智造热点 一本书图解全球制造业大趋势

作者团队为专业的研究机构——中国电子信息产业发展研究院；

两位中国工程院院士——柳百成、段宁，三位业内专家——汪清跃、李金柱、阚雷（兔哥）推荐；

以图解的形式展现包括智能技术、智能制造、绿色制造、中国制造业创新、大数据助力智能制造等方面在内的全球制造业大趋势。

当前，新一轮科技革命与产业变革正在与我国加快转变经济发展方式形成历史性交汇，新的国际产业分工格局正在重塑，我国经济发展进入以中高速增长为特征的新常态。在这种背景下，智能制造、智能技术、大数据、绿色制造等热点频出。本书以智能技术、智能制造、绿色制造、中国制造业创新、大数据助力智能制造为关键点，讲述了全球制造业的发展趋势，力求为我国制造业发展提供可行性指导建议。
《智造热点 一本书图解全球制造业大趋势》适合制造业企业管理者、政府机构相关产业研究人员、相关研究机构人员以及高等院校相关专业的师生阅读。

中国电子信息产业发展研究院（赛迪集团）是直属于国家工业和信息化部的一类科研事业单位，成立20多年来，一直致力于面向政府、面向企业、面向社会提供研究咨询、评测认证、媒体传播与技术研发等专业服务，形成了政府决策与软科学研究、传媒与网络服务、咨询与外包服务、评测与认证服务、软件开发与信息技术服务五业并举发展的业务格局。

赛迪智库是中国工业和信息化领域的知名思想库，直属于工业和信息化部中国电子信息产业发展研究院。自成立20多年以来，秉承“面向政府、服务决策”的宗旨，赛迪智库专业从事软科学研究工作，积极开展基础研究、预先研究和对策研究，致力为政府提供决策咨询和支撑服务；研究领域既注重发展规划、产业政策、产业科技、产业经济和中小企业，又突出信息化、电子信息产业和软件服务业，同时涵盖装备工业、消费品工业、原材料工业、工业节能、工业安全生产、军民结合和无线电管理。

樊会文，中国电子信息产业发展研究院副院长、研究员、赛迪学者，中国人民大学经济学博士；其长期致力于信息技术产业政策、产业规划和信息化解决方案研究，承担多项省部级研究课题，曾参加研究起草国务院《关于鼓励发展软件产业和集成电路产业的若干政策》《关于促进信息消费扩大内需的若干意见》《中国制造2025》《关于促进制造业与互联网深度融合的指导意见》等重要政策文件。

安晖，高级工程师，毕业于武汉大学，工学博士，现任赛迪智库电子信息产业研究所所长、互联网研究所所长；其专门从事电子信息产业、互联网产业发展与政策规划等方面研究工作；作为主要成员参与《国务院关于促进云计算创新发展培育信息产业新业态的意见》 《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》等多项国家政策、规划的起草。

顾成奎，天津大学博士后，副教授，现任赛迪智库工业节能与环保研究所所长；其长期从事工业节能与环保政策研究、规划编制工作，特别是在能源经济、产业政策、技术创新、绿色电子等方面有较为深入的研究；主持完成了《工业节能“十二五”规划》《工业绿色发展“十三五”规划》等重要政策文件的编制工作。

何颖，高级工程师，毕业于北京航空航天大学，管理学博士，现任赛迪智库工业科技研究所所长；其长期从事产业技术创新战略、科技创新管理等领域研究，承担了《中国制造2025》《工业创新驱动发展战略研究》《工业领域科技体制改革相关研究》《信息产业核心技术对外依存度调查及提高产业创新能力的战略研究》等多项***和省部级重大课题，参与起草多个国务院文件。

左世全，清华大学机械工程学院博士后，现任赛迪智库装备工业研究所所长；其主要从事先进制造业、装备制造业、智能制造、工业机器人、增材制造（3D打印）等新兴产业发展战略、规划及政策研究；主持或参与《制造强国战略研究》《中国制造2025》《智能制造发展战略研究》等多项重大课题；曾获国务院发展研究中心中国发展研究基金会2006年度“中国发展研究青年奖学金”及中国博士后科学基金。

李博洋，赛迪智库工业节能与环保研究所副所长、副研究员，日本国立山口大学博士，清华大学博士后；作为主要成员完成省部级课题20余项，参与《工业节能“十二五”规划》《工业绿色发展“十三五”规划》等重要文件的编制。

刘鹏宇，毕业于北京交通大学，工学博士，现任赛迪智库信息化研究中心助理研究员；他深耕信息化、“互联网+”、人工智能等领域，作为主要完成人承担了上海、广东、福建等二十个省（市）的课题项目。

王文平，北京理工大学管理学博士，美国佐治亚理工大学访问学者，现任赛迪智库工业科技研究所助理研究员；同时也是技术创新管理和工业科技政策分析专家，具有丰富的***重大项目和政策的研究咨询经验，在《科研管理》《科技日报》等重要刊物上发表多篇文章。

第1章 全球制造业面临的新形势 /1
制造业重回全球经济和产业竞争的制高点/2
制造业国际分工和竞争格局发生深刻改变/5
制造业创新模式和创新体系正在加速重构/7
我国制造业面临的新机遇/9

第2章智能技术发展趋势 /11
人工智能越来越聪明/12
集成电路发展奠定智能技术基础 /12
云计算加快信息系统互联互通和智能共享 /15
计算机的复杂计算能力大幅提高 /15
机器会自己学习和改进/17
机器拥有学习能力 /17
机器学习应用领域正在不断扩大 /19
开放平台让人人成为智能技术开发者 /20
机器有了人类大脑/22
人工神经网络给机器装上大脑 /22
机器在深度学习 /23
深度学习扩大应用 /26
机器像人一样拥有感觉/28
传感器、物联网无处不在 /28
机器拥有精准的感知能力 /30
从感知向认知发展 /31
智能技术成就新型商业/34
智能的个性化定制 /34
智能的生产服务业 /35
智能的生活服务业 /38
批量生产机器人/40
全球无人机、无人车发展逐步升温 /40
3D打印技术进入催化落地期 /41
智能制造标准体系建设步伐加快 /42
识别技术的商业前景/46
人脸识别技术商用将取得突破 /46
图像识别技术商用步伐加快 /48
生物特征识别技术挖掘新的商业价值 /50
机器与人流利对话/52
自然语言理解技术促进人机互动 /52
自然语言理解方法让机器读懂人类语言 /54
自然语言理解技术加速渗透社会生活各个领域 /56
虚拟现实进入人类生活/58
国内外公司纷纷布局虚拟现实 /58
虚拟现实技术体系基本形成 /60
虚拟现实进一步拓展人类生活空间 /62
区块链技术改变人类生活/63
人们用上数字货币 /63
区块链技术应用范围不断扩大 /64
政府、企业合力发展区块链技术 /66

第3章智能制造发展趋势 /69
智能制造或成为新工业革命核心/70
背景：新工业革命孕育兴起 /70
观点：智能制造是新工业革命的核心 /71
动力：信息技术与制造业深度融合 /74
条件：智能制造已具备三方面条件 /75
世界主要国家加快推进智能制造/77
美国“三位一体”部署智能制造 /77
德国实施“工业4．0”战略 /80
日本：利用大数据发展下一代制造业 /83
韩国：推进“制造业创新3．0”战略 /85
智能制造国际合作走向深入 /87
中国系统推进智能制造发展举措/90
认识：从概念到实践 /90
定位：主攻方向+“三个定位” /99
顶层设计：规划引领进一步趋于完善 /100
系统推进：多种措施并举，示范引领分类实施 /102

第4章绿色制造发展趋势 /105
绿色制造成为全球应对资源环境问题的共同选择/106
绿色低碳成为当今世界发展的重要趋势 /106
绿色制造是一种综合考虑资源环境影响的制造模式 /108
绿色制造是发展绿色经济的重要基础 /110
绿色产业正在成为全球经济竞争的制高点 /112
推进绿色制造的政策手段日益强化 /114
绿色发展国际合作与竞争未有穷期 /115
主要经济体纷纷出台绿色制造发展战略/118
欧盟实施绿色工业发展计划 /118
美国立法助推绿色工业发展 /119
日本推进绿色经济与社会变革 /121
韩国实施绿色增长战略 /122
印度国家计划统领低碳经济发展 /123
巴西全力发展生物能源和新能源汽车 /124
全面推行绿色制造是我国建设生态文明的必由之路/126
生态文明建设要求工业加快绿色转型 /126
中国制造2025提出构建绿色制造体系 /128
我国推进绿色制造的机遇与挑战 /129
我国加快推进绿色制造的思路与对策 /132
我国绿色制造发展的主要趋势/134
工业经济发展缓中趋稳，能源利用效率继续提升 /134
绿色清洁生产深入推进，污染物排放总量持续下降 /136
四大高载能行业用电比重下降，产业结构继续优化 /137
生命周期理念推广，统一的绿色产品体系逐步构建 /139
资源综合利用水平不断提升，产业链接循环化深入发展 /141
区域绿色发展水平总体提升，部分地区仍需努力 /143
工业绿色发展综合规划有望出台，绿色制造政策体系建设全面推进 /144
我国应对气候变化态度更加积极，工业碳减排压力持续加大 /146
绿色环保产业潜力巨大，产业继续平稳较快发展 /147
绿色制造发展的主要问题与对策建议 /149

第5章中国制造业创新趋势预测 /151
中国制造业创新的环境和基础/152
中国制造业创新的国际环境 /152
创新要素进一步积累 /155
创新体系不断完善 /158
创新生态环境逐步优化 /161
中国制造业创新趋势判断/162
我国在全球创新版图中的位置将被重新定义 /162
创新要素加快累积，引领产业新发展 /164
创新主体多样化促进协同创新网络加速形成 /166
新技术推动新型创新模式不断涌现 /168
创新生态系统日益完善 /173
需要抓住的几大关键点/179
发挥好政府和市场的双重导向作用 /179
打造贯通创新链的新型创新载体 /180
加强产学研协同创新 /181
加强关键核心技术知识产权创造、储备与运用 /182

第6章大数据助力智能制造 /185
大数据为推进智能制造提供有力支撑/186
精准响应用户需求，提高制造业研发设计水平 /186
实现业务场景交互，推动生产制造智能化升级 /188
辅助企业科学决策，增强制造业经营管理能力 /189
支撑生产型服务发展，加快制造业服务化进程 /190
与传统业务加速融合，催生新产品、新服务、新业态 /192
以大数据推进智能制造需要的要素支撑/194
大数据采集方面 /194
大数据资源方面 /196
大数据技术方面 /198
大数据分析建模方面 /200
大数据安全保障方面 /201
我国的优势与挑战/203
我国的迫切需求在哪里 /203
我国的比较优势在哪里 /204
我国的问题与挑战在哪里 /206
展望/208
高附加值环节的大数据应用将进一步升级 /208
核心制造环节的大数据应用路径逐步探索形成 /210
企业间大数据的交换共享成为有力的推动路径 /211
典型行业的大数据应用将更加丰富/212