傳統的數字化制造技術側重于產品全生命周期的數字化技術的應用，而智能制造側重于人工智能技術的應用，數字化制造技術是是實現智能制造的基礎，同時智能化是數字化制造技術的發展方向之一。
智能制造源于人工智能的研究，人工智能是用人工方法在計算機上實現的智能。智能制造的概念提出于20世紀80年代，日本1989年提出智能制造系統，且于1994年啟動了先進制造國際合作研究項目，包括了公司集成和全球制造、制造知識體系、分布智能系統控制、快速產品實現的分布智能系統技術等。加拿大制定的1994—1998年發展戰略計劃，認為未來知識密集型產業是驅動全球經濟和加拿大經濟發展的基礎，認為發展和應用智能系統至關重要，并將具體研究項目選擇為智能計算機、人機界面、機械傳感器、機器人控制、新裝置、動態環境下系統集成。歐洲聯盟的信息技術相關研究有ESPRIT項目，該項目大力資助有市場潛力的信息技術，1994年其啟動的新的R&D項目，選擇了39項核心技術，其中三項（信息技術、分子生物學和先進制造技術）中均突出了智能制造的位置。我國80年代末也將“智能模擬”列入國家科技發展規劃的主要課題，已在專家系統、模式識別、機器人、漢語機器理解方面取得了一批成果。2015年，作為我國未來十年實施制造強國戰略的行動綱領和未來三十年實現制造強國夢的奠基性文件的《中國制造 2025》明確提出：“智能制造是新一輪科技革命的核心，也是制造業數字化、網絡化、智能化的主攻方向”。智能制造在我國獲得了快速發展的新契機，已成為我國現代先進制造業新的發展方向。
智能制造（Intelligent Manufacturing，IM）是指一種由智能機器和人類專家共同組成的人機一體化智能系統，它在制造過程中能進行智能活動，諸如分析、推理、判斷、構思和決策等。智能制造通過人和智能機器的合作共事，去擴大、延伸和部分地取代人類專家在制造過程中的腦力勞動。智能制造不只是“人工智能系統，而是人機一體化智能系統，是混合智能”。智能制造系統可獨立承擔分析、判斷、決策等任務，突出人在制造系統中的核心地位，同時機器智能和人的智能真正地集成在一起，互相配合，相得益彰，本質是人機一體化。
智能制造的典型特征如下：
（1）狀態感知：準確泛在感知外部輸入的實時運行狀態；
（2）實時分析：對獲取的實時運行狀態數據進行快速、準確的分析；
（3）精準執行：對外部需求、企業運行狀態、研發和生產等做出快速應對和準確執行；
（4）自主決策：按照設定的規則，根據數據分析的結果，自主做出判斷和選擇，并具有自學習的能力。
根據制造技術的一般發展規律，在智能制造系統的發展過程中，通常是在智能裝備層面上的單個技術點首先實現智能化突破，然后出現面向智能裝備的組線技術，并逐漸形成高度自動化與柔性化的智能生產線。在此基礎上，當面向多條生產線的車間管控、智能調度、物聯網等技術成熟之后，才可形成智能車間。由此可見，智能制造系統的發展是由低層級向高層級逐步演進的，而在不同的發展階段，制造系統的智能化水平均表現出其獨有的特征。從智能制造系統的技術基礎、實施范圍等方面進行評定，智能制造系統的可以劃分為單元級、裝備級、生產線級、車間級、工廠級以及聯盟級六個層級。
智能制造單元是智能制造系統的最底層、最基礎的構成部分，是由具有一定感知、分析、決策能力的基礎元器件構成的基本邏輯結構；智能制造裝備中包含了若干智能制造單元，并能實現相對完整的智能制造活動，包括裝備本體，以及在裝備中運行的軟件系統以及與之匹配的配套設施；智能生產線將若干智能制造單元從物理或邏輯上進行關聯，并通過生產線內部的智能調度與管控系統實現各制造單元的協作；智能車間則是由若干條智能生產線以及車間層級的智能決策系統、倉儲/物流系統等構成；若干智能車間形成了智能工廠的生產能力，此外智能工廠還包括經營決策系統、采購系統、訂購與交付系統等；智能聯盟以物聯網和務聯網為依托，支持企業之間業務的協同，進而實現在全價值鏈中的端到端集成，聯盟的運作具有靈活性、動態性等特點，這種全新的企業組織模式正在促進制造領域的結構變革和商業模式的轉變。
“工業4.0”是德國聯邦教研部與聯邦經濟技術部在2013年漢諾威工業博覽會上提出的概念。“工業4.0”的內涵是利用賽博物理系統CPS，將生產中的供應、制造和銷售等信息數據化、智慧化，最后達到快速、有效、個性化的產品供應。“工業4.0”出現后，在歐洲乃至全球工業業務領域都引起了極大的關注和認同，德國學術界和產業界認為，“工業4.0”即是以智能制造為主導的第四次工業革命，它描繪了制造業的未來愿景，是繼前三次工業革命后，人類迎來的以賽博物理系統(Cyber—Physical System，CPS)為基礎的，以生產高度數字化、網絡化、機器自組織為標志的第四次工業革命。
“工業4.0”有三大主題：
（1）“智能工廠”， 重點研究智能化生產系統及過程，以及網絡化分布式生產設施的實現；
（2）“智能生產”， 主要涉及整個企業的生產物流管理、人機互動以及3D技術在工業生產過程中的應用等。該計劃將特別注重吸引中小企業參與，力圖使中小企業成為新一代智能化生產技術的使用者和受益者，同時也成為先進工業生產技術的創造者和供應者；
（3）“智能物流”， 主要通過互聯網、物聯網、務聯網等，整合物流資源，充分發揮現有物流資源供應方的效率，而需求方則能夠快速獲得服務匹配，得到物流支持。
智能制造和“工業4.0”異曲同工，“工業4.0”的本質是通過充分利用賽博物理系統CPS，將制造業推向智能化的轉型。而智能制造是一種新的制造模式，從智能制造系統由低層級向高層級逐步演進發展的角度來看，智能制造的內涵包含了“工業4.0”的三大主題。
2014年2月，美國國防部牽頭成立了“數字制造與設計創新機構”（Digital Manufacturing and Design Innovation Institute，DMDI）。2014年12月，美國能源部也宣布牽頭籌建“智能制造的清潔能源制造創新機構”（Clean Energy Manufacturing Innovation Institute on Smart Manufacturing，CEMI）。為什么美國連續成立數字制造和智能制造兩個機構，兩個機構又是如何分工的，各自研究領域的主要區別在哪里？
首先，我們來理解什么是數字化制造？數字化技術是指利用計算機軟（硬）件及網絡、通信技術，對描述的對象進行數字定義、建模、存貯、處理、傳遞、分析、優化，從而達到精確描述和科學決策的過程和方法。數字化技術具有描述精確、可編程、傳遞迅速、便于存貯、轉換和集成等特點，因此數字化技術為各個領域的科技進步和創新提供了嶄新的工具。數字化技術與傳統制造技術的結合即數字化制造技術。數字化制造技術內涵十分廣泛，數字化制造中的“制造”是一個大制造的概念，即包括了從設計到工藝，再從加工到裝配，直到產品報廢和回收全過程，因此通常人們所理解的數字化制造是一種廣義概念，是指將數字化技術應用于產品設計、制造以及管理等產品全生命周期中，以達到提高制造效率和質量、降低制造成本、實現快速響應市場的目的所涉及的一系列活動總稱。一般包括數字化設計、數字化工藝、數字化加工、數字化裝配、數字化管理、數字化檢測和數字化試驗等。因此，傳統的數字化制造技術主要強調產品全生命周期的數字化技術的應用，并沒有特別強調人工智能技術的應用。
其次，讓我們來分析美國數字制造機構DMDI和能制造機構CEMI的愿景：
（1）美國數字制造機構DMDI：
①目標： 在整個供應鏈中利用增強的、可互操作的信息技術系統，全面改進產品的設計和制造過程。
②專注： 將來自于設計、生產和產品使用中的數據進行綜合并加以運用，減少制造周期和成本；將制造過程全數字化，加強產品全壽命周期的建模與先進分析工具，提升產品性能、工藝效率和企業績效。各個工業部門實現全方位成本降低。
③核心技術： 通過基于計算機的集成系統（由仿真、三維可視化、分析學和各類協同工具組成），將設計、制造、保障和報廢系統的要求進行連接，完善成熟整條“數字線”。在實施設計時，綜合利用智能傳感器、控制器和軟件來提升保障性，同時考慮系統的安全性。對于傳感器來說，機構主要研究使用現有傳感器來優化產品和工藝操作，并為未來傳感器的開發提供需求輸入。
（2）美國智能制造機構CEMI：
①目標： 從實時能量管理、能源生產率和過程能量效率的角度，降低制造成本。機構將建立一個由互聯數據驅動的工藝平臺，平臺將使用創新的建模與仿真手段和先進的傳感與控制技術。
②專注： 在整個生產運行中將效率信息實時集成，重點是將能量和材料使用降到最低；特別面向能量密集型的制造部門。
③傳感器 ——能夠在高溫高壓環境中工作，控制系統——使用來自這些傳感器的數據，計算模型——模擬傳感器和控制系統的運行，開放式平臺——驗證這些技術的集成如何提升能效。
技術目標可包括：將一款用于過程監測的耐用傳感器商業化，對選定的制造工藝，在5年內驗證25%的能量成本降低；并且計劃在10年內達到至多50%的能量成本降低。機構總目標是減少壽命周期能源使用，增加能源生產率，提振地區經濟、就業以及本土生產，保障美國制造的競爭力。從以上可以看出，美國DMDI和CEMI兩個機構都不可避免地研究各類智能制造技術，其中美國數字制造機構DMDI的技術方向和研發內容更加貼合離散制造業的智能制造需求，而美國智能制造機構CEMI的技術方向和研發內容更加貼合流程制造業的智能制造需求。
因此，我們可以認為，傳統的數字化制造技術與目前的智能化制造技術的側重點不同，傳統的數字化制造技術側重于產品全生命周期的數字化技術的應用，而智能制造側重于人工智能技術的應用，數字化制造技術是是實現智能制造的基礎，同時智能化是數字化制造技術的發展方向之一，即采用智能方法，實現智能設計、智能工藝、智能加工、智能裝配、智能管理等，進一步提高產品設計制造管理全過程的效率。
