在这个技术系统中，处于最底层的是新材料、信息通讯技术和生物技术等通用技术；第二个层次是传感器、3D
打印、工业机器人等智能制造装备和方法；处于第三层面的是广泛应用了智能制造装备的智能工厂；处于智能制造技术系统最高层次的是数字物理系统或产业互联网，这个层面的技术是真正系统层面的应用。
然而，当前我国智能制造总体上还处于工具层面和工厂层面。我国智能制造不能仅仅停留在工业机器人、3D打印等少数关键技术领域的突破，还要协同推进在传感、大数据等底层技术领域的突破，特别要重点加强在智能化、数字化、网络化生产制造系统和工业物联网等更高层面的战略部署。
对于我国的智能制造战略而言，在明确构筑系统层面优势的基础上，要重点弥补我国缺乏智能制造整体解决方案的不足。分析起来，德国“工业4.0”之所以能够快速推进的一个主要原因在于其拥有BMW、西门子、博世等一批具有总体平台架构开发和创新能力的制造企业，这些企业不仅具有数字化、自动化生产能力和精细化管理能力，而且具有基于软件的架构开发和创新能力，并能依托自主平台整合和利用零部件、工业软件和基础设施公司的资源和技术。
反观国内，绝大多数的制造业龙头企业在软件平台开发和架构设计方面的能力仍比较缺乏。因此，进一步完善中国智能制造部署的一个重要内容，就是逐步引导具有数据、网络优势的企业与工业生产资源的对接和转化。在具体的落实工作中，有以下几点需要注意。
一是促进形成开放的智能制造创新体系，在产业联盟和关键技术攻关的组织过程中，充分利用我国的市场优势，通过恰当的机制设计，在保证产业安全的同时充分吸收国外领先企业的参与和合作，在合作中实现技术领先、掌握主动权。
二是完善我国的智能制造创新体系。加强中国智能制造科技与产业化基础设施建设，加快先进制造业研究中心建设以及高效能运算、工程数据库等方面的科技基础设施建设。
三是构建与智能制造相适应的由企业、职业学校、研究型大学和公共技术服务机构共同组成的终身学习体系。在这个终身学习体系中，职业学校主要承担通用技能的培训职能，研究型大学主要承担工程科学教育和复杂装备的操作、二次开发能力，共性技术服务机构主要承担与工艺技术服务相配套的技能指导和培训，而企业内部培训则主要针对员工专有技能的形成和提升。多方合力，共同推进智能制造的人才培养。（整理及编辑：中国智慧城市网编辑张凯）
