决方案、技术支持、售后服务等。3.2产业链上下游企业分析上游企业：在上游环节，国内外众多企业纷纷布局。例如，谷歌、微软、亚马逊等国际巨头在人工智能领域具有领先地位；、巴巴、腾讯等国内企业也在大数据、云计算等方面取得了显著成果。还有一些专注于关键零部件制造的企业，如德国的西门子、瑞士的ABB等。中游企业：中游环节的企业主要包括智能装备制造商和系统集成商。智能装备制造商如日本的发那科、瑞典的ABB、美国的库卡等；系统集成商则包括国内的、中兴、海康威视等。下游企业：下游环节的企业主要涉及应用场景和服务平台。在应用场景方面，国内外企业纷纷布局，如特斯拉、宝马、大众等在智能制造领域取得了突破；在服务平台方面，国内外企业也取得了丰硕成果，如的OceanConnect、巴巴的云服务等。3.3产业链发展现状与趋势发展现状：当前，智能制造产业链发展呈现出以下特点：（1）投资规模不断扩大：我国智能制造战略的深入推进，企业和社会资本纷纷加大投入，推动产业链快速发展。（2）技术创新不断涌现：在人工智能、大数据、云计算等领域的推动下，智能制造技术不断创新，为产业链发展提供了强大动力。（3）产业链协同效应逐步显现：各环节企业之间的合作日益紧密，产业链协同效应逐步显现，推动产业链整体升级。发展趋势：（1）产业链整合加速：未来，智能制造产业链将呈现出整合加速的趋势，企业间的竞争将从单一环节向全产业链拓展。（2）技术创新持续推动：人工智能、大数据等技术的发展，智能制造产业链将不断涌现出新的技术创新，推动产业链向更高层次发展。（3）应用场景不断拓展：智能制造技术在工业制造、物流、医疗等领域的应用场景将不断拓展，为产业链发展提供更多机会。（4）服务化转型加速：智能制造产业链下游企业将逐步实现服务化转型，提供更加全面、个性化的智能化解决方案。第四章智能制造关键技术一：工业大数据4.1工业大数据概述工业大数据是指在工业领域中，通过对设备、生产过程、供应链等各个环节产生的海量数据进行分析和处理，挖掘出有价值的信息和知识，以指导工业生产的智能化决策。工业大数据具有数据量大、数据类型复杂、数据来源多样、价值密度低等特点。4.2工业大数据在智能制造中的应用4.2.1设备故障预测与诊断工业大数据在设备故障预测与诊断方面的应用，主要是通过对设备运行数据进行实时监测和分析，发觉设备潜在故障，提前进行预警，从而降低设备故障率，提高生产效率。通过对历史故障数据的挖掘，可以建立设备故障预测模型，为设备维护提供依据。4.2.2生产过程优化工业大数据在生产过程优化方面的应用，主要体现在对生产过程中的各项数据进行实时采集和分析，找出生产过程中的瓶颈和问题，提出优化方案。通过对生产数据的挖掘，可以实现对生产计划的智能编排，提高生产效率，降低生产成本。4.2.3供应链管理工业大数据在供应链管理方面的应用，主要是通过对供应商、物流、库存等环节的数据进行分析，优化供应链结构，降低库存成本，提高供应链整体效益。通过对供应链数据的挖掘，可以实现对供应商的评价、物流路径的优化等。4.2.4产品质量追溯工业大数据在产品质量追溯方面的应用，主要是通过对生产过程中的数据进行实时采集和分析，实现对产品生产过程的全程监控。一旦出现质量问题，可以快速定位问题源头，采取相应措施，提高产品质量。4.3工业大数据发展趋势4.3.1数据量持续增长工业互联网、物联网等技术的发展，工业大数据的数据量将持续增长。这将为工业大数据分析提供更加丰富的数据基础，同时也对数据存储、处理和分析技术提出了更高的要求。4.3.2数据类型多样化工业大数据的数据类型将越来越多样化，包括结构化数据、非结构化数据、实时数据等。这要求大数据技术在处理不同类型数据时具有更高的灵活性和适应性。4.3.3分析技术不断进步人工智能、机器学习等技术的发展，工业大数据分析技术将不断进步。未来，工业大数据分析将更加注重实时性和智能化，为工业生产提供更加精准的决策支持。4.3.4应用场景不断拓展工业大数据的应用场景将不断拓展，涉及设备维护、生产优化、供应链管理、产品质量等多个方面。这将推动工业大数据技术在各行业的广泛应用，促进工业智能化发展。第五章智能制造关键技术二：工业互联网5.1工业互联网概述工业互联网作为智能制造的关键技术之一，是新一代信息通信技术与工业经济深度融合的产物。它通过构建人、机、物全面互联的新型网络基础设施，实现数据的高速流通与智能处理，从而推动工业体系的智能化升级。工业互联网具有连接广泛、数据丰富、智能决策等特点，对提高生产效率、降低成本、优化资源配置等方面具有重要意义。5.2工业互联网在智能制造中的应用5.2.1设备连接与数据采集工业互联网首先实现设备的广泛连接，通过传感器、控制器等硬件设施，将生产设备、生产线、工厂等各个环节的数据实时采集，为后续的数据分析与决策提供基础。5.2.2数据分析与处理工业互联网对采集到的数据进行分析与处理，通过大数据、人工智能等技术，挖掘数据中的价值，为生产过程提供优化方案。例如，通过数据分析，可以预测设备故障、优化生产流程、降低能耗等。5.2.3智能决策与控制工业互联网利用数据分析结果，实现智能决策与控制。通过对生产过程的实时监控，自动调整生产参数，优化生产过程，提高产品质量。5.2.4产业链协同工业互联网可以实现产业链上下游企业的协同作业，通过信息共享、资源整合等方式，提高产业链整体效率。例如，供应商可以通过工业互联网平台，实时了解生产企业的需求，及时调整供应策略。5.3工业互联网发展趋势5.3.1技术创新不断突破5G、云计算、大数据、人工智能等技术的不断发展，工业互联网将迎来更多的技术创新。这些创新将进一步提升工业互联网的功能，为智能制造提供更加坚实的技术支撑。5.3.2应用场景不断拓展工业互联网的应用场景将从传统的制造领域向更广泛的方向拓展，如农业、医疗、交通等。这将推动工业互联网在更多领域发挥价值，推动产业升级。5.3.3安全问题日益凸显工业互联网的广泛应用，安全问题日益凸显。未来的工业互联网发展将更加注重安全防护，保证数据安全、系统稳定。5.3.4政策支持力度加大我国高度重视工业互联网的发展，未来将进一步加大政策支持力度，推动工业互联网在智能制造领域的深入应用。5.3.5产业生态逐渐成熟工业互联网的不断发展，产业生态将逐渐成熟，产业链上下游企业将共同推动工业互联网的发展，形成良好的产业氛围。第六章智能制造关键技术三：人工智能6.1人工智能概述人工智能（ArtificialIntelligence，）是计算机科学的一个分支，旨在通过模拟、延伸和扩展人类的智能，使计算机具备自主学习、推理、规划和感知等能力。人工智能的研究领域包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉、智能控制等多个方面。计算机技术、大数据和云计算的快速发展，人工智能逐渐成为推动智能制造发展的关键技术之一。6.2人工智能在智能制造中的应用6.2.1机器学习在智能制造中的应用机器学习是人工智能的核心技术之一，通过对大量数据进行训练，使计算机具备自主学习的能力。在智能制造领域，机器学习可以应用于以下几个方面：（1）故障诊断与预测：通过分析设备运行数据，发觉设备潜在故障，提前进行预警和维修。（2）生产优化：根据生产数据，优化生产过程，提高生产效率和产品质量。（3）供应链管理：通过分析历史数据，预测未来需求，优化库存管理。6.2.2自然语言处理在智能制造中的应用自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP）是人工智能的重要分支，主要研究计算机如何理解和自然语言。在智能制造领域，自然语言处理可以应用于以下几个方面：（1）智能问答：通过语音识别和自然语言理解技术，实现与用户的智能交互。（2）智能推荐：根据用户的历史行为和兴趣，推荐相关产品和服务。（3）智能翻译：实现跨语言交流，促进国际合作。6.2.3计算机视觉在智能制造中的应用计算机视觉是人工智能的一个重要分支，主要研究如何使计算机具备处理和解析图像、视频等视觉信息的能力。在智能制造领域，计算机视觉可以应用于以下几个方面：（1）缺陷检测：通过图像识别技术，检测产品表面的缺陷。（2）三维建模：通过对物体进行三维扫描，获取物体的几何信息。（3）视觉导航：利用计算机视觉技术，实现无人驾驶车辆的导航。6.3人工智能发展趋势6.3.1深度学习技术不断发展深度学习作为一种有效的机器学习方法，其核心思想是通过构建多层的神经网络模型，实现对输入数据的自动特征提取和分类。计算能力的提升和大数据的积累，深度学习技术在图像识别、语音识别等领域取得了显著成果。未来，深度学习技术将在智能制造领域发挥更大的作用。6.3.2人工智能与物联网的融合物联网技术为智能制造提供了丰富的数据来源，而人工智能技术则可以对这些数据进行有效分析和处理。未来，人工智能与物联网的融合将推动智能制造向更高层次发展，实现生产过程的智能化、自动化。6.3.3边缘计算的兴起边缘计算作为一种新兴的计算模式，旨在将计算任务从云端迁移到网络边缘，降低数据传输延迟。结合人工智能技术，边缘计算可以为智能制造提供实时、高效的数据处理能力，满足实时性要求较高的场景需求。6.3.4人工智能与行业应用的深度融合人工智能技术的不断成熟，其与各行业的深度融合将成为未来发展趋势。在智能制造领域，人工智能技术将更加注重与具体行业需求的结合，为行业提供定制化的解决方案。第七章智能制造关键技术四：与自动化7.1与自动化概述与自动化技术是智能制造领域的重要支撑技术，其在提升生产效率、降低成本、提高产品质量等方面具有显著优势。技术主要涉及的设计、制造、控制和应用等方面，而自动化技术则涵盖自动检测、自动控制、自动执行等环节。两者相互融合，共同推动智能制造的发展。7.2与自动化在智能制造中的应用7.2.1应用（1）焊接：焊接在汽车、航空、家电等行业中得到广泛应用，能够实现高效、高质量的焊接作业。（2）搬运：搬运主要应用于物料搬运、仓库管理等领域，提高物流效率，降低劳动强度。（3）装配：装配在电子、家电、汽车等行业中应用广泛，能够实现高精度、高效率的装配作业。（4）喷涂：喷涂用于汽车、家电等行业的涂装环节，提高涂层质量，降低环境污染。7.2.2自动化技术应用（1）自动化生产线：自动化生产线通过计算机控制系统，实现生产过程的自动化，提高生产效率。（2）自动化检测系统：自动化检测系统对产品质量进行实时监测，保证产品合格。（3）自动化仓库：自动化仓库实现物料的自动化存储、检索和配送，提高仓储效率。（4）自动化物流系统：自动化物流系统实现物料从原材料到成品的全过程自动化管理，降低物流成本。7.3与自动化发展趋势7.3.1技术发展趋势（1）智能化：未来将具备更强的自主学习、自主决策和自主执行能力，实现更高效、更灵活的生产作业。（2）轻量化：轻量化的研发将降低设备成本，提高生产效率，适应更多场景的应用。（3）协作性：之间的协作将更加紧密，实现多协同作业，提高生产效率。7.3.2自动化技术发展趋势（1）网络化：自动化系统将实现与互联网、物联网的深度融合，实现信息的实时传递和处理。（2）智能化：自动化技术将更加注重人工智能、大数据等技术的应用，提高生产过程的智能化水平。（3）绿色化：自动化设备将采用更环保、更节能的技术，降低生产过程对环境的影响。（4）定制化：自动化系统将根据用户需求进行定制，提高生产过程的灵活性和适应性。第八章智能制造案例分析8.1典型企业智能制造案例8.1.1某汽车制造企业智能制造实践某汽车制造企业作为我国智能制造的典型代表，通过引入先进的信息技术、自动化技术、网络技术等，实现了生产过程的智能化、信息化和自动化。以下为其智能制造实践的具体案例：（1）智能工厂建设：企业投入巨资建设智能工厂，采用高度自动化的生产线，实现了生产过程的实时监控、数据采集和分析，提高了生产效率和质量。（2）个性化定制：企业通过搭建云端平台，实现客户个性化定制需求与生产线的无缝对接，缩短了生产周期，提升了客户满意度。（3）数字化研发：企业运用大数据、云计算等技术，对产品研发进行数字化管理，提高了研发效率，降低了研发成本。8.1.2某家电制造企业智能制造实践某家电制造企业以智能化、网络化、绿色化为发展方向，积极推动智能制造。以下为其智能制造实践的具体案例：（1）智能生产线：企业对生产线进行智能化改造，实现自动化、数字化生产，提高了生产效率，降低了生产成本。（2）智能物流：企业采用智能物流系统，实现物料配送的自动化、信息化，降低了物流成本，提高了物流效率。（3）远程运维：企业运用物联网技术，实现产品远程监控、故障诊断和远程维护，提升了产品售后服务质量。8.2典型行业智能制造案例8.2.1制造业智能制造案例（1）某航空制造企业：通过引入智能制造技术，实现了飞机零部件的自动化生产、智能检测和远程运维，提高了生产效率和产品质量。（2）某纺织制造企业：运用智能制造技术，实现了生产线的自动化、数字化和智能化，提高了生产效率，降低了能耗。8.2.2服务业智能制造案例（1）某电商平台：通过搭建智能供应链系统，实现订单处理、仓储管理、物流配送等环节的智能化，提高了运营效率，降低了运营成本。（2）某金融机构：运用大数据、人工智能等技术，实现客户服务、风险控制、投资决策等环节的智能化，提升了金融服务水平。8.3智能制造优秀实践总结本节对智能制造领域的优秀实践进行了梳理，涵盖了典型企业和行业的智能制造案例。这些案例展示了智能制造在提高生产效率、降低生产成本、提升产品质量、优化客户服务等方面的优势。通过深入分析这些案例，可以为其他企业和行业提供借鉴和启示，推动我国智能制造的发展。第九章智能制造产业发展挑战与机遇9.1智能制造产业发展挑战9.1.1技术创新与研发投入不足当前，我国智能制造领域在技术创新方面仍面临较大挑战，尤其在核心关键技术上受制于人。智能制造产业的研发投入相对较低，导致创新能力不足，难以满足市场需求。9.1.2产业链配套不完善智能制造产业链涉及众多环节，包括硬件设备、软件平台、系统集成等。目前我国智能制造产业链配套尚不完善，部分关键零部件和核心技术依赖进口，制约了产业快速发展。9.1.3人才短缺智能制造产业对人才的需求较高，尤其是具备跨学科知识背景的高端人才。当前，我国智能制造领域人才储备不足，特别是领军人才和创新型人才短缺，成为制约产业发展的瓶颈。9.1.4政策支持不足虽然我国已经出台了一系列政策支持智能制造产业发展，但政策力度仍有待加强。在资金、税收、人才培养等方面，政策支持不足，影响了产业快速发展。9.2智能制造产业发展机遇9.2.1国家战略推动智能制造作为国家战略性新兴产业，得到了国家层面的高度重视。“中国制造2025”等战略的实施，智能制造产业将迎来快速发展期。9.2.2市场需求巨大我国经济的快速发展，市场需求不断扩大，为智能制造产业提供了广阔的市场空间。特别是在制造业转型升级的背景下，