十八世纪中叶开启工业文明以来，世界强国的兴衰史和中华民族的奋斗史一再证明，没有强大的制造业，就没有国家和民族的强盛。打造具有国际竞争力的制造业，是我国提升综合国力、保障国家安全、建设世界强国的必由之路。
——《中国制造2025》
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制造业的发展需求与趋势
近年来，随着市场环境的日趋复杂，面对追求多品种多批量、高质量低成本、柔性制造快速响应、节能减排环境友好等复杂多元的需求，制造业面临着个性化、定制化、绿色化等方面的诸多挑战。
在这样的趋势下，我们发现全球制造业的核心竞争力也正在发生深刻的变化，并且变化的速度比以往任何时候都要快速。世界制造业发达国家针对当前变化，逐步形成了新一轮工业革命，并相继推出了自己的制造业发展战略，如德国的工业4.0、美国的第三次工业互联网浪潮。中国也相继推出了《中国制造2025》、《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》等。
中国是制造业工业大国，从传统低端的劳动密集型低成本制造业，转换成新技术主导的智能制造，逐步完成制造业数字化转型，已然成为可持续发展的必经之路。随着大数据、云计算、人工智能、工业互联网等多种数字技术的集群式创新突破及其与制造业的深度融合，智能制造的实现和发展也将成为必然。
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智能制造与数字孪生
制造业是国民经济的主体，是立国之本、兴国之器、强国之基，《中国制造2025》为中国制造业未来10年设计了顶层规划和路线图，提高国家制造业的创新能力，推进信息化与工业化深度融合，把智能制造作为两化深度融合的主攻方向是《中国制造2025》的战略任务之一。
2014年-2015年开始，中国智能制造行业新成立企业数量骤增，处上升风口时期。行业内普遍认为，智能制造发展需经历自动化、信息化、互联化、智能化四个阶段，在智能化发展的目标上，智能制造技术和智能制造系统的创新发展起着决定性的作用。自 2015 年开始，数字孪生等新兴技术已吸引了许多着名企业（如空客、洛克希德马丁、西门子等）与组织（如Gartner、德勤、中国科协智能制造协会）的高度重视，并且开始探索基于数字孪生的智能制造生产新模式。
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数字孪生驱动智能制造数字化发展
数字孪生被认为是一种实现制造信息世界与物理世界交互融合的有效手段，多年来，行业内对数字孪生的具体定义和能力存在着不同的看法。从广义来看，任何数字化的设备和生产流程都可以被认为是数字孪生的一种形态。数字孪生在智能制造领域的探索和应用，总体来说，可以分为4个层次：
虚拟仿真
高度仿真的虚拟模型可以在前期设计工作阶段有效地缩短设计时间，简化流程，同时，能在设计阶段及早发现潜在缺陷和风险，为设计可行性、成本、效率等方面提供模拟分析等。
基础数字孪生
在虚拟仿真的基础上，融合实际物理工厂中的运行数据，搭建能够真实反映物理工厂运行状况的数字孪生模型。通过数字孪生，可进行产品设计迭代、设备管理、生产线管理、工作流程优化等的监测、分析决策等，针对不同的极端运行情况还可在虚拟模型中进行模拟测试，起到提高设备与工作流程的安全性的作用。
适应性数字孪生
3D数字孪生模型能接收到运行的实时数据，除了可呈现真实的实时的数据信息外，还能通过机器学习等技术，反映真实的运转逻辑，实现各种生产场景中的数据研判和智能决策分析。
智能数字孪生
智能的数字孪生是数字孪生发展的最终形态，数字孪生不仅能够获取物理孪生的实时数据，也能够与其他设备和环境实现数据交互。在此基础上，数字孪生能根据不断变化的物理环境，实现物理与虚拟的互联与同步，帮忙使用者及时的决策和优化。
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数字孪生升级智能制造生产模式
发展智能制造，我们必须同时从精益化、自动化、信息化同时考虑，三者缺一不可，这就要求企业的制造生产模式不断的往柔性化、标准化、少人化、数字化、透明化的方向升级和改善，最终实现品质好、成本低、效率高、交期短的生产目标。当我们把精益化、自动化、信息化按生产模式和单元结构进行分解细化时，我们发现，以数字孪生为基础的智能制造可以细分成5个不同的等级：
产品级智能化
融合多功能感知、智能识别、数字孪生、信息融合等技术，实现人机交互、自适应工况、自主决策的功能，将数字化贯穿产品全生命周期的个性化定制与服务过程中，如原材料信息、设计信息、制造信息、物流信息、销售信息、回收信息等等。
装备级智能化
将专家的知识和经验融入感知、决策、执行等制造生产活动中，赋予产品制造自我学习和知识进化的能力，实现自学制造。
车间级智能化
实现工位协同的精益管理和智能化决策，解决该生产什么、设备状态、生产统计、作业指导、质量控制、物料准时配送、产品及时发运等生产制造过程中的问题。
工厂级智能化
通过状态感知、数据融合实现信息流与实物流的一致性，并通过工业智能、自主控制等手段实现对工厂的动态调度和优化，实现多车间多组织间协同精益管理目标。
供应链级智能化
通过数字孪生、人工智能、物联网（IoT）、自动化和区块链等技术，打造端到端的供应链可视性、实时发现深度洞察和行动建议，实现供应链协同精益管理，加强企业自身的供应链运营弹性，创新供应链的管理模式。
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总结与展望
近年来，我国智能制造业数字化水平不断提升，但相对德国、美国等工业发达国家的制作业发展而言，我国智能制造业数字化转型整体还处于起步阶段。数字孪生智能制造未来的发展和应用还面临着数字孪生多技术融合、数字孪生多场景应用、数字孪生产业链待形成等诸多挑战和难题。
真正实现智能制造工业，需要实现全要素、全产业链、全价值链的互联互通。数字孪生在工业显示场景中已经具备了实现和推广应用的巨大潜力，伴随着产业数字化程度和提升以及AI算法的成熟，数字孪生在智能制造行业将得到更广泛、深刻的应用。
