儀器儀表商情網報道 在近日舉行的第五屆中國智能產業高峰論壇上，中國工程院院士盧秉恒就中國制造業的發展提到了支撐智能制造的三大技術是機器人、智能裝備、3D打印，我國高端機器人和數控機床都處在產業化的艱苦攻關期，3D打印技術正處于產業發展的起步期和企業的跑馬圈地期。而要實現這三大技術就需要強調三個新的基礎研究方向：傳感器、軟件、大數據。
傳感器處于物聯網的三大架構層的感知層，是物聯網的一個基礎層面，也將會是物聯網設備數量最多的構件。
追溯全球傳感器產業的的起源，都是從工業自動化開始的。從二十世紀七十年代開始，為了提高工業生產和制造效率，人們開始嘗試通過中央控制室控制各個生產節點上的參量，包括流量、物位、溫度和壓力四大參數，從而催生了傳感器這一科學儀器。在傳感器概念出現之前，早期的傳感器是以整套儀器中一個部件的形式出現。或者我們可以這樣認為，傳感器概念的出現其實是測量儀器逐步走向模塊化的結果。
目前國內的傳感器技術研發，還面臨著兩個瓶頸。首先因為傳感器屬于基礎部件，存在著一個特性，即本身技術含量很高，但是售價卻比較低廉，更大的作用是作為一種產業鋪墊，需要和其他部件配套使用，才能最終形成價值，這在客觀上減少了企業研發的熱情;其次，國內對于傳感器的技術保護并不到位，很多時候企業投入了巨資研發的產品，很容易被其他企業“借用”，這從客觀條件上也不利于中國傳感器產業的形成。
同時，中國制造2025的出臺，又給了中國制造業一次騰飛的歷史機遇。不管是在工業制造業的任何環節，測控技術必將起到至關重要的提升作用。為了盡快拉近與國外半導體巨頭之間的差距，中國的傳感器科研單位及生產廠家需要做的工作還有很多。在以工業控制、汽車、通訊、環保為重點的服務領域，我們需要發展具有自主知識產權的傳感器技術和產品，從而適應日益擴大的生產需求。
今后的傳感器技術將會朝著小型化、集成化、網絡化、智能化為方向發展，加強制造工藝和新型傳感器的開發，使主導產品達到和接近國外同類產品水平，中國制造正當其時。
軟件
軟件應用是實現工業智能化的一大關鍵核心。軟件對于提升制造業的生產效率與促進制造業的改革方面有著無可替代的作用。
近年來，我國經濟發展進入新的窗口期，制造業發展面臨新挑戰，由于受到資源和環境的約束，主要依靠資源要素的發展模式難以為繼，調整結構、轉型升級與提值增效已經刻不容緩。
如何形成經濟增長的新動力?從全球經濟產業和制造業的發展態勢看，迎合物聯網的發展趨勢，以軟件為抓手實現智能制造是制造業的必由之路。
如今，軟件技術架構發生了體系變革。應用系統在以感知技術為基礎的物聯網和大數據的加入下發生了質的變化。因此，以數據模型和算法為各領域服務的軟件變得至關重要，也迎來革命性的變革。
軟件正在重新定義經濟社會各領域的業務模式。“工業互聯網”“工業4.0”“先進制造”等都是在這樣的背景下提出的概念。同時，電力驅動的機器正在變成軟件驅動的機器。
近些年，美國、德國等發達國家提出了再工業化，目的就是借助新一代信息技術革命的制高點帶動經濟增長。無論是德國工業4.0還是美國工業制造，都是利用互聯網的概念，將技術嵌入到軟件行業，通過軟件再造業務流程，實現組織變革，實現零件和機器的互相交流，這就是所謂的正在向互聯網化、智能化、網絡化、服務化的方向發展。
軟件技術正在構建智能化的生產模式和產業結構。新一代信息技術和制造業深度融合，將引發影響深遠的產業變革，形成新的資產方式、產業形態和增長方式。所以，網絡眾包、電子商務等正在重塑產業的價值鏈體系。
大數據
大數據與云平臺將會是物聯網領域“大腦”， 大數據的涌現將不僅改變著人們的生活與工作方式，也改變著制造業企業的運作模式。大數據可能帶來的巨大價值正在被傳統產業認可，它通過技術創新與發展，以及數據的全面感知、收集、分析、共享，為企業管理者和參與者呈現出看待制造業價值鏈的全新視角
1、實現智能生產
在智能制造中，通過信息物理系統(CPS)實現工廠/車間的設備傳感和控制層的數據與企業信息系統融合，使得生產大數據傳到云計算數據中心進行存儲、分析，形成決策并反過來指導生產。
過去，設備運行過程中，其自然磨損本身會使產品的品質發生一定的變化。而由于信息技術、物聯網技術的發展，現在可以通過傳感技術，實時感知數據，知道產品出了什么故障，哪里需要配件，使得生產過程中的這些因素能夠被精確控制，真正實現生產智能化。因此，在一定程度上，工廠/車間的傳感器所產生的大數據直接決定了“工業4.0”所要求的智能化設備的智能水平。
此外，從生產能耗角度看，設備生產過程中利用傳感器集中監控所有的生產流程，能夠發現能耗的異常或峰值情況，由此能夠在生產過程中不斷實時優化能源消耗。同時，對所有流程的大數據進行分析，也將會整體上大幅降低生產能耗。
2、實現大規模定制
大數據是制造業智能化的基礎，其在制造業大規模定制中的應用包括數據采集、數據管理、訂單管理、智能化制造、定制平臺等，核心是定制平臺。定制數據達到一定的數量級，就可以實現大數據應用。通過對大數據的挖掘，實現流行預測、精準匹配、時尚管理、社交應用、營銷推送等更多的應用。同時，大數據能夠幫助制造業企業提升營銷的針對性，降低物流和庫存的成本，減少生產資源投入的風險。
利用這些大數據進行分析，將帶來倉儲、配送、銷售效率的大幅提升和成本的大幅下降，并將極大地減少庫存，優化供應鏈。同時，利用銷售數據、產品的傳感器數據和供應商數據庫的數據等大數據，制造業企業可以準確地預測全球不同市場區域的商品需求。由于可以跟蹤庫存和銷售價格，所以制造業企業便可節約大量的成本。
實現消費者個性化需求，一方面需要制造業企業能夠生產提供符合消費者個性偏好的產品或服務，一方面需要互聯網提供消費者的個性化定制需求。由于消費者人數眾多，每個人需求不同，導致需求的具體信息也不同，加上需求不斷變化，就構成了產品需求的大數據。
消費者與制造業企業之間的交互和交易行為也將產生大量數據，挖掘和分析這些消費者動態數據，能夠幫助消費者參與到產品的需求分析和產品設計等創新活動中，為產品創新作出貢獻。制造業企業對這些數據進行處理，進而傳遞給智能設備，進行數據挖掘，設備調整，原材料準備等步驟，才能生產出符合個性化需求的定制產品。
