第一，人類正在發生產業革命，這場革命不是把互聯網簡單應用到傳統產業領域，而是互聯網、物聯網、傳統產業三位一體的革命，智能制造是這場革命的典型表現。

第二，此次產業革命的根本特征是智能化，即原子世界與比特世界全面融合，人與人、人與物、人與服務、物與物、物與服務全面鏈接，基礎設施、生產過程和價值構成重新整合。

第三，數字技術是智能化的使能技術（或關鍵技術）。數字技術使云計算、大數據、互聯網新應用、智能工廠、機器人、增材制造和軟件設計等眾多新技術成為可能，而眾多新技術的突破又反過來為進一步數字化提供物理和生物基礎。

智能制造與新產業革命

一段時間以來，智能制造成為熱詞，但同時也在很大程度上被簡單化。很多人以為只要把互聯網引入傳統產業，智能制造就實現了。這是從傳統發展方式理解的智能制造，而不是從新產業革命的意義上理解的智能制造。作為新產業革命的主要部分，智能制造不是偶然的、孤立的，而是與新產業革命的三個要件不可分割的。這三個要件，也可以說是智能制造的三大支柱，就是勞動力知識密集化、勞動工具數字化、勞動對象服務化。

勞動力知識密集化。所謂勞動力知識密集化，是指勞動力不僅接受過專業教育，而且還具有即時學習的能力，從而使專業知識交叉融合、知識與操作交叉融合。

在傳統工業化的發展方式中，研發、設計、銷售、服務等知識密集環節與制造環節相對分離，學科之間、理論與實操之間線性接續，互不交叉，因而需要的是專業型的員工。智能制造產業鏈是非線性的、矩陣式的，各個環節平行運行、交互作用、協同優化，生產系統的復雜性增強；由于分布式制造和產品服務化，產業鏈已不僅限于企業內部，而是跨企業、跨地域的。這就要求勞動力既要具有專業知識，同時又要有跨學科知識；既要有理論知識，又要有實際操作能力。跨學科、跨專業、跨領域的復合型、主動型人才成為主要需求。這種新型的勞動力既是設計者、研發者，又是協調者、操作者；既懂軟件和硬件技術，又懂機械和制造技術。與自動化相適應的是專業化的人才，與智能化相適應的是復合型人才和能力型人才。

需要說明的是，智能制造并不取消專業性，而是在專業性的基礎上要求全面性，能夠融會貫通，理解全局。這種全面性之所以可能，是由于互聯網使海量知識資源能夠即時共享，只要愿意，人們可以在任何時間、任何地點獲取所需的知識。E學習、APP學習、微信學習、游戲學習等新型學習、教育方式，為勞動力知識密集化提供了新的途徑和機遇，據《歐洲產業和企業數字轉型》報告，E學習市場在未來十年間將增加15倍，占全部教育市場的30%。

勞動力知識密集化在就業結構上體現明顯。據美國布魯金斯學會的一份報告，美國高端產業雇傭了全美80%的工程師。美國由“從事科學和工程學、建筑與設計、教育、藝術、音樂和娛樂的人們”構成的“創意階層人士”，2000年已經占到就業人口的近1/3，歐洲平均也在25%～30%。美國創意產業的薪酬占到全美所有產業薪酬的將近一半，相當于制造業和服務薪酬的總和。⑤2011年，勞動年齡人口受過高等教育的人口比例，美國為61%，俄羅斯為54%，日本為41%。可以說，科學家、工程師等專業人員在就業結構中已經居于主導地位。

生產工具數字化。所謂生產工具的數字化，是指數字程序控制的生產工具和生產工具的虛擬化，以及生產工具與虛擬生產工具之間的交互結構。例如，數控機床就是生產工具由數字程序控制；計算機輔助設計系統（CAD）就是生產工具的虛擬化。

工業文明的生產工具是大機器，而且是自動化的機器，生產裝置在無人干預的情況下自動運行，從而把人從繁重的體力勞動和有害的環境中解放出來。

這種情況在新產業革命中改變了。按照IBM工業研究院哈德·鮑姆的觀點，智能制造或第四次工業革命的基礎是五種技術創新，即移動計算技術、社會化媒體技術、物聯網技術、大數據技術、分析和優化技術。它們相互影響，從根本上改變了增值、商業模式和產業形態，也改變了生產工具的形態。機器裝備等勞動工具普遍使用信息技術、通訊技術和網絡技術，形成信息物理融合系統，包括高端數控機床、工業機器人、柔性制造系統等。數字化工具在生產的每一個環節和生活的全部過程，實時感知、分析、處理和控制，相互交流并與周圍環境交流，自動更改配置并存儲信息，分布式地自我組織，提供和執行全流程最優化方案。