智能制造研究综述

摘 要：研究以深度剖析智能制造这一新兴制造模式为核心目标，尤为关注智能制造在推动制造业转型升级、提升产业竞争力方面的关键作用，明确其在促进产业结构优化、提高生产效率、增强产品创新力以及实现绿色可持续发展等方面的深远影响。采用系统文献综述法，研究对已发表的关于智能制造的相关文献进行了严谨而细致的梳理与归纳。首先，详细探究了不同研究视角下对智能制造的定义与内涵解读，揭示出各研究视角之间的差异，勾勒出智能制造的多元立体图景。其次，深入剖析了已有文献中关于智能制造的核心结论与研究成果，为理解智能制造的实际运行与推广提供了丰富的实例支持。在此基础上，基于对现有文献的批判性反思与前瞻性洞察，提出了未来智能制造值得深入探讨的研究方向。既涵盖理论层面的深化探索，也包括实践层面的创新应用研究。这些前瞻性的研究议题旨在引导后续研究者和实践者拓宽研究视野，挖掘智能制造的深层价值与潜力，为我国乃至全球制造业的高质量发展提供更具针对性、创新性和前瞻性的理论指导与实践参考。

关键词：智能制造；制造业；制造业转型；企业绩效；智能制造能力

一、智能制造研究背景

制造业对于一个国家的经济社会发展十分重要，制造业的发展水平直接体现了一个国家的生产力水平。现如今，随着市场竞争日益激烈、消费者的消费需求不断转变、生产成本不断上升等，传统制造业的优势正在不断削弱，其依靠低成本、低技术、低附加值的生产方式已经难以继续维持当前的竞争优势，所以企业需要制定与新的外部大环境相契合的商业模式。进入21世纪之后，以大数据、5G技术、云计算等为代表的新一代信息技术的出现，为制造业的发展带来了新的契机。

在德国、英国等国家相继推出智能制造发展战略规划的背景下，我国同样也在积极探寻快速推进制造业智能化转型的方法。早在2015年，国务院就颁布了颇具中国特色的“工业4.0计划”，即《中国制造2025》。自此，我国相继发布了一系列文件来加强智能制造发展战略部署，特别是中国电子技术标准研究院《智能制造能力成熟度模型》和《智能制造能力成熟度评估方法》的颁布，为企业提供了实施智能制造需要达到的阶梯目标和推进路径。因此，从国际国内制造业的发展导向可知，以智能制造为主攻方向，助推制造业企业稳步完成生产方式和制造模式的智能化转型，是把握新一轮工业革命的历史性机遇、加快建设现代化经济体系的重要抓手。

因此，智能制造作为信息技术与先进制造技术深度融合的新型制造模式，引起了全球范围内学术界和产业界的广泛关注。研究围绕智能制造对企业绩效、创新能力、劳动力结构以及企业战略决策等各方面的影响，呈现多元化、系统化的探索趋势。

二、智能制造的概念及内涵

有多位学者认为智能制造是一种基于新一代信息技术与先进制造技术深度融合的新型制造模式，涵盖了从产品全生命周期的设计、生产、管理到集成服务的全过程，它通过先进技术手段，实现生产系统的网络化、定制化、自执行和智能化，使得制造业能够快速响应市场需求变化，提高定制化生产能力，降低生产成本，并促进制造业的可持续发展和质量提升。在实践中，智能制造不仅体现在单个企业的内部改造，还包括产业链上下游的协同智能、企业间的信息共享，以及智能生态系统的构建等多维度的综合创新和协同发展。智能制造旨在构建一个高度集成、协同作业、具有自我学习和优化能力的制造环境，从而推动制造业向更高层次的智能化、服务化和绿色化方向发展。结合以上定义，本文将智能制造定义为一种基于知识工程、软件系统、智能机器人以及网络技术的制造范式，能够实现生产系统的自感知、自决策和自执行，旨在提高生产效率、产品质量和灵活性。

三、智能制造的研究视角

1.技术视角

从这类视角出发的研究主要关注智能制造的关键技术和核心技术，如大数据分析、人工智能、物联网、云计算、机器人技术等，以及这些技术如何集成应用于制造过程，以提升生产效率和产品质量。

2.经济视角

这类视角的研究主要研究智能制造对企业的经济效益、成本节约，以及对整个制造业乃至宏观经济的影响，探讨智能制造带来的经济后果，如成本降低、附加值提升、产业转型升级等。然后是创新视角，考察智能制造对产品创新、工艺创新、商业模式创新、组织创新等企业创新活动的驱动作用，以及对企业创新能力、知识产权积累的影响。

3.组织与管理视角

有学者从组织与管理视角切入，探讨智能制造背景下企业组织结构、管理模式、决策机制的变革，以及如何通过提升组织敏捷性、加强人才培养、优化资源配置等方式实现有效的智能化转型。

4.环境与可持续发展视角

从环境与可持续发展视角出发的研究，着重考察智能制造在应对全球环境挑战、推动绿色转型、实现循环经济以及履行社会责任等方面的积极作用，以此揭示智能制造在实现联合国可持续发展目标（SDGs）及各国绿色发展战略中的核心地位与贡献。

5.政策与制度视角

从政策与制度视角出发的学者，致力于探讨国家和地区层面的智能制造战略规划、政策法规、标准体系、示范项目、财政补贴等政策措施如何塑造智能制造的发展环境，以及这些政策措施如何直接影响智能制造的推广与应用效果。

6.产业与市场视角

以产业与市场为视角的研究，重点关注智能制造如何深度渗透并重塑产业链条、催生新型产业集群、推动市场竞争格局的动态演变以及重塑国际贸易格局等方面，从而揭示智能制造在宏观层面的经济影响与社会效应。

7.社会与文化视角

智能制造作为一场深刻的制造业革命，其影响力远远超越了生产现场，对整个社会经济体系产生了广泛而深远的影响。大量的研究着重探讨了智能制造对劳动力市场、职业教育、社会就业结构、消费者观念以及社会文化变革等多方面所造成的变革性影响。

通过以上多元化的研究视角，学者们从不同侧面深入挖掘智能制造的内涵、机制和影响，为企业和政策制定者提供了科学依据和决策支持。

四、智能制造的研究结论

伴随着技术革新步伐的加快与市场需求的动态变化，智能制造以其深度融合信息技术与先进制造技术的特性，被普遍视为重塑传统制造业价值链、提升产业效率与创新能力、应对复杂市场挑战的关键路径。在这一背景下，学术界与产业界均对智能制造开展了大规模、多层次的研究与实践探索，旨在揭示其内在运行机制、评估其经济与社会影响、提炼最佳实践模式，并为相关政策制定与企业战略规划提供科学依据。综合现有文献与实践案例，这些结论可精炼概括为以下几个关键维度：

1.显著提升企业绩效

智能制造对于制造业企业的生产效率、产品质量、创新能力乃至整体经营绩效均产生了显著的提升效果。这一系列积极变化源于企业通过智能化转型，成功实现了对传统生产方式的深度革新，具体表现为减少浪费、降低成本、提高生产灵活性与响应速度，从而在全球市场竞争中赢得更为有利的地位。

2.影响企业创新质量与效率

智能制造以其独特的技术优势和系统化方法，深刻重塑了企业内部资源配置与流程管理机制，同时强化了企业内外部信息交流与资源共享，有力驱动了企业创新活动的全方位升级，显著提升了创新质量和效率，增强了集成创新和绿色创新能力，最终转化为企业创新绩效的实质性提升。

3.调节作用与中介效应

智能制造对企业绩效的提升作用并非单一效应，而是通过一系列中介变量与调节因素相互作用，共同塑造了企业多维度、深层次的绩效提升路径。这些中介与调节变量包括但不限于企业研发投入、环境动态性等，它们构成了智能制造与企业绩效之间丰富的因果链条，共同推动企业创新能力和成长绩效的持续提升。

4.战略匹配与结构调整的重要性

企业在实施智能制造的过程中，不仅要关注技术本身的引入与应用，更应注重与企业战略、组织结构、人力资本结构等关键内部因素的匹配性。恰当的资源配置、适时的组织变革以及高素质人力资本的构建，能够有力地放大智能制造的积极效应，推动企业绩效显著提升。

5.行业与企业异质性

在推进智能制造的过程中，不同行业、不同规模、不同所有制的企业呈现显著的异质性，其实施效果和影响机制因各自特有的行业特征、资源禀赋、市场环境等因素而有所差异。尤其值得关注的是，智能制造在高新技术产业，特别是电子信息技术和新能源技术等行业中展现出显著的优势和深远影响，而在传统产业或技术基础较为薄弱的企业中，表现相对较弱。

6.政策引导与环境影响

政府的智能制造发展政策、产业联盟机制以及外部环境的变化对企业实施智能制造有着重要影响。政府的扶持政策、标准化体系建设以及智能制造试点示范等举措，能够推动企业智能制造进程，提升其创新能力和绩效。

综上所述，大量研究证实，智能制造对企业绩效有显著的正向影响，能够通过降低成本、提高生产效率、提升产品创新以及优化资源配置等方式提高企业整体绩效。同时，智能制造对制造业企业的转型升级具有显著推动作用，通过各种中介效应和调节机制，助力企业提升创新水平绩效。另外，研究还揭示了智能制造与企业劳动力技能结构、薪酬结构以及组织变革之间的密切关系，表明智能制造的推进有助于企业提升竞争力。然而，企业在实施智能制造过程中应注重战略匹配以及资源优化配置，以最大限度地释放智能制造的潜能。同时，政策层面的支持和引导也是推动智能制造成功落地的关键因素。

五、智能制造的研究展望

尽管当前学术界与产业界在智能制造领域的研究已取得显著成果，然而，面对全球制造业快速变革与竞争加剧的现实背景，以及智能制造自身技术快速演进、应用场景日益复杂的特点，仍有许多关键问题与前沿领域值得深入探讨。智能制造的研究展望可以从以下几个方面展开：

1.深度实证研究与微观层面分析

未来的智能制造研究将进一步深入微观层面，精细化研究智能制造对企业绩效的具体影响机制，细化智能制造与企业具体职能、部门和个人创新行为之间的互动机制，以便为不同类型的制造业企业提供更精准的转型路径，细化到特定技术模块、组织结构变革细节等，通过更丰富的实证数据和更精细的模型构建，验证和拓展智能制造在企业内部运行的微观机制。

2.跨行业与跨阶段的动态研究

随着智能制造研究的深入，研究范围拓宽至更多制造业细分领域，以揭示不同行业在智能制造转型过程中的特异性与多样性，同时关注智能制造对企业在不同发展阶段的影响差异，为各类企业提供更具针对性的智能制造战略指导。

3.技术融合与协同创新

随着人工智能、区块链等新兴技术的快速发展，它们与智能制造的深度融合已成为制造业创新的重要驱动力。未来研究将聚焦于这些技术如何重塑创新绩效、企业竞争力和产业结构，并积极探索技术跨界协同创新的可能性与实施路径，为制造业的高质量发展提供理论支撑与实践指导。

4.智能制造的社会经济影响与政策优化

深入分析智能制造对社会就业、收入分配以及教育培训等领域的影响，为政府制定相关政策提供科学依据。研究将进一步量化智能制造对就业结构、收入分配、环境污染等社会经济领域的影响，并基于此提出有针对性的政策建议，包括政府如何通过立法、标准制定、资金扶持等手段优化智能制造的生态环境。

5.智能制造生态系统的构建与优化

继续完善智能制造评价体系，量化智能制造的实际效益，以及探究其在不同发展阶段、不同技术成熟度、不同规模企业的实施效果差异。尤其关注智能制造如何构建和支持更广泛的生态系统，包括供应商、合作伙伴、客户等各方的角色定位和相互作用，以及如何通过开放创新、平台战略等手段优化整个生态系统的服务效率和创新能力。

6.国际化视野与全球比较

在全球化视野下，智能制造的研究将进一步开展国际比较，汲取各国在智能制造发展过程中的经验和教训，助力中国及其他国家更好地利用智能制造这一工具，实现制造业的转型升级和全球经济竞争力的提升。因此，智能制造研究将持续向着更为深入、前瞻性的方向发展，为制造业智能化转型提供更强有力的理论支撑和实践指导，确保在全球新一轮工业革命浪潮中抓住历史机遇，加速推动现代经济体系建设的步伐。

参考文献：

[1]尹洪英，李闯.智能制造赋能企业创新了吗？——基于中国智能制造试点项目的准自然试验[J].金融研究，2022（10）：98-116.

[2]黄启斌，熊曦，宋婷婷，等.智能制造能力对制造型企业竞争优势的影响机制研究[J].经济问题，2023（03）：76-83.

[3]张树山，胡化广，孙磊，等.智能制造如何影响企业绩效？——基于“智能制造试点示范专项行动”的准自然实验[J].科学学与科学技术管理，2021，42（11）：120-136.

[4]陈金亮，赵雅欣，林嵩.智能制造能促进企业创新绩效吗？[J].外国经济与管理，2021，43（09）：83-101.

[5]杨浩昌，罗雨成，李廉水.智能制造对制造业高质量发展的影响研究——基于“量”与“质”的视角[J].科学学研究，2024（08）：1644-1655.

[6]李庆雪.智能制造上市公司财务绩效评价研究——基于因子分析法[J].全国流通经济，2021（34）：46-48.

[7]刘畅，潘慧峰，李珮，等.数字化转型对制造业企业绿色创新效率的影响和机制研究[J].中国软科学，2023（04）：121-129.

[8]徐晔，朱婕，陶长琪.智能制造、劳动力技能结构与出口技术复杂度[J].财贸研究，2022，33（03）：16-27.

[9]温湖炜，钟启明.智能化发展对企业全要素生产率的影响——来自制造业上市公司的证据[J].中国科技论坛，2021（01）：84-94.

[10]杨晓锋.智能制造是否有助于提升制造业平均工资？——基于2001—2016年17省工业机器人数据研究[J].经济体制改革，2018（06）：169-176.

[11]李婉红，王帆.智能化转型、成本粘性与企业绩效——基于传统制造企业的实证检验[J].科学学研究，2022，40（01）：91-102.

[12]王莉娜，郭誉森.数智化和制造企业创新质量——来自中国上市企业的经验证据[J].工业技术经济，2023，42（04）：13-23.

[13]孟凡生，徐野，赵刚.“智能+”对制造企业创新绩效的影响机制研究[J].科研管理，2022，43（09）：109-118.

[14]孟凡生，赵艳.智能化发展与颠覆性创新[J].科学学研究，2022，40（11）：2077-2092.

[15]黄晓虹.智能制造企业TMT异质性对研发投入强度和绩效的影响研究[D].广州：华南理工大学，2021.

作者简介：梁燕妮（2000— ），女，汉族，四川成都人，硕士研究生，研究方向：智能制造。