當前國內智能製造的研究大多數是對國外經驗的借鑒性研究和一般性的歸納總結研究 ，且大多集中於理論探討 ，缺乏實證數據的支持 。另外 ，對相關現象的分析目前還基本停留在問題描述和對策建議層次上 ，但由於缺少實證數據 、實踐經驗的支持 ，使得所提的對策建議較為宏觀 ，現實針對性不強 。

一 、美英德是論文數量產出大國

國家和地區分布

在智能製造研究領域發文量居首位的國家是美國 ，發表論文412篇 ，占文獻總量的26.3% ，具有非常明顯的學術優勢 。其次是英國 、德國等歐洲地區 ，共發表論文346篇 ，占比為22.1% ；再次是亞洲地區以日 、韓為代表 ，在該領域的研究水平也較高 ，占比為17% 。

數量分布

WebofScience核心合集數據庫中檢索到的智能製造各年份文獻數量 。總體上看 ，國外該研究領域論文年發表數量保持著穩定增長的趨勢 ，特別是2008年金融危機後論文數量更是明顯增長 ，這說明智能製造研究領域具有很大的活力 ，並且隨著全球製造業的轉型與發展 ，研究隊伍也在不斷壯大 。

二 、高校是智能製造研究論文主力軍

數量分布

與國外相比 ，國內智能製造研究起步較晚 ，最早開始於1992年。近年來 ，在“中國製造”轉型升級背景下 ，智能製造受到社會各界越來越多的重視 ，並成為當前製造領域的熱點課題 ，該領域的文獻數量進入迅猛增長階段 ，但總量依然偏少。2014年也還不到30篇 。

研究機構

176篇文獻共來自40家研究機構 ，其中發文數量大於5篇的有15家（如華中科技大學 、浙江大學 、西安交通大學 、清華大學 、南京航空航天大學等） ，共發表文獻96篇 ，占總文獻量的54.5% 。由此可見 ，這些研究機構可看作智能製造研究的核心單位 。

淺談國內外智能製造產業的現狀分析

三 、國外智能製造研究熱點分析

對國外節點文獻做一步分析 ，概括出國外智能製造研究熱點如下 ：

1、智能設計方麵

Gillenwater等主要從信息科學的視角 ，研究了將計算機輔助製造/設計（CAM/CAD） 、網絡化協同設計 、模型知識庫等各種智能化的設計手段和方法 ，應用到企業的產品研發設計中 ，以支持設計過程的智能化提升和優化運行 。

2 、智能生產方麵

Prickett等主要從製造科學的視角 ，研究了將分布式數控係統 、柔性製造係統 、無線傳感器網絡等智能裝備 、智能技術應用到生產過程中 ，支持企業生產過程的智能化 。Ruiz等將多主體係統（Multi-agentSystems）引入到生產過程的仿真模擬中 ，以適應智能製造生產環境的新要求，最後通過實例驗證了該仿真方法的優勢 。

3 、智能製造服務方麵

Tso和Hu從服務科學的視角 ，研究了智能製造服務 。主要包括產品服務和生產性服務 ，其中產品服務主要針對產品的銷售以及售後的安裝 、維護 、回收 、客戶關係的服務 ，生產性服務主要包含與生產相關的技術服務 、信息服務 、金融保險服務及物流服務等 。

4 、智能管理方麵

Choy和Su從管理科學的視角 ，研究了智能供應鏈管理 、外部環境的智能感知 、生產設備的性能預測及智能維護 、智能企業管理（人力資源 、財務 、采購及知識管理等） ，最終目的是達到企業管理的全方位智能化 。

目前國外智能製造研究已經較為成熟 。研究內容上涵蓋了智能製造研究領域的各方麵 ，呈現出多視角 、動態化的趨勢 ，多學科交叉融合 ；研究方法上已從早期的概念闡述 、理論論述等定性研究方法 ，逐步轉向計算仿真 、數據調查 、案例研究等實驗方法和定量分析方法 ；研究背景上已開始注重不同人文社會環境對智能製造的影響 ，順應了智能製造跨學科 、跨文化的發展趨勢 ，增強了研究的現實針對性 。

四 、國內智能製造研究熱點析分

概括出中國智能製造研究熱點如下 。

1 、智能製造理論研究

該部分的研究熱點 ，主要是討論智能製造的概念 、內涵 、模式 、發展路徑及影響因素等方麵 。由於製造技術 、信息技術 、網絡技術等不斷發展 ，關於智能製造的概念和內涵 ，也處在不斷變化 、充實和完善之中 。楊叔子和丁洪從智能製造的研究背景和發展現狀出發 ，指出智能製造研究領域主要包括智能製造技術（IMT）與智能製造係統（IMS） ，同時強調了智能製造從屬於21世紀先進製造範疇 ，雙I（Integration&Intelligence）是其重要特征 。雖然學界對智能製造理解的側重點不同 ，但總體上可概括為兩個層麵 ，一是製造設備 、產品的智能化 ，二是製造過程 、管理的智能化 。前者關注製造對象 ，後者關注製造主體 ，後者的研究正受到越來越多學者的重視 。

針對智能製造的模式 、發展路徑以及影響因素 ，國內學者大都是在借鑒國外先進經驗的基礎上展開相應研究 。例如 ，張爽生以全球信息化為背景 ，分析了企業生產製造所麵臨的新問題 ，提出需借鑒發達國家經驗 ，對中國企業生產模式進行改造 。

2 、智能製造與企業的相關研究

該部分主要探討智能製造環境下的企業集成 、企業智能化升級 、企業管理智能化 、企業運營績效等問題 。例如 ，胡春華等人在分析製造業發展趨勢和企業麵臨問題的基礎上 ，提出了智能製造環境下企業集成的總體目標和原則 ，以及企業集成的信息模型和實現技術 。易開剛和孫漪等論證了智能製造可有效打破民營企業“低端鎖定”路徑依賴 ，並從外部政策支持及企業內部變革兩方麵 ，提出了民營企業實施智能製造策略的路徑 。蔡為民以輪胎製造企業為例 ，研究了智能製造與企業運營績效的關係 ，並從生產效率 、節能減排 、服務質量等方麵進行了統計 ，分析表明智能製造可助力製造企業提質增效 。

3 、智能製造與產業的相關研究

該部分主要研究智能製造與製造業轉型升級的相互關係 ，以定性為主。例如 ，丁純和李君揚從德國“工業4.0”的動因 、內容 、前景等方麵入手 ，介紹了德國製造業智能化的特點和發展趨勢 ，並給出了中國應對全球製造業變革的對策建議 。杜曉君和張序晶研究了國外發達國家製造業升級路徑 ，總結了國外經驗對中國製造業轉型升級的啟示和借鑒意義 。陳雪琴針對高端製造向發達國家回流 ，低端製造向東南亞等國轉移這一新形勢 ，指出中國製造業亟需從要素驅動轉型升級為效率驅動 、創新驅動 ，並強調需積極開展智能製造試點示範 ，提升製造業的智能化 ，推動產業升級 。以上結果說明 ，智能製造已成為發達國家產業轉型升級的重點發展領域 ，中國也必須給予足夠的重視 ，積極開展相關研究和實踐 。

4 、智能製造其他方麵的研究

該部分主要探討了智能製造與管理創新 、企業社會責任等其他方麵的話題 ，研究內容較寬泛 。例如 ，陳佳貴以國外管理學百年發展曆程為背景 ，研究了中國管理學創新發展問題 ，並在文章中指出“大數據 、智能製造 、移動互聯網為代表的新技術正在激發企業組織結構、製造模式等一係列管理範式的變革” 。雲製造是近年來由李伯虎院士等借用雲計算的思想 ，提出的一種基於知識 、麵向服務的網絡化智能製造新模式 。更進一步 ，姚錫凡等在雲製造 、製造物聯 、企業2.0等基礎上 ，提出了智慧製造 ，並探討了從雲製造到智慧製造的實現路徑 。

五 、研究趨勢與展望

1 、理論研究方麵

目前國內智能製造理論研究主要是對製造業智能化現象的籠統描述 、轉型路徑的淺層分析和發展模式的簡單總結 ，未見理論上的深層次探討 ，研究深度尚顯不足 。主要表現為 ：對智能製造內涵和外延的界定比較模糊、不夠清晰 ；對製造業智能化轉型升級的影響因素沒有完整的分析 ；對智能製造發展路徑和模式的探討更多集中在現象描述層麵 ，缺乏微觀機製和內部動力等視角的深入分析 ；對智能化轉型中企業的組織架構 、管理方式變革等方麵隻有少部分論述 ，未見係統的探討 。因此 ，在今後的工作中 ，不僅需要對智能製造的內涵 、外延等進行詳細闡述和研究 ，還要注意結合創新理論 、運營管理理論 、組織理論等對智能製造發展的路徑 、模式 、規律等進行深入 、係統的研究 ，為後續工作奠定紮實的理論基礎 。

2 、交叉研究方麵

智能製造研究領域涉及經濟學 、管理學、製造科學 、信息科學等多個學科 。製造業智能化是一個複雜 、係統的轉型過程 ，同時也是多學科相互交叉 、深度融合的過程 ，但目前國內學者對智能製造交叉領域的相關問題 ，如智能化管理 、智能化服務 、智能化過程中人的因素等研究較少或仍是空白 。因此 ，國內學者在後續研究中應注重多學科的交叉融合 。例如 ，根據製造業智能化的特點 ，引入智能供應鏈的思想 ，研究製造業各環節的智能銜接和管理優化 ；智能製造強調“以人為本的中心思想 ，因此可從員工的招聘 、培訓 、職業發展等問題入手 ，探討人力資源管理如何支持和服務於製造企業的智能化轉型 ；另外 ，還可借鑒行為科學和市場營銷理論 ，從微觀層麵研究消費者的心理傾向和選擇偏好問題 。值得一提的是 ，目前智能製造領域的消費者行為研究大部分基於西方文化語境 ，缺乏“中國情境”以及跨文化情境下的比較研究 。這一點需引起中國學者的注意 ，對中國語境下的消費者行為展開研究 ，形成具有本土消費文化特色的研究結論或比較研究 ，從而為中國企業智能產品的創新研發提供指導 。

3 、實證研究方麵

當前國內智能製造的研究大多數是對國外經驗的借鑒性研究和一般性的歸納總結研究 ，且大多集中於理論探討 ，缺乏實證數據的支持 。另外 ，對相關現象的分析目前還基本停留在問題描述和對策建議層次上 ，但由於缺少實證數據 、實踐經驗的支持 ，使得所提的對策建議較為宏觀 ，現實針對性不強 。因此 ，在今後的研究中 ，國內學者應根據各類製造業的產業特性 ，通過企業調研 、實地訪談 、問卷調查等方式深入了解智能製造的發展現狀 ，並運用數理統計學和經濟計量學方法對智能製造的模式 、路徑 、影響因素等進行實證研究 ，為進一步剖析和解決智能製造領域相關問題提供更加科學的依據 。因此 ，智能製造實證方麵的研究是另一個值得關注的課題 。