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　　目前我國裝備制造業智能化發展需要解決哪些問題?通過對我國裝備制造業智能化關鍵技術裝備、核心支撐軟件、工業互聯網等方面的分析，對工業強國的對比，以及對六大重點研發領域的展望，針對我國裝備制造業發展智能化可總結出以下四點問題。

　　我國裝備制造業智能化發展需要解決的問題：

　　1、自主創新能力不強，核心技術對外依存度較高

　　目前，我國制造業整體創新能力不強，裝備制造業的產品和核心技術在國際上缺乏競爭力。在智能化過程中，需要大幅度依賴國外的先進制造設備、關鍵零部件和關鍵材料等。同時，在智能控制技術、在線分析技術、智能化嵌入式軟件，高速精密軸承等先進技術方面自給率低，對外依賴度高。此外，國產智能裝備的性能和穩定性難以滿足裝備制造業智能化發展的需求，約90%的工業機器人，70%的汽車制造關鍵設備，40%的大型石化裝備、核電等重大工程的自動化成套控制系統、大功率變頻技術嚴重依賴進口。這些核心技術及設備的缺失，增加了建設成本，加大了我國推行智能裝備制造的難度。

　　2、 智能裝備制造標準化普及不夠，企業建設沒有統一標準

　　裝備制造業智能化過程中所需的各種信息集成軟件、設備關鍵部件接口、信息網絡端口等，都需要統一連接標準，以實現網絡間信息的順利對接。而中國企業大多注重發展技術，忽略了設備和技術管理的標準化。由于廠商不同，國內大部分傳統制造業的自動化系統技術參數缺乏統一標準，導致網絡之間、設備之間存在嚴重的異質異構問題。盡管智能制造的發展帶來了新的生產模式，企業對智能制造的生產組織方式和商業運營模式卻沒有統一的管理標準。2015年，工業和信息化部、國家標準化管理委員頒布了智能制造相關標準建設指南，但由于我國制造業的發展不均衡，標準化普及做得并不好，依然會出現標準缺失、滯后以及交叉重復等問題。

　　3、工業大數據應用價值未充分挖掘

　　在裝備制造業智能化的過程中會產生大量數據，企業通過對這些數據進行分析，充分挖掘工業大數據的價值，可優化企業生產、服務和商業模式，為企業智能化提供重要驅動力。工業大數據的分析應用已被各國重視，德國工業4.0戰略信息互聯技術重點研究大數據分析和工業數據交換，歐盟數字化歐洲工業計劃也花巨資打造了數字創新中心，以提升工業大數據在工業智能化中的應用。但這些數據由傳感器、物聯設備、生產經營業務數據、外部互聯網數據組成，數量巨大、來源分散又格式多樣，很難得到有效利用。而我國對工業大數據的應用才剛起步，存在核心技術體系不完善、數據整合缺乏統一標準、專業數據服務匱乏等問題。

　　4、智能裝備制造相關的現代服務業發展滯后

　　良好的現代服務業是制造業智能化發展的重要驅動，具備完整體系的先進制造服務業對制造業的升級發展有極為重大的作用。智能裝備制造實施過程中，智能流程設計、智能監控技術、智能信息集成管理軟件等都需要相關現代服務業的支持。而國內在先進生產性服務業的附加值和技術水平方面，與工業發達國家相比還存在一定差距。主要表現在以下幾個方面：一是智能制造服務業市場沒有完全打開，相關政策體系不夠完善，市場化程度低;二是相比于制造服務業，傳統服務業占比過大，存在供給過剩情況，而先進生產性服務產業比例偏小，又存在嚴重供給不足的問題;三是智能制造專業人才培訓服務體系發展滯后，相關先進制造服務業人才缺乏，無法滿足智能制造技術性人才需求。