作为提高生产率和改善生活水平的最直接途径，制造业在全球经济中占有特殊地位。自工业革命以来，制造业经历了机械化，电气自动化和数字化的阶段，正向着以智能化为代表的工业4.0时代迈进。科技的进步促使生产力不断提高，而对更高的生产力和利润率的追求促使整个行业价值链不断变革重塑。2015年5月，国务院正式印发制造业发展纲领性文件《中国制造 2025》，并将智能制造列为五项重大工程之一，并作为主攻方向之一。数字化、网络化、智能化发展成为未来制造业发展的主要趋势。这也对国家、企业安全保障系统的建立提出了新的挑战。
一、智能制造安全风险如影随形
智能制造系统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，是以信息物理系统为基础，以一种高度柔性与集成的方式，借助计算机模拟的人类专家的智能活动，进行分析、判断、推理、构思和决策，将生产制造与新一代信息技术深度融合的网络化、智能化的系统。
智能制造包括：开发智能产品；应用智能装备，自底向上建立智能产线，构建智能车间，打造智能工厂；践行智能研发；形成智能物流和供应链体系；开展智能管理；推进智能服务；最终实现智能决策。
近几年我国制造走向“智造”的步伐加快，智能制造发展迅速。与传统信息系统不同，智能制造系统的高度集成、信息融合、异构网络互联互通等特性为系统安全带来了巨大的挑战。近年来智能制造安全事故时有发生，如：
智能设备安全事故。2015年7月1日，一名22岁的技术工人在大众汽车包纳塔尔工厂中被一台机器人意外伤害致死。2016年11月18日，深圳高交会上发生“机器人伤人事件”。
网络信息安全事件。2016年三一重工近千台工程机械设备遭非法解锁破坏，波及多个省份，直接经济损失达3000余万元，间接损失近十亿元。2018年，WannaCry的变种侵入了全球最大的代工芯片制造商台积电，导致其停产三天，预计经济损失高达17.4亿元人民币。2019年，委内瑞拉电网遭到攻击，造成电网瘫痪，引起公众对政府的不满，进而引发针对马杜罗政府的大规模游行示威活动。
人工智能安全事故。2017年汇丰银行的人工智能声纹识别ID出现漏洞，BBC一名记者的双胞胎兄弟通过模仿声音访问他的账户，实验尝试成功。2018年3月优步（Uber）的自动驾驶汽车在美国亚利桑那州坦佩市撞死一名在人行道外过马路的妇女。2020年6月中国台北仙桃，特斯拉的自动驾驶系统把白色翻倒的卡车误认为没有障碍物，导致了车辆在开启自动驾驶的状态下毫无减速地撞上卡车。
二、智能制造安全本源——新技术应用风险
安全保障能力已成为影响工业创新发展的关键因素。智能制造系统具有不同场景，加之异构网络协议的差异性，设备的多样性，使得智能制造系统的安全风险更加复杂。一旦发生安全事故，不仅会造成巨大的经济损失，更可能造成环境灾难和人员伤亡，危及公众生活和国家安全。
智能制造与传统制造的不同之处在于创新，智能制造运用先进的物联网、IT信息、先进设备等技术，相对传统的制造业具有技术的优势，同时相对于传统制造业也产生了新的安全问题。智能制造安全根源是新技术发展应用的风险，在制定智能制造安全措施前，我们需追本溯源，分析其相对于传统制造的不同之处。
1. 技术复杂
智能制造技术除人工智能外，全球最热门的CPS、窄带互联网、大数据、虚拟现实 / 增强现实、OPC UA+TSN、机器视觉等前沿技术都进入了工业应用。同时，智能制造的众多需求，如数字孪生、信息贯通、柔性制造等也需要大量新技术成果的支持。随着技术应用越来越复杂，以及采用大量电子设备、可编程器件、各类软件，智能制造的技术融合度越来越高，故障难以预计、发现和检测，失效现象不再直观可视。
2. 技术成熟度
从技术成熟度曲线上来看，新科技的成熟度演变分成5个阶段：科技诞生的促进期、过高期望的峰值、泡沫化低谷期、稳步爬升的光明期和实质生产的高峰期。任何新技术应用，都需要一个不断完善的过程，这个过程中存在一定风险。当前大量新技术应用进入智能制造领域，以人工智能应用为例，虽应用广泛，还是存在需要一些需要解决完善的问题。如：机器学习鲁棒性差、数据集自身存在缺陷、环境变化导致模型感知能力减弱等问题。
3. 应用复杂
智能制造系统包含智能设备、智能体系、智能决策，涉及智能识别、智能定位、网络通信、信息物理融合、系统协同等多方面技术应用，体系复杂，涉及面广。典型智能制造体系模型如下：
