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全面解析机器视觉系统及其优势
在现代工业自动化生产中，涉及到各种各样的检验、生产监视及零件识别应用，例如零配件批量加工的尺寸检查，自动装配的完整性检查，电子装配线的元件自动定位，IC上的字符识别等。通常人眼无法连续、稳定地完成这些带有高度重复性和智能性的工作，其它物理量传感器也难有用武之地。 由此人们开始考虑利用光电成像系统采集被控目标的图像，而后经计算机或专用的图像处理模块进行数字化处理，根据图像的像素分布、亮度和颜色等信息，来进行尺寸、形状、颜色等的判别。这样，就把计算机的快速性、可重复性，与人眼视觉的高度智能化和抽象能力相结合，由此产生了机器视觉的概念。 一个成功的机器视觉系统是一个经过细致工程处理来满足一系列明确要求的系统。当这些要求完全确定后，这个系统就设计并建立来满足这些精确的要求。机器视觉的优点包括以下几点：精度高 作为一个精确的测量仪器，设计优秀的视觉系统能够对一千个或更多部件的一个进行空间测量。因为此种测量不需要接触，所以对脆弱部件没有磨损和危险。 连续性 视觉系统可以使人们免受疲劳之苦。因为没有人工操作者，也就没有了人为造成的操作变化。多个系统可以设定单独运行。 成本效率高 随着计算机处理器价格的急剧下降，机器视觉系统成本效率也变得越来越高。一个价值10000美元的视觉系统可以轻松取代三个人工探测者，而每个探测者每年需要20000美元的工资。另外，视觉系统的操作和维持费用非常低。 灵活性 视觉系统能够进行各种不同的测量。当应用变化以后，只需软件做相应变化或者升级以适应新的需求即可。 许多应用满意过程控制（SPC）的公司正在考虑应用机器视觉系统来传递持续的、协调的和精确的测量SPC命令。在SPC中，制造参数是被持续监控的。整个过程的控制就是要保证这些参数在一定的范围内。这使制造者在生产过程失去控制或出现坏部件时能够调节过程参数。 机器视觉系统比光学或机器传感器有更好的可适应性。它们使自动机器具有了多样性、灵活性和可重组性。当需要改变生产过程时，对机器视觉来说“工具更换”仅仅是软件的变换而不是更换昂贵的硬件。当生产线重组后，视觉系统往往可以重复使用。 机器视觉系统的构成 机器视觉技术用计算机来分析一个图像，并根据分析得出结论。现今机器视觉有两种应用。机器视觉系统可以探测部件，在此光学器件允许处理器更精确的观察目标并对哪些部件可以通过哪些需要废弃做出有效的决定；机器视觉也可以用来创造一个部件，即运用复杂光学器件和软件相结合直接指导制造过程。 尽管机器视觉应用各异，但都包括以下几个过程； 图像采集 光学系统采集图像，图像转换成模拟格式并传入计算机存储器。 图像处理 处理器运用不同的算法来提高对结论有重要影响的图像要素。 特性提取 处理器识别并量化图像的关键特性，例如印刷电路板上洞的位置或者连接器上引脚的个数。然后这些数据传送到控制程序。 判决和控制 处理器的控制程序根据收到的数据做出结论。例如：这些数据包括印刷电路板上的洞是否在要求规格以内或者一个自动机器如何必须移动去拾取某一部件。 机器视觉系统解析 典型的视觉系统一般包括：光源、光学系统，相机、图像处理单元（或图像采集卡）、图像分析处理软件、监视器、通讯/输入输出单元等。图像采集图像的获取实际上是将被测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的数据，它直接影响到系统的稳定性及可靠性。一般利用光源、光学系统，相机、图像处理单元（或图像捕获卡）获取被测物体的图像。光源 光源和影响机器视觉系统输入的重要因素，因为它直接影响输入数据的质量和至少30%的应用效果。由于没有通用的机器视觉照明设备，所以针对每个特定的应用实例，要选择相应的照明装置，以达到最佳效果。许多工业用的机器视觉系统用可见光作为光源，这主要是因为可见光容易获得，价格低，并且便于操作。常用的几种可见光源是白帜灯、日光灯、水银灯和钠光灯。但是，这些光源的一个最大缺点是光能不能保持稳定。以日光灯为例，在使用的第一个100小时内，光能将下降15%，随着使用时间的增加，光能将不断下降。因此，如何使光能在一定的程度上保持稳定，是实用化过程中急需要解决的问题。另一个方面，环境光将改变这些光源照射到物体上的总光能，使输出的图像数据存在噪声，一般采用加防护屏的方法，减少环境光的影响。由于存在上述问题，在现今的工业应用中，对于某些要求高的检测任务，常采用X射线、超声波等不可见光作为光源。由光源构成的照明系统按其照射方法可分为：背向照明、前向照明、结构光和频闪光照明等。其中，背向照明是被测物放在光源和相机之间，它的优点是能获得高对比度的图像；前向照明是光源和相机位于被测物的同侧，这种方式便于安装；结构光照明是将光栅或线光源等投射到被测物上，根据它们产生的畸变，解调出被测物的三维信息；频闪光照明是将高频率的光脉冲照射到物体上，要求相机的扫描速度与光源的频闪速度同步。光学系统 对于机器视觉系统来说,图像是唯一的信息来源，而图像的质量是由光学系统的恰当选择来决定。通常，由于图像质量差引起的误差不能用软件纠正。机器视觉技术把光学部件和成像电子结合在一起，并通过计算机控制系统来分辨、测量、分类和探测正在通过自动处理系统的部件。机器视觉系统通常能快到100%的探测所处理的产品而不会降低生产线的速度。由于越来越多的制造商正需要“6-sigma“（小于百万分之三的有效单位）结果，以便能够在当今质量意识很强的市场中更有竞争力，这种能力显得非常重要。另外，这些系统能够与满意过程控制（SPC）非常理想的配合。光学系统的主要参数与图像传感器的光敏面的格式有关，一般包括：光圈、视场、焦距、F数等。相机 相机是实际上是一个光电转换装置，即将图像传感器所接收到的光学图像，转化为计算机所能处理的电信号。光电转换器件是构成相机的核心器件。目前，典型的光电转换器件为真空摄像管、CCD、CMOS图像传感器等。真空电视摄像管由密封在玻璃管罩内的摄像靶、电子枪两部分组成。摄像靶将输入光学图像的光照度分布转换为靶面相应象素电荷的二维空间分布，主要完成光电转换和电荷存贮任务；电子枪则完成图像信号的扫描拾取过程。电视摄像管型成像系统具有高清晰度、高灵敏度、宽光谱和高帧速成像等特点。但由于电视摄像管属于真空管器件，其重量、体积及功耗均较大。CCD是目前机器视觉最为常用的图像传感器。它集光电转换及电荷存贮、电荷转移、信号读取于一体，是典型的固体成像器件。CCD的突出特点是以电荷作为信号，而不同于其器件是以电流或者电压为信号。这类成像器件通过光电转换形成电荷包，而后在驱动脉冲的作用下转移、放大输出图像信号。典型的CCD相机由光学镜头、时序及同步信号发生器、垂直驱动器、模拟/数字信号处理电路组成。下图为CCD相机的原理框图。 CCD作为一种功能器件，与真空管相比，具有无灼伤、无滞后、低电压工作、低功耗等优点。 CMOS（Complementary Metal OxideSemiconductor）图像传感器的开发最早出现在20世纪70 年代初。90 年代初期，随着超大规模集成电路 (VLSI) 制造工艺技术的发展，CMOS图像传感器得到迅速发展。CMOS图像传感器将光敏元阵列、图像信号放大器、信号读取电路、模数转换电路、图像信号处理器及控制器集成在一块芯片上，还具有局部象素的编程随机访问的优点。目前，CMOS图像传感器以其良好的集成性、低功耗、宽动态范围和输出图像几乎无拖影等特点而得到广泛应用。 图像的处理和分析 在机器视觉系统中，相机的主要功能光敏元所接收到的光信号转换为电压的幅值信号输出。若要得到被计算机处理与识别的数字信号，还需对视频信息进行量化处理。图像采集卡是进行视频信息量化处理的重要工具。 图像采集／处理卡 图像采集卡主要完成对模拟视频信号的数字化过程。视频信号首先经低通滤波器滤波，转换为在时间上连续的模拟信号；按照应用系统对图像分辨率的要求，得用采样/保持电路对边疆的视频信号在时间上进行间隔采样，把视频信号转换为离散的模拟信号；然后再由A/D转换器转变为数字信号输出。而图像采集／处理卡在具有模数转换功能的同时，还具有对视频图像分析、处理功能，并同时可对相机进行有效的控制。 图像处理处理软件 机器视觉系统中，视觉信息的处理技术主要依赖于图像处理方法，它包括图像增强、数据编码和传输、平滑、边缘锐化、分割、特征抽取、图像识别与理解等内容。经过这些处理后，输出图像的质量得到相当程度的改善，既改善了图像的视觉效果，又便于计算机对图像进行分析、处理和识别。 机器视觉系统的应用 机器视觉系统是实现仪器设备精密控制、智能化、自动化有有效途径，堪称现代工业生产的“机器眼睛”。其最大优点为： （１）实现非接触测量。对观测与被观测者都不会产生任何损伤，从而提高了系统的可靠性； （２）具有较宽的光谱响应范围。机器视觉则可以利用专用的光敏元件，可以观察到人类无法看到的世界，从而扩展了人类的视觉范围。 （３）长时间工作。人类难以长时间地对同一对象进行观察。机器视觉系统则可以长时间地执行观测、分析与识别任务,并可应用于恶劣的工作环境。 文章摘自：中国机器视觉网
02-21
2019
2019-02-21
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工业机器人供需两旺 替代人力仅仅是起点
近日国务院印发《新一代人工智能发展规划》，将人工智能产业推向了资本的风口。而工业机器人，更是作为资本在人工智能领域布局的细分方向，体现出极大的投资潜力。人工智能与制造业的融合，在推进制造业转型升级方面更是意义重大。近年来，制造业企业大规模使用工业机器人，在提升制造业智能化水平与生产效率的同时，也带来乐工业机器人产量的大幅增长。眼下随着人工智能技术标准、商业应用、产品数据以及推进产业升级方面的统筹协作，工业机器人迎来了发展的黄金时期。如今制造业正是借助人工智能这一新兴技术，从自动化逐渐向智能化转变。工业机器人也作为“制造业皇冠上的明珠”，在我国制造业发展的过程中逐渐体现出自身价值。以东莞为例，在过去三年间更是大规模推动机器换人，如今已经在此基础上构建了智能制造全生态链。据前瞻产业研究院的了解，今年上半年我国工业机器人产量同比增长52%，6月份的同比增幅更是达到61%，居各类工业产品之首。这一数据代表的是制造业加速转型升级带来的“供需两旺”。一方面，工业机器人的大量投运，是制造业转型升级、应对人力成本上涨的有效应对措施;另一方面，则是工业机器人作为战略新兴产业，吸引了诸多资本入局，其产能如今已经步入了释放周期。而且，工业机器人行业如今也在发生着巨大的变化，从以前的自动化生产，到现在借助更多的前沿技术，如视觉感知、大数据以及云计算、人工智能技术，工业机器人产品已经能够为下游生产制造企业带来更大的价值，甚至引领下游产业的变革。作为制造业大省的广东，可以看作是工业机器人应用的前沿阵地。2016年广东工业机器人总量达到6万台，几乎达到全国机器人总量的20%。这些工业机器人被应用到制造业生产的各个环节，例如搬运、抛光、打磨、焊接、组装以及检测等，大大提高了生产的质量与效率。工业机器人应用市场的火爆，也吸引了大连机床、华中数控等一大批工业机器人企业落户广东，也将我国工业机器人市场推向新的高度。其实，总体来看，工业机器人市场仍旧有很多领域没有开拓。例如对生产设备的监控、分析、判断、调整，这些工作在以前靠人是难以做到的。因此，工业机器人的定位不仅仅是“替代”人类，同样也要“优于”人类，才能更具发展空间。文章摘自：中国自动化网
07-26
2017
2017-07-26
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机器视觉 给工业机器人一双怎样的“慧眼”？
在以智能制造为核心的工业4.0时代背景下，随着中国制造2025战略的深入，工业智能机器人产业市场呈现爆炸式增长势头，其中充当工业机器人“火眼金睛”角色的机器视觉功不可没!那么机器视觉究竟给工业机器人一双怎么样的“慧眼”，能够大助工业机器人在未来工业自动化、智能化的工业4.0发展道路上大展拳脚？工业机器人为什么需要一双“慧眼”作为工业机器人的核心技术，人工智能在过去的几年里一直处于持续的高速发展阶段，很多机器人也已经具备了相当高的智能化特点，但是还远远达不到人类所设想的智能化程度，罗马非一日所能建成，机器人也不可能一下子就变得非常智能化。机器视觉工业自动化的真正实现，需要高度智能化的工业机器人去替代人类的一部分工作，而显然，如果想让机器人去很好的替代人类工作的话，首先要做的就是让它们得能“看”到才行。当工业机器人具备观察事情的能力时，才能够很好的对事情判断，从而做到智能化的灵活自行解决一些问题。因此可以代替人眼做测量和判断的机器视觉自然是十分重要的，机器视觉系统可以通过机器视觉产品即图像摄取装置，将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号，然后图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。机器视觉在工业应用领域如何施拳机器视觉工业应用广泛，主要具有四个功能：1、引导和定位，视觉定位要求机器视觉系统能够快速准确的找到被测零件并确认其位置，上下料使用机器视觉来定位，引导机械手臂准确抓取。在半导体封装领域，设备需要根据机器视觉取得的芯片位置信息调整拾取头，准确拾取芯片并进行绑定，这就是视觉定位在机器视觉工业领域最基本的应用。2、外观检测：检测生产线上产品有无质量问题，该环节也是取代人工最多的环节。说机器视觉涉及到的医药领域，其主要检测包括尺寸检测、瓶身外观缺陷检测、瓶肩部缺陷检测、瓶口检测等。3、高精度检测：有些产品的精密度较高，达到0.01~0.02m甚至到u级，人眼无法检测必须使用机器完成。4、识别，就是利用机器视觉对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象。可以达到数据的追溯和采集，在汽车零部件、食品、药品等应用较多。概括的说，机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度，主要在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉;同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。中国工业机器人产业发展迅速已成为世界之巅。制造业向智能制造发展的产业升级需求，庞大的制造业市场规模、中国制造2025战略的推进和众多产业布局，造就了工业机器人发展的“天时地利人和”，制造业大枷都是竞相布局智慧工厂，可以说，机器人产业发展大有势如破竹的节奏，整个制造业的需求规模不容小觑，而工业机器人产业的发展必将为机器视觉应用提供众多机会。摘自：中国自动化网
03-22
2016
2016-03-22
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人民网：德国工业4.0与中国制造2025比较
我国还是一个发展中的国家，仍处于工业化进程中，落后与先进并存、传统与现代共生，需要积极探讨中国特色工业化道路：提升传统产业与培育新兴产业相结合；传统手工艺与先进制造业相结合；第一次工业化与第二次工业化相结合；信息化与工业化相结合。德国工业4.0在全球产生重大影响，标志着全球加快全面进入以智能制造为核心的智能经济时代。德国工业4.0与美国比较流行的第三次工业革命提法和一些学者说的第五次工业革命等，都是以信息技术革命性突破为基础，反映了工业经济数字化、信息化、智能化、网络化的发展趋势。本文着重分析德国工业4.0战略的主要特点，比较中国制造2025，得出一些重要启示。德国工业4.0主要特点德国工业4.0可以概括为：一个核心，两个重点，三大集成，四个特征和六项措施。一个核心：互联网+制造业，将信息物理融合系统（CPS）广泛深入地应用于制造业，构建智能工厂、实现智能制造。两个重点：领先的供应商策略，成为“智能生产”设备的主要供应者；主导的市场策略，设计并实施一套全面的知识和技术转化方案，引领市场发展。三大集成：企业内部灵活且可重新组合的纵向集成，企业之间价值链的横向集成，全社会价值链的端到端工程数字化集成。四个特征：生产可调节，可自我调节以应对不同形势；产品可识别，可以在任何时候把产品分辨出来；需求可变通，可以根据临时的需求变化而改变设计、构造、计划、生产和运作，并且仍有获利空间；四是过程可监测，可以实时针对商业模式全过程进行监测。六项措施：实现技术标准化和开放标准的参考体系；建立复杂模型管理系统；建立一套综合的工业宽带基础设施；建立安全保障机制和规章制度；创新工作组织和设计方式；加强培训和持续职业教育。把德国工业4.0放在全球范围和历史背景中比较发现，可以看出德国工业4.0有以下5个重要特点。1.基础性。与德国整体发展战略相关，发挥优势，应对全局性挑战。德国是一个很重视发展战略规划的国家，特别是进入21世纪以来，一直在努力建立部门间高技术战略协调机制，制定德国的创新发展国家战略。2006年。德国政府制定了“高科技战略”，2010年7月，发布了《德国2020高技术战略》报告，2011年11月，德国政府特别提出把德国工业4.0作为《德国2020高技术战略》的重心，具有非同一般的意义，充分说明德国制造业在德国整体发展战略中的基础性作用。工业4.0有助于促进工业-科研联盟瞄准中长期科学和技术发展目标，制定具体的创新战略和实施路线图，确保德国制造业的领先和优势地位，是保持德国可持续发展的基础性战略。2.策略性。与国际社会竞争相关，在国际相近的战略思维中，寻求不同的策略。加快先进制造业的发展不仅仅德国高度重视，其他国家也同样高度重视。事实上，早在2006年，美国国家科学基金会（NSF）就把CPS系统确定为关键研究领域。2011年3月，欧盟公布了“欧洲2020战略”，提出800亿欧元预算，使其成为世界上最大的研发经费计划。日本也提出了类似的“工业智能化”战略，重点发展人工智能、服务机器人等产业。德国很清楚自身近些年在竞争中的不利态势，面临很大的压力。面对竞争形势，德国采取了包容、开放、有策略的战略，在竞争中合作，在合作中竞争。德国为工业4.0配套制定了领先的供应商策略和主导的市场策略，重点考虑将产品与恰当的服务相衔接，着力开发新的商业模式。这是很值得借鉴的。3.创新性。与工业发展历史相关，把累积、继承、创新有机结合起来，形成高水平的创新。一方面，充分考虑了从工业化早期阶段吸取经验，继承和发扬现有工业的核心价值。在德国，一般意义的信息和通信技术（ICT）至今仍然支持90%的工业制造过程。因此，工业4.0很重视借助传统工业和研究领域的传统优势。另一方面，德国工业4.0将制造领域的所有因素和资源通过CBS系统构成全新的社会服务和实时保障平台，体现了深度的创新性。德国“工业4.0”就是一种“再工业化”战略。但是与美日的“再工业化”不同，德国的“工业4.0”核心在于利用互联网、物联网以及模块化技术，实现工业生产方式的变革，从根本上改变传统工业中由于地理位置导致的生产、研发脱节现象，使工业生产技术的研发和升级不再依赖物理上的互相接触，使德国在既保持自己科技研发技术优势的同时，也可以继续享受全球化生产的优势。德国通过新理念、新战略、新技术，把信息化推向质的变化阶段，推动以智能制造、互联网、新能源、新材料、现代生物为特征的新的工业革命。这一点是很高明的。4.前瞻性。与未来趋势相关，正确研判当前的形势和未来的趋势，体现事物发展规律。工业4.0是一个长期的发展战略；智能经济、智能世界是一个中长期的发展目标。在现实与中长期目标之间，德国一方面特别注重充分发挥自身优势，对智能工厂进行多层次、多视角的透视和描述，既体现可操作性，又体现前瞻性，为正确选择战略重点、采取超常规的相应举措，提供理论和实践基础。另一方面，德国把实现技术标准化放在最为优先的地位，抢先制定行业标准，企图继续占领全球制造业的制高点，除了在经济上获得现实利益外，更重要的是为长远确立德国制造优势创造条件。5.市场性。与市场发展需求相关，适应市场、构建市场、引领市场，占据市场制高点。德国把智能工厂作为智能化世界的一部分，以“工业智能化”带动“社会智能化”，为“社会智能化”提供新一代网络基础设施、先进通信技术、智能控制系统设计、“大数据”分析方法等各类软硬件，将成熟的“工业解决方案”转化为“社会服务解决方案”，在不同的地区、不同的领域推广应用，构建新的市场空间。德国在构建市场的过程中，特别把CBS技术和产品确立为主导市场，根据不同消费者的需求设计系列化的智能产品，建设智能社会，建立全新的商业机会和模式，必将产生难以估量的市场价值。2025与4.0的比较2015年，中国在分析国内外市场的基础上，遵循产业升级与转型的客观规律，编制中长期十年规划，颁布了中国制造2025，明确了十个重点行业，包含战略性新兴产业、先进制造业、其他关系到国计民生的传统行业，以及相应的供应链和销售网。其主线是两化深度融合，主攻方向是推进智能制造，主要形式是互联网+。“中国制造２０２５”与德国“工业４．０”都是在新一轮科技革命和产业变革背景下针对制造业发展提出的一个重要战略举措。比较两个战略可以看出各有特点，除了技术基础和产业基础不同之外，还存在战略思想等方面的明显差异。德国工业4.0为德国工业发展描绘了细致的发展蓝图，反映了德意志民族特有的认真与严谨，在战略思想、基础研究、技术教育、政策机构和措施方面有很多值得我们学习和参考。1.战略思想的差异比较德国工业4.0与中国制造2025，一个重要的区别在于，德国工业4.0战略是一个革命性的基础性的科技战略。其立足点并不是单纯提升某几个工业制造技术，而是从制造方式最基础层面上进行变革，从而实现整个工业发展的质的飞跃。因此，德国工业4.0战略的核心内容并不拘泥于工业产值数据这个层面上“量的变化”，而更加关注工业生产方式的“质的变化”。相对于德国工业4.0，《中国制造2025》，则强调的是在现有的工业制造水平和技术上，通过“互联网+”这种工具的应用，实现结构的变化和产量的增加。这种区别就好比《中国制造2025》是在工业现阶段水平和思维模式上寻求阶段内的改进和发展，德国则是寻求从工业3.0阶段跨越到工业4.0阶段，实现“质的变化”。这种战略思想上的差别应该说是客观条件的反映，符合现实基础，但也说明中国制造2025缺少战略上的理论深度和技术高度，也缺少市场上的感召力和影响力。2.战略基础的差异战略基础包括基础研究、技术教育、人才培养等，是战略实施成功的基本条件。仔细研究《德国工业4.0》，我们不难发现这个战略最重要的因素是基础科学研究，很多细节方面的任务目标，都以“高、精、尖”的理论知识作为依凭。致力于改善德国科学基础研究的条件，提高科研创新能力。相比之下，中国基础学科的研究比较薄弱，科研创新能力不强，很难有重大突破。其根本原因，除历史基础条件因素之外，也有政策的因素。在政策支持上，中国横向研究比纵向研究无论在数目上，还是支持力度上都要大很多，导致中国应用型的研究领域较强，理论基础研究较薄弱。中国还在制定国际化行业标准方面缺乏经验和条件。因此，我们有必要下大力加强基础研究。同时，我们还有必要采取开放式的合作方针，积极成为网络化先进理论和先进标准体系的重要接入者，积极开展国际合作，与包括德国在内的发达国家一起分享理论、技术与市场。3.战略措施的差异在配套政策方面，德国为了有效实施工业4.0，比较重视对技术、政策和环境等进行评估调整。比如，德国系统评估新技术对相关法律可能造成的颠覆性影响，以及创新周期缩短可能导致相关规则架构频繁更新等，及时对现行不利于发展的各项规章制度进行了修改。德国比较重视构建支持工业4.0的法律环境，及时对与企业责任、数据保护、贸易限制、密码系统等相关法规进行调整，培养全国国民的竞争意识，比较重视反思和自我调适。这一点很值得我们借鉴。在协同机构方面，德国成立了政府统一协调机构，建立了第四次工业革命平台。德国信息技术通讯新媒体协会、德国机械制造联合会以及德国电子工业联合会三个专业协会共同建立了秘书处，负责为优先主体研发路线图。我国除了在中央政府层面成立由国务院领导同志担任组长的领导机构和战略咨询委员会之外，还应该大力发挥行业协会的作用，加强行业协同机制建设。对中国的启示1.积极迎接智能经济新时代工业4.0将使人类-技术（human-technology）和人类-环境（human-environment）的相互作用发生全新转变。借助CPS系统，特别是互联网+，可以巨大地提升人的智能。智能是把人的智慧和知识转化为一种行动能力。基于人类智慧、电脑网络和物理世界有机融合的经济具有更高的效率，这种效率是传统工业无法达到的，因而智能一旦出现将以新的结构和形态取代传统工业，形成“智能经济”。在智能经济时代，智能环保、智能建筑、智能交通、智能医疗等，构成智能经济的不同领域；智能家庭、智能企业、智能城市、智能地区、智能国家、智能世界，构成智能社会的不同层面。在智能经济时代，全球经济一体化的整体性更加突出，市场主体相互之间内在联系更加紧密，社会经济系统对外更加开放。以智能工厂为特征的智能经济也很可能是工业经济发展的最高阶段。可以预料：世界的不平衡性将更加突出，竞争的形式将会改变，全球治理方式将有重大变化。对此，我们要有一定的准备，在发展战略、科技创新、人文道德上占据制高点，形成良好态势。2.积极探索中国特色工业化道路我国还是一个发展中的国家，仍处于工业化进程中，落后与先进并存、传统与现代共生，需要积极探讨中国特色工业化道路：提升传统产业与培育新兴产业相结合；传统手工艺与先进制造业相结合；第一次工业化与第二次工业化相结合；信息化与工业化相结合。我国相当一个时期可能还需要同时推动“工业２．０”、“工业３．０”和“工业４．０”，既要实传统产业的转型升级，还要实现在高端领域的跨越式发展，建立既符合中国实际情况、又体现世界发展潮流的中国工业体系，为全面实现小康社会，实现现代化提供坚实和广宽的基础。既要考虑提高劳动生产率，又要考虑解决就业问题。3.正确认识发达国家再工业化中的中国制造业在当前国际形势下，中国制造业面临三方面挑战：一方面来自高端挑战。发达国家通过“再工业化”，将“再工业化”与新的工业革命相结合，必定使发达国家在科技、信息、资本等方面长期积累的优势进一步强化，成为科技革新与产业革命红利的主要受益者，使不利于发展中国家的“中心-外围”世界分工体系进一步固化，进一步拉大与我国的距离。另一方面来自低端挤压，印度、越南、印尼等发展中国家可能以更低的劳动力成本承接劳动密集型产业的转移，抢占制造业的中低端，我国制造业在中低端广大市场的优势面临失去的危险。再一方面来自内部的困境。从整体来看，我国自主创新能力不强，核心技术对外依存度较高；制造业仍处于产业中低端水平，缺乏世界一流大型企业与知名品牌，在全球产业链中的高附加值环节份额相对较小；产业结构不尽合理，技术密集型产业和生产型服务业比重偏低，产业集聚和集群发展水平不高，产品质量问题比较突出；资源利用效率偏低，环保问题严重；管理水平不高，管理效率低，导致管理成本高，严重影响产品竞争力。中国制造业也迎来了三大机遇。首先是新的契机。新一轮科技革命和产业变革与我国加快转变经济发展方式形成历史性交汇，国际产业分工格局进入重塑阶段，新理念、新技术、新方式启动期有很多空白点，在某种程度上为全球提供了新的起跑线，也为中国赶超发展提供了契机。其次是新的供需。发达国家“再工业化”与正在兴起的新一轮工业革命有机结合，向我们展现了不同于传统流水线、集中化机器大生产的全新生产方式、生产要素、组织模式，必将创造新的市场和供需，这些都是我国可以大展身手之处。再次，发达国家“去工业化”和“再工业化”为我们提供了经验教训。发达国家过度“去工业化”及发展高风险、高杠杆的金融业务，导致实体经济与虚拟经济脱节，我国充分汲取其教训，借鉴其“再工业化”发展战略中具有前瞻性、符合发展大势的政策措施，根据不同类型行业的特点，有重点、有差别地推进结构优化升级，通过突破研发、设计、营销网络、品牌和供应链管理等制约产业结构升级的关键环节，完全有可能加快改造提升制造业。化挑战为机遇，可能要考虑“争两头，保中间”的战略规划格局，建立中国特色的现代产业体系。一头是集中优秀力量，大力增强集成创新能力，培育原始创新能力，加快拥有一批核心关键技术，在一些重要的高端领域，争取一席之地。这一点，我们过去做到了，今后也应该做到，从而在国际核心俱乐部有一定的话语权。一头是继续争取在低端有一定份额，努力创造更多的就业机会。我们应该在长期底端基础上有所升级，全部升到高端是不现实的，升到中端应该是我们的主要选项。克服“中国制造”所面临的困境，成为国内外市场优良（中端）产品和服务的重要提供者。4.高度重视互联网+企业组织变革“互联网+”是科技与经济的有机结合，在实施“互联网+”战略中，互联网+企业组织变革具有特别重要的意义，企业作为市场的重要主体和经济的细胞，除了利用互联网加强与市场的互联和联系、推动网络化协同制造和服务之外，还要下大功夫增强内生动力，焕发内部活力。如何利用信息技术改善重构生产要素，深化企业组织变革，创新生产方式，提升资产质量和服务功能，适应市场需求和变化，是一个影响中国制造2025战略全局性的问题。解答这个问题首先需要正确理解技术与组织的关系。技术结构与企业组织结构的关系是相互促进和相互构建的过程，特别是互联网技术将企业的消费者、供应商、合作者和企业员工等各种关系全部组织在电脑网络里，使信息的获取、处理、传递和应用变得高速便捷，必然要求企业的生产方式、管理模式和组织机构做相应的调整和变革。在这种情况下，只有深化企业组织变革，将互联网技术和企业生产方式紧密联合起来，形成有效的信息沟通反馈机制，才能实现技术与组织的良性互动，才能使互联网技术的发展为企业所需要，企业才能成为推动企业技术进步的主要力量。5.加强中国制造2025基础工作我国对基础研究、基础培训、基础设施等方面的重要性有一定的认识和措施，但缺乏深度、缺乏核心、缺乏灵魂。一项大的战略，特别是涉及到一个国家中长期发展的大战略，必须要有自己的系统、深厚的理论基础，必须要有自己的核心关键的创新技术，必须要有创新理念、勇于担当、能够解决问题的人才。虽然我们可以通过向西方发达国家学习的方式缩小技术差距，但是如果理论研究无法赶上去，那么将永远落后于别人，进而失去真正的竞争力。在基础研究和基础培训两方面，德国都有很多宝贵经验，值得我们学习。如何加强基础研究、基础培训呢？可以考虑从基础设施建设着手。基础设施建设也是中国制造2025重要一部分内容。中国制造2025必须要有配套的基础设施和能够获得的相应材料。比较深入地研究分析中国制造基础设施工程，可以发现问题、解决问题，体现以问题为导向的创新研究思路，既有针对性地加强理论研究，又为中国制造提供基础条件。从目前情况看，很有必要梳理出中国制造重要基础设施名目，比如，宽带互联网基础设施、高效大容量数据基础设施、IT基础设施、统一的安全保障构架和独特的标识符等。在比较参考国际相应的先进基础设施基础之上，很有必要逐项制定中国制造基础设施项目的理论研究方案和工程建设方案，为中国制造2025夯实基础。不可否认，新的工业革命浪潮正在兴起，智能世界的前景正在展现，激烈竞争的号角已经吹响。我们急不得，也慢不得。关键是要深入研判，长线布局，措施得当。“中国制造”需要从要素驱动转变为创新驱动；从低成本竞争优势转变为质量效益竞争优势；从资源消耗大、污染物排放多的粗放制造转变为绿色制造；从生产型制造转变为服务型制造。中国制造发展战略核心要义应该是：以加快新一代信息技术与制造业融合为主线，以提质增效为中心，以满足经济社会发展和国防建设对重大技术装备需求为目标，以开放合作为手段，强化工业基础能力，提高综合集成水平，完善多层次人才体系，培育有中国特色的制造文化，促进产业转型升级，实现制造业由大变强的历史跨越。中国完全有可能成为新的工业革命的重要受益者，也为新的工业革命做出重要贡献。作者系国家开发银行研究院副院长摘自《人民网》
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工业互联时代，德国vs美国谁能赢？
据国外媒体报道，在德国，最令人尊重的工作是工程师。但德国官员开始担心，在这个软件为王的世界，工厂正被互联网越来越紧密地联系在一起，该国以硬件技术为主的经济处于危险之中。更糟的是，该国为了让企业在未来拥有一定优势而推出的工业4.0计划，正面临由美国高科技公司资助的一个类似计划的威胁。德国金工机械设备生产商Trumpf参与了工业4.0计划，该公司开发主管海因茨•普罗科普(Heinz-Jürgen Prokop)表示：德国企业非常担心，谷歌或苹果将来可能主导整个制造行业。但更重要的是，在我们依然还有机会的时候，我们不能轻言放弃。”德国政府于两年前提出工业4.0计划，这是一个由企业、学者和政治领导人组成的联盟。其宗旨是鼓励德国中小企业拥抱新技术——中小企业是德国经济的核心，德国人称之为“Mittelstand”。去年，AT＆T、思科、通用电气、英特尔和IBM成立了一个类似、被称为“工业互联网联盟（IIC）”的组织。 两个组织均旨在让制造行业工厂的机器能彼此通讯，以提高生产效率。例如，通过预测工厂何时有多余产能或需要更换零部件，以减少停机时间。根据咨询公司麦肯锡的数据，机器内置的传感器将收集各种类型的数据，以更好地分配资源，将能帮助制造商削减高达20％的能耗和25％的劳动力成本。这将让德国制造业处于生死成败关头，该行业从业人数高达1500万，约占该国总劳动力的三分之一。普华永道预计，到2020年，德国制造商资本投资的一半将投向工业4.0相关项目，金额达到约450亿美元。市场研究公司Wikibon表示，到2020年，全球对工业互联网的投资将超过5000亿美元，远高于2012年的200亿美元。德国工商总会副会长沃尔克•特莱尔(Volker Treier)指出，为了避免落后，德国的中小企业必须保持与客户的联系，而不要输给最终可能掌握宝贵市场数据的软件公司。始于18世纪的第一次工业革命，其主要内容是利用蒸汽机实现了机械化生产，这次革命德国落后于英国；德国人所说的第二次工业革命发生于20世纪之交，主要内容为使用电力动力的装配线成为工厂标准设备，而德国是这次工业革命的一个开拓者，西门子等公司是其中的领先者。第三次工业革命始于本世纪中叶，其标志为计算机控制的生产。德国认为工业4.0是第四次工业革命，届时机器将能互相通讯。当这一市场腾飞时，德国将拥有一定的优势。不像采用标准化键盘和USB接口的计算机，工业设备没有主导的标准。这让现有的硬件制造商在与谷歌和苹果竞争时有一定的优势——即使像Trumpf那样规模不大的企业。为了抓住这个机会，Trumpf去年招聘了更多的软件技术人员，达到了25人。普罗科普表示：“我们认识到，我们需要更多的IT技术人才。我们需要拥有分析数据的能力。”对于在新工业经济时代能否保持优势，德国各界表现出一定的担心。但工业4.0计划主要充当一个啦啦队长的角色，在提供资金资助上则能力非常有限。政治家和劳工界代表在确定该组织的行动计划上有很强影响力，目前其主要专注于为顶级大学的研究项目提供资助。相比之下，美国主导的“工业互联网联盟（IIC）”主要协调成员开展新技术试验。该组织表示，它已经开展了11项试验，包括一个能追踪手持工具、以确保它们被有效使用的系统，以及一个用于连接机器、速率达100G的网络。虽然该组织没有透露其成立以来的投资总额，但通用电气表示，过去四年仅该公司就向工业互联网项目投入了10亿美元。IIC已拥有200个成员，包括日本的日立公司乃至德国的SAP和西门子公司等，这些成员彼此间分享试验成果。美国 “制造商生产力与创新联盟”（Manufacturers Alliance for Productivity & Innovation）的经济研究主管克日什托夫•布里道斯基（Krzysztof Bledowski）表示：“最大的区别是，德国工业4.0计划是由政府推动，明确属于政府产业政策中的一部分。而美国主导的IIC，“各成员已经走到一起联合开展试验”。德国机械设备制造业联合会负责工业4.0项目的莱纳.格拉茨( Rainer Glatz)指出，虽然IIC似乎走在了前面，但互联网在制造行业更广泛地采用可能需要花费数十年的时间，因此随着时间的推移，德国的做法或许将能取得更长足的进步。他说：“在美国，他们想小步快走；但德国的工业4.0项目更有理论优势：先找到模型，然后用于实践中。”摘自：中国自动化网
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