下载文档原格式
智能制造赋能教育发言材料尊敬的各位领导、各位老师、亲爱的同学们：大家好！我是智能制造赋能教育的倡导者，今天很荣幸能够在这里和大家分享有关智能制造在教育领域的重要性和意义。
随着科技的快速发展，智能制造已经成为推动产业升级和经济发展的重要途径。
然而，我们不应该只将其局限于工业领域。
智能制造的应用范围已经逐渐扩大到教育领域，为教育提供了全新的机遇和挑战。
首先，智能制造可以提供更多样化的教育方式。
传统的教育模式往往以教师的讲解为主，学生的被动接受为主。
然而，随着人工智能和物联网技术的融合应用，我们可以借助虚拟现实、增强现实等技术实现互动式的教学。
学生可以通过体验式学习，更加深入地理解知识，激发创造力和想象力。
其次，智能制造可以为教育提供更加个性化的教学方案。
每个学生的特长和兴趣各不相同，传统的教育往往无法满足每个学生的需求。
而智能制造的应用可以通过个性化教学系统和学习机器人等工具，根据学生的不同情况和进展，提供量身定制的学习方案，让每个学生都能够得到适合自己的教育。
另外，智能制造可以加强学生的动手实践能力。
传统的教育模式注重理论知识的传授，而在实际操作和实践的方面相对薄弱。
然而，智能制造的应用可以为学生提供丰富的实践机会，让他们亲自动手进行设计、制造、调试等过程，提高学生的实际操作能力和解决问题的能力。
最后，智能制造可以加强学生的团队合作和创新能力。
在现实生活和工作中，很少有单打独斗的情况，团队合作是一个必要的能力。
而智能制造的应用能够促进学生之间的合作与交流，帮助他们学会倾听他人的观点、尊重他人的想法，并在团队中扮演不同的角色，培养团队合作和创新能力。
面对快速变革的时代，我们不能停留在传统的教育模式中。
智能制造赋能教育，可以为学生提供更加广阔的发展空间，培养多元化的能力。
同学们，让我们拥抱智能制造，加强自身的综合素质，努力成为适应未来社会发展需要的人才。
谢谢大家！。
大家好！今天，我们在这里召开智能制造座谈会，共同探讨和推进我国智能制造的发展。
在此，我代表公司，向长期以来关心和支持我国智能制造事业发展的各位领导、嘉宾表示衷心的感谢！向在智能制造领域辛勤工作的同事们致以崇高的敬意！智能制造是新时代我国制造业发展的重大战略，是推动产业转型升级、实现高质量发展的重要途径。
近年来，我国智能制造取得了显著成效，涌现出一大批先进典型和企业。
今天，我们召开这次座谈会，旨在总结经验、交流成果，进一步推动我国智能制造的深入发展。
首先，我想谈谈公司智能制造工作的进展。
近年来，我们公司高度重视智能制造，将其作为企业转型升级的重要抓手。
在各级领导的关心和支持下，我们取得了以下成果：一是加大投入，建设智能化生产线。
我们引进了先进的智能化设备，实现了生产线的自动化、智能化，提高了生产效率和质量。
二是推动数字化转型，提升企业管理水平。
我们积极推进企业信息化建设，实现了企业内部资源的优化配置，提高了企业管理效率。
三是加强人才培养，提升企业创新能力。
我们高度重视人才培养，加强与国际先进企业的交流合作，不断提升企业创新能力。
四是积极参与行业标准制定，推动产业协同发展。
我们积极参与智能制造相关标准的制定，推动产业协同发展，为我国智能制造事业发展贡献力量。
面向未来，我们将继续努力，做好以下工作：一是深入推进智能制造技术研发，提升企业核心竞争力。
我们将加大研发投入，推动关键核心技术攻关，提升企业核心竞争力。
二是加强产业链上下游协同，构建智能制造生态圈。
我们将积极推动产业链上下游企业合作，共同打造智能制造生态圈。
三是深化人才培养，提升企业整体素质。
我们将继续加强人才培养，提升企业整体素质，为企业发展提供有力支撑。
四是加强国际合作，推动我国智能制造走向世界。
我们将积极参与国际合作，推动我国智能制造走向世界，提升我国制造业的国际竞争力。
各位领导、各位嘉宾、同事们，智能制造事业任重道远，让我们携手共进，为推动我国智能制造事业蓬勃发展贡献力量！最后，预祝本次座谈会圆满成功！谢谢大家！。
中国制造2025战略与智能制造发言稿尊敬的各位领导、专家、嘉宾，亲爱的同事们：大家好！首先，我感谢能够在这个重要的场合与各位分享我对中国制造2025战略与智能制造的见解。
中国制造2025战略是我国当前推动经济发展的重要举措之一，而智能制造则是实施这一战略的关键所在。
中国制造2025战略旨在通过先进制造技术与创新，加强我国制造业的核心竞争力与自主创新能力。
在全球经济发展日新月异的背景下，我们不能被动地去适应，而应该积极主动地引领变革。
智能制造正是这一变革的重要驱动力之一。
智能制造以信息技术为核心，运用人工智能、大数据、云计算等先进技术，实现生产线的自动化、智能化和柔性化。
通过智能制造，企业可以更好地适应市场需求的变化，提高生产效率和产品质量，降低成本，实现可持续发展。
首先，智能制造能够有效提升企业的竞争力。
自动化和智能化技术的应用使得企业能够更高效地生产，提供更高质量的产品，满足消费者日益增长的个性化需求。
这不仅提高了企业市场份额，更推动了企业在全球市场的竞争力。
其次，智能制造有助于加快科技创新。
智能制造涉及到的技术领域涵盖了人工智能、机器人技术、云计算等诸多前沿领域。
在实践过程中，科学家和工程师们不断推动着这些前沿技术的创新和发展，推动了科技的进步。
智能制造不仅仅是一种生产方式，更是一种促进科技创新的途径。
第三，智能制造有助于优化资源配置。
通过智能制造，可以更好地利用资源，减少浪费，提高资源利用效率。
例如，在生产过程中，通过数据分析，可以更准确地预测需求，避免了因过度生产或堆积库存而造成的浪费。
这在资源有限的现实情况下，对于实现可持续发展至关重要。
最后，智能制造也面临一些挑战和问题。
首先，技术研发和应用仍然存在一定的难度和复杂性，需要政府、企业和科研机构之间的合作与支持。
其次，智能制造的推广和普及面临着一些文化和社会层面的挑战，需要通过宣传和教育来提高人们对智能制造的认知和接受度。
总而言之，中国制造2025战略与智能制造的发展是我国经济转型升级的重要抓手。
1. 智能制造，未来已来 - 机械行业引领者2. 智造新境界，机械更精彩3. 创新驱动，智造未来 - 机械行业新篇章4. 智慧制造，高效未来 - 机械行业的革命5. 机械智能化，开启制造新纪元6. 智能机械，创想无限 - 引领制造新时代7. 智造精粹，机械领航 - 探索未来制造8. 机械智造，慧眼识未来 - 创新不止步9. 智慧之光，照亮机械制造未来10. 机械心脉，智造生命 - 激发创新活力11. 智能制造，触手可及的未来12. 机械智造，匠心独运 - 打造精品未来13. 智造风潮，机械先行 - 引领行业新趋势14. 机械智慧，创造不凡 - 超越制造极限15. 智造梦想，机械成真 - 创新驱动发展16. 机械智造，精准高效 - 开创工业新篇17. 智慧制造，机械行业的诗和远方18. 机械智造，匠心铸就辉煌 - 创新引领未来19. 智能制造，机械行业的智慧选择20. 机械智造，创新无界 - 探索未知领域21. 智慧制造，机械行业的新引擎22. 机械智造，精益求精 - 追求卓越品质24. 机械智造，创新驱动 - 引领行业新潮流25. 智慧制造，机械行业的新起点26. 机械智造，匠心独运 - 打造行业标杆27. 智能制造，机械行业的新动力28. 机械智造，创新无限 - 探索制造新境界29. 智慧制造，机械行业的新思维30. 机械智造，匠心铸就未来 - 创新引领发展31. 智能制造，机械行业的新机遇32. 机械智造，创新不止 - 探索制造新领域33. 智慧制造，机械行业的新挑战34. 机械智造，匠心独运 - 打造行业新标杆35. 智能制造，机械行业的新方向36. 机械智造，创新无限 - 探索制造新天地37. 智慧制造，机械行业的新理念38. 机械智造，匠心铸就辉煌 - 创新引领未来39. 智能制造，机械行业的新机遇40. 机械智造，创新不止 - 探索制造新领域41. 智慧制造，机械行业的新挑战42. 机械智造，匠心独运 - 打造行业新标杆43. 智能制造，机械行业的新方向44. 机械智造，创新无限 - 探索制造新天地46. 机械智造，匠心铸就辉煌 - 创新引领未来47. 智能制造，机械行业的新机遇48. 机械智造，创新不止 - 探索制造新领域49. 智慧制造，机械行业的新挑战50. 机械智造，匠心独运 - 打造行业新标杆1. "智造未来，机械先行" - 强调机械制造在智能化进程中的领导地位。
特约主编寄语2013年，德国正式实施以智能制造为主题的“工业4.0”战略，2015年，我国出台了制造强国中长期发展战略规划《中国制造2025》，全面推进我国制造业信息化、柔性化与智能化。
智能制造是融合现代传感技术、网络技术、智能控制等技术，通过智能化的信息感知、人机交互、决策与执行，实现产品设计、制造机装备过程的智能化。
智能控制作为智能制造的核心技术，是控制理论发展的高级阶段，具有智能信息处理、智能信息反馈和智能控制决策等控制方式。
在新的时代背景和实际迫切需求的推动下，越来越多的人工智能领域研究学者开始关注智能控制系统的研发与多智能系统协同控制理论。
智能控制涉及到自动控制、信息处理、脑科学和计算机技术等方面，主要研究包括理论、方法、硬件和软件以及综合系统等。
值此南京信息工程大学60华诞，本期邀请了国内著名研究机构和大学始终活跃在该研究领域科研一线的具有国际和国内影响力的研究团队，围绕图像特征检测与视频信息提取等若干方面进行了综述和研究，针对分布式传感器网络系统进行网络预测控制，针对直流电动机设计状态约束的自适应有限时间位置跟踪控制器，同时针对拒绝服务攻击下的网络化控制系统进行基于观测器的输出反馈控制器设计等。
希望本期内容能对智能控制感兴趣的读者提供一些有用的信息和技术参考，以推动本领域相关研究的发展和推广。
2020年5月28日石碰，博士，澳大利亚阿德莱德大学教授，IEEE Fellow,IET Fellow,IEAust Fel⁃low。
主要从事智能控制系统、人工智能、多机器协同编队等领域的研究工作，担任自动化及人工智能领域顶级期刊Automati⁃ca、IEEE-TAC、IEEE-TC,IEEE-TCAS, IEEE-TFS等20余个国际知名期刊编委会成员。
目前已出版21部英文学术专著及400余篇国际期刊论文，论文SCI他引总频次超过30000次，100余篇论文入选ESI高被引学术论文，20余篇入选ESI热点论文，多篇论文获得中国百篇最具影响国际学术论文，2014—2019年连续6年入选工程和计算机领域全球高被引科学家,2018年被UK Times Higher Education评为电气与电子工程领域的全球高被引科学家第一名。
以下是一些人工智能的寄语：
1. “人工智能的发展为我们带来了无限的可能性，让我们一起用智慧创造美好的未来。
”
2. “在人工智能的时代，我们要保持人类的价值观和创造力，用技术造福社会。
”
3. “人工智能是人类的朋友，让我们共同探索未知的领域，开创更加美好的明天。
”
4. “人工智能的发展是一把双刃剑，我们需要谨慎地使用它，确保它为人类带来的是更多的利益。
”
5. “通过人工智能，我们可以更好地理解和解决世界上的各种问题，让生活变得更加美好。
”
6. “在人工智能的帮助下，我们可以更加高效地工作和生活，但也要记得珍惜与家人和朋友的相处时光。
”
7. “人工智能的发展是时代的趋势，我们要积极拥抱变化，不断学习和进步。
”
希望这些寄语能够激发你对人工智能的兴趣和热情，为你的学习和工作带来一些启示。
智能制造创新论坛发言稿尊敬的各位嘉宾、亲爱的各位朋友们：大家好！很高兴在这个智能制造创新论坛上能够与各位共同探讨智能制造所带来的机遇和挑战。
首先，我想分享一下我对智能制造的理解和看法。
智能制造是近年来兴起的一个概念，也是推动制造业转型升级的重要战略。
它将信息技术与制造业深度融合，通过物联网、大数据、云计算等新技术的应用，实现生产过程的智能化、自动化和柔性化。
智能制造的出现极大地推动了传统制造业的转型升级，增强了产品竞争力，提高了生产效率。
智能制造为我们带来了许多机遇。
首先，智能制造大幅提高了生产效率和产品质量。
通过自动化生产线，大大减少了人为失误，提高了产品的一致性和稳定性。
此外，智能制造还能够实现生产全程的数据采集和分析，帮助企业实时监控生产过程，发现问题，并快速做出调整，从而最大限度地提高生产效率。
其次，智能制造为传统企业带来了创新机会。
通过智能制造技术的应用，企业可以实现产品的个性化定制，满足消费者不断变化的需求。
此外，智能制造还可以促进传统产业与互联网、大数据等新兴产业的融合，打造全新的商业模式和价值链，为企业创造更多的商机。
然而，智能制造也面临着一些挑战。
首先，智能制造的实施需要巨大的投入。
从技术研发到设备采购，再到员工培训，都需要大量的资金和时间。
此外，智能制造还面临着数据安全和隐私保护的风险，需要制定相关的政策和技术标准来加以解决。
智能制造的发展需要企业、政府和学术界的共同努力。
企业可以加强技术研发和创新能力，积极应用智能制造技术，优化生产流程，提高产品质量和竞争力。
政府可以制定支持政策，提供财政扶持和产业配套，推动制造业转型升级。
学术界可以加强科研合作，推动科技成果转化为实际生产力。
只有各方协同合作，共同推动智能制造的发展，才能实现制造业的创新和升级。
在未来，智能制造将会继续发展壮大。
我们可以预见到，随着技术的不断进步和应用的不断深入，智能制造将带来更多的机遇和挑战。
我们需要保持开放的心态，积极学习和应用新技术，不断创新，才能在这个竞争激烈的时代中立于不败之地。
智能制造工作语录1. 智能制造融合了工业化、信息化、数字化和智能化的优势，将成为制造业走向高端、绿色、智能化的必由之路。
2. 传统制造业要想走向更高端、更智能化，必须把数字化技术和智能制造技术贯穿到全产业链中。
3. 智能制造的核心是数据，并通过数据分析实现制造过程的优化和智能化升级，从而提高生产效率和产品质量，提升企业竞争力。
4. 智能制造需要打破传统产业的边界，加强交叉融合和创新，通过和其他领域的融合，实现更全面、更高效的工业化生产。
5. 智能制造的关键是要实现制造过程的高度自动化，以及生产设备和生产数据的高度集成。
6. 加强智能制造人才培育，是实现智能制造的一个非常关键的方面。
培育人才必须注重理论与实践相结合，不断完善人才培训机制，提高人才质量和数量。
7. 智能制造必须注重信息安全，防止信息泄露和网络攻击，加强信息安全意识教育，建立健全的信息安全保障机制。
8. 智能制造是未来制造业的趋势和方向，必将逐步替代传统制造业，实现工业生产的高效、低耗和节能。
9. 智能制造的发展要注重产业标准的制定和实施，促进智能设备、智能制造平台等技术的交流和共享，加强合作，共同推进行业发展。
10. 智能制造的发展需要政策的支持和鼓励，政府可以通过优惠政策、财政补贴等方式，鼓励企业加强技术创新和智能制造实践。
11. 智能制造需要加强产学研协同，通过学术机构和产业界的紧密合作，促进技术创新和产业升级。
12. 智能制造势必带来生产模式的变革，对企业内部组织、人力资源和管理模式也提出了很高的要求和挑战。
13. 智能制造要实现各个技术之间的协调和统一，需要加强技术整合和协同，实现更高效的生产流程和资源配置。
14. 智能制造也需要注重环保和可持续发展，加强资源的节约和环保的理念，实现经济效益和社会效益的双赢。
15. 智能制造的发展还需加强国际合作和交流，推广新技术和新理念，促进产业界之间的交流和合作，实现共同发展。
16. 智能制造必须注重产品质量和安全，加强质量管理和安全保障，打造高品质的智能制造产品和服务。
/10.1016/J.ENG.2017.05.0242095-8099/© 2017 THE AUTHORS. Published by Elsevier LTD on behalf of the Chinese Academy of Engineering and Higher Education Press Limited Company.This is an open access article under the CC BY-NC-ND license (/licenses/by-nc-nd/4.0/).EditorialSpecial Issue: Intelligent ManufacturingPeigen LiNational Engineering Research Center for Manufacturing Equipment Digitization, School of Mechanical Science and Engineering, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430074, ChinaThis special issue of Engineering contains six papers, including one re-search paper, one perspective paper, and four review papers, that have been contributed by influential experts from four countries. These papers focus on recent advances in a wide variety of intelligent manufacturing fields, such as controlling methods and strategy, intelligent design for customized prod-ucts, Internet of Things (IoT)-enabled manufacturing and cloud manufactur-ing in the context of Industry 4.0, integrated and intelligent man-ufacturing, and the manufacturing of a reinforcement complex for composite structures.The review paper by Li and Si points out that all devices and sys-tems in future manufacturing should have sensing and basic intel-ligence capabilities for control and adaptation, and that intelligent manufacturing systems should have the capabilities of flexibility, adaptability, and intelligence. This multiscale challenge will require control action to be distributed and integrated with different ap-proaches, including smart sensing, optimal design, and intelligence for learning.The work by Zhang et al. reviews the key technology of intelli-gent design for customized products. Product digital design involves completing the product design process using advanced digital technologies. The key technology of intelligent design for custom-ized products includes the description and analysis of customer requirements (CRs), product family design (PFD) technology for the customer base, configuration and modular design for customized products, variant design for customized products, and knowledge push for product intelligent design. The development tendency of intelligent design for customized products includes big-data-driven intelligent design technology for customized products, and custom-ized design tools and applications.The paper by Zhong et al. provides a comprehensive review of as-sociated topics such as intelligent manufacturing, IoT-enabled man-ufacturing, and cloud manufacturing. Key techniques used to enable intelligent manufacturing, such as the IoT, cyber-physical systems (CPSs), cloud computing, big data analytics (BDA), and information and communications technology (ICT), are reviewed. Worldwide movements are described, including government strategic plans for different countries and for major international companies in the Eu-ropean Union, the United States, Japan, and China.The work by Pierce and Falzon discusses how an increasing demand for weight reduction and greater fuel efficiency contin-ues to spur the use of composite materials in commercial aircraft structures. This development has prompted renewed interest in out-of-autoclave processing techniques in which resins are intro-duced into a reinforcing preform. In addition to reviewing previous research related to process modeling and the current state of the art, this paper highlights the recent validation of a multi-physics process model against the experimental infusion of a complex double-dome component.The study by Liu et al. focuses on the high-order dynamic char-acteristics of the ball-screw feed drive system due to flexibilities of the slender screw spindle and joints between components. Using a frequency-based substructure approach, a dynamic model is estab-lished that considers the flexibilities and their variation. A corre-sponding control strategy, which is composed of a modal character-istic modifier and an intelligent adaptive tuning algorithm, is then developed.The perspective paper by Chen emphasizes that a new manu-facturing paradigm is emerging that can be characterized by two unique features: integrated manufacturing and intelligent manu-facturing. This trend is in line with the progress of industrial revo-lutions, in which higher efficiency in production systems is contin-uously pursued. The paper describes the rationales and needs for integrated and intelligent manufacturing (i 2M) systems.As a conclusion to this editorial, I would like to express our deep appreciation to all the authors who have submitted their work for this special issue. We are also grateful to all the reviewers for their ser-vice and commitment to the journal through their rigorous reviews, timely responses within a tight schedule, and insightful and construc-tive comments that helped shape the outcome of this issue. Specialthanks go to the journal’s support team for making this issue possible.j our na l h om epa ge: w w /locate/engEngineeringEditorial j our na l h om epa ge: w w /locate/engEngineering智能制造专题主编寄语李培根National Engineering Research Center for Manufacturing Equipment Digitization, School of Mechanical Science and Engineering, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430074, ChinaEngineering期刊的智能制造专题包括六篇论文，其中，一篇是研究性论文，一篇是展望性论文，还有四篇是综述性论文，这些论文是由来自四个国家的有影响力的专家撰写的。
EditorialEditorial for the Special Issue on IntelligentManufacturingPeigen Li a ,Vladimir Marik b ,Liang Gao a ,Weiming Shen caThe State Key Laboratory of Digital Manufacturing Equipment and Technology,School of Mechanical Science and Engineering,Huazhong University of Science and Technology,Wuhan 430074,China bCzech Institute of Informatics,Robotics and Cybernetics,Czech Technical University in Prague,Prague 16000,Czech Republic cNational Research Council,Ottawa,ON K1A 0R6,CanadaIntelligent manufacturing is represented by a deep integration of advanced information and communication technologies and advanced manufacturing technologies.It runs through the whole life-cycle of product design,manufacturing,services,and recycling.The intelligent product is the center of intelligent manufacturing,while the intelligent production is the main activity and an intelli-gent service-centered industrial mode is the theme.With intelli-gent manufacturing,manufacturing systems become increasingly agile,with higher quality and efficiency,personalized customiza-tion,and environmental sustainability.Intelligent manufacturing technology is becoming a major trend in the development of the manufacturing industry around the world.This special issue of Engineering is a collection of recent achieve-ments in intelligent manufacturing research that hold potential to significantly promote the development of this area.It contains ten papers—including two opinion papers and eight research papers—contributed by influential experts from China,the United States,the United Kingdom,Sweden,Japan,Singapore,and Australia.These articles illustrate the state of the art of intelligent manufac-turing in the following areas:(1)Key technologies of intelligent manufacturing.The first set of key technologies presented in this special issue comprises big data and artificial intelligence (AI)technologies,which include machine learning,deep learning,reinforcement learning,crowd intelligence,and cross-media intelligence.These technologies have developed significantly in recent years,promot-ing the accelerated development of intelligent manufacturing.The second key technology is design for intelligent manufacturing (DFIM),which should be considered to be the design of intelligent products and services in the context of intelligent manufacturing,and specifically in regards to emerging new-generation intelligent manufacturing systems.The third set of key technologies includes digital twins (DTs)and cyber–physical systems (CPSs),which are two of the most important technologies for an important prerequi-site of intelligent manufacturing:achieving cyber–physical interaction and integration in manufacturing.The human–cyber–physical system (HCPS),which is an extension of CPS,is also a key technology of intelligent manufacturing.In the aspect of tech-nology,HCPS can both reveal the technological principles and form the technological architecture for intelligent manufacturing.(2)Typical applications of intelligent manufacturing technologies.Intelligent manufacturing technologies exist in all aspects of manufacturing.The typical applications of intelligent manufactur-ing technologies provided in this special issue can act as useful demonstrations and promotions for new technologies.The biologi-cally inspired design (BID)framework illuminates the promising direction of leveraging biological inspiration for smart product design.This research strategy and framework can be adapted to benefit other facets of product smartness such as adaptability,location-awareness,and network-awareness.The machine tool which evolves three stages (i.e.numerical control machine tool (NCMT),smart machine tool (SMT),and intelligent machine tool (IMT))plays more and more important role in intelligent man-ufacturing.A deep belief network (DBN)-based online monitoring system for laser welding status provides a good way to apply vision-based online monitoring systems to other manufacturing processes.A data-driven anomaly diagnosis system for computerhttps:///10.1016/j.eng.2019.07.0042095-8099/Ó2019THE AUTHORS.Published by Elsevier LTD on behalf of Chinese Academy of Engineering and Higher Education Press Limited Company.This is an open access article under the CC BY-NC-ND license (/licenses/by-nc-nd/4.0/).Engineering 5(2019)595–596Contents lists available at ScienceDirectEngineeringjo ur na l h o me pa ge :w w w.e ls ev ie r.c o m/lo c a t e/engnumerical control(CNC)machining processes can enable CNC to be used to improve product quality and production efficiency.This method can also be used in other processes,such as testing and assembly.One of the papers in this issue proposes a fog-comput-ing-based industrial big data integration and sharing(IBDIS) approach named‘‘Fog-IBDIS”in order to manage and provide data for big data analysis in manufacturing systems.Although very impressive applications of big data have been achieved in other fields,the question of how to use big data well in manufacturing remains a bining IBDIS with fog-computing technol-ogy is an excellent attempt that may promote the application of big data in future manufacturing systems.Another paper in this special issue analyses the pathways for Chinesefirms to transit across three technological paradigms of intelligent manufacturing—in parallel rather than in series—and provides a strategic"roadmap"as an explanatory guide to manufacturingfirms,policy makers,and investors.This work provides very good upgrade intelligent manufacturing pathway for Chinesefirms.We have been deeply inspired by the impressive work presented in this special issue,and are grateful to all the authors for their contributions.However,the research results presented in this issue indicate that the research and applications of intelligent manufacturing technologies are just beginning.There is still a long way to go before some intelligent manufacturing technologies can be deployed in practice.An increasing number of AI-related and big-data-driven solutions will emerge in all aspects of manufactur-ing,including product design,production,service,and recycling, and will revolutionize the traditional manufacturing mode.596P.Li et al./Engineering5(2019)595–596Engineering 2 (2016) xxx–xxxEditorial智能制造专题主编寄语李培根a ，Vladimir Marik b ，高亮a ，Weiming Shen caThe State Key Laboratory of Digital Manufacturing Equipment and Technology, School of Mechanical Science and Engineering, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430074, China bCzech Institute of Informatics, Robotics and Cybernetics, Czech Technical University in Prague, Prague 16000, Czech Republic cNational Research Council, Ottawa, ON K1A 0R6, Canada智能制造是先进信息技术与先进制造技术的深度融合，贯穿于产品设计、制造、服务和回收的全生命周期。
