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在开始进一步深究智能制造之前，我们先来设置一个简单的场景：
Sara想为自己的办公室购置一台办公设备A，作为一个文艺青年，Sara对办公设备的要求也很有趣：外观符合自己的审美，不想要的功能不要有。出于这些需求，她在心里敲定了一种奇怪的颜色，兴冲冲地打开网页开始挑选产品，然而迎接她的是失望的结果。首先，在她预算范围内的产品里，颜色这方面几乎是二选一，根本没有她想要的；其次，当她好不容易找到一款简洁、优雅的产品，完全符合她对功能的需求，却发现缺货了。在Sara锲而不舍的追问下，客服人员给出了解释：原来该厂的主营产品是另一种办公设备B，所以厂内的生产线大多是生产设备B的，然而这个月设备A的销量出人意料地远高于设备B，厂家无法在短时间内整合这么多生产线来生产设备A，于是导致了缺货。
虽然这是个虚构的例子，但这种买东西遇到缺货或购买需求无法完全得到满足的感觉，相信大家并不陌生。从这个例子出发，我们可以提出很多对制造环节改善的疑问：
（1）能不能针对更多产品实现更细分的定制化制造，给客户提供个性化定制的产品？
（2）工厂的不同生产线之间能不能快速调整、灵活整合，以跟上此消彼长的需求变化，同时保持足够低的成本？
（3）能不能使用机器人、智能机床和3D打印等灵活变化的生产方式，来“柔性化”大批量刚性生产的生产线？
（4）一旦使用大量智能设备，则必然会产生海量的数据，并需要对其进行监测、分析和决策，工厂的设备和技术能否提供高性能的通信和运算支撑？
这些简单的问题远远不足以表达清楚智能制造要实现的任务，我们仅用它们来勾勒出智能制造的轮廓，以引出智能工厂的图景，以及智能制造之所以“智能”的几个特征，如图2-4所示。
图2-4 智能制造效果图
可以看到，相对于工业3.0时代的工厂而言，智能工厂会更多地吸收信息化发展的成果，从数字化工厂的基础出发，整合通信技术和人工智能技术，利用物联网和设备感知监测系统构建强大的智能服务功能和信息管理网络，可以大大提高生产和生产管理过程的灵活性、可掌控性和自动化程度。运用快速、准确获取生产线数据的能力高效设计和管理制造过程，并通过更加环保、节能的设备和制造方式，共同整合出一个面向未来需求的、“会思考”的绿色工厂。
准确来说，智能工厂不完全等同于智能制造系统，但它是智能制造投射到现实运作时的一个最直观的案例。当智能工厂的层级运作图景被勾勒出来后，我们可以概括出智能制造区别于传统制造的一些特征，来看看一个像人一样的制造系统会具备什么样的“性格”和“本事”。理想化的智能制造系统具备自律能力、学习与自我维护能力，以及人机一体化、虚拟现实技术、自组织超柔性等特征。
自律能力可以理解为主动观察、分析具体情况，并结合自身状态进行主动计划的能力。智能制造系统中的机器可以主动采集与理解信息——包括过程中和环境、自身相关的信息——并分析判断和规划自身行为。这种能力的基础是海量知识库和对于知识库的学习模型的建立，凭借自律能力，设备可以进行自主运作、彼此协调甚至相互竞争，表现出高度的独立性。这种具有高度独立性的设备被称为“智能机器”。
这种能力同样和知识库及学习模型有关，但它和自律能力的区别在于：智能制造系统学习与自我维护的能力不单单体现在应用知识库，还体现为在实践中不断根据实际状况需求扩充知识库，具有自学习功能。这种能力在制造运行遇到意想不到的故障时尤其重要，智能机器能够凭借这种能力进行自我诊断，并自行排除故障，自行维护。智能制造系统中的机器和我们人类一样，面对的实际环境常常是复杂多样且动态的，所以不管对于人还是智能机器，拥有自我优化并随时调整的能力都是非常重要的。
一个“会思考”的智能制造系统不会“盲目自大”，它和其中的智能设备当然也有与人合作的需求。这种“合作”就是人机一体化，它体现了人工智能和人类智慧的结合。智能设备的基础之一是人工智能，因此在经过训练后可以拥有“逻辑思维”和根据经验进行判断的能力。但目前人工智能受限于发展，思考的范围和自由度还没有完全打开，比如还无法做到像人一样“顿悟”，因而还无法在制造活动中完全代替人类在所有情况下独立地做出分析、思考和判断，所以，现阶段智能设备和人类专家的合作在智能制造系统中是必需的。这种人机一体化的特征一方面当然给人类留下了一些颜面，毕竟还是保留人类思考在制造决策中的核心地位；另一方面在智能设备的协作下，人也能更好地发挥出自己的潜能。可以说，这种人机一体化使二者具有“平等协作”的关系，在彼此擅长的方面都有可发挥的余地。
模拟仿真的概念经常用于产品设计过程中，常见的目的在于用虚拟的方式验证产品设计的实际效果或功能。虚拟现实技术是一种以计算机为基础，把信号处理、动画技术、智能推理、预测、仿真和多媒体技术融为一体的强大技术，它把模拟仿真的范围和深度提升到另一种层次。利用一台拥有虚拟现实技术的智能机器，我们可以实现虚拟制造，这是代表人机一体化最高水平的关键场景之一。在这种场景中，我们可以借助各种音像和传感装置，虚拟展示制造计划在实际生产线上的落地情况，体验虚拟生产出来的产品，从感官上获得近似真实的感受，也可以满足人工介入远程调试和操作的需求，为操作人员模拟真实操作场景，并在验证后将模拟场景作用于真实场景。这种人机结合的新一代智能界面，是智能制造系统的一个显著特征。
智能制造系统中的设备不仅有个体运作智慧，还具有智慧群体的特征。这体现在系统中各组成部分能够自主分析具体任务的需要，并构建出最优的协同分工方式，其柔性既表现在运行方式上，也表现在组合方式上，所以称这种柔性为超柔性，如同一支训练有素、能根据需要灵活组合并完成具体任务的部队。可以想象，当智能制造系统遇到了本节开头生产线配置跟不上出货量需求的问题时，能够快速、自主地将组件化的生产线进行高效重组，以灵活应对多种产品出货量需求变化的情况，这就是自组织超柔性的魅力所在。
总的来说，智能制造的内涵和要求包括五个方面：产品智能化、装备智能化、生产方式智能化、管理智能化和服务智能化。
产品智能化要求将传感器、处理器、存储器、通信模块、传输系统与各种产品进行融合，使得产品具备动态存储、感知和通信能力，实现产品可追溯、可识别、可定位，如图2-5所示。在物联网的概念中，计算机、智能手机、智能电视、智能机器人、智能穿戴都属于最基本的连接实体，可以说“生来”就是一个个可方便实现互联的网络终端。而在智能制造的计划里，还把生产更多可升级成智能互联的传统产品放进了目标栏，包括空调、冰箱、汽车、机床等，从智能制造生产线出来的这些产品都需要连接到物联网。
图2-5 智能家居产品
智能装备并非单纯的智能机器个体，而是泛指通过先进制造、信息处理、人工智能等技术的集成和融合，从而具备感知、分析、推理、决策、执行、自主学习及维护等自组织、自适应功能的智能制造系统以及网络化、协同化的生产设施。因此，在智能制造时代，装备智能化的进程可以在两个维度上进行：一个是单机智能化；另一个是通过单机设备互联形成智能生产线、智能车间和智能工厂。有必要指出的是，装备智能化进程也并不止于单纯的研发和生产端的改造，对渠道和消费者洞察管理系统的改造和融合也属于其中重要的一环。二者相互结合，才能算是全链条装备智能改造。
生产方式智能化指的是在智能制造系统中打造个性化定制、极少量生产、服务型制造及云制造等新业态、新模式。推进这些新模式的形成，本质就是重组客户、供应商、销售商及企业内部组织的关系，重构生产体系中信息流、产品流、资金流的运行模式，重建新的产业价值链、生态系统和竞争的格局。传统工业时代中，企业定义产品价值，企业决定顾客能在市场上找到什么产品，并具有完全自主的定价权，这意味着主动权完全掌握在企业手中。而智能制造能够实现个性化定制，去掉了中间环节，丰富商业流动的形式，产品价值不再由企业单独定义，而是由全面介入构思、设计、生产、售后等各个环节的顾客来定义。
管理智能化可由本节前半部分介绍的智能工厂在各个运作层级的优化中很好地体现。智能制造的管理系统会在纵向集成、横向集成和端到端集成上不断深入，追求企业数据的及时性、完整性、准确性的不断提高，建立更加准确、更加高效、更加科学的智能化管理系统，如图2-6所示。
图2-6 智能化管理平台
智能服务是智能制造的核心内容，越来越多的制造企业已经意识到从生产型制造向生产服务型制造转型的重要性。今后，将会实现线上与线下并行的O2O（online to offline）服务，两股力量在服务智能方面相向而行，一股力量是传统制造业不断拓展服务，另一股力量是从消费互联网进入产业互联网，比如：微信未来连接的不仅是人和人，还包括设备和设备、服务和服务、人和服务。个性化的研发设计和总集成、总承包等新服务产品的全生命周期管理，会伴随着生产方式的变革不断出现。
从以上对智能制造特征和内涵要求的介绍中可以看到，智能制造确实是对现有制造业的一次大幅升级。首先，它追求采用虚拟制造技术在产品设计阶段就模拟出该产品的整个生命周期，在降低产品成本、提升产品质量的同时，追求产品开发周期最短。其次，它推动制造业发展出全新的制造模式，包括柔性制造、生物制造、绿色制造等。柔性制造是其中一个标志性特点，它追求的是定制化，这种以消费者为导向的定量灵活生产方式，能够把智能制造和以大规模量产的生产模式为代表的传统制造系统很好地区分开来。最后，智能制造会推动一大批智能制造装备形成产业，应用行业范围包括各类轻工业、重工业和物流行业，这是智能制造在推动经济发展方面的一个重要意义。