时间：2023-08-10 17:24:39
开篇：写作不仅是一种记录，更是一种创造，它让我们能够捕捉那些稍纵即逝的灵感，将它们永久地定格在纸上。下面是小编精心整理的12篇智能科学与技术学科评估，希望这些内容能成为您创作过程中的良师益友，陪伴您不断探索和进步。
关键词：教学改革；智能科学；精品课程群；人才培养
智能科学精品课程教学团队长期坚持“严肃对待教育工作、严格要求学生、严密组织教学过程”的先进教育理念，履行“严谨教学改革是教育发展的动力”的指导思想[1]。本教学团队围绕“人工智能”和“智能控制”国家精品课程、“人工智能”国家级双语教学示范课程、“人工智能PK人类智能”国家级精品视频公开课、“智能控制”国家级精品资源共享课程、“智能科学基础系列课程教学团队”（国家级）、“人工智能网络课程”教育部国家新世纪网络课程建设工程以及“智能控制”、“人工智能”、“机器人学基础”和“智能系统原理与应用”等省级和校级智能科学系列课程群建设，潜心教学改革，建立了以师生互动、多维交叉、强化实践为特点的创新型人才培养模式，取得一些获得同行首肯的教学改革成果[2-7]。
本文着重介绍教学团队在智能科学精品课程群建设方面的基本情况。
一、智能科学精品课程群的建立
该团队逐步推进智能科学精品课程群建设，不断积累教学改革成果。首先，利用颇具特色的优秀教材群，建立起国内首个立体交叉的智能科学教材体系。其次，把多元智能理论和本体论的知识组织方法用于课程群建设，并建立了智能科学课程群之间的内在联系，建成国家级智能科学精品课程群。再次，增强实验教学，整合多元资源，创建开放式软硬件训练环境，促进智能科学精品课程群的进一步建设与发展。
（1）率先建设立体交叉的智能科学教材体系
智能科学具有高度交叉、多学科融合的特点，结合这些特点研究了不同课程、不同学历层次、不同学科门类之间的交叉链接关系。建设以信息学科类本科生教育为主，兼顾硕士和博士研究生的教材体系，并辐射到管理类、机械类等专业。教学团队与时俱进，对教材不断更新，自1987年以来共出版人工智能、机器人学、智能控制等教材共20个版本[8-13]。例如，《人工智能及其应用》、《机器人原理及其应用》和《智能控制》均为我国相关课程的第一部具有自主知识产权的著作，被誉为“智能三部曲”，为国内高等院校广泛使用。
（2）建立多层次智能科学精品课程群
团队把多元智能理论和本体论的知识组织方法运用于课程群建设，并依据个性化元素特征和个体差异构建模块化课程体系及系列化课程设置，并据此设计课程群及课程相关的实践环节。
设计出各课程间的横向关系和专业间的纵向关系，即建立智能科学课程群之间在知识、技能、素质三个维度上的横向联系，以及在本科生、硕士研究生、博士研究生三个学历层次与专业基础课、专业课专业层次上的纵向关系。
经过长期建设，10年来共获准12项各级质量工程等立项，建立与形成了国家级智能科学精品课程群。其中包括国家级精品课程、全国双语教学示范课程、国家级教学团队、全国优秀网络课程、国家级规划教材、国家级精品视频公开课和国家级精品资源共享课程以及省级和校级精品课程等。
（3）整合资源，加强实验，创建开放式训练软硬件教学环境
教学改革没有最好，只有更好。教学团队不断增加与逐步完善智能科学精品课程群的实验和实践环节，开设智能科学相关培训课程和专题讲座。注重整合各种资源，增强智能学科与其他学科的交叉，创建开放式训练环境和训练中心，建设智能科学与技术创新实验室、大学生程序设计竞赛训练中心、大学生智能移动机器人科技创新平台等。此外，还积极参与智能类学科竞赛，如“飞思卡尔”大学生智能车竞赛、全国大学生智能设计大赛、ACM/ICPC程序设计大赛，以及多种智能机器人和智能小车大赛等。
经过多年精品课程建设与积累，目前，教学大纲、教学日历、教案或演示文稿、重点难点指导、作业、参考资料目录和课程全程教学录像等教学必需资源均进行了持续建设与更新补充。其中一些特色资源得到建设与共享。首先，共享国家级教学名师积累的丰富教学资源。通过建立名师工作室、名师示范项目实验室和名师图书室，形成多元化的带教制度，使老教师的教学理念和经验得以传承。这样就能够加快年轻教师的培养与成长。其次，共享网络课程资源。各门网络课程均采用智能技术中的知识推理和智能算法来实现编程、答疑和虚拟实验，具有智能化、个性化、情境化和形象化等特色，以及导航系统多样化、向导学习个性化和情景化学习等功能。促进了各课程教学改革，提高学生培养质量，深受学生欢迎。再次，共享实验资源。教学实验从无到有，从弱到强，逐步建立教学实验室和科研实验室，全面向学生开放，使广大学生共享实验资源。通过实验，学生发挥了主动性，提出并积极验证和探索自己的思路，从而更好地掌握知识，培养学生的理论联系实际能力和创新能力。
二、改革课程教学，建设精品课程群
着力课程教学改革，建立以精品课程群为核心、以课堂教学为基础、以实践训练深化教学效果的课堂教学与实践教学创新体系。为了实现教学目标，保证课程群的教学和教改的顺利进行，加强了教师队伍建设和教学管理，建立教学质量评价系统，保证课程群的教学质量。
（1）建立以精品课程群为核心，以课堂教学为基础，以实训深化教学效果的课堂教学与实践教学创新体系。
提出“以趣导课、以疑启思、以法解惑、以律求知”的“四以”教学方法。建立“课堂讲授+启发互动+创新实践”三位一体的教学模式，探索出“项目驱动教学”（Project-orientedlearning）和“做中学、趣导思”的主动教学方法和学生培养途径。开发双语教学平台，改进与强化双语教学模式，完善双语教学的方法和手段，提高教学质量。
（2）加强教师队伍建设，改进管理，改革考试，促进课程群的教学和教改的顺利进行。
总结并推行“严肃对待教学工作，严格要求学生，严密组织教学过程，严谨施行教学改革”的“四严”教育思想，指导教师队伍思想建设[1]。注重对青年教师的业务培养，提高他们的授课水平。改革考试制度和方法，培养学生思维、分析能力和创造创新能力。
（3）建立教学质量评价系统，监控课程教学全过程，保证课程群的教学质量。
将控制论（Cybernetics）中的闭环控制信息反馈和故障诊断理念引入教学质量评估过程，建立教学质量的诊断、分析与校正评价系统DIACES （Diagnosis，Analysis and Correction Evaluation System）。
（4）利用教师试讲、督导听课、网上评教、同行评议、讲课竞赛、质量评优、师生座谈、公开示范课等一系列措施，反映教学中的存在问题和成功范例。然后通过集体讨论分析，提出对存在问题的纠正措施或对成功范例的推广意见，实现评估监控过程的自动化、智能化与常态化，保证教师授课技能、教学效果和人才培养质量的提高。
三、经验与结论
在智能科学精品课程群建设过程中，取得了丰硕成果，探索与积累了丰富经验。主要体会如下：
（1）在该精品课程群建设中，始终贯彻“以人为本”的育人理念，把多元教学理论和本体论的知识组织方法用于课程群建设，创建因材施教和探索性的学习环境。以“教书育人”为根本任务，坚持“严肃对待教学工作，严格要求学生，严密组织教学过程题，严谨施行教学改革”（“四严”）教育指导思想，奠定创新型人才培养的理论基础。
（2）注重“课程核心”教育定位，总结出“以趣导学、以疑启思、以法解惑、以律求知”（“四以”）的教学方法和“做中学、趣导思”的综合素质培养方法。做到师生互动，理论联系实际，深化教学，摸索出创新型人才培养的有效途径。
（3）建立覆盖多层次、多专业、多语种、立体配套的智能科学精品课程群系列教材体系，实现课程群系列教材的“精品化”。建立网络化、个性化、智能化的多维教育网络课程体系。建立一种教学质量评估系统，即质量诊断、分析与校正闭环评价系统。这些措施为课程教学和创新型人才培养提供了有力保障。
参考文献：
1数据智能分析师培养
就业前景分析方面，谷歌首席经济学家哈尔•瓦里安预计，未来即将出现一类新型的专业人才和职业岗位——数据科学家，当然数据智能分析师也会应运而生。现下时代是数据时代，甚至称之为大数据时代，企事业单位面临大量数据如互联网数据、医疗数据、能源数据、交通数据等，实际应用中普遍遇到分析能力弱、噪声数据多、缺少分析方法、分析软件能力差、模型可信度低等问题，其主要原因在于传统数据分析方法不能满足需要，而数据挖掘技术、机器学习技术、模式识别技术、知识发现等智能技术可以为数据智能分析方法与工具提供技术支撑。2014年4月24日，百度高级副总裁王劲在第4届“技术开放日”上正式宣布推出“大数据引擎”，数据智能概念由此产生。数据智能分析是指通过数据挖掘技术、机器学习、深度学习、模式识别与分析、知识发现等技术，对数据进行处理、分析和挖掘，提取隐藏在数据中有价值的信息和知识，从而寻求有效解决方案及决策支持预测。目前社会急需懂得智能技术的各层次数据智能分析人才，可以预计，熟练掌握智能技术的数据科学家、数据分析师、数据挖掘人员将有广阔的用武之地。培养手段探索方面：①以“点—线—面”结合的方式横向纵向设置课程群，面向数据智能分析，以案例为导向贯穿“线”上的各关节点课程，比如以数学基础课（线性代数、概率统计、数学分析）大类专业课（程序设计、数据结构、数据库技术）数据智能分析专业课（数据挖掘、机器学习、多维数据分析）为主线，理论与实践齐头并进；②立足培养“计算技术+智能信息+知识技术”的高级数据分析师，理论学习—随课实验—集中实践—科技活动—企业实习—毕业设计等教学环节协调配合，“资格认证—竞赛获奖—奖学资助”激励培养；③以大数据智能分析为契机，积极培养本科生的大数据计算思维和认知能力，使其掌握大数据智能分析方法、机器学习数据挖掘工具和开发环境。政策导向分析方面：建议中国计算机学会与中国商业联合会数据分析专业委员会等机构紧密协调合作，设立适应新时代社会与经济发展的“数据智能分析师”认证[6]，当然将大数据智能分析纳入计算机水平考试的可选项也是当前的一种解决方案，提高智能科学与技术专业社会认可度，增强本专业学生的归属感，更好地培养各层次的数据智能分析人才。
2创新型智能技术人才培养
智能科学与技术的发展与计算机技术几乎同时起步，但其进展比计算机技术要慢许多，根本问题在于高级智能的载体——“人脑”是世界上最复杂的系统，人类对它的认识和了解仍然处于初级阶段。近年来通过智能技术解决实际应用问题有了长足进步，国内已相继有20多所高校面向市场变化和未来需求，自2004年以来陆续开办了智能科学与技术本科专业。尽管大多数智能技术的理论基础还不完备，但实际应用的强劲需求与问题解决能力超越了薄弱理论基础的约束。本专业课程的教学内容与课程实践都适合教师与学生以研究者的身份参与到“教”与“学”的活动之中。1）研究型教学。蓬勃发展中的智能技术需要教师启发式、创造式、批判式地“教”，学生也要创造式、批判式地“学”。教与学要能够从研究思维、问题探索、模型改进、算法优化、脑认知和自然智能指导的角度推进教学活动，进行创新性教学和研究型学习。教学实践活动中应强调学生半监督式学习与自监督学习为主导，鼓励引导深度学习，经典案例、前沿讲座、讨论探索贯穿课堂教学，课程考核注重创新科技实践、问题探索、课程内容探索、课程研究性专题报告、以课程为基础的作品开发等创新效果和教学效果。2）“研究型分组”培养。智能科学与技术专业开办时间不长，成熟教材不多，课程体系需要不断适应学生和社会的需求做出调整，又加上智能科学专业课程本身的发展探索与实际应用现在处于同步发展阶段，决定了专业老师大力推进“研究型班级教学”，在教学过程中实施“大班基础讲授”+“小班研究型讨论”+“小组探索型课题实施与报告”的教学体系，同时来自相关研究方向的研究生也作为助教协助专业老师对小班（组）课题讨论进行引导。3）科研训练提高学习积极性。大类培养模式下实施科研训练引导学习，大一、大二年级主要学习公共基础课程和大类专业基础课程，其中的数学基础课，如线性代数、高等数学、概率统计、离散数学等，由于缺乏实际应用案例支撑，很多学生会怀疑这些知识在将来本专业学习中的用处，课堂课后处于被动学习状态，个别学生还会由于认识滞后，产生厌学情绪甚至放弃基础知识学习，以致于专业分流后表现为学习能力严重不足。通过吸收本科生参加科学创新实践和科技活动，使他们发现数学知识能够用来解决实际问题，有利于提高本科生学习基础知识的积极性，变被动学习为主动学习。同时，教师也能从中发现部分优秀本科生的创新潜力和研究能力，激发他们科学研究的兴趣，引导他们把智能科学技术作为研究方向并致力于攻读相关方向硕士研究生、博士研究生，进一步强化其科学创新能力，势必会使其获得高水平创新性成果。大类培养模式下强化专业教育与实践，专业老师要积极主动引导学生，变被动地等待学生选专业转变为吸引优质学生，以大二上学期为主要时间点，引导大类专业学生对特色专业的兴趣，通过科学研究和学生科技活动吸引选拔学生进科研团队，同时实施科研成果进课堂、进教材、进学生活动。专业教师、班导师可宣讲专业特色和就业前景，指导本科生申请大学生科研训练计划、参加科技竞赛、开发智能技术特色作品。大类培养模式下实施科研训练计划，需要本科生积极主动地理解大类下各子专业的特点和特色，结合自己的兴趣爱好和实际情况，在大类培养结束时分流到各特色专业。因此，本科生参加科研实践和专业科技活动的时间点很重要，从大一结束后的暑假开始，一直延续到本科毕业，同时实施“泛毕业设计”（即大二选方向并实施课题基础储备，大三实施课题，大四结合专业实习完善毕业设计）[3]，这样既充分利用了本科生大二大三充裕的课后时间，也缓解了大四本科生面临就业、考研、出国等问题的突出矛盾。
3智能系统开发人才培养
智能技术已成为当前技术革命创新的源泉，智能系统广泛应用于工业、农业、服务业等各领域，比如2014年11月2日开始处女航的皇家加勒比邮轮公司“海洋量子号”邮轮也因为大规模运用了高科技智能系统而号称“世界上第一艘智能邮轮”。智能系统是建立在“智能技术+计算技术”基础上，结合了控制技术、信息技术的软硬件系统。智能系统开发人才培养目标是社会急需的智能系统开发工程师，其从事的工作主要包括智能系统的设计、开发、维护、运营、服务及相关的技术指导。为了适应智能系统开发人才的培养，应该建设智能终端实验平台、计算智能实验平台、脑认知实验平台、高性能计算平台等人才培养基地与实训基地，推进实施智能终端软件开发技术、智能系统应用课程设计、智能系统与工程课程设计、智能游戏开发与设计、人机交互系统开发与设计等教学实践活动。
4复合型智能技术人才培养
智能科学与技术是一门综合学科，智能技术也广泛应用到智能交通、智慧城市建设、电子信息、信息安全、电子政务、电子商务、工业制造、教育、医疗、管理、农业现代化、国防现代化等众多领域，需要大量复合型智能技术人才。笔者认为，以下4条措施是智能科学与技术新兴专业培养复合型人才切实可行的培养方案：①充分发挥大类培养特色明显的人才培养优势，开放“全校特色专业选修课”，跨专业、跨学院科教团队，与大学生科技创新计划融合，重点培养学生的综合性、复合性、应用性；②引导并严格要求B学分课程学习，特别是设计规划实施好“科技创新”、“文体活动”、“技能认证”、“企业实习”、“暑期社会实践”等综合能力提高计划；③交叉融合办好本科生二专业，鼓励学有余力的本科生对知识的渴求，允许学生在本专业的基础上再辅修另一个专业，并提供配套措施，保证二专业学生能获得优质教育，发挥学科交叉融合优势，使本科生形成宽广深厚的知识结构，培养有特色的智能科学技术专业复合人才；④通过与企业横向合作，建立校企实训基地，紧跟企业和市场需求，与企业联合培养复合应用人才。
5结语
关键词：人工智能；教学改革；教学方法
引言
人工智能(ArtificialIntelligence)是一门研究和模拟人类智能的跨领域学科，是模拟、延伸和扩展人的智能的一门新技术。由于信息环境巨变与社会新需求的爆发，人工智能技术的日趋成熟。随着AI3.0时代的到来，大数据、云计算等新技术的应用也愈发广泛，对于管理类人才来说，加强对人工智能知识的深入学习，不断将人工智能技术与管理知识结合起来，对其未来职业生涯的发展有着重要作用。人工智能是一门前沿学科，管理学院开设人工智能课程的目的是为了更好地培养学生的技术创新思维与能力，基于其覆盖面广、包容性强、应用需求空间巨大的学科特点，通过概率统计、数据结构、计算机编程语言、数据库原理等基础课程的学习，加强学生解决实际问题的能力，为就业打下基础。本文基于社会对于人工智能领域的人才需求，结合诸多长期从事经管类专业课程教学的老师意见，针对管理类人才的人工智能课程教学内容与方法进行探讨，以期对中国高校人工智能课程教学改革研究提供帮助与借鉴。
1、教学现状与问题
作为一门综合性、实践性和应用性很强的理论技术学科，人工智能课程内容及内涵及其丰富，外延极其广泛。学习这门课程，需要较好的数学基础和较强的逻辑思维能力。针对管理类人才，该课程在课程教学过程中存在几个较为突出的问题。(1)课堂教学氛围枯燥目前，中国大多数大学仍采用传统的课堂教学模式，在教学过程中照本宣科，忽略与学生的互动，并且缺乏能够有效引起学生学习兴趣与加深知识理解的教学环节设置，如此一来大大降低了学生自主思考的能力。在进行人工智能相关课程知识讲解时，随着章节的知识难度不断增加，单向介绍式的枯燥教学方式无法反映人工智能学科的全貌，课堂讲解难以同时给以学生感性和理性的认知，部分学生因乏味的课堂氛围渐渐无法跟上教学进度，导致学习动力不足。(2)基础课程掌握不牢管理类专业的学生大部分都会走向更加具体化的管理岗位，具有多学科的素养，但这也导致很多学生所学知识杂而不精。学生在基础不夯实的情况下去学习更高层面的知识，给学生学习与老师教学都造成了很大困扰。人工智能课程知识点较多，涵盖模式识别、机器学习、数据挖掘等众多内容，概念抽象，不易学习。一些管理类专业的学生未能熟练掌握高等数学、运筹学、数据结构、数据库技术等先修课程，缺乏一定的关联思考和研究意识，导致课程学习难度增加，产生学时不足和教学内容难点过多的问题。(3)教学与实际应用脱节当下，人工智能广泛应用于机器视觉、智能制造等各个领域，给学生提供了大量的现实案例，使得人工智能不再是高深莫测的理论，而是现实中可以触及的内容。例如，在机械学科领域，人工智能技术是电气工程、机械设计制造、车辆工程等方向的重要技术来源；在医疗领域，是医疗器械的创新生产源动力；在能动领域，是高端能源装备与新能源发展的重要驱动；在光电信息与计算机工程领域，技术的发展时刻推动着智能科学与技术核心价值的提升。然而，对于管理类专业的学生来说，现阶段的人工智能教材涵盖许多智能算法及相关理论，在教学过程中常常涉及到很多从未接触过的抽象理论和复杂算法，书本中的应用实例大多纸上谈兵，缺乏专门适用于管理类专业知识与人工智能技术相结合的教学实践，加上一些教师授课方法单一，不利于引导学生将人工智能算法应用于现实生活。另外，大学生对知识的理解能力差异很大，教师采用统一的方式教给他们，这使一些学生无法跟上和理解，教师也无法控制学生的学习状况，导致学生缺乏动力。因此，如何结合学生的现实情况，提高他们的动手能力和实践经验也是人工智能课程教学要考虑的问题。
2、管理类人才的人工智能课程教学改进策略
课程教学改革是一项提高大学教学效果和人才培养质量的重要手段。如何在时代背景下应用新技术和新思想进行实施课程教学改革是高校亟待解决的问题。对于高校的教学工作而言，教学目标、教学内容和教学方式的变化不再是课程资源的简单数字化和信息化，而是充分利用时代信息资源优势的新型教学模式。针对管理类专业人工智能课程教学过程中存在的问题，可以从教学方法改进和教学内容设置两个方面进行课程教学改进。
2.1教学方法改进
教师对学生具有引领作用，其教学方法的改进能够带动学生改进自身学习方法。(1)启发式案例教学案例教学法就是教师根据教学目标、教学内容以及教学要求，通过安排一些具体的教学案例，引导学生积极参与案例思考、分析、讨论和表达等多项活动，是一种培养学生认知问题、分析和解决问题等综合能力的行之有效的教学方法。启发式案例教学以自主、合作、探究为主要特征，调动学生的学习积极性，并紧密结合人工智能领域的相关理论与方法，有效理解知识要点及其关联性，适用于管理类专业学生的教学。具体而言，高校基于其问题启发性、教学互动性以及实践有用性等特点，可以建立基于人工智能知识体系的教学案例库，虽然这项建设将极具挑战性与耗时性，但具有很强的积极效果：培养学生较强的批判性思维能力，更多地保留课程材料，更积极地参与课堂活动，对提高教学质量、培养具有人工智能背景的管理类人才具有重要意义。例如，通过单一案例教学，让学生掌握相关基础知识原理及应用；通过一题多解的案例使学生思考如何获取最有效的解题方法；通过综合案例的设计，启发学生全方位地探索问题的解决方案。(2)研讨互动式教学研讨互动式的各个教学环节是逐渐递进、有机结合的。研讨是基于学生个体的差异性，在课堂讨论的过程中对学生做出评判，从而对不同类型的学生开展针对性的教学。互动则是在研讨的基础上，通过老师与学生、学生与学生的互动，让学生主动参与到课堂教学的过程中来。在人工智能课程教学过程中，教师通过课堂讨论了解学生对于知识点的掌握情况，可以有针对性地设计教学内容，例如，对于学校积极性不强的学生，将人工智能理论内容与学生个人兴趣范畴、社会产业发展及研究现状联系起来，能够极大程度地提高学生学习的自主能力；对于基础知识较为薄弱的学生，可以在教师的指导下查阅相关文献资料，根据自己的理解撰写心得报告，并在课堂或课外进行师生互动。像这样研讨与互动相结合的模式。有助于增强学生的探索和求知欲望，建立起浓厚的学习氛围。(3)有效激励式教学人工智能是引领未来的战略性技术，人才需求量极大，对教师的教学水平也提出了更高要求，因此，进行有效激励极为重要。在学生激励方面，可以举办各类人工智能竞赛项目，设置相应项目奖学金，吸引学生参与实践，调动学生做研究、发论文的积极性。例如，教育部主办的中国研究生人工智能创新大赛，围绕新一代人工智能创新主题，激发学生的创新意识，提高学生的创新实践能力，为人工智能领域健康发展提供人才支撑。高校也可以借鉴这种模式，在各学院乃至全校开展此类竞赛项目，激发学生的创新能力与团队合作能力，鼓舞更多学生加入到人工智能课程的学习中来，激发其学习兴趣。在教师激励方面，在教师聘任和提升过程中把参加学生课程制定、课堂与课外作业、课程项目和论文指导等看作教学任务的一部分，鼓励教师积极参与这些活动。(4)学科渗透式教学人工智能学科知识融合程度较高，学科交叉性强。基于人工智能的学科交叉性特点，增强管理类人才对学科应用的领悟，可以采取开展学科渗透式教学的方法。从2015年起，国务院和教育部先后印发了《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见教育》、《高等学校人工智能创新行动计划》等文件，“互联网+”、“智能+”已经渗透到各个领域，人类进入数字经济时代，社会需求“技术+管理”的高端复合人才。例如，基于工业4.0和强国战略，人工智能技术在智能制造的应用极为广泛。上海理工大学非常重视少数民族预科班的教育质量。为增强少数民族管理类人才对该领域应用的认识，我们请机械工程、能源动力领域的相关专家以授课或讲座的形式，进行相关领域知识和发展趋势的讲解，使学生理解更为透彻。此外，在教学实践过程中，还可以用举办人工智能知识交流会、线上人工智能论坛等形式，促进不同专业间老师、学生对于人工智能知识模块的见解，相互交流、渗透和学习，从而推动人工智能课程教学的改进。
2.2教学内容设置
世界一流大学在人工智能课程内容设置根据不同国家的教育体系设置，肯定会有不同，但颇有共通之处。本文借鉴世界顶尖大学经验，针对管理类专业人工智能课程教学内容进行研究，结合中国教育体系设置，认为应从以下几方面进行改进。(1)核心内容设置为避免学生因为知识点过多而出现杂而不精的问题，势必要精化教学内容。在互联网时代，我们可以使用云计算和其他方式来实现数据信息的传输、存储和处理，通过在线收集和整合网络课程相关数据，挖掘和丰富教学资源，并在整合课程资源的基础上，进行研究方法和前沿知识的扩展。在核心内容设置方面，可以通过收集到的数据资料，选择人工智能领域具有代表性且难易程度适中的知识作为重点，使学生能够在有限的学时内掌握人工智能的知识脉络。例如，编写针对管理类人才的人工智能教材，内容涉及绪论、知识表示与推理、常用算法、机器学习、神经网络等方面的同时，重点增加相应知识点在管理上的应用案例，加强学生对知识点的理解。同时，根据管理类专业偏向领域，开设关联程度较大、应用较广泛的人工智能选修课程，以便学生根据自己的兴趣与需求选修具体方向的课程。(2)注重学生的数理及编程基础良好的数理及编程基础是学习人工智能的前提。只有具备了这些基础，才能搞清楚人工智能模型的数量关系、空间形式和优化过程等，才能将数学语言转化为程序语言，并应用于实验。管理学院人才的数理及编程基础相对薄弱，因此，在安排学生学习人工智能课程之前，建议开设面向全体管理类专业学生的微积分、线性代数、概率论等专业基础数学课程以及C语言、python等编程基础课程，使学生具备数学分析的基础与一定编程基础，为学习人工智能课程打下坚实的基础。另外，可以推进MOOC平台建设，在平台上开设人工智能网络课程，帮助学生掌握人工智能知识基础及专业技能。(3)实验建设为了加强学生对于人工智能知识点间的关联性理解，可以基于不同的应用模块，设计具有前后铺垫、上下关联的综合性实验，设计不同层次的项目要求，同时基于相同的实验课题，让学生分组对实验课题进行攻克，并设置多元化的实验评价体系，通过实验教学过程中反映出的不同进度，让教师能对学生的学习水平做出准确评判，及时进行教学反思，以便更好地开展下一步工作。例如，针对人工智能课程应用中很广的遗传算法，在某一管理规划的具体应用上设置理解－实现－参数分析－具体应用－尝试改进－深度拓展的不同层次的项目要求，在这些项目层次中规定必做项与可选项，让学生基于同一实验课题进行合作学习，然后通过个人自我评价、小组成员互相评价以及教师评价的方式进行打分，对小组整体能力以及个人能力进行综合评估，以期培养学生的自主思考能力。
关键词：CDIO工程教育模式；自动化专业；建设方案；建设成果
作者简介：李晓理（1971-），男，辽宁沈阳人，北京科技大学自动化学院，教授；孙衢（1971-），男，陕西西安人，北京科技大学自动化学院，教授。（北京100083）
基金项目：本文系教育部第五批高等学校特色专业建设项目――“自动化CDIO特色专业建设”（项目编号：TS2422）经费支持的研究成果。
中图分类号：G642.3 文献标识码：A 文章编号：1007-0079（2012）14-0050-02
高校特色专业建设工作是教育部、财政部实施“高等学校本科教学质量与教学改革工程”的重要组成部分，建设高等学校特色专业是优化专业结构、提高人才培养质量、办出专业特色的重要措施。CDIO工程教育项目起源于2000年10月，旨在为学生提供一种强调工程基础的、建立在真实世界的产品和系统的构思－设计－实现－运行（CDIO）过程的环境基础上的工程教育。[1]
北京科技大学（以下简称“我校”）自动化专业是CDIO教育部特色专业建设单位，拥有控制科学与工程一级学科博士学位授予权、博士后流动站、工程硕士学位授予权（控制工程）、学士学位授予权（自动化）。其中控制理论与控制工程二级学科是国家重点（培育）学科、北京市重点学科；拥有钢铁流程先进控制教育部重点实验室、北京市高等教育实验教学示范中心。2009年11月，本专业被教育部批准为“以CDIO人才培养模式为特色的试点专业建设”。这表明了我校办学实力的不断提升，对我校落实教育部“质量工程”、不断加强专业内涵建设、提高人才培养质量产生了积极作用和重要影响。学校和自动化学院按照有关要求，进一步加强对CDIO工程教育模式的支持力度，大力推进其课程体系、教材及实习基地建设，改革人才培养方案，优化教师队伍结构；构建基于钢铁流程工业的自动化专业CDIO工程教育模式（Iron & Steel automation CDIO，简称ISA-CDIO）。
一、特色专业建设目标和方案
北京科技大学CDIO教育部特色专业建设的建设目标是针对钢铁流程工业，以自动化专业的基础理论和技术为依托，以流程工业中过程和系统的构思、设计、实施和运行为教育背景，培养具有工程基础知识、个人能力、人际团队能力和工程系统能力的复合型高级工程技术人才。学生应具备扎实的数理基础、电工电子技术基础和自动化的基础理论，具有较强的外语和计算机应用能力，能在运动控制、工业过程控制、电力电子技术、检测与自动化仪表、电子与计算机技术、信息处理、管理与决策、智能科学与技术等领域从事系统分析、系统设计、系统调试和维护以及科学研究和开发等方面工作。在学科建设、师资队伍建设、人才培养、科学研究和实验室建设等方面取得长足进步。其建设成果可为高校自动化专业建设和改革起到参考和示范作用。其建设方案为：根据学科基础和科研特色，研究改革人才培养方案，构建新型课程体系；改革课程教学内容、加强新教材的建设；改革教师培养和使用机制，加强教师队伍建设；改革实践教学，推进人才培养与实践相结合；建立有效的评估和考核机制。CDIO人才培养模式下的自动化专业建设方案如图1所示，包括以下七个方面（见图1）：
1.知识体系的提炼
针对钢铁工业流程中自动化技术应用的需求及特点，从对产品、过程或系统的构思、设计、实现和运作出发，分析工程技术人员应具备的基础知识，建立以钢铁工业流程为行业背景的自动化专业知识体系，为ISA-CDIO培养模式的建立和教学方式的改革提供指导。
2.ISA-CDIO培养模式的建立
在知识体系提炼的基础上，结合CDIO能力大纲要求，考虑学生知识体系的建构、能力培养过程和不同学科之间的交叉、互补和融合，改革课程体系的设置，完善课程的教学方式和内容，完成完整的专业培养计划和齐备的教学文件。
3.工程实践环节系列的设计
进一步强化教学体系当中工程项目实践环节，提高学生对实际项目的构思（规划）、设计、实现和运作能力。为此，理顺每个课程的实验项目，构成三级的实践项目环节。在相关课程三级实验环节的基础上，设计综合实践项目，构成二级环节。进而在二级环节的基础上，由毕业设计、科技创新、产品研发以及钢铁工业中典型自动化系统的集成项目构成一级环节。
4.相关教材的建设
配合教学改革，在实际教学过程中，总结经验，建立与教学体系改革相配套的系列教材、相应课件及实验指导材料，形成立体化教学环境。
5.工程实践场所的建立和整合
形成校内教学、实验、科技创新与校外大型钢铁企业和自动化公司实习相结合的、理论与实践统一的一体化教学体系，为学生提供良好的生产实习环境。在实际生产环境中，强化学生在学校所学的基础理论知识。配合教学改革内容，针对钢铁流程工业重要环节的特点，结合目前典型的控制设备、网络环境及先进的仿真软件，搭建实验平台，构建半实物仿真实验环境，形成工程教育基地。
6.教师队伍的建设
通过工程项目和现场实习的方式，提高教师（尤其是青年教师）的工程实践经验。聘请企业或专业技术公司当中有经验的专家和工程技术人员为我校的特聘教师，使其参与教学环节，提高教师队伍工程能力。
7.教学效果的评估与学生学习情况考核机制的建立
针对教学方式、教学内容的改革，设置具体的考核机制，形成一整套有效的考核办法，检验改革的效果，并通过借鉴ASEA工程师认证的考核办法、听取毕业生工作单位反馈意见等方式，定期对考核办法进行修改、完善。
教学计划、教学内容、实践和实验环境建设、教材建设、教师队伍建设、评估与考核机制等多个环节相互补充、相互促进，形成完善的ISA-CDIO一体化的教学模式。
二、已取得的建设成果
1.研究制订人才培养新方案
根据既定学科定位和培养模式，结合学科发展基础和人才培养需求，从加强理论基础和工程实践创新能力着手，结合CDIO工程教育模式，在广泛调研并征询相关高校、科研院所和生产单位意见后，组织资深教师修订完善培养计划和课程体系。已制定了2010版自动化专业培养方案和课程体系，制定了相应的教学、实验大纲、实习、课程设计、毕业设计大纲，以及相应教学日历等。
2.加强新教材的建设和课程建设
本专业教学所使用教材，大多为国家十五、十一五规划教材，出版时间一般不超过五年。在科学研究和工程实践积累的基础上，本专业教师积极主编教材，已出版及待出版的教材为16部，均为国家十一五规划教材和北京市精品立项教材。本专业必修课程全部达到校级及以上精品课程标准；2010年我校“数字电子技术（双语）”获国家双语教学示范课程称号，“电机及运动控制”获校级精品课程，“自动控制原理”、“微型计算机原理及应用”获校级优秀课程称号，“嵌入式控制系统”、“电力电子技术”获校级优秀课程建设，自动化专业“CDIO人才培养模式”等课题得到学校教改项目经费支持。
3.加强师资队伍建设
建立了自动化专业教师培训交流和深造的常规机制，鼓励中青年教师出国交流和在职攻读博士学位。2010年有两名教师分别去澳大利亚、美国访问交流，2011年有一名教师到日本进行访问交流。本学科现在专职教师33人（35 周岁以下青年教师12人），其中具有博士学位教师人员24人，在读博士2人，副高及以上专业技术职务人员21人。本专业正积极引进专职教师，且已从国内、国外科研院所聘请兼职教授、兼职博导、讲座教授和项目合作专家30余人。
4.完善教学管理和质量评估体系
完善了教学文件、教学管理规章制度的建设与执行，包括院、系自查和校、院教学督导组核查。要求定期做好课堂教学质量效果检查、建立了课程建设和专业建设教学档案、认真执行教授为本科生授课制度等，并从多种渠道收集学生对教学效果的评价意见。通过专家听课、院级领导听课、学生评价、教师自我评价等多种途径完善课程教学评价体系。依据学校教学质量管理的规定，正逐步实施考教分离和以严正考风为重点的学风建设，促进教学质量的提高。
5.改革实践教学体系
从本学科发展方向出发，广泛征询相关院校和用人单位意见，探索学生工程应用和科研创新能力的评价标准，完善课程体系和教学模式。改革自动化专业实践教学，使实践教学体系具有多样化、综合性、分层次、重创新等特点，如图2所示。
通过课程设计和毕业设计加强学生基础知识，锻炼学生科研创新能力。绝大多数设计选题结合科研项目和生产实际，符合学科专业要求。在本科毕业生毕业实习方面，与国内十多个企业一直保持着长期合作关系，在巩固济南钢铁集团生产实习基地的基础上，进一步拓展学生的实训基地，如北京佰能公司、北京时代凌宇公司、北京信融友联股份有限公司、中冶京城瑞达股份有限公司、安阳钢铁公司、首都钢铁公司、鞍山钢铁公司、宣化钢铁公司等建立合作关系。
6.继续加强学科平台建设
学校在“211”三期建设中投入1300万元建设本学科平台；2010年，自动化学科获批重点学科，实验教学中心被评为国家级实验教学示范中心。
7.大力推进双语教学
2010年我专业“数字电子技术（双语）”获国家双语教学示范课程称号，该课程双语教学采用原版教材。其他多门课程正在积极探索双语教学的可行性及前期准备工作。
8.继续加强人才培养模式创新
在机器人大赛、飞思卡尔智能车大赛、西门子仿真大赛、Scilab程序设计大赛、电子设计大赛、嵌入式系统大赛当中，由学生和有经验的老师组成的团队，不断取得好成绩。科技创新活动提高了学生自主学习的兴趣和团队合作、交流能力，同时也培养了学生的竞争意识和责任感。
9.CDIO工程教育改革实施状态自评
根据CDIO实施评估标准，分别从以CDIO为本专业教育的背景环境、本专业培养目标的制订、一体化教学计划的设计与制订、工程导论、学生设计―建造（实现）活动、工程实践场所、一体化的学习经验、主动学习方法、教师工程实践能力的提高、教师教学能力的提高、学生成绩考核方法、CDIO工程教育改革在本专业的实施等12个方面对北京科技大学自动化专业2010年CDIO实施状态进行了自评，自评结果如图3所示。
三、特色专业建设中存在的问题和改进
对本专业在CDIO改革的理念、计划、方法、实施效果、存在的问题等各个方面进行分析讨论。针对本专业当前所面临主要问题，下一阶段的改进工作包括：进一步深化对CDIO教学理念的理解和认识，营造良好的背景环境；精练学习目标、结合学校定位及国家需求，培养有竞争力的工程技术人员；结合CDIO教学大纲，完成细化新版教学大纲；探索工程导论教学模式，通过相关核心课程的应用激发学生的兴趣，明确学习动机；在学生的一体化学习实践活动试点基础上，探索学生参加课外科技创新活动的有效机制，逐步扩大覆盖面，力争做到全部学生参与该活动；在现有条件下，完善拓展学生的实训基地和实践场所；结合教学大纲的制订，逐步将人际交往能力、产品、过程建造能力融入教学过程中；通过教学改革和教学方法尝试，探索激励学生主动学习的热情，激发学生的创造能力；根据自动化技术的发展趋势，通过参加实际工程项目或参加师资培训等手段有计划地提高教师的工程能力和教学水平；变革现有的考核方式，除注重课程内容考核外，还将个人、人际交往能力，产品、过程和系统建造等能力纳入考核范围，促进学生综合素质、能力的提高；将现有的评价机制有机整合，形成具有系统性和延续性、多样化的考核体制。
四、结束语
实施“质量工程”是促进我国高等教育规模、结构、质量和效益全面协调可持续发展的重大举措。[2]特色专业建设要求教师必须从思想上重视“质量工程”建设，积极研究本专业的特色，制订建设目标和建设方案，并以此来促进教学内涵的建设，确保正确合理地设置课程。在师资队伍建设中抓住适应专业培养人才的需求，办出能发挥学校自身优势和符合社会需求的特色专业。
北京科技大学自动化专业立足钢铁流程工业，结合CDIO工程教育模式，设计了CDIO人才培养模式下的特色专业建设方案，构建了基于钢铁流程工业的自动化专业CDIO工程教育模式，为特色专业建设做出了积极探索和贡献。
参考文献：
关键词：先进制造技术；新工业革命；制造模式；新一代信息技术；
作者简介：周佳军(1989-)，男，湖北黄冈人，博士研究生，研究方向：计算机辅助设计、计算机辅助制造、计算机集成制造系统等
0引言
制造业是中国经济增长的主体和支柱，是综合国力的重要体现。当前我国制造业的总体情况依然落后，从资源与环境的角度看，我国制造业对能源和资源消耗巨大，环境污染严重；从技术与创新水平的角度看，我国制造产业的技术创新能力薄弱，科技含量低，技术水平落后，有自主知识产权的产品少，产品的附加值较低[1]；从产业内部价值链的角度看，我国传统制造业处在价值链上(研发、制造、营销)价值创造能力最低的环节，在研发和营销领域，科技创新能力弱、品牌建设不足；从市场环境的角度看，知识经济时代的市场竞争日趋激烈，消费更加个性化，传统的以追求生产效率为目的而进行的品种单一、大批量以及标准化的产品制造模式，很难适应现代市场中客户的个性化和多样化需求。
先进制造技术(AdvancedManufacturingTechnology，AMT)注重经济效益和技术的融合性，通过柔性生产、灵活生产、产品差异化、注重效率和质量等方式增强企业对市场的反应能力、提高自主创新能力，为客户提供更加人性化的服务，具有产品质量精良、技术含量高、资源消耗低、环境污染少、经济效益好等特性，通过发展AMT和战略性新兴产业改造提升传统的资源密集型和劳动密集型工业，以开辟一条科技含量高、资源消耗低和环境污染少的新型工业化道路，已成为提高我国高新技术发展、推动经济发展和满足人民日益增长需求的主要技术支撑。
2012年以来，新工业革命成为各国讨论的热点，以物联网(Internetofthings)和大数据(bigdata)为代表的信息技术、以绿色能源为代表的新能源技术、以3D打印技术为代表的数字化智能制造等技术系统协同创新，将柔性化、智能化、敏捷化、精益化、全球化和人性化融为一体，将改变制造业的生产模式和全球经济系统，引领人们的生活走向智能化时代。工业西方发达国家纷纷提出“再工业化战略”，试图实现从“产业空心化”到“再工业化”的回归，提出的再工业化战略并不是恢复传统制造业的生产能力，而是通过加快突破和应用AMT抢占新一轮科技和产业竞争的制高点，占领产业链的高端。为了保证我国制造业的持续发展，必须尽快完成制造业的转型升级，实现由制造大国向制造强国的转变。
1先进制造技术
AMT自20世纪80年代提出以来，世界各国都十分重视其理论和应用实践研究。AMT既包括先进加工技术(AdvancedProcessingTechnology，APT)(主要指材料加工工艺及方法)，又包括对先进装备、人的智慧等有机构成的现代集成制造系统的智能控制和组织管理的先进制造模式(AdvancedManufacturingMode，AMM)，主要指制造模式及系统。美国联邦科学、工程和技术协调委员会(FederalCoordinatingCouncilorScienceEngineeringandTechnology，FCCSET)下属的工业和技术委员会AMT工作组提出其主要包括三个技术群[2]：主体技术群(AMT的关键支撑，如计算机辅助设计、加工工艺规划、增材制造技术、并行工程，以及材料生产工艺、加工工艺、加工和测试技术等)、支撑技术群(如计算机技术、自动化技术、检测与转换技术、标准和框架等)和管理技术群(如质量管理、基础设施、人员培训、全局监督等)。虽然先进制造模式和AMT密不可分，实践中也常将二者混为一谈，但是它们是两个不同的概念。AMT注重制造单元功能效用的发挥(偏重技术)，AMM注重组织方式，强调的是人、组织结构和技术三者的协同。两者的关系如图1所示。
从社会技术系统的观点看，任何制造系统都有两个尺度，即技术系统和伴随技术系统的社会系统，社会技术系统强调系统中技术系统与社会系统两类因素的相互作用，技术影响社会系统投入的种类、转换过程的性质和系统的产出。然而，社会系统决定着技术利用的有效性和效率，如果孤立地试图使其中一个系统最优化，则可能使系统的总效能降低。AMT是各个单项技术在先进制造哲理下的有机集成，从最初关注技术和工程科学等自然科学的集成，慢慢过渡为重视在AMT应用过程中科学技术、组织结构以及人的智慧等的深度融合，尤其注重自然科学与社会科学的集成、系统体系观念和整体全局优化，最终目的是使整个制造系统能对外部市场环境的变化产生及时、高效、敏捷的反应。
1.1先进制造技术的概念、内涵及主要内容
制造指对原材料进行加工或再加工，以及对零部件装配过程的总称。AMT的概念起源于美国[3]，早期其定义是以计算机和信息技术为基础的制造技术群，主要包括计算机辅助设计、计算机辅助制造、计算机辅助工程、机器人及柔性制造技术、自动控制系统、数控技术及装备等[4-5]，从研究的角度看，先进制造技术在不同时代具有不同的含义，当前各种新出现的、先进的机械加工技术(纳米加工、激光切割、增材制造等)、精益生产、并行工程、柔性制造、虚拟制造、敏捷制造和现代集成制造模式等，都属于AMT的研究之列。
我国学者在对国外学者有关AMT定义的归纳和研究中，更为系统地对AMT进行了定义，认为AMT是一个多学科体系，包括从市场需求、产品设计、工艺规划到制造过程与市场反馈的人—机—物系统工程[6-7]。AMT本质上是自然科学(自动控制技术、工艺规划技术等)和社会科学(组织管理和经济学等)的有机融合体，是通过生产方式的智能化和柔性化来提高企业的核心竞争力和对市场环境的反应能力。
从制造系统的观点看，AMT是一个三层次的技术群，如图2所示：第一个层次(内层)为基础制造技术，主要指优质、高效、低耗、清洁的通用共性技术，对应AMT中的支撑技术(如图1)；第二层(中层)是新型制造单元技术，由制造技术与信息技术、新型材料加工技术、清洁能源、环境科学等结合而成，涉及多学科交叉、集成与融合，对应于先进制造技术中的主体技术和管理技术；第三层(外层)为先进制造模式/系统(集成技术)，是由先进制造单元技术和组织管理等融合而成的现代集成制造模式，强调技术系统和社会系统的协同与融合，对应于图1的先进制造模式，是人、技术、组织和管理等要素的集成，也是人机物协同制造系统。
1.1.1基础制造技术
优质、高效、低耗、清洁的基础制造技术，主要指传统的制造工艺技术(如毛坯测量下料、铸造/塑性成形、锻压、焊接、热处理、材料强韧化、表面保护、机械加工、优质高效连接技术、功能性防护涂层及各种与设计制造等)经过优化和改进后形成的基础制造工艺，是先进制造技术的核心组成部分。
1.1.2新型制造单元技术
新型制造单元技术由制造技术与互联网信息技术、人工智能、新型材料加工技术、清洁能源、环境科学等结合而成，涉及多学科交叉、集成与融合，主要包括以下内容：
(1)新型材料、纳米技术和激光加工传统材料的研制过程通过基本材料的组合反复试验配制获得，整个过程非常缓慢。2011年6月，美国先进制造业伙伴关系(AdvancedManufacturingPartnership，AMP)计划之一的“材料基因组计划”[8]，从分子结构的角度分析材料，通过原子排列找出相—显微组织—性能—环境参数—使用寿命的关系，建立了原子、分子的结构与材料性能的关系，极大地提高了研发、生产和应用先进材料的速度。纳米技术和激光加工引发了机械技术与电子技术在毫微米水平上的融合。
(2)增材制造与精密成型技术增材制造(如3D打印[9])是材料技术、粘结技术和打印技术的融合创新，由原材料直接制造成精密工件的材料近净成型技术(Near-netShapeForming，NSF)制作的零件不需要加工或少量加工即可投入使用，极大地改造了传统的毛坯成型技术[10]。
(3)机器人、自动化及智能化技术工业机器人在生产加工中可以完成某些过程复杂、费时耗力的标准化生产流程[11]；自动化促使机器或生产过程从自动控制发展到自学习、自组织、自维护和自修复等；智能化技术综合了信息技术、模糊算法、神经网络控制等智能优化算法，使机器在没有人工干预的情况下进行生产，具有人机一体化、自律能力强、自组织与超柔性、自学习与自我维护等特点。
(4)先进电子技术装备先进电子装备，如平板电脑、智能手机、穿戴设备等普适人机交互设备和移动终端会越来越普及，使人与物理世界的交互方式更加普适化、虚拟化、智能化和个性化，实现任何地点、任何时间、任何人都能访问任何信息的交互，传感器和嵌入式设备将会感知和采集各种环境和监测对象信息，并对这些信息进行处理，用户能够利用自然普适智能的方式无缝地实现资源共享和服务的获取。
(5)分子生物学和生物制造通过学习生物系统的结构、功能及其控制机制，解决制造过程中的一系列难题。强调生命科学的应用，方法包括基因算法、进化算法、强化学习和神经网络等。
(6)供应链管理制造过程是物质流、信息流在控制流的协调下实现从原料到产品的转换，供应链管理以整体效益最优化为目标，以系统化的观点综合考虑对人、技术、管理、设备、物料、信息等系统构成要素的优化组合，实现产品生命全周期经济效益、社会效益和生态效益的协调统一。
(7)清洁生产技术、绿色可持续制造清洁生产和绿色制造主要表现在以下几个方面：1绿色设计，设计阶段就充分考虑对资源和环境的影响；2绿色选材，将环境因素融入材料的选择过程中；3绿色制造，采用物料和能源消耗少、废弃物少、对环境污染小的制造方法；4回收和循环再制造，实现资源―产品―废弃物―再生资源或再生产品的反馈式循环模式[12]。
(8)物联网、大数据、云计算(cloudcomputing)等新一代信息技术IBM公司基于新一代信息技术提出的智慧地球(smartplanet)掀起了物联网研究的，引起了国内外学者和政府的广泛关注[13]。物联网是利用无线射频识别(RadioFrequencyIDentification，RFID)、嵌入式系统、传感器等技术获取现实世界信息，使物体与物体之间通过网络相互连接并进行信息交互，以实现智能化识别、跟踪、监控和管理的一种网络[14]。物联网技术融入产品的全生命周期及制造过程的各个阶段，将形成新的制造模式———制造物联。随着物联网时代的到来，社交网络、电子商务、信息物理系统、移动终端等迅速发展，数据量尤其是半结构化、非结构化数据呈爆发式增长，据著名咨询公司IDC的研究报告，2011年网络大数据总量为1.8ZB，预计到2020年，总量将达到35ZB，大数据时代正在来临[15]。一般意义上，大数据指无法在一定时间内用常规机器和软硬件工具对其进行感知、获取、管理、处理和服务的数据集合[16]，具有大量、高速、多样、价值密度低的特点。对于制造业而言，数据积累和数据的广度还不够，数据应用大多针对传统企业内的结构化数据，有效整合大数据，包括微博、论坛、网站等数据源，分析发掘这些数据蕴藏的潜在价值，有助于快速预测市场趋势和客户的个性化需求，细分客户并提供量身定制的合适服务，及时了解整个供应链的供需变化等。此外，制造系统中包括大量的物料、人员、生产设备状态及加工过程等数据，研究制造系统中产生的大量不同来源的数据的动态演变过程，搜索、比较、聚类、分析、处理与融合制造过程的数据，可以支持制造过程的优化决策，优化生产流程和改进产品质量，有效提升制造企业的经营管理效率和市场竞争力。大数据分析需要高效的数据处理平台，目前制造业已经进入大数据时代，而大数据具有数据体量巨大、数据类型繁多、查询分析复杂等特点，超越了现有企业的IT架构和基础设施的承载能力，因此需要高性能的计算机和网络基础设施，必须依托云计算的分布式架构、分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术等。云计算[17]是能够提供动态资源池、虚拟化和高可用性的下一代计算平台，通过按需使用的方式为用户提供可配置的资源(包括网络、服务器、存储、IT基础设施、软件、服务等)。云计算融合物联网、面向服务、高性能计算和智能科学等技术形成云制造[18]，将各类制造资源或能力虚拟化、服务化，通过网络和云平台为用户提供可高效便捷、按需使用、优质廉价的制造全生命周期服务。
1.1.3先进制造模式/系统
制造模式是制造业为了提高产品质量、市场竞争力、生产规模和生产速度，以完成特定的生产任务而采取的一种有效的生产方式和一定的生产组织形式。先进制造模式是以计算机信息技术和智能技术为代表的高新技术为支撑技术，在先进制造思想的指导下，用扁平化、网络化组织结构方式组织制造活动，追求社会整体效益、顾客体验和企业盈利，是最优化的柔性、智能化生产系统。按照历史唯物主义的观点，社会存在决定社会意识，从制造业的发展进程来看，不同社会发展时期决定了不同的制造思想、生产组织方式和管理理念，它们相互作用、共同决定了特定时期的制造模式。如图3所示，按照制造技术的发展水平、生产组织方式和管理理念，将制造模式的发展历程归纳为手工作坊式生产、机器生产、批量生产、低成本大批量生产、高质量生产、网络化制造、面向服务的制造、智能制造8个阶段。
工业革命以前，产品主要以手工作坊式和单件小批量模式生产为主，产品质量主要依赖手工匠的技艺，其成本较高、生产批量小，零部件的质量可控性和兼容性比较差，供不应求成为制造业进一步发展必须解决的问题。产业革命后，新的生产技术和管理思想大量涌现，这一阶段的早期，制造技术的改进重点是规模化大批量生产和提高生产效率，流水线式生产方式使得专业分工和标准化规模生产从技术方法上成为可能，科学组织管理理念等又从组织、结构和方式上保障了流水线式生产的实现，使得大规模制造成为可能。然而，大规模、批量化生产方式的精细化分工和高度标准化形成了一种刚性的资源配置系统，在买方市场下，市场环境瞬息万变，这种生产模式会给企业带来巨大损失，20世纪90年代，随着先进制造理念、先进生产技术以及先进管理方式的不断成熟与发展，各种新的制造理念、先进制造新模式得到了迅猛发展，理论界相继出现了高质量生产、网络化制造、面向服务的制造、智能制造等一系列新概念，各种先进制造模式之间的关系如图4所示。
(1)高质量生产
并行工程、柔性制造、精益生产[19-20]这三类制造模式是基础的生产管理方法，是虚拟制造、敏捷制造、现代集成制造的基础技术；虚拟制造[21]是实现敏捷制造[22-23]的重要手段；生物制造[24]和绿色制造[25-26]是考虑环境影响和资源利用率的制造模式，相关文献已有介绍，不再赘述。
(2)网络化制造
网络化制造是指在产品全生命周期制造活动中，以信息技术和网络技术等为基础，实现快速响应市场需求和提高企业竞争力的制造技术/系统的总称。比较典型的应用模式有制造网格(MGrid)[27]、应用服务提供商(ApplicationServiceProvider，ASP)[28]。制造网格是运用网格技术对制造资源进行服务化封装和集成，屏蔽资源的异构性和地理上的分布性，以透明的方式为用户提供服务，从而实现面向产品全生命周期的资源共享、集成和协同工作；ASP是企业将其部分或全部流程业务委托给服务提供商进行管理的一种外包式服务，以优化资源配置、提高生产和管理效率。企业用户可以直接租用ASP平台提供的各类软件进行自己的业务管理，如产品生命周期管理(ProductLifecycleManagement，PLM)、企业资源规划(EnterpriseResourcePlanning，ERP)等，不必购买整个软件和在本地机器上安装该软件，从而节省了IT产品技术的购买和运行费用，降低了客户企业的应用成本，特别适用于中小型企业。
(3)面向服务的制造
制造的价值链正不断延伸和拓展，制造和服务逐渐融合，制造企业更加倾向于为顾客提品服务及其应用解决方案。面向服务的制造是为实现制造价值链的增值，通过产品和服务融合、客户全程参与、提供生产型服务或服务型生产，实现分散的制造资源整合和各自核心竞争力的高效协同，达到高效创新的一种制造模式[29]。面向服务的制造的典型应用有众包生产(CrowdSourcing，C-Sourcing)、工业产品服务系统(IndustrialProductServiceSystem，IPSS)等。众包生产源于众包，众包一词最早出现在2006年，由美国《连线》杂志一位名叫杰夫·豪的记者首次提出[30]。众包是一种分布式的问题解决和生产模式，它将工作任务通过互联网以公开、自由自愿的方式分发给非特定的大众。众包生产就是网络化社会生产，让更多产品和服务用户参与到产品的创新活动中来，打破企业创新来源的界限，聚集大众智慧，增加公众的参与度，并通过“用户创造内容”的形式生产出符合消费者需求的个性化产品[31]。众包生产对构建创新型制造企业非常重要，它具有开放式生产、组织构成的动态性、物理范围的分布性、参与者的主动性等特点，能够突破传统生产模式，通过外部资源的整合实现产品开发任务；另外，它还可以通过激励机制代替合约机制，以极低的成本聚集外部的零散个体用户和群体资源，为客户提品及其应用解决方案。面对多样化的个性需求和不断变化的市场环境，众包生产能够灵活、高效、低成本地进行资源的重新分配和整合，有效降低产品制造成本，减少企业风险，提高适应个性化需求的灵活性，它的出现给企业的研发、生产、销售、管理和售后服务带来了巨大影响。产品服务系统(ProductServiceSystem，PSS)通过系统地集成产品和服务，为用户提品功能而不是产品本身来满足用户需求，从而实现产品全生命周期内的价值增值和生产与消费的可持续性[32]。IPSS[33]是在PSS的基础上提出的。IPSS是工业产品及其相关服务的集成，它将产品与服务作为一个集成化的整体提供给用户，这里的产品既可以是用户所有，也可以是IPSS的提供者所有，不但关注产品本身质量而且考虑顾客体验，通过用户的参与来提高产品服务创新能力；服务则是覆盖整个产品全生命周期内的所有活动(设计、制造、运输、销售、使用、维护、售后服务等)，通过专业的服务共享降低用户的成本投入，从而集中更多的精力关注其核心竞争力。IPSS的核心是提供工业产品的工作能力，这依赖于提供者的知识水平和经验丰富程度，因此它具有知识服务和生产型服务的特点。
(4)智能制造
基于新一代信息技术和IBM智慧地球的研究框架，制造系统的集成协同越来越关注人的发展和周围环境的融合，研究的关注点从之前侧重信息技术和工程科学的集成，逐步转变为技术体系、组织结构、人及环境的深度融合与无缝集成，实现优势互补与可持续制造。此类制造包括云制造、制造物联、基于信息物理系统(Cyber-PhysicalSystem，CPS)的智能制造乃至智慧制造。德国政府于2013年4月举办的汉诺威工业博览会上正式推出了工业4.0战略，在该战略下提出的智能制造是面向产品全生命周期，实现泛在感知条件下的信息化制造。智能制造技术是在新一代信息技术、云计算、大数据、物联网技术、纳米技术、传感技术和人工智能等基础上，通过感知、人机交互、决策、执行和反馈，实现产品设计、制造、物流、管理、维护和服务的智能化，是信息技术与制造技术的集成协同与深度融合。在产品加工过程中，智能制造将传感器及智能诊断和决策软件集成到装备，由程序控制的装备上升到智能控制，能自适应反馈被加工工件在过程中的状况[34]。例如，基于CPS的智能制造生产过程与传统的数控加工技术相比，能感知温度、环境、加工材料的属性变化，并作出相应调整，不会死板地执行预定程序，能够保证加工出的产品精度。基于云计算、物联网、面向服务和智能科学等技术的云制造也是一种智能化的制造模式[35]，它利用网络和云制造服务平台，按需组织网上制造资源(制造云)，为用户提供可随时获取的、动态的、敏捷的制造全生命周期服务[36-38]。云制造能促进制造资源/能力的物联化、虚拟化、服务化、协同化和智能化。与传统的网络化制造相比，云制造具有更好的资源动态性、敏捷性以及产品和服务解决方案的灵活性，同时能更好地解决ASP模式的客户端智能性和数据安全性的不足问题，以实现更大范围的推广和应用；与制造网格相比，云制造在“分散资源集中使用”思想的基础上，还体现了“集中资源分散服务”的思想。制造物联[39]是基于互联网、嵌入式系统、RFID、传感网、智能技术等构建的现代制造物联网络，是以中间件、海量信息融合和系统集成技术为基础，基于物联网系统开发服务平台和应用系统，解决产品设计、制造、维护、管理、服务等过程中的信息感知、可靠传输与智能处理，增加制造的服务化与智能化水平的制造新模式。制造物联在制造系统中的应用能够有效地管理制造资源、监控制造过程、匹配制造需求等，将传统的产品制造从市场调研、研发设计、供应链、生产过程、销售、物流运输与售后服务融为一体，协同制造过程中物料流、能量流、信息流、价值流的优化运行，以支持产品智能化、生产过程自动化、供应链与物流的准时化和精益化、企业经营管理辅助决策等应用，极大地提高了制造企业的核心竞争力。
基于语义Web、务联网(InternetofService，IoS)、社会性网络服务(SocialNetworkService，SNS)等，智能制造/云制造的进一步发展将会诞生智慧制造(WisdomManufacturing，WM)[40-41]。WM将机器智能、普适智能和人的经验、知识与智慧结合在一起，形成以客户需求为中心、以人为本、面向服务、基于知识运用、人机物协同的制造模式。
综上所述，先进制造模式是以所追求的目标和生产开展方式的转变为基础而产生及发展的，体现的是消费者的个性化需求、科学技术发展水平和市场竞争形势，是由先进制造哲理、先进组织管理方式、先进制造技术及人的相互融合发展、相互协同作用的产物。这是一个系统灵活性不断增大、组织结构和过程不断优化的进程，将形成人机物协同制造系统，使制造资源得到最佳利用、生产效率得到极大提高，能够对市场变化和内部变化作出迅速响应。
1.2先进制造技术对产品生产活动的影响
从生产流程来看，AMT与传统制造技术对制造过程的影响如图5所示。传统制造是利用制造资源将原材料转换为产品的过程，仅为生产过程的一部分，一般包括产品的加工和装配两大内容，制造商自行生产或者从供应商购买零件，将其组装成产品并检验以符合要求。制造过程中输入的是原材料、能量、信息、人力资源等，输出的是符合要求的产品。传统的制造系统设计、制造与销售各部分之间信息的传递与反馈不畅，各部门按功能分解任务，容易只考虑本部门的利益，对系统的优化考虑较少，造成设计与制造部门间难以协调、矛盾突出。
AMT主要从材料设计、制造流程改造、产品服务融合的集成解决方案和循环利用四个方面拓展传统制造技术的内容：
(1)材料设计新型材料的成型和加工技术愈发重要，对材料分子层或原子层的定向改造极大地提高了产品性能，超硬材料、功能梯度复合材料的某些新的成形、加工技术将不断涌现，如超导材料成形加工等。
(2)制造流程改造传统制造是面向批处理、时间上和空间上分离的分布式加工，先进制造超效能加工和自动化技术能够促使连续流制造，减少零件库存。
(3)产品服务融合先进制造强调涵盖从产品研发直至客户应用的全过程，提品、软件和服务于一体的产品解决方案和端对端的服务。知识资本、人力资本和技术资本的高度聚合，使制造活动摆脱了传统制造低技术含量、低附加值的模式，通过产品设计、管理咨询等活动，技术和知识在生产过程中被实际运用，将技术进步转化为生产能力和竞争力，为企业产生更高的附加价值。
(4)循环利用[42]先进制造注重材料的回收利用，不但对环境友好而且节约原材料成本。传统的产品制造模式是一个开环系统，即原料工业生产产品使用报废弃入环境，是以大量消耗资源和破坏环境为代价的制造方式；而循环生产是一个闭环系统，整个生命周期考虑生态环境和资源效率，从单纯的产品功能设计扩展到生命周期设计，强调所有资源应该实现在经济体系内的循环利用。
基础制造技术、新型制造单元技术和现代先进集成制造技术对制造业的发展产生了重要影响。基础制造技术通过改进、整合形成新型制造单元技术，进而影响整个制造过程。诸如网络化制造、面向服务制造和智能制造等先进集成制造技术已在前文说明，这里着重探讨新型制造单元技术对制造过程的影响。具体来讲，新型制造单元技术(图2中第二层)对传统制造流程的改造如图6所示，增材/精准制造用于对加工阶段的改造；机器人/自动化技术用于组装和生产流程的自动化；先进电子技术用于产品和服务的融合以及加工过程的控制；供应链设计以整体效益最优化为目标，以系统化的观点综合考虑人、技术、管理、设备、物料、信息等系统构成要素的优化组合，在满足产品或服务供给要求的同时，达到成本最低；清洁生产技术主要用于材料的循环利用、回收等环节；分子生物学和生物制造用于材料设计及制造流程的改进；纳米材料技术用于合成与加工功能梯度材料、复合材料等；物联网、云计算和大数据用于对产品全生命周期制造过程进行全方位跟踪、分析、优化和控制，实现多维度、透明化的泛在感知，确保制造过程的高效、敏捷、可持续和智能化。
需要指出的是，AMT对传统制造流程的改造，不但使原有制造和装配工艺等制造中期阶段产生了质的变化，而且涵盖了市场信息分析、产品决策、产品设计、生产准备等生产前阶段，以及质量监测、销售使用、售前售后服务、产品报废的处理和回收再生产等后阶段，覆盖了产品生命周期的制造全过程，可提供集产品、软件和服务于一体的整体解决方案，实现优质、高效、低耗、清洁、灵活生产。
1.3各国先进制造技术发展情况和研究进展
近年来，美国、日本、德国等发达国家先后针对AMT的研发提出了国家层面的发展战略计划。美国在2009年12月颁布了《AFrameworkforRevitalizingAmericanManufacturing》(重振美国制造业框架)[43]；2011年6月宣布了《TheAdvancedManufacturingPartnership》(先进制造伙伴计划)[44]；2012年2月了《ANationalStrategicPlanForAdvancedManufacturing》(先进制造业国家战略)[45]，提出通过加强研究和试验税收减免、扩大和优化政府投资、建设智能制造技术平台，以加快智能制造的技术创新。
日本在1989年就发起“智能制造系统”计划，推动本国AMT的研究和发展；2010年5月公布了《产业结构蓝图》，同年6月通过《新增长战略》法案，规划了日本经济2011年~2020年的十年发展战略，其中包括对先进制造业的支持策略，通过大力调整制造业结构，加快发展机器人、无人化工厂、3D打印技术等尖端领域，提升制造业的国际竞争力[46]。
德国作为工业强国，为保持其制造业的竞争优势，采取积极有效的行动，将大量人力和物力投入到AMT中，推动AMT的发展，并制订了相关的计划[47]，特别是2010年7月制订了《高技术战略2020》，以支持制造领域新型革命性技术的研究与创新。其中“工业4.0”项目[48]是《高技术战略2020》确定的十大未来技术项目之一，用以支持工业技术领域新一代关键技术的研发和创新，该项目成为2013年汉诺威自动化展最热门的话题。工业4.0旨在通过互联网、物联网、CPS、IoS等技术提升制造系统的智能化水平，它包括两大主题：1智能工厂，重点研究智能化生产系统和过程，以及网络化分布式生产设施的实现；2智能生产，主要涉及整个企业的生产物流管理、人机互动以及3D技术在工业生产过程中的应用等。欧盟于1998年~2007年相继公布了第五框架计划(1998~2002)、第六框架计划(2002~2006)和第七框架计划(2007~2013)，于2009年颁布了《欧盟共同关键使能技术发展战略》，次年3月颁布了《欧洲2020战略》[49]。发达国家希望以高新技术为依托大力发展节能环保产品、清洁能源、新材料等新兴产业，构筑新的优势，消除不利因素，创造有利环境及符合自身优势的新兴市场，规避在传统制造领域与中国等发展中国家相比的竞争劣势，以树立其AMT的持续竞争优势，提高其先进制造业的竞争力。
我国也十分重视AMT的发展，国家863计划在清华大学建立了CIMS工程研究中心。先进制造技术作为一个主题在国家科技部领导下取得重大进展，如数字化制造与工业工程[50]、网络协同设计[51]、网络制造、仿生制造[52]、绿色制造与区域网络制造[53]、供应链、网络化制造、大批量定制和仿生制造[54-55]等。特别是国家“十二五”制造业信息化科技工程规划中，明确提出了大力发展新一代集成协同技术、制造服务技术和制造物联技术，该规划的实施将促进互联网、云计算、物联网等新一代信息技术与制造技术相融合，为加速制造业结构调整和转型升级、发展高端制造业等战略性新兴产业发挥极其重要的作用。制造业信息化工程的实施使我国在AMT领域取得了大批具有先进水平的研究成果，促进了制造业向精益化、全球化、协同化、服务化、绿色化、智能化的方向发展，为传统产业的升级改造和高技术产业的发展做出了贡献。
2新工业革命
工业革命是生产技术的变革，同时也是一场深刻的社会关系变革。新科技群的协同效应和深度融合将导致生产组织方式和制造模式发生重大变化，从而引发新的工业革命。目前正在出现一种新工业革命，但仍是一个十分模糊的概念，不同研究者对新工业革命的概念有各自的理解，主要有5种不同的观点：
(1)杰里米·里夫金[56]认为，历史上重要的工业革命都是在新通讯方式和新能源结合之际产生的，当前正由互联网和新能源结合引发新的经济和社会变革，即包括五大支柱的新工业革命，如图7所示，其中：1能源转型，向可再生能源转型，利用风和阳光等，不再消耗石化产品；2分散式生产，互联网信息技术等基础设施的建设大大减小了时间、空间对人们的经济活动交流的制约，基于知识的共享、创新和发展的扁平式、分散化、合作性的生产组织结构更加符合现代商业的需求；3存储，充分利用社会基础设施存储间歇式可再生能源；4构建能源互联网，利用互联网技术将电网转变为能源共享网，通过一种网格式的智能分布式电力系统和他人共享；5交通工具转变，将汽车、卡车、火车等运输工具转向插电式或者燃料电池等以可再生能源为动力的交通工具，电动车需要的电可在充电站购买。这五大支柱协同发展实现了1+1+1+1+1>5的整合效应，树立起一个新经济发展范例，带领世界进入新纪元。
(2)克里斯·安德森[57]认为，新型材料的应用和增材制造技术等数字化制造方式将引发新工业革命，采用新型材料、3D打印技术和基于网络的协同制造服务等智能化与数字化制造方法，能够迅速和精准地将计算机中的虚拟设计模型转化为真实物体，甚至直接打印出零件或模具，基于网络的新型数字化设计及制造的创新提供给网络用户以创造真实物体的能力，将制造延伸至范围更广的生产人群中，这些制造过程蕴藏着由普通人完成的无限可能，众多个人制造联合推动全面创造，将直接加快向新型工业化趋势发展的步伐，从而引领新工业革命。
(3)英国彼得·马什[58]在《新工业革命：消费者、全球化以及大规模生产的终结》一书中，将工业革命划分为五次，如表1所示，而将始于2005年的第五次工业革命称为新工业革命。
(4)保罗·麦基利的三次革命说[49，59]认为，以制造业数字化为核心的第三次工业革命(新工业革命)即将到来，互联网、智能软件、新能源、新材料、机器人、新的制造方法和以网络为基础的商业服务模式将使技术要素和市场配置要素发生革命性变革，产生改变社会发展历程的巨大能量。而制造业的数字化进程正从智能计算机软件、新材料、更灵巧的机器人、基于网络的制造业服务化、新的制造方法5个方面向前推进。
(5)德国政府于2013年4月举办的汉诺威工业博览会上，正式推出了工业4.0第四次工业革命[48]项目，目的是支持工业领域新一代革命性技术的研发与创新。工业4.0强调在工业生产过程中，以信息物理融合系统为核心，将众多智能体聚集在信息平台上，形成一种高度协同的互联互通关系，从而构建智能化的新型生产模式与产业结构。工业4.0正引领新一轮的工业革命，传统的行业界限将消失，并会产生各种新的活动领域、商业模式和合作形式，将导致工业结构、经济结构和社会结构从垂直向扁平转变，从集中向分散转变。
这些研究预言了新的工业革命即将来临，勾勒出了先进制造业的影响，描绘了未来制造业的走向。从上述观点可以看出，工业革命的实质是制造方式与模式的革命：保罗·麦基利认为生产工具发生很大变化将导致新工业革命；杰里米·里夫金认为生产动力的变革将引发新工业革命；彼得·马什认为新工业革命主要集中在材料、动力、加工工艺、制造模式等方面的变革；克里斯·安德森的新工业革命观点主要体现在生产方式的革新；德国工业4.0体现在在工业生产过程中，基于CPS建立了一种高度协同的产品与服务的生产模式。其实，任何一项单一的技术都不足以引发新一轮工业革命，判断工业革命的依据关键为是否有新科技群协同效应以及是否带来人类生产、生活方式的重大变革。因此，新工业革命是基于新能源、智能制造、数字化制造、机器人技术、新一代信息网络技术等先进技术综合系统协同创新及突破性的发展，融合信息、计算机、数字化、互联网技术创新变革，使工业生产方式与制造模式发生巨大变化，从而使交易方式与人们的生活方式发生重大变化。传统的自上而下、集中规模化的生产模式将逐步被新工业革命的分散、扁平和协作的模式取代，定制化、个性化、智能化、分散化和合作化是新工业革命的主要特征。
3先进制造技术与新工业革命之间关系
从主导技术和新兴产业的角度来看，以生产方式变革为主线的AMT的群体涌现、协同融合将导致新的工业革命，各种技术之间产生的耦合效应推动了工业革命的进程。新工业革命不是依赖单一学科或某几类技术，而应该是全方位的多学科、多技术层次、宽领域的协同效应和深度融合。人类制造模式的演变从原始手工生产模式到现代先进制造模式的演变过程中，经历了3次大的革命性变革。图8所示为由市场变化与技术发展推动的先进制造模式的变革。
图中：第一次工业革命中，由于蒸汽机、电气技术、内燃机的发明与改进，机器取代手工成为主导生产方式，制造业进入机械化制造时代，成为近代工业化大生产时代的开端。第二次工业革命中，大规模制造成为主导生产方式，20世纪20年代，随着电子技术、信息技术的发展，以流水线为典型代表的大规模制造模式在组织结构上追求纵向一体化与大规模，内部分工仔细，专业化程度高，简单熟练的操作提高了生产效率，使制造成本随规模递减，同时质量的稳定性也得到提高，制造模式进入批量大规模制造阶段。新工业革命是现代先进制造模式集成协同创新的结果，进入20世纪90年代后期，随着网络信息技术、智能控制技术研究的深入和以知识为基础的经济时代的到来，制造业的市场环境与技术变革发生了根本性的改变。大规模制造系统的刚性与市场的个性化需求以及环境快速变化所要求的响应速度之间的矛盾日益尖锐，正是在此背景下，各种新制造模式研究探索与试验如雨后春笋般迅速兴起，现代AMT融合自然科学和社会科学的最新进展，以绿色、低碳、可持续为发展理念，带来了产业组织模式的转变，对转变经济增长方式、政府管理模式和社会组织形态都有巨大的推动作用，使全球技术要素和市场要素配置方式发生了革命性变化。
AMT的发展将在新工业革命中发挥重要作用。如前所述，工业革命的实质是制造业生产方式与制造模式发生重大变化，它必然也是始于制造技术突破性的发展。AMT是制造业产生变革的根本力量，新一代信息技术(云计算、大数据、物联网、务联网、云平台等)、新能源(再生能源、清洁能源等)、新材料(复合材料、纳米材料等)技术等将为新工业革命创造强大的新基础设施；分散式制造(网络化制造、制造物联、云制造、智能制造)、众包生产、集群效应、利基思维等使生产方式产生变革，将整个工业生产体系提升到一个新的水平，工业生产、经济体系和社会结构将从垂直转向扁平、从集中转向分散；以智能制造为代表的新一代先进制造模式，必将使商业模式、管理模式、服务模式、企业组织结构和人才资源需求发生巨大变化，给工业领域、生产价值链、业务模式乃至生活方式带来根本性变革，进而推进和实现新的工业革命。
制造模式的演进与新工业革命的出现由市场发展、社会变革、技术突破、管理创新多种动因的综合作用决定。对新工业革命的内涵的理解必须通过与社会科学(如经济学和管理学)等跨学科的对话和交流，适当突破自然科学和工程技术学科的理论范畴。工业发展历程表明，新的生产模式的出现均为与特定的社会制度、组织结构和经济因素等相互作用的产物，而新的制造模式又会对既有社会制度和管理方式提出新的要求，从而推进企业管理模式、社会制度环境的变革[60]。综上所述，在市场、技术、社会经济环境变化与全球一体化趋势的推动下，制造业正在经历着一场革命，一场以实施先进制造技术和经营方式彻底变革为主要内容的先进制造模式的革命，涉及制造理念、制造战略、制造技术、制造组织与管理各个领域的全面变革。
4新一代先进制造技术的应用案例
产品制造的智能化变革绝不仅是优化现有的制造业，而是将制造延伸至范围更广的生产人群中———既有现存的制造商又有正成为创业者的普通民众。随着社会化网络的发展，通过充分开发大众的智慧、力量和资源，以用户创造内容(Usergeneratedcontent)为代表的社会化生产模式更能形成突破性创新，彰显出巨大的能量和商业价值。以思科(Cisco)为例[31]，2007年秋，思科借助Brightidea公司的创意网络平台，为其一个十亿美元的新业务寻找创意，通过征集创意—进行筛选—提炼创意三个阶段，最后从104个国家的2500多名参与者提交的约1200个创意中，成功筛选出最佳创意；再如美国越野赛车LocalMotors公司通过社会化生产方式，将越野赛车的个性化设计与制造分包给不同的社区，在社区内的微型工厂实现了快速小批量设计与生产；波音公司联合全球40多个国家和地区企业，通过网络协同和制造服务外包的形式协同研发制造了波音787，将研发周期缩短至原来的30%，成本也减少了50%[18]。如此一来，创意新阶层得以进入生产领域，将自己的设计产品模型转变成产品，却无需自行建立工厂或公司，制造变成了另外一种可由网络浏览器获取的云服务，实现了低成本的高技术，保持了小型化与全球化并存的能力。借助物联网、云服务、大数据等技术，用户参与不再局限于创意征集阶段，而向设计研发、制造、实验、检测、营销等纵深发展，向产品全生命周期拓展，这些生产方式将为开发出成功的产品、降低生产成本、提高效率作出巨大贡献。
以大数据、物联网/CPS、云计算等新一代信息技术为基础的先进制造技术将促进制造系统向服务化、智慧化、个性化、社会化的方向发展，智慧制造应运而生[40-41]。智慧制造将制造系统分为社会系统、信息系统和物理系统三个子系统，其中社会系统强调群体智慧和人的主观能动性，尤其是人及其隐性知识的集成，是基于人际网(Internetofpeople)所形成的社会化网络，注重客户参与的互动性、个性化和创新性；物理系统通过物联网实现物理实体的互联互通，利用RFID、嵌入在资源或产品内的感知器等获得资源状态和环境的数据信息；信息系统通过大数据技术对业务对象的属性、位置和状态等信息进行整合，从海量数据中抽取出所需的信息、知识和智慧，为需求分析、设计、生产、营销和回收等制造全生命周期过程提供知识支持。物联网获取的数据与知识的价值是通过服务的形式来体现的，通过云计算和“一切皆为服务”的理念，为用户提供按需即取的服务方式，将服务资源延伸到物理世界，最终得以在物理系统中实现产品生产。
新工业革命将促进社会制造/智慧制造理念的实现。社会制造将使传统的企业转变为能够主动感知并响应客户大规模个性化定制需求的智慧型企业，其核心就是主动、实时地将社会需求与社会制造能力有机地结合起来，从而高效、实时动态地满足客户需求。Shapeways公司就是一个典型的例子[61]，该公司于2007年创立于荷兰，后将总部移至美国曼哈顿，是一家利用3D打印技术为客户定制各种产品和服务的公司，至今已获数千万美元的风险投资支持，截止2012年6月20日，其生产产品已经超过100万款，产量超过60亿件。2012年10月19日，该公司位于纽约皇后区的“未来工厂”正式投入运营。该工厂占地2.5×104m2，可以容纳50台工业打印机，每年可按照消费者的需求生产上千万件产品。Shapeways的市场运营模式如下：通过Facebook和Twitter等社会媒体接受客户关于各种产品的3D设计方案，将顾客的需求发送给Shapeways工厂，由工作人员确定是否可行，评估并制定方案，并在数天内完成产品的打印生产，然后寄送给客户。同时，该公司还为商家和设计者设立平台，使他们可以利用公司的3D打印机生产并销售自己设计或收集的产品，用户提交他们的产品创意，如果有足够多的人喜欢(如通过Twitter，Facebook等独特社区)，则产品开发团队将制作产品原型，用户可在线对其进行投票、评分、提意见或建议，参与产品的设计开发、改进、预售和营销等，即通过聚集大众智慧的方式，让社区参与产品开发的整个过程。如果产品获得预期成功，则发明者和其他协作者可分享一定的产品销售收入。在过去的2014年，其月均订单已超过18.1万件，成为目前全球第一的在线3D打印社区。该案例成功地利用社会性网络、群体智慧和3D打印等技术实现了个性化产品的生产，涉及社会系统、信息系统及物理系统的各个层次，大批3D打印机形成制造网络，并与互联网、物联网、务联网和人际网(社会性网络)无缝连接，形成复杂的社会制造网络系统，从而将社会需求、虚拟设计与实物制造有机地衔接起来，在一定程度上为智慧制造/社会制造提供了例证。
5我国制造业发展的思考
新工业革命将对全球产业结构、生产资料、劳动者素质等生产力要素和人类生产生活方式、思想观念产生巨大影响，企业组织结构、管理方式、社会制度政策环境等因素决定了先进制造技术在制造业领域应用的广度和深度。我国应基于国情把握好新工业革命的发展机遇，高度重视AMT的发展动态，大力发展战略新兴产业，为新工业革命创造良好的环境条件，从而促进我国经济社会快速发展[62]。自2009年以来，我国密集部署未来新兴产业的重点发展方向和主要任务，提出积极发展新能源、新一代信息技术、新材料等七大战略性新兴产业，努力抓住“新工业革命”这一难得的发展机遇，发展知识技术密集、资源消耗小、成长潜力巨大、综合效益好的产业，增强自主发展能力。我国先进制造业目前主要由两大部分构成(如图9)：1由融合先进制造技术的传统制造业改造而成的先进制造业，如数控机床、海洋工程设备、航空航天装备等；2科技重大突破创新的成果落地应用后形成的新产业，如增量制造(3D打印)、生物制造、微纳制造等。
(1)信息化和工业化深度融合
新工业革命的兴起为我国探索资源消耗低、环境污染少的工业新类型和生产新方法带来了契机，新一代智能化技术、新能源、新材料等新科技正快速形成产业规模市场，该市场有利于发展循环生产和循环经济，实现经济效益与环境效益、社会效益的均衡发展。新工业革命以智能化微制造科技为关键科技支撑体系、以深层次循环式生产为主导，促使生产力和生产方式向更深层次和更广范围拓展。我国未来的现代产业体系应该更多地建立在新的工业生产方式、新的生产组织方式和新的生产制造模式基础上。
(2)发展战略新兴产业
战略性新兴产业[63]以重大科学技术突破性发展为基础，对社会发展具有重大引导带动作用，而且知识密集、资源消耗小、发展潜力巨大并且综合效益好，能增强我国的自主创新和可持续发展能力，更深入地参与国际竞争。发展战略新兴产业目前面临知识科技创新、组织管理创新、体制政策创新三大重要创新任务。我国十分重视战略新兴产业，2010年10月18日颁布了《关于加快培育和发展战略性新兴产业的决定》，准备用20年左右时间，使节能环保能源产业、新一代电子信息技术、高端装备制造业等七大战略性新兴产业的创新能力和发展水平达到世界领先；在《“十二五”国家战略性新兴产业发展规划》中提出了七大战略性新兴产业的发展方向和任务，以重大技术突破和重大发展需求为基础，将知识技术密集型、引领作用强、发展潜力好和综合效益大的新兴产业作为发展重点，建立战略性新兴产业重点领域产业联盟，大力发展可再生新能源、生物技术、智慧物联网、云计算、普适人机交互等新技术，并且注重智力资源的开发、新能源和互联网的应用，将创新放在关键的位置。
(3)为新工业革命创造环境条件
新工业革命创造环境条件包括至关重要的制度改革、政策环境和商业模式等，新工业革命带来的不是个别政策的微量调整，而是系统化大规模变革问题。首先建立创新激励机制和知识产权保护，集聚大量的高端创新人才，将技术和管理、软科学和硬科学结合在一起协同创新，增强市场化导向和创新激励机制；其次加强政策引导企业技术创新及技术改造，鼓励企业和科研院所建立各种模式的创新联盟，促进产业集聚和资源整合；最后通过法律强制、财政资金支持、税收优惠等措施引导和支持企业突破核心关键技术，支持新技术新产品的推广应用。与新的制造技术相适应的企业管理方式和社会制度基础决定了其在制造业领域应用的广度和深度，同时也在一定程度上决定了AMT能在多大程度上转化为制造业的产业竞争力。
(4)培育知识创新能力与人力资本
