中国实施智能制造的政策是什么，有什么计划和措施？
力争到2020年，全市智能制造取得重大进展，推动2500家企业实施智能化改造，建成具有国内较强竞争力的5个工业互联网平台、20个智能工厂、200个数字化车间，打造10家行业级智能制造标杆企业，建设5个智能制造示范园区。超过68%的工业企业已经进入数字化制造阶段。52%以上的工业企业进入数字化网络化制造阶段，“工业化和现代化”发展水平指数达到58。智能制造相关产业产值突破300亿元，汽车、电子、装备等具备条件和基础的重点行业智能化改造成效显著。
到2022年，全市智能制造进一步发展，共推动5000家企业实施智能化改造，建成10个具有较强国内竞争力的工业互联网平台。84%以上的大型工业企业进入数字化制造阶段，64%以上的大型工业企业进入数字化网络化制造阶段。“工业化和现代化”发展水平指数达到62，智能制造相关产业产值超过400亿元。
山东:加快企业智能化改造根据规划，到2022年，山东传统制造业重点领域基本实现数字化制造，条件和基础较好的重点行业和重点企业基本实现智能化改造。
到2022年，山东省传统工业企业数字化R&D设计工具普及率达到72%以上，规模以上工业企业关键工序数控化率达到57%以上，每万人机器人拥有量达到200台以上。山东省制造业数字化、智能化水平在全国处于前列。智能制造试点示范工程实施前后，企业运营成本降低20%，产品开发周期缩短20%，生产效率提高20%，能源利用率提高13%，不良品率大幅降低。
安徽:新一代人工智能产业发展规划到2020年，人工智能发展环境和基础设施不断完善，关键前沿理论和应用技术显著提升。在产品智能、工业智能、服务智能等重点领域涌现一批优秀企业，聚集一批高层次领军人才和创新团队，在人工智能平台、智能工业机器人、智能家电、智能装备制造等领域形成特色应用。人工智能产业规模超过6543.8+05亿元，带动相关产业规模达到6543.8+000亿元。
中期目标。到2025年，关键前沿理论和应用技术在部分领域取得突破，相关技术在智能农业、智能制造、智能医疗、智慧城市等领域得到广泛应用，在智能无人装备、服务机器人等领域建立竞争优势，培育一批具有国际先进水平的人工智能企业和人才团队。人工智能产业规模达到500亿元，带动相关产业规模达到4500亿元。
广东:到2025年，制造业全面进入智能制造阶段。到2025年，广东制造业综合实力和可持续发展能力显著增强，在全球产业链和价值链中的地位显著提升。将全省建设成为国家智能制造发展示范引领区和具有国际竞争力的智能制造产业集群。
到2025年，全省制造业全面进入智能制造阶段，制造业强省基本建成。制造业水平明显提升，规模以上工业全员劳动生产率提高到25万元/人。自主创新能力显著提高。规模以上工业企业R&D投资占主营业务收入比重超过1.7%，安全可控智能科技产品配套能力和信息服务能力显著增强。信息化和工业化深度融合，规模以上工业企业信息技术集成应用达到国内领先水平，制造业质量竞争力指数达到86.5。骨干企业的国际地位凸显。培育了一批年主营业务收入超过6543.8+000亿元和6543.8+000亿元的工业企业，涌现了一批拥有核心关键技术、自主品牌和高水平分工的国际化企业。拥有自主知识产权的技术、产品和服务国际市场占有率大幅提升，建成国家智能制造发展示范引领区和具有国际竞争力的智能制造产业集群。
上海:制造业转型升级发展规划深入贯彻制造强国和全球科技创新中心建设战略和供给侧结构性改革部署，把智能制造作为“上海制造”向“上海制造”转型的主攻方向，实施智能制造应用“十万”工程，坚持应用牵引、软硬合作、分类施策、政府引导，大力推广智能制造应用新模式，建立智能制造应用新机制。到2020年，
江苏:2020年建成1，000个智能车间。近日，为加快互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，推动工业经济高质量发展，江苏省出台《关于进一步加快智能制造发展的意见》。到2020年，全省将建设1000个智能车间，创建50个左右省级智能制造示范工厂，试点创建10个左右省级智能制造示范区。
《意见》要求，要加强龙头服务机构建设，进一步提升智能制造专业服务水平——培育壮大系统解决方案供应商。到2020年，江苏省将有约100家国内有影响力的本土化、品牌化领先智能制造服务机构。
2019智能制造十大发展趋势01
安全生产将成为重中之重。
当智能制造融合了机器人、人工智能等诸多前沿技术，能够被人及时控制的事故似乎变得简单了。但随着设备的增多，如何有效管理人机交互的安全是重点之一。
此外，工业物联网进入制造业后，工业物联网的数据攻击经常发生，因此企业的设备、产品等数据的安全尤为重要。
02
智能制造产业将进一步扩大。
智能制造在汽车工业和3C电子领域的应用逐渐深入。当企业开始意识到智能制造是实现中国制造2025的重要方向，数字化、网络化、智能化可以不断优化企业的产值和效率，智能制造将进一步渗透石化、纺织、机械等行业。
03
通用技术可能成为AI+的突破口
随着定制柔性制造和多场景生产的发展，通用技术已经不能满足生产需求。对于AI赋能传统行业来说，这些需求都可以轻松解决。
在大数据的积累下，企业可以利用AI实现专业场景的快速转化，真正实现制造向“智”的转变。
04
数字孪生技术可能会崛起。
数字孪生技术将成为企业数字化升级、建设智能工厂的首选。通过这些技术，汽车企业可以解决R&D过程中生产工艺复杂、资源浪费等问题，以更低的成本制作数字化模型。
通过降低成本，明年汽车行业的销量可期。同时，数字孪生技术在3C领域的引入也可以促进行业的发展。
预计到2020年，年收入超过6543.8+0亿元的厂商中，至少有50%的厂商会为其产品或资产启动至少一个数字孪生项目。
05
创建精确大数据的闭环
近年来，工业大数据开始受到企业的重视。利用大数据可以挖掘隐藏的客户价值，帮助企业完成限时客户需求、生产体系、商业模式、决策模式的转变。大数据可以帮助企业从0做到1，再从1做到N，从N做到1(个性化)。
要实现这种模式，企业需要从采集、分析、转化、反馈，构建一个精准的数据流闭环。
06
更多互联网公司进入智能制造。
互联网公司在工业领域取得初步进展，即“互联网加智能制造”。阿里云与西门子合作，宣布正式进军工业物联网。与此同时，百度智能工厂和JD.COM智能供应链都在打造自己的智能制造产业。
互联网企业有长期的数据积累和技术优势。进入工业领域后，它们可以为传统制造企业带来更多的技术应用场景，加速企业智能制造转型。
07
用户需求将引导企业转型。
产业发展的过程正在从企业产品到用户需求，再到用户需求引领企业生产。智能制造将改变传统制造从生产环节降本增效，进而转向提供高附加值的衍生服务，实现从提供智能产品到智能服务的附加值提升。
08
行业级工业互联网平台已经成熟。
由于通用行业平台深度有限，市场供需不匹配，企业不愿意上云，还没有探索出成熟的市场化模式。
行业级工业互联网平台由于具有专注性和普适性的双重特点，面对智能制造行业的不同需求，有望率先探索出可行的市场化商业模式。
09
关注智能制造解决方案等细分行业。
由于国内智能制造起步较晚，企业面临的最大问题是人才的挖掘和培养以及资金的压力。如果从几个发展方向切入智能制造，或许只有大企业才能买得起。
中小企业在智能制造系统等细分行业深耕细作，将有望成为独角兽。
10
超高附加值制造业领域的机遇
增材制造技术在桌面应用和工艺简单的大型场景的应用没有成本优势，而以发动机、风叶、潜艇螺旋桨为代表的超高附加值、超大型定制单品制造领域，可能会给2019工业领域的增材制造带来机会。