2016年我國工信部對什么是智能制造曾經(jīng)下了這樣的定義 ：“智能制造是基于新一代信息通信技術(shù)與先進(jìn)制造技術(shù)深度融合,貫穿于設(shè)計、生產(chǎn)、管理、服務(wù)等制造活動的各個環(huán)節(jié),具有自感知、自學(xué)習(xí)、自決策、自執(zhí)行、自適應(yīng)等功能的新型生產(chǎn)方式”。

智能制造的業(yè)務(wù)智能化是建立在各項具體技術(shù)基礎(chǔ)之上的,也就是大家通常所說的智能制造相關(guān)技術(shù)ABC，請見圖二。

由圖可知，要實現(xiàn)制造業(yè)的智能制造,必須要有人工智能技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)、機器人技術(shù)、元宇宙、5G、數(shù)字孿生、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)及平臺技術(shù)、云計算技術(shù)、傳感器技術(shù)、AR/VR/MR技術(shù)、增材制造技術(shù)、縱模向系統(tǒng)集成技術(shù)等等的實現(xiàn)。

2020年我國發(fā)布了《智能制造能力成熟度模型》(簡稱CMMM)GB/T39116-2020。

它描述了企業(yè)實施智能制造要達(dá)到的階梯目標(biāo)和演進(jìn)路徑，是引導(dǎo)企業(yè)數(shù)智轉(zhuǎn)型工作的標(biāo)尺，見圖三。

目前除了“全球燈塔工廠”作為智能制造工廠的示范工廠之外，我國制造業(yè)尤其是我國服裝制造業(yè)絕大多數(shù)對標(biāo)智能制造能力成熟度模型，還都處在規(guī)范級和集成級之間，也就是說處在數(shù)字化改造和網(wǎng)絡(luò)化集成之間，距離優(yōu)化級和引領(lǐng)級還遠(yuǎn)著呢。

據(jù)賽西數(shù)智化轉(zhuǎn)型調(diào)查，2021年我國智能制造離散型和流程型企業(yè)達(dá)到的智能制造成熟度級別水平占比如下,見圖四。    

我們服裝制造企業(yè)是離散型制造業(yè)占比如下，見圖四。 由圖可見占比如下，見圖四。我國整個離散型制造業(yè)處在一級的占67.1%、二級的15.8%、三級的7.8%，其它級別的甚少。

大家知道我國制造業(yè)轉(zhuǎn)型是分三個階段進(jìn)行的，這三個階段即信息化、數(shù)字化和智能化，目前我國服裝企業(yè)尚處在數(shù)字化轉(zhuǎn)型階段。

2018年麥肯錫公司與世界經(jīng)濟論壇（WEF）發(fā)起全球評選“燈塔工廠”項目，尋找制造業(yè)中的數(shù)字化轉(zhuǎn)型典范。

至今年3月有來自全球多個國家、不同行業(yè)的 103 家工廠入選“燈塔工廠”(其全球分布見圖五)，而中國就獨占37家,位居世界第一，其中服裝行業(yè)只有一家即我國杭州的阿里巴巴犀牛工廠。 

犀牛工廠最大特色是把制造業(yè)所有業(yè)務(wù)全面上云，它是云端算法定義的在線工廠，以及服裝行業(yè)所有軟件在平臺運行，因此，他們是服裝行業(yè)的數(shù)字化示范者。

麥肯錫繼2018年尋找制造業(yè)中的數(shù)字化轉(zhuǎn)型“燈塔工廠”典范之后，2021年又在全球范圍調(diào)研了傳統(tǒng)制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型情況，結(jié)果說盡管已有70%的企業(yè)啟動了數(shù)字化，但是其中的71%仍然停留在試點階段，遲遲不能實現(xiàn)數(shù)字化較大規(guī)模的推廣，我國制造業(yè)也一樣。

目前大中小企業(yè)平均對數(shù)字化轉(zhuǎn)型的投入，如下：

只占銷售收入額的0.27%，就是制造業(yè)發(fā)達(dá)的浙江省大企業(yè)，其投入也只有0.56%，遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于跨國公司的著名企業(yè),見圖六。

我國的“先進(jìn)制造業(yè)公眾號”2021年在調(diào)研制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型現(xiàn)狀報告中說，我國企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型成功率僅為20％，而失敗率高達(dá)80%，這其中很大的原因和認(rèn)知有關(guān)。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵不是數(shù)字化技術(shù)和設(shè)備，而是企業(yè)組織變革使之具有敏捷性和適應(yīng)性。 

麥肯錫曾總結(jié)，一個企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型一定要堅持一個目標(biāo)、三個領(lǐng)域和九個環(huán)節(jié):

一個目標(biāo)是捕獲增長，提升價值；

三個領(lǐng)域是業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型、技術(shù)轉(zhuǎn)型、組織轉(zhuǎn)型；

九個環(huán)節(jié)是成立企業(yè)轉(zhuǎn)型辦公室、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)培訓(xùn)、數(shù)字化研發(fā)、數(shù)字化采購、數(shù)字化制造、數(shù)字化供應(yīng)鏈、數(shù)字化業(yè)績增長、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)、前中后臺數(shù)字自動流動

只有這樣才能有效的實現(xiàn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

“ 如何界定企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是否成功？”

我國國家工業(yè)信息安全發(fā)展研究中心發(fā)布的具有中國特色的DCMM數(shù)據(jù)管理能力成熟這模型(見圖七)說得很清楚，對照這個模型，可以看出企業(yè)對待數(shù)據(jù)資產(chǎn)的。

態(tài)度及管理程度是衡量企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型界定指標(biāo)，鑒于目前服裝企業(yè)對數(shù)據(jù)資產(chǎn)的認(rèn)識，可以判定服裝企業(yè)的轉(zhuǎn)型尚處在受管理級和穩(wěn)健級之間，要成功數(shù)字化轉(zhuǎn)型,達(dá)到數(shù)據(jù)量化管理級和優(yōu)化級還尚需時日，有待發(fā)展。

我們未來的時代是智能時代，智能時代是人的認(rèn)知和以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的機器認(rèn)知共存時代，人的認(rèn)知靠人類大腦,機器的認(rèn)知靠人工智能。

例如，同樣要制造一個產(chǎn)品，人靠觀察思考以及科學(xué)技術(shù)獲得產(chǎn)品，而機器靠獲取數(shù)據(jù)里的知識和利用數(shù)據(jù)不斷迭代而獲得產(chǎn)品，可見數(shù)據(jù)和知識是一體兩面，數(shù)據(jù)是知識的載體，見圖八。

機器靠人工智能就能認(rèn)知，我們把這樣的機器就叫做智能機器，在智能制造中我們要使智能機器：

會聽（例如語音識別、機器翻譯等）

會看（例如機器視覺、圖像識別、文字識別等）

會說（例如語音合成、人機對話等）

會思考（例如人機對弈、決策及定理證明等）

會學(xué)習(xí)（例如機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、知識表示等）

會行動（例如機器人、自動駕駛汽車）

... ...

我曾經(jīng)多次說過沒有大數(shù)據(jù)就沒有人工智能、沒有人工智能就沒有智能制造，可見大數(shù)據(jù)技術(shù)和人工智能技術(shù)對智能制造是多么重要，那么我們現(xiàn)在的大數(shù)據(jù)技術(shù)和人工智能技術(shù)發(fā)展如何呢？

人工智能有三要素，大數(shù)據(jù)、算法、算力。這三者算力在于數(shù)據(jù)中心的建設(shè)及投入,關(guān)鍵在于大數(shù)據(jù)和算法模型及算法。

2021年我國制造業(yè)大數(shù)據(jù)采集與應(yīng)用情況并不見好，企業(yè)自動數(shù)據(jù)采集只達(dá)到40.18%，企業(yè)內(nèi)部各部門間共享數(shù)據(jù)只達(dá)到75%,能應(yīng)用大數(shù)據(jù)平臺的只有14%，對基于模型開展大數(shù)據(jù)應(yīng)用分析的只有12%，能夠利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行智能決策的只有5%，見圖九。

由此可見，在我國能夠自動采集分析和應(yīng)用大數(shù)據(jù)的企業(yè)的確很少，全國制造業(yè)是如此，低于全國制造業(yè)水平的服裝制造業(yè)當(dāng)然好不了多少。

   人工智能的實現(xiàn)在有了大數(shù)據(jù)以后，便是對大數(shù)據(jù)的分析、建模和計算，如何分析建模和計算我在“數(shù)據(jù)是服裝智能制造的資產(chǎn)”一文中已有敘述(見縫制通-2022年3月12日),此處不再贅述。

但還有兩點我們還要弄清楚

一個是人工智能是在大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上靠機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)、深度強化學(xué)習(xí)等實現(xiàn)的,而這些學(xué)習(xí)又建筑在各種各樣的計算方法之上。

因為計算方法的不同，人工智能技術(shù)中出現(xiàn)了很多門派，其中有：

· 以反向推論(Inverse Reduction)算法為主的符號派、

· 有模擬人腦讓機器獲得知識的連接派、

· 有以基因編程 (Genetic Programming) 主打算法的進(jìn)化派、

· 有以使用概率論算法的貝葉斯理論派、

· 有以內(nèi)核機器 (Kernel Machines)如支持向量機(Support Vector Machine) 主打算法的類比派、

· 有以機器人技術(shù)模仿人的行為的行為學(xué)派等等 

·門派越多，競爭越激烈，說明實現(xiàn)真正的可以相信的人工智能技術(shù)還須時間；

二是僅有算法沒有算力也不行，算力的強弱主要看計算機的CPU/GPU/TPU和數(shù)據(jù)中心的建設(shè)。

當(dāng)今世界CPU/GPU/TPU誰最強? 大家一定知道,在CPU時代，推動算力發(fā)展的主力是英特爾；在GPU時代，這個主力則變成了英偉達(dá)；而TPU目前只有谷歌和我國的華為。

為了我國制造業(yè)智能制造的實現(xiàn)，必須要不斷突破算力瓶頸,為此，我國提出“東數(shù)西算”的戰(zhàn)略方針。

我國“十四五”規(guī)劃和2035愿景，提出加快構(gòu)建全國一體化大數(shù)據(jù)中心體系，強化算力統(tǒng)籌智能調(diào)度，建設(shè)若干國家樞紐節(jié)點和大數(shù)據(jù)中心集群。

2021年5月，國家四部委根據(jù)指導(dǎo)意見部署要求，制定了《全國一體化大數(shù)據(jù)中心協(xié)同創(chuàng)新體系算力樞紐實施方案》，提出8大國家樞紐+省級節(jié)點+邊緣節(jié)點的“東數(shù)西算”架構(gòu)，打通網(wǎng)絡(luò)傳輸，提升跨區(qū)域算力調(diào)度水平，確保資源高效利用,見圖十；

2021年7月，工信部又發(fā)布《新型數(shù)據(jù)中心發(fā)展三年行動計劃(2021-2023 年)》，進(jìn)一步加快了我國數(shù)據(jù)中心的建設(shè)。

大家一定記得，我國國務(wù)院已經(jīng)連續(xù)五年在政府工作報告中提出要發(fā)展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的要求：

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是在互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)上發(fā)展起來的，最早提出工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)定義是美國GE公司，GE公司在2012年11月26日發(fā)布的白皮書中是這樣定義工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的，“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是打破智能與機器的邊界”，它的這個定義非常深刻,把工業(yè)革命和互聯(lián)網(wǎng)革命中的成果相融合在一起。

說明了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)要解決的問題是工業(yè)革命的成果帶來的無數(shù)的機器、設(shè)施、機群和系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)（全球工業(yè)系統(tǒng)）的運行效率的提升和運行成本的降低；

解決這個問題的手段：互聯(lián)網(wǎng)革命中涌現(xiàn)出的先進(jìn)計算、分析、低成本傳感、控制軟件和互聯(lián)網(wǎng)帶來的新水準(zhǔn)的連接能力；

解決這個問題的途徑：連接，匯合，匯聚（融合）。后來GE公司為了推廣工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，于2014年成立了世界上推廣工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的最大組織Industrial Internet Consortium，縮寫為IIC，IIC工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)把GE工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)向前推進(jìn)了一步，就成為今天大家所熟悉的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)IoT。

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是由網(wǎng)絡(luò)、平臺、安全三個部分構(gòu)成。其中，工業(yè)互聯(lián)岡平臺是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的核心,平臺是制造業(yè)全要素、全產(chǎn)業(yè)鏈、全價值鏈的全面連接、匯聚、配置的樞紐。

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺最大作用是:

①能夠解決智能化生產(chǎn)，提升生產(chǎn)效率，提高產(chǎn)品的質(zhì)量，降低生產(chǎn)的成本；

②可以做網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同，眾創(chuàng)協(xié)同設(shè)計，協(xié)同制造；

③個性化定制；

④服務(wù)化延伸。

鑒于此, 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺便成為制造業(yè)轉(zhuǎn)型于智能制造的重要抓手。根據(jù)我國前瞻產(chǎn)業(yè)研究院研究,2020年至2025年我國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟總體規(guī)模如圖十一所示,2022年產(chǎn)業(yè)規(guī)模可達(dá)5.874萬億元。

據(jù)工信部統(tǒng)計到2021年底，我國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺比較有影響力的有100多家，平臺匯聚工業(yè)APP突破59萬個，平臺連接的工業(yè)設(shè)備達(dá)到7600萬臺，平臺服務(wù)的工業(yè)企業(yè)達(dá)到160萬家。

“十四五”期間工信部還將實施中小企業(yè)數(shù)字化促進(jìn)工程，爭取到2022年年底組織100多家工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺和數(shù)字化轉(zhuǎn)型服務(wù)商為10萬家以上中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型服務(wù)，推動10萬家中小企業(yè)業(yè)務(wù)“上云”。

總體來說，當(dāng)前工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺服務(wù)架構(gòu)和容器技術(shù)等相對成熟，但邊緣計算、產(chǎn)業(yè)協(xié)同、工業(yè)機理模型、高端軟件研發(fā)、平臺安全保障技術(shù)等核心技術(shù)還亟待攻克求得發(fā)展。

我們服裝行業(yè)至今還沒有一個真正實用的服裝行業(yè)級工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，幾年前我們曾經(jīng)對打造服裝行業(yè)級工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺進(jìn)行了研究，提出了紡織服裝行業(yè)級應(yīng)用平臺的架構(gòu)，見圖十二，后因架構(gòu)的SaaS、PaaS、IaaS以及邊緣層建設(shè)與研究等種種困難，平臺還沒有成為現(xiàn)實。

2022年美國公布了一份 “新興科技趨勢報告”，報告通過對近700項科目趨勢的綜合對比分析，最終提出了20項最值得關(guān)注的科技發(fā)展趨勢。這20多項科技中有大部分科技都與人工智能、數(shù)據(jù)智能相關(guān)。其中還特別認(rèn)定未來30年 (至2045年)顛覆人類社會的潛在技術(shù)之一是數(shù)據(jù)智能分析機器人與自動化系統(tǒng)。

數(shù)據(jù)智能分析機器人是工業(yè)機器人加上人工智能技術(shù)形成的, 成為數(shù)據(jù)智能分析機器人以后才能具有感知能力、決策能力、業(yè)務(wù)能力、人機交互能力，見圖十三；

有了這些能力之后才能在服裝智能制造中實現(xiàn)“機器人換人”(見“機器人換人是服裝智能制造的必然”—縫制通2021年8月6日)，實現(xiàn)無人或少人的服裝智能制造工廠。

服裝智能制造工廠中就是應(yīng)用數(shù)據(jù)智能分析機器人,其難度也要遠(yuǎn)比其他制造業(yè)難得多，其中最難的是衣片的精準(zhǔn)的抓取與輸送、加工模塊的協(xié)同、靈巧手的折疊與鋪攤,見圖十四,這要靠今后繼續(xù)發(fā)展的。

“十三五”期間，我國工業(yè)機器人應(yīng)用領(lǐng)域已經(jīng)覆蓋52個行業(yè)大類，機器人產(chǎn)業(yè)營業(yè)收入突破1000億元。

從技術(shù)上看，近年來，我國攻克了機器人運動控制、高性能伺服驅(qū)動、高精密減速器等關(guān)鍵核心零部件的部分難題，自主產(chǎn)品整機性能大幅提升；

從應(yīng)用上看，我國已經(jīng)連續(xù)8年成為全球最大的工業(yè)機器人消費國，2020年制造業(yè)機器人密度達(dá)到246臺/萬人，是全球平均水平的近2倍。

當(dāng)然與工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)世界先進(jìn)水平相比，我國還存在一定差距。例如，材料、核心元器件、加工工藝等方面比較薄弱，核心零部件的穩(wěn)定性、可靠性還不夠,所以工業(yè)機器人還處于行業(yè)的中低端。

今年工信部等15個部門聯(lián)合發(fā)布了《“十四五”機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃》，標(biāo)志著我國機器人產(chǎn)業(yè)迎來自立自強、跨越發(fā)展的戰(zhàn)略機遇期。

當(dāng)今在我們服裝制造業(yè)的縫前工段、縫制工段、整理整燙工段和倉儲物流配送工段來說,實現(xiàn)數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化和部分智能自動化比較好的是自動裁剪工段和倉儲物流配送工段，但服裝設(shè)計、服裝縫制和整理整燙數(shù)字化智能化程度比較差。

服裝設(shè)計智能化在于研發(fā)服裝智能CAD，做到設(shè)計制版少用人或不用人。至于服裝縫制和整理整燙適宜智能制造的發(fā)展還是在于“設(shè)備+人工智能”，使所有縫制設(shè)備成為智能機器。

我曾多次說過服裝智能縫制加工流水線、車間和工廠的實現(xiàn)一定會沿著下面五個步驟發(fā)展：

1)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，所有縫制設(shè)備要首先要完成數(shù)字孿生，打好智能制造底座基礎(chǔ)；

2）所有縫制設(shè)備要成為AI的載體,使縫制設(shè)備具有機器感知、機器學(xué)習(xí)、機器思維、機器行為的功能；

3)要把服裝產(chǎn)品制造模式改為模塊式制造,這樣有利于實現(xiàn)智能化；

4)以“人+智能縫制+智能機器人(含AGV)”構(gòu)建模塊式加工工位及固定的模塊式縫制加工流水線，見圖十五；

5)在固定的模塊式縫制加工流水線實踐基礎(chǔ)上逐步實踐自學(xué)習(xí)、自決策、自適應(yīng)、自執(zhí)行、動態(tài)的模塊式縫制加工流水線,實現(xiàn)真正意義上的智能工廠和智能生產(chǎn)。 

由前面可見服裝智能制造系統(tǒng)的確很復(fù)雜性，其復(fù)雜性不僅來自于相關(guān)技術(shù)期待發(fā)展,還來自于服裝產(chǎn)品本身、來自于客戶需求、來自于全球化、來自于供應(yīng)鏈、來自于世界政治經(jīng)濟環(huán)境的變化等等。

我們現(xiàn)在正在經(jīng)歷從2020年到2040年的一個歷時20年的世界制造業(yè)技術(shù)架構(gòu)體系復(fù)雜性大變革時代，見圖十六。

由于制造業(yè)業(yè)務(wù)復(fù)雜性,它的復(fù)雜性已經(jīng)不是傳統(tǒng)的信息技術(shù)所能解決的，隨著制造系統(tǒng)復(fù)雜性不斷提高，信息技術(shù)的響應(yīng)能力也要不斷提高，智能制造的復(fù)雜性需要智能云端架構(gòu)的信息系統(tǒng)來解決。

根據(jù)2019年埃森哲的預(yù)測,現(xiàn)在人工智能已經(jīng)超過人類智能,特別在人臉識別、圖像識別、語音識別上；到2025年全球?qū)⒂?7%的制造業(yè)會部分使用人工智能技術(shù)；而在未來10年人工智能技術(shù)將成為企業(yè)和客戶之間的主要交互界面(UI),見圖十七。換句話說,這意味著制造業(yè)以人工智能技術(shù)打造的智能制造將成為客戶與企業(yè)的主要交互界面，而這一切將發(fā)生在未來10年! 

聯(lián)系到工信部《“十四五”智能制造發(fā)展規(guī)劃》明確提出到2035年通過“兩步走”而實現(xiàn)智能制造；再聯(lián)系到從2020年到2040年的一個歷時20年的世界制造業(yè)系統(tǒng)復(fù)雜性的大變革時代的結(jié)束，不難預(yù)測服裝企業(yè)實現(xiàn)智能制造不是遙遙無期,它將在今后的15年左右即在2035年到2040年之間實現(xiàn)!