時間：2023-08-10 17:24:39
開篇：寫作不僅是一種記錄，更是一種創造，它讓我們能夠捕捉那些稍縱即逝的靈感，將它們永久地定格在紙上。下面是小編精心整理的12篇智能科學與技術學科評估，希望這些內容能成為您創作過程中的良師益友，陪伴您不斷探索和進步。
關鍵詞：教學改革；智能科學；精品課程群；人才培養
智能科學精品課程教學團隊長期堅持“嚴肅對待教育工作、嚴格要求學生、嚴密組織教學過程”的先進教育理念，履行“嚴謹教學改革是教育發展的動力”的指導思想[1]。本教學團隊圍繞“人工智能”和“智能控制”國家精品課程、“人工智能”國家級雙語教學示范課程、“人工智能PK人類智能”國家級精品視頻公開課、“智能控制”國家級精品資源共享課程、“智能科學基礎系列課程教學團隊”（國家級）、“人工智能網絡課程”教育部國家新世紀網絡課程建設工程以及“智能控制”、“人工智能”、“機器人學基礎”和“智能系統原理與應用”等省級和校級智能科學系列課程群建設，潛心教學改革，建立了以師生互動、多維交叉、強化實踐為特點的創新型人才培養模式，取得一些獲得同行首肯的教學改革成果[2-7]。
本文著重介紹教學團隊在智能科學精品課程群建設方面的基本情況。
一、智能科學精品課程群的建立
該團隊逐步推進智能科學精品課程群建設，不斷積累教學改革成果。首先，利用頗具特色的優秀教材群，建立起國內首個立體交叉的智能科學教材體系。其次，把多元智能理論和本體論的知識組織方法用于課程群建設，并建立了智能科學課程群之間的內在聯系，建成國家級智能科學精品課程群。再次，增強實驗教學，整合多元資源，創建開放式軟硬件訓練環境，促進智能科學精品課程群的進一步建設與發展。
（1）率先建設立體交叉的智能科學教材體系
智能科學具有高度交叉、多學科融合的特點，結合這些特點研究了不同課程、不同學歷層次、不同學科門類之間的交叉鏈接關系。建設以信息學科類本科生教育為主，兼顧碩士和博士研究生的教材體系，并輻射到管理類、機械類等專業。教學團隊與時俱進，對教材不斷更新，自1987年以來共出版人工智能、機器人學、智能控制等教材共20個版本[8-13]。例如，《人工智能及其應用》、《機器人原理及其應用》和《智能控制》均為我國相關課程的第一部具有自主知識產權的著作，被譽為“智能三部曲”，為國內高等院校廣泛使用。
（2）建立多層次智能科學精品課程群
團隊把多元智能理論和本體論的知識組織方法運用于課程群建設，并依據個性化元素特征和個體差異構建模塊化課程體系及系列化課程設置，并據此設計課程群及課程相關的實踐環節。
設計出各課程間的橫向關系和專業間的縱向關系，即建立智能科學課程群之間在知識、技能、素質三個維度上的橫向聯系，以及在本科生、碩士研究生、博士研究生三個學歷層次與專業基礎課、專業課專業層次上的縱向關系。
經過長期建設，10年來共獲準12項各級質量工程等立項，建立與形成了國家級智能科學精品課程群。其中包括國家級精品課程、全國雙語教學示范課程、國家級教學團隊、全國優秀網絡課程、國家級規劃教材、國家級精品視頻公開課和國家級精品資源共享課程以及省級和校級精品課程等。
（3）整合資源，加強實驗，創建開放式訓練軟硬件教學環境
教學改革沒有最好，只有更好。教學團隊不斷增加與逐步完善智能科學精品課程群的實驗和實踐環節，開設智能科學相關培訓課程和專題講座。注重整合各種資源，增強智能學科與其他學科的交叉，創建開放式訓練環境和訓練中心，建設智能科學與技術創新實驗室、大學生程序設計競賽訓練中心、大學生智能移動機器人科技創新平臺等。此外，還積極參與智能類學科競賽，如“飛思卡爾”大學生智能車競賽、全國大學生智能設計大賽、ACM/ICPC程序設計大賽，以及多種智能機器人和智能小車大賽等。
經過多年精品課程建設與積累，目前，教學大綱、教學日歷、教案或演示文稿、重點難點指導、作業、參考資料目錄和課程全程教學錄像等教學必需資源均進行了持續建設與更新補充。其中一些特色資源得到建設與共享。首先，共享國家級教學名師積累的豐富教學資源。通過建立名師工作室、名師示范項目實驗室和名師圖書室，形成多元化的帶教制度，使老教師的教學理念和經驗得以傳承。這樣就能夠加快年輕教師的培養與成長。其次，共享網絡課程資源。各門網絡課程均采用智能技術中的知識推理和智能算法來實現編程、答疑和虛擬實驗，具有智能化、個性化、情境化和形象化等特色，以及導航系統多樣化、向導學習個性化和情景化學習等功能。促進了各課程教學改革，提高學生培養質量，深受學生歡迎。再次，共享實驗資源。教學實驗從無到有，從弱到強，逐步建立教學實驗室和科研實驗室，全面向學生開放，使廣大學生共享實驗資源。通過實驗，學生發揮了主動性，提出并積極驗證和探索自己的思路，從而更好地掌握知識，培養學生的理論聯系實際能力和創新能力。
二、改革課程教學，建設精品課程群
著力課程教學改革，建立以精品課程群為核心、以課堂教學為基礎、以實踐訓練深化教學效果的課堂教學與實踐教學創新體系。為了實現教學目標，保證課程群的教學和教改的順利進行，加強了教師隊伍建設和教學管理，建立教學質量評價系統，保證課程群的教學質量。
（1）建立以精品課程群為核心，以課堂教學為基礎，以實訓深化教學效果的課堂教學與實踐教學創新體系。
提出“以趣導課、以疑啟思、以法解惑、以律求知”的“四以”教學方法。建立“課堂講授+啟發互動+創新實踐”三位一體的教學模式，探索出“項目驅動教學”（Project-orientedlearning）和“做中學、趣導思”的主動教學方法和學生培養途徑。開發雙語教學平臺，改進與強化雙語教學模式，完善雙語教學的方法和手段，提高教學質量。
（2）加強教師隊伍建設，改進管理，改革考試，促進課程群的教學和教改的順利進行。
總結并推行“嚴肅對待教學工作，嚴格要求學生，嚴密組織教學過程，嚴謹施行教學改革”的“四嚴”教育思想，指導教師隊伍思想建設[1]。注重對青年教師的業務培養，提高他們的授課水平。改革考試制度和方法，培養學生思維、分析能力和創造創新能力。
（3）建立教學質量評價系統，監控課程教學全過程，保證課程群的教學質量。
將控制論（Cybernetics）中的閉環控制信息反饋和故障診斷理念引入教學質量評估過程，建立教學質量的診斷、分析與校正評價系統DIACES （Diagnosis，Analysis and Correction Evaluation System）。
（4）利用教師試講、督導聽課、網上評教、同行評議、講課競賽、質量評優、師生座談、公開示范課等一系列措施，反映教學中的存在問題和成功范例。然后通過集體討論分析，提出對存在問題的糾正措施或對成功范例的推廣意見，實現評估監控過程的自動化、智能化與常態化，保證教師授課技能、教學效果和人才培養質量的提高。
三、經驗與結論
在智能科學精品課程群建設過程中，取得了豐碩成果，探索與積累了豐富經驗。主要體會如下：
（1）在該精品課程群建設中，始終貫徹“以人為本”的育人理念，把多元教學理論和本體論的知識組織方法用于課程群建設，創建因材施教和探索性的學習環境。以“教書育人”為根本任務，堅持“嚴肅對待教學工作，嚴格要求學生，嚴密組織教學過程題，嚴謹施行教學改革”（“四嚴”）教育指導思想，奠定創新型人才培養的理論基礎。
（2）注重“課程核心”教育定位，總結出“以趣導學、以疑啟思、以法解惑、以律求知”（“四以”）的教學方法和“做中學、趣導思”的綜合素質培養方法。做到師生互動，理論聯系實際，深化教學，摸索出創新型人才培養的有效途徑。
（3）建立覆蓋多層次、多專業、多語種、立體配套的智能科學精品課程群系列教材體系，實現課程群系列教材的“精品化”。建立網絡化、個性化、智能化的多維教育網絡課程體系。建立一種教學質量評估系統，即質量診斷、分析與校正閉環評價系統。這些措施為課程教學和創新型人才培養提供了有力保障。
參考文獻：
1數據智能分析師培養
就業前景分析方面，谷歌首席經濟學家哈爾•瓦里安預計，未來即將出現一類新型的專業人才和職業崗位——數據科學家，當然數據智能分析師也會應運而生。現下時代是數據時代，甚至稱之為大數據時代，企事業單位面臨大量數據如互聯網數據、醫療數據、能源數據、交通數據等，實際應用中普遍遇到分析能力弱、噪聲數據多、缺少分析方法、分析軟件能力差、模型可信度低等問題，其主要原因在于傳統數據分析方法不能滿足需要，而數據挖掘技術、機器學習技術、模式識別技術、知識發現等智能技術可以為數據智能分析方法與工具提供技術支撐。2014年4月24日，百度高級副總裁王勁在第4屆“技術開放日”上正式宣布推出“大數據引擎”，數據智能概念由此產生。數據智能分析是指通過數據挖掘技術、機器學習、深度學習、模式識別與分析、知識發現等技術，對數據進行處理、分析和挖掘，提取隱藏在數據中有價值的信息和知識，從而尋求有效解決方案及決策支持預測。目前社會急需懂得智能技術的各層次數據智能分析人才，可以預計，熟練掌握智能技術的數據科學家、數據分析師、數據挖掘人員將有廣闊的用武之地。培養手段探索方面：①以“點—線—面”結合的方式橫向縱向設置課程群，面向數據智能分析，以案例為導向貫穿“線”上的各關節點課程，比如以數學基礎課（線性代數、概率統計、數學分析）大類專業課（程序設計、數據結構、數據庫技術）數據智能分析專業課（數據挖掘、機器學習、多維數據分析）為主線，理論與實踐齊頭并進；②立足培養“計算技術+智能信息+知識技術”的高級數據分析師，理論學習—隨課實驗—集中實踐—科技活動—企業實習—畢業設計等教學環節協調配合，“資格認證—競賽獲獎—獎學資助”激勵培養；③以大數據智能分析為契機，積極培養本科生的大數據計算思維和認知能力，使其掌握大數據智能分析方法、機器學習數據挖掘工具和開發環境。政策導向分析方面：建議中國計算機學會與中國商業聯合會數據分析專業委員會等機構緊密協調合作，設立適應新時代社會與經濟發展的“數據智能分析師”認證[6]，當然將大數據智能分析納入計算機水平考試的可選項也是當前的一種解決方案，提高智能科學與技術專業社會認可度，增強本專業學生的歸屬感，更好地培養各層次的數據智能分析人才。
2創新型智能技術人才培養
智能科學與技術的發展與計算機技術幾乎同時起步，但其進展比計算機技術要慢許多，根本問題在于高級智能的載體——“人腦”是世界上最復雜的系統，人類對它的認識和了解仍然處于初級階段。近年來通過智能技術解決實際應用問題有了長足進步，國內已相繼有20多所高校面向市場變化和未來需求，自2004年以來陸續開辦了智能科學與技術本科專業。盡管大多數智能技術的理論基礎還不完備，但實際應用的強勁需求與問題解決能力超越了薄弱理論基礎的約束。本專業課程的教學內容與課程實踐都適合教師與學生以研究者的身份參與到“教”與“學”的活動之中。1）研究型教學。蓬勃發展中的智能技術需要教師啟發式、創造式、批判式地“教”，學生也要創造式、批判式地“學”。教與學要能夠從研究思維、問題探索、模型改進、算法優化、腦認知和自然智能指導的角度推進教學活動，進行創新性教學和研究型學習。教學實踐活動中應強調學生半監督式學習與自監督學習為主導，鼓勵引導深度學習，經典案例、前沿講座、討論探索貫穿課堂教學，課程考核注重創新科技實踐、問題探索、課程內容探索、課程研究性專題報告、以課程為基礎的作品開發等創新效果和教學效果。2）“研究型分組”培養。智能科學與技術專業開辦時間不長，成熟教材不多，課程體系需要不斷適應學生和社會的需求做出調整，又加上智能科學專業課程本身的發展探索與實際應用現在處于同步發展階段，決定了專業老師大力推進“研究型班級教學”，在教學過程中實施“大班基礎講授”+“小班研究型討論”+“小組探索型課題實施與報告”的教學體系，同時來自相關研究方向的研究生也作為助教協助專業老師對小班（組）課題討論進行引導。3）科研訓練提高學習積極性。大類培養模式下實施科研訓練引導學習，大一、大二年級主要學習公共基礎課程和大類專業基礎課程，其中的數學基礎課，如線性代數、高等數學、概率統計、離散數學等，由于缺乏實際應用案例支撐，很多學生會懷疑這些知識在將來本專業學習中的用處，課堂課后處于被動學習狀態，個別學生還會由于認識滯后，產生厭學情緒甚至放棄基礎知識學習，以致于專業分流后表現為學習能力嚴重不足。通過吸收本科生參加科學創新實踐和科技活動，使他們發現數學知識能夠用來解決實際問題，有利于提高本科生學習基礎知識的積極性，變被動學習為主動學習。同時，教師也能從中發現部分優秀本科生的創新潛力和研究能力，激發他們科學研究的興趣，引導他們把智能科學技術作為研究方向并致力于攻讀相關方向碩士研究生、博士研究生，進一步強化其科學創新能力，勢必會使其獲得高水平創新性成果。大類培養模式下強化專業教育與實踐，專業老師要積極主動引導學生，變被動地等待學生選專業轉變為吸引優質學生，以大二上學期為主要時間點，引導大類專業學生對特色專業的興趣，通過科學研究和學生科技活動吸引選拔學生進科研團隊，同時實施科研成果進課堂、進教材、進學生活動。專業教師、班導師可宣講專業特色和就業前景，指導本科生申請大學生科研訓練計劃、參加科技競賽、開發智能技術特色作品。大類培養模式下實施科研訓練計劃，需要本科生積極主動地理解大類下各子專業的特點和特色，結合自己的興趣愛好和實際情況，在大類培養結束時分流到各特色專業。因此，本科生參加科研實踐和專業科技活動的時間點很重要，從大一結束后的暑假開始，一直延續到本科畢業，同時實施“泛畢業設計”（即大二選方向并實施課題基礎儲備，大三實施課題，大四結合專業實習完善畢業設計）[3]，這樣既充分利用了本科生大二大三充裕的課后時間，也緩解了大四本科生面臨就業、考研、出國等問題的突出矛盾。
3智能系統開發人才培養
智能技術已成為當前技術革命創新的源泉，智能系統廣泛應用于工業、農業、服務業等各領域，比如2014年11月2日開始處女航的皇家加勒比郵輪公司“海洋量子號”郵輪也因為大規模運用了高科技智能系統而號稱“世界上第一艘智能郵輪”。智能系統是建立在“智能技術+計算技術”基礎上，結合了控制技術、信息技術的軟硬件系統。智能系統開發人才培養目標是社會急需的智能系統開發工程師，其從事的工作主要包括智能系統的設計、開發、維護、運營、服務及相關的技術指導。為了適應智能系統開發人才的培養，應該建設智能終端實驗平臺、計算智能實驗平臺、腦認知實驗平臺、高性能計算平臺等人才培養基地與實訓基地，推進實施智能終端軟件開發技術、智能系統應用課程設計、智能系統與工程課程設計、智能游戲開發與設計、人機交互系統開發與設計等教學實踐活動。
4復合型智能技術人才培養
智能科學與技術是一門綜合學科，智能技術也廣泛應用到智能交通、智慧城市建設、電子信息、信息安全、電子政務、電子商務、工業制造、教育、醫療、管理、農業現代化、國防現代化等眾多領域，需要大量復合型智能技術人才。筆者認為，以下4條措施是智能科學與技術新興專業培養復合型人才切實可行的培養方案：①充分發揮大類培養特色明顯的人才培養優勢，開放“全校特色專業選修課”，跨專業、跨學院科教團隊，與大學生科技創新計劃融合，重點培養學生的綜合性、復合性、應用性；②引導并嚴格要求B學分課程學習，特別是設計規劃實施好“科技創新”、“文體活動”、“技能認證”、“企業實習”、“暑期社會實踐”等綜合能力提高計劃；③交叉融合辦好本科生二專業，鼓勵學有余力的本科生對知識的渴求，允許學生在本專業的基礎上再輔修另一個專業，并提供配套措施，保證二專業學生能獲得優質教育，發揮學科交叉融合優勢，使本科生形成寬廣深厚的知識結構，培養有特色的智能科學技術專業復合人才；④通過與企業橫向合作，建立校企實訓基地，緊跟企業和市場需求，與企業聯合培養復合應用人才。
5結語
關鍵詞：人工智能；教學改革；教學方法
引言
人工智能(ArtificialIntelligence)是一門研究和模擬人類智能的跨領域學科，是模擬、延伸和擴展人的智能的一門新技術。由于信息環境巨變與社會新需求的爆發，人工智能技術的日趨成熟。隨著AI3.0時代的到來，大數據、云計算等新技術的應用也愈發廣泛，對于管理類人才來說，加強對人工智能知識的深入學習，不斷將人工智能技術與管理知識結合起來，對其未來職業生涯的發展有著重要作用。人工智能是一門前沿學科，管理學院開設人工智能課程的目的是為了更好地培養學生的技術創新思維與能力，基于其覆蓋面廣、包容性強、應用需求空間巨大的學科特點，通過概率統計、數據結構、計算機編程語言、數據庫原理等基礎課程的學習，加強學生解決實際問題的能力，為就業打下基礎。本文基于社會對于人工智能領域的人才需求，結合諸多長期從事經管類專業課程教學的老師意見，針對管理類人才的人工智能課程教學內容與方法進行探討，以期對中國高校人工智能課程教學改革研究提供幫助與借鑒。
1、教學現狀與問題
作為一門綜合性、實踐性和應用性很強的理論技術學科，人工智能課程內容及內涵及其豐富，外延極其廣泛。學習這門課程，需要較好的數學基礎和較強的邏輯思維能力。針對管理類人才，該課程在課程教學過程中存在幾個較為突出的問題。(1)課堂教學氛圍枯燥目前，中國大多數大學仍采用傳統的課堂教學模式，在教學過程中照本宣科，忽略與學生的互動，并且缺乏能夠有效引起學生學習興趣與加深知識理解的教學環節設置，如此一來大大降低了學生自主思考的能力。在進行人工智能相關課程知識講解時，隨著章節的知識難度不斷增加，單向介紹式的枯燥教學方式無法反映人工智能學科的全貌，課堂講解難以同時給以學生感性和理性的認知，部分學生因乏味的課堂氛圍漸漸無法跟上教學進度，導致學習動力不足。(2)基礎課程掌握不牢管理類專業的學生大部分都會走向更加具體化的管理崗位，具有多學科的素養，但這也導致很多學生所學知識雜而不精。學生在基礎不夯實的情況下去學習更高層面的知識，給學生學習與老師教學都造成了很大困擾。人工智能課程知識點較多，涵蓋模式識別、機器學習、數據挖掘等眾多內容，概念抽象，不易學習。一些管理類專業的學生未能熟練掌握高等數學、運籌學、數據結構、數據庫技術等先修課程，缺乏一定的關聯思考和研究意識，導致課程學習難度增加，產生學時不足和教學內容難點過多的問題。(3)教學與實際應用脫節當下，人工智能廣泛應用于機器視覺、智能制造等各個領域，給學生提供了大量的現實案例，使得人工智能不再是高深莫測的理論，而是現實中可以觸及的內容。例如，在機械學科領域，人工智能技術是電氣工程、機械設計制造、車輛工程等方向的重要技術來源；在醫療領域，是醫療器械的創新生產源動力；在能動領域，是高端能源裝備與新能源發展的重要驅動；在光電信息與計算機工程領域，技術的發展時刻推動著智能科學與技術核心價值的提升。然而，對于管理類專業的學生來說，現階段的人工智能教材涵蓋許多智能算法及相關理論，在教學過程中常常涉及到很多從未接觸過的抽象理論和復雜算法，書本中的應用實例大多紙上談兵，缺乏專門適用于管理類專業知識與人工智能技術相結合的教學實踐，加上一些教師授課方法單一，不利于引導學生將人工智能算法應用于現實生活。另外，大學生對知識的理解能力差異很大，教師采用統一的方式教給他們，這使一些學生無法跟上和理解，教師也無法控制學生的學習狀況，導致學生缺乏動力。因此，如何結合學生的現實情況，提高他們的動手能力和實踐經驗也是人工智能課程教學要考慮的問題。
2、管理類人才的人工智能課程教學改進策略
課程教學改革是一項提高大學教學效果和人才培養質量的重要手段。如何在時代背景下應用新技術和新思想進行實施課程教學改革是高校亟待解決的問題。對于高校的教學工作而言，教學目標、教學內容和教學方式的變化不再是課程資源的簡單數字化和信息化，而是充分利用時代信息資源優勢的新型教學模式。針對管理類專業人工智能課程教學過程中存在的問題，可以從教學方法改進和教學內容設置兩個方面進行課程教學改進。
2.1教學方法改進
教師對學生具有引領作用，其教學方法的改進能夠帶動學生改進自身學習方法。(1)啟發式案例教學案例教學法就是教師根據教學目標、教學內容以及教學要求，通過安排一些具體的教學案例，引導學生積極參與案例思考、分析、討論和表達等多項活動，是一種培養學生認知問題、分析和解決問題等綜合能力的行之有效的教學方法。啟發式案例教學以自主、合作、探究為主要特征，調動學生的學習積極性，并緊密結合人工智能領域的相關理論與方法，有效理解知識要點及其關聯性，適用于管理類專業學生的教學。具體而言，高校基于其問題啟發性、教學互動性以及實踐有用性等特點，可以建立基于人工智能知識體系的教學案例庫，雖然這項建設將極具挑戰性與耗時性，但具有很強的積極效果：培養學生較強的批判性思維能力，更多地保留課程材料，更積極地參與課堂活動，對提高教學質量、培養具有人工智能背景的管理類人才具有重要意義。例如，通過單一案例教學，讓學生掌握相關基礎知識原理及應用；通過一題多解的案例使學生思考如何獲取最有效的解題方法；通過綜合案例的設計，啟發學生全方位地探索問題的解決方案。(2)研討互動式教學研討互動式的各個教學環節是逐漸遞進、有機結合的。研討是基于學生個體的差異性，在課堂討論的過程中對學生做出評判，從而對不同類型的學生開展針對性的教學。互動則是在研討的基礎上，通過老師與學生、學生與學生的互動，讓學生主動參與到課堂教學的過程中來。在人工智能課程教學過程中，教師通過課堂討論了解學生對于知識點的掌握情況，可以有針對性地設計教學內容，例如，對于學校積極性不強的學生，將人工智能理論內容與學生個人興趣范疇、社會產業發展及研究現狀聯系起來，能夠極大程度地提高學生學習的自主能力；對于基礎知識較為薄弱的學生，可以在教師的指導下查閱相關文獻資料，根據自己的理解撰寫心得報告，并在課堂或課外進行師生互動。像這樣研討與互動相結合的模式。有助于增強學生的探索和求知欲望，建立起濃厚的學習氛圍。(3)有效激勵式教學人工智能是引領未來的戰略性技術，人才需求量極大，對教師的教學水平也提出了更高要求，因此，進行有效激勵極為重要。在學生激勵方面，可以舉辦各類人工智能競賽項目，設置相應項目獎學金，吸引學生參與實踐，調動學生做研究、發論文的積極性。例如，教育部主辦的中國研究生人工智能創新大賽，圍繞新一代人工智能創新主題，激發學生的創新意識，提高學生的創新實踐能力，為人工智能領域健康發展提供人才支撐。高校也可以借鑒這種模式，在各學院乃至全校開展此類競賽項目，激發學生的創新能力與團隊合作能力，鼓舞更多學生加入到人工智能課程的學習中來，激發其學習興趣。在教師激勵方面，在教師聘任和提升過程中把參加學生課程制定、課堂與課外作業、課程項目和論文指導等看作教學任務的一部分，鼓勵教師積極參與這些活動。(4)學科滲透式教學人工智能學科知識融合程度較高，學科交叉性強。基于人工智能的學科交叉性特點，增強管理類人才對學科應用的領悟，可以采取開展學科滲透式教學的方法。從2015年起，國務院和教育部先后印發了《國務院關于積極推進“互聯網+”行動的指導意見教育》、《高等學校人工智能創新行動計劃》等文件，“互聯網+”、“智能+”已經滲透到各個領域，人類進入數字經濟時代，社會需求“技術+管理”的高端復合人才。例如，基于工業4.0和強國戰略，人工智能技術在智能制造的應用極為廣泛。上海理工大學非常重視少數民族預科班的教育質量。為增強少數民族管理類人才對該領域應用的認識，我們請機械工程、能源動力領域的相關專家以授課或講座的形式，進行相關領域知識和發展趨勢的講解，使學生理解更為透徹。此外，在教學實踐過程中，還可以用舉辦人工智能知識交流會、線上人工智能論壇等形式，促進不同專業間老師、學生對于人工智能知識模塊的見解，相互交流、滲透和學習，從而推動人工智能課程教學的改進。
2.2教學內容設置
世界一流大學在人工智能課程內容設置根據不同國家的教育體系設置，肯定會有不同，但頗有共通之處。本文借鑒世界頂尖大學經驗，針對管理類專業人工智能課程教學內容進行研究，結合中國教育體系設置，認為應從以下幾方面進行改進。(1)核心內容設置為避免學生因為知識點過多而出現雜而不精的問題，勢必要精化教學內容。在互聯網時代，我們可以使用云計算和其他方式來實現數據信息的傳輸、存儲和處理，通過在線收集和整合網絡課程相關數據，挖掘和豐富教學資源，并在整合課程資源的基礎上，進行研究方法和前沿知識的擴展。在核心內容設置方面，可以通過收集到的數據資料，選擇人工智能領域具有代表性且難易程度適中的知識作為重點，使學生能夠在有限的學時內掌握人工智能的知識脈絡。例如，編寫針對管理類人才的人工智能教材，內容涉及緒論、知識表示與推理、常用算法、機器學習、神經網絡等方面的同時，重點增加相應知識點在管理上的應用案例，加強學生對知識點的理解。同時，根據管理類專業偏向領域，開設關聯程度較大、應用較廣泛的人工智能選修課程，以便學生根據自己的興趣與需求選修具體方向的課程。(2)注重學生的數理及編程基礎良好的數理及編程基礎是學習人工智能的前提。只有具備了這些基礎，才能搞清楚人工智能模型的數量關系、空間形式和優化過程等，才能將數學語言轉化為程序語言，并應用于實驗。管理學院人才的數理及編程基礎相對薄弱，因此，在安排學生學習人工智能課程之前，建議開設面向全體管理類專業學生的微積分、線性代數、概率論等專業基礎數學課程以及C語言、python等編程基礎課程，使學生具備數學分析的基礎與一定編程基礎，為學習人工智能課程打下堅實的基礎。另外，可以推進MOOC平臺建設，在平臺上開設人工智能網絡課程，幫助學生掌握人工智能知識基礎及專業技能。(3)實驗建設為了加強學生對于人工智能知識點間的關聯性理解，可以基于不同的應用模塊，設計具有前后鋪墊、上下關聯的綜合性實驗，設計不同層次的項目要求，同時基于相同的實驗課題，讓學生分組對實驗課題進行攻克，并設置多元化的實驗評價體系，通過實驗教學過程中反映出的不同進度，讓教師能對學生的學習水平做出準確評判，及時進行教學反思，以便更好地開展下一步工作。例如，針對人工智能課程應用中很廣的遺傳算法，在某一管理規劃的具體應用上設置理解－實現－參數分析－具體應用－嘗試改進－深度拓展的不同層次的項目要求，在這些項目層次中規定必做項與可選項，讓學生基于同一實驗課題進行合作學習，然后通過個人自我評價、小組成員互相評價以及教師評價的方式進行打分，對小組整體能力以及個人能力進行綜合評估，以期培養學生的自主思考能力。
關鍵詞：CDIO工程教育模式；自動化專業；建設方案；建設成果
作者簡介：李曉理（1971-），男，遼寧沈陽人，北京科技大學自動化學院，教授；孫衢（1971-），男，陜西西安人，北京科技大學自動化學院，教授。（北京100083）
基金項目：本文系教育部第五批高等學校特色專業建設項目――“自動化CDIO特色專業建設”（項目編號：TS2422）經費支持的研究成果。
中圖分類號：G642.3 文獻標識碼：A 文章編號：1007-0079（2012）14-0050-02
高校特色專業建設工作是教育部、財政部實施“高等學校本科教學質量與教學改革工程”的重要組成部分，建設高等學校特色專業是優化專業結構、提高人才培養質量、辦出專業特色的重要措施。CDIO工程教育項目起源于2000年10月，旨在為學生提供一種強調工程基礎的、建立在真實世界的產品和系統的構思－設計－實現－運行（CDIO）過程的環境基礎上的工程教育。[1]
北京科技大學（以下簡稱“我校”）自動化專業是CDIO教育部特色專業建設單位，擁有控制科學與工程一級學科博士學位授予權、博士后流動站、工程碩士學位授予權（控制工程）、學士學位授予權（自動化）。其中控制理論與控制工程二級學科是國家重點（培育）學科、北京市重點學科；擁有鋼鐵流程先進控制教育部重點實驗室、北京市高等教育實驗教學示范中心。2009年11月，本專業被教育部批準為“以CDIO人才培養模式為特色的試點專業建設”。這表明了我校辦學實力的不斷提升，對我校落實教育部“質量工程”、不斷加強專業內涵建設、提高人才培養質量產生了積極作用和重要影響。學校和自動化學院按照有關要求，進一步加強對CDIO工程教育模式的支持力度，大力推進其課程體系、教材及實習基地建設，改革人才培養方案，優化教師隊伍結構；構建基于鋼鐵流程工業的自動化專業CDIO工程教育模式（Iron & Steel automation CDIO，簡稱ISA-CDIO）。
一、特色專業建設目標和方案
北京科技大學CDIO教育部特色專業建設的建設目標是針對鋼鐵流程工業，以自動化專業的基礎理論和技術為依托，以流程工業中過程和系統的構思、設計、實施和運行為教育背景，培養具有工程基礎知識、個人能力、人際團隊能力和工程系統能力的復合型高級工程技術人才。學生應具備扎實的數理基礎、電工電子技術基礎和自動化的基礎理論，具有較強的外語和計算機應用能力，能在運動控制、工業過程控制、電力電子技術、檢測與自動化儀表、電子與計算機技術、信息處理、管理與決策、智能科學與技術等領域從事系統分析、系統設計、系統調試和維護以及科學研究和開發等方面工作。在學科建設、師資隊伍建設、人才培養、科學研究和實驗室建設等方面取得長足進步。其建設成果可為高校自動化專業建設和改革起到參考和示范作用。其建設方案為：根據學科基礎和科研特色，研究改革人才培養方案，構建新型課程體系；改革課程教學內容、加強新教材的建設；改革教師培養和使用機制，加強教師隊伍建設；改革實踐教學，推進人才培養與實踐相結合；建立有效的評估和考核機制。CDIO人才培養模式下的自動化專業建設方案如圖1所示，包括以下七個方面（見圖1）：
1.知識體系的提煉
針對鋼鐵工業流程中自動化技術應用的需求及特點，從對產品、過程或系統的構思、設計、實現和運作出發，分析工程技術人員應具備的基礎知識，建立以鋼鐵工業流程為行業背景的自動化專業知識體系，為ISA-CDIO培養模式的建立和教學方式的改革提供指導。
2.ISA-CDIO培養模式的建立
在知識體系提煉的基礎上，結合CDIO能力大綱要求，考慮學生知識體系的建構、能力培養過程和不同學科之間的交叉、互補和融合，改革課程體系的設置，完善課程的教學方式和內容，完成完整的專業培養計劃和齊備的教學文件。
3.工程實踐環節系列的設計
進一步強化教學體系當中工程項目實踐環節，提高學生對實際項目的構思（規劃）、設計、實現和運作能力。為此，理順每個課程的實驗項目，構成三級的實踐項目環節。在相關課程三級實驗環節的基礎上，設計綜合實踐項目，構成二級環節。進而在二級環節的基礎上，由畢業設計、科技創新、產品研發以及鋼鐵工業中典型自動化系統的集成項目構成一級環節。
4.相關教材的建設
配合教學改革，在實際教學過程中，總結經驗，建立與教學體系改革相配套的系列教材、相應課件及實驗指導材料，形成立體化教學環境。
5.工程實踐場所的建立和整合
形成校內教學、實驗、科技創新與校外大型鋼鐵企業和自動化公司實習相結合的、理論與實踐統一的一體化教學體系，為學生提供良好的生產實習環境。在實際生產環境中，強化學生在學校所學的基礎理論知識。配合教學改革內容，針對鋼鐵流程工業重要環節的特點，結合目前典型的控制設備、網絡環境及先進的仿真軟件，搭建實驗平臺，構建半實物仿真實驗環境，形成工程教育基地。
6.教師隊伍的建設
通過工程項目和現場實習的方式，提高教師（尤其是青年教師）的工程實踐經驗。聘請企業或專業技術公司當中有經驗的專家和工程技術人員為我校的特聘教師，使其參與教學環節，提高教師隊伍工程能力。
7.教學效果的評估與學生學習情況考核機制的建立
針對教學方式、教學內容的改革，設置具體的考核機制，形成一整套有效的考核辦法，檢驗改革的效果，并通過借鑒ASEA工程師認證的考核辦法、聽取畢業生工作單位反饋意見等方式，定期對考核辦法進行修改、完善。
教學計劃、教學內容、實踐和實驗環境建設、教材建設、教師隊伍建設、評估與考核機制等多個環節相互補充、相互促進，形成完善的ISA-CDIO一體化的教學模式。
二、已取得的建設成果
1.研究制訂人才培養新方案
根據既定學科定位和培養模式，結合學科發展基礎和人才培養需求，從加強理論基礎和工程實踐創新能力著手，結合CDIO工程教育模式，在廣泛調研并征詢相關高校、科研院所和生產單位意見后，組織資深教師修訂完善培養計劃和課程體系。已制定了2010版自動化專業培養方案和課程體系，制定了相應的教學、實驗大綱、實習、課程設計、畢業設計大綱，以及相應教學日歷等。
2.加強新教材的建設和課程建設
本專業教學所使用教材，大多為國家十五、十一五規劃教材，出版時間一般不超過五年。在科學研究和工程實踐積累的基礎上，本專業教師積極主編教材，已出版及待出版的教材為16部，均為國家十一五規劃教材和北京市精品立項教材。本專業必修課程全部達到校級及以上精品課程標準；2010年我校“數字電子技術（雙語）”獲國家雙語教學示范課程稱號，“電機及運動控制”獲校級精品課程，“自動控制原理”、“微型計算機原理及應用”獲校級優秀課程稱號，“嵌入式控制系統”、“電力電子技術”獲校級優秀課程建設，自動化專業“CDIO人才培養模式”等課題得到學校教改項目經費支持。
3.加強師資隊伍建設
建立了自動化專業教師培訓交流和深造的常規機制，鼓勵中青年教師出國交流和在職攻讀博士學位。2010年有兩名教師分別去澳大利亞、美國訪問交流，2011年有一名教師到日本進行訪問交流。本學科現在專職教師33人（35 周歲以下青年教師12人），其中具有博士學位教師人員24人，在讀博士2人，副高及以上專業技術職務人員21人。本專業正積極引進專職教師，且已從國內、國外科研院所聘請兼職教授、兼職博導、講座教授和項目合作專家30余人。
4.完善教學管理和質量評估體系
完善了教學文件、教學管理規章制度的建設與執行，包括院、系自查和校、院教學督導組核查。要求定期做好課堂教學質量效果檢查、建立了課程建設和專業建設教學檔案、認真執行教授為本科生授課制度等，并從多種渠道收集學生對教學效果的評價意見。通過專家聽課、院級領導聽課、學生評價、教師自我評價等多種途徑完善課程教學評價體系。依據學校教學質量管理的規定，正逐步實施考教分離和以嚴正考風為重點的學風建設，促進教學質量的提高。
5.改革實踐教學體系
從本學科發展方向出發，廣泛征詢相關院校和用人單位意見，探索學生工程應用和科研創新能力的評價標準，完善課程體系和教學模式。改革自動化專業實踐教學，使實踐教學體系具有多樣化、綜合性、分層次、重創新等特點，如圖2所示。
通過課程設計和畢業設計加強學生基礎知識，鍛煉學生科研創新能力。絕大多數設計選題結合科研項目和生產實際，符合學科專業要求。在本科畢業生畢業實習方面，與國內十多個企業一直保持著長期合作關系，在鞏固濟南鋼鐵集團生產實習基地的基礎上，進一步拓展學生的實訓基地，如北京佰能公司、北京時代凌宇公司、北京信融友聯股份有限公司、中冶京城瑞達股份有限公司、安陽鋼鐵公司、首都鋼鐵公司、鞍山鋼鐵公司、宣化鋼鐵公司等建立合作關系。
6.繼續加強學科平臺建設
學校在“211”三期建設中投入1300萬元建設本學科平臺；2010年，自動化學科獲批重點學科，實驗教學中心被評為國家級實驗教學示范中心。
7.大力推進雙語教學
2010年我專業“數字電子技術（雙語）”獲國家雙語教學示范課程稱號，該課程雙語教學采用原版教材。其他多門課程正在積極探索雙語教學的可行性及前期準備工作。
8.繼續加強人才培養模式創新
在機器人大賽、飛思卡爾智能車大賽、西門子仿真大賽、Scilab程序設計大賽、電子設計大賽、嵌入式系統大賽當中，由學生和有經驗的老師組成的團隊，不斷取得好成績。科技創新活動提高了學生自主學習的興趣和團隊合作、交流能力，同時也培養了學生的競爭意識和責任感。
9.CDIO工程教育改革實施狀態自評
根據CDIO實施評估標準，分別從以CDIO為本專業教育的背景環境、本專業培養目標的制訂、一體化教學計劃的設計與制訂、工程導論、學生設計―建造（實現）活動、工程實踐場所、一體化的學習經驗、主動學習方法、教師工程實踐能力的提高、教師教學能力的提高、學生成績考核方法、CDIO工程教育改革在本專業的實施等12個方面對北京科技大學自動化專業2010年CDIO實施狀態進行了自評，自評結果如圖3所示。
三、特色專業建設中存在的問題和改進
對本專業在CDIO改革的理念、計劃、方法、實施效果、存在的問題等各個方面進行分析討論。針對本專業當前所面臨主要問題，下一階段的改進工作包括：進一步深化對CDIO教學理念的理解和認識，營造良好的背景環境；精練學習目標、結合學校定位及國家需求，培養有競爭力的工程技術人員；結合CDIO教學大綱，完成細化新版教學大綱；探索工程導論教學模式，通過相關核心課程的應用激發學生的興趣，明確學習動機；在學生的一體化學習實踐活動試點基礎上，探索學生參加課外科技創新活動的有效機制，逐步擴大覆蓋面，力爭做到全部學生參與該活動；在現有條件下，完善拓展學生的實訓基地和實踐場所；結合教學大綱的制訂，逐步將人際交往能力、產品、過程建造能力融入教學過程中；通過教學改革和教學方法嘗試，探索激勵學生主動學習的熱情，激發學生的創造能力；根據自動化技術的發展趨勢，通過參加實際工程項目或參加師資培訓等手段有計劃地提高教師的工程能力和教學水平；變革現有的考核方式，除注重課程內容考核外，還將個人、人際交往能力，產品、過程和系統建造等能力納入考核范圍，促進學生綜合素質、能力的提高；將現有的評價機制有機整合，形成具有系統性和延續性、多樣化的考核體制。
四、結束語
實施“質量工程”是促進我國高等教育規模、結構、質量和效益全面協調可持續發展的重大舉措。[2]特色專業建設要求教師必須從思想上重視“質量工程”建設，積極研究本專業的特色，制訂建設目標和建設方案，并以此來促進教學內涵的建設，確保正確合理地設置課程。在師資隊伍建設中抓住適應專業培養人才的需求，辦出能發揮學校自身優勢和符合社會需求的特色專業。
北京科技大學自動化專業立足鋼鐵流程工業，結合CDIO工程教育模式，設計了CDIO人才培養模式下的特色專業建設方案，構建了基于鋼鐵流程工業的自動化專業CDIO工程教育模式，為特色專業建設做出了積極探索和貢獻。
參考文獻：
關鍵詞：先進制造技術；新工業革命；制造模式；新一代信息技術；
作者簡介：周佳軍(1989-)，男，湖北黃岡人，博士研究生，研究方向：計算機輔助設計、計算機輔助制造、計算機集成制造系統等
0引言
制造業是中國經濟增長的主體和支柱，是綜合國力的重要體現。當前我國制造業的總體情況依然落后，從資源與環境的角度看，我國制造業對能源和資源消耗巨大，環境污染嚴重；從技術與創新水平的角度看，我國制造產業的技術創新能力薄弱，科技含量低，技術水平落后，有自主知識產權的產品少，產品的附加值較低[1]；從產業內部價值鏈的角度看，我國傳統制造業處在價值鏈上(研發、制造、營銷)價值創造能力最低的環節，在研發和營銷領域，科技創新能力弱、品牌建設不足；從市場環境的角度看，知識經濟時代的市場競爭日趨激烈，消費更加個性化，傳統的以追求生產效率為目的而進行的品種單一、大批量以及標準化的產品制造模式，很難適應現代市場中客戶的個性化和多樣化需求。
先進制造技術(AdvancedManufacturingTechnology，AMT)注重經濟效益和技術的融合性，通過柔性生產、靈活生產、產品差異化、注重效率和質量等方式增強企業對市場的反應能力、提高自主創新能力，為客戶提供更加人性化的服務，具有產品質量精良、技術含量高、資源消耗低、環境污染少、經濟效益好等特性，通過發展AMT和戰略性新興產業改造提升傳統的資源密集型和勞動密集型工業，以開辟一條科技含量高、資源消耗低和環境污染少的新型工業化道路，已成為提高我國高新技術發展、推動經濟發展和滿足人民日益增長需求的主要技術支撐。
2012年以來，新工業革命成為各國討論的熱點，以物聯網(Internetofthings)和大數據(bigdata)為代表的信息技術、以綠色能源為代表的新能源技術、以3D打印技術為代表的數字化智能制造等技術系統協同創新，將柔性化、智能化、敏捷化、精益化、全球化和人性化融為一體，將改變制造業的生產模式和全球經濟系統，引領人們的生活走向智能化時代。工業西方發達國家紛紛提出“再工業化戰略”，試圖實現從“產業空心化”到“再工業化”的回歸，提出的再工業化戰略并不是恢復傳統制造業的生產能力，而是通過加快突破和應用AMT搶占新一輪科技和產業競爭的制高點，占領產業鏈的高端。為了保證我國制造業的持續發展，必須盡快完成制造業的轉型升級，實現由制造大國向制造強國的轉變。
1先進制造技術
AMT自20世紀80年代提出以來，世界各國都十分重視其理論和應用實踐研究。AMT既包括先進加工技術(AdvancedProcessingTechnology，APT)(主要指材料加工工藝及方法)，又包括對先進裝備、人的智慧等有機構成的現代集成制造系統的智能控制和組織管理的先進制造模式(AdvancedManufacturingMode，AMM)，主要指制造模式及系統。美國聯邦科學、工程和技術協調委員會(FederalCoordinatingCouncilorScienceEngineeringandTechnology，FCCSET)下屬的工業和技術委員會AMT工作組提出其主要包括三個技術群[2]：主體技術群(AMT的關鍵支撐，如計算機輔助設計、加工工藝規劃、增材制造技術、并行工程，以及材料生產工藝、加工工藝、加工和測試技術等)、支撐技術群(如計算機技術、自動化技術、檢測與轉換技術、標準和框架等)和管理技術群(如質量管理、基礎設施、人員培訓、全局監督等)。雖然先進制造模式和AMT密不可分，實踐中也常將二者混為一談，但是它們是兩個不同的概念。AMT注重制造單元功能效用的發揮(偏重技術)，AMM注重組織方式，強調的是人、組織結構和技術三者的協同。兩者的關系如圖1所示。
從社會技術系統的觀點看，任何制造系統都有兩個尺度，即技術系統和伴隨技術系統的社會系統，社會技術系統強調系統中技術系統與社會系統兩類因素的相互作用，技術影響社會系統投入的種類、轉換過程的性質和系統的產出。然而，社會系統決定著技術利用的有效性和效率，如果孤立地試圖使其中一個系統最優化，則可能使系統的總效能降低。AMT是各個單項技術在先進制造哲理下的有機集成，從最初關注技術和工程科學等自然科學的集成，慢慢過渡為重視在AMT應用過程中科學技術、組織結構以及人的智慧等的深度融合，尤其注重自然科學與社會科學的集成、系統體系觀念和整體全局優化，最終目的是使整個制造系統能對外部市場環境的變化產生及時、高效、敏捷的反應。
1.1先進制造技術的概念、內涵及主要內容
制造指對原材料進行加工或再加工，以及對零部件裝配過程的總稱。AMT的概念起源于美國[3]，早期其定義是以計算機和信息技術為基礎的制造技術群，主要包括計算機輔助設計、計算機輔助制造、計算機輔助工程、機器人及柔性制造技術、自動控制系統、數控技術及裝備等[4-5]，從研究的角度看，先進制造技術在不同時代具有不同的含義，當前各種新出現的、先進的機械加工技術(納米加工、激光切割、增材制造等)、精益生產、并行工程、柔性制造、虛擬制造、敏捷制造和現代集成制造模式等，都屬于AMT的研究之列。
我國學者在對國外學者有關AMT定義的歸納和研究中，更為系統地對AMT進行了定義，認為AMT是一個多學科體系，包括從市場需求、產品設計、工藝規劃到制造過程與市場反饋的人—機—物系統工程[6-7]。AMT本質上是自然科學(自動控制技術、工藝規劃技術等)和社會科學(組織管理和經濟學等)的有機融合體，是通過生產方式的智能化和柔性化來提高企業的核心競爭力和對市場環境的反應能力。
從制造系統的觀點看，AMT是一個三層次的技術群，如圖2所示：第一個層次(內層)為基礎制造技術，主要指優質、高效、低耗、清潔的通用共性技術，對應AMT中的支撐技術(如圖1)；第二層(中層)是新型制造單元技術，由制造技術與信息技術、新型材料加工技術、清潔能源、環境科學等結合而成，涉及多學科交叉、集成與融合，對應于先進制造技術中的主體技術和管理技術；第三層(外層)為先進制造模式/系統(集成技術)，是由先進制造單元技術和組織管理等融合而成的現代集成制造模式，強調技術系統和社會系統的協同與融合，對應于圖1的先進制造模式，是人、技術、組織和管理等要素的集成，也是人機物協同制造系統。
1.1.1基礎制造技術
優質、高效、低耗、清潔的基礎制造技術，主要指傳統的制造工藝技術(如毛坯測量下料、鑄造/塑性成形、鍛壓、焊接、熱處理、材料強韌化、表面保護、機械加工、優質高效連接技術、功能性防護涂層及各種與設計制造等)經過優化和改進后形成的基礎制造工藝，是先進制造技術的核心組成部分。
1.1.2新型制造單元技術
新型制造單元技術由制造技術與互聯網信息技術、人工智能、新型材料加工技術、清潔能源、環境科學等結合而成，涉及多學科交叉、集成與融合，主要包括以下內容：
(1)新型材料、納米技術和激光加工傳統材料的研制過程通過基本材料的組合反復試驗配制獲得，整個過程非常緩慢。2011年6月，美國先進制造業伙伴關系(AdvancedManufacturingPartnership，AMP)計劃之一的“材料基因組計劃”[8]，從分子結構的角度分析材料，通過原子排列找出相—顯微組織—性能—環境參數—使用壽命的關系，建立了原子、分子的結構與材料性能的關系，極大地提高了研發、生產和應用先進材料的速度。納米技術和激光加工引發了機械技術與電子技術在毫微米水平上的融合。
(2)增材制造與精密成型技術增材制造(如3D打印[9])是材料技術、粘結技術和打印技術的融合創新，由原材料直接制造成精密工件的材料近凈成型技術(Near-netShapeForming，NSF)制作的零件不需要加工或少量加工即可投入使用，極大地改造了傳統的毛坯成型技術[10]。
(3)機器人、自動化及智能化技術工業機器人在生產加工中可以完成某些過程復雜、費時耗力的標準化生產流程[11]；自動化促使機器或生產過程從自動控制發展到自學習、自組織、自維護和自修復等；智能化技術綜合了信息技術、模糊算法、神經網絡控制等智能優化算法，使機器在沒有人工干預的情況下進行生產，具有人機一體化、自律能力強、自組織與超柔性、自學習與自我維護等特點。
(4)先進電子技術裝備先進電子裝備，如平板電腦、智能手機、穿戴設備等普適人機交互設備和移動終端會越來越普及，使人與物理世界的交互方式更加普適化、虛擬化、智能化和個性化，實現任何地點、任何時間、任何人都能訪問任何信息的交互，傳感器和嵌入式設備將會感知和采集各種環境和監測對象信息，并對這些信息進行處理，用戶能夠利用自然普適智能的方式無縫地實現資源共享和服務的獲取。
(5)分子生物學和生物制造通過學習生物系統的結構、功能及其控制機制，解決制造過程中的一系列難題。強調生命科學的應用，方法包括基因算法、進化算法、強化學習和神經網絡等。
(6)供應鏈管理制造過程是物質流、信息流在控制流的協調下實現從原料到產品的轉換，供應鏈管理以整體效益最優化為目標，以系統化的觀點綜合考慮對人、技術、管理、設備、物料、信息等系統構成要素的優化組合，實現產品生命全周期經濟效益、社會效益和生態效益的協調統一。
(7)清潔生產技術、綠色可持續制造清潔生產和綠色制造主要表現在以下幾個方面：1綠色設計，設計階段就充分考慮對資源和環境的影響；2綠色選材，將環境因素融入材料的選擇過程中；3綠色制造，采用物料和能源消耗少、廢棄物少、對環境污染小的制造方法；4回收和循環再制造，實現資源―產品―廢棄物―再生資源或再生產品的反饋式循環模式[12]。
(8)物聯網、大數據、云計算(cloudcomputing)等新一代信息技術IBM公司基于新一代信息技術提出的智慧地球(smartplanet)掀起了物聯網研究的，引起了國內外學者和政府的廣泛關注[13]。物聯網是利用無線射頻識別(RadioFrequencyIDentification，RFID)、嵌入式系統、傳感器等技術獲取現實世界信息，使物體與物體之間通過網絡相互連接并進行信息交互，以實現智能化識別、跟蹤、監控和管理的一種網絡[14]。物聯網技術融入產品的全生命周期及制造過程的各個階段，將形成新的制造模式———制造物聯。隨著物聯網時代的到來，社交網絡、電子商務、信息物理系統、移動終端等迅速發展，數據量尤其是半結構化、非結構化數據呈爆發式增長，據著名咨詢公司IDC的研究報告，2011年網絡大數據總量為1.8ZB，預計到2020年，總量將達到35ZB，大數據時代正在來臨[15]。一般意義上，大數據指無法在一定時間內用常規機器和軟硬件工具對其進行感知、獲取、管理、處理和服務的數據集合[16]，具有大量、高速、多樣、價值密度低的特點。對于制造業而言，數據積累和數據的廣度還不夠，數據應用大多針對傳統企業內的結構化數據，有效整合大數據，包括微博、論壇、網站等數據源，分析發掘這些數據蘊藏的潛在價值，有助于快速預測市場趨勢和客戶的個性化需求，細分客戶并提供量身定制的合適服務，及時了解整個供應鏈的供需變化等。此外，制造系統中包括大量的物料、人員、生產設備狀態及加工過程等數據，研究制造系統中產生的大量不同來源的數據的動態演變過程，搜索、比較、聚類、分析、處理與融合制造過程的數據，可以支持制造過程的優化決策，優化生產流程和改進產品質量，有效提升制造企業的經營管理效率和市場競爭力。大數據分析需要高效的數據處理平臺，目前制造業已經進入大數據時代，而大數據具有數據體量巨大、數據類型繁多、查詢分析復雜等特點，超越了現有企業的IT架構和基礎設施的承載能力，因此需要高性能的計算機和網絡基礎設施，必須依托云計算的分布式架構、分布式處理、分布式數據庫和云存儲、虛擬化技術等。云計算[17]是能夠提供動態資源池、虛擬化和高可用性的下一代計算平臺，通過按需使用的方式為用戶提供可配置的資源(包括網絡、服務器、存儲、IT基礎設施、軟件、服務等)。云計算融合物聯網、面向服務、高性能計算和智能科學等技術形成云制造[18]，將各類制造資源或能力虛擬化、服務化，通過網絡和云平臺為用戶提供可高效便捷、按需使用、優質廉價的制造全生命周期服務。
1.1.3先進制造模式/系統
制造模式是制造業為了提高產品質量、市場競爭力、生產規模和生產速度，以完成特定的生產任務而采取的一種有效的生產方式和一定的生產組織形式。先進制造模式是以計算機信息技術和智能技術為代表的高新技術為支撐技術，在先進制造思想的指導下，用扁平化、網絡化組織結構方式組織制造活動，追求社會整體效益、顧客體驗和企業盈利，是最優化的柔性、智能化生產系統。按照歷史唯物主義的觀點，社會存在決定社會意識，從制造業的發展進程來看，不同社會發展時期決定了不同的制造思想、生產組織方式和管理理念，它們相互作用、共同決定了特定時期的制造模式。如圖3所示，按照制造技術的發展水平、生產組織方式和管理理念，將制造模式的發展歷程歸納為手工作坊式生產、機器生產、批量生產、低成本大批量生產、高質量生產、網絡化制造、面向服務的制造、智能制造8個階段。
工業革命以前，產品主要以手工作坊式和單件小批量模式生產為主，產品質量主要依賴手工匠的技藝，其成本較高、生產批量小，零部件的質量可控性和兼容性比較差，供不應求成為制造業進一步發展必須解決的問題。產業革命后，新的生產技術和管理思想大量涌現，這一階段的早期，制造技術的改進重點是規模化大批量生產和提高生產效率，流水線式生產方式使得專業分工和標準化規模生產從技術方法上成為可能，科學組織管理理念等又從組織、結構和方式上保障了流水線式生產的實現，使得大規模制造成為可能。然而，大規模、批量化生產方式的精細化分工和高度標準化形成了一種剛性的資源配置系統，在買方市場下，市場環境瞬息萬變，這種生產模式會給企業帶來巨大損失，20世紀90年代，隨著先進制造理念、先進生產技術以及先進管理方式的不斷成熟與發展，各種新的制造理念、先進制造新模式得到了迅猛發展，理論界相繼出現了高質量生產、網絡化制造、面向服務的制造、智能制造等一系列新概念，各種先進制造模式之間的關系如圖4所示。
(1)高質量生產
并行工程、柔性制造、精益生產[19-20]這三類制造模式是基礎的生產管理方法，是虛擬制造、敏捷制造、現代集成制造的基礎技術；虛擬制造[21]是實現敏捷制造[22-23]的重要手段；生物制造[24]和綠色制造[25-26]是考慮環境影響和資源利用率的制造模式，相關文獻已有介紹，不再贅述。
(2)網絡化制造
網絡化制造是指在產品全生命周期制造活動中，以信息技術和網絡技術等為基礎，實現快速響應市場需求和提高企業競爭力的制造技術/系統的總稱。比較典型的應用模式有制造網格(MGrid)[27]、應用服務提供商(ApplicationServiceProvider，ASP)[28]。制造網格是運用網格技術對制造資源進行服務化封裝和集成，屏蔽資源的異構性和地理上的分布性，以透明的方式為用戶提供服務，從而實現面向產品全生命周期的資源共享、集成和協同工作；ASP是企業將其部分或全部流程業務委托給服務提供商進行管理的一種外包式服務，以優化資源配置、提高生產和管理效率。企業用戶可以直接租用ASP平臺提供的各類軟件進行自己的業務管理，如產品生命周期管理(ProductLifecycleManagement，PLM)、企業資源規劃(EnterpriseResourcePlanning，ERP)等，不必購買整個軟件和在本地機器上安裝該軟件，從而節省了IT產品技術的購買和運行費用，降低了客戶企業的應用成本，特別適用于中小型企業。
(3)面向服務的制造
制造的價值鏈正不斷延伸和拓展，制造和服務逐漸融合，制造企業更加傾向于為顧客提品服務及其應用解決方案。面向服務的制造是為實現制造價值鏈的增值，通過產品和服務融合、客戶全程參與、提供生產型服務或服務型生產，實現分散的制造資源整合和各自核心競爭力的高效協同，達到高效創新的一種制造模式[29]。面向服務的制造的典型應用有眾包生產(CrowdSourcing，C-Sourcing)、工業產品服務系統(IndustrialProductServiceSystem，IPSS)等。眾包生產源于眾包，眾包一詞最早出現在2006年，由美國《連線》雜志一位名叫杰夫·豪的記者首次提出[30]。眾包是一種分布式的問題解決和生產模式，它將工作任務通過互聯網以公開、自由自愿的方式分發給非特定的大眾。眾包生產就是網絡化社會生產，讓更多產品和服務用戶參與到產品的創新活動中來，打破企業創新來源的界限，聚集大眾智慧，增加公眾的參與度，并通過“用戶創造內容”的形式生產出符合消費者需求的個性化產品[31]。眾包生產對構建創新型制造企業非常重要，它具有開放式生產、組織構成的動態性、物理范圍的分布性、參與者的主動性等特點，能夠突破傳統生產模式，通過外部資源的整合實現產品開發任務；另外，它還可以通過激勵機制代替合約機制，以極低的成本聚集外部的零散個體用戶和群體資源，為客戶提品及其應用解決方案。面對多樣化的個性需求和不斷變化的市場環境，眾包生產能夠靈活、高效、低成本地進行資源的重新分配和整合，有效降低產品制造成本，減少企業風險，提高適應個性化需求的靈活性，它的出現給企業的研發、生產、銷售、管理和售后服務帶來了巨大影響。產品服務系統(ProductServiceSystem，PSS)通過系統地集成產品和服務，為用戶提品功能而不是產品本身來滿足用戶需求，從而實現產品全生命周期內的價值增值和生產與消費的可持續性[32]。IPSS[33]是在PSS的基礎上提出的。IPSS是工業產品及其相關服務的集成，它將產品與服務作為一個集成化的整體提供給用戶，這里的產品既可以是用戶所有，也可以是IPSS的提供者所有，不但關注產品本身質量而且考慮顧客體驗，通過用戶的參與來提高產品服務創新能力；服務則是覆蓋整個產品全生命周期內的所有活動(設計、制造、運輸、銷售、使用、維護、售后服務等)，通過專業的服務共享降低用戶的成本投入，從而集中更多的精力關注其核心競爭力。IPSS的核心是提供工業產品的工作能力，這依賴于提供者的知識水平和經驗豐富程度，因此它具有知識服務和生產型服務的特點。
(4)智能制造
基于新一代信息技術和IBM智慧地球的研究框架，制造系統的集成協同越來越關注人的發展和周圍環境的融合，研究的關注點從之前側重信息技術和工程科學的集成，逐步轉變為技術體系、組織結構、人及環境的深度融合與無縫集成，實現優勢互補與可持續制造。此類制造包括云制造、制造物聯、基于信息物理系統(Cyber-PhysicalSystem，CPS)的智能制造乃至智慧制造。德國政府于2013年4月舉辦的漢諾威工業博覽會上正式推出了工業4.0戰略，在該戰略下提出的智能制造是面向產品全生命周期，實現泛在感知條件下的信息化制造。智能制造技術是在新一代信息技術、云計算、大數據、物聯網技術、納米技術、傳感技術和人工智能等基礎上，通過感知、人機交互、決策、執行和反饋，實現產品設計、制造、物流、管理、維護和服務的智能化，是信息技術與制造技術的集成協同與深度融合。在產品加工過程中，智能制造將傳感器及智能診斷和決策軟件集成到裝備，由程序控制的裝備上升到智能控制，能自適應反饋被加工工件在過程中的狀況[34]。例如，基于CPS的智能制造生產過程與傳統的數控加工技術相比，能感知溫度、環境、加工材料的屬性變化，并作出相應調整，不會死板地執行預定程序，能夠保證加工出的產品精度。基于云計算、物聯網、面向服務和智能科學等技術的云制造也是一種智能化的制造模式[35]，它利用網絡和云制造服務平臺，按需組織網上制造資源(制造云)，為用戶提供可隨時獲取的、動態的、敏捷的制造全生命周期服務[36-38]。云制造能促進制造資源/能力的物聯化、虛擬化、服務化、協同化和智能化。與傳統的網絡化制造相比，云制造具有更好的資源動態性、敏捷性以及產品和服務解決方案的靈活性，同時能更好地解決ASP模式的客戶端智能性和數據安全性的不足問題，以實現更大范圍的推廣和應用；與制造網格相比，云制造在“分散資源集中使用”思想的基礎上，還體現了“集中資源分散服務”的思想。制造物聯[39]是基于互聯網、嵌入式系統、RFID、傳感網、智能技術等構建的現代制造物聯網絡，是以中間件、海量信息融合和系統集成技術為基礎，基于物聯網系統開發服務平臺和應用系統，解決產品設計、制造、維護、管理、服務等過程中的信息感知、可靠傳輸與智能處理，增加制造的服務化與智能化水平的制造新模式。制造物聯在制造系統中的應用能夠有效地管理制造資源、監控制造過程、匹配制造需求等，將傳統的產品制造從市場調研、研發設計、供應鏈、生產過程、銷售、物流運輸與售后服務融為一體，協同制造過程中物料流、能量流、信息流、價值流的優化運行，以支持產品智能化、生產過程自動化、供應鏈與物流的準時化和精益化、企業經營管理輔助決策等應用，極大地提高了制造企業的核心競爭力。
基于語義Web、務聯網(InternetofService，IoS)、社會性網絡服務(SocialNetworkService，SNS)等，智能制造/云制造的進一步發展將會誕生智慧制造(WisdomManufacturing，WM)[40-41]。WM將機器智能、普適智能和人的經驗、知識與智慧結合在一起，形成以客戶需求為中心、以人為本、面向服務、基于知識運用、人機物協同的制造模式。
綜上所述，先進制造模式是以所追求的目標和生產開展方式的轉變為基礎而產生及發展的，體現的是消費者的個性化需求、科學技術發展水平和市場競爭形勢，是由先進制造哲理、先進組織管理方式、先進制造技術及人的相互融合發展、相互協同作用的產物。這是一個系統靈活性不斷增大、組織結構和過程不斷優化的進程，將形成人機物協同制造系統，使制造資源得到最佳利用、生產效率得到極大提高，能夠對市場變化和內部變化作出迅速響應。
1.2先進制造技術對產品生產活動的影響
從生產流程來看，AMT與傳統制造技術對制造過程的影響如圖5所示。傳統制造是利用制造資源將原材料轉換為產品的過程，僅為生產過程的一部分，一般包括產品的加工和裝配兩大內容，制造商自行生產或者從供應商購買零件，將其組裝成產品并檢驗以符合要求。制造過程中輸入的是原材料、能量、信息、人力資源等，輸出的是符合要求的產品。傳統的制造系統設計、制造與銷售各部分之間信息的傳遞與反饋不暢，各部門按功能分解任務，容易只考慮本部門的利益，對系統的優化考慮較少，造成設計與制造部門間難以協調、矛盾突出。
AMT主要從材料設計、制造流程改造、產品服務融合的集成解決方案和循環利用四個方面拓展傳統制造技術的內容：
(1)材料設計新型材料的成型和加工技術愈發重要，對材料分子層或原子層的定向改造極大地提高了產品性能，超硬材料、功能梯度復合材料的某些新的成形、加工技術將不斷涌現，如超導材料成形加工等。
(2)制造流程改造傳統制造是面向批處理、時間上和空間上分離的分布式加工，先進制造超效能加工和自動化技術能夠促使連續流制造，減少零件庫存。
(3)產品服務融合先進制造強調涵蓋從產品研發直至客戶應用的全過程，提品、軟件和服務于一體的產品解決方案和端對端的服務。知識資本、人力資本和技術資本的高度聚合，使制造活動擺脫了傳統制造低技術含量、低附加值的模式，通過產品設計、管理咨詢等活動，技術和知識在生產過程中被實際運用，將技術進步轉化為生產能力和競爭力，為企業產生更高的附加價值。
(4)循環利用[42]先進制造注重材料的回收利用，不但對環境友好而且節約原材料成本。傳統的產品制造模式是一個開環系統，即原料工業生產產品使用報廢棄入環境，是以大量消耗資源和破壞環境為代價的制造方式；而循環生產是一個閉環系統，整個生命周期考慮生態環境和資源效率，從單純的產品功能設計擴展到生命周期設計，強調所有資源應該實現在經濟體系內的循環利用。
基礎制造技術、新型制造單元技術和現代先進集成制造技術對制造業的發展產生了重要影響。基礎制造技術通過改進、整合形成新型制造單元技術，進而影響整個制造過程。諸如網絡化制造、面向服務制造和智能制造等先進集成制造技術已在前文說明，這里著重探討新型制造單元技術對制造過程的影響。具體來講，新型制造單元技術(圖2中第二層)對傳統制造流程的改造如圖6所示，增材/精準制造用于對加工階段的改造；機器人/自動化技術用于組裝和生產流程的自動化；先進電子技術用于產品和服務的融合以及加工過程的控制；供應鏈設計以整體效益最優化為目標，以系統化的觀點綜合考慮人、技術、管理、設備、物料、信息等系統構成要素的優化組合，在滿足產品或服務供給要求的同時，達到成本最低；清潔生產技術主要用于材料的循環利用、回收等環節；分子生物學和生物制造用于材料設計及制造流程的改進；納米材料技術用于合成與加工功能梯度材料、復合材料等；物聯網、云計算和大數據用于對產品全生命周期制造過程進行全方位跟蹤、分析、優化和控制，實現多維度、透明化的泛在感知，確保制造過程的高效、敏捷、可持續和智能化。
需要指出的是，AMT對傳統制造流程的改造，不但使原有制造和裝配工藝等制造中期階段產生了質的變化，而且涵蓋了市場信息分析、產品決策、產品設計、生產準備等生產前階段，以及質量監測、銷售使用、售前售后服務、產品報廢的處理和回收再生產等后階段，覆蓋了產品生命周期的制造全過程，可提供集產品、軟件和服務于一體的整體解決方案，實現優質、高效、低耗、清潔、靈活生產。
1.3各國先進制造技術發展情況和研究進展
近年來，美國、日本、德國等發達國家先后針對AMT的研發提出了國家層面的發展戰略計劃。美國在2009年12月頒布了《AFrameworkforRevitalizingAmericanManufacturing》(重振美國制造業框架)[43]；2011年6月宣布了《TheAdvancedManufacturingPartnership》(先進制造伙伴計劃)[44]；2012年2月了《ANationalStrategicPlanForAdvancedManufacturing》(先進制造業國家戰略)[45]，提出通過加強研究和試驗稅收減免、擴大和優化政府投資、建設智能制造技術平臺，以加快智能制造的技術創新。
日本在1989年就發起“智能制造系統”計劃，推動本國AMT的研究和發展；2010年5月公布了《產業結構藍圖》，同年6月通過《新增長戰略》法案，規劃了日本經濟2011年~2020年的十年發展戰略，其中包括對先進制造業的支持策略，通過大力調整制造業結構，加快發展機器人、無人化工廠、3D打印技術等尖端領域，提升制造業的國際競爭力[46]。
德國作為工業強國，為保持其制造業的競爭優勢，采取積極有效的行動，將大量人力和物力投入到AMT中，推動AMT的發展，并制訂了相關的計劃[47]，特別是2010年7月制訂了《高技術戰略2020》，以支持制造領域新型革命性技術的研究與創新。其中“工業4.0”項目[48]是《高技術戰略2020》確定的十大未來技術項目之一，用以支持工業技術領域新一代關鍵技術的研發和創新，該項目成為2013年漢諾威自動化展最熱門的話題。工業4.0旨在通過互聯網、物聯網、CPS、IoS等技術提升制造系統的智能化水平，它包括兩大主題：1智能工廠，重點研究智能化生產系統和過程，以及網絡化分布式生產設施的實現；2智能生產，主要涉及整個企業的生產物流管理、人機互動以及3D技術在工業生產過程中的應用等。歐盟于1998年~2007年相繼公布了第五框架計劃(1998~2002)、第六框架計劃(2002~2006)和第七框架計劃(2007~2013)，于2009年頒布了《歐盟共同關鍵使能技術發展戰略》，次年3月頒布了《歐洲2020戰略》[49]。發達國家希望以高新技術為依托大力發展節能環保產品、清潔能源、新材料等新興產業，構筑新的優勢，消除不利因素，創造有利環境及符合自身優勢的新興市場，規避在傳統制造領域與中國等發展中國家相比的競爭劣勢，以樹立其AMT的持續競爭優勢，提高其先進制造業的競爭力。
我國也十分重視AMT的發展，國家863計劃在清華大學建立了CIMS工程研究中心。先進制造技術作為一個主題在國家科技部領導下取得重大進展，如數字化制造與工業工程[50]、網絡協同設計[51]、網絡制造、仿生制造[52]、綠色制造與區域網絡制造[53]、供應鏈、網絡化制造、大批量定制和仿生制造[54-55]等。特別是國家“十二五”制造業信息化科技工程規劃中，明確提出了大力發展新一代集成協同技術、制造服務技術和制造物聯技術，該規劃的實施將促進互聯網、云計算、物聯網等新一代信息技術與制造技術相融合，為加速制造業結構調整和轉型升級、發展高端制造業等戰略性新興產業發揮極其重要的作用。制造業信息化工程的實施使我國在AMT領域取得了大批具有先進水平的研究成果，促進了制造業向精益化、全球化、協同化、服務化、綠色化、智能化的方向發展，為傳統產業的升級改造和高技術產業的發展做出了貢獻。
2新工業革命
工業革命是生產技術的變革，同時也是一場深刻的社會關系變革。新科技群的協同效應和深度融合將導致生產組織方式和制造模式發生重大變化，從而引發新的工業革命。目前正在出現一種新工業革命，但仍是一個十分模糊的概念，不同研究者對新工業革命的概念有各自的理解，主要有5種不同的觀點：
(1)杰里米·里夫金[56]認為，歷史上重要的工業革命都是在新通訊方式和新能源結合之際產生的，當前正由互聯網和新能源結合引發新的經濟和社會變革，即包括五大支柱的新工業革命，如圖7所示，其中：1能源轉型，向可再生能源轉型，利用風和陽光等，不再消耗石化產品；2分散式生產，互聯網信息技術等基礎設施的建設大大減小了時間、空間對人們的經濟活動交流的制約，基于知識的共享、創新和發展的扁平式、分散化、合作性的生產組織結構更加符合現代商業的需求；3存儲，充分利用社會基礎設施存儲間歇式可再生能源；4構建能源互聯網，利用互聯網技術將電網轉變為能源共享網，通過一種網格式的智能分布式電力系統和他人共享；5交通工具轉變，將汽車、卡車、火車等運輸工具轉向插電式或者燃料電池等以可再生能源為動力的交通工具，電動車需要的電可在充電站購買。這五大支柱協同發展實現了1+1+1+1+1>5的整合效應，樹立起一個新經濟發展范例，帶領世界進入新紀元。
(2)克里斯·安德森[57]認為，新型材料的應用和增材制造技術等數字化制造方式將引發新工業革命，采用新型材料、3D打印技術和基于網絡的協同制造服務等智能化與數字化制造方法，能夠迅速和精準地將計算機中的虛擬設計模型轉化為真實物體，甚至直接打印出零件或模具，基于網絡的新型數字化設計及制造的創新提供給網絡用戶以創造真實物體的能力，將制造延伸至范圍更廣的生產人群中，這些制造過程蘊藏著由普通人完成的無限可能，眾多個人制造聯合推動全面創造，將直接加快向新型工業化趨勢發展的步伐，從而引領新工業革命。
(3)英國彼得·馬什[58]在《新工業革命：消費者、全球化以及大規模生產的終結》一書中，將工業革命劃分為五次，如表1所示，而將始于2005年的第五次工業革命稱為新工業革命。
(4)保羅·麥基利的三次革命說[49，59]認為，以制造業數字化為核心的第三次工業革命(新工業革命)即將到來，互聯網、智能軟件、新能源、新材料、機器人、新的制造方法和以網絡為基礎的商業服務模式將使技術要素和市場配置要素發生革命性變革，產生改變社會發展歷程的巨大能量。而制造業的數字化進程正從智能計算機軟件、新材料、更靈巧的機器人、基于網絡的制造業服務化、新的制造方法5個方面向前推進。
(5)德國政府于2013年4月舉辦的漢諾威工業博覽會上，正式推出了工業4.0第四次工業革命[48]項目，目的是支持工業領域新一代革命性技術的研發與創新。工業4.0強調在工業生產過程中，以信息物理融合系統為核心，將眾多智能體聚集在信息平臺上，形成一種高度協同的互聯互通關系，從而構建智能化的新型生產模式與產業結構。工業4.0正引領新一輪的工業革命，傳統的行業界限將消失，并會產生各種新的活動領域、商業模式和合作形式，將導致工業結構、經濟結構和社會結構從垂直向扁平轉變，從集中向分散轉變。
這些研究預言了新的工業革命即將來臨，勾勒出了先進制造業的影響，描繪了未來制造業的走向。從上述觀點可以看出，工業革命的實質是制造方式與模式的革命：保羅·麥基利認為生產工具發生很大變化將導致新工業革命；杰里米·里夫金認為生產動力的變革將引發新工業革命；彼得·馬什認為新工業革命主要集中在材料、動力、加工工藝、制造模式等方面的變革；克里斯·安德森的新工業革命觀點主要體現在生產方式的革新；德國工業4.0體現在在工業生產過程中，基于CPS建立了一種高度協同的產品與服務的生產模式。其實，任何一項單一的技術都不足以引發新一輪工業革命，判斷工業革命的依據關鍵為是否有新科技群協同效應以及是否帶來人類生產、生活方式的重大變革。因此，新工業革命是基于新能源、智能制造、數字化制造、機器人技術、新一代信息網絡技術等先進技術綜合系統協同創新及突破性的發展，融合信息、計算機、數字化、互聯網技術創新變革，使工業生產方式與制造模式發生巨大變化，從而使交易方式與人們的生活方式發生重大變化。傳統的自上而下、集中規模化的生產模式將逐步被新工業革命的分散、扁平和協作的模式取代，定制化、個性化、智能化、分散化和合作化是新工業革命的主要特征。
3先進制造技術與新工業革命之間關系
從主導技術和新興產業的角度來看，以生產方式變革為主線的AMT的群體涌現、協同融合將導致新的工業革命，各種技術之間產生的耦合效應推動了工業革命的進程。新工業革命不是依賴單一學科或某幾類技術，而應該是全方位的多學科、多技術層次、寬領域的協同效應和深度融合。人類制造模式的演變從原始手工生產模式到現代先進制造模式的演變過程中，經歷了3次大的革命性變革。圖8所示為由市場變化與技術發展推動的先進制造模式的變革。
圖中：第一次工業革命中，由于蒸汽機、電氣技術、內燃機的發明與改進，機器取代手工成為主導生產方式，制造業進入機械化制造時代，成為近代工業化大生產時代的開端。第二次工業革命中，大規模制造成為主導生產方式，20世紀20年代，隨著電子技術、信息技術的發展，以流水線為典型代表的大規模制造模式在組織結構上追求縱向一體化與大規模，內部分工仔細，專業化程度高，簡單熟練的操作提高了生產效率，使制造成本隨規模遞減，同時質量的穩定性也得到提高，制造模式進入批量大規模制造階段。新工業革命是現代先進制造模式集成協同創新的結果，進入20世紀90年代后期，隨著網絡信息技術、智能控制技術研究的深入和以知識為基礎的經濟時代的到來，制造業的市場環境與技術變革發生了根本性的改變。大規模制造系統的剛性與市場的個性化需求以及環境快速變化所要求的響應速度之間的矛盾日益尖銳，正是在此背景下，各種新制造模式研究探索與試驗如雨后春筍般迅速興起，現代AMT融合自然科學和社會科學的最新進展，以綠色、低碳、可持續為發展理念，帶來了產業組織模式的轉變，對轉變經濟增長方式、政府管理模式和社會組織形態都有巨大的推動作用，使全球技術要素和市場要素配置方式發生了革命性變化。
AMT的發展將在新工業革命中發揮重要作用。如前所述，工業革命的實質是制造業生產方式與制造模式發生重大變化，它必然也是始于制造技術突破性的發展。AMT是制造業產生變革的根本力量，新一代信息技術(云計算、大數據、物聯網、務聯網、云平臺等)、新能源(再生能源、清潔能源等)、新材料(復合材料、納米材料等)技術等將為新工業革命創造強大的新基礎設施；分散式制造(網絡化制造、制造物聯、云制造、智能制造)、眾包生產、集群效應、利基思維等使生產方式產生變革，將整個工業生產體系提升到一個新的水平，工業生產、經濟體系和社會結構將從垂直轉向扁平、從集中轉向分散；以智能制造為代表的新一代先進制造模式，必將使商業模式、管理模式、服務模式、企業組織結構和人才資源需求發生巨大變化，給工業領域、生產價值鏈、業務模式乃至生活方式帶來根本性變革，進而推進和實現新的工業革命。
制造模式的演進與新工業革命的出現由市場發展、社會變革、技術突破、管理創新多種動因的綜合作用決定。對新工業革命的內涵的理解必須通過與社會科學(如經濟學和管理學)等跨學科的對話和交流，適當突破自然科學和工程技術學科的理論范疇。工業發展歷程表明，新的生產模式的出現均為與特定的社會制度、組織結構和經濟因素等相互作用的產物，而新的制造模式又會對既有社會制度和管理方式提出新的要求，從而推進企業管理模式、社會制度環境的變革[60]。綜上所述，在市場、技術、社會經濟環境變化與全球一體化趨勢的推動下，制造業正在經歷著一場革命，一場以實施先進制造技術和經營方式徹底變革為主要內容的先進制造模式的革命，涉及制造理念、制造戰略、制造技術、制造組織與管理各個領域的全面變革。
4新一代先進制造技術的應用案例
產品制造的智能化變革絕不僅是優化現有的制造業，而是將制造延伸至范圍更廣的生產人群中———既有現存的制造商又有正成為創業者的普通民眾。隨著社會化網絡的發展，通過充分開發大眾的智慧、力量和資源，以用戶創造內容(Usergeneratedcontent)為代表的社會化生產模式更能形成突破性創新，彰顯出巨大的能量和商業價值。以思科(Cisco)為例[31]，2007年秋，思科借助Brightidea公司的創意網絡平臺，為其一個十億美元的新業務尋找創意，通過征集創意—進行篩選—提煉創意三個階段，最后從104個國家的2500多名參與者提交的約1200個創意中，成功篩選出最佳創意；再如美國越野賽車LocalMotors公司通過社會化生產方式，將越野賽車的個性化設計與制造分包給不同的社區，在社區內的微型工廠實現了快速小批量設計與生產；波音公司聯合全球40多個國家和地區企業，通過網絡協同和制造服務外包的形式協同研發制造了波音787，將研發周期縮短至原來的30%，成本也減少了50%[18]。如此一來，創意新階層得以進入生產領域，將自己的設計產品模型轉變成產品，卻無需自行建立工廠或公司，制造變成了另外一種可由網絡瀏覽器獲取的云服務，實現了低成本的高技術，保持了小型化與全球化并存的能力。借助物聯網、云服務、大數據等技術，用戶參與不再局限于創意征集階段，而向設計研發、制造、實驗、檢測、營銷等縱深發展，向產品全生命周期拓展，這些生產方式將為開發出成功的產品、降低生產成本、提高效率作出巨大貢獻。
以大數據、物聯網/CPS、云計算等新一代信息技術為基礎的先進制造技術將促進制造系統向服務化、智慧化、個性化、社會化的方向發展，智慧制造應運而生[40-41]。智慧制造將制造系統分為社會系統、信息系統和物理系統三個子系統，其中社會系統強調群體智慧和人的主觀能動性，尤其是人及其隱性知識的集成，是基于人際網(Internetofpeople)所形成的社會化網絡，注重客戶參與的互動性、個性化和創新性；物理系統通過物聯網實現物理實體的互聯互通，利用RFID、嵌入在資源或產品內的感知器等獲得資源狀態和環境的數據信息；信息系統通過大數據技術對業務對象的屬性、位置和狀態等信息進行整合，從海量數據中抽取出所需的信息、知識和智慧，為需求分析、設計、生產、營銷和回收等制造全生命周期過程提供知識支持。物聯網獲取的數據與知識的價值是通過服務的形式來體現的，通過云計算和“一切皆為服務”的理念，為用戶提供按需即取的服務方式，將服務資源延伸到物理世界，最終得以在物理系統中實現產品生產。
新工業革命將促進社會制造/智慧制造理念的實現。社會制造將使傳統的企業轉變為能夠主動感知并響應客戶大規模個性化定制需求的智慧型企業，其核心就是主動、實時地將社會需求與社會制造能力有機地結合起來，從而高效、實時動態地滿足客戶需求。Shapeways公司就是一個典型的例子[61]，該公司于2007年創立于荷蘭，后將總部移至美國曼哈頓，是一家利用3D打印技術為客戶定制各種產品和服務的公司，至今已獲數千萬美元的風險投資支持，截止2012年6月20日，其生產產品已經超過100萬款，產量超過60億件。2012年10月19日，該公司位于紐約皇后區的“未來工廠”正式投入運營。該工廠占地2.5×104m2，可以容納50臺工業打印機，每年可按照消費者的需求生產上千萬件產品。Shapeways的市場運營模式如下：通過Facebook和Twitter等社會媒體接受客戶關于各種產品的3D設計方案，將顧客的需求發送給Shapeways工廠，由工作人員確定是否可行，評估并制定方案，并在數天內完成產品的打印生產，然后寄送給客戶。同時，該公司還為商家和設計者設立平臺，使他們可以利用公司的3D打印機生產并銷售自己設計或收集的產品，用戶提交他們的產品創意，如果有足夠多的人喜歡(如通過Twitter，Facebook等獨特社區)，則產品開發團隊將制作產品原型，用戶可在線對其進行投票、評分、提意見或建議，參與產品的設計開發、改進、預售和營銷等，即通過聚集大眾智慧的方式，讓社區參與產品開發的整個過程。如果產品獲得預期成功，則發明者和其他協作者可分享一定的產品銷售收入。在過去的2014年，其月均訂單已超過18.1萬件，成為目前全球第一的在線3D打印社區。該案例成功地利用社會性網絡、群體智慧和3D打印等技術實現了個性化產品的生產，涉及社會系統、信息系統及物理系統的各個層次，大批3D打印機形成制造網絡，并與互聯網、物聯網、務聯網和人際網(社會性網絡)無縫連接，形成復雜的社會制造網絡系統，從而將社會需求、虛擬設計與實物制造有機地銜接起來，在一定程度上為智慧制造/社會制造提供了例證。
5我國制造業發展的思考
新工業革命將對全球產業結構、生產資料、勞動者素質等生產力要素和人類生產生活方式、思想觀念產生巨大影響，企業組織結構、管理方式、社會制度政策環境等因素決定了先進制造技術在制造業領域應用的廣度和深度。我國應基于國情把握好新工業革命的發展機遇，高度重視AMT的發展動態，大力發展戰略新興產業，為新工業革命創造良好的環境條件，從而促進我國經濟社會快速發展[62]。自2009年以來，我國密集部署未來新興產業的重點發展方向和主要任務，提出積極發展新能源、新一代信息技術、新材料等七大戰略性新興產業，努力抓住“新工業革命”這一難得的發展機遇，發展知識技術密集、資源消耗小、成長潛力巨大、綜合效益好的產業，增強自主發展能力。我國先進制造業目前主要由兩大部分構成(如圖9)：1由融合先進制造技術的傳統制造業改造而成的先進制造業，如數控機床、海洋工程設備、航空航天裝備等；2科技重大突破創新的成果落地應用后形成的新產業，如增量制造(3D打印)、生物制造、微納制造等。
(1)信息化和工業化深度融合
新工業革命的興起為我國探索資源消耗低、環境污染少的工業新類型和生產新方法帶來了契機，新一代智能化技術、新能源、新材料等新科技正快速形成產業規模市場，該市場有利于發展循環生產和循環經濟，實現經濟效益與環境效益、社會效益的均衡發展。新工業革命以智能化微制造科技為關鍵科技支撐體系、以深層次循環式生產為主導，促使生產力和生產方式向更深層次和更廣范圍拓展。我國未來的現代產業體系應該更多地建立在新的工業生產方式、新的生產組織方式和新的生產制造模式基礎上。
(2)發展戰略新興產業
戰略性新興產業[63]以重大科學技術突破性發展為基礎，對社會發展具有重大引導帶動作用，而且知識密集、資源消耗小、發展潛力巨大并且綜合效益好，能增強我國的自主創新和可持續發展能力，更深入地參與國際競爭。發展戰略新興產業目前面臨知識科技創新、組織管理創新、體制政策創新三大重要創新任務。我國十分重視戰略新興產業，2010年10月18日頒布了《關于加快培育和發展戰略性新興產業的決定》，準備用20年左右時間，使節能環保能源產業、新一代電子信息技術、高端裝備制造業等七大戰略性新興產業的創新能力和發展水平達到世界領先；在《“十二五”國家戰略性新興產業發展規劃》中提出了七大戰略性新興產業的發展方向和任務，以重大技術突破和重大發展需求為基礎，將知識技術密集型、引領作用強、發展潛力好和綜合效益大的新興產業作為發展重點，建立戰略性新興產業重點領域產業聯盟，大力發展可再生新能源、生物技術、智慧物聯網、云計算、普適人機交互等新技術，并且注重智力資源的開發、新能源和互聯網的應用，將創新放在關鍵的位置。
(3)為新工業革命創造環境條件
新工業革命創造環境條件包括至關重要的制度改革、政策環境和商業模式等，新工業革命帶來的不是個別政策的微量調整，而是系統化大規模變革問題。首先建立創新激勵機制和知識產權保護，集聚大量的高端創新人才，將技術和管理、軟科學和硬科學結合在一起協同創新，增強市場化導向和創新激勵機制；其次加強政策引導企業技術創新及技術改造，鼓勵企業和科研院所建立各種模式的創新聯盟，促進產業集聚和資源整合；最后通過法律強制、財政資金支持、稅收優惠等措施引導和支持企業突破核心關鍵技術，支持新技術新產品的推廣應用。與新的制造技術相適應的企業管理方式和社會制度基礎決定了其在制造業領域應用的廣度和深度，同時也在一定程度上決定了AMT能在多大程度上轉化為制造業的產業競爭力。
(4)培育知識創新能力與人力資本
