進入二十一世紀以來，云計算、物聯網、人工智能、虛擬現實/增強現實、增材制造、工業機器人、智能傳感器、機器視覺、數字孿生等新興技術蓬勃發展，為全球制造業轉型升級帶來了重大機遇。與此同時，工業4.0、兩化融合、智能制造、工業互聯網、數字化轉型、新型工業化、新質生產力、綠色制造、ESG等新興理念不斷涌現。對于制造企業而言，如何正確理解這些新興理念并指導實踐，如何有效應用新興技術并取得實效，從而幫助企業提升核心競爭力，是一個必須思考和解決的問題。
 

　　本文將從時間軸和所處的不同層級，全景式地梳理這些理念和技術的內涵與相互聯系，剖析各理念之間承前啟后的關系，希望能夠幫助制造企業撥開概念的迷霧，明晰制造企業轉型升級的核心策略和主攻方向。
 

　　一、制造業轉型升級的術語分類
 

　　e-works將推動制造業轉型升級的技術與理念分為五個層級：戰略理念、制造范式、推進策略、交叉融合技術、使能技術，分別代表了從宏觀戰略到微觀實施的不同層面。

推動制造業轉型升級的理念類型關系圖(藍色為我國提出的術語)
 

　　1.戰略理念層
 

　　戰略理念是一種長期的、宏觀的、方向性的規劃和決策，是制造業在長遠發展過程中，所秉持的核心理念和目標，指導制造業在轉型升級過程中的方向和重點。戰略理念需要全球各國和社會各界的共同參與和努力，通過整合資源、優化配置、創新技術和改進管理，來實現生產力的提升和經濟的轉型升級。工業4.0、ESG、兩化融合、新型工業化、新質生產力都屬于戰略理念。
 

　　●2002年，黨的“十六大”首次提出“新型工業化”，“堅持以信息化帶動工業化，以工業化促進信息化，走出一條科技含量高、經濟效益好、資源消耗低、環境污染少、人力資源優勢得到充分發揮的新型工業化路子。”
 

　　●2004年，ESG(環境、社會和治理)在可持續發展的背景下誕生，它強調企業在環境保護、社會責任和良好治理方面的表現。其目標是推動企業在經濟發展的同時，積極應對環境問題、履行社會責任，并建立良好的治理機制。
 

　　●2007年,黨的“十七大”報告正式將信息化列入“五化”，提出“兩化融合”的概念,即信息化與工業化融合。這一概念的提出是為了通過信息化帶動工業化、以工業化促進信息化，走新型工業化道路。
 

　　●2013年，面對新的工業革命帶來的機遇和挑戰，為了保持和增強德國制造業的全球競爭力，德國選擇了主動引領變革，提出了“工業4.0”戰略。“工業4.0”是指通過信息物理系統(Cyber-Physical Systems，CPS)將生產系統與互聯網相連，實現生產過程的智能化、網絡化和個性化。
 

　　●2023年，我國政府工作報告首次提出“新質生產力”。新質生產力的核心是創新起主導作用，擺脫傳統經濟增長方式、生產力發展路徑，具有高科技、高效能、高質量特征，符合新發展理念的先進生產力質態。
 

　　2.制造范式層
 

　　制造范式是指制造業在生產組織、技術應用、資源配置、產品結構、市場定位等方面所遵循的基本模式。制造范式的變化通常與工業革命和技術革新緊密相關，比如從手工制造到機械化，再到電氣化、數字化/自動化和智能化。每一種制造范式的出現都極大地推動了生產力提升和制造業發展。它體現了制造業在特定時期內的發展趨勢和主要特征，主要包括制造方式和管理模式的創新。其中，CIMS、并行工程、敏捷制造、智能制造和綠色制造屬于制造模式變革和制造業價值鏈創新，六西格瑪和精益生產則是從生產現場發展起來的管理模式創新。
 

　　●并行工程1988年提出，初衷是縮短國防武器和軍用產品的生產周期，降低成本。在此之前，產品功能設計、生產工藝設計、生產準備等步驟以串行生產方式進行。并行工程是集成、并行地設計產品及其相關的各種過程(包括制造過程和支持過程)的系統方法。后來這種方法從軍品生產擴展到了民品生產領域。
 

　　●CIMS(計算機集成制造系統)于1973年提出，集成了計算機技術、自動化技術和制造技術的系統，旨在實現制造過程的自動化、信息化和智能化，通過集成管理和控制整個制造過程，實現從訂單處理到產品設計、生產、物流等各個環節的高效協同。得益于強大算力、寬帶支持和集成技術，當今的智能制造已經實現了CIMS的愿景。
 

　　●智能制造的概念可追溯到上世紀80代，美國出版的《制造智能》(Smart Manufacturing)一書中，首次提出“通過集成知識工程、制造軟件系統、機器人視覺和機器人控制來對制造技工們的技能與專家知識進行建模，以使智能機器能夠在沒有人工干預的情況下進行小批量生產”。1991年，日、美、歐共同發起實施的“智能制造國際合作研究計劃”中提出“智能制造系統是一種在整個制造過程中貫穿智能活動，并將這種智能活動與智能機器有機融合，將整個制造過程從訂貨、產品設計、生產到市場銷售等各環節以柔性方式集成起來的能發揮最大生產力的先進生產系統”。在維基百科對于智能制造(Smart manufacturing)的定義中，已經明確指出智能制造采用了CIMS技術：Smart manufacturing is a broad category of manufacturing that employs computer-integrated manufacturing, high levels of adaptability and rapid design changes, digital information technology, and more flexible technical workforce training. Other goals sometimes include fast changes in production levels based on demand, optimization of the supply chain, efficient production and recyclability.(智能制造是一個廣泛的制造業類別，支持計算機集成制造、高杜適應性和快速設計變更，數字信息技術和更靈活的技術人員培訓，并可以根據需求，快速改變生產水平、優化供應鏈，實現高效生產和可回收。)
 

　　●20世紀90年代，在全球市場競爭加劇、客戶需求多樣化、信息技術迅速發展的大背景下，美國提出“敏捷制造”，借鑒了軟件開發領域的敏捷開發方法，通過靈活的組織結構、生產流程和供應鏈管理，實現對市場需求的快速響應和定制化生產。
 

　　●近年來，綠色制造成為生產方式變革的重要內容，這是一種以環保、節能、可持續發展為核心的生產方式，關鍵在于采用清潔能源、綠色產品、綠色材料、綠色工藝、綠色包裝和綠色工廠等技術，減少生產過程中的廢棄物和污染物排放，實現生產與環境保護的雙贏。
 

　　●六西格瑪和精益生產都是20世紀80年代從生產現場發展起來的管理模式。六西格瑪的概念最早由摩托羅拉提出，在GE得到進一步的發展和完善，其核心是通過對業務流程的優化，減少過程變異，從而降低缺陷率，提高產品和服務的質量；精益生產則是源自豐田生產方式的一種管理哲學，其理念是基于客戶需求拉動生產，而非推動式生產，旨在消除浪費任何不增加客戶價值的活動，強調準時化和人機協作。兩種管理模式都追求提高產品和服務質量，減少浪費，提升客戶滿意度，強調持續改進和全員參與。不同的是，六西格瑪更側重于數據驅動決策，使用一系列統計工具和技術來分析問題并設計解決方案。精益生產則強調通過5S、看板、價值流程圖、持續流動和暫停按鈕等更加直觀的方法不斷地識別和消除浪費，更關注實際操作。
 

　　3.推進策略層
 

　　推進策略在制造業轉型升級過程中至關重要，它是指為了確保技術的有效實施和業務的順利轉型而采取的一系列步驟和方法。不同策略的側重點和作用域有所不同。例如：
 

　　●集成產品開發(Integrated Product Development，IPD)方法可以實現產品設計、開發、生產等環節的高效協同，提高產品開發效率和市場響應速度。
 

　　●基于模型的系統工程(Model-Based Systems Engineering，MBSE)可以顯著改善產品研發過程上游的數字化研發能力，即利用標準系統建模語言，將系統工程中所涉及的分析要素，以對象化、圖形化、數字化方式抽象化為計算機數學模型(如需求模型、功能模型)，使模型具有描述系統運行邏輯和邏輯驗證的能力，并在研發早期在虛擬環境中進行系統級仿真，以此規避大量的研發返工。
 

　　●通過推進IT與OT融合，實現生產設備的互聯互通，高效地完成數據采集，將IT系統的數據處理能力和OT系統的實時控制能力相結合，實現更高效的生產和更智能的決策。目前，OPC UA和MQTT是實現IT/OT融合的主流協議。
 

　　●在數字技術蓬勃發展的背景下，通過推進數字化轉型(Digital Transformation)，企業可以實現商業模式、研發模式、制造模式、營銷模式、服務模式、運營模式以及決策模式的轉型，真正實現數據驅動決策，發揮數據的價值，創造新的增長機會。數字化是不可逆轉的潮流，數字化轉型的本質是通過信息技術在深度、廣度方面的持續應用，來支撐企業本身的業務轉型與變革，能夠幫助企業更好地應對各種不確定性。只有能夠順應數字化大潮的企業才能隨需而變，實現可持續發展。從根本上說，數字化是信息化的高級階段，是全面深入應用信息技術來創造價值的更高境界。數字化轉型已被公認為制造業轉型升級的核心策略。
 

　　4.交叉融合技術
 

　　隨著科技的不斷進步，各種領域之間的交叉融合已經成為了一個不可逆轉的趨勢。交叉融合技術通過多種技術的相互作用和協同效應，創造出新的技術、產品、服務和解決方案。這些交叉融合技術能夠帶來跨學科的創新，創造更大的價值，解決更復雜的問題。例如：
 

　　●工業大數據需要應用數據采集技術、數據管理技術和數據分析技術，才能使工業大數據中所蘊含的價值得以挖掘和展現。
 

　　●數字孿生是在物聯網、建模/仿真與優化、三維可視化、人工智能等多種使能技術迅速發展和交叉融合的基礎上，通過構建物理實體所對應的數字孿生模型，并對數字孿生模型進行可視化、調試、體驗、分析與優化，從而提升物理實體性能和運行績效的綜合性技術。
 

　　●供應鏈管理環節眾多，主要包括供應鏈計劃、優化與執行，具體包含采購尋源、供應商關系管理、倉儲管理、運輸管理、配送管理、供應鏈協同計劃、電子數據交換(EDI)和電子商務等。
 

　　●工業自動化技術是基于控制理論，綜合運用儀器儀表、工業計算機、工業機器人、傳感器和工業通信等技術，對生產過程實現檢測、控制、優化、調度、管理和決策的綜合性技術，工業自動化又可以細分為面向離散制造業的工廠自動化、面向流程行業的流程自動化和針對企業內外部物流的物流自動化。PLC和DCS技術的發展對工業自動化的廣泛應用具有關鍵性作用。近年來，在流程行業APC技術也開始進行實際應用；而基于PC的控制系統也得到廣泛應用。軟件定義成為工業自動化系統的前沿方向。
 

　　●人工智能是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的技術科學，集成了語言識別、圖像識別、自然語言處理、專家系統、機器學習，計算機視覺等技術。隨著物聯網、大數據及云計算等技術的普及，人工智能實現了蓬勃發展。其中，物聯網使得大量數據能夠被實時獲取，大數據為深度學習提供了數據資源及算法支撐，云計算則為人工智能提供了靈活的計算資源。
 

　　●工業軟件是計算機科學、數學、物理學和管理學等各領域科學技術蓬勃發展與交叉融合的產物。e-works認為，工業軟件是用于支撐工業企業產品研發、工藝規劃、制造、營銷、采購、運營和服務等核心業務的一系列工具類和管理類軟件的統稱。e-works將工業軟件細分為產品創新數字化、管理數字化、工業自動化和基礎數字化四大類軟件。進入二十一世紀以來，隨著云計算、物聯網、人工智能、大數據、邊緣計算等技術的迅速普及，工業軟件的技術架構、部署方式、運行方式、付費模式迅速變遷，廣泛應用工業軟件已成為制造企業正常運營和實現可持續發展的必然選擇。其中，PLM(產品全生命周期管理)、ERP(企業資源計劃)、MES/MOM(制造執行系統/制造運營管理)、SCM(供應鏈管理)、SRM(供應商關系管理)、EAM(企業資產管理)、MDM(主數據管理)、SCADA(數據采集與監控系統)、EMS(能源管理)、QMS(質量管理)、APS(高級計劃與排程)等工業軟件得到廣泛應用，制造企業已實現CAD(計算機輔助設計)、CAM(計算機輔助制造)、CAE(計算機輔助工程仿真)和CAPP(計算機輔助工藝規劃)系統的集成應用，EDA(電子設計自動化)發展與應用方興未艾，而全三維產品設計和工藝設計、MBD(基于模型的產品定義)、創成設計(Generative Design)、MBSE(基于模型的系統工程)成為制造業研發創新的前沿方向。工業軟件系統之間的集成應用是取得實效的關鍵。
 

　　5.使能技術
 

　　使能技術(Enabling technology)是指那些能夠支撐制造業轉型升級的基礎與核心技術，充分應用各類使能技術是制造業實現轉型升級的必要條件。這些使能技術包含但不限于仿真技術、數控技術、傳感器、機器視覺、工業機器人、增材制造、VR/AR、物聯網、工業互聯網、區塊鏈、云計算、邊緣計算等。
 

　　●仿真技術涉及多個方面，不僅包括結構、流體、電磁、振動、噪聲、傳熱、運動學、動力學等工程仿真，拓撲結構優化，還涵蓋鑄造、注塑、焊接、機加工、熱處理等制造工藝仿真，以及碰撞、燃燒、爆炸等物理現象的仿真，還包括設備布局、物流仿真、人因工程仿真等工廠仿真技術。仿真技術可以幫助制造企業從產品設計到制造的V型流程各個階段更好地預知和評估產品全方位的性能，減少實物試驗，提高研發效率與質量，滿足產品的功能、性能、安全性、可靠性等要求。多學科仿真與優化技術的應用對于制造企業提高正向研發能力十分重要。
 

　　●數控技術(CNC)是一種采用數字控制技術對機床進行控制的技術。通過預先編程的指令，機床按照特定的順序和方式進行作業，加工出符合設計要求的零件或產品。數控技術是制造企業實現自動化和高效化生產的關鍵使能技術之一。各種加工工藝和加工裝備都有對應的CNC技術進行數控加工，尤其是車削、銑削、磨削、切割、焊接、折彎、打磨、沖壓、鍛壓、壓鑄等。通過CAM軟件和數控仿真軟件進行離線編程和加工仿真，可以大大提高數控加工的效率和質量。
 

　　●傳感器通常是基于物理、化學或者生物學的效應，將外界的光、熱、壓力、濕度、運動等物理量轉換為可用的電信號。這個電信號通常會被進一步被處理和分析，以便實現對被測量對象的精確監測和控制。傳感器已經成為工業生產中的智能“感官”，幫助企業檢測關鍵變量，監控生產過程，保障生產安全。
 

　　●機器視覺是一種利用機器模擬人類視覺系統來理解和識別圖像的綜合技術。機器視覺能夠從圖像或視頻中提取信息，協助進行物體的檢測、測量、識別和定位，是實現自動檢測、自動化控制和智能決策的關鍵技術。
 

　　●工業機器人是一種能自動控制、可重復編程，多功能、多自由度的操作機，能搬運材料、工件或操持工具，來完成各種作業。工業機器人具有可編程、擬人化、通用性、機電一體化等特征，在制造業中的優勢主要體現為自動化、高效率和安全性。近年來，伴隨著機器人控制、智能傳感、人工智能等技術的迅速發展，工業機器人迎來了重大技術革新，AMR(自主移動機器人)、協作機器人和并聯機器人得到廣泛應用，其應用場景也逐漸由單機應用走向多機協同，強調人機共融。人形機器人成為研究與應用的前沿方向，但在工業場景落地還處于初期階段。
 

　　●增材制造是采用材料堆積疊加的方法制造三維實體的技術，相對于傳統的材料去除-切削加工技術，是一種“自下而上”的新型材料成型方法。增材制造有多種類型，可以滿足輕量化、靈活的設計需求，實現高精度、復雜形狀、小批量的生產，為制造企業的設計與制造提供了全新的方向，在航空航天、生物醫療、汽車制造等行業有典型應用，尤其是金屬增材制造在結構復雜和單件小批零件的制造方面有獨特的應用價值。
 

　　●虛擬現實(Virtual Reality，VR)是指通過計算機技術生成的一種模擬環境，用戶通過特定的交互設備，與這個虛擬環境進行交互，從而產生身臨其境的感覺；增強現實(Augmented Reality，AR)是一種將虛擬信息疊加到真實世界中的技術，它通過計算機系統提供的信息來增強用戶對現實世界的感知。經過多年的發展，VR/AR已經從實驗室的研究項目走向實際應用，在工業領域逐漸形成可落地的應用，被廣泛應用于設計、營銷、培訓、客戶服務等諸多領域，模擬訓練、虛擬樣機技術等典型應用受到許多工業企業的重視。
 

　　●物聯網是指通過各種網絡技術及射頻識別、紅外感應器、全球定位系統、激光掃描器等信息傳感設備，按照約定協議將包括人、機、物在內所有能夠被獨立標識的物端按需求連接起來，進行信息傳輸和協同交互，以實現對物端的智能化信息感知、識別、定位、跟蹤、監控和管理。
 

　　●工業物聯網是把物聯網技術延伸到工業領域，通過將物聯感知和通信技術融入到工業生產過程各個環節，實現設備與軟件、設備與設備之前間的互聯互通和智能控制。
 

　　●工業互聯網是工業互聯的網，其核心是工業互聯，需要連接的內容包括企業的各種設備、產品、客戶、業務流程、員工、訂單和信息系統等工業要素，連接的實質是數據，而且必須實現安全、可靠地連接。工業互聯網是實現智能制造的關鍵基礎設施。實際上，工業互聯網的概念與工業物聯網沒有本質區別。
 

　　●區塊鏈是一種去中心化的分布式數據庫技術，將數據以加密的方式記錄在多個區塊中，并通過網絡中的多個節點進行驗證和存儲，從而確保數據的安全性和不可篡改性。由于其具有去中心化、高度安全性、無需托管機構服務等特性，被廣泛應用于供應鏈管理、物聯網等領域。
 

　　●云計算是一種現代計算模型，它允許用戶通過網絡按需訪問共享的計算資源池，這些資源包括硬件(如服務器和存儲設備)、軟件(如應用程序和服務)、數據和平臺。云計算根據部署方式可以分為私有云、公有云和混合云，云計算還可以分為基礎設施服務化(IaaS)、平臺服務化(PaaS)和軟件服務化(SaaS)。
 

　　●邊緣計算是一種分布式計算框架，它將數據處理和應用程序部署從中心化的云數據中心轉移到網絡的“邊緣”位置(如物聯網設備、路由器、網關或其他位于網絡邊緣的設備)，減少數據傳輸延遲，提高響應速度，減少帶寬使用，從而在需要實時數據處理和響應的應用場景中提供更加高效的服務。邊緣計算與云計算相輔相成，云計算提供強大的中央數據存儲和處理能力，而邊緣計算則專注于實時數據處理和快速響應。
 

　　二、新興技術發展規律與術語的生命周期
 

　　新興技術誕生之后的發展與應用是一個不斷演進的過程，需要經過時間的檢驗，而且其相關技術也需要不斷進化。Gartner用技術成熟度曲線來描述新興技術從誕生到成熟再到過時的整個生命周期。在曲線的初期，技術處于“觸發階段”，此時只有少數企業嘗試使用，因為這些技術還沒有被廣泛接受和驗證。隨著時間的推移，技術逐漸進入“泡沫階段”，此時會有大量的投資和嘗試，但并不是所有的技術都能成功。隨著技術的進一步發展，它將進入“谷底階段”，此時市場逐漸飽和，技術開始被廣泛采用。最后，技術進入“成熟階段”，此時已經有一些主導企業掌握了市場，其他企業很難進入。
 

　　在技術術語的不斷演進過程中，有的已經逐漸淡出歷史的舞臺，有的正在蓬勃發展，有的已經有了后繼者，被融合到其他技術中。例如BPR，即業務流程再造，其初衷是對企業的現有業務流程進行根本性的重新設計，以期優化生產、供應鏈、銷售等關鍵環節，從而提升整體的運營效率。盡管這一理念在提出之初備受矚目，但由于過于理想化、實施難度較大，如今已銷聲匿跡。
 

　　對新興技術發展與應用趨勢的預測是一個難題。一個新興技術應運而生之后，研究機構和業界專家往往會對其做出樂觀的預測，而在后續的實踐應用當中，常常會大打折扣。例如，人工智能技術的先驅者赫伯特·西蒙教授曾在1965年第一次人工智能熱潮期間，樂觀地預測：“20年內，機器人將完成人能做到一切工作”。
 

　　而今，發展迅猛的人工智能技術已經成為新一輪科技革命和產業變革的重要驅動力量。在Gartner公布的2023新興技術成熟度曲線中，生成式AI處于膨脹期。隨著生成式AI以及大模型的爆發式發展，從通用大模型到行業大模型，制造業的人工智能應用正迎來“AI大模型時刻”。一些大型制造企業已開始探索將AI大模型技術應用于產品設計研發、生產過程控制、質量控制檢測、供應鏈管理、安全生產、工業知識管理等方方面面。但是，實際上生成式AI，尤其是工業大模型要真正落地，還有很長的路要走。

 

　　此外，需要強調的是，在新技術的發展中，會不斷涌現出新的“熱詞”(Buzzword)和“術語”(Term)，這兩者是有明顯差異的，要避免混淆。“熱詞”通常指的是當前流行、熱門的詞匯。例如，某個時期的新聞頭條、網絡流行語或者社會事件的相關詞匯都可能成為“熱詞”。術語是用來表示一個概念、分類或者是一個專業領域的詞匯，通常要有規范化的、嚴謹的、被廣泛接受的定義。
 

　　三、智能制造是制造業轉型升級的主攻方向
 

　　面對全球經濟復雜性、不確定性以及制造業面臨的眾多挑戰，世界各國普遍將智能制造視為制造業轉型的主要方向。美國國家標準與技術研究院(National Institute of Standards and Technology，NIST)在《智能制造系統現行標準體系》的報告中提到，智能制造區別于其他基于技術的制造范式，是一個有著增強能力，從而面向下一代制造的目標愿景，它基于新興的信息和通訊技術，并結合了早期制造范式的特征。
 

　　我國最早的智能制造研究始于1986年，楊叔子院士開展了人工智能與制造領域中的應用研究工作。楊叔子院士提出，智能制造系統是“通過智能化和集成化的手段來增強制造系統的柔性和自組織能力，提高快速響應市場需求變化的能力”。吳澄院士認為，從實用、廣義角度理解智能制造，是以智能技術為代表的新一代信息技術，包括了大數據、互聯網、云計算、移動技術等，以及在制造全生命周期的應用中所涉及的理論、方法、技術和應用。周濟院士歸納總結出了智能制造的三個基本特征，即數字化網絡化智能化(又稱為“新一代智能制造”)。
 

　　e-works認為，智能制造涵蓋了整個制造業價值鏈的智能化，包括研發、工藝規劃、生產制造、采購供應、銷售、服務、決策等各個環節，強調柔性、集成、協同、高效、精益、綠色，以人為本，是人工智能、工業互聯網、傳感器、移動通信、數字孿生、工業大數據、仿真技術等相關技術蓬勃發展與交叉融合的產物。智能制造融合了先進制造技術、信息與通信技術、工業自動化技術、現代企業管理和人工智能技術。推進智能制造是一個極其復雜的系統工程，不同行業的企業推進智能制造差異很大，且推進過程中需要規劃、IT、自動化、精益等部門通力合作。

　　智能制造金字塔

 

　　從應用層面來看，智能制造包括十大應用場景：利用相關支撐技術開發智能產品；應用智能裝備，自底向上建立智能產線，構建智能車間，打造智能工廠；踐行智能研發，提升研發質量與效率；形成打造智能供應鏈與物流體系；開展智能管理，實現業務流程集成；推進智能服務，實現服務增值；最終實現智能決策，幫助企業應對市場的快速波動。
 

　　十多年來，我國大力推進智能制造已取得顯著成效，制造業數字化和自動化水平持續提升，為制造企業提升核心競爭力發揮了重要作用，極大地促進了產業鏈、供應鏈協同，支撐了我國制造業國際化發展進程。我國已建成一大批數字化車間、智能工廠，涌現出一批網絡協同制造、大規模個性化定制、遠程運維服務等新模式新業態；智能裝備供給能力不斷提升；標準和支撐體系不斷完善。在世界經濟論壇已發布的153家燈塔工廠中，我國有62家，占比超過40%。e-works已評選出200家中國標桿智能工廠，為我國制造企業推進智能制造樹立了典范。
 

　　作為一種歷久彌新的制造范式，智能制造已經被全球各國制造業的長期實踐證明代表了生產力發展的最新趨勢，其發展水平關乎未來我國制造業的全球地位。在我國建設制造強國、質量強國的征程中，應當將智能制造作為推進新型工業化、發展新質生產力的主攻方向，通過智能化技術的深度融合應用，跨越傳統工業化的瓶頸，實現生產效率和產品質量的飛躍，為經濟社會發展注入更為持久的新動能。
 

　　綜上所述，隨著新興技術的蓬勃發展和各種理念的不斷涌現，我國制造業正面臨前所未有的轉型升級機遇。但是，制造業轉型升級是一項長期、復雜的系統工程，需要制造企業、政府和社會各界的共同努力。e-works認為，對于制造企業來說，應正確理解并把握這些新興理念和技術之間的相互關系，緊密圍繞國家戰略，把握產業發展趨勢，以智能制造為主攻方向，積極推進新型工業化、發展新質生產力，實現制造業高質量發展。
 

　　附錄：術語表

　　術語對照表