智能制造始于20世纪80年代人工智能在制造业领域中的应用，发展于20世纪90年代智能制造技术和智能制造系统的提出，成熟于21世纪基于信息技术的“Intelligent Manufacturing（智能制造）”的发展。它将智能技术、网络技术和制造技术等应用于产品管理和服务的全过程中，并能在产品的制造过程中分析、推理、感知等，满足产品的动态需求。它也改变了制造业中的生产方式、人机关系和商业模式，因此，智能制造不是简单的技术突破，也不是简单的传统产业改造，而是通信技术和制造业的深度融合、创新集成。
（1）定义 2011年6月，美国智能制造领导联盟（Smart Manufacturing Leadership Coalition，SMLC）发表了《实施21世纪智能制造》报告，指出智能制造是先进智能系统强化应用、新产品快速制造、产品需求动态响应，以及工业生产和供应链网络实时优化的制造。其核心技术是网络化传感器、数据互操作性、多尺度动态建模与仿真、智能自动化以及可扩展的多层次网络安全。融合从工厂到供应链的所有制造，并使得对固定资产、过程和资源的虚拟追踪横跨整个产品的生命周期。结果将是在一个柔性的、敏捷的、创新的制造环境中，优化性能和效率，并且使业务与制造过程有效地串联在一起。美国智能制造企业的框架如图1-8所示。
2014年2月，美国国防部牵头成立了“数字制造与设计创新机构”（简称“数字制造”，Digital Manufacturing）；2014年12月，美国能源部宣布牵头筹建“清洁能源制造创新机构之智能制造”（简称“智能制造”，Smart Manufacturing）。两个部门针对不同的侧重点对智能制造技术及内涵展开研究。 2014年12月，美国政府建立了国家制造创新网络中的第8个创新机构，即“智能制造创新研究院”，该研究院由能源部牵头组织建设，能源部给智能制造下的定义是：智能制造是先进传感、仪器、监测、控制和过程优化的技术和实践的组合，它们将信息和通信技术与制造环境融合在一起，实现工厂和企业中能量、生产率、成本的实时管理。智能制造需要实现的目标有4个：产品的智能化、生产的自动化、信息流和物资流合一、价值链同步。
（2）内涵 从智能制造创新研究部门对智能制造给出的定义和智能制造要实现的目标来看，传感技术、测试技术、信息技术、数控技术、数据库技术、数据采集与处理技术、互联网技术、人工智能技术、生产管理等与产品生产全生命周期相关的先进技术均是智能制造的技术内涵。智能制造以智能工厂的形式呈现。 数字制造部门对智能制造发展的侧重点是通过基于计算机的集成系统（由仿真、三维可视化、分析学和各类协同工具组成）将设计、制造、保障和报废系统的要求进行连接，完善整条全生命周期与价值链的“数字线”。在实施设计时，综合利用智能传感器、控制器和软件来提升保障性，同时考虑系统的安全性。
智能制造部门对智能制造发展的侧重点是将其用于高能效制造工艺的耐用传感器、控制和性能优化算法、高逼真建模与仿真技术，将其用于技术集成的开源平台——集成所有制造过程中的清洁能源和高能效应用、能量优化的控制与决策支持、原料和运行资源等。“智能制造”特别关注以一种环保和优化生产率的方式，降低选定制造工艺的能耗。总目标是减少生命周期能源使用，增加能源生产率，提升地区经济、就业以及本土生产，保障美国制造的竞争力。综合数字制造部门和智能制造部门对智能制造概念的理解及应用情况，可用图1-9来进行表示。
除了美国政府部门外，美国企业、学术界也对智能制造内涵做了深入的研究，其中影响最大的是近期的“第三次工业革命”与“工业互联网”概念。
第三次工业革命 1994年，美国未来学家杰里米·里夫金首次提出“第三次工业革命”，并在2011年出版的专著《第三次工业革命》中系统阐述了“第三次工业革命”的概念。所谓“第三次工业革命”的核心内容就是借助互联网、新存储等技术，开发、搜集、应用可再生能源，其关键词是“向可再生能源转型”以及节能、低碳、绿色经济、可持续发展。杰里米·里夫金指出第三次工业革命是新能源技术和新通信技术的出现以及新能源和新通信技术融合的技术革命。并根据“第三次工业革命”的内涵提出了“五大支柱”说，即： 向可再生能源转型； 将建筑物转化为微型发电厂，以便就地搜集可再生能源； 在每一栋建筑物及基础设施中使用氢和其他存储技术，以存储间歇式能源； 利用互联网技术将每一大洲的电力网转化为能源共享网络，其工作原理类似于互联网； 将运输工具转变为插电式以及燃料电池动力车。
以制造业“数字化”为标志的“第三次工业革命”表现在大量高新技术“聚合发酵”和综合应用上，包括“更聪慧”的软件、“更神奇”（质量更轻、强度更高、更加耐用）的新材料、功能更强大的机器人、更完美的程序设计、“3D”打印技术以及更全面的网络服务等，从而实现生产成本更低、生产周期更短、生产过程更灵活、产品从设计到生产再到销售的关联更紧密，以及从“福特制”下的传统“大规模流水线生产”转向更适应“个性化需求”的“大规模定制”等。
工业互联网 “工业互联网”的概念最早由通用电气在2012年提出，与工业4.0的基本理念相似，倡导将人、数据和机器连接起来，形成开放而全球化的工业网络，其内涵已经超越制造过程以及制造业本身，跨越产品生命周期的整个价值链。工业互联网和“工业4.0”相比，更加注重软件、网络和大数据，目标是促进物理系统和数字系统的融合，实现通信、控制和计算的融合，营造一个信息物理系统的环境。
工业互联网系统由智能设备、智能系统和智能决策三大核心要素构成，涉及数据流、硬件、软件和智能的交互。将智能设备和网络收集的数据存储之后，利用大数据分析工具进行数据分析和可视化，由此产生的“智能信息”可以供决策者在必要时进行实时判断处理，使其成为大范围工业系统中工业资产优化战略决策过程的一部分。
智能设备：将信息技术嵌入装备中，使装备成为可智能互联的产品。为工业机器提供数字化仪表是工业互联网革命的第一步，使机器和机器交互更加智能化，这得益于以下三个要素：一是部署成本，仪器仪表的成本已大幅下降，从而有可能以一个比过去更经济的方式装备和监测工业机器；二是微处理器芯片的计算能力，微处理器芯片的持续发展已经达到了一个转折点，即机器拥有数字智能成为可能。三是高级分析，“大数据”软件工具和分析技术的进展为了解由智能设备产生的大规模数据提供了手段。
智能系统：设备互联形成的一个系统。智能系统包括各种传统的网络系统，但广义的定义包括部署在机组和网络中并广泛结合的机器仪表和软件。随着越来越多的机器和设备加入工业互联网，可以实现跨越整个机组和网络的机器仪表的协同效应。智能系统的构建整合了广泛部署智能设备的优点。当越来越多的机器连接在一个系统中，久而久之，结果将是系统不断扩大并能自主学习，而且越来越智能化。
智能决策：大数据和互联网基础上的实时判断处理。当从智能设备和系统收集到了足够的信息来促进数据驱动型学习的时候，智能决策就发生了，从而使一个小机组网络层的操作功能由运营商传输到数字安全系统。
对比“第三次工业革命”与工业互联网，前者主要是由学术界提出的，比较侧重对未来发展的设想与预测，且不局限于制造业领域，更多的是从经济学、生态学、社会学角度进行思考，视角更为宏观，但不涉及具体制造业发展计划。工业互联网概念首先由工业界提出，从开始之初，就是作为具体的智能制造发展规划被设计，具有很强的可执行性。
