我国十四五规划在2021年全面展开，未来五年将是打造数字经济新优势的重要阶段。以智能制造为契机推动制造业高质量发展，既是中国数字经济与实体经济融合发展的主攻方向，也是实现双循环新发展格局的关键突破口。

智能制造体系架构

从我国推进智能制造以来，工业和信息化部智能制造专项中新模式应用项目超过400个，综合标准化试验验证项目有123个，智能制造试点示范企业超过300家。企业智能制造部署从试水到逐步铺开，有关部门也陆续完成了4项智能制造国家标准的制定或修订工作，企业智能化标准更为规范。报告显示，我国已初步建成208个数字化车间和智能工厂，覆盖10大领域和80个行业，初步建立起与国际同步的智能制造标准体系。在全球的44个灯塔工厂中有12个工厂位于中国，并且其中有7个为端到端灯塔工厂。到2021年，我国重点领域的制造企业关键工序数控化率将超过50％，数字化车间或智能工厂普及率超过20％。在智能制造工程带动下，我国工业机器人、增材制造、工业传感器等新兴产业快速发展壮大，多种典型智能制造新模式推广应用，带动产业升级步伐明显加快。

缺乏顶层设计。制造企业未从战略层面绘制智能制造发展蓝图，导致数字化转型缺乏思想领导和战略规划，缺乏总体业务价值目标规划和现状评估分析，难以将新技术与智能制造应用场景深度融合，只能根据生产实际需求进行系统局部建设或改造。企业由此陷入了重硬件轻软件、重局部轻整体的误区，投资不小却见效甚微。

关注技术单点优化，轻视整体价值提升。大部分企业将智能制造建设等同于技术和硬件投资，部署自动化生产线将独立的工序连接在一起，或者用自动化设备取代人工，表面看自动化水平提高了，却带来了更多问题。还有企业一味追求系统功能大而全，企业的数字化系统跟自身的管理和业务流程不匹配，最终导致投资浪费与设备闲置。

具备集成能力解决方案供应商少。工业制造覆盖的领域众多，系统架构十分复杂，不同企业所面临的研发、制造、流程管理需求都不尽相同，标准化的解决方案往往难以直接为生产企业所使用。市场上大部分供应商专注于单一或者部分领域的解决方案，不具备一站式的集成解决方案能力，对于缺乏自身系统集成能力的制造企业来说，推进智能制造的障碍很高。

在工业和信息化部前期组织实施的两化融合试点区工作的基础上，围绕城市区域等开展两化融合智能制造试点，推动地方政府在体制机制、组织体系、政策环境、服务平台建设、新业态新模式培育、标准规范评估等领域，探索新模式、新方法，总结试点经验，提炼成果，并推广普及。

组织开展重点行业智能工厂应用示范。研究论证实施国家级智能制造重大工程，先期组织实施智能制造试点示范专项行动。选择钢铁、石化、纺织、轻工、电子信息等领域，围绕推广普及智能制造单元—智能车间—智能制造系统—智能工厂，分期分批开展试点示范，逐步实现车间级、工厂级的智能化改造。

组织开展智能制造示范城市试点建设。基于园区和产业基地，围绕生产装备的智能化改造，探索构建企业间协同高效的智能制造体系和产业生态系统。

研究制定互联网与工业融合创新指导意见。成立互联网与工业融合创新指导意见工作组织体系，开展《互联网与工业融合创新指导意见》的编制工作，研究工业互联网发展路线图。选择互联网与工业融合创新工作开展有特色的重点区域、行业、企业开展调研。

依托互联网与工业融合创新联盟开展基础研究，广泛交流。开展相关领域的专题研究，对制约企业融合发展的标准、认证、安全、机制等问题进行重点研究。建立广泛的合作交流机制，与国内外先进制造组织进行合作。吸纳更多工业、互联网、IT等行业企业加入联盟，推进典型示范，促进经验交流与扩散。

积极开展工业云和工业大数据创新行动。组织开展工业云创新试点服务，提炼工业云平台建设和应用推广模式。完善工业云创新服务评价和工作管理机制，整合相关资源，研究制定《工业云创新发展指导意见》。依托各省市工业云平台、工业信息化运行形势监测平台、行业数据平台等，采集工业企业各环节的数据信息。开展工业大数据应用试点。总结工业大数据应用典型案例和试点工作成果，开展工业大数据专题调研，研究制定《工业大数据创新发展指导意见》。

积极开展制造业新业态培育。适应互联网与制造业融合以及智能制造转型发展趋势，把服务型制造发展作为制造业转型升级的核心任务，作为专项及政策支持的重点方向，研究制定服务型制造发展的指导意见，开展典型行业应用示范，积极支持企业拓展在线监控、全生命周期管理、融资租赁、智慧物流、合同能源管理、供应链金融等新业务。

加强新一代信息技术在制造业中的集成应用。研究云计算、物联网、大数据等技术对制造模式的影响，建立大数据采集共享渠道，在线采集工业企业研发、制造、管理、服务等各环节的数据信息，鼓励大型企业设立设计中心，开展面向行业产业集群的工业云试点，编制出台工业云服务平台建设指南。推动大数据在工业企业研发、制造、管理、服务等各环节深度应用，指导各地探索面向不同行业、区域的数据驱动型企业发展模式，支持面向工业大数据核心设备、分析工具和行业应用平台的研发和应用示范，积极培育新技术、新业态、新模式。

开展国家制造业创新中心建设。根据战略性领域发展需求，整合产学研资源，研究建立国家级跨领域、跨地区的制造业创新中心，探索新机制、新模式，在有条件的地区和行业开展试点工作。

完善智能制造创新服务体系。围绕智能工厂和智能制造模式在行业的推广应用，指导地方政府、行业协会、中介组织创新组织方式，建立网络化、专业化、社会化的智能制造创新服务组织，开展成果转化、人才培训、标准推广等服务。组织实施企业信息技术服务业务剥离重组示范。

编制智能制造标准化路线图。深入分析研究智能制造标准化需求和国际标准化发展趋势，编制智能制造标准化战略和标准化路线图，明确标准化工作的策略、目标以及标准研制重点领域，指导开展标准化工作。

推进智能制造综合标准化工作。成立智能制造综合标准化领导小组，负责协调智能制造标准化各部门、行业。开展智能制造综合标准化体系建设及规划工作，组织开展智能制造基础、通用标准研制工作，组织研究国内外智能制造标准化进展，推进智能制造综合标准化体系示范应用。

建立智能制造产业发展的长效机制，发挥政策引导、推动和规范作用，建立完善的财税金融政策，储备智能制造高端人才，推动国际交流与合作，为智能制造健康发展保驾护航。

完善智能制造财税金融政策。研究增设面向2030年的智能制造科技重大专项。组织开展智能制造相关税收、财政和金融政策的研究，探索设立智能制造发展投资基金。

组织开展智能制造领军人才计划。围绕智能制造细分领域，支持鼓励建设全球领军人才库，推动专业技术人员知识更新工程、企业经营管理人才素质提升工程等重大人才工程向智能制造倾斜。组织实施智能制造高端人才培养计划。

推动智能制造领域国际交流和合作。围绕智能制造技术研发、标准研制、人才培养、应用示范等，开展国际交流与合作。联合德国、美国等智能制造相关组织，组织召开国际智能制造大会，打造智能制造领域的主流论坛，在全球新一轮产业技术革命中发出中国声音。

融象数科聚焦产业发展需求，整合国内外研究成果，针对产业链生态、产业政策、区域经济等内容开展专题研究，评估地方产业发展现状及趋势，为提升产业质量优势、竞争力，实现产业高质量发展智力支撑和决策依据。通过招商对接活动、高峰论坛、创新创业大赛、企业培训等多种服务形式，实现地方企业跨越式成长，提升地方产业竞争力，推动产业结构优化升级，实现经济高质量发展。