作者：肖英峰、宫晨光、郭玖晖、王镇、方勇、李大海、李宝山等
来源：高华研究所（GoldenSinoInstitute）
2020年，新冠肺炎疫情的蔓延制约了全球制造企业的正常运营，致使供应链断裂、劳动力短缺等严重问题出现，深刻地影响了全球制造业的健康发展。全球制造企业将数字化智能化转型作为抵御疫情风险的重要手段，如人工智能（AI）、数字孪生、工业大数据和工业物联网等新兴信息技术在制造业中的应用不断增多，以实现柔性化、自动化、少人化和网络化生产制造。同时，机器人、3D打印等技术的创新和应用领域不断扩展，继续保持快速发展势头；软件供应商持续扩展智能制造系统平台的功能，助力制造业智能化水平提升；全球“灯塔工厂”数量持续增多，中国“灯塔工厂”数量已开始领跑全球。
一、世界智能制造技术及产业发展重要动向
2020年，智能制造技术及产业在新冠肺炎疫情对全球经济的巨大影响中逆势上扬，人工智能、数字孪生、5G、工业物联网等新兴信息技术交叉融合并深度应用于先进制造领域，相关软件平台和解决方案持续更新，加速了传统制造业向智能制造的转型升级。
（一）人工智能与信息技术融合应用，提升制造智能化水平
2020年5月，国际市场研究机构Research and Markets发布《制造业中的人工智能——到2027年全球预测》（Artificial Intelligence In Manufacturing Market-Global Forecast to 2027）报告，指出制造业中的人工智能技术在2019—2027年预测期内年复合增长率可达39.7%，预计到2027年将达到270亿美元。随着工业4.0的快速推进，庞大而复杂的数据不断增加，工业物联网在工业领域的应用不断扩大，以及高速宽带网络、5G技术等的出现，极大地推动了制造业中人工智能技术的发展。2020年，人工智能与其他信息技术融合应用，通过优化复杂产品设计研发、提升生产制造质量效益等途径显著提高了先进制造智能化发展的水平，推动了适用于制造业的人工智能软件系统快速地发展。
（1）人工智能与先进仿真技术融合，优化复杂产品设计研发
2020年2月，美国能源部阿贡国家实验室将一种X射线成像技术与借助人工智能的新型计算机仿真相结合，用于火箭和燃气涡轮发动机设计。ANL研究人员利用7-BM X射线光束线，精确地测定了发动机喷嘴的材料组织结构，实现钢结构细节的可视化，然后将相关研究信息输入超级计算机，构建“边界条件”，建立模型，预测通过实验可能无法测量的一系列发动机指标。这将有助于企业节省设计成本和时间。
2020年4月，美国奥登计算工程与科学研究所（Oden Institute for Computational Engineeringand Sciences，ICES）将机器学习技术用于火箭发动机行为预测仿真。研究人员开发了一种新的“科学机器学习”方法，将科学计算与机器学习融合，通过将物理建模与数据驱动的机器学习相结合创建降阶模型，实现在短时间内运行的仿真设计。试验结果表明，新的降阶模型可以预测复杂的物理过程，其精确度与现有建模技术相当，但所需时间大大减少，成本也大幅降低。
2020年7月，西门子数字化工业软件公司（Siemens Digital Industries Software）宣布推出业内首款基于人工智能的CAD草图绘制软件工具——NXTM Sketch，彻底革新作为设计流程必要组成部分的CAD草图绘制过程。NX软件通过使用人工智能实时推断关系，可使用户摆脱纸张和徒手绘制，真正构建概念设计。这个软件极大地提高了概念设计草图绘制的灵活性，可以简化使用导入的数据，利用历史数据实现快速设计迭代，并在单一草图内处理成千上万的曲线，打破了设计方面的前期限制。
（2）人工智能与工业大数据、工业物联网融合，提升生产制造质量与效益
2020年2月，德国卡尔斯鲁厄理工学院开发出基于人工智能的机床滚珠丝杠传动全自动监控系统，用于检测机床滚珠丝杠的磨损情况。该系统将一个连接在传动螺母上的带光源的摄像头与一个评估图像数据的人工智能软件相结合。当螺母在主轴上移动时，系统会拍摄主轴每个部分的单独照片，使用户能够连续监测主轴状态。该系统将图像数据与机器学习方法相结合，使用户能够直接评估分析主轴表面状况，进行预测性维护，有效减少了机床停机时间。
2020年6月，俄罗斯联合发动机制造集团（United Engine Corporation，UEC）开始测试基于人工智能的ZIIoT工业物联网平台，用于雅克-130高级教练机的AI-222-25涡扇发动机的生产。该平台主要由数据自动化采集、信息中央存储和人工智能模块组成，利用已有设计参数及测试数据实施人工智能训练，确定影响发动机质量的详细设计特性，并构建测试的数字模型。新部件和装配条件等信息可导入该模型，以创建最终产品的数字孪生体。该平台能够监测发动机的制造过程，并可在虚拟环境中进行发动机测试，从而显著减少测试量，提升产品质量，大幅提升生产速度。
2020年9月，德国ENERCON公司在其葡萄牙维亚纳堡风力叶片制造工厂部署了以色列普莱泰恩公司（Plataine）基于人工智能的优化解决方案，以实现下料车间下料计划和物料齐套操作过程的自动化。Plataine公司的解决方案可以与ENERCON公司的信息系统无缝集成使用，利用人工智能算法，自动收集所有信息和工作指令，自动创建最优工作流程，制定最优的动态下料排版计划，最大限度地提高材料利用率和产量，同时保持完整的可追溯性，确保质量的一致性，显著降低了工厂的生产成本。
（3）人工智能软件产品推陈出新，赋能企业生产制造管理
2020年2月，美国油田服务公司贝克休斯和人工智能软件提供商C3.ai联合推出基于人工智能的应用软件——BHC3生产优化软件。该软件使用机器学习算法，可快速汇总整个生产运营中的历史数据和实时数据，并创建全面生产视图，同时可对生产数据进行分析，以实时检测异常、进行生产预测和改善生产性能。
2020年3月，美国企业AI应用程序提供商Noodle.ai推出两款旗舰版企业级AI应用套件——制造AI套件Vulcan和供应链AI套件Athena。Vulcan用于减少制造中的计划外停机时间和质量缺陷，Athena用于减少库存和挽回复杂供应链中的销售损失。这两个应用可帮助企业客户优化其制造和供应链流程，减少能源、资金和资源的浪费。
2020年10月，美国企业C3.ai、Adobe和微软共同推出企业级客户关系管理解决方案C3 AI CRM。该方案将市场领先的Microsoft Dynamics 365 CRM软件与Adobe领先的Adobe Experience Cloud等系列客户体验管理解决方案与C3.ai的企业AI功能相结合，是全球首个采用现代AI优先架构构建、针对特定行业的AI CRM。借助嵌入式AI驱动的行业特定工作流程，C3 AI CRM可帮助实现预测收入、预测产品需求、识别并减少客户流失、确定高素质潜在客户等。C3 AI CRM可针对金融服务、医疗、电信、石油天然气、制造业、公用事业、航空航天、汽车、公共领域、国防和情报等行业进行预先构建和配置，使客户能够实现快速部署。
（4）对中国的影响与启示
智能制造作为先进制造技术与信息技术深度融合的产业，与人工智能互促互融。人工智能为智能制造的发展奠定基石，而智能制造也成为人工智能实际应用的主战场。全球范围内，人工智能与工业大数据、工业物联网、先进仿真等信息技术融合持续深入。人工智能软件快速发展，在加速复杂系统设计优化、提升生产制造质量效益、赋能企业生产制造管理能力等方面成效突出。
中国在人工智能与制造业融合应用方面已具备一定基础，应继续在制造业企业与人工智能企业两大主体两端发力，共同推进人工智能与制造业融合发展。同时，中国应注重以下几个方面：一是打破信息壁垒，促进大数据融合，推动不同产业间数据资源共享、不同地域工业物联网平台之间的协同，实现海量数据的高效采集、开发和利用；二是鼓励引导有能力的企业研发具有自主知识产权的软件产品、整体解决方案，以实现智能制造与信息、知识等要素的全面融合；三是突出拓展人工智能在制造业的应用范围，加快培育和壮大智能制造细分领域的龙头企业；四是加快引进和培育复合型人才，解决人工智能专业技术人员数量严重滞后于人工智能产业发展的问题。
（二） 数字孪生技术赋能智能制造技术发展
2020年7月，国际市场研究机构Research and Markets发布《数字孪生市场研究报告》，分析预测了2030年全球数字孪生市场的发展情况。该报告指出，随着工业物联网的日益普及，预计全球数字孪生技术在2020—2030年内年复合增长率将达到39.7%，到2030年，该行业产生的收入将从2019年的36451亿美元增长到732254亿美元。2020年，数字孪生技术进入快速发展期，应用范围不断拓展，各企业相继推出相关软件平台或解决方案，其相关标准规范的制定也在持续推进。
（1）具备数字孪生功能的制造软件平台与解决方案持续更新
2020年7月，德国西门子公司在2020西门子工业论坛上发布了两款数字孪生相关解决方案，赋能企业数字化转型。一是用于数控机床Sinumerik One的控制器平台，其具有创建相应“数字孪生模型”的多功能软件，可实现虚拟和现实的无缝交互，帮助机器制造商和操作员在纯虚拟环境中开发产品。二是用于流程工业的云解决方案PlantSight能够为不同源头和类型的数据打造广泛、无缝、一体的数字化环境，为工厂创建活灵活现、可持续更新的“数字孪生”模型，从而帮助客户有效管理工厂全生命周期内的所有相关数据，同时该平台支持工厂状态的实时呈现，可提高设备可用性，降低运营及维护成本。
2020年11月，美国Authentise公司和Nebumind公司开展合作，将Nebumind数字孪生工具集成到Authentise制造执行系统中。Nebumind工具生成“数字孪生”可视化效果，将3D打印设备参数和传感器数据与原始零件几何形状融合在一起，以帮助用户更轻松地识别每个零件的问题区域，提高检查效率，预计返工需求识别速度可提高10倍。两个系统的集成还确保了3D打印零件数据的端到端可追溯，确保数据的安全可靠。
（2）数字孪生技术在复杂系统全寿期各阶段获得应用
2020年2月，赛峰集团（Safran）在法国中部建立新工厂为欧洲超大型望远镜（The EuropeanExtremely Large Telescope，E-ELT）的主镜生产镜片。该工厂开发出名为“建造信息模型”（Building Information Modeling ，BIM）的数字孪生技术，通过3D扫描仪对所有生产区域进行数字化扫描以识别工厂设施的每个结构元素，并创建完整的3D工厂数字模型，从而为工厂提供数字化工具，优化设施管理和工艺流程，提升工厂运营智能化。
2020年5月，美国劳伦斯·利弗莫尔实验室采用多物理场仿真工具ALE3D，为粉末床激光熔融工艺构建了“数字孪生”模型。借助该模型，研究团队通过将模拟结果与X射线及光学成像捕捉到的试验数据进行比较，实现了粉末床激光熔融3D工艺在微观尺度下的模拟实验。
2020年6月，加拿大航空航天公司AV&R为其机器人操作软件BrainWave增加了数字孪生功能，可实时采集生产过程中机器人系统的基本数据，实现机器人系统单元的仿真与可视化。该软件通过实时协调机器人系统所有组件之间的交互，方便工人使用机器人系统执行飞机发动机关键部件的表面精加工，可大幅缩短飞机发动机零件制造或维修的时间，并实现机器人系统的预测性维护，有效减少生产停机时间。
2020年8月，美国海军研究实验室与南卡罗来纳大学签订了一份920万美元的合同，为美国海军舰船开发“数字孪生”系统。该系统将用于海军电气系统的指挥、控制和预测，使舰船操作员能够充分利用舰船的电气系统来满足关键任务需求。南卡罗来纳大学将进行电力和能源系统的建模和机器学习研究，并开发“紧密耦合”软硬件，以演示、测试和验证“数字孪生”控制系统的有效性。“数字孪生”系统将提高美国海军舰船动力系统和平台的弹性、效率、适应性和自主性，并为美国海军舰船上昂贵的电气部件提供实时监测和预测性维护。
2020年8月，美国国家制造科学中心（National Center for Manufacturing Sciences，NCMS）通过国防部“用于维修活动的商业技术计划”（Commercial Technologies for MaintenanceActivities，CTMA）为一架1985年开始服役的B-1B“枪骑兵”战略轰炸机创建整机数字孪生模型，为供应商相对单一或缺乏的老旧备件的生产制造提供便利。该数字孪生模型的创建便于维修人员使用虚拟现实和光学设备进行检验、培训和维护活动，进行飞机性能预测，实时诊断飞机结构的健康状况，以实现轰炸机服役到2040年的目标。
（3）行业联盟推进数字孪生技术标准化发展
2020年2月，美国工业互联网联盟正式发布《工业应用中的数字孪生：定义、行业价值、设计、标准及应用案例》（Digital Twins for Industrial Applications: Definition, Business Values, DesignAspects, Standards and Use Cases）白皮书，旨在寻求“降本、提质、增效”有效途径的商业领袖、系统架构师，以及在数字孪生领域从事研究、开发、部署和测试实践的相关人员，提供数字孪生在工业应用中的操作指导。该白皮书从工业互联网的视角阐述了数字孪生的定义、商业价值、体系架构及实现数字孪生的必要基础，通过不同行业的实际应用案例阐释了工业互联网与数字孪生的关系。
2020年5月，美国Ansys、微软、戴尔、澳大利亚Lendlease等公司共同宣布成立数字孪生联盟，旨在制定数字孪生路线图及行业应用指南，开发相关标准，增强数字孪生的可移植性和互操作性，推动数字孪生技术在更多行业的应用。该联盟在成立短短几个月的时间内，已有来自全球政府、工业界、学术界的150余会员加入。美国空军研究实验室、通用电气、诺斯洛普·格鲁曼（NorthropGrumman）等军工巨头均是该联盟的创始成员，其在数字孪生技术应用方面的成功经验将为数字孪生技术推广应用奠定坚实基础。
2020年8月，数字孪生联盟与工业互联网联盟达成协议，共同加快数字孪生技术的开发、应用，并创造经济效益。合作内容主要包括：在标准化要求方面进行协作；通过协调技术组件及其他要素来实现互操作性；协调在术语、安全、模型和支撑技术等方面的工作，以便实现在各领域内应用；加强信息交流，联合举办研讨会和拓展市场营销。
（4）对中国的影响与启示
当前，数字孪生技术应用的主阵地是制造业，也是推进实施智能制造的重要使能技术。美国、德国、中国等国家的工业界、学术界在数字孪生与工业4.0及智能装备/工厂/服务相结合方面开展了大量研究。数字孪生技术已经开始在复杂产品研制、生产与运行维护等多环节部署应用。
中国数字孪生技术还处于初步探索与实践环节，面临诸多发展难题，推进数字孪生技术深入应用可从以下两个方面入手：一是加强数字孪生技术的顶层谋划，在相关规划、计划中明确数字孪生技术的应用战略和目标，搭建数字孪生关键技术、标准规范、软硬件配套等总体发展架构，制定数字孪生技术发展路线图；二是以需求迫切、基础较好、潜力巨大的应用场景为突破口，前瞻性地开展“数字孪生”项目，在重点领域、重点环节率先实现应用突破。
（三） 5G技术与先进制造融合加速，工业机器人、智能工厂成为5G部署重点
2019年11月，英国市场研究机构IHS Markit发布《5G经济——5G将如何对全球经济做出贡献》（How 5G Will Contribute to the Global Economy），该报告指出，到2035年，全球范围5G行业应用的经济贡献将达到13.2万亿美元，其中对制造业的贡献最为明显，5G将带动全球制造业新增产出4.7万亿美元。制造业将成为除移动领域外，受5G影响最大的行业。2020年，多国着力开展5G技术在制造领域的应用部署，5G与先进制造融合开始加速。
（1）5G与工业机器人、机器视觉等技术融合大幅提升生产效率
2020年2月，奥迪（Audi ）与爱立信公司共同启动了人机交互5G技术试点应用项目。在该项目中，连接了5G网络的工业机器人负责将安全气囊模块安装到奥迪汽车的方向盘中。由于5G技术实现了端到端仅约1毫秒的超低时延，一旦有人手穿过机器人的光幕，机器人上配备的安全传感器会即时反馈，机器人就会自动停止运转，保障了生产过程中工人的人身安全，高效实现机器人与工人的顺畅协作。
2020年6月，高通公司推出了专为机器人设计的高集成度整体解决方案——机器人RB5平台。该平台也是全球首个支持5G和AI的机器人平台，采用了专为机器人应用而设计的高通QRB5165处理器，拥有强大的异构计算架构，以及领先的第五代高通人工智能引擎，可实现每秒15万亿次运算（15TOPS）的性能，能够运行复杂的人工智能和深度学习任务。此外，该机器人平台还搭载了可支持7个并行摄像头的强大图像信号处理器和专门面向增强视频分析的计算机视觉引擎，并且可通过配套模组实现对4G和5G的支持，为5G在机器人和智能系统领域的广泛应用奠定基础。
2020年10月，韩国电信公司与现代重工集团现代机器人科学公司宣布联合推出5G智慧工厂工业机器人。这款机器人集成了5G、云、智慧工厂平台技术，可代替人类执行高速、超重、高危险性的工作，比协同型机器人的速度更快，负荷更大。5G智能工厂工业机器人除提供设备管理、生产状态管理、任务管理等基本功能外，还具备机器人及其他设备联动生产任务管理、机器人故障诊断与寿命预测、机器人状态及生产分析报告等新功能。
2020年10月，华为发布了工业领域首个基于5G MEC云端协同的工业视觉解决方案。该方案由5GMEC平台、无损压缩SDK、用户面功能、无损解压服务和机器视觉应用App组成。5G MEC工业视觉解决方案可把无损压缩软件集成到5G工业相机上，实现上行高清图像数据3～6倍无损压缩，并通过与华为5G MEC的移动边缘无损解压服务结合，有效解决工业制造领域机器视觉应用中的高清图像传输对无线上行带宽要求过高的问题。该解决方案可助力工业制造客户实现工业视觉方案的快速交付。
（2）5G技术在智能工厂中的应用部署提速
2020年2月，英国政府宣布启动“5G编码”（5G-Encode）项目，研究在工业环境中最具成本效益的5G部署方法。该项目在位于布里斯托的国家复合材料中心（National Composite Center，NCC）部署了5G专用网络，以在工业环境中探索5G专用网络新业务模式，并在实际工作条件下测试网络切片和网络拼接等5G技术。该项目还将研究5G技术在改进复合材料设计和生产过程中的实际应用，开发测试工作将一直持续到2022年3月。
2020年6月，韩国最大的移动运营商SK电讯推出了订阅式智能工厂方案——基于云的MetatronGrand View服务。该服务是基于5G网络的大数据分析解决方案，通过在企业制造设备上安装传感器，收集及分析用于计算设备维护周期的数据，为本地制造商提供定制的大数据分析，帮助其优化设备维护，减少15%的维护费用，提升20%的设备预计使用期限。同期，韩国电信公司与美国康耐视公司（Cognex）合作开发出基于5G的智能工厂管理解决方案——5G Smart Factory Vision。该解决方案依靠5G移动网络连接摄像机并将图像数据实时传输到云网络，提供实时产品监控、云平台、深度学习分析和生产过程的通知警报，可简化生产质量控制流程，降低运营成本。
2020年11月，法国电信运营商Orange与技术设备制造商LACROIX集团合作，在LACROIX的电子器件制造工厂测试5G技术优势。Orange为该工厂设计并部署了基于爱立信设备的室内5G网络，包括四个室内5G天线（Ericsson Dot），其频率可覆盖整个生产空间，以测试工厂环境连通性。此外，Orange负责运营LACROIX和生产工厂之间的虚拟化网络中心，以实现本地数据处理，确保网络性能和效率以及数据安全性。
（3）对中国的影响与启示
5G技术已成为新一代智能制造系统的关键使能技术，其对智能制造的赋能能够帮助制造企业摆脱以往无线网络技术较为混乱的应用状态，对推动工业互联网实施、实现智能制造转型具有积极意义。世界主要经济体均将与智能制造的融合作为5G技术的重要应用方向，开始在工业机器人、数控机床、机器视觉应用及智能工厂中应用5G技术。5G与智能制造的融合，不仅涉及5G网络建设问题，其发展模式、成本及投资回报、工业安全等都是当前及未来需要解决的重点和难点问题。
中国是全球5G建设第一大国，5G基站建设占全球五成，5G终端用户占全球七成。但是，5G在全球制造企业的应用还处于起步发展阶段，中国在加速推进5G技术在制造业应用方面，可通过以下几个方面着力：一是从易到难，先从工业机器人、数控机床等相对简单的应用入手，打通传感器与5G网络链接；二是在建设5G网络的同时，要重视数据平台与典型工业应用程序的同步发展，以解决工业生产中的挑战性问题为导向，形成解决方案；三是5G网络建设中要注意与企业原有工业系统的融合，把5G和原有工业控制系统的接口和互操作的技术问题解决好，再实现原有自动化系统的功能扩展，以保证5G与原有工业控制系统的共存共融；四是建立5G安全防护和测试的标准体系，以确保整个工业信息系统的安全。
（四） 智能工厂建设持续推进，智能化程度稳步提升
智能工厂通过构建智能化生产系统和网络化分布生产设施以实现生产过程智能化，已成为智能制造实施的重要载体。2020年，全球工业企业继续推进智能工厂建设，数字孪生、工业大数据、工业机器人及工业物联网等工业4.0技术在智能工厂建设中的应用不断增多；软件供应商持续扩展智能制造系统平台的功能，助力制造业智能化水平提升；全球“灯塔工厂”持续增多，中国“灯塔工厂”数量领跑全球。
（1）全球“灯塔工厂”持续增多，中国“灯塔工厂”数量领跑世界
2020年1月，世界经济论坛公布新增18家“灯塔工厂”，其中中国有10家。9月，论坛宣布再次增加10家“灯塔工厂”。截至2020年12月，全球“灯塔工厂”已扩展至54家（主要分布如图6-1所示），其中中国16家，是拥有最多“灯塔工厂”的国家。“灯塔工厂”被视为第四次工业革命的领导者，由世界经济论坛及麦肯锡咨询公司从全球上千家制造企业中考察遴选而来。“灯塔工厂”是“数字化制造”和“全球化4.0”的示范者。对企业而言，入选“灯塔工厂”意味着在大规模采用新技术方面走在世界前沿，并在业务流程、管理系统、工业互联网、数据系统等方面都有着卓越而深入的创新，能形成快速反应市场需求、创新运营模式、绿色可持续发展的全新形态（见图6-1）。
（2）更多企业积极利用工业4.0技术，加速工厂车间智能化发展
2020年3月，美国福特汽车公司通过新的监控与分析技术，利用冲压过程产生的各类数据，对冲压生产线工艺过程进行实时优化和控制，推动冲压生产线智能化发展。福特公司利用监控技术实时监控生产过程中的信息，利用模式识别技术进行数据分析，可确定与零件成形性相关的各类参数，以此改进零件设计和工艺操作。
2020年7月，英国BAE系统公司公布了为研发制造新型战斗机“暴风”在建的智能工厂的情况。该工厂集成了数字孪生、智能工作站、3D打印及机器人等技术，应用于新型战斗机的研制与生产。其中，数字孪生技术用于“暴风”战斗机设计研发，还可为其全生命周期的各环节提供支持；激光熔融3D打印机Stratasys F900用于生产样件、模具及战斗机零部件；智能工作站集成了增强现实、3D光学投影、机器视觉等数字化技术，可实现工业机器人与工人的安全无缝协同。该工厂通过集成先进制造技术、数字化技术，将大幅缩短战斗机研制生产周期，实现战斗机制造模式的变革。
2020年10月，西班牙航空航天公司Alestis采用以色列Plataine公司的工业物联网（IndustrialInternet of Things，IIoT）解决方案对其复合零件制造工厂进行制造优化。Plataine的工业物联网解决方案可使生产流程自动化并优化切削工艺，减少了人为错误，从而减少生产延期，提高生产效率。该方案还具备自动记录和报告功能，并可实现从原材料到最终产品的完全可追溯性。
（3）智能制造平台能力显著提升，助力生产优化
2020年4月，西门子发布全新智能定位系统软件，用于扩展Simatic RTLS（实时定位系统）定位平台，充分体现了数字孪生的应用特色。该款基于Web的软件可实现对动态数据的分析和可视化、事件处理以及直接从本地ERP系统或MES系统进行数据关联。同时，该软件可基于位置数据帮助用户全方位了解物料流转、订单信息或及时发现潜在的问题区域。这一全新技术呈现出的生产过程透明化管理可使生产和物流流程得以进一步优化。
2020年6月，以色列Plataine公司发布了基于云的生产排产系统4.0版。生产排产系统是Plataine的整体生产优化（Total Product Optimization ，TPO）解决方案套件的一部分，集成了生产计划与管理车间操作功能，并对所有其他生产资源进行优化。新版系统使用基于人工智能技术生成的最优调度，同时利用历史和实时数据、瓶颈预测、设备效率和任务预期持续时间来改进生产计划，进而增加产量、减少浪费，并提高准时交付能力。该系统可充当数字助理，帮助生产人员采用新的自动化方式，根据设定的业务KPI优化工作订单与生产操作，同时还可监视实际生产进度，以不断调整计划。
2020年10月，西门子对MindSphere应用程序进行了补充完善，以扩展其边缘应用程序AnalyzeMyMachine/Condition，以期呈现边缘计算与云计算的智能组合。扩展后的AnalyzeMyMachine/Condition 应用程序可以实现跨机床的数据比较与评估，能够为每台机床设备单独显示警告和运维阈值，有助于客户尽早发现关键偏差，避免由于维修需求而导致的生产中断，从而显著提高机床可用性及生产率。
（4）对中国的影响与启示
全球范围内，数字孪生、工业大数据、工业物联网等工业4.0技术的成熟，以及相关软件系统持续升级完善，促使智能工厂建设不断深入，智能化程度得到有效提升。中国在全球“灯塔工厂”中数量领先，但中国制造企业的智能工厂建设还存在行业分化差距大、系统性规划不足、核心技术对外依赖大等诸多问题。为此，中国制造企业在建设智能工厂时，可从以下几个方面着力：一是围绕企业发展战略，选择有经验的智能制造咨询服务机构，根据自身产品、工艺、设备和订单等特点，合理规划智能工厂的建设蓝图；二是利用智能技术实现数控设备、工业机器人及其他自动化程度较低的制造设备的集成，提高制造单元的智能化水平，提高生产效率；三是积极推进工业物联网、协作机器人、增强现实、工厂仿真等新技术在车间工厂的应用，打造智能生产线/车间/工厂；四是加强业务流程管理规范、设备点检维护标准、智能工厂系统集成标准及主数据管理标准等规范与标准的制定，提升智能制造的基础保障能力。
二、机器人技术
2020年，受新冠肺炎疫情影响，上半年全球机器人行业处于半停滞状态，下半年整个行业逐渐恢复，中国出现高速增长。复工复产对劳动力的需求凸显了机器人的重要性，也助推了机器人行业的技术进步和应用场景拓展。医疗机器人和服务机器人在防疫工作中发挥了重要作用，一些新的场景和需求的出现进一步促进了服务机器人的发展。
（一） 工业机器人产品更具环境感与协作性
（1）工业机器人产品推陈出新，全方位助力各种应用场景
2020年7月，瑞典ABB公司推出的机器人3D质量检测（3D Quality Inspection，3DQI）单元，能够检测到直径小于人类头发一半且肉眼无法察觉的缺陷，通过提供快速、准确的测试，使检测更为简便，耗时更少；其重复精度达100微米，从而极大加快了生产速度。3D质量检测系统既能大幅降低人工检测的时间消耗，还能避免人为失误和错误的可能性。
2020年9月，ABB推出IRB 1300小型六轴工业机器人，以满足市场对更快速、更紧凑的机器人的需求。IRB 1300继承了IRB 1600高达10千克的有效负载，其节拍时间缩短了27%，重量减轻了60%，占地面积仅为220×220毫米。IRB 1300专为狭小空间作业设计，可使更多机器人部署在有限空间内。该款产品能够快速抓起重物，能搬运形状复杂或不规则的物体，适用于电子、一般工业、食品饮料、物流和汽车零部件生产等领域的高负载应用。
2020年9月，日本发那科推出两款新型SCARA机器人SR-12iA和SR-20iA，帮助不同行业用户更好地提高生产效率和生产过程的灵活性。SR-12iA负载12千克，臂展900毫米；SR-20iA负载20千克，臂展1100毫米。两款机器人在继承FANUC SCARA系列高紧凑性和高动作性能的同时，兼备高负载的特性。
2020年10月，日本库卡（KUKA）推出多款自主研发机器人，包括：①新一代的KR 4 AGILUS由库卡中国自主研发，最高有效负载为4千克，臂展达600毫米。紧凑型设计集出色的性能和更大的工作空间为一体，适用于要求严苛、空间有限的作业流程，适合电子元器件的装配、拾取与放置、拧螺丝、黏接、包装、检测或检验等应用，以及工序烦琐、重复度高的3C行业。②KR SCARA卧式关节臂机器人，最大负载达6千克，臂展达500毫米或700毫米，拥有丰富的线缆接口，易于连接，可处理各类任务。其内部路由的空气、电力和数据介质供应可针对各种任务进行智能调整，适用于小零部件的组装、搬运及材料测试。③专门针对食品、药品行业应用的DELTA机器人KR 3 D1200 HM，全身采用不锈钢材质及密封设计，表面光滑，可快速冲洗。④中负载机器人KR IONTEC，具有出色的动态性能和较短的节拍时间，可应用于装卸、搬运、组装、机加工、激光焊接和弧焊、钎焊、涂胶及密封等场景中，实现高质量焊接工艺。
（2）人工智能加持下的工业机器人朝智能方向迈进
2020年5月，谷歌和加州大学伯克利分校的研究团队针对人工智能和机器学习开展了两项研究，旨在使机器人适应从未见过的任务并抓取被遮挡的物体。第一项研究开发出名为“X射线”的算法，将其部署到机器人上时，可通过对物体堆栈的搜索，从而让机器人抓住目标对象；第二项研究提出了一种“规则适应技术”，可在无须从头开始进行模型训练的情况下，“教”会机器人技能。“X射线”和“规则适应”步骤有助于打造机器人产品包装系统，使其能够在无须人工监督的情况下发现、拾取和放下各种物体。
2020年10月，新加坡南洋理工大学采用大脑启发的方法，开发出一种让机器人具备智能的系统，使其可以识别“疼痛”并在受损时进行自我修复。该系统包含了支持人工智能的传感器节点，连接到多个较小的、功能较弱的处理单元，就像分布在机器人皮肤上的“迷你大脑”，能够处理并响应由物理压力所引起的“疼痛”，还允许机器人在轻微受伤时检测并修复自身的损坏，无须人工干预便可恢复机械功能。
（3）机器人与自然交互的灵活性更高、适应性更强
2020年3月，英伟达开发出一种名为6-DoF GraspNet的新算法，可以让机器人抓取任意物体。该算法生成一组虚拟的握持器，为每个握持行为打分，并通过局部变换，调整握持变量进而提高握持的成功率。在该算法的加持下，机械手可观察物体并决定在6D空间（空间中的x、y、z坐标平面和旋转三维空间）中的移动路径，抓取任意物体。
2020年6月，美国麻省理工学院开发出一款两指柔性机器人抓手GelSight，可用于对电缆、薄片等物体进行精细操作。该抓手指尖由柔软材料制成并配备嵌入式传感器。当该抓手指尖夹住电缆时，可感知电缆在垫片上移动的位置与摩擦力方向，通过这些数据，抓手能够在三维空间中连续调整抓具的姿势及其抓握强度，以更好地控制握持和操作。研究人员希望使机器抓手具备打结和缝针等技能，以应用于医疗与其他更多领域。
2020年7月，美国卡耐基梅隆大学科学家使机器人成功拾取透明或反光的物体。此前，拾取透明和反光物体一直是抓取机器人的技术难题。研究人员通过在机器人手臂上嵌入彩色相机系统，并训练该系统模仿深度学习系统，教会机器人从彩色图像中推断物体的形状，使其在抓取透明或反光物体方面的表现胜过以往任何系统。
（二） 特种机器人的应用场景不断扩展，渗透率不断提升
（1）机器人在疫情之下承担起更多高危工作
2020年4月，美国机器人公司Bright Machines联合iCobots公司、特拉维夫的Ichilov医院实验室及Impact实验室开发出一个可在几乎没有人类参与的情况下处理新冠肺炎测试样品的机器人系统。该系统由机器人单元、双传送带、机械臂和机器视觉系统构成。机器臂可打开不同大小的试管，从中抽取待检样品到控制管中，视觉系统在整个过程中进行验证。该系统可实现全天候测试，有效降低了医护人员在检测过程中被感染的风险，同时极大提升了检测效率。
2020年5月，韩国电信运营商SK电信与韩国欧姆龙电子公司共同开发了一款由5G驱动的自动机器人以应对新冠肺炎疫情。该机器人具有5G、人工智能、自动驾驶和物联网等技术，可执行多种任务，如对访客进行非接触式温度筛查、对建筑物进行消毒。SK电信利用其大数据分析解决方案Metatron，通过物联网传感器收集到的机器人组件管理数据，以检查机器人的实时状态并进行预测性维护，确保机器人的运行和管理效率。
2020年7月，韩国机械材料研究所（ Korea Institute of Machinery & Materials，KIMM）联合东国大学（Dongguk University，DGU）医学院开发出一款新冠肺炎拭子采样原型机器人系统。该系统由一系列基于计算机控制的组件结合而成。受试者将面部放在检测托架上，医生会根据摄像头传来的实时视频完成远程拭子采样。为确保取样过程的安全性，机器人配备的传感器和力反馈装置还可感知动作的阻力。
（2）仿生机器人更加精细化，向多领域应用拓展
2020年1月，美国佛蒙特大学（University of Vermont，UVM）和塔夫茨大学（Tufts University）研究人员利用青蛙的皮肤和心脏细胞，设计出了一款活的微型机器人。研究人员从青蛙胚胎中提取干细胞，然后培养出成熟细胞，利用独特的算法对其进行编程，使其成为活机器人。心脏细胞的收缩能够驱动机器人自行移动，在受到损害时可实现自我修复。该微型机器人或在体内送药、清除栓塞及去除海洋中的有毒微颗粒等方面具备应用潜力。
2020年7月，德国机器人公司Festo推出一款能像真鸟一样飞翔的仿生鸟机器人Bionic Swifts。该机器人体长44.5厘米，翼展为68厘米，仅重42克，机翼以羽毛为模型，单个机翼薄片由柔软且坚固的泡沫制成，集成了通信技术、伺服电机和电池等。该机器人主要在室内飞行，飞行路线依赖快速数据传输与精确导航支持，或可在未来的联网工厂中运输物料，以优化工厂内部空间的利用。
2020年9月，意大利技术研究院（Italian Institute of Technology，IIT）和意大利国家工伤事故保险研究所（Instituto Nazionale per l'Assicurazione contro gli Infortuni sul Lavoro，INAIL）共同研发出名为Hannes的仿生机器手。Hannes是一种仿生的多关节上肢假肢系统，包括手和腕，重量为450克，其传感器可以检测手臂下部或较高部位的残留肢体的肌肉活动，动态适应各种要抓握物体的形状，从而采取正确的角度和精确的力度。该机器手可通过专门的软件和蓝牙连接，自定义如运动精度和速度等操作参数，为用户提供定制体验，有效地帮助上肢截肢患者恢复90%以上的手部功能。
2020年10月，美国加州大学圣迭戈分校制作出一个仿生乌贼，其采用丙烯酸聚合物之类的软材料构建，并结合了一些3D打印和激光切割的刚性零件。机器人通过压缩身体内的水流，借助水流推动自身前进，可以朝任意方向游动，还具备一个防水隔间，可以放置相机或其他传感器以收集数据。该乌贼机器人能够有效探索水下环境而不破坏珊瑚或海洋生物。
2020年11月，以色列研究人员设计出一种可重新配置的机器人RTCR，能够利用最少数量的驱动器爬上台阶、翻越障碍。该机器人通过履带式链接和一个单驱动器，能够改变整个身体形状，并利用该结构在前进过程中建立自己的轨道，可应用于搜救、农业、管道检查及工业维护等领域。
（3）特种机器人深入军事与救援领域，或改变战场与灾难救援格局
2020年9月，西班牙奥纳夫（Aunav）公司推出具有几何可变形系统的机器人aunav.NEO，可用于处理爆炸物。该机器人由航空铝合金和高强度钢合金制成，采用军用标准可充电锂离子电池供电，工作时长可达5小时，拥有4条可独立、可协同运动的履带，并配备了防倾覆系统、避障系统和定向双向音频系统，最大时速为5千米。利用可变形几何系统，该机器人在执行任务时能够调整其宽度，可在飞机、公共汽车或隧道等狭小空间中处理简易爆炸装置或化生放核（Chemical，Biological，Radiological，Nuclear，CBRN）威胁。
2020年12月，德国莱茵金属（Rheinmetall）公司推出最新的武装战场机器人，可用于战术情报收集和战斗支援。该机器人采用了公司的Mission Master平台，并增加了传感器套件和Fieldranger遥控武器站（Remotely Controlled Weapon Stations，RCWS），以便在需要时提供火力支援。传感器套件包括一套远程光电/红外传感器、360度全景摄像头、激光测距仪和激光瞄准系统。该机器人配备“无线电不可知”通信系统，可以与任何无线电平台连接，每个机器人都可以与其他机器人进行通信，利用人工智能，整个机器人队伍只需一个人类操作员进行管理。
2020年12月，美国西点军校（The United States Military Academy）开发出名为AGRO的四轮机器人。当机器人被抛在空中时，机载惯性测量单元可检测到其处于自由落体状态，从而触发集成的PD控制器，以设置每个轮子的角度和旋转速度，使机器人在402毫秒内稳定方向，平稳落地。AGRO具备敏捷性、易使用性和可靠性，可在人类无法进入的室内、城市和越野环境中执行远程操作或自主检查与响应任务。
（三）服务机器人发展加速，越发贴近真实生活场景
（1）医疗机器人更加智能化与精准化
2020年2月，美国罗格斯大学（Rutgers University）研制的自动采血机器人进入临床试验。该机器人采用超声波图像引导以寻找静脉，并用针刺穿，然后抽取血液。该机器人在31名试验者中采血的总成功率为87%，可帮助临床医生快速、安全、可靠地获取血液样本，避免因多次插针而给患者带来不必要的并发症和痛苦。
2020年8月，美国科罗拉多大学（University of Colorado，CU）研发了一款肠镜机器人Endoculus。Endoculus长、宽、高分别为6厘米、3厘米、2.3厘米，拥有四条履带，能够在曲折的肠壁上运动，并配备了摄像头和LED灯用于结肠镜检查。该机器人目前仍处于初级阶段，其未来目标是要实现AI自主控制，以便发现并治疗病灶。
2020年8月，美国哈佛大学威斯研究所（Harvard’s Wyss Institute）和日本索尼公司（SonyCorporation）联合团队受折纸艺术的启发，开发出一款微型手术机械装置“mini-RCM”。该机械装置由多个平行四边形构成，重2.4克，尺寸为50×70×50毫米，由三个独立控制的线性致动器驱动。在手术实验中，该机械装置的精度比手动操作高68%。该装置与其他手术机器人相比更小巧灵活，可执行精细的手术操作，具备临床应用潜力。
2020年10月，美国普渡大学开发出一款可翻转的微型机器人。该机器人由聚合物和金属制成，通过外部磁场供电并进行无线控制。实验中，研究人员将机器人置于活小鼠的结肠内，其在磁场控制下通过翻滚在结肠内运动，能够到达指定位置并释放药物。除提供药物之外，该机器人未来或可收集体内相关健康指标与数据帮助医生诊断病情。
2020年12月，强生公司推出了一款手术机器人Ottava。该机器人具有六只机械臂，能够与手术台相整合，采用的零占用空间（zero-footprint）设计能够增加手术室空间，改善手术的工作流程，其灵活性与操作性在市场同类产品中皆属一流。强生将启动Ottava的验证及确认流程，并在2022年进入临床试验。
（2）仓储配送机器人加速为物流快递行业赋能
2020年3月，美国波士顿动力机器人公司（Boston Dynamics）与物流运输技术公司OTTO Motors达成合作。双方的机器人在仓库场景内组队工作，波士顿动力Handle负责抓取货物与装卸，OTTO运输车负责货物运输。双方将两种机器人的结合打包为一个完整的仓储解决方案，将有助于进一步实现仓库物流的自动化。Handle是波士顿动力公司继机器狗Spot之后，最有望实现商业化落地的一款轮式机器人。
2020年8月，日本机器人开发创业公司ZMP对其研发的自动驾驶送货机器人DeliRo进行测试。DeliRo送货机器人采用自动行驶技术，最高时速为6千米，可通过摄像头和激光传感器识别周围环境，避开障碍物。顾客可以通过智能手机打开机器人的送货箱。
2020年9月，美国联合包裹运送服务公司（United Parcel Service，UPS）推出一款快递运送车载无人机。该无人机从UPS货车顶部起飞，自动将包裹递送至具体位置后，可随即返回正在移动的快递运送货车。该无人机在偏远地区递送方面具有潜在高效性，UPS通过将无人机递送整合至智慧物流网络中，赋予了许多行业发展新型应用的潜力。
（3）服务机器人朝着更加智能、更加贴近人的方向迈进
2020年5月，索尼旗下的索尼AI公司与日本全日空集团旗下初创公司Avatarin合作，共同研发下一代远程控制机器人。双方将汇集各自优势技术，包括索尼AI的机器学习技术、机器人技术，索尼的传感和驱动器设备技术及Avatarin的远程机器人控制技术与平台，以期大大降低操作远程机器人所需的人力成本，并提高效率。双方的合作将推动下一代远程机器人实现更多应用。
2020年10月，迪士尼公司（The Walt Disney Company，TWDC）与伊利诺伊大学香槟分校（University of Illinois at Urbana-Champaign，UIUC）、加州理工大学（California Institute ofTechnology）合作，联合研发出一款无皮肤机器人，能够模仿人类的面部动作，做出快速眨眼、凝视、摇头等微表情。机器人胸部的传感器能够指导机器人与人类进行交互，使其眼球运动从直接停留凝视转变为微微上下移动，模仿人类真实的眼神。迪士尼公司一直致力于研发逼真的类人机器人，并计划将这项技术用于打造旗下主题乐园的动画人物。该机器人的问世也反映出未来机器人研发的精细化趋势。
2020年10月，美国创新型机器人公司KODA发布一款未来概念的社交型机器狗KODA。KODA具备实用性和情感交互功能，其头部及身体上装备了多源融合传感器，拥有视觉、听觉、触觉和嗅觉功能，能够融入人类生命情感，感知人类的喜怒哀乐情绪，实现情感交互与情绪回馈。该机器狗基于区块链的去中心化人工智能基础架构，能够满足多种使用目的，如作为家庭陪伴、导盲犬、警犬等。KODA的学习能力使其在发展和应用方面都具有先进性和未来感。
三、3D打印技术
2020年，受新冠肺炎疫情影响，全球3D打印市场受到冲击，但3D打印技术在全球疫情防控中发挥了积极作用，反映出该技术普及度的提高和应用领域的扩展。整体来看，2020年3D打印材料、技术设备创新与突破持续不断，打印速度与能力显著提高，产品质量也在不断提升。3D打印技术在各领域的应用持续深入，助力航空航天、军事、汽车和医疗健康等领域的发展。未来，3D打印将与机器人、人工智能等新兴技术共同推动制造业生产方式由大规模生产向个性化定制转变。
（一） 3D打印材料、技术、设备创新不断，3D打印质量与速度同步提升
（1）德国科学家开发“分光束”双光子3D打印技术，打印速度提高近百倍
2020年2月，德国卡尔斯鲁厄理工学院研究人员开发出“分光束”双光子3D打印技术，实现高精细度3D打印。一般双光子3D打印技术的最大打印速度为每秒数十万体素（体素是3D网格中的单个数据点）。研究人员开发的新技术能将通常的一束激光分成九束，这些“子光束”可同时独立移动，实现从100纳米到100微米大跨度尺寸的3D打印，打印速率可达每秒1000万体素，较之前提高数十倍至上百倍。该技术或可在光学和光子学、材料科学、生物工程和安全工程等领域得到应用。
（2）中国成功完成首次太空3D打印连续纤维复合材料
2020年5月，韩国成均馆大学（Sungkyunkwan University，SKKU）和三星电子合作开发出一种导电黏合剂，可以将集成电路密度提高20倍以上。该黏合剂由纳米金属颗粒制成，用于在电路板上集成微型的电子设备。通过这项研究，研究人员已成功将数千个比头发还细的30微米×60微米微型LED组装在低温低压的柔性板上。此外，该项技术可以实现在比信用卡更小的基板上排列60万个相距100微米的微型LED。与目前市场上的其他黏合剂不同，该导电黏合剂能够应用于可弯曲和展开的柔性基板上，这意味着其将为生物医学设备的进一步小型化铺平道路。
（3）美国哥伦比亚大学通过翻转激光，实现了多种材料的3D打印
2020年7月，美国哥伦比亚大学研究人员开发出一种新技术，能够利用选择性激光烧结（SelectiveLaser Sintering，SLS）工艺实现多种材料的3D打印。研究人员采用多个铺有材料粉末的透明玻璃板，通过将激光翻转，使激光束由下而上进行烧结，然后将玻璃板抬起移至另一块不同粉末的板上重复该过程，由此实现多种材料的堆叠。该技术突破了传统SLS技术只能生产单种材料构件的局限，在打印嵌入式电路与合金部件生产方面具有应用潜力。
（4）美国麻省理工学院研发出体积生物打印技术，可更快速和精确地打印复杂生物组织
2020年7月，美国麻省理工学院科学家研发出体积生物打印技术（Volumetric bioprinting，VBP），可在几十秒内制备出厘米级生物组织。研究人员将一种特殊的光敏水凝胶和光引发剂加入磷酸缓冲盐溶液中，制成作为3D打印材料的细胞友好的生物树脂。与其他生物3D打印技术相比，体积生物打印技术表现出更高的体积精度，打印速度也更快，27秒即可打印体积为4.14立方厘米的人体外耳郭结构，且不需要支撑结构。该研究将促进3D打印技术在可再生医疗领域的应用，并促进生物制造技术的发展。
（5）美国西北大学开发出新型光固化3D打印机，打印速度可提升100倍
2020年10月，美国西北大学科学家开发出一种新型SLA 3D打印机——HARP（High-area RapidPrinting）。该设备高约4米，具备0.2平方米的打印台，每小时可打印出约0.5米长的材料，打印速度是传统激光立体光固化成型（Stereo-Lithography Apparatus，SLA）设备的100倍。通过使用坚硬或具备弹性的材料，该打印机制造出的零件具备高分辨率，可应用于汽车、飞机、牙科等领域。该3D打印设备将在18个月内投放市场，实现商用。
（6）美国首次实现太空陶瓷部件3D打印
2020年12月，美国太空制造公司（Made in Space）首次在太空中使用预制陶瓷树脂和光固化立体成形（SLA）技术，通过“陶瓷制造模块”（Ceramic Manufacturing Module，CMM）设备制造出一个整体式陶瓷涡轮盘和一系列材料测试样件。由于减少了重力对沉积和成分梯度等因素的影响，在太空微重力环境下制造的涡轮部件具有更高的强度和更低的残余应力。陶瓷部件强度的提升，有助于延长涡轮机、核电设备或内燃机等高性能装备的使用寿命。此技术或将进一步推动太空制造业的发展。
（二）3D打印在军事、医疗、航空航天等领域深入落地，助力各产业发展
（1）美国陆军计划开发用于制造下一代弹药的增材制造技术
2020年3月，美国陆军作战能力发展司令部（U.S. Army's Combat Capabilities DevelopmentCommand，CCDC）启动了数个提升未来陆军现代化能力的研发项目，其中一个项目是利用增材制造技术来开发下一代弹药。该项目将支持陆军的两个现代化重点领域，远程精准火力和下一代战斗车辆。研究人员表示，由增材制造技术制造的发射装药和火箭发动机能帮助实现更高的初速度和更远的射程，而更好的金属原料可以增强弹药的穿透能力，增强杀伤力。3D打印还可提高电子传感器和引信的效率和耐久性，从而减少其在弹药中占据的空间，更好地抵御极端环境。
（2）澳大利亚科研机构研发出可定制3D打印血管支架
2020年6月，澳大利亚联邦科学与工业研究组织（Commonwealth Scientific and IndustrialResearch Organisation，CSIRO）研发出一种自膨型3D打印血管支架。研究人员采用具有形状记忆的钛合金材料，打印出能够用于血管内超细网状结构的支架。该支架送入血管后可根据需要进行扩展。根据患者特点定制的3D打印镍钛合金血管支架，能够更好地治疗外周动脉狭窄等疾病，帮助患者恢复健康。
（3）土耳其研究人员3D打印适合移植的人工角膜
2020年7月，土耳其马尔马拉大学（Marmara Üniversitesi）研究人员3D打印出了适合移植的人造角膜。研究人员将脱乙酰壳多糖和聚乙烯醇（Polyvinyl alcohol，PVA）结合在一起，形成一种有弹性、可渗透氧气的复合材料，然后借助铝制模具，使用FFF 3D打印机打印出具有轻弯曲特性的PVA-壳聚糖角膜结构。该角膜结构具备生物相容性，经过30天的降解仍能与干细胞相容，通过适当培养，干细胞可以分化成可用的基质层，支持角膜移植后的自然愈合过程。该3D打印的可定制人工角膜具有巨大的临床应用潜力，或将为全球眼疾患者带来新曙光。
（4）英国谢菲尔德大学采用3D打印协助空客公司完成大规模制造项目
2020年8月，英国谢菲尔德大学先进制造研究中心（Advanced Manufacturing Research Centre，AMRC）利用3D打印技术，为空客公司的大规模制造项目提供帮助。该研究中心采用美国Formlabs公司的3D打印技术，使用12台打印机在2天时间内打印出500个钻帽零件，而采用传统注塑方法则需要几周的时间。该方法成本低、速度快，且打印出的绝大多数部件性能完全符合预期，在实际运行中表现良好。得益于3D打印技术的保障，空客的制造项目得以控制在预算范围内并按期完成。
（5）俄罗斯3D打印燃气轮机发动机试验成功
2020年7月，俄罗斯联邦国家科学中心全俄航空材料科研所（Russian Institute of AeronauticalMaterials）和西蒙诺夫试验设计局联合研发的3D打印燃气轮机发动机MGTD-20飞行测试成功。该发动机采用耐热铝合金打印而成，可提供22千克推力，在搭载A30轻型无人机试飞过程中的工作速度为58000转/分，最高可达101600转/分。3D打印技术使发动机的生产时间缩短了20倍，且生产成本大幅降低。由于测试工作顺利完成，俄有关部门计划在2021—2022年对该发动机进行量产。
（6）美国用回收塑料制备储能纳米材料，可用于制备电动汽车超级电容器
2020年5月，美国橡树岭国家实验室开发出3D打印的核反应堆堆芯原型。该研究隶属于“转型挑战反应堆示范计划”（Transformational Challenge Reactor，TCR）。该计划的目标是在2023年前，用更少的部件制造出一个集成传感器和控制装置的全尺寸3D打印反应堆。传统核反应堆替换成本高，耗时可长达几十年。橡树岭利用3D打印技术，使用之前无法利用的技术和材料，在三个月内完成了反应堆原型的设计与制造。研究人员正在利用制造过程中的持续监测和人工智能技术来完善原型机的设计，以进一步评估材料和性能。该技术若取得成功，将会给核能产业带来巨大变化。
（三）3D打印创新成果持续更新
（1）中美科学家利用3D打印技术实现高效海水淡化
2020年2月，中国科学院化学研究所和美国麻省理工学院合作，利用3D打印技术构造了三维锥形不对称结构蒸发体系，实现了海水高效淡化。3D打印出的锥形结构的不同高度存在蒸发梯度，主要蒸发位点处于结构顶部，研究人员利用马兰戈尼效应使水流向顶部，高盐度水蒸发时，水膜厚度梯度和蒸发场梯度导致盐在3D结构顶部结晶，因此很容易被去除。该系统的海水淡化速率可达每小时每平方米1.72千克，可显著提高水蒸发速率和能量利用效率，具有很强的应用前景。
（2）肯德基与俄罗斯3D生物打印公司合作，开发3D打印环保鸡肉
2020年7月，肯德基宣布与俄罗斯3D打印生物公司3D Bioprinting Solutions合作，共同组建生物实验室，利用鸡肉细胞和植物材料开发3D打印鸡肉。肯德基表示，生物打印过程中使用的是动物材料，所以产品并非素食，且生物打印鸡肉的生产将比标准鸡肉更环保，因为与传统养殖方法相比，从细胞中生长出肉类能够减少温室气体排放和能源消耗。
（3）澳德研究人员利用3D打印技术开发世界上最小的血管透视镜
2020年7月，澳大利亚阿德莱德大学（University of Adelaide）和德国斯图加特大学（Universityof Stuttgart）研究人员研发出世界上最小的、可弯曲的血管透视镜。研究人员利用3D微型打印技术将一个直径小于0.13毫米的微型侧向透镜打印到光纤末端。光纤被连接到光学相干断层扫描仪上，可作为柔性探头插入血管，能够提供高质量的3D图像。该技术能够扫描血管系统，寻找导致心脏疾病的脂肪、胆固醇等斑块，将帮助科学家更好地了解心脏病发作的原因，有助于改善疾病的治疗和预防。
（4）美国卡耐基梅隆大学开发出可在10秒内识别冠状病毒的3D打印传感器
2020年9月，美国卡耐基梅隆大学研究人员开发出一种3D打印传感器，能够在约10秒内识别新冠病毒。研究人员采用Optomec的专利气溶胶喷射印刷工艺，快速开发出小型金电极传感器，能够从一小滴血液中迅速准确地检测出新冠病毒抗体，极大加快了检测进程。该技术不仅可以在了解新冠肺炎疫情大流行的途径和集中程度方面发挥关键作用，还可以帮助检测如寨卡病毒、埃博拉病毒和HIV等其他病毒。
（5）美国研究人员开发3D打印微流体设备技术
2020年6月，美国蒙大拿州立大学（Montana State University）研究人员开发了一种利用3D打印技术制造微流体设备的新方法，通常采用蚀刻工艺来形成微流体通道，成本高、耗时长。美国研究人员开发的新技术允许在玻璃上直接进行3D打印，可形成包含液体的细通道（小于1毫米宽），大大减少了微流体芯片的制造时间，降低了成本。该技术有利于促进新型微型传感器的开发，在工业应用和环境监测领域具备应用潜力。
四、新一代信息技术与智能制造
新一代信息技术与制造业的不断融合，促进了制造模式、生产组织方式和产业形态的深刻变革。随着以人工智能、云计算、大数据及工业互联网为代表的新一代信息技术的快速发展，其与制造技术融合的点也越来越多，越来越深入。2020年，工业互联网在多机互联协作、5G通信应用等方面取得了新进展。边缘计算与云计算技术进一步向简单实用、安全可靠、多平台融合发展，相关技术和产品为企业数字化转型提供了更有力的支撑。人工智能技术与工业的融合从机器视觉与生产调度领域，逐渐向CAD辅助设计、数字产线运维等方面延伸。
（一） 工业互联网新功能与5G应用范例持续增强
工业互联网作为新一代信息技术与工业结合的典型产物，一直服务于制造业数字化转型，促进智能制造进一步朝着深度和广度发展。2020年，主流工业互联网厂商与组织机构为工业互联网、物联网赋予了更多新的内涵，同时，更多与数字孪生、云平台及5G通信相关的工业互联网应用进入实施阶段。
（1）德国投资开发5G工业园区，部署欧洲最大5G研究网络
2020年2月，德国弗劳恩霍夫协会工业生产技术研究所（Fraunhofer Institute for ProductionTechnology）获得德国联邦运输和数字基础设施部（Bundesministerium für Verkehr unddigitale Infrastruktur，BMVI）近620万欧元资金支持，以建立和运营欧洲5G工业园区，开发并应用工厂数字化、网络化技术，并部署欧洲最大的5G研究网络。5G工业园区重点将对各种5G工业应用进行研究测试，包括移动机器人、物流和跨区域产业链，以及用于监控高度复杂制造过程的5G传感器等。此外，该项目将对边缘云系统在快速数据处理方面的应用展开测试，以挖掘5G在网络化和自适应生产中的潜力。
（2）美国参数技术公司推出ThingWorx 9.0工业物联网平台，引入新特性
2020年6月，美国参数技术公司（Parametric Technology Corporation，PTC）宣布将推出ThingWorx工业物联网平台的最新版本。新版本ThingWorx 9.0将正式引入解决方案构建模块，预定义、预构建的连接器配置，域模型、业务逻辑及UI元素，以简化最高价值的工业物联网用例（如状态监控、数字工作指令和生产订单管理）的实施；将通过与微软合作无缝集成OPC UA的三大组件，将ThingWorx Kepware连接解决方案和Microsoft Azure与ThingWorx 9.0整合，以增强其操作性和开放性；还将在边缘引入增强的预测分析评分，以降低数据传输成本和延迟，并提高资产绩效预测的准确性；通过增强Solution CentraTM工具，降低平台的部署难度。新版ThingWorx支持海量设备、管理苛刻的数据处理需求，将成为助力企业数字化转型的重要手段。
（3）5G物流装备孵化基地落地中国，演进版5G标准确定
2020年6月，中国移动、华为、昆船公司和倍福中国公司联合举办的“5G智慧物流成果”发布会上，四方联合发布了《5G智慧物流应用场景与解决方案白皮书》，携手打造中国首个5G全场景智慧物流新装备孵化基地。该白皮书从应用场景、网络架构、建网要求、专网保障、终端选型和业务可靠性等维度全方位介绍了四方紧密合作在5G智慧物流领域的深入研究和成功实践。案例中，在昆船物流装备制造园区内，5G无线网络已经全面深度覆盖车间、办公区、路面道路等10万平方米面积，并助力昆船公司实现从传统制造向智能制造的数字化转型。
2020年7月，国际标准组织3GPP宣布R16标准冻结，标志着5G首个演进版本标准的完成。R16实现了从“能用”到“好用”，围绕“新能力拓展”“已有能力挖潜”“运维降本增效”三个方面，进一步增强了5G更好地服务行业应用的能力，提高了5G的效率。新5G标准达到了工业级的时效响应速度，最快可实现5毫秒以内的端到端延时和更可靠的通信；支持V2V（车与车）和V2I（车与路边单元）直连通信，引入了组播和广播等多种通信技术和5G空口定位技术。这些演变对工业互联网应用和车联网应用有着重大意义。
（4）英国电信加速首个5G工厂建设，推动地区制造业创新
2020年7月，英国电信（British Telecom，BT）推进与其主要技术合作伙伴伍斯特郡5G测试平台（Worcestershire 5G Testbed，W5G）的合作，以加快实现交付英国首个5G工厂的愿景。在过去两年中，BT在W5G测试平台的开发过程中发挥了重要作用，提供了包括5G专用网络、可穿戴设备、物联网、数据分析和移动边缘计算方面的专业技术。这些技术的结合将有助于制造过程实现智能、动态和全自动化，其中5G专用网络的部署已取得积极成果，使工厂产量提高了2%，这对于减少新冠肺炎疫情影响和在疫情后时代推动当地经济发展具有重要作用，将有效推动地区制造业的创新。
（二） 边缘计算与云计算产品迅速迭代，工业数据互联成果颇丰
生产设备、数据的互联互通，目标产品的协同制造，是边缘计算和云计算技术应用的重要方向。2020年，边缘计算解决方案进一步向便捷、高效、低成本及数据平台化发展，多云、混合云的应用方案也进一步迭代。随着该类技术的不断创新，工业数据互联互通得以更好实现。
（1）边缘计算化繁为简，提效增质
2020年3月，美国红狮控制系统制造公司（Red Lion Controls）正式发布FlexEdge智能边缘自动化平台。该平台提供丰富的有线和无线通信选项，可连接采用任意通信协议和任意厂商的设备，具备众多高级联网功能和自动化特性，诸如协议转换、虚拟人机界面、高级网络服务器（支持Bootstrap、JavaScript和CSS）、数据和安全事件日志及云连接等功能。该平台不但进一步提升了边缘计算的多功能性，而且简单易用，轻松配置后，用户便可提高企业生产力和生产效率，迅速从数字化转型中获益。
2020年6月，高性能半导体产品及先进算法供应商美国Semtech Corporation公司宣布推出LoRaEdge产品组合。该解决方案不再需要添加全球导航卫星系统（Global Navigation SatelliteSystem，GNSS）和Wi-Fi器件，降低了设备的物料清单成本和设计及采购复杂性。通过添加LoRaCloud地理定位服务，以及提供简单、易用、高效的到达时间差数据、GNSS和基于Wi-Fi的云位置计算功能，进而大幅减少了设备的功耗需求，并提高了资产管理效率。LoRa Edge未来将服务于工业、楼宇、家居、农业、交通运输和物流等领域。
2020年8月，法国施耐德电气发布了全新升级的EcoStruxure Power SCADA Operation 2020电力监控系统、EcoStruxure Power Monitoring Expert电力管理专家平台和POI站控专家三款边缘控制软件。新的边缘控制软件将帮助更多行业客户以现场或远程方式，充分利用数据价值，实现设备运行状态的全感知，从而全面掌握系统运行的风险，并为维护改造升级进行预测，进一步简化运维、提高效率。
（2）众多企业大力发展云数据科学平台，多云、混合云应用方案进一步迭代
2020年2月，美国甲骨文公司（Oracle）发布Oracle云数据科学平台（Oracle Cloud Data SciencePlatform）。与其他侧重于数据科学家个人使用的数据科学产品不同，Oracle云基础设施数据科学平台提供共享项目、模型目录、团队安全策略、复用和可审计等功能。该平台可通过AutoML算法实现选择、调优、模型评估和模型说明等功能，自动选择最佳训练数据集。该平台旨在帮助企业以协作方式构建、训练、管理和部署机器学习模型，提高数据科学项目的成功率。
2020年8月，美国数据中心软件和服务厂商Nutanix宣布，将混合多云平台Nutanix Clusters的全部产品与服务扩展到亚马逊云服务（Amazon Web Services，AWS）的Web服务接口ElasticCompute Cloud（Amazon EC2）。此举让客户可以利用内置的AWS网络集成，实现应用跨私有云和公有云环境的无缝迁移；还可同时使用Nutanix在私有云和公有云上的全部软件栈，包括非结构化存储解决方案Files、应用编排解决方案Calm、数据库管理解决方案Era等。该扩展方案的实施有助于进一步提升超融合基础架构（Hyper Converged Infrastructure，HCI）软件的灵活性和易用性，解决混合云时代的关键技术和操作难题，优化企业IT成本，助力企业加速推进数字化转型。
2020年9月，Nutanix在NEXT大会上宣布推出Karbon平台服务。这是一款基于Kubernetes的多云服务平台。该平台能够使应用与底层基础架构实现解耦，为软件开发人员提供在本地部署、公有云、边缘环境中，构建和运行云原生应用的一站式托管服务体验，其具有自动化系统管理安全功能，可加速基于微服务的应用在云中的开发和部署。该多云平台为IT运营团队提供了简化和一致的应用生命周期管理与安全框架，助力企业向云原生加速迈进。
2020年9月，美国威睿（VMware）和英伟达在VMworld 2020大会上发布了基于SmartNIC智能网卡和NVIDIA BlueField-2可编程DPU（Data Processing Unit）的VMware Cloud Foundation全新混合云架构。新的混合云方案将提供专为AI、高吞吐量、数据型应用需求而构建的新一代基础设施，用户的数据中心将被改造成加速的AI超级计算机。该方案借助可编程DPU重新定义更安全可靠的数据中心，将大幅加速企业应用程序处理能力，且更加安全。
2020年10月，美国思科公司宣布推出全新的混合云管理方案，旨在帮助IT部门简化本地数据中心和多云环境的运营。全新解决方案中的Cisco Intersigh可实现连接私有数据中心和私有云，简化混合云平台；Cisco Nexus Dashboard可运营跨私有云、虚拟边缘云和云站点的多云数据中心网络；ISE可智能识别各种物联网终端，可从云端实施一致的策略，以确保组织安全。这些解决方案为用户提升了业务的敏捷性，并为开发者更快速地交付和扩展创新应用赋能。
（3）西门子致力打通工业数据孤岛
2020年6月，西门子宣布对其行业领先的ODB++TM语言智能单一数据结构进行扩展。新的拓展方案在支持完整产品设计数据表述的ODB++Design和统一机器车间数据的ODB++Manufacturing（以前称为OML）基础上，通过ODB++Process 实现电子产品从设计到制造的数字线程开放式完整闭环。在此闭环中，每个智能数据交换模块都是中性与开放的，支持所有SMT设备和EDA软件提供商。利用新的数据结构可针对整个数字线程的开放式数据格式规划统一的电子制造解决方案，实现完整的电子制造流程（产品、工艺和性能）数字化孪生，为客户打造PCB制造智能工厂。
2020年9月，西门子与美国eQ Technologic公司扩展了战略合作关系，共同增强Xcelerator解决方案的无缝集成及数据、流程编排。西门子的客户可以使用eQube数据服务平台创建数字生产线，将产品生命周期管理（Product Lifecycle Management，PLM）、企业资源计划（EnterpriseResource Planning，ERP）、应用程序生命周期管理（Application Lifecycle Management，ALM）、物联网以及其他信息技术、工程技术和运营技术等解决方案无缝连接。eQube还扩展了西门子Mendix低代码平台的Mendix Data Hub接口，在这一基础上，用户能够将其工业数据和系统与60余种连接器进行集成。借助eQube技术，西门子帮助各行业的客户成功整合了不同系统之间的数据和流程。
（4）欧洲启动GAIA-X数据空间计划，强化欧洲数字主权
2020年6月，来自法国和德国的22家公司及机构合作成立的GAIA-X基金会（GAIA-X Foundation）开始运作，以在欧洲建立一个安全可靠的数据基础架构和云基础设施，以强化欧洲数字主权。该机构为非营利组织，通过支持欧洲数字生态体系的开发，推动以数据驱动的各式创新服务与应用，最终目标是创建具备交互能力的架构、数据与服务，为能源、医疗健康、工业4.0/SME、移动出行、公共设施管理以及智能家居、金融和农业等领域提供服务。
（三） 人工智能全方位服务制造业
在当今数字化浪潮下，人工智能技术的应用成为实现智能制造远景的重要抓手。2020年，人工智能在工业技术培训、CAD辅助设计和工厂运维等领域实现了新突破。
（1）英国与加拿大公司联合打造面向工业4.0的人工智能培训平台
2020年4月，全球工程和工业软件领导者英国AVEVA公司与加拿大Axonify公司建立战略伙伴关系，共同提供基于人工智能的自适应微学习技术，为工业4.0客户打造首款人工智能微学习解决方案。该方案提供具有丰富扩展现实功能的模拟培训，以及用于教学设计和课程开发工具的一体化教学平台。用户可以选择公有云端、混合云或本地部署方式，借助人工智能进行个性化培训，高效填补知识空白。该解决方案首创在制造业培训领域，借助人工智能技术对员工进行个性化高效培训的范例。
（2）PTC将人工智能技术与CAD辅助设计系统高效融合
2020年4月，PTC推出新一代Creo® 3D计算机辅助设计（Computer Aided Design，CAD）软件的最新版本Creo 7.0。该软件结合了Frustum®创成式设计技术，使设计人员能够借助人工智能的力量，根据工程要求和制造约束快速生成优化设计。Creo 7.0在Creo Simulation Live中加入了流体动力学分析功能，还引入了多体设计功能，提供了更加完善的增材制造功能。这一全新的实时人工智能仿真解决方案，使设计人员能够更快地进行迭代，帮助用户在设计阶段提升产品的可用性，极大提高了生产力。
（3）西门子以人工智能提升数字化工厂运维能力
2020年7月，西门子集团在其工业论坛上推出以工业大数据为基础，人工智能技术为工具的预测性分析系统——SIEPA（Siemens Predictive Analytics）。该系统主要由工厂预测性分析平台、设备健康运行状态预测模块与智能排查诊断模块组成。其中，设备健康运行状态预测模块基于先进的机器学习、神经网络算法，建立起针对工业领域“小数据”“不平衡数据”等复杂情况的异常检测和预测模型，实现对设备健康状态的实时预测预警。该系统凭借以人工智能技术有效保障工厂中关键设备正常运行的新技术能力，斩获2020德国红点设计大奖。
（4）瑞典ABB公司推出人工智能平台，赋能工厂运营管理
2020年7月，瑞典ABB公司推出一款工业级分析及人工智能套件ABB AbilityTM Genix。该人工智能套件搭载微软Azure平台，支持包括云、混合云及本地部署等多种多样的部署。作为套件中的重要组成部分，ABB AbilityTM Edgenius 运营数据管理平台可获取如分布式控制系统（Distributed ContorlSystem，DCS）、可编程逻辑控制系统（Program Logic Control，PLC）或可被采集设备的运营数据，以改进流程，优化资产。该款人工智能套件的应用可将运营、工程及IT数据进行收集、整合并转化，从而为使用者提供可操作的建议，帮助工业用户改善运营，优化设备管理，简化并实现安全且可持续发展的业务流程。
五、数字化转型下的智能制造系统与装备
2020年，受数字化转型理念影响，装备制造业快速革新。在高端工业控制平台与智能装备领域，各大厂商进一步秉承快速交付、平台化整合思维，以小型化、数字化为目标，协同创新，对自身的技术与产品线进行更新。在工业软件领域，多家企业推出针对性的复工复产解决方案，着重提升其在CAD/CAM、数字孪生、增强现实领域的技术水平与产品质量。
（一） 工业控制平台与数控装备、系统持续迭代
PLC、DCS、工业PC、专业运动控制器及驱动器等工业控制平台作为工业自动化的核心技术与产品，在2020年继续向网络化、数字化、小型化发展。作为智能制造生产环节不可或缺的数控装备与系统，工业控制平台在向中国及亚洲市场靠拢的同时，也在不断优化其加工工艺控制环节。
（1）工业自动化技术企业强化其控制平台网络化能力
2020年4月，德国倍福（Beckhoff）推出防护等级高达IP65/67的C7015超紧凑型工业PC，搭载性能强大的Intel Atom® 处理器，与传统搭载ARM处理器的边缘设备相比，可支持对性能要求更高的应用及分布式数据预处理和大数据量的数据采集。该PC是一款强劲的边缘设备，可被用作高性能控制计算机，能极大地减少控制柜内所需的空间，从而简化机械设计及后续的系统扩展。
2020年9月，施耐德电气发布全新一代面向混合行业的DCS系统——EcoStruxure过程控制专家（EcoStruxure Process Expert）。该系统将自动化应用程序与硬件分离，带来前所未有的灵活性，使集成IT应用程序、工具和工业技术更加容易。该系统的应用实现了可编程控制器PLC和过程控制系统DCS领域的最佳技术结合，并集成能源管理功能，在工厂从设计、执行到运营维护的整个全生命周期为企业提供卓越的价值表现。
2020年4月，奥地利贝加莱（B&P）推出新的Compact-S紧凑型可编程逻辑控制器（Programmable Logic Controller，PLC）——X20CP0484-1。该PLC采用无风扇结构，包括电源在内宽度仅为37.5毫米，支持Ethernet、POWERLINK、USB和RS232，提供多种通信选项，同时还可以选用CAN接口，加之其X20的I/O模块可直接连接控制器，并进行无缝排列，因而整个系统可为控制柜节省大量空间。
2020年9月，贝加莱推出X20系列PLC的全新CPU。该款CPU将OPC UA与TSN集于一体，是目前市场上为数不多投入量产的TSN接口处理器，通过OPC UA over TSN的融合，可实现机器和生产线与边缘、云计算等上位管理与调度系统之间的信息融合，可为智能产线集成、工业互联网应用提供更强大的通信能力。
（2）运动驱控系统向驱控一体、小型化、分布式方向发展
2020年3月，德国倍福推出新款适合分布式现场安装的AMI812x系列驱控一体伺服电机，进一步扩充了倍福紧凑型驱动器技术产品系列。该系列驱控一体伺服电机可选配多圈绝对编码器，无须备用电池，可被用作EtherCAT从站，能够直接放置在设备上，无须控制柜和上游 I/O层，是无控制柜的高度紧凑型设备。此外，伺服驱动器配有附加密封圈，防护等级达到IP65，安装位置非常灵活，且其运动控制基于矢量电流和PI速度控制的高速控制技术，支持高动态定位任务。AMI812x系列伺服驱控系统成为狭小空间下实现无控制柜自动化的优选。
2020年9月，施耐德电气推出由Modicon M262+Lexium28S组成的全新同步运动控制解决方案。其中，Modicon M262控制器具有嵌入式直接云平台接入和加密通信协议，最多可支持五个独立以太网开放通信网络，能够在要求严苛的应用条件下实现快速的逻辑与运动控制。Lexium28S伺服驱动器结构紧凑，可轻松安装于狭小空间，从而缩小设备尺寸并降低设备成本。该方案具有强大的运动控制能力，可以帮助用户提高设备综合性能，以满足诸如包装、印刷、材料加工、电子电工和锂电等不同行业客户对伺服系统高性能、高精度和高速度的要求。
2020年11月，西门子发布新一代分布式驱动系统Sinamics G115D。该系统由电机、变频器和齿轮箱组成，可为客户提供壁装式和电机安装式两种结构形式。Sinamics G115D具有高IP防护等级（最高可达IP66），可集成到西门子TIA博途（包括 Startdrive 调试软件）或Sinamics智能连接模块Web服务器工具，以进行设置和诊断，还可以与 MindConnect 产品组合，并通过与MindSphere 应用程序兼容，从而支持数字化转型，实现基于云的分析。
（3）知名数控装备厂商加速更新亚洲产品线
2020年6月，马扎克中国VCE系列机床新产品下线，形成了系列化、规模化的产品阵容，可满足客户的各类产品需求。VCE系列产品采用高刚性床身设计、高速大扭矩直联主轴结构、高速度滚柱导轨及高可靠性换刀机构，是新一代高速度、高精度、高稳定性的智能化立式加工中心。VCE系列产品在原有的大规模定制化生产组织模式下，开创了一种全新的生产模式，具有高效生产、快速交付的特点，从客户下单到投入使用只需15天。
2020年8月，德国孚尔默集团（Vollmer）在亚洲首发了硬质合金刀具加工机床VGrind 340S。机床的五根最佳匹配的数控机床轴通过较短的线性轴和旋转轴行程实现插补，有效缩短工艺时间，适用于生产和修磨直径在0.3～12.7毫米之间的小直径硬质合金工具，其自动化选项可让刀具生产商实现旋转类加工刀具的全天候无人化生产。该机床将在汽车制造、电子工业和医疗等工程组装部件和空间行业推广应用。
（4）西门子针对数控系统推出功能强大的全新工艺包
2020年11月，西门子推出专门针对数控系统Sinumerik One的强大工艺包Sinumerik OneDynamics，机床基于NCU-SW 6.14版本软件，包含One Dynamics Operate包、One Dynamics三轴铣削包和One Dynamics五轴铣削包。工艺包中包含的软件功能可为用户提供强大支持，涵盖从车间面向机床的编程，...
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