Engineering Roadmap of the Research Council Industrie 4.0》（德国“工业4.0研究委员会工程路线图”）是由德国国家工程科学院（acatech）及其战略委员会于2024年5月发布的重要指导性文件，旨在为未来十年（2024–2034）德国工业4.0技术研究与工程发展提供方向、优先级与协调框架。
它聚焦未来十年的工程研究演化过程，分为三个阶段：2024–2028：优化现有工厂系统
、2029–2033：实现动态适应性、2034以后：迈向自主化系统。
重点是自主化系统这个定义，未来的制造系统将成为一个具备自我建模、自我优化、自我学习能力的“数字生态体”。它其实就是让工厂从“需要人盯着干”，变成“自己会想、会学、会干”。
过去的工厂像一台巨大的机器，工人或工程师必须告诉它每一步该怎么做：什么时候开机、怎么调参数、出了问题怎么修。但自主化系统不是这样。它更像一个“有经验的工程师团队”。它能感知自己生产的状态（温度、震动、能耗、质量趋势），能分析原因（为什么效率下降、哪台设备快坏了），还能自己制定改进方案（调整流程、优化工艺、重新排程）。机器从“被控制”变成“能控制自己”。
自主化系统就像给工厂“装上了大脑和神经系统”：
感知（Sense）：通过传感器和数据平台实时监测设备、能耗、环境等。
理解（Understand）：用AI模型分析数据，判断系统是否健康、是否需要调整。
决策（Decide）：基于经验或模拟（数字孪生），自己选择最佳行动方案。
执行（Act）：自动调整机器参数、物流路径，甚至通知人类干预。
传统自动化就像“机械手臂”：重复预设动作；
而自主化更像“学徒工”：它能根据经验变化调整自己的做法。
举个例子：假设有一个智能装配线——
传统自动化：按照程序一颗螺丝拧3秒，不论天气、材料、批次。
自主化系统：会根据材料硬度自动调整力度；感知温度变化后主动改变扭矩；甚至发现某批零件误差大，会建议暂停生产并上报工程师。
这就是从“固定程序”到“动态理解”的跨越。
届时，制造系统会像“生物体”一样：
能感知外界环境，能调节自身状态，能学习过去经验，能预防未来风险。
而人类的角色，也会从“操作员”转变为“生态管理者”——
与机器共创、共学、共决策。
“迈向自主化系统”就是让工业系统从会‘执行命令’，进化到会‘思考未来’。它标志着制造业从“自动化的力量”，进入“智能的生命体”阶段。
