本书力求为读者展现全球智能制造演化的立体画卷，全书分为3篇共11章，包括综合篇（历史、政策与趋势，第1～5章）、技术篇（方法、工具与系统，第6～9章）和应用篇（路径、模式与经验，第10、11章）。本书有娓娓道来的理论讲解，有多角度的政策解析，也有生动的企业实践，耐读且易于阅读，不仅授之以“鱼”，更授之以“渔”。
本书可以作为政府行业管理部门决策参考之用，是企业决策与管理团队的日常读本，也对相关领域的研究人员有所裨益，更适合普通高校本科生、硕士生及博士生进行专业课程的延伸阅读。

郑力，1991年于清华大学获博士学位，现任清华大学工业工程系教授、博士生导师、教育部长江学者特聘教授，机械工程学会工业工程分会副主任委员，生产工程分会的常务理事、国际工业工程学会中国部首任主任，多个国际学术期刊的编委。主要研究领域是生产系统分析与管理、企业信息化。发表论文200余篇，出版专著和教材5本，曾获得国家科技进步奖、高等教育国家级教学成果一等奖、国家发明奖、教育部优秀青年教师奖和北京市五一劳动奖章，享受国务院特殊津贴。

综合篇：历史、政策与趋势
第1章 智能制造的历史沿革
1.1 智能制造的发展背景
1.2 智能制造的发展历程
1.3 智能制造的本质和内涵
1.3.1 智能制造的本质
1.3.2 智能制造的显著特征
1.3.3 智能制造的关键环节
1.3.4 智能制造的应用场景
第2章 智能制造的前沿与趋势
2.1 智能制造面临的挑战
2.2 智能制造的发展趋势
2.3 全球智能制造动向
2.3.1 美国
2.3.2 德国
2.3.3 欧盟
2.3.4 日本
2.3.5 其他工业发达国家
2.3.6 全球领先企业的探索路径
2.4 先进技术的前沿应用
2.4.1 先进设计技术
2.4.2 先进制造技术
2.4.3 先进材料技术
2.4.4 试验测试技术
2.5 最佳实践——国外应用3D打印技术制造核级部件
2.6 深度解析——美国加快人工智能在工业领域的应用
2.6.1 美国实施人工智能发展策略
2.6.2 美国人工智能核心技术研究进展
2.6.3 人工智能在美国国防工业领域的应用
第3章 德国工业4
3.1 德国工业4.0的战略要点
3.2 德国工业4.0的本质特征
3.3 德国工业4.0的双重战略
3.4 德国工业4.0的智能制造
3.5 德国工业4.0的关键环节
3.6 德国工业4.0的技术支撑
3.7 德国工业4.0的主要优势
3.8 德国工业4.0的远景展望
3.9 德国工业4.0的启示
3.10 德国工业4.0的最佳实践
3.10.1 西门子智能工厂
3.10.2 博世的工业4.0解决方案
3.10.3 德国电信物流管理解决方案
第4章 美国先进制造业创新和发展
4.1 先进制造业的形成背景及其内涵
4.2 法规先行、策划周密、实施有方
4.3 美国针对先进制造业的计划和措施
4.3.1 提供三大关键措施的先进制造业伙伴关系计划
4.3.2 规定考核指标的先进制造国家战略计划
4.3.3 初步设计的国家制造业创新网络规划
4.3.4 务实、有效的国家制造业创新网络战略计划
4.3.5 战略计划的未来
4.4 相关启示
4.5 深度解析——美国3D打印创新中心的发展
第5章 中国制造强国战略
5.1 背景
5.2 战略目标
5.3 核心要义和本质内涵
5.4 技术支撑
5.5 重大任务
5.6 中国政府加大智能制造的发展规划与推进力度
5.7 典型案例
5.7.1 九江石化智能工厂
5.7.2 报喜鸟“云翼互联”的智能化生产项目
5.7.3 潍柴动力数字化车间
5.7.4 雷柏智能装备/智能产品
5.7.5 陕鼓动力智能化服务
5.8 深度解析——国家重点研发计划重点专项实施方案（2018-2022年）：网络协同制造和智能工厂
5.8.1 总体目标
5.8.2 具体目标
5.8.3 阶段目标
5.8.4 主要任务
技术篇：方法、工具与系统
第6章 智能装备和智能产品
6.1 数字化、网络化、智能化制造
6.1.1 数字化制造
6.1.2 网络化制造
6.1.3 智能化制造
6.2 智能制造装备
6.2.1 高档数控机床
6.2.2 工业机器人
6.2.3 增材制造设备
6.2.4 智能传感器
6.2.5 智能物流与仓储装备
6.3 智能产品
6.3.1 机器人
6.3.2 智能家居
6.3.3 智能汽车和无人机
6.3.4 智能可穿戴设备
6.3.5 VR、AR和MR
6.4 深度解析——数字化推动全球航天系统研制与生产变革
6.4.1 全球航天产业已进人数字化制造的第五阶段
3.4.2 数字化推进航天制造变革
6.4.3 数字化改善航天生产供应链管理
第7章 数字化技术与制造执行系统
7.1 产品全生命周期管理的数字化技术
7.1.1 产品生命周期管理
7.1.2 供应链管理
7.1.3 客户关系管理
7.1.4 企业资源计划
7.2 制造执行系统
7.2.1 制造执行系统及其功能模型与标准
7.2.2 可重构的制造执行系统
第8章 工业互联网与大数据
8.1 物联网、信息物理系统和工业互联网
8.1.1 物联网
8.1.2 信息物理系统
8.1.3 工业互联网
8.2 工业网络设备与系统
8.2.1 计算机网络概述
8.2.2 IPv
8.2.3 蓝牙、ZigBee、超宽带技术
8.2.4 Wi-Fi技术
8.2.5 移动通信技术
8.3 大数据与云计算
8.3.1 大数据
8.3.2 云计算
第9章 制造智能
9.1 应用领域
9.1.1 识别分析
9.1.2 诊断分析
9.1.3 预测分析
9.1.4 筹划分析
9.2 模型与方法
9.2.1 机器学习
9.2.2 人工神经网络
9.2.3 深度学习
应用篇：路径、模式与经验
第10章 汽车行业的智能制