从总体上讲，我国装备制造业发展明显加快，形成了具备较好物质技术基础的独立工业体系，重大技术装备自主化水平显著提高，国际竞争力进一步提升。虽然取得了一些研究成果，但是根据国内装备制造业智能化的实际应用情况来看，智能化只是解决了制造效率低和精度低的问题，没有达到智能制造应用的设计水平。产品在市场上的竞争力偏弱，市场供求关系仍存在较大偏差。与装备制造业强国相比，我国装备制造业综合竞争力依旧较弱。在智能化过程中，存在缺乏核心技术自主创新能力、标准体系不够完善、软件与信息技术发展较弱、缺少行业优秀企业领导和相关先进制造服务业支持等问题。因此，我国的装备制造业智能化发展要从实际国情出发，借鉴国外发展的优秀经验，规划发展的长期路线，抓住全球制造业重新布局的战略机遇，总结出适合中国的发展道路。
对我国装备制造业推行智能化的建议
深入产教研结合，搭建创新研究基地
面对当今科技革命和产业革命的挑战和机遇，制造业的产业升级发展应该坚持基础强化、创新驱动的理念。同时，为了应对智能制造发展大趋势，必须主动调整转变相关教研体系。企业有资金和实践平台，学校有人才和研究技术，二者应发挥各自优势进行合作。学校根据产业发展的要求，科学设置课程和实践，以实际应用为导向，着力培养创新型人才。然后将技术和人才带到企业，将研究应用到实地，进一步发挥人才和技术的作用，逐步构建完善的创新研究基地，着力发展自主创新技术，更加有力地推动科技创新和产业升级。为切实发挥引领和带动作用，高等院校需面向经济社会发展需求，深入推进产教融合，大力培养智能装备制造领域急需的高层次复合型应用人才，加大研究，提升产品和技术的核心竞争力，促进智能制造的发展。
大力推行智能装备制造相关技术与管理的标准化
推行装备制造业智能化，标准要先行。智能装备制造深度融合并集成了信息技术和先进制造，具有较强综合性，是一种新的生产组织方式和商业模式。成体系地推进装备制造业智能化标准制定、提升标准，对产业生态系统升级的整体支撑和引领作用十分必要。政府在行业标准的推行过程中，应该根据实际发展情况，把握建设的总体要求、建设思路、建设内容和组织实施方式，从生命周期、系统层级、智能功能等多个维度去构建参考模型和体系框架。从产教研三方角度共同为行业发展需要的关键元器件、系统软件端口等重要技术制定标准。由政府主导，逐步强制推行，应用于产业生态链的各个阶段，以打造完善的智能化综合标准技术体系，并充分发挥标准化的基础性和引导性作用，指导当前和未来一段时间内智能装备制造标准化工作。
建设数字服务中心，加强工业大数据应用
加强工业大数据应用，可以从两个方面进行。一是由国家联合高校出资建设数字服务中心：首先提升对工业大数据基础的运算能力，然后对嵌入式数据库、关系型数据库、各种工业数据应用软件、数据集成平台进行深入研究；同时，对工业生产中产品设计、制造、物流、销售、售后服务等全生命周期的大数据应用进行标准规划，从技术、安全和管理等多个维度梳理大数据应用标准，使工业大数据标准体系不断健全完善。二是将实际应用与推广结合：完成标准建立之后，融合云计算、物联网、移动互联网技术，由国家主导构建工业大数据共享平台，引导企业进行大数据应用，并针对重点领域，开展大数据标准验证，培养示范型企业，引领更多领域企业，推动发展工业大数据和传统工业协同发展的新模式，使工业大数据更高效地为装备制造业智能化发挥价值。
发展现代智能装备制造服务业
随着智能制造的进一步推广，装备制造业智能化升级对先进制造服务业的需求越来越大。智能装备制造服务业在现代服务业的比重越来越高，在发达国家占比高达70%，我国也应该重视相关高端服务业的发展，增加服务业对智能制造的支持。针对我国智能装备制造服务业发展滞后问题，可以从下面三个方向开展工作：一是打造智能生产网络平台，促进企业之间的信息资源共享及生产配置优化。对智能装备制造服务业的发展给予适当的政策优惠，吸引更多企业加入，扩大相关现代服务业市场，为先进制造服务业提供良好的发展空间。二是建立先进制造服务业生态园，鼓励、引导各方面社会资金投入，发展一批智能制造相关服务管理企业，为装备制造业智能化技术和系统研发提供完善的支撑体系，同时做好生态园高端制造服务业科技知识成果的转化服务。三是构建相关高端创新人才的培养和培训服务体系，制定政策鼓励相关人才培养，做好先进制造服务业的专业性人才输送。
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