智能制造（Intelligent Manufacturing，IM）是一种由智能机器和人类专家共同组成的人机一体化智能系统，它在制造过程中能进行智能活动，如分析、推理、判断、构思和决策等。智能制造融合了信息技术、先进制造技术、自动化技术和人工智能技术，通过人与智能机器的合作，扩大、延伸和部分取代人类专家在制造过程中的脑力劳动，实现制造过程的智能化、自动化和高度集成化。
智能制造的定义与内涵
定义：只能制作是一种在制造过程中，通过智能技术和系统，实现制造活动的智能化、自动化和集成化的制造模式。它源于人工智能的研究，强调智能是知识和智力的总和，前者是智能的基础，后者是指获取和运用知识求解的能力。
内涵：智能制造系统不仅能够在实践中不断地充实知识库，还具有自学习功能，能够搜集与理解环境信息和自身的信息，并进行分析判断和规划自身行为。
智能制造的主要特征
智能工厂为载体：智能制造以智能工厂为实施载体，通过智能化设备和系统，实现生产过程的自动化、透明化和可视化。
关键制造环节智能化：在产品设计、工艺规划、生产制造、物流管理等关键环节，通过智能技术的应用，实现制造活动的智能化。
端到端数据流：智能制造以端到端的数据流为基础，通过物联网、大数据、云计算等技术，实现数据的实时采集、传输和分析，为智能决策提供数据支持。
网通互联为支撑：智能制造以网通互联为支撑，通过工业互联网、物联网那个等技术，实现设备、系统、企业之间的互联互通，形成智能制造生态系统。
智能制造的关键技术
智能制造技术：包括智能感知技术、智能控制技术、智能优化技术等，用于实现制造过程的智能化。
智能制造系统：如智能设计系统、智能生产系统、智能物流系统等，通过系统集成和协同工作，实现制造活动的自动化和高效化。
智能制造的应用领域
智能制造广泛应用于汽车制造、机械制造、航空航天、电子信息等领域。通过智能制造的实施，企业可以提高生产效率、降低生产成本、提高产品质量和灵活性，增强市场竞争力。
智能制造的发展趋势
随着技术的不断进步和应用领域的不断拓展，智能制造将呈现以下发展趋势。
深度融合：信息技术与制造技术将进一步深度融合，推动智能制造的创新发展。
高度集成：智能制造系统将进一步实现高度集成，形成更加协同和高效的制造生态系统。
自主决策：智能制造系统将逐步具备自主决策能力，实现更加智能化的生产和管理。
绿色制造：智能制造将更加注重环保和可持续发展，推动绿色制造和循环经济的发展。
总之，智能制造是一种先进的制造模式，它通过智能技术和系统的应用，实现制造活动的智能化、自动化和高效化，是推动制造业转型升级和高质量发展的重要途径。
制造是什么
我们先看看制造究竟是一个什么过程。生产制造过程就是把一组原材料转换为产品，比如投入钢板及相关零部件通过生产过程产出一辆汽车。那么生产过程要涉及什么东西呢，我们看看制造业的组织架构
制造业组织结构
如上图，我们先关注中间一部分，也就是生产部分，制造业的核心环节。
计划控制：可以理解为生产的大脑中枢，它决定了生产什么，何时生产，生产多少。同时也调度生产资源(人，设备，物料，技术，能源)合理分配实现资源利用最大化。
采购：根据生产计划，确定何时需要采购什么原材料
制造：包括加工、组装、工装工具等管理
质量保证：对外购零部件、材料以及生产过程中的产品进行质量检验和质量管理等
设计：产品的设计和研发
所以，制造过程是需要以上所有相关部门的密切配合、协调工作的。制造过程是一个多部门参与、协调的过程。任何一个小的环节出现问题，生产都会被迫中断。
智能制造干什么
当前阶段
上面我们说了，制造过程涉及到多个部门的协作，那么当然，智能制造中的智能也要覆盖到所有这些相关部门。
智能实际上更需要靠软件来实现，目前我们离真正的智能还很远。目前我们大多还是在做信息化，信息化，数字化是智能的基础。看看各个环节都需要什么信息化系统吧。
设计：CAD/CAE,PLM 等
计划控制：ERP,APS 等
采购：ERP
制造：MOM/MES,精益生产，智能设备，工业物联网
质量：MOM/QMS
所以，目前普遍意义上说的做智能制造相关工作，基本是在做上面这些信息化系统。当然也有一些做工业大数据分析的，当然工业大数据的数据来源就是上面我们所说的各种信息化系统
真正的智能制造
看过安筱鹏博士的书，里面提到智能制造的本质是以数据的自动流动化解复杂系统的不确定性，优化制造资源的配置效率。
这句话的意思可以用我们自身来类比一下，我们的大脑很智能吧，他可以感知外界环境的变化来控制我们的身体来做出对应的反应。对应三步，感知、分析、决策
智能制造中的智能就是要打造出一个制造系统的大脑中枢，这个大脑可以感知到整个生产环节的各种因素的变化，并且经过分析计算做出最优的决策。
第一步就是感知，首先要掌握外界的信息。在生产系统中可以理解为通过数据采集来实时掌握生产环节的各个状态，比如原材料库存情况，设备运行情况，人员情况等。目前我们的工业物联网，各个环节的信息化系统都可以理解为数据采集。工业物联网采集的是设备的运行数据，各个业务系统采集的是业务数据。
第二步是数据的流动和数据分析。首先实现各个系统数据的互联互通。比如采购就影响着原材料库存，库存又影响着生产，所以我们要让不同系统中的数据建立联系。之后通过大数据分析或者各种人工智能算法得出某个环节的最优解。
第三步就是决策，通过分析，智能系统可以控制生产环节做出调整。最简单的就是调度，比如发现某一产品原材料库存不足会自动切换另一种产品。发现一台设备有空闲，利用率不够，可以自主分配任务给此设备，提高资源利用率。
此时，整个生产环节，从采购到生产到质量控制到交付。全部由智能系统来调度，仿佛是有一个大脑在控制着各个环节做出相应的动作。
所以，你看。我们目前大部分只是在做第一步，极少一部分在做第二步的工作。至于最终目标的实现还有很远的距离。
这一部分也回答了开头的第二个，第三个问题。正是因为生产环节涉及到机械设备、自动控制、软件分析、生产流程等，所以智能制造就必须是一个交叉学科。
专业及就业
来回答你的第四个问题，大学本科里面的培养方案都是一些基础学科的教育，是让我们对此有基本的理论知识和概念。和实际工作中用到的还是有很大差距的。可以理解为，专业是一个很宽的概念，交给你很多方向的基本概念，但是工作就是从中选择一个方向并深入下去。
所以，即使你要做本专业的工作，也只会是做智能制造体系中的某一个环节。也许是各个信息化系统的实施，也许是工业物联网，也许是数据分析，智能算法等。
你的培养方案中关于软件方面并不算多，我建议你选择一到两门编程语言及一种关系型数据库，达到熟练掌握的地步。
至于深造的话，更多的就偏向于理论研究了，我朋友圈中也有几个硕士，博士在做智能制造方向的理论和算法研究。这个看个人选择了。
至于你题目中提到的和计科，智科对比，我认为没必要，既然选择了这个专业就好好的学习这个专业，目前全世界的制造业都在寻求转型，实现生产力的进一步提高，另外政策层面也是非常给力的。不要过多纠结于选择上。
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