作為提高生產率和改善生活水平的最直接途徑，制造業在全球經濟中占有特殊地位。自工業革命以來，制造業經歷了機械化，電氣自動化和數字化的階段，正向著以智能化為代表的工業4.0時代邁進。科技的進步促使生產力不斷提高，而對更高的生產力和利潤率的追求促使整個行業價值鏈不斷變革重塑。2015年5月，國務院正式印發制造業發展綱領性文件《中國制造 2025》，并將智能制造列為五項重大工程之一，并作為主攻方向之一。數字化、網絡化、智能化發展成為未來制造業發展的主要趨勢。這也對國家、企業安全保障系統的建立提出了新的挑戰。
一、智能制造安全風險如影隨形
智能制造系統是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，是以信息物理系統為基礎，以一種高度柔性與集成的方式，借助計算機模擬的人類專家的智能活動，進行分析、判斷、推理、構思和決策，將生產制造與新一代信息技術深度融合的網絡化、智能化的系統。
智能制造包括：開發智能產品；應用智能裝備，自底向上建立智能產線，構建智能車間，打造智能工廠；踐行智能研發；形成智能物流和供應鏈體系；開展智能管理；推進智能服務；最終實現智能決策。
近幾年我國制造走向“智造”的步伐加快，智能制造發展迅速。與傳統信息系統不同，智能制造系統的高度集成、信息融合、異構網絡互聯互通等特性為系統安全帶來了巨大的挑戰。近年來智能制造安全事故時有發生，如：
智能設備安全事故。2015年7月1日，一名22歲的技術工人在大眾汽車包納塔爾工廠中被一臺機器人意外傷害致死。2016年11月18日，深圳高交會上發生“機器人傷人事件”。
網絡信息安全事件。2016年三一重工近千臺工程機械設備遭非法解鎖破壞，波及多個省份，直接經濟損失達3000余萬元，間接損失近十億元。2018年，WannaCry的變種侵入了全球最大的代工芯片制造商臺積電，導致其停產三天，預計經濟損失高達17.4億元人民幣。2019年，委內瑞拉電網遭到攻擊，造成電網癱瘓，引起公眾對政府的不滿，進而引發針對馬杜羅政府的大規模游行示威活動。
人工智能安全事故。2017年匯豐銀行的人工智能聲紋識別ID出現漏洞，BBC一名記者的雙胞胎兄弟通過模仿聲音訪問他的賬戶，實驗嘗試成功。2018年3月優步（Uber）的自動駕駛汽車在美國亞利桑那州坦佩市撞死一名在人行道外過馬路的婦女。2020年6月中國臺北仙桃，特斯拉的自動駕駛系統把白色翻倒的卡車誤認為沒有障礙物，導致了車輛在開啟自動駕駛的狀態下毫無減速地撞上卡車。
二、智能制造安全本源——新技術應用風險
安全保障能力已成為影響工業創新發展的關鍵因素。智能制造系統具有不同場景，加之異構網絡協議的差異性，設備的多樣性，使得智能制造系統的安全風險更加復雜。一旦發生安全事故，不僅會造成巨大的經濟損失，更可能造成環境災難和人員傷亡，危及公眾生活和國家安全。
智能制造與傳統制造的不同之處在于創新，智能制造運用先進的物聯網、IT信息、先進設備等技術，相對傳統的制造業具有技術的優勢，同時相對于傳統制造業也產生了新的安全問題。智能制造安全根源是新技術發展應用的風險，在制定智能制造安全措施前，我們需追本溯源，分析其相對于傳統制造的不同之處。
1. 技術復雜
智能制造技術除人工智能外，全球最熱門的CPS、窄帶互聯網、大數據、虛擬現實 / 增強現實、OPC UA+TSN、機器視覺等前沿技術都進入了工業應用。同時，智能制造的眾多需求，如數字孿生、信息貫通、柔性制造等也需要大量新技術成果的支持。隨著技術應用越來越復雜，以及采用大量電子設備、可編程器件、各類軟件，智能制造的技術融合度越來越高，故障難以預計、發現和檢測，失效現象不再直觀可視。
2. 技術成熟度
從技術成熟度曲線上來看，新科技的成熟度演變分成5個階段：科技誕生的促進期、過高期望的峰值、泡沫化低谷期、穩步爬升的光明期和實質生產的高峰期。任何新技術應用，都需要一個不斷完善的過程，這個過程中存在一定風險。當前大量新技術應用進入智能制造領域，以人工智能應用為例，雖應用廣泛，還是存在需要一些需要解決完善的問題。如：機器學習魯棒性差、數據集自身存在缺陷、環境變化導致模型感知能力減弱等問題。
3. 應用復雜
智能制造系統包含智能設備、智能體系、智能決策，涉及智能識別、智能定位、網絡通信、信息物理融合、系統協同等多方面技術應用，體系復雜，涉及面廣。典型智能制造體系模型如下：
