中国智能制造研究现状的可视化分类综述 ——基于 CNKI（2005-2018）的科学计量分析

卢阳光 1, 2，闵庆飞 1，刘 锋 3

（1. 大连理工大学 管理与经济学部，辽宁 大连 116024；

2. 山东创恩信息科技股份有限公司，山东 东营 257500； 3. 东北财经大学 管理科学与工程学院，辽宁 大连 116025）

摘要:随着国家的大力扶持和产业界的持续推动，近年来针对“智能制造”概念的研究和实践不断涌现。CNKI数据库中 2005 年至 2018 年已有的研究成果被量化地分析，梳理和总结，在此基础上针对离散制造和流程制造两大工业领域的区别，通过基于信息可视化和科学知识图谱绘制分析工具和关键词科学计量方法，分类讨论了智能制造概

念在不同的产业形态下的研究路径和发展趋势，由此分别归纳了在两种不同业态下，当前相关的研究还存在的局限

性和预测下一步可能出现的热点方向，以期为后续相关研究提供借鉴。 关键词：智能制造；离散工业；流程工业；可视化技术；分类综述 中图分类号：T19 文献标识码：A

Classified and Visualization Review of the Current Research about Intelligent Manufacturing in China: Scientific Measurement Analysis Based on the CNKI Database (2005-2018)

LU Yang-guang1,2, MIN Qing-fei1, LIU Feng3

(1. Faculty of Management and Economics, Dalian University of Technology, Dalian 116024, China; 2. Shandong Tron information technology Co., Ltd, Dongying 257500, China;

3. School of Management Science and Engineering, Dongbei University of Finance and Economics, Dalian 116025, China) Abstract: Along with the great support from the government and the industry improvement, the research and practice of “intelligent manufacturing” have been emerging in the past years. The research achievements in the CNKI database from 2005 to 2018 are analyzed, combined and summarized. Then in view of the difference between discrete manufacturing and process manufacturing, the scientific measurement method based on keywords is adopted, using information visualization and scientific knowledge map drawing analysis tools. The research path and development trend of intelligent manufacturing concept in different industrial forms are drawn. Finally, in order to provide references for future research, the limitations of current related studies are pointed out and the prediction of possible hot spots in the next stage of two production paradigms are made respectively. Key Words: intelligent manufacturing; discrete industry; process manufacturing; visualization technology; classified review

1 引言 2015 年中国国务院先后发布“中国制造 2025”

和“互联网+”两个国家战略，此后政府、学界和工业界对智能制造相关话题的关注度一直持续增长，

国务院和各部委此后密集发布了相关扶持政策和指

导意见，学界展开了大量的相关研究和论述[1-9]，而

产业界亦不断涌现出相关的先进应用技术和典型示

范案例。智能制造作为政府和产学研共同推动的国

家战略，在中国制造业转型升级，由制造大国走向制

造强国的新旧动能转换过程中，发挥着积极的作用。

因为制造业话题本身的庞大和复杂性，对于何谓智

收稿日期：2018-07-26； 修回日期：2018-12-06 基金项目：国家自然科学基金资助项目(71872033, 71772022, 71431002, 71502026)；辽宁省哲学社会科学规划基金资助项目(L18CGL015) 作者简介：卢阳光(1984-)，湖南安仁人，博士研究生，主要研究方向为智能制造、数字工厂、仿真、工业大数据，

Email: luyangguang@139.com; 闵庆飞(联系人)，Email: minqf@dlut.edu.cn。

能制造，其内涵和具体定义在学界和工业界一直都

是百家争鸣。智能制造作为一个发展演变中的话题，

其定义，应用范围，研究热点和趋势，已经是工业信

息化研究领域的一个常态话题。 制造业的形态可以分为离散制造和流程制造两

类，这两类产业形态在原料特征，产品特点，生产过

程，工艺和物流组织等各方面，都有着本质区别，在

信息化和管理的相关问题上，从两种制造业的视角

分别去观察，往往会聚集在不同的关注点，进而会得

出不一样的研究结论。本文首先梳理了从 2005年开始有关智能制造研究的数量，趋势，主要领域与局限

性，然后进行了人工手动清洗和分类，最后通过科学

计量研究的算法以及可视化知识图谱软件，对两种

业态下的相关研究进行可视化的展示和预测性讨论。

2 研究工具和方法 以 2015年为关键里程碑节点，往后倒推 10年，

考察从 2005 年以来发表的全部智能制造相关文献。CNKI是国家知识基础设施平台，其数据库涵盖的中文知识信息资源的完整性和权威性最高，从 CNKI综合性数据库中以主题词“智能制造”进行检索，主题

采用“模糊匹配”，检索方式选中“同义词扩展”，

2005 年至 2018 年文献检索的数量结果为 43717 条，其中期刊的数量为 16933条。为了控制文献质量，进一步将过滤条件约束为“核心期刊+SCI+EI+CSSCI”和“硕博学位论文”，在 KNS检索技术下可检索到核心期刊 1642篇和硕博论文 538篇，共计 2180篇。

CiteSpace 是在科学计量学、数据可视化基础上设计的一款展示科学知识结构、规律、分布的科学图

谱软件，在国际和国内各学科领域的发展趋势和前

沿研究中被广泛应用[10-13]。 为了提高软件分析输出结论的质量，分析前在

检索到的“核心+硕博”2180篇的基础上，预先进行了逐篇的人工检查和过滤，剔除掉非学术类信息、重

复文献、偏离主题、出处不详或无法下载的无效文献

1134篇，最终保留 1046篇文献作为研究样本（编号𝑆"."）。在𝑆"."的基础上，又进行了手动分类，从中筛选出流程工业相关的 126篇（编号𝑆$."）和离散工业相关的 580篇（编号𝑆%."），本文将人工清洗和手动分类后的三个数据样本集𝑆"."，𝑆$."和𝑆%."，分别作为放到 CiteSpace 软件中分析的三个原始输入数据库。三个数据样本集的文献数量分类统计情况如图 1，样本集之间的关系如式（1-2）。

𝑆𝑎𝑚𝑝𝑙𝑒$." ⋃ 𝑆𝑎𝑚𝑝𝑙𝑒%."⊂ 𝑆𝑎𝑚𝑝𝑙𝑒"." （1）

𝑆𝑎𝑚𝑝𝑙𝑒$." ⋂ 𝑆𝑎𝑚𝑝𝑙𝑒%." =⊘ （2）

图 1 三个被研究的数据样本的文献数量和分类统计情况

3 智能制造文献和计量分析 3.1 文献数量趋势和背景分析

对 CNKI平台基于 KNS技术检索到的、并经过筛选的 1046篇“核心+硕博”文献的发表年度进行统计整理，制作了一张文献数量逐年变化的曲线图。在

此图上根据历史事件和横坐标时间轴的对应位置，

添加了每年的重大相关事件节点，从而组合得到了

图 2：2005年-2017年期间智能制造文献发表数量(中文核心+硕博)和关键事件点对照图。2018 年因尚无法统计全年数量，故在此图中不展示。

从该曲线图可明显地看到，从 2005 到 2017 期间可被划分为三个阶段：

（1）2012年以前为第一个阶段，每年文献数量基本维持在 20左右，逐年有高有低，未出现明显增长趋势。在此阶段美国和德国虽然有发布一些智能

制造相关的国家战略，但是我国学界对此话题的关

注度一直都不高。 （2）从 2012年到 2014年为第二个阶段，在此

阶段文献数量逐年增长，已经出现了明显的上升趋

势曲线。到 2014年的全年统计数据，文献已经增长到 146篇。与此阶段相对应的关键节点事件为美国，德国，中国先后发布了“工业互联网”，“工业 4.0”，“两化融合”相关概念。其中工业 4.0概念虽然是德国于 2011年在汉诺威工博会上首次公开宣称，但其首次样板展出是在 2013年，且考虑到论文写作和发表的时间周期，相对历史事件有滞后性，所以将其与

此阶段对应是合理的。 （3）从 2014年以后是第三个阶段，在此阶段学

术界对智能制造相关话题的关注度和输出成果有了

爆发性增长，文献发表数量曲线明显加速上扬，2015年和 2016 年比上一年度的增幅分别达到 179.6%和64.2%。此阶段对应的关键节点事件为 2015 年中国发布《中国制造 2025》国家战略，和《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》，并在此之后国务院和各部位陆续有相关产业配套政策和指导意见密集

出台，政府相关发文不但在数量上逐年上升，而且逐

渐细化到对各个专业领域的指导中。

3.2可视化聚类分析 文献聚类分析的目的是基于信息论的方法，解

析出学科研究的分类领域并将其标识出来，常见的

算法有 LSI，LLR，MI等，其中 LLR（log-likelihood ratio）算法采用了简单有效的方式推断事件 A 和 B之间的关系，在 CiteSpace的聚类功能中最常用，其计算方法如式（3）。

𝐿𝐿𝑅 = 2𝑠𝑢𝑚(𝑘)(𝐻 𝑘 −𝐻(𝑟𝑜𝑤𝑆𝑢𝑚𝑠(𝑘)) − 𝐻(𝑐𝑜𝑙𝑆𝑢𝑚𝑠(𝑘)))

𝐻 𝑘 = −𝑘>?

𝑠𝑢𝑚(𝑘)𝑙𝑜𝑔

𝑘>?𝑠𝑢𝑚(𝑘)

（3）

其中𝑘""代表事件 A 和 B，𝑘"$代表事件非 A 和B，𝑘$"代表事件 A 和非 B，𝑘$$代表事件非 A 和非B，𝑘""和𝑘"$同行，𝑘""和𝑘$"同列，以此类推。

本研究在 CiteSpace 5.1软件中对数据样本集𝑆"."，即 1046 篇人工清洗后的总文献集进行 LLR 算法聚类分析，并展示可视化结果如图 3。聚类的结果直观地展示了智能制造研究的领域和方向，并显示词频

最高的关键词作为聚类标签。在 CiteSpace中每个节点圆圈的大小代表该类的词频数量多少，而归纳到

同一类的节点在图中以同样颜色的连线和节点聚堆

显示，选中图形中的每一个节点，都可以展开这些聚

类的标签，查看其背后包含的所有关键词和对应的

文献，以作进一步的研究分析。

图 2 2005 年-2017 年期间智能制造文献发表数量(中文核心+硕博)和关键事件点对照图

本研究采用基于三级编码的主题统计，通过

每篇文献的核心内容，分析智能制造领域的研究

热点。本文的两位作者分别、独立地阅读了每一

篇论文，并判断论文的研究题目、参考学科、研

究方法和分析层次。最后，将这两位作者的分析

结果进行比较。对有分歧的地方，由本文的三位

作者共同讨论确定。整理编码的步骤如下：（1）首先参考 CiteSpace聚类分析输出的结果，进一步将样本集𝑆"."的文献进行人工分类：根据文献的题目、关键词、核心观点及结论，整理出一级

编码数据表；（2）然后在一级编码数据表的基础上，手动分类并归纳出研究主题，形成二级编

码；（3）最后在二级编码的基础上，进一步高度抽象概括，最终得到三级编码即 10 个研究方向大类。最终得到的第三级统计结果见表 1。

4 研究热点和观点归纳 4.1 词频分析

对数据样本集𝑆"."的 1046篇文献进行关键词统计分析，通过 CiteSpace运行并从中提取到508个关键词。根据 Donohue通过齐普夫定律推导的高低词频临界值模型（齐普夫第二定

律）计算词频临界值，如公式（4）所示。

C =−1 + 1 + 8I"

2 （4）

其中 C是某个领域的高低词频临界值，𝐼"是该领域词频为 1的关键词个数。这 508个关键词中只出现过一次的低频词数量为 340个，由此通过式（3）计算得到智能制造高频关键词的临界值为 25.58，因此定义词频大于等于 26则为高频关键词，共计 24个如表 2。

通过分析高频词，当前智能制造研究多立足

于本国国情（“中华人民共和国”81次，“中国制造 2025”39次，“中国制造”33次），而且话题集中在具体实现技术方面（“机器人”53次，“智能制造装备”47次，“智能制造技术”27次）

和特定行业应用方面（“加工工业”39次，“数控机床”37次，“产业”28次）。另外在创新，企业管理，转型升级等管理类和经济类话题上也

有较多研究。

图 3 基于 LLR 算法的智能制造文献的聚类视图

表 1 研究方向分类统计

研究方向 核心期刊文献 硕博文献 合计数量 占比

产业形势和国家/地方战略 49 5 54 5.16% 系统，软件和算法 196 63 259 24.76%

评价模型和成功因素分析 3 4 7 0.67% 机器人，智能装备和展会 152 13 165 15.77%

案例研究 12 31 43 4.11% 信息物理系统和物联网 79 7 86 8.22% 节能环保和绿色制造 85 5 90 8.60%

伦理，人文，人才培养和论坛 30 2 32 3.06% 特定行业的相关研究 213 24 237 22.66% 新型材料和工艺 67 6 73 6.98%

总计 886 160 1046 100.00%

表 2 智能制造研究的高频词

序号 词频 关键词 序号 词频 关键词

1 519 智能制造 13 37 数控机床 2 81 中华人民共和国 14 36 智能工厂 3 61 制造业 15 34 转型升级 4 58 人工智能 16 33 中国制造 5 53 机器人 17 32 物联网 6 51 工业 40 18 29 工业机器人 7 47 智能制造装备 19 28 产业 8 44 创新 20 28 制造强国 9 43 企业管理 21 27 智能制造技术

10 42 企业 22 27 工业互联网 11 39 加工工业 23 26 智能化 12 39 中国制造 2025 24 26 信息物理系统

4.2 年度热词和突现词 将词频大于等于 5次的关键词，通过年份计

数法将其分别归纳到其词频最高的那一年，则可

以得到每年的热词归纳，如表 3。通过对照年度热词表，可看到 2010 年以前对智能制造话题的研究还没有充分展开，2010到 2012年间是以机械行业为代表的各类离散工业行业协会和学会

组织对以数字化工厂为典型应用智能制造的相

关研究仍然罕见，2013和 2014年工业 4.0和各地的展会成为主要话题，而 2015 年以后，伴随着中国制造 2025 战略的提出，以信息物理系统和大数据为支撑的企业升级转型受到较大关注，

而且以沈阳机床为代表的典型示范单位被学术

界进行了大量深入研究。

根据 Jon Kleinberg在 2002改进 burst算法，以基础模型发展解释 burst 的两阶段模型（two-state model）进而设计的跳跃检测算法（burst detection algorithm），可以从样本数据中挖掘突现词[14]，其词频突现率算法如式（5）。

A = 𝑞I = 𝑝>JK>JLM

1 − 𝑝>JN>JLM

= 𝑝O(1 − 𝑝)PQO

= (𝑝

1 − 𝑝)O(1 − 𝑝)P

（5）

表 3 智能制造年度热词归纳

年份 年度热词

2017 沈阳机床/一带一路/助力/信息化/经济组织/联合体/云计算

2016 信息物理系统/大数据/人才培养/chinaplas 2017/华中数控/中国/高新材料/升级转型/德国

2015 中国制造 2025/智能工厂转型升级/中国制造/制造强国/工业互联网/纺织行业/试点示范/工信部/创新驱动/

互联网+/3d打印/山特维克可乐满/展会/学术年会

2014 机器人/工业 40/中国进出口商品交易会/琶洲

2013 创新/智能化/北京/领域/机床

2012 数控机床/物联网/工业机器人/机床行业/两化融合/研究院/产业机器人/数字化工厂/上海/制造执行系统

2011 制造业/智能制造装备/企业管理/企业/加工工业/产业/研讨会/机床工具/高端装备制造业/智能装备/高峰论

坛

2010 中华人民共和国/智能制造技术/装备制造业/会议/机械工业联合会/西门子/战略性新兴产业/中国汽车工程

学会/智能制造系统 2007 人工智能 2006 绿色制造 2005 智能制造

其中 A 是突现因子，p 为状态改变的可能性，n 为数据（文献样本）个数，b 表示对状态转化有贡献的数据（文献样本）个数，目的是通

过考察词频，将一定时期内大量的主题词中，将

频次变化率高的词中探测出来，适用于辨认新兴

研究前沿术语。 通过 burst算法，由 CiteSapace软件对数据

样本集𝑆"."进行挖掘，最终从 508 个关键词中计算出 6 个突现词，包括战略性新兴产业（2.71，2010），高端装备制造业（4.33，2011），智能制造装备（5.33，2011），产业机器人（2.77，2012），智能工厂（3.17，2015），信息物理系统（3.23，2016），括号中的值分别为突现率和年份。这些突现词说明了在 2005-2018年间新出现的前沿热点。值得注意其中最后一个关键词信

息物理系统是在 2016 年成为突现词的，这个在10 年前已经被提出的概念，突然又成为了前沿热词，可能预示这在这方面有了新的技术突破或

者新的概念出现。

4.3权威观点归纳 在核心期刊文献的范畴内，综合考虑了文献

主题与智能制造定义的相关性程度、被引用的次

数、作者是否为院士等影响力因素，选择 7篇文献按照年份排序并概括其权威观点如表 4 所示。

历年来学者对智能制造的定义各有区别，

到目前为止相关研究有四点基本共识：（1）我国制造业近年来存在大而不强的问题，并面临着

欧美发达国家“再工业化”前后夹击的严峻挑战

形势，而智能制造作为国家战略是破解这个问题

的关键[1, 3, 4, 7, 15-17]。（2）智能制造不只是面向制造过程的话题，而是涉及到产品智能化，生产智

能化，服务智能化，产业模式创新变革的宏大的

系统工程，并将导致组织模式、企业管理、人才

需求的巨大变化[1-3, 5, 7, 15, 19]。（3）智能制造在信息物理系统，工业互联网，云计算和大数据等应

用技术的支撑下，将会有效实现个性化定制和大

批量生产的融合，大幅提升服务水平，延展工业

生产的价值链条，并推动产业形态从生产型制造

向服务型制造转变[1-3, 5, 7, 17, 19]。（4）节能，减排，绿色，环保是智能制造的重点关注领域[1, 3, 16, 22]。

而现有的研究也存在以下争议点：（1）智能制造的产业聚焦点应在何处。有学者认为智能制

造将实现制造业向高端产业和高端环节转移，因

此需要大力培养和发展新兴产业，加大传统产业

升级转型的力度[6]。也有学者认为通过智能制造

实现制造业能源节约型转变是当务之急[3]。另有

学者认为，中小企业、传统产业的智能化、数字

化需要被重点关注[15]。（2）中国智能制造的当前

位置和实现路径。有学者认为中国还在相对落后

的工业 2.0阶段，并根据构建指标体系预测，中国将通过创新和质量来提升品牌力，且有望在

2025、2035、2045分步进入制造强国第二方阵、第二方阵前列、第一方阵[1]。也有学者依据过去

科技和工业的统计数据，认为中国从引进消化吸

收走向自主创新的路径是行之有效的[3]。另有学

者基于现有的产业基础及技术水平，认为我国智

能制造的发展可分两步走，于 2020 年实现重点领域智能制造装备数控化，于 2030 年制造业通过推进智能模式的转变全面实现数字化[17]。另

有学者认为中国推进智能制造应采取“并联式”

的发展方式，采用“并行推进、融合发展”的技

术路线，并行推进数字化制造，数字化网络化制

造，和新一代智能制造[19]。（3）政策主导还是产业主导。有学者认为应当充分发挥我国制度优越

性，由政府主导，官产学研结合，实现从总体规

划、顶层设计到重点突破、全面推进的有组织的

创新[1, 7, 15, 17]。有学者认为，在国家的大力倡导

和推动下，我国已经形成了一批著名企业、制造

产业集聚地[2, 7, 17]。也有学者给出结论，技术能

力和制度环境是新兴市场新创企业国际创业绩

效的决定因素[6]。另有学者研究表明，随着工业

结构从集中向分散转变，云制造模式与服务平台

将促使越来越多微小企业的资源共享与重用，自

主联盟成为智能化工厂的先锋队[20, 21]。 与此同时，又横向对比了国外提出的智能制

造战略及其相关具体描述，包括美国的“先进制

造业伙伴计划”、德国的“工业 4.0战略计划”、英国的“英国工业 2050 战略”、法国的“新工业法国计划”、日本的“超智能社会 5.0战略”、韩国的“制造业创新 3.0计划”，世界各国在将智能制造作为本国的关键竞争优势发展战略的

时候，多数都聚焦在本国如何致力于实现先进信

息技术与先进制造技术的深度融合，以及结合云

计算、大数据、移动互联网、物联网、和数字化

等智能化制造的基础技术，以推动新一代生产力

和生产方式的产生与变革的话题。 综合国内多位院士和重要学者在学术期刊

有关智能制造话题高被引文献的观点，及

《Nature》、《Science》等国际顶级期刊的关注重点[23-29]，本研究支持对“智能制造”定义如下：

智能制造是面向产品和工厂的全生命周期的，以

云计算、大数据、移动互联网、物联网、和数字

化等新一代信息技术为基础，配合新型的能源、

材料、工艺、装备，通过智能化的感知、人机交

互、决策和执行技术，贯穿于产品与工厂设计、

制造、管理和服务的全生命周期的各个环节，形

成的先进制造过程、系统与模式的总称。

表 4 智能制造内涵定义的权威观点

学者 内涵定义 外延 发表

时间

路甬祥 人与智能机器的合作，扩大、延伸和部分取代人类专家在制造中的脑力劳动，从以人

为决策核心向以机器自主运行转变 [3]。 实现

效果 2010

朱剑英 多信息感知与融合，知识表达、获取、存储和处理，具有联想记忆、自学习、自适

应、自组织、自维护、自优化功能的系统[15]。 实现

效果 2013

孙柏林 在现代传感技术和拟人化智能技术等先进技术的基础上，通过智能化的感知、人机交

互、决策和执行技术，实现设计过程、制造过程和制造装备智能化[16]。 技术

构成 2013

左世全 在制造过程中进行感知、分析、推理、决策与控制，实现需求动态响应，产品迅速开

发以及供应链实时优化[17]。 产业

战略 2013

张曙 通过感知、人机交互、决策、执行和反馈，实现设计、制造和管理及服务的智能化[2]。 技术

构成 2014

周济 作为新一轮工业革命的核心技术和中国制造 2005的制高点、突破口和主攻方向，智能制造要从产品、生产、模式、基础四个维度系统推进[1]。

产业

战略 2015

吕铁 以新一代信息技术为基础，配合新能源、新材料、新工艺，贯穿设计、生产、管理、

服务等制造活动各个环节[7]。 技术

构成 2015

图 4 流程工业和离散工业的智能制造文献时区年轮图对比

5 离散工业和流程工业分类研究 5.1 离散工业和流程工业特征对比

流程制造是指被加工对象不间断地通过生

产设备，使原材料进行化学或物理变化，最终得

到产品，如医药、石油、化工、钢铁、水泥等。

离散工业主要是通过对原材料物理形状的改变、

组装，成为产品，使其增值，如机械、电子、电

器、航空、汽车等。两种产业因为其材料性态和

生产形式上的巨大差别，导致其在物料特点，产

品特点，生产过程，工艺、物流和销售方面都有

显著区别。

5.2 离散工业和流程工业的智能制造研究历程可视化分类比较

如章节 2 所述，本研究将数据样本集𝑆"."的1046 篇文献分类，得到 126 篇流程制造类的文献作为数据样本集𝑆$."，以及 580 篇离散制造类的数据样本集𝑆%."。将样本数据集𝑆$."和𝑆%."分别在 CiteSpace中运行，通过输出结果的年轮时区

图，并用绘图组合到一起进行比较展示，如图 4。根据分类后的两个年轮图比较，可归纳以下发现：

（1）在智能制造学术研究成果输出数量上，离散制造行业明显要高于流程制造行业。

（2）在智能制造研究兴起的时间点上，流程制造行业针起步较晚（2013年），和离散制造的起点（2005）相比晚了至少 8年。

（3）2008 和 2009 年是一个明显的智能制造研究低谷期，在年轮图上聚类点分布稀少，且

几乎没有新关键词析出。 （4）离散工业的数据集输出结果中显示出

了大量和地域相关的研究，在关键词中提取出上

海，北京，天津，湖南，广东，安徽，宁夏，辽

宁等很多地域名词，而流程制造的输出结果则未

有此发现。 （5）离散工业既包含大量的管理和信息技

术相关话题，也包括了很多和生产相关的机器人

和数控机床方面。而流程工业话题范围则相对收

敛，基本都聚焦在自身生产相关的材料和工艺，

以及安全和环保方面。

图 5 离散工业智能制造研究的时间路径图

5.3智能制造研究的可视化路径 从 CiteSpace 5.1 可以输出耦合了聚类的时

间路径图（Timeline View）。如图 5 所示,以数据样本集𝑆%."离散工业输出的结果，可以从以年份为横向轴，聚类为纵向轴的二维图中，更为清

晰地看到在离散工业领域内推动智能制造研究

的几条主线：（1）以中国汽车工程学会，机械工业联合会，中国机床工具工业协会为代表的行

业协会组织；（2）以北京，上海，广东，宁夏，辽宁为代表的地方性的应用落地和政策推动；（3）以西门子，山特维克可乐满，库卡为代表的解决

方案和实施厂家；（4）以华中数控，沈阳机床为代表的典型示范应用；（5）以信息物理系统，

云计算，大数据，智能装备和仿真平台为代表的

技术革新演进。以及以上各条主线之间的交叉研

究。数据样本集𝑆$."流程制造工业析出的时间路径图主线相对较少，几条推进主线集中在新型材

料，安全环保和节能，在线检测和优化技术等与

自身工艺密切相关的方面，限于篇幅不再附图。

6 研究趋势展望 6.1 当前智能制造研究的局限性

（1）现有研究仍然未能对智能制造的最终实现效果进行清楚叙述。研究宏观战略的文献聚

焦在形势展望和体系构建方面，而应用技术的文

献局限于特定的解决方案，不能融合成具有普遍

适用性的目标框架。用何标准来界定是否达成了

实现智能制造的愿景，仍未见形成清晰的定义。 （2）缺乏对新一代智能制造范式和其内在

机理的深度理论研究。如何按照新一代智能制造

范式的本质要求，统筹协调“人”、“信息系统”

和“物理系统”的综合集成大系统，使制造业的

质量和效率跃升到新的水平，需要对智能制造范

式和其内在机理进行深入探索，同时也涉及到人

才培养、社会关系、技术合作与挖掘创新潜能等

一系列话题的研究。这些研究目前还比较缺乏。 （3）针对流程制造行业研究的滞后性和局

限性。流程工业在国家工业生产总值中占比将近

一半，而从 5.2节的结论发现该领域针对智能制造的研究有一定的滞后性和局限性，输出成果也

较少。 （4）不同企业的特点和其诉求未在智能制

造研究话题上被充分关注。企业作为智能制造的

主要投资者和受益者，是执行智能制造的主体，

而不同规模企业的应用情境各不相同，包括对应

用技术的适用性要求等。目前有关智能制造相关

的研究话题，多数还是集中在汽车、机床、冶金、

化工等重型工业领域，而鲜有从中小型企业的角

度展开对智能制造的应用研究。

6.2 智能制造研究展望 （1）以明晰最终实现效果为目的，展开从

宏观战略到应用技术之间的中间层研究。 目前对智能制造的研究，从宏观的国家战略

到具体应用技术和解决方案之间，讨论对智能制

造的目标框架的探讨。尤其是细分到不同的行业

领域，因其各自的特征差别，都值得不同工业领

域的专家分别进行探索，并逐步各自形成具有行

业适应性的智能制造目标愿景。 （2）在新一代智能制造范式的基础上，探

索其内在技术机理。

智能制造涉及智能产品、智能生产以及智能

服务等多个方面及其优化集成。从技术机理角度

看，这些不同方面尽管存在差异，但本质上是一

致的，即“人-信息-物理系统”的融合。伴随着信息世界和真实的物理世界之间深度融合的前

提技术条件日趋成熟，诸如数字孪生这样的突破

性的应用技术框架，将会成为实现 CPS 乃至智能制造的必要性底层技术框架，值得深入和全面

的研究其内在机理。 （3）针对流程制造行业的智能制造研究。 流程制造工业目前的研究比较单薄，输出结

果也较少，与这个行业的体量和重要性不对称。

在智能制造政策推动不断加强，并逐步深入到各

个行业的背景下，参照离散制造的研究路径图，

未来流程工业的智能制造研究内容将覆盖政策

导向，行业协会，核心软硬件技术，典型应用示

范代表的案例实证研究，管理、服务、人才与智

能制造的交叉研究等话题。 （4）从智能制造应用的角度对中小型企业

需求的研究。 目前智能制造相关研究，从管理到技术上都

偏重于规模以上企业，对中小型企业缺乏适用性。

中小型企业近年来从数量和产业规模上一直保

持快速增长，在国民经济和工业中扮演越来越重

要的角色，中小型企业本身灵活，有适应环境转

变的意愿，将成为智能制造的积极参与者。其需

要的是门槛低，代价小，投资回报明确的智能制

造应用方法，这一类方法有待于进一步探索，并

进行实证研究。 综合全文所述，目前智能制造还有众多研

究课题急需开展，顶层规划和具体应用技术之间

仍存在鸿沟有待弥补；针对特定垂直行业的智能

制造如何培养和扶持；新兴技术领域中国如何结

合本国实际情况，实现消化吸收和创新研发；以

上这些研究课题对推动智能制造在中国的实现，

都有前瞻性的意义。

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