散文精选网工业发展历程？
工业1.0时代
工业1.0时代自18世纪60年代开始，最早由英国发起。工业1.0时代以蒸汽机为标志，是机械制造的时代。从这个时代开始，在蒸汽的驱动下，以机器替代人力。经济社会也由农业、手工业转型到工业。
工业2.0时代
工业2.0时代自19世纪后期开始，是电气化和自动化的时代。工业1.0时代的水力与蒸汽逐渐无法满足社会发展的需要，工厂迫切需要新的能源动力和机器。发电机和内燃机的发明，开启了产品规模化生产的新模式，标志着工业2.0时代的到来。工业2.0时代的标志性产物有发电机、内燃机、电话和飞机。
工业3.0时代
工业3.0时代自20世纪70年代开始持续至今，是信息化时代。以PLC、PC应用为标志，主要产物有生物工程、电子计算机、原子能、互联网、航天技术、人工材料等。工业3.0时代进一步提高制造过程中的自动化控制程度。
工业4.0时代
工业4.0时代是德国于2013年提出的一个概念，也就是国内提倡的两化融合，目前德国已将工业4.0列入了战略规划，预计在10-15年内实现初步的工业4.0状态。工业4.0时代是通过大数据、云计算、物联网等新型技术，将实体物理世界与虚拟的网络系统连接起来，实现工厂的智慧制造。工业4.0时代将赋予机器的自我学习和自我认知的能力，通过信息物理系统CPS（Cyber-Physical-System），实现产品的可追溯性和智能维护，对产品进行生命全周期的管理，并进一步满足生产的多样化和个性化需求。在工业4.0时代，机器将进一步取代人工，并实现万物互联。
工业1.0时代发展到4.0时代，科技飞速发展，也带来无数机遇与挑战，如何在发展中把握机遇是企业需要思考的问题。
延伸阅读
世界工业发展史？
先是手工业。
然后经历了第一次工业革命成为蒸汽机时代，也可以说是半工业时代。
第二次工业革命由于发电机的使用，大大的减少了人工力量的投入。
而现在的工业则以计算机的全自动工业为代表。
引领世界工业走向一个新的时代。
工业发展的条件和意义？
条件
新型工业化是中国现代化道路的现实选择。新型工业化与城市化相互影响、相互促进。新型工业化给中国城市化发展带来了新的机遇，提出了新的要求，也提供了重要动力。
在新型工业化条件下，中国必须加快城市化进程，改变城市化落后局面；采取多途径发展方略，形成合理的城市体系；把握国际化发展趋势，推进信息化城市建设。这样，才能使中国城市化发展达到一个新的水平，以作为中国新型工业化的重要支撑。
中国已经明确地提出了工业化与信息化两化结合、以信息化带动工业化、以工业化促进信息化的新型工业化发展战略，可以预见，在未来一段时间里，中国经济有望在新型工业化的条件下获得快速的发展。但这种发展并不是没有条件的，从工业化与城市化相互影响、相互促进的角度来讲，中国经济的快速发展迫切需要与之相适应的城市化发展水平的支撑。
意义
工业发展对第三产业尤其是服务业最有意义。工业是唯一生产现代化劳动手段的部门，它决定着国民经济现代化的速度、规模和水平，在当代世界各国国民经济中起着主导作用。
工业还为自身和国民经济其他各个部门提供原材料、燃料和动力，为人民物质文化生活提供工业消废品。
工业还是国家财政收入的主要源泉，是国家经济自主、政治独立、国防现代化的根本保证。除此以外，在社会主义条件下，工业的发展还是巩固社会主义制度的物质基础，是逐步消除工农差别、城乡差别、体力劳动和脑力劳动差别，推动社会主义向共产主义过渡的前提条件。
什么是工业发展趋势？
趋势一：技术进步+经济效益引导未来工业趋势，AI项目的经济性优势日益凸显。未来的自动化工厂车间将严重依赖于AI技术的使用。趋势二：机器功能验证转向数字模式，数字化手段支撑柔性生产。借助数字孪生技术，公司可实时接收到来自现场的数据，对系统有更深入的了解。这大幅度降低了公司在时间和资金成本方面的投入。趋势三：生产车间与办公场所进一步融合，5G+软件互联互通模式初显。通过将越来越多的复杂的软件部署到工业场景下，我们就能够通过办公场所的计算机桌面实时与工厂车间进行高效率的交互。趋势四：机器人和自主系统促进生产和物料搬运自动化，智能化工厂的“基石”所在。未来的搬运设备将通过强化学习和其他AI 技术实现自动学习。传感、感知、自动化的路径规划与高度自主学习能力将会是未来工业机器人系统的发展关键词。趋势五：“领域知识+”型工程师拥有更多机会，MathWorks为您提供“升级之路”
工业发展的现状和前景？
趋势一：技术与市场前景不确定性加速新技术创新的动态变化。
技术与市场的不确定性，造成了新技术创新动态变化的局面。技术与产业融合交错，也为新技术的发展带来更多的可能。
趋势二：创新开源与去中心化缩短颠覆性技术的普及时间。
开源和去中心化的创新模式具有大众协同和持续创新等特点，有利于紧密跟随未来产业技术发展趋势，并对其形成积极影响，从而降低企业在创新过程中的试错成本，缩短创新周期。
趋势三：大国博弈复杂化抬升未来产业竞争烈度。
世界正经历百年未有之大变局，新冠肺炎疫情、外部冲突等国际问题日益凸显，产业竞争将进一步加剧，可能形成科技、人才、金融、产业等要素流动的断点，将对未来产业全球化发展造成影响甚至带来威胁。
趋势四：主要国家将在智能、低碳、健康三大方向抢占制高点。
从全球未来产业的领域分布来看，各国未来产业部署领域和发展措施各具特色，但均瞄准智能、低碳、健康三个方向。
趋势五：大力支持与精准规范将成为各国发展未来产业的主题主线。
坚持发展与规范并重，一方面持续密集出台更有力支持政策，抢占未来产业竞争先机，另一方面，对未来产业相关领域进行合理化规制、设定红线，将成为各国推动未来产业发展的共识。
趋势六：先进制造业将成为未来产业发展的底座基石。
先进制造业作为国家经济高质量发展的重要推动力和国家安全的重要支柱，将孕育一批具有重大产业变革前景的颠覆性技术，统筹牵引未来产业的发展，进而实现我国的高质量发展。
趋势七：创新载体将成为孕育未来产业发展的源动力。
国家重点实验室、国家高新区、国家自主创新示范区、综合性国家科学中心等创新高地作为重要载体和源动力，将持续发挥在培育未来产业中的主体作用。
趋势八：优质型中小企业将成为未来产业发展的生力军。
优质型中小企业将在技术市场化、产业化中扮演重要角色。应大力培养一批以“专精特新”为代表的中小企业，激发中小企业发展活力，积极联动创新重要载体，参与国家重大创新项目，厚植未来产业发展土壤。
工业发展四个阶段？
第一阶段：“工业1.0”。18世纪60年代至19世纪中期，通过水力和蒸汽机实现的工厂机械化可称为“工业1.0”。这次工业革命的结果是：机械生产代替了手工劳动，经济社会从以农业、手工业为基础转型到了以工业和机械制造带动经济发展的模式。
第二阶段：“工业2.0”。19世纪后半期至20世纪初，在劳动分工的基础上采用电力驱动产品的大规模生产可称为“工业2.0”。这次工业革命，通过零部件生产与产品装配的成功分离，开创了产品批量生产的新模式。
第三阶段：“工业3.0”。始于20世纪70年代并一直延续到现在，电子与信息技术的广泛应用，使得制造过程不断实现自动化，可称为“工业3.0”。自此，机器能够逐步替代人类作业，不仅接管了相当比例的体力劳动，还接管了一些脑力劳动。
第四阶段：“工业4.0”。德国学术界和产业界认为，未来10年，基于信息物理系统(Cyber Physical System，CPS)的智能化，将使人类步入以智能制造为主导的第四次工业革命。产品全生命周期和全制造流程的数字化，以及基于信息通信技术的模块集成，将形成一个高度灵活、个性化、数字化的产品与服务的生产模式。
继蒸汽时代、电气时代、信息时代三大工业革命之后，全球化分工使生产要素加速流动和配置，市场风向变化和产品个性化的需求对企业反应时间和柔性化能力提出前所未有的要求，全球进入空前的创新密集和产业变革时代。基于此，以物联网和智能制造为主导的第四次工业革命悄然来袭。
工业发展趋势？
1. 通过标准化协议实现联网机器无缝互操作确保互联性至关重要，即在工厂中实现机器和模块的动态重组。为保证不同供应商的设备实现无缝互操作，标准化协议（如 OPC UA TSN ）将发挥关键作用。繁琐的布线及电缆线路将消失无踪，取而代之的是无线协议，如 5G 及其衍生技术。然而，机器不仅相互连接，还会连接到云系统。在云系统中，运用弹性计算能力运行强大的算法，处理业务数据和工程数据。
2. 强化学习再度升级经过强化学习 (RL) 训练后，AI（人工智能）程序在围棋和国际象棋等棋盘游戏中屡屡击败人类选手，但在工业 4.0 时代将发挥更大的作用。强化学习帮助工程师在机器人和自主系统、自动驾驶、控制设计和机器人技术等复杂系统中实现控制器和决策算法。我们将见证巨大成功，RL势必成为改进大型系统的重要一环。关键促成因素是为工程师提供易用的工具，以构建和训练RL 策略、生成大量仿真数据用于训练、轻松将强化学习智能体（agent）集成至系统仿真工具并为嵌入式硬件生成代码。强化学习有助于在工业领域实现重大突破，提高移动工厂设备的自动化水平，甚至实现无人操作。
3. 协作机器人与人类密切合作自动化行业一度讨论着“单一样本量”的美好愿景 — 如何通过多条生产线生成定制样本，无需投入漫长的转换时间，也不必容忍其他低效现象。在工业 4.0 时代，这一愿景终将实现，从而满足实现全方位个性化生产的需求。为此，不能在车间采用固定不灵活的方式设置机器，设定并调整参数后，用于生成某款特定产品长达数月乃至数年。。未来的生产线必须灵活多样— 采用多个可重组的机电模块构建而成，配备越来越多的机器人或“协作机器人”（协作机器人与人类密切合作），同时运用 AI 技术根据生产线制造的下一款个性化产品进行参数设置并调整机器。
4. 仿真使虚拟调试成为现实随着软件复杂度的攀升及模块化软件组件组合数量的增长，在物理机上开展综合测试的难度越来越大，耗时也越来越长，终将演变成为一项无法完成的任务。鉴于此，在部署物理生产线之前，根据仿真模型对软件进行虚拟调试，验证是否存在错误并证实是否满足需求变得至关重要。目前，一批创新领军企业（如全球领先的瓶装生产线制造商 Krones）已经开始采用多域仿真模型进行虚拟调试。
5. 随着边缘计算的进步，预测性维护和 AI 不断发展鉴于边缘计算设备和工业控制器持续发展，计算能力随之快速提升。在云系统的大力配合下，为开创生产系统软件功能新局面铺平了道路。AI算法将动态优化整条生产线的产量，同时尽量减少能源及其他资源消耗，节省大量资金。预测性维护将不断进步，不再局限于考察一台机器或一个场地的数据，而是综合考量多家工厂乃至多个不同供应商的设备数据。根据要求，这些算法可部署到非实时平台及实时系统（如 PLC）。
6. 利用优质数据消除部分 AI 部署障碍我们深知，训练准确的 AI 模型需要大量的数据，分析师调查将数据质量视为成功采用AI 技术面临的首要障碍。2020年，仿真将帮助降低这项壁垒。您通常拥有大量的系统正常运行数据，但真正需要的却是来自异常或严重故障情况的数据。这对于预测性维护应用情形更是如此，例如准确预测工业场地中泵的剩余使用寿命。由于从物理设备创建故障数据不仅存在破坏性而且代价高昂，最佳做法是通过仿真呈现故障行为来生成数据，进而运用合成数据训练准确的AI 模型。仿真很快会成为 AI 驱动系统的关键促成因素。
7. 数据科学家将不再是唯一的主导群体在上述所有趋势中，在未来工厂工作的人类将成为变革中最重要的一环。随着技术和工具的推广应用，越来越多的工程师和科学家（不仅限于数据科学家）将参与到AI 项目中。在未来工厂中，工程师必需能够构建模型、处理大型数据集并操控相应的开发工具，以便迎合上述种种趋势。因此，建设及经营工业设备的企业需要调整招聘方向，聘请大批截然不同的资深工程师，为迎接未来发展做好充分准备，工业4.0 仅仅是个开始。
总结
从协作机器人与人类密切合作，到通过仿真使虚拟调试成为现实，2020 年将涌现出大量趋势，必然会对未来工厂产生颠覆性影响。适应这些变化绝非易事，但只要秉承团队合作意识，采用适当的工具，终将可以实现。
“直击新基建”围绕5G、数据中心、云计算等领域，覆盖投资、政策、建设、运营、市场趋势等多个方面，邀请不同领域、不同占位的专家学者”解读“新基建。
