读2025世界前沿技术发展报告08智能制造技术发展(上)

1. 智能制造技术发展

1.1. 2024年，全球智能制造领域持续深化发展，市场增长态势强劲，技术创新进入前所未有的密集活跃期
1.2. 主要经济体纷纷加大对智能制造领域政策投入力度，持续提升产业竞争力，推动制造产业向更高效、更智能和更可持续发展
1.3. 在技术层面，数字孪生、大数据、人工智能、工业互联网、自动化机器人、3D打印（增材制造）​、5G等技术广泛渗透于智能制造、生物医疗、航空航天、电子信息、新能源汽车、金属冶炼等多个关键产业领域，加速推进制造产业产品形态、制造模式和生产方式的根本性变革，创新应用不断落地，推动制造产业向全面数字化、智能化、柔性化和安全化转型
2. 新兴技术

2.1. 新兴技术推动下，智能制造技术不断推陈出新
2.2. 与物联网、边缘计算、人工智能、数字孪生等技术的相互渗透、交叉融合，驱动智能制造技术与产业快速进步，推动了全球制造业产业链分工格局和传统制造模式的重塑
2.3. 主要国家的制造业实现了生产效率、产品质量和供应链协同等方面的显著进步，同时也在探索全数字化、全自动化、高度智能化、更绿色低碳化的先进制造方案，为未来制造业发展提供了范式，智能制造业已成为全球科技创新的主阵地和未来经济发展的主导力量
2.4. 从感知到决策的体系化创新

• 2.4.1. 形成“感知—分析—决策—执行”的完整技术闭环
  
• 2.4.2. 山东大学研发的“五官一脑”盾构智能装备
  
• 2.4.2.1. “火眼金睛”—超前地质预报系统
  
• 2.4.2.2. ​“听波聪耳”—地层界面识别系统实现开挖面复合地层特征感知
  
• 2.4.2.3. ​“超级巧鼻”—气体环境监测系统
  
• 2.4.2.4. “钢牙神经”—滚刀磨损监测系统实现重点部位滚刀磨损实时监测
  
• 2.4.2.5. ​“号脉灵手”—同步注浆检测系统
  
• 2.4.2.6. ​“人工智脑”—辅助决策支撑系统
  

2.4.2.6.1. 能综合调取和分析上述“五官”收集的数据，实现盾构工程的多模态环境感知，攻克复杂地质施工难题，并达到“控险减灾”的效果，该装备已经服务了十余项重大工程

• 2.4.3. 法国的璞飞思（PROPHESEE）公司
  
• 2.4.3.1. 事件视觉传感器GENX320以微瓦级功耗、微秒级时间分辨率和一定的高动态范围，满足边缘视觉设备对功率、速度和健壮性的需求，在低光或极端光照条件下依然能完成任务，已在众多机器视觉系统中应用
  
• 2.4.4. 德国西门子（Siemens AG）公司
  
• 2.4.4.1. 推出基于区块链、人工智能、数字孪生、能源管理、边缘计算等新兴技术的碳足迹平台SiGREEN，可实现全链条碳足迹透明化及价值链高效协作
  
• 2.4.4.2. 依托边缘计算实现基于实时生产制造过程的产品碳排放数据精准量化
  
• 2.4.4.3. 依托数字孪生实现碳孪生全息视图
  
• 2.4.4.4. 通过区块链实现供应链碳排放数据的安全可靠、共享与协同生态
  
• 2.4.4.5. 通过人工智能技术大幅提升碳排放因子匹配质量及碳排放数据处理效率等
  
• 2.4.5. 沈阳自动化研究所研发的航天构件数字孪生装配系统
  
• 2.4.5.1. 通过数字孪生模型实现了不可测变量的虚拟感知与预测，并支持对物理装配过程的在线优化
  
• 2.4.6. 施耐德电气（Schneider Electric）
  
• 2.4.6.1. EcoStruxure开放自动化平台具备高易用性、高可靠、广泛通信连接、系统与规模扩展、原生集成人工智能功能等优势，具备优异的移动性和灵活性，可实现多条柔性生产线快速部署，覆盖范围更广且支持大规模的设备连接
  
• 2.4.7. 浙江大学团队开发出的“高通量水果快速无损检测技术与智能分选系统”
  
• 2.4.7.1. 通过人工智能视觉与多传感器融合技术，实现水果内外品质的高速、无损检测与分选
  
• 2.4.7.2. 可同步检测糖度、硬度、内部瑕疵等指标，分选效率提升30%以上，显著减少农产品损耗，助力农业增效与农产品附加值提升
  

2.5. 智能制造向细分行业深入渗透，解决各行业痛点问题

• 2.5.1. 不同行业的制造特点和需求各异，针对各细分行业的定制化智能制造解决方案不断涌现
  
• 2.5.1.1. 汽车制造商正在广泛采用人工智能和机器学习技术，用于生产线的预测性维护和机器人系统的优化
  
• 2.5.1.2. 电子制造商利用人工智能驱动的视觉系统进行高精度的质量控制和缺陷检测
  
• 2.5.1.3. 医疗器械行业的3D打印技术应用继续深化，物联网技术被集成到远程患者监护设备中，实现实时数据收集和远程医疗等
  
• 2.5.2. 哈尔滨工业大学开发的“AFM微纳操作机器人关键技术与系统”
  
• 2.5.2.1. 突破了微纳尺度下的精准操控难题
  
• 2.5.2.2. 应用范围涉及半导体检测与修复、微纳器件检测、细胞/亚细胞操控、柔性脑机接口植入等前沿领域，为微纳制造、精准医疗等提供了技术与装备支持
  
• 2.5.3. 埃莫运动控制（Elmo Motion Control）公司
  
• 2.5.3.1. 机器人高性能运动控制伺服驱动器集成了17种智能功能和安全特性
  
• 2.5.3.2. 产品设计体积紧凑、适应性强，可应对包括深海探测在内的多种空间受限环境，支持人形机器人的精准控制需求和协作机器人（Cobots）的安全互动要求
  
• 2.5.4. 清华大学、成都飞机工业（集团）有限责任公司、中国航空制造技术研究院和苏州星祥益精密制造有限公司围绕航空制造业重大需求，建立了具有自主知识产权的装配线，实现了飞机部件智能装配
  
• 2.5.5. 智能制造技术突破传统制造业边界，形成“工业+生态”的跨界融合态势
  
• 2.5.6. 施耐德电气的EcoStruxure开放自动化平台具备高易用性、高可靠、广泛通信连接、系统与规模扩展、原生集成人工智能功能等优势，通过软硬件全生命周期的解耦，实现可移植、可配置、互操作，能够大幅降低设备改造时间和成本，实现柔性生产线快速部署+生态”的跨界融合态势
  

2.6. 影响与启示

• 2.6.1. 经过几十年的发展，制造业规模已跃居全球第一，构建了门类齐全、独立完整的制造体系，并正稳步从制造大国迈向制造强国
  
• 2.6.2. 在新一轮科技革命和产业变革中巩固制造业优势、引领“中国智造”浪潮，是亟待解决的难题
  
• 2.6.3. 在新一轮科技革命和产业变革中巩固制造业优势、引领“中国智造”浪潮，是亟待解决的难题
  
• 2.6.4. 在部分基础材料和零部件制造方面存在短板或工艺代差问题，如精密轴承、精密控制设备等，这些精密零部件在智能制造发展中发挥着关键作用，基础材料和零部件的差距在智能制造系统中会被显著地放大与呈现
  
• 2.6.5. 智能制造产业缺少系统规划，随着中国制造企业从追赶者逐渐转变为领先者，企业在推进智能制造过程中面临“摸着石头过河”的困境，各种新兴技术和概念层出不穷，但企业在相关技术经验和智能制造内涵理解方面尚显不足，智能制造技术发展与系统工程建设进程不匹配，人才储备不足，整体转型能力亟待提升
  
• 2.6.6. 智能制造产业缺少系统规划，随着中国制造企业从追赶者逐渐转变为领先者，企业在推进智能制造过程中面临“摸着石头过河”的困境，各种新兴技术和概念层出不穷，但企业在相关技术经验和智能制造内涵理解方面尚显不足，智能制造技术发展与系统工程建设进程不匹配，人才储备不足，整体转型能力亟待提升
  
• 2.6.7. 企业则应密切关注智能制造及相关核心技术的发展，以实际应用为导向，加大研发投入，培养高素质智能制造人才，加强自主研发，强化产业链上下游协同，通过“链主企业+中小企业”模式推动技术共享与协同发展，同时积极参与国际交流与合作，借鉴国际先进经验，强化全球化布局，依托“一带一路”等平台输出智能制造解决方案，提升中国智能制造在全球价值链中的地位和竞争力
  

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