一、新一代智能制造内涵

新一代智能制造是以新一代人工智能为核心驱动力，通过信息-物理系统（CPS）实现人、信息、物理系统全面互联，进而推动制造业在研发、生产、管理、服务等全价值链环节发生根本性变革的先进制造模式。核心在于实现了制造系统从被动执行向主动认知与自主决策的跨越，人机深度融合，人去处理复杂性和不确定性的问题，从重复性的体力劳动和脑力劳动中解放。

二、新一代智能制造的构成

新一代智能制造绝不是某一两项前沿技术的孤立应用，也不是传统自动化设备的简单升级，而是六种核心技术在系统层面的深度交叉与高度融合。这六大技术分别是新一代人工智能（AI）、工业物联网、机器人、数字孪生、大数据与云计算/边缘计算，以及3D打印（增材制造）。如果用生物学的视角来审视，这六项技术不再是冰冷的机器和代码，它们共同构筑了一个具备感知、思考、决策、执行、进化能力的“类生命体制造系统”。在这个系统中，技术之间的边界正在消融，数据成为贯穿始终的血液，新一代智能制造正在重塑产品研发、生产控制、供应链管理和商业模式的方方面面。

新一代智能制造 = AI（思考） + IIoT（感知） + 云/边计算（消化） + 机器人（行动） + 数字孪生（预演） + 3D打印（成型）

1、新一代人工智能（AI）：具备认知与创造力的"超级大脑"

在新一代智能制造的架构中，AI是最核心的技术，扮演着“大脑”的角色。传统的自动化系统也有控制逻辑，但仅是基于预设规则的条件触发。而新一代AI大脑，则具备了真正的认知、理解、推理甚至创作能力，使得制造系统从"手动"走向了"自主全自动"。

新一代人工智能的标志，是以大语言模型（LLM）、多模态大模型为代表的"生成式AI"的崛起。它经历了从"感知"向"认知"，再向"生成"的跃迁。工业大模型不再仅仅依赖结构化的小规模数据，而是通过吸收海量的工业知识图谱、设备维修手册、工艺规范、历史故障日志乃至非结构化的工程师交流记录，构建起庞大的工业知识底座。

经过研究，我们不得不承认具备生成能力的AI工业大脑，其威力是颠覆性的。具体表现是：

• 在研发设计环节：AI不再只是辅助画图，而是能够根据工程师输入的自然语言需求（如"设计一个重量减轻30%、承重不变、适合3D打印的航空发动机支架"），直接生成上百种拓扑优化的三维CAD模型，并自动进行力学仿真筛选。实现真正的AI工程设计。

• 在生产调度环节：面对车间里上千种物料、几百台设备、数十个临时插单的复杂动态环境，传统APS（高级计划与排程）系统往往计算瘫痪或得出次优解。而基于强化学习的AI工业大模型，能够在虚拟环境中进行亿万次博弈推演，实时输出全局最优的动态排产方案。

• 在设备维护环节：当设备出现异常振动时，AI大脑不仅能判断出轴承磨损，还能结合设备的运行历史、当前加工任务紧急程度，自动推理出是否需要立即停机、如果不停机还有多少小时安全寿命、需要调拨哪些备件的综合决策建议。

2、工业物联网：全息感知与毫秒级传输的"神经系统"

如果AI是大脑，那么工业物联网就是遍布整个制造系统、连接每一个末梢的“神经系统”。IIoT把生产车间的机器人、机床、AGV、物料甚至产品本身都连接起来，让它们能够通过微型传感器（温度、湿度、粉尘、能耗、振动）实时采集、传输和处理数据。毫无延迟地传递给数字世界的“AI大脑”。必须在高温、振动等恶劣环境下保持极高可靠性和低延迟，从而支撑起数字孪生的实时映射、AI的精准决策以及机器人的协同控制。

3、机器人技术：突破物理边界的"强健四肢"

大脑做出了决策，神经系统传递了信号，最终必须依靠强健的四肢来执行物理世界的动作。在智能制造中，机器人技术正是充当了这一角色。但与过去不同的是，新一代机器人的"四肢"变得更加灵巧、敏捷，且具备了感知与协同能力。

新一代机器人技术正向三个方向发生剧变：

• 协作机器人：配备了高灵敏度的力矩传感器和视觉系统，一旦碰到人就会自动停止，是允许与人共享工作空间、无需安全围栏的机械臂。

• 自主移动机器人：取代了传统需要铺设磁条的AGV小车。AMR搭载激光雷达和SLAM算法，像人一样自主认路、动态避障，在复杂的动态车间中灵活穿梭。如轮式机器人、四足机器人。

• 人形机器人：模仿人类外观和动作的智能机器人，具有头部、躯干、双臂和双腿等人体结构特征和运动能力。

在汽车制造中，过去一条流水线只能生产一种车型。现在，依靠视觉引导的机器人和AI大脑的调度，同一条产线可以无停顿地交替生产燃油车、混动车和纯电动车。在喷涂（有毒气体）、锻造（高温）、化工（腐蚀）等3D（Dirty脏、Dull累、Dangerous险）环境中，机器人实现了对人类工人的完全替代，大幅提升了生产安全性和一致性。在电子制造领域，机器人能够完成肉眼无法看清的芯片封装、微米级贴片等任务，精度达到微米甚至纳米级。

4、数字孪生：零成本试错的"镜像世界"

数字孪生是在虚拟数字空间中，1:1高保真地构建一个与物理工厂完全一致的数字镜像，能够真实模拟设备内部的应力变化、热力学传导、电磁场分布。可以在不购买任何真实物理设备的情况下，先在数字空间中把机器人、PLC程序、工艺逻辑全部跑通。

5、大数据与云计算/边缘计算：消化与输送养分的"血液与淋巴系统"

人体通过血液循环将氧气和营养输送到每一个细胞，同时通过淋巴系统过滤毒素、抵御入侵。在智能制造中，海量数据就是"血液"，而云计算与边缘计算构成的算力网络，就是"心脏和血管系统"。它们负责吞吐、过滤、消化从工厂里流出的庞大数据洪流，将其提纯为高价值的信息"养分"，输送给AI大脑和业务系统。

过去，工厂的数据躺在各自机床的本地硬盘里，形成数据孤岛。后来的初级上云，只是把数据搬到远端的公有云服务器上集中存储和处理。但在新一代智能制造工业场景下，这种纯云端架构暴露出高延迟的致命弱点，无法实现毫秒内响应，云边端协同成为新一代架构的标配。

6、3D打印（增材制造）：重塑物理形态的"造物之手"

增材制造（Additive Manufacturing, 简称AM，俗称3D打印）构成了连接数字空间与物理实体的重要转化机制。其核心价值在于，为复杂结构零部件的低成本、短周期、高柔性制造提供了一种区别于传统工艺的替代性技术路径。

传统数控加工受制于刀具可达性及夹具干涉，难以处理内部封闭腔体或复杂曲面。AM由于无需刀具干涉，实现了零件几何复杂度与制造成本的近似解耦。AM无需经历传统的"开模-试模-修模"长周期环节。从数字设计文件下发到物理实体产出，其制造准备时间被压缩至数小时至数天，在单件小批量及原型迭代场景下具备明显的敏捷性优势。

如果把工厂比作一个人，新一代智能制造是一个耳聪目明、拥有超级大脑的大智能系统。5G和IoT是它的眼耳，工业互联网是神经，数字孪生是它的潜意识，AI大模型是它的大脑。这个大智能系统能自己看图纸、自己安排工作、自己发现生病并吃药，而人类变成了在旁边监督和下达任务目标的“教练”。

三、为什么需要新一代智能制造

1、劳动力总量收缩与老龄化加速

中国和东南亚的制造业过去四十年的高速增长，核心支撑之一是庞大的廉价劳动力供给（即人口红利）。然而，这一红利已进入不可逆的衰减通道。自2012年起，中国劳动年龄人口（15-59岁）连续多年绝对下降。根据国家统计局数据，2023年该年龄段人口占比已降至约60%以下。与此同时，60岁以上人口占比持续攀升。制造业面临"招工难"与"用工贵"的双重挤压，年轻人不愿意进工厂，老师傅陆续退休，必须用数字工人和AI大脑来填补劳动力缺口。传统依赖密集人力的生产模式已难以为继。新一代智能制造通过机器换人、数据增智，实现资本与技术对劳动的有效替代，是应对劳动力总量萎缩的根本出路。

2、新一轮科技革命的主导权争夺

近年来，以美国为首的发达国家推动友岸外包、近岸外包，试图在关键产业链上构建排除中国的替代体系。在此背景下，中国制造业如果不能通过智能化转型实现效率跃升和成本优势的再巩固，将面临产业链外迁和订单转移的系统性风险。新一代智能制造通过柔性生产、极致良率和快速响应能力，为中国制造构筑了难以被东南亚低成本国家简单替代的竞争壁垒。

作者：FET国际经济与产业科技智库秘书长   张景媛

撰文时间：2026年4月日

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