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5G应用场景白皮书一、智能制造领域在智能制造中，5G 技术能够实现工业设备的智能化连接和控制。
通过 5G 网络，工厂内的机器人、数控机床、传感器等设备可以实时、高效地进行数据传输和交互。
这使得生产过程更加灵活和自动化，提高了生产效率和产品质量。
例如，在汽车制造工厂中，5G 可以支持无人驾驶的运输车辆在车间内准确无误地运输零部件，同时能够对生产线上的设备进行实时监控和故障预警。
一旦某个设备出现异常，相关数据会立即通过 5G 网络传输到控制中心，技术人员可以迅速采取措施进行维修，大大减少了生产中断的时间。
此外，5G 还能实现远程操控和虚拟工厂。
技术人员可以在千里之外通过 5G 网络对工厂内的设备进行精准操控，就如同在现场一样。
虚拟工厂则利用 5G 带来的高速数据传输，对整个生产流程进行模拟和优化，提前发现潜在问题，降低生产成本。
二、智能交通领域5G 在智能交通领域的应用将极大地改善交通状况和出行体验。
首先，5G 支持车联网技术的发展，使车辆之间能够实时通信和共享信息。
车辆可以获取周边车辆的速度、位置、行驶方向等信息，从而提前做出预警和决策，避免交通事故的发生。
同时，车辆与道路基础设施之间的通信也变得更加顺畅，交通信号灯可以根据实时交通流量自动调整时长，提高道路通行效率。
其次，5G 助力自动驾驶技术的实现。
自动驾驶车辆需要大量的数据来感知周围环境和做出决策，5G 的低延迟和高速率能够确保这些数据的快速传输和处理，使车辆能够及时响应各种复杂的路况。
再者，5G 还可以用于智能公交系统。
乘客可以通过手机实时获取公交车辆的位置和预计到达时间，合理安排出行。
公交公司也可以根据实时客流量数据，灵活调整车辆的发车频率和线路，提高公交服务的质量和效率。
三、医疗健康领域在医疗健康领域，5G 技术为远程医疗、医疗物联网和医疗大数据等方面带来了新的突破。
远程医疗借助 5G 网络的高速和低延迟，专家可以远程对患者进行诊断和治疗。
《智能制造能力成熟度模型白皮书》——二、智能制造能力成熟度模型编辑导语：（一）智能制造能力成熟度模型的提出成熟度是一套管理方法论，它能够精炼地描述一个事物的发展过程，通常将其描述为几个有限的成熟级别，每个级别有明确的定义、相应的标准以及实现其的必要条件。
从最低…（一）智能制造能力成熟度模型的提出成熟度是一套管理方法论，它能够精炼地描述一个事物的发展过程，通常将其描述为几个有限的成熟级别，每个级别有明确的定义、相应的标准以及实现其的必要条件。
从最低级到最高级，各级别之间具有顺序性，每个级别都是前一个级别的进一步完善，同时也是向下一个级别演进的基础，体现了事物从一个层次到下一个层次层层递进不断发展的过程。
比较著名的成熟度理论有：软件能力成熟度模型（SW-CMM）、制造成熟度模型（MRL）和智能电网能力成熟度模型（SGMM）等，表2-1 描述了相关成熟度理论的定义。
不同领域的成熟度遵循的方法论是一致的，智能制造能力成熟度模型充分借鉴了以往的经验，是成熟度理论在智能制造领域的应用。
智能制造能力成熟度模型给出了组织实施智能制造要达到的阶梯目标和演进路径，提出了实现智能制造的核心能力及要素、特征和要求，为内外部相关利益方提供了一个理解当前智能制造状态、建立智能制造战略目标和实施规划的框架，帮助企业识别当前不足，引导其科学地弥补战略目标与现状之间的差距。
本文提出的智能制造能力成熟度模型，是对智能制造内涵和核心要素的深入剖析，遵循了《国家智能制造标准体系建设指南（2015版）》中对智能制造系统架构的定义，从生命周期、系统层级、智能功能 3 个维度统筹考虑，归纳为“智能+制造” 2 个维度来解释智能制造的核心组成，进一步分解形成设计、生产、物流、销售、服务、资源要素、互联互通、系统集成、信息融合、新兴业态10 大类核心能力要素，并对每一类核心要素分解为域以及五级的成熟度要求。
如图2-1 示。
图2-1 智能制造能力成熟度要素图（二）模型架构与能力成熟度矩阵模型由维度、类、域、等级和成熟度要求等内容组成。
更新时间： 1 Aug. 2016 Version极致教学体验：高清视频体验,高效传输协议,自动化桌面部署云终端是一种理想的桌面设备，它外形小巧，无噪音运行，日常运行耗电量不超过15瓦，经济环保智能开关机能够真正实现对云终端和教学桌面关机进行自动控制，能够实现上电自启动内存页合并技术能够实现内存区域的共享，从而发挥内存的最大效率，节省服务器的物理内存空间联想云教室解决方案白皮书目录1 概述......................................................错误!未定义书签。
传统桌面环境目前面临的挑战..........................错误!未定义书签。
云教室的价值........................................错误!未定义书签。
2 用户需求分析..............................................错误!未定义书签。
教学体验差..........................................错误!未定义书签。
运维管理难..........................................错误!未定义书签。
教学演进慢..........................................错误!未定义书签。
TCO成本高..........................................错误!未定义书签。
3 建设思路..................................................错误!未定义书签。
云计算..............................................错误!未定义书签。
联想的理念..........................................错误!未定义书签。
44项科技白皮书科技白皮书是一种对特定领域或行业的科技发展、趋势和前景进行系统性研究和总结的文献形式。
本文档将以《44项科技白皮书》为题，详细介绍当前科技领域的44个重要技术和创新，以期能够全面了解科技行业的最新动态和发展方向。
1. 人工智能技术（AI）：AI作为一种利用机器学习和自主决策能力的技术，已经在各个领域取得了重大突破，例如自动驾驶、智能语音助手和人脸识别等。
2. 云计算技术：云计算技术通过网络将大量计算和存储资源提供给用户，实现了高效的数据处理和资源共享，被广泛应用于企业和个人领域。
3. 物联网技术（IoT）：物联网技术通过无线传感器和互联网连接各种设备，实现了设备之间的数据交互和智能控制，为人们的生活和工作带来了便利。
4. 区块链技术：区块链技术是一种去中心化和安全的分布式数据库技术，被广泛用于加密货币的交易和智能合约的执行。
5. 生物技术：生物技术通过利用生物学原理和方法来研究和开发新的医药、农业和环境保护等领域的技术。
6. 绿色能源技术：绿色能源技术包括太阳能、风能和水能等可再生能源技术，为解决能源短缺和环境问题提供了新的解决方案。
7. 5G通信技术：5G通信技术是第五代移动通信技术，具有更高的速度、更低的延迟和更大的连接容量，将推动移动互联网的发展。
8. 虚拟现实技术（VR）：VR技术通过模拟现实场景，使用户能够与虚拟环境进行互动，已经被应用于游戏、教育和医疗等领域。
9. 人脑科学技术：人脑科学技术通过研究人脑的结构和功能，为认知科学和神经科学提供了重要的基础。
10. 火箭技术：火箭技术是一种将载荷送入太空的技术，对于航天探索和通信卫星等领域具有重要意义。
11. 智能制造技术：智能制造技术通过数字化和自动化的手段提高生产效率和品质，为工业生产带来了重大变革。
12. 3D打印技术：3D打印技术通过将数字模型转化为物理实体，实现了快速原型制作和个性化定制，被广泛应用于制造业和医疗等领域。
目 录一、概述二、智能制造能力成熟度模型（一）智能制造能力成熟度模型的提出（二）模型架构与能力成熟度矩阵1、维度2、类和域3、等级4、成熟度要求（三）智能制造能力成熟度要求1、设计2、生产3、物流4、销售5、服务6、资源要素7、互联互通8、系统集成9、信息融合10、新兴业态四、相关理论的对比分析（一）软件能力成熟度模型（二）智能制造系统架构（三）工业4.0就绪度（四）制造成熟度模型（五）罗兰贝格模型001005 005 007 008 008 009 010 011 011 013 017031 031三、模型的应用（一）整体成熟度模型分级（二）单项能力模型分级（三）模型的应用018 018 020 023 024 025 026028 028 029 029032 032 033 034五、总结与展望035附录基于智能制造能力成熟度模型的评价方法036（一）模型与评价（二）评价过程036 0361、选择模型2、选择评价域3、基于问题的评价4、给出分值与等级037 037 038 039（三）评价示例040参考文献致 谢一、概 述（一）智能制造是当前制造业转型升级的必经之路制造业是国民经济的支柱，是一国经济增长的源动力。
没有一个强大而具有创新性的制造业体系，任何一个经济体都不可能实现繁荣发展。
然而，自国际金融危机爆发以来，世界各国制造业均面临着市场需求萎缩、产值下降等困境，客户个性化需求增加、交货期要求越来越短、低能耗高资源利用率等挑战倒逼制造业要转型升级。
与此同时，云计算、大数据、物联网等新兴技术逐渐兴起，给各国制造业企业带来了新的转型思路。
因此，主要经济体纷纷提出了利用信息技术提升传统制造业发展的国家级战略和规划，如美国的“先进制造业国家战略计划”、德国的“工业4.0”、日本的“科技工业联盟”、英国的“工业2050战略”、中国的“中国制造2025”等，制造业已成为各国在新一轮技术革命和产业变革中占据制高点的必争战场。
智能制造解决方案白皮书第1章：智能制造概述 (3)1.1 智能制造的定义与发展背景 (3)1.2 智能制造的核心技术 (3)1.3 智能制造的价值与挑战 (4)第2章：国内外智能制造发展现状与趋势 (5)2.1 国际智能制造发展现状 (5)2.2 我国智能制造发展现状 (5)2.3 智能制造未来发展趋势 (5)第3章智能制造体系架构 (6)3.1 智能制造体系总体框架 (6)3.1.1 框架设计理念 (6)3.1.2 框架构成要素 (6)3.1.3 框架层次结构 (6)3.2 智能制造关键技术体系 (7)3.2.1 感知技术 (7)3.2.2 数据处理与分析技术 (7)3.2.3 控制与优化技术 (7)3.2.4 网络通信技术 (7)3.2.5 人工智能技术 (7)3.3 智能制造标准体系 (7)3.3.1 基础标准 (7)3.3.2 技术标准 (7)3.3.3 管理标准 (7)3.3.4 安全与可靠性标准 (8)3.3.5 评价与认证标准 (8)第4章工业互联网平台 (8)4.1 工业互联网平台概述 (8)4.2 工业互联网平台的核心功能 (8)4.3 工业互联网平台的应用实践 (8)第5章工业大数据与分析技术 (9)5.1 工业大数据概述 (9)5.1.1 定义与特点 (9)5.1.2 价值与应用 (10)5.2 工业大数据采集与存储 (10)5.2.1 数据采集 (10)5.2.2 数据传输 (10)5.2.3 数据存储 (11)5.3 数据分析与挖掘技术在智能制造中的应用 (11)5.3.1 设备故障预测 (11)5.3.2 生产优化 (11)5.3.3 质量控制 (11)5.3.5 客户关系管理 (11)第6章：工业与自动化 (11)6.1 工业技术概述 (11)6.1.1 本体技术 (12)6.1.2 控制技术 (12)6.1.3 传感器技术 (12)6.1.4 人工智能技术 (12)6.2 工业的应用场景 (12)6.2.1 装配作业 (12)6.2.2 焊接作业 (12)6.2.3 抛光打磨 (12)6.2.4 物流搬运 (13)6.2.5 检测与维修 (13)6.3 自动化与智能化生产线改造 (13)6.3.1 提高生产效率 (13)6.3.2 降低生产成本 (13)6.3.3 提高产品质量 (13)6.3.4 增强企业竞争力 (13)6.3.5 促进产业升级 (13)第7章智能工厂规划与设计 (13)7.1 智能工厂的总体设计理念 (13)7.1.1 模块化设计 (13)7.1.2 网络化协同 (14)7.1.3 数据驱动 (14)7.1.4 绿色可持续发展 (14)7.2 数字化车间设计与布局 (14)7.2.1 设备布局 (14)7.2.2 生产线设计 (14)7.2.3 工艺流程优化 (14)7.2.4 信息系统集成 (14)7.3 智能制造装备选型与集成 (14)7.3.1 装备选型原则 (15)7.3.2 装备集成 (15)第8章智能生产管理 (15)8.1 智能生产计划与调度 (15)8.1.1 生产需求预测 (15)8.1.2 生产计划编制 (15)8.1.3 生产调度优化 (15)8.2 生产过程监控与优化 (16)8.2.1 生产数据采集与分析 (16)8.2.2 生产过程可视化 (16)8.2.3 生产过程优化 (16)8.3 质量管理与设备维护 (16)8.3.2 设备维护 (16)8.3.3 设备功能优化 (16)第9章智能服务与运维 (16)9.1 智能服务概述 (17)9.2 设备远程运维与故障诊断 (17)9.2.1 设备远程运维 (17)9.2.2 故障诊断 (17)9.3 基于大数据的预测性维护 (17)9.3.1 数据采集与处理 (17)9.3.2 故障预测模型 (18)9.3.3 预测性维护策略 (18)第10章智能制造案例与启示 (18)10.1 国内外典型智能制造案例 (18)10.1.1 国内案例 (18)10.1.2 国外案例 (18)10.2 案例分析与启示 (19)10.2.1 案例分析 (19)10.2.2 启示 (19)10.3 智能制造未来发展方向与建议 (19)10.3.1 发展方向 (19)10.3.2 建议 (19)第1章：智能制造概述1.1 智能制造的定义与发展背景智能制造作为制造业与信息技术深度融合的产物，是推动制造业转型升级、实现高质量发展的重要途径。
联想智能制造白皮书（2020版）目录第一章智能制造的发展背景 (6)1.1智能制造发展现状 (6)1.1.1 世界智能制造发展保持活跃态势 (6)1.1.2 我国智能制造发展面临的机遇和挑战 (6)1.2智能制造的发展趋势和路径 (8)1.2.1 智能制造的定义及发展趋势 (8)1.2.2 智能制造的目标和方法 (10)第二章联想智能制造实践和方法论 (12)2.1联想智能制造发展概况 (12)2.1.1联想智能制造的发展历程 (13)2.1.2联想对智能制造的认知理解 (15)2.1.3联想智能制造的体系框架 (15)2.2：联想智能制造方法论 (16)2.2.1战略：联想制造展望-LMO (17)2.2.2战术：联想分域致胜-ZTW (18)2.2.3策略：联想组织文化-TOC (19)第三章联想智能制造关键技术 (22)3.1：智能制造关键技术发展趋势 (22)3.1.1 关键智能制造技术发展前瞻 (22)3.1.2智能制造关键技术说明 (23)3.2：联想智能制造技术的应用与探索 (24)3.2.1 联想端、边、云、网、智建设整体说明 (24)3.2.2 端：智能设备 (26)3.2.3边：边缘计算和物联网 (28)3.2.4 云：混合云与大数据 (29)3.2.5网：5G与区块链 (31)3.2.6智：人工智能算法和开放创新平台 (36)第四章联想智能制造解决方案和应用场景 (41)4.1：构建联想智能制造五大核心能力 (41)4.1.1联想智能制造五大能力构建 (41)4.1.2联想智能制造解决方案概述 (43)4.2应用场景一产品设计 (43)4.2.1 MBD解决方案 (44)4.3应用场景一订单管理 (46)4.3.1订单可视化解决方案 (46)4.3.2订单自动化解决方案 (49)4.3.3订单自主纠错解决方案 (51)4.4应用场景一计划排产 (53)4.4.1整合计划解决方案 (53)4.4.2智能排程解决方案 (55)4.4.3智能预测解决方案 (57)4.4.4供应链智能控制塔 (58)4.5应用场景一采购管理 (61)4.5.1全球供应协同解决方案 (61)4.5.2采购计划解决方案 (62)4.5.3. 采购执行解决方案 (64)4.6：应用场景一生产运营 (67)4.6.1产线自动化解决方案 (67)4.6.2 MES管理系统解决方案 (71)4.6.3 LCD自动检测解决方案 (74)4.6.4数字化工艺解决方案 (76)4.6.5产品工程化仿真解决方案 (79)4.6.6制造过程仿真解决方案 (82)4.6.7智能生产归因分析解决方案 (83)4.7：应用场景一仓储物流管理 (85)4.7.1智能仓储解决方案 (88)4.7.2智能包装解决方案 (92)4.7.3智能IOT监控可视化解决方案 (94)4.7.4 智能物流网络规划选址解决方案 (96)4.7.5智能城配路径规划解决方案 (98)4.7.6统仓共配解决方案 (100)4.8：应用场景一服务管理 (102)4.8.1人工智能客户联络中心解决方案 (103)4.8.2智能服务供应链协同解决方案 (106)4.8.3 智能维修解决方案 (107)4.9：应用场景一质量管理 (109)4.9.1闭环质量管理，智能驱动解决方案 (110)第五章智能制造未来展望 (124)5.1：打造业界最佳智能制造 (124)5.2：共建智能制造生态圈 (125)前言2017年联想集团董事长兼CEO杨元庆在世界互联网大会上表示：“智能制造是全链条的智能化，不仅仅是制造环节的智能化，而是把研发、生产、供应、销售、服务的企业制造全链条都串连起来的全面的智能化，是按照客户的需求设计开发、采购部件、组织生产、精准营销，并提供个性化服务的全流程的智能化。
联想LeapAI开发平台白皮书一、了解联想LeapAI平台1.leapAI平台定义LeapAI是一个同时具备硬件开放平台和软件开放平台的综合性平台。
专属面向开发者及软/硬件服务商，为有开发能力的用户提供一个工业App开发的完整解决方案，特别是降低软件开发人员在硬件开发领域的门槛。
系统采用分布式微服务架构，能够为工业App提供安全、稳定、高效的运行支撑。
灵活的前端框架和丰富的API能力组件，为工业App的开发提供了强有力的手段。
通过LeapAI，开发者可以将工业应用快速上云，并对现有解决方案进行能力扩展，轻松应对工业应用的复杂场景和需求的不断变化。
2.平台架构3.产品规格4.名词解释a)LeapAI 智能API网关用户可以调用LeapAI 智能API 网关进行业务配置，无需自行搭建API网关部署所需要的设备。
根据LeapAI平台提供的帮助文档，用户可快速搭建所需API 网关服务。
b)统一消息队列UCQ消息队列中间件是分布式系统中重要的组件，主要解决应用耦合，异步消息，流量削峰等问题。
实现高性能，高可用，可伸缩和最终一致性架构。
LeapAI平台统一使用的消息队列是Kafka。
c)FlexBroker/API Broker除了提供直接对接厂商API功能，LeapAI平台还提供灵活的代理功能直接调用多个API，以简化开发流程，提高开发效率。
d)HyperHub API访问控制引擎通过HyperHub API控制API的访问权限。
5.产品优势a)一站式开发体验极大提高了工作效率LeapAI平台给开发者提供工业PaaS微服务的调用、组合、封装及来自第三方和开源社区的应用服务及多种开发工具，以便支持开发人员快速实现应用的开发与部署，并在平台上得到发布。
b)分布式微服务架构轻松应对大数据量高并发需求LeapAI平台采用行业最佳实践的Sping Cloud分布式微服务框架，c)对接工业领域成熟解决方案，实现能力扩展对接行业领先厂商的解决方案和能力组件，大大提高特定行业特定场景的APP开发效率。
智能制造1是基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合，贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节，具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式。
2018年，工业和信息化部和国家标准化管理委员会正式印发《国家智能制造标准体系建设指南》，为制造业智能制造健康有序发展起到指导、规范、引领和保障作用。
2020年，工业和信息化部将“加快细分行业智能制造标准体系建设”作为重点工作。
在国家加强药品监管和医药产业结构调整的大背景下，制药企业普遍认识到数字化建设的重要性。
随着技术的融合发展，云计算、大数据、工业互联网和人工智能等技术在制药工业中的应用逐渐成熟，部分企业先行先试，在中药原料提取、无菌粉针和制剂生产、包装和物流等环节的数字化改造取得突破，但大部分企业仍对实施智能制造的必要性缺乏充分认识，部分实施智能制造项目的企业也面临建设目标和路径不明确、建设内容不成体系、建设重点不够突出、项目推进困难等问题。
由于缺少指南和标准引领，制药企业多是“摸着石头过河”，易陷入“重局部改造、轻整体优化”“重系统建设、轻数据利用”等误区。
为了指导和帮助不同发展阶段、不同细分领域的制药企业推进智能制造，在工业和信息化部消费品工业司和装备工业一司的指导下，工业和信息化部产业发展促进中心和中国医药企业管理协会组织制药行业重点企业和行业专家、系统解决方案提供商，共同编制了《中国制药工业智能制造白皮书（2020年版）》（以下简称《白皮书》），旨在明晰当前中国制药工业智能制造的出发点和主要内容，建立起与制药工业紧密结合的智能制造技术架构和规范，为相关指南和标准的制定与出台奠定基础、凝聚共识，推动制药工业数字化、网络化、智能化转型发展，保障人民用药安全。
《白皮书》共包括12章，前2章分别介绍了制药工业智能制造发展的背景和体系框架，第3至11章分别从药品研发、生产制造、质量管理、制造物流、数字化体系建设等方面介绍了药品研发生产全流程各环节的业务需求、智能制造系统架构和主要解决方案，第12章简要介绍了一些前沿技术在制造工业领域的应用探索。
联想智能制造白皮书（2020版）目录第一章智能制造的发展背景 (6)1.1智能制造发展现状 (6)1.1.1 世界智能制造发展保持活跃态势 (6)1.1.2 我国智能制造发展面临的机遇和挑战 (6)1.2智能制造的发展趋势和路径 (8)1.2.1 智能制造的定义及发展趋势 (8)1.2.2 智能制造的目标和方法 (10)第二章联想智能制造实践和方法论 (12)2.1联想智能制造发展概况 (12)2.1.1联想智能制造的发展历程 (13)2.1.2联想对智能制造的认知理解 (15)2.1.3联想智能制造的体系框架 (15)2.2：联想智能制造方法论 (16)2.2.1战略：联想制造展望-LMO (17)2.2.2战术：联想分域致胜-ZTW (18)2.2.3策略：联想组织文化-TOC (19)第三章联想智能制造关键技术 (22)3.1：智能制造关键技术发展趋势 (22)3.1.1 关键智能制造技术发展前瞻 (22)3.1.2智能制造关键技术说明 (23)3.2：联想智能制造技术的应用与探索 (24)3.2.1 联想端、边、云、网、智建设整体说明 (24)3.2.2 端：智能设备 (26)3.2.3边：边缘计算和物联网 (28)3.2.4 云：混合云与大数据 (29)3.2.5网：5G与区块链 (31)3.2.6智：人工智能算法和开放创新平台 (36)第四章联想智能制造解决方案和应用场景 (41)4.1：构建联想智能制造五大核心能力 (41)4.1.1联想智能制造五大能力构建 (41)4.1.2联想智能制造解决方案概述 (43)4.2应用场景一产品设计 (43)4.2.1 MBD解决方案 (44)4.3应用场景一订单管理 (46)4.3.1订单可视化解决方案 (46)4.3.2订单自动化解决方案 (49)4.3.3订单自主纠错解决方案 (51)4.4应用场景一计划排产 (53)4.4.1整合计划解决方案 (53)4.4.2智能排程解决方案 (55)4.4.3智能预测解决方案 (57)4.4.4供应链智能控制塔 (58)4.5应用场景一采购管理 (61)4.5.1全球供应协同解决方案 (61)4.5.2采购计划解决方案 (62)4.5.3. 采购执行解决方案 (64)4.6：应用场景一生产运营 (67)4.6.1产线自动化解决方案 (67)4.6.2 MES管理系统解决方案 (71)4.6.3 LCD自动检测解决方案 (74)4.6.4数字化工艺解决方案 (76)4.6.5产品工程化仿真解决方案 (79)4.6.6制造过程仿真解决方案 (82)4.6.7智能生产归因分析解决方案 (83)4.7：应用场景一仓储物流管理 (85)4.7.1智能仓储解决方案 (88)4.7.2智能包装解决方案 (92)4.7.3智能IOT监控可视化解决方案 (94)4.7.4 智能物流网络规划选址解决方案 (96)4.7.5智能城配路径规划解决方案 (98)4.7.6统仓共配解决方案 (100)4.8：应用场景一服务管理 (102)4.8.1人工智能客户联络中心解决方案 (103)4.8.2智能服务供应链协同解决方案 (106)4.8.3 智能维修解决方案 (107)4.9：应用场景一质量管理 (109)4.9.1闭环质量管理，智能驱动解决方案 (110)第五章智能制造未来展望 (124)5.1：打造业界最佳智能制造 (124)5.2：共建智能制造生态圈 (125)前言2017年联想集团董事长兼CEO杨元庆在世界互联网大会上表示：“智能制造是全链条的智能化，不仅仅是制造环节的智能化，而是把研发、生产、供应、销售、服务的企业制造全链条都串连起来的全面的智能化，是按照客户的需求设计开发、采购部件、组织生产、精准营销，并提供个性化服务的全流程的智能化。
”2019年杨元庆在世界制造业大会上表示，社会正在从工业化时代、信息化时代快速地进入到智能化时代，智能化所需要的基本要素包括物联网、边缘计算、云计算、5G网络等方面，中国企业跟全球其他国家的企业现在是站在同一起跑线上，这为实现产品创新、打响国际品牌提供了新的起跳板。
2020年杨元庆在两会中提出推动新基建和新消费协调发展六项建言，并从制造业出发阐述了通过大力发展以数字化和智能化技术为驱动的智慧经济，推动中国制造业实现“产业跃迁”，推动中国经济的高质量发展的理念。
包括“智慧经济”的发展，在加快5G等新型基础设施建设的同时还要积极推动智能科技与各行各业的应用场景相结合，从而充分抓住机遇，促进智慧经济的全面发展，尽早完成产业跃迁，不负“世界工厂”的大国担当，为经济的高质量发展注入新动能。
回望过去，联想制造三十年是伴随着中国改革开放及联想高速发展，引以为傲的三十年，在国家及公司各级领导的关怀下，联想制造从无到有、稳步成长。
在前二十年联想制造持续以精益化为基础，改进绩效，提高产品竞争能力，从而提升公司供应链的整体竞争优势。
第三个十年是联想以客户为中心智能化转型的十年，联想制造以新技术应用为向导，通过不断践行，从而实现了生产环节的“互联互通、柔性制造、虚实结合、闭环质量、智能决策”，并一步一步向“产品个性化、供应协同化、服务主动化、决策智能化”的四化目标迈进，进而不断提升自身核心竞争力。
联想通过自身智能制造的实践，不断推进和打造行业智慧生态圈端到端智能化的能力，从而提升供应链全域整体运作能力，助力产业升级。
第一章智能制造的发展背景1.1智能制造发展现状1.1.1 世界智能制造发展保持活跃态势人类进入工业社会之后，制造业逐渐成为一个国家经济能力乃至综合国力的基石。
当前全球经济普遍面临转型压力，作为经济体系的稳定器，制造业迎来了前所未有的发展机遇，同时也面临着多重挑战。
首先在市场层面，越来越多的行业面临全球性产能过剩问题。
市场竞争激烈，需求从过去的大批量、规模化，逐渐转向小规模、个性化定制的新型模式。
其次在社会层面，随着就业人口不断下降和劳动力成本的急剧上升，现有环境资源负担沉重，整个社会生产组织方式面临转型升级压力。
最后在技术层面，在普遍自动化的基础上，物联网、边缘计算、云计算、大数据、人工智能等技术的发展为制造业的进一步升级提供了强大的技术支撑，同时也提出了更高的管理要求。
可以说，智能制造是技术、社会和市场多方面要素驱动的结果。
近年来，世界主要工业国都纷纷将智能制造上升到国家战略高度，致力于在关键智能制造技术上取得领先地位。
当前世界范围内，德国、美国和日本仍然是智能制造发展的焦点地区。
德国在2013年正式推出“工业4.0”战略。
2013年和2016年发布的《确保德国制造业的未来—实施战略行动工业4.0的建议》和《实施工业4.0战略》，提出将物联网及服务技术融入制造业，希望通过将信息通信技术和物理生产系统相结合，打造全球领先的装备制造业，使德国成为先进智能制造技术的主要创造国和供应国【1】。
美国2009年开始制造业回归，通过智能制造解决美国制造业在人力成本等方面的劣势，重振美国高端制造业。
2012年和2014年先后发布AMP （Advanced Manufacturing Partnership）报告《获取先进制造业国内竞争优势》和《加速美国先进制造业》，明确了三个制造技术优先领域（制造业中的先进传感、先进控制和平台系统，虚拟化、信息化和数字制造，先进材料制造）及技术战略建议【2】。
此外，日本也是智能制造领域发展的一大亮点。
作为机器人领域强国，日本于2015年提出“机器人新战略”，通过将机器人与IT技术、大数据、网络、人工智能等深度融合，在日本建立世界机器人技术创新高地，营造世界一流的机器人应用社会，继续引领物联网时代机器人的发展【3】。
1.1.2 我国智能制造发展面临的机遇和挑战作为国家间经济竞争的主战场，制造业在中国经济转型升级以及国际分工重新划分中占据着至关重要的地位，决定了这次“史诗级”战役的成败。
在高新技术密集爆发的大背景下，智能制造无疑是制造业发展的重要驱动力，是推动制造业高质量发展的主攻方向。
大力推进智能制造发展，是创造新动能、打造新优势，不断增强核心竞争力，推动我国产业迈向中高端的关键举措。
在政府层面，国家和地方一起发力，积极制定政策驱动智能制造，为我国智能制造发展把握好大方向。
国家层面，2015年，国务院发布实施制造强国战略第一个十年行动纲领《中国制造2025》，提出实现制造强国的战略任务和重点之一是要推进信息化和工业化的深度融合，要把智能制造作为两化深度融合的主攻方向【4】。
2016年，工信部、财政部发布《智能制造发展规划（2016-2020年）》，提出智能制造发展“两步走”战略【5】。
2017年11月，国务院发布《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网指导意见》，提出要加快建设和发展工业互联网，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，发展先进制造业，支持传统产业优化升级【6】。
2019年政府工作报告中，习近平总书记提出，要推动传统产业改造提升。
同时，中央经济工作会议于2018 年首次提出“新基建”这一概念，至今已有7 次中央级会议或文件明确表示加强“新基建”。
“新基建”提出的5G、特高压、城际高速铁路和城际轨道交通、新能源汽车充电桩、大数据中心、人工智能、工业互联网七个方向的建设内容，适应中国当前社会经济发展阶段和转型需求，在补短板的同时将成为社会经济发展的新引擎。
特高压、城际高速轨道交通、新能源汽车等应用行业的竞争力建设依赖于智能制造相关技术的快速发展，而5G、大数据中心、人工智能、工业互联网等基础性技术的进步，又将持续推动我国智能制造技术升级的脚步。
新基建目标的提出，为我国智能制造升级进一步明确了方向，提升了内在推动力，夯实了技术基础。
作为数字经济的发展基石、转型升级的重要支撑，新一代信息技术引领的新型基础设施建设已成为我国谋求高质量发展的关键要素【7】。
呼应中央政策，围绕推动制造业高质量发展，强化工业基础和技术创新能力，促进先进制造业和现代服务业融合发展，加快建设制造强国。
地方层面，各省市利好政策不断出台，催生了大批智能制造产业链企业。
广东、福建、安徽、江苏、北京、天津等省市结合自身发展情况，纷纷提出了地方智能制造发展规划，推动智能制造发展，并在智能制造链条上建设了大量的产业园区，孕育了一大批智能制造产业链企业，成为中国智能制造产业的重要承载地和孵化器。
根据《世界智能制造中心发展趋势报告（2019）》统计，我国共有437家智能制造类产业园区，覆盖全国27个省市【8】。
与此同时，《中国制造2025》、工信部《智能制造发展规划（2016-2020年）》等一批规划纲要也提出把全面推行绿色制造作为实现制造强国战略目标的重要内容，积极追求绿色、智能、可持续的发展，实现与智能制造相互补充，相互促进【9】。
