先进制造并不等同于智能制造各种不同的用于描述目前技术变革的术语造成了相当大的混乱。“先进制造”这个表述经常被用来代替“智能制造”。例如，经济合作与发展组织（OECD）对先进制造的官方定义——“先进制造技术被定义为在设计、制造或操作产品过程中使用了计算机控制或微电子设备”——在一定程度上等同于智能制造。还有人使用这一概念来形容生产高技术产品的制造行业。美国总统科技顾问委员会（PCAST）将先进制造定义为“基于信息协同、自动化、计算、软件、传感、网络，和/或使用尖端先进材料和物理及生物领域科技的新原理的一系列活动。这既包括现有产品的新制造方法，也包括了新的先进技术发展出的新产品的制造”。在本质上，先进制造包括两方面的概念：先进产品的制造，以及先进的、基于信息通信技术的生产过程。而智能制造则主要指的是后者。
智能制造是指信息技术在现代制造生产过程的各个方面的应用
事实上，智能制造具体指的是现代生产制造过程的各个环节中信息技术的应用过程——从产品的设计、生产和应用的方式，到具体生产相关的机器设备的连接和驱动方式，以及中间产品如何经过整个供应链装配到最终产品上。智能制造将信息技术应用在整个制造过程，以达到提高生产效率、节省成本、降低能耗，以及向购买者提供创新和定制化产品的目标。为了明确定义，美国第114届国会上有议案提出了可行的、正式的智能制造定义，并将其作为《2016年北美能源安全和基础设施法案》（S.2012）的一部分。法案中定义智能制造如下：在信息、自动化、监测、计算、传感、建模和网络方面的先进技术：1、数字模拟制造生产线、计算机操控的制造设备、生产线状态的监控和交互、全生产过程中能源消耗和效率的管理及优化。2、厂房能源效率的建模、模拟和优化。3、监测和优化建筑的节能性能。4、产品能源效率及可持续化性能的建模、模拟和优化，包括使用数字模型和增材制造加强产品的设计。5、将制造产品连入网络以监控和优化网络性能，包括自动化网络操作。6、供应链网络的数字化连接。
制造业一直面对着物质和信息两方面的挑战
然而，很多人认为制造只涉及到“原子”——也就是操纵物理材料生产实物产品。但制造还涉及到了“比特”——零件在哪里、机器运行的效率怎么样、如何来控制机器以及如何预见产品的外观和功能。换句话说，制造业一直面对的是物质和信息两方面的挑战（事实上，制造商应当尽量争取用信息方面的改进来替代物质方面的改进，并且尽可能地接近最终客户）。直到这一批信息和通信技术（软件、数据分析、无处不在的无线信息传输、传感等）的突破，制造业才开始有能力充分解决信息方面的挑战。从这个意义上来讲，正如一些纯信息活动（如旅游代理商、财务、会计等）被信息和通信技术改变一样，制造业也开始迎来转变。从本质上讲，智能制造就是将制造-生产-使用的各个环节的信息同制造相结合。正如Autodesk公司的资深设计、制造行业战略专家Diego Tamburini所说：完全无法想象一个设计水平低下、高油耗、不环保的车辆本身是通过最高效的制造流程生产出来的。然而智能制造并不是单一技术和因素组成的：智能制造必须包括产品从设计（包括能量利用以及操作方面的构思）到产品系统运行效率，再到产品应用的智能程度和可持续性等整个产品生命周期中的连续过程的优化。
政策制定者应当了解智能制造的四个层级
美国制造技术协会 (AMT) 的技术副主席Tim Shinbara表示，政策制定者应当了解智能制造的四个层级。第一层级，是智能机器本身，通过加装传感器的方式使用于成型、剪切、锻造、冲压的各种特定机器形成信息流并融入工业互联网。第二层级，是数字线程通过工艺链的联接，将分散于独立机器之间的信息实现跨车间的信息流整合（创建出覆盖整个企业范围的制造系统）。这表示原本彼此独立的工艺链通过信息和通信技术的整合构成企业整体的制造生产体系。第三层级，要在这个庞大的“制造信息”体系中通过数据分析来优化制程，并通过迭代的方式设计智能化产品。第四层级，则是智能化的CEO或者高管，在建立了企业信息系统和部门的基础上被授权对生产水平、生产地点、生产设置等实施优化和实时决策。
事实上，智能制造具体指的是现代生产制造过程的各个环节中信息技术的应用过程——从产品的设计、生产和应用的方式，到具体生产相关的机器设备的连接和驱动方式，以及中间产品如何经过整个供应链装配到最终产品上。智能制造将信息技术应用在整个制造过程，以达到提高生产效率、节省成本、降低能耗，以及向购买者提供创新和定制化产品的目标。为了明确定义，美国第114届国会上有议案提出了可行的、正式的智能制造定义，并将其作为《2016年北美能源安全和基础设施法案》（S.2012）的一部分。法案中定义智能制造如下：在信息、自动化、监测、计算、传感、建模和网络方面的先进技术：1、数字模拟制造生产线、计算机操控的制造设备、生产线状态的监控和交互、全生产过程中能源消耗和效率的管理及优化。2、厂房能源效率的建模、模拟和优化。3、监测和优化建筑的节能性能。4、产品能源效率及可持续化性能的建模、模拟和优化，包括使用数字模型和增材制造加强产品的设计。5、将制造产品连入网络以监控和优化网络性能，包括自动化网络操作。6、供应链网络的数字化连接。
制造业一直面对着物质和信息两方面的挑战
然而，很多人认为制造只涉及到“原子”——也就是操纵物理材料生产实物产品。但制造还涉及到了“比特”——零件在哪里、机器运行的效率怎么样、如何来控制机器以及如何预见产品的外观和功能。换句话说，制造业一直面对的是物质和信息两方面的挑战（事实上，制造商应当尽量争取用信息方面的改进来替代物质方面的改进，并且尽可能地接近最终客户）。直到这一批信息和通信技术（软件、数据分析、无处不在的无线信息传输、传感等）的突破，制造业才开始有能力充分解决信息方面的挑战。从这个意义上来讲，正如一些纯信息活动（如旅游代理商、财务、会计等）被信息和通信技术改变一样，制造业也开始迎来转变。从本质上讲，智能制造就是将制造-生产-使用的各个环节的信息同制造相结合。正如Autodesk公司的资深设计、制造行业战略专家Diego Tamburini所说：完全无法想象一个设计水平低下、高油耗、不环保的车辆本身是通过最高效的制造流程生产出来的。然而智能制造并不是单一技术和因素组成的：智能制造必须包括产品从设计（包括能量利用以及操作方面的构思）到产品系统运行效率，再到产品应用的智能程度和可持续性等整个产品生命周期中的连续过程的优化。
政策制定者应当了解智能制造的四个层级
美国制造技术协会 (AMT) 的技术副主席Tim Shinbara表示，政策制定者应当了解智能制造的四个层级。第一层级，是智能机器本身，通过加装传感器的方式使用于成型、剪切、锻造、冲压的各种特定机器形成信息流并融入工业互联网。第二层级，是数字线程通过工艺链的联接，将分散于独立机器之间的信息实现跨车间的信息流整合（创建出覆盖整个企业范围的制造系统）。这表示原本彼此独立的工艺链通过信息和通信技术的整合构成企业整体的制造生产体系。第三层级，要在这个庞大的“制造信息”体系中通过数据分析来优化制程，并通过迭代的方式设计智能化产品。第四层级，则是智能化的CEO或者高管，在建立了企业信息系统和部门的基础上被授权对生产水平、生产地点、生产设置等实施优化和实时决策。
