中国工程院其主要任务是促进全国工程科学技术界的团结与合作，推动我国工程科学技术水平的不断提高，加强工程科学技术队伍和优秀人才的建设与培养，为国民经济的持续发展服务。工业和信息化部主要职责包括：拟订、并组织实施工业行业规划、产业政策和标准；监测工业行业日常运行；推动重大技术装备发展和自主创新；管理通信业，指导推进信息化建设；协调维护国家信息安全等。工业和信息化部主要职责包括：拟订、并组织实施工业行业规划、产业政策和标准；监测工业行业日常运行；推动重大技术装备发展和自主创新；管理通信业，指导推进信息化建设；协调维护国家信息安全等。

本书是围绕经济社会发展和国家安全重大需求，由中国工程院会同工业和信息化部、国家质量监督检验检疫总局联合组织开展的“制造强国战略研究”重大战略咨询研究项目的成果之一。智能制造是实施“中国制造2025”的主攻方向。本书深入阐述了智能制造的内涵和特征，介绍了大数据时代的数据分析的变革、挑战和应用、云制造的技术和应用案例、智能制造标准化工作面临的挑战及我国智能制造体系的初步设想，分析了工业互联网的发展状况和关键问题。此外，本书还分别介绍了智能制造试点示范专项行动、“数控一代”和“智能一代”的实施成效和总体情况。本书可为政府部门、制造业企业和研究机构中从事制造业政策制定、管理决策和咨询研究的人员提供参考，也可以供高等院校相关专业师生和其他关心中国制造业发展的人士阅读。

智能制造――“中国制造2025”的主攻方向 //001
一、实施“中国制造2025”的意义和部署 //002
二、两化融合是“中国制造2025”的主线，智能制造是“中国制造2025”的主攻方向 //010
三、“中国制造2025”要以创新驱动发展为主要动力 //033
智能制造的内涵和特征 //039
一、制造与智能 //040
二、智能制造概念的产生与发展 //042
三、智能制造的定义 //044
四、智能制造的目标 //047
五、智能制造的技术体系 //049
六、智能制造的系统特征 //066
七、关于智能制造的一些思考 //068
参考文献 //071
大数据技术的关键是数据分析 //073
一、大数据的发展、定义和特征 //074
二、数据分析流程简介 //077
三、大数据时代的数据分析变革与挑战 //081
四、数据分析关键技术和应用 //087
五、大数据分析软件工具介绍 //100
六、大数据在智能制造中的应用 //116
参考文献 //127
云制造―― 一种智能制造的模式与手段 //129
一、引言 //130
二、云制造1．0 简介 //132
三、智慧云制造（云制造2．0）概论 //137
四、航天云网的云制造应用范例 //159
五、智慧云制造研究与实施中值得关注的几个问题 //172
六、本章小结 //176
参考文献 //178
标准化是智能制造的重要基础 //183
一、迫切性 //184
二、智能制造标准化的范围 //186
三、智能制造标准化工作面临的挑战 //187
四、智能制造相关国际标准活动 //190
五、我国智能制造标准体系的初步设想 //197
参考文献 //212
工业互联网发展状况及关键问题 //213
一、工业互联网的作用和意义 //214
二、国外工业互联网发展布局策略 //216
三、工业互联网发展的关键问题 //221
四、工业互联网主要应用场景和案例 //228
五、产业界加快工业互联网布局和实践 //231
六、我国加快发展工业互联网的初步建议 //235
智能制造试点示范专项行动 //239
一、智能制造试点示范工作开展情况 //241
二、智能制造试点示范推进目标 //249
三、智能制造试点示范典型案例 //252
四、智能制造试点示范几点体会和思考 //285
参考文献 //288
“数控一代”和“智能一代”机械产品创新工程 //289
一、实施“数控一代”和“智能一代”是“中国制造2025”战略目标的核心内容，是实现中国“工业4．0”的有效途径 //290
二、“数控一代”机械产品创新应用示范工程概述 //292
三、“数控一代”示范工程（一期）总体实施效果良好，涌现了一批典型案例 //299
四、开展“智能一代”机械产品创新应用示范工程的一些思考 //315
五、撰写小组 //319