在过去的100年期间，人类社会的工业化进展带来的生产力提升非常巨大，这有赖于电气化、自动化和数字化带来的生产系统改进，从而大大发挥了规模经济的效用。不过，在最近10年时间，从国际经合组织（OECD，Organization for Economic Co-operation and Development）发布的统计数据来看，人类社会的生产力水平仅仅增长了0.5%，这远比过去动辄几倍或者几十倍的增长水平要低，这迫使人们开始思考提升生产力水平的新办法和新来源。

不仅如此，由于几乎所有国家都看到了工业化给国家经济增长和国民富强带来的好处，纷纷发展工业产业，这也导致了全球不少产业的产能过剩，发达工业国家为此开始思考新的差异化优势的方式，诸如大规模定制（Mass Customization）等方式就成为了一种选择。

正是在提升生产力水平和大规模定制两大需求的驱动下，智能制造作为一种制造技术驱动力，成为了全球各国关注的焦点。事实上，目前正在发生的主要工业国家制造业战略性的竞争，本质上也是为了实现智能制造，而这种先进制造方面的竞争，更是以1989年日本提出IMS国际研究合作计划为标志性的事件。

由此可见，经过日本、美国、德国等工业发达国家过去几十年的研究和探索，已经明确了信息化与工业化融合的主航道，但如何利用信息技术方面，目前已经有信息物理系统、工业互联网等概念和体系，同时也有诸如数字孪生体（Digital Twin）和数字线程（Digital Thread）等新概念出现，进一步创造具有体系性的概念系统，促进智能制造学科的真正建立和发展，是当前人类社会制造业发展的主要任务之一。

对于智能制造，虽然日本早期冒进的探索并无什么实质性的结果，但这给全球研究专家提供了一个难得的观察机会。事实证明，仅仅依靠传统的信息技术，是没有办法解决制造系统的高效率和柔性需求的，这需要构建诸如信息物理系统等新型的制造系统知识体系。经过近10年的发展，美国国家科学基金会推动的信息物理系统理论体系基本成型，并且已经开始在美国各高校进行信息物理系统的课程教学。由此可见，智能制造原理上的创新基本完成，目前需要解决的是产学研方面的挑战（见图1）。

按照经济学家卡萝塔·佩蕾丝（Carlota Perez）在《技术革命与金融资本：泡沫与黄金时代的动力学》（Technological Revolutions and Financial Capital: The Dynamics of Bubbles and Golden Ages）指出，技术革命分为四个发展阶段，分别为构建范式、基础设施建设、产业化发展和成熟阶段。按照工业4.0研究院的判定，人类社会的第四次工业革命还处于构建范式阶段，从历史经验来看，这个阶段会出现大量的各种不同概念和提法，随着人们的认识逐步深入，更符合实际的概念将占据优势，从而成为人们的首选。接着，技术革命很快会进入基础设施建设阶段，智能制造作为第四次工业革命的核心技术，需要相应的技术基础设施提供产业化发展的前提。

根据工业4.0研究院的研究结果来看，通常情况下，智能制造的基础设施包含低成本的传感系统、无所不在的云计算资源和实时驱动的制造操作系统等三个方面。从全球各国制造业战略争夺的创新生态关键点来看，目前还没有哪个国家完成了这三个方面的技术基础设施建设。

与20年前日本采用传统的人工智能来驱动智能制造系统不同，目前人工智能已经进入了大数据、新算法和新计算能力的AI 2.0时代，同时，大量智能产品的出现，使得传统的装备制造需要个性化定制的能力，这迫切需要实现新型的智能制造，利用AI 2.0重新定义智能制造就成为当前最为重要的工作之一。

毫无疑问，人工智能到底会在智能制造重定义中扮演什么角色，短期内难以统一大家的认识，但代表信息技术发展的最新阶段，人工智能肯定会扮演一个通用目的技术（GPT，General-Purpose Technologies）的角色，它将有可能真正解决制造业长期以来存在的非标问题（指的是制造业的装备系统，大都需要根据客户的要求定制，而难以提供标准化的解决方案）。

为此，为了充分利用AI 2.0带来的重新定义智能制造的潜力，应该统一思想，加强应用研究和创新，并结合到中国制造2025国家大战略的需要，设计一套适合中国需要的智能制造体系和实施路径。

中国在2010年成为了全球制造业产值最高的国家，这是中国100多年之后再次登上全球制造业第一的位置。不过，中国制造的规模虽然处于第一，但其竞争力仍然谈不上强大。为此，2015年中国国务院发布了中国制造2025，并设定未来30年左右的时间，实现中国制造从大国转向强国的目标。在推进中国制造2025的规划蓝图中，也明确指出了智能制造是主攻方向。

毫无疑问，从中国制造2025目标的实现要求上来看，智能制造是难以避免的一个概念。目前已经有一些国家智库对智能制造进行了一些中国式的定义，包括中国工程院，最近也基于AI 2.0的发展，提出了多阶段多层次的概念体系。但是，如果仅仅把人工智能认为是智能制造定义的一种技术，而不是其核心技术，很可能会忽视以及浪费AI 2.0对中国智能制造体系构建中的重大价值。

首先，我们需要分清中国的智能制造定义与20年前日本提出的智能制造之间的差别。在笔者看来，20年前日本提出的IMS计划，过多强调了知识管理的价值，这其实也是目前AI 2.0跟传统人工智能之间的最大差别，基于大量数据的深度学习，有可能并不清楚其中的因果关系，但最终做出的结果却达到甚至超出了人的思考决策，这是利用AI 2.0重新定义智能制造的关键认识。

其次，对比日本在IMS计划中推进智能制造和美国2006年提出信息物理系统的思想，两者有迥然不同的哲学。日本在推进智能制造系统的时候，深深陷入了路径依赖的问题，他们希望利用人工智能模仿日本的技术诀窍，从而解决另外一个特定问题（可能不是前面技术诀窍的应用场景），这从原理上就是巨大的挑战。然而，对于美国提出的信息物理系统来讲，先提出抽象的概念，再想办法设计相关的科学体系和工程工具，从而更符合科学发展的原理。

最后，日本在推行智能制造的时候，完全割裂一般制造和装备制造的目的，导致盲目推动先进装备制造，而忽视了给消费者提供更好更先进的产品，忘记了日本上个世纪80年代是依靠创新产品而获得的市场，这在推动IMS计划的初期，也许就注定了其进展坎坷，难以得到产业界企业的持续支持。中国要推动智能制造，应该把智能产品和智能制造有机的结合起来，让智能制造为智能产品服务，通过市场的良性循环，让智能制造的投入物有所值。

对于中国的智能制造新定义，应该充分发挥第四次工业革命智能化和网络化两大驱动力的价值。一方面，应该充分认识到AI 2.0对于智能制造的发展具有革命性的意义，从科学原理到产学研都应该投入足够的资源，这样才可以保证尽快实现智能制造装备产业的领先，这还可能为中国创造一个新的装备设备市场。另外一方面，最近工信部明确了中国制造2025的第二个主攻方向是工业互联网，这也是第四次工业革命的第二个驱动力，工业互联网主要可以实现资源的松散连接，从而提升资源的利用效率，在推动智能制造的过程中，也应该加强工业互联网方式的资源集成，加快中国智能制造产业快速发展。

在第四次工业革命悄然来临之际，结合到中国制造2025战略的实施，中国的学者和专家有机会重新定义智能制造，为人类社会的工业化进程做出贡献。同时，在中国推进供给侧改革的时期，利用智能化和网络化两大驱动力，重点推动AI 2.0驱动的传统制造系统转型和重新设计，能够有效地解决中国制造大而不强的问题。更进一步，我们还可以通过研究与实践的有效融合，提升中国的科学发展水平，建立现代化的经济体系。