这还得从智能制造的起源说起。
智能制造源于人工智能的研究，人工智能是用人工方法在计算机上实现的智能。智能制造的概念提出于20世纪80年代，日本1989年提出智能制造系统，且于1994年启动了先进制造国际合作研究项目，包括了公司集成和全球制造、制造知识体系、分布智能系统控制、快速产品实现的分布智能系统技术等。
加拿大制定的1994—1998年发展战略计划，认为未来知识密集型产业是驱动全球经济和加拿大经济发展的基础，认为发展和应用智能系统至关重要，并将具体研究项目选择为智能计算机、人机界面、机械传感器、机器人控制、新装置、动态环境下系统集成。
欧洲联盟的信息技术相关研究有ESPRIT项目，该项目大力资助有市场潜力的信息技术，1994年其启动的新的R&D项目，选择了39项核心技术，其中三项（信息技术、分子生物学和先进制造技术）中均突出了智能制造的位置。
我国80年代末也将“智能模拟”列入国家科技发展规划的主要课题，已在专家系统、模式识别、机器人、汉语机器理解方面取得了一批成果。2015年，作为我国未来十年实施制造强国战略的行动纲领和未来三十年实现制造强国梦的奠基性文件的《中国制造 2025》明确提出：“智能制造是新一轮科技革命的核心，也是制造业数字化、网络化、智能化的主攻方向”。智能制造在我国获得了快速发展的新契机，已成为我国现代先进制造业新的发展方向。
智能制造（Intelligent Manufacturing，IM）是指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，诸如分析、推理、判断、构思和决策等。智能制造通过人和智能机器的合作共事，去扩大、延伸和部分地取代人类专家在制造过程中的脑力劳动。智能制造不只是“人工智能系统，而是人机一体化智能系统，是混合智能”。智能制造系统可独立承担分析、判断、决策等任务，突出人在制造系统中的核心地位，同时机器智能和人的智能真正地集成在一起，互相配合，相得益彰，本质是人机一体化。
智能制造的典型特征如下：（1）状态感知：准确泛在感知外部输入的实时运行状态；（2）实时分析：对获取的实时运行状态数据进行快速、准确的分析；（3）精准执行：对外部需求、企业运行状态、研发和生产等做出快速应对和准确执行；（4）自主决策：按照设定的规则，根据数据分析的结果，自主做出判断和选择，并具有自学习的能力。
“工业4.0”是德国联邦教研部与联邦经济技术部在2013年汉诺威工业博览会上提出的概念。“工业4.0”的内涵是利用赛博物理系统CPS，将生产中的供应、制造和销售等信息数据化、智慧化，最后达到快速、有效、个性化的产品供应。“工业4.0”出现后，在欧洲乃至全球工业业务领域都引起了极大的关注和认同，德国学术界和产业界认为，“工业4.0”即是以智能制造为主导的第四次工业革命，它描绘了制造业的未来愿景，是继前三次工业革命后，人类迎来的以赛博物理系统(Cyber—Physical System，CPS)为基础的，以生产高度数字化、网络化、机器自组织为标志的第四次工业革命。
“工业4.0”有三大主题：（1）“智能工厂”，重点研究智能化生产系统及过程，以及网络化分布式生产设施的实现；（2）“智能生产”，主要涉及整个企业的生产物流管理、人机互动以及3D技术在工业生产过程中的应用等。该计划将特别注重吸引中小企业参与，力图使中小企业成为新一代智能化生产技术的使用者和受益者，同时也成为先进工业生产技术的创造者和供应者；（3）“智能物流”，主要通过互联网、物联网、务联网等，整合物流资源，充分发挥现有物流资源供应方的效率，而需求方则能够快速获得服务匹配，得到物流支持。
智能制造和“工业4.0”异曲同工，“工业4.0”的本质是通过充分利用赛博物理系统CPS，将制造业推向智能化的转型。而智能制造是一种新的制造模式，从智能制造系统由低层级向高层级逐步演进发展的角度来看，智能制造的内涵包含了“工业4.0”的三大主题。
2014年2月，美国国防部牵头成立了“数字制造与设计创新机构”（Digital Manufacturing and Design Innovation Institute，DMDI）。2014年12月，美国能源部也宣布牵头筹建“智能制造的清洁能源制造创新机构”（Clean Energy Manufacturing Innovation Institute on Smart Manufacturing，CEMI）。为什么美国连续成立数字制造和智能制造两个机构，两个机构又是如何分工的，各自研究领域的主要区别在哪里？
首先，我们来理解什么是数字化制造？
数字化技术是指利用计算机软（硬）件及网络、通信技术，对描述的对象进行数字定义、建模、存贮、处理、传递、分析、优化，从而达到精确描述和科学决策的过程和方法。数字化技术具有描述精确、可编程、传递迅速、便于存贮、转换和集成等特点，因此数字化技术为各个领域的科技进步和创新提供了崭新的工具。数字化技术与传统制造技术的结合即数字化制造技术。
其次，让我们来分析美国数字制造机构DMDI和能制造机构CEMI的愿景：
（1）美国数字制造机构DMDI：①目标：在整个供应链中利用增强的、可互操作的信息技术系统，全面改进产品的设计和制造过程。②专注：将来自于设计、生产和产品使用中的数据进行综合并加以运用，减少制造周期和成本；将制造过程全数字化，加强产品全寿命周期的建模与先进分析工具，提升产品性能、工艺效率和企业绩效。③核心技术：通过基于计算机的集成系统，将设计、制造、保障和报废系统的要求进行连接，完善成熟整条“数字线”。在实施设计时，综合利用智能传感器、控制器和软件来提升保障性，同时考虑系统的安全性。
（2）美国智能制造机构CEMI：①目标：从实时能量管理、能源生产率和过程能量效率的角度，降低制造成本。②专注：在整个生产运行中将效率信息实时集成，重点是将能量和材料使用降到最低；特别面向能量密集型的制造部门。③传感器——能够在高温高压环境中工作，控制系统——使用来自这些传感器的数据，计算模型——模拟传感器和控制系统的运行，开放式平台——验证这些技术的集成如何提升能效。
可以看出，美国DMDI和CEMI两个机构都不可避免地研究各类智能制造技术，其中美国数字制造机构DMDI的技术方向和研发内容更加贴合离散制造业的智能制造需求，而美国智能制造机构CEMI的技术方向和研发内容更加贴合流程制造业的智能制造需求。
因此，我们可以认为，传统的数字化制造技术与目前的智能化制造技术的侧重点不同，传统的数字化制造技术侧重于产品全生命周期的数字化技术的应用，而智能制造侧重于人工智能技术的应用，数字化制造技术是是实现智能制造的基础，同时智能化是数字化制造技术的发展方向之一，即采用智能方法，实现智能设计、智能工艺、智能加工、智能装配、智能管理等，进一步提高产品设计制造管理全过程的效率。
2015年5月，国务院正式发布了《中国制造2025》，明确提出要以加快新一代信息技术与制造业深度融合为主线，以推进智能制造为主攻方向。“互联网+制造”，正在成为中国经济的下一个重要增长点。据估算，在未来20年中，中国工业互联网发展可带来3万亿美元左右的GDP增量。
那么“互联网+制造”与智能制造有什么区别？
可以说“互联网+制造”是我们实现产业升级的一种手段和方式，而智能制造是目标，我们把互联网技术引入到日常的生产制造中，逐步实现制造的自动化、网络化，最终实现制造的智能化。
ICT技术的发展引发了第四次工业革命，主要是指云、大数据、物联网三个技术领域的突破性发展。云数据中心使海量数据的存储成为可能，并且存储成本大幅度降低。大数据技术可以对工厂生产过程产生的大量数据进行深度的挖掘和利用，作出更加有利于管理者的商业洞察。物联网技术可以实现人与设备、设备与设备之间的互联与通信，使人机交互更加自由与可靠，推动生产自动化和柔性化的发展。“互联网+制造”其实就是讲前沿的ICT技术与传统的制造相结合，最终达到降低成本提升竞争力的作用。
毫无疑问，智能化是制造自动化的发展方向。在制造过程的各个环节几乎都广泛应用人工智能技术。专家系统技术可以用于工程设计，工艺过程设计，生产调度，故障诊断等。也可以将神经网络和模糊控制技术等先进的计算机智能方法应用于产品配方，生产调度等，实现制造过程智能化。而人工智能技术尤其适合于解决特别复杂和不确定的问题。但同样显然的是，要在企业制造的全过程中全部实现智能化，如果不是完全做不到的事情，至少也是在遥远的将来。
实现智能制造是一个长期的过程，一般来说需要先实现制造的自动化、信息化，最终走向智能化。互联网+制造，是把互联网技术和思维模式引入到我们日常的生产组织当中去。在我们的日常生产中，人、设备、产品、物料等时刻都在产生海量的数据信息，互联网技术使得海量的数据信息传递、集成、挖掘成为可能。
具体措施上，首先是以既有的两化融合管理体系为抓手，通过标准化，特别是国际标准化的贯彻，引领制造业和互联网融合发展。
其次是以制造业为切入点，结合相关行业的配合共同推动“互联网+制造”。重点推动传统装备智能化改造升级，加强重点行业CPS(信息物理系统)应用水平和智能制造系统解决方案能力建设，积极培育工业生产新业态、新模式，推进制造业服务化转型和生产性服务业的发展。
第三是以创业创新为重点，加快推进“互联网+中小微企业”的发展。“这方面由工信部中小企业司来牵头，会同相关部门一起推动。这是国家层面的‘互联网+’行动方案部署的重点任务，将围绕着中小微企业的大众创业和万众创新来开展。”
其四是以高速宽带网络技术为支撑，提升基础设施的支撑水平，“这部分由通信司局(工信部信息通信发展司)为主，会同相关司局来推进，把我们的4G等信息基础设施做好，并且谋划研发好5G等下一代通信技术。”
第五，以关键技术、软件产业服务为突破口，提升信息技术产业支撑水平。这部分由工信部的电信司(电子信息司)和信息化司(信息化和软件服务业司)等部门一块牵头。重点是要夯实信息产业发展基础，实施“星火计划”，大力发展移动互联网、物联网、云计算、大数据等新一代技术产业，加快云计算+大数据基础设施的建设。
“互联网+制造”是我们实现产业升级的一种手段和方式，而“智能制造”是目标。实现智能制造是一个长期的过程，一般来说需要先实现制造的自动化、信息化，最终走向智能化。互联网+制造，是把互联网技术和思维模式引入到我们日常的生产组织当中去。在我们的日常生产中，人、设备、产品、物料等时刻都在产生海量的数据信息，互联网技术使得海量的数据信息传递、集成、挖掘成为可能。
智能制造是全世界的工业信息化发展的目标，
德国的工业4.0，美国的工业互联网，以及中国的两化融合中国制造2025，这些时髦的名词你肯定也是听说过的，为什么有这么多的概念相似但是名称不一样的词呢，这不得不从这些国家的特点说起，
比如美国的互联网世界第一，所以美国人希望从信息化层降维到自动化层；而德国的机械制造业最强，所以他更希望从自动化层升格到信息化层；中国嘛，制造业第一大国，互联网第二强国，所以两边都不想跟，打算自己搞个互联网+，也叫中国制造2025。
世界工业看德美，德美工业4.0和工业互联网的核心分歧之一，就是先干智能工厂，还是先搞智能产品。德国希望前者，美国希望后者。至于中国，我们就搞加，还是加这个东西好，正加反加都行。
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。
思想价值决定企业命运的时代已经到来。
在日益全球化和移动互联、人工智能技术日趋普及的趋势下，优势企业之间的最高阶段的竞争，不能局限于硬技术的竞争，而是体现在企业软实力的竞争，亦即思想的竞争。面对今天的市场格局及为未来趋势，你的企业应该有什么样的价值判断，应该有什么样的思想基础，应该发出什么样的声音，这才是关键。
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