2021：步入智能制造新时代

主持人 赵姗

近日召开的中央经济工作会议提出，要大力发展数字经济。智能制造是数字经济的皇冠，必将成为各国抢占数字经济制高点的主战场。作为双循环基础发力点，智能制造将成为提升国家整体制造业水平不可忽略的增长引擎。十九届五中全会提出的“基本实现新型工业化”的目标将进一步加速推进我国智能制造发展。

嘉宾

欧阳日辉 中央财经大学中国互联网经济研究院副院长

郧彦辉 中国电子信息产业发展研究院产业政策所智能制造政策研究室主任

张龙 赛迪顾问智能制造研究中心总经理

在智能制造“走出去”方面已经奠定坚实基础

中国经济时报：加快发展智能制造有利于推进新兴制造业的发展，对我国优化经济结构、提升国际竞争力至关重要。当前，我国靠智能制造不断拓展全球高端市场面临哪些机遇与挑战？

欧阳日辉：数字经济是全球未来的发展方向。智能制造是数字经济的皇冠，必将成为各国抢占数字经济制高点的主战场。十九届五中全会提出坚定不移建设制造强国、质量强国，就是要通过发展智能制造补齐我国制造业的短板。

我国智能制造的发展挑战与机遇在于：第一，关键技术的自主开发能力较弱。如智能装备中的部分关键零部件（减速机等）、工业软件（CAD/CAE/MES/ ERP等），均被国外厂商垄断。第二，我国工业数字化和网络化程度不高。当前我国服务业、工业、农业数字经济渗透率分别为37.8%、19.5%和8.2%，我国企业数字化转型比例约为25%，远低于欧洲的46%和美国的54%，工业数字化处于初级水平。推进“上云用数赋智”，助力企业数字化转型，将为我国智能制造赋能。第三，我国数百万家工业企业的智能化水平差异较大。随着3D打印、模拟分析、工业物联网等技术在制造业的渗透，汽车、航空航天、国防工业在智能制造领域已实现领先增长，能源和装备制造等行业将保持较高增速，其他行业的智能制造依然任重道远。未来5—10年，5G、工业互联网等新基建将成为工业企业智能化升级的催化剂，推动制造企业迈向“万物互联、万物可控”。

郧彦辉：当今世界正经历百年未有之大变局，在国内外环境不断发生深刻变化下，我国智能制造发展面临新机遇的同时也面临着新的挑战，可谓是危和机并存。

机遇主要有以下三点。

第一，智能制造技术处于世界一流水平。当前，新一轮科技革命和产业变革加速发展，大数据、人工智能、物联网等新一代信息技术正在与制造业深入融合，不断改变着制造业的生产方式、组织方式和发展模式，数字化、网络化、智能化已经成为全球制造业发展的重要方向。在第四次工业革命，也就是这次世界经济加速向数字化转型的过程中，我国在多个领域实现重大突破，新技术、新产品、新业态、新模式不断涌现；支撑智能制造发展的5G、大数据等技术方面处于全球第一梯队，为未来智能制造的全球竞争奠定良好基础。

第二，我国具有全球独有的发展高端制造业的全产业链条。我国具有全球最完整、规模最大的工业体系、强大的生产能力、完善的配套能力。目前我国已经拥有41个工业大类、207个工业中类、666个工业小类，形成了独立完整的现代工业体系，是全世界唯一拥有联合国产业分类当中全部工业门类的国家。随着智能制造深入推进，工业互联网发展进入快车道，一大批数字化车间和智能工厂已经建成。截至2020年6月，制造业重点领域企业关键工序数控化率和数字化研发设计工具普及率分别达到51.1%和71.5%。

第三，在智能制造“走出去”方面已经奠定坚实基础。我国制造业始终秉承开放发展的理念，是对外开放、合作共赢的重要领域。当前，我国已经成为全球货物贸易第一大国。一般制造业有序放开，已经与“一带一路”沿线30多个国家签署产能合作协议，高铁、核电、卫星等成体系走出国门，中国制造在全球产业链、供应链中的地位和影响力持续攀升。

当前面临以下三大主要挑战。

第一，经济全球化仍然面临巨大的不确定性。当前世界经济形势复杂严峻，经济复苏具有不稳定性和不平衡性，新冠肺炎疫情的影响广泛而深远，各类衍生风险不容忽视，一些国家单边主义、保护主义、霸权主义仍然严重。

第二，智能制造发展的国际竞争将更加激烈。近年来，美国、德国等发达国家加快实施以信息技术为核心驱动力的先进制造计划。如德国的工业4.0。并且依托制造等领域的优势，构建数字驱动的工业生产制造体系，打造产业竞争新优势，抢占新一轮国际竞争制高点。我国面临着更加激烈的竞争。

第三，我国在智能制造的一些基础技术和关键核心技术方面仍然存在短板。我国制造业领域一些核心技术受制于人，“卡脖子”问题突出，对外依存度高，新兴技术掌控能力有待提升。如，全球工业设计仿真软件产业主要由美、德、法三国把控。许多企业仍然处于数字化起步阶段。如，芯片、传感器、工业机器人等核心技术装备与软件系统仍然依赖进口，严重制约了我国智能制造的发展。

新技术在制造业中深入应用智能制造生态体系不断完善

中国经济时报：展望2021年，当前的危机将加速制造业中已经在进行的数字化转型工作。它将推动基础核心系统从专注于效率和成本的线性交易向专注于有效性和客户价值的持续交互转变。那么，我们可以期待智能制造的一些关键亮点是什么？

郧彦辉：展望2021年，智能制造将加快发展步伐。

第一，新技术在制造业中深入应用。新技术的进一步发展，使将技术与制造业的融合从深度融合走向有机融合，即两者真正实现融而为一。譬如，互联网、云计算、人工智能等技术深入应用，加深了制造企业与客户、市场之间的联系，优化企业资源配置，高效满足用户个性化、多样化需求。

第二，智能制造生态体系不断完善。智能制造系统非常复杂，涉及生命周期、系统层级和智能特征三个维度。装备制造、自动化、软件、信息技术等不同领域企业之间的合作将更加紧密，加强协同创新，推动产业链各环节企业分工协作、互利共赢，逐步形成以智能制造系统集成商为核心、各领域企业深度参与的智能制造发展生态体系。

欧阳日辉：2020年，企业数字化意识被疫情唤醒，中国产业互联网发展开始全面提速。我国产业互联网已经形成“3+1”范式：“3”是指在产业链上分别对应智能制造、数字供应链以及双能力品牌（个性化定制、柔性快反）三种新范式；“1”是指数据智能为企业植入新的增长基因。未来，我们可以期待以下场景。

1.工厂数智化。工厂的数字化、智能化是智能制造的核心，同时也是产业互联的基础。工厂的数智化可以分为两个层面：第一个层面是车间、生产线的自动化、无人化，并通过数据对生产流程和工艺进行优化，以实现降本增效。第二个层面是通过数据和系统集成，建立外部协同能力，包括采购协同、产销协同以及工厂之间的协同。

2.生产线柔性化。生产线的柔性化响应的是消费端用户个性化需求和产品快速创新需求，尤其是在服装、家居、家电等消费品行业，柔性化生产已经成为工厂必须具备的能力。柔性化生产线把用户需求拆解成物料清单和工艺清单，通过柔性制造系统或柔性制造单元产出最终产品。最小起订量、生产时间、原料利用率、错单漏单率是考量柔性化生产线的核心指标。

3.大规模协同制造。从设备互联到工厂互联，形成大规模协同制造能力，实现与整个供应链和产品研发周期的互联形成网络效能，将释放出巨大的机会价值。也有企业选择先实现工厂互联网，通过订单的分发实现协同制造，然后再从技术层面推动设备互联。两种路径殊途同归，最终都指向产能的协同和网络化分配，带来行业整体效率的质变。

4.采购与流通双向协同。智能制造的另一项重要能力是与采购端、流通端的双向协同。在流通端，通过数据分析，预测线上线下需求，汇总成为生产需求交付到制造单元，同时生产成品自动对接给流通端供应链；在采购端，通过数据集成，智能对接企业生产性采购、MRO用品采购、车间设备维护等供应商，实现数据决策、智能决策。

张龙：展望2021年，我认为在下述环节，有望出现智能制造发展的亮点。

一是融合的下一代工业网络有望领衔智能工厂的未来。5G+TSN+OPC UA融合的网络，更能满足工业领域智能制造的需求。随着智能制造对柔性生产要求的提高，以及跨平台、跨行业的应用需求增多，亟须构建实时的大型工业通信网络。利用5G超低时延与可靠性、大带宽、大规模连接等特性，TSN安全、可靠、稳定的实时连接特性以及OPC UA运行与平台无关、可在任何操作系统上运行的特性，5G+ TSN+OPC UA的结合，可将IT和OT无缝融合到工业通信项目中，达到更加可靠、智能且可以远程、安全地访问智能边缘设备的工业网络技术要求。5G+ TSN+OPC UA三者的结合，将传感器、执行器等工业设备以无线的方式连接，实现不受线缆限制的网络，更好地为工业网络提供更加完整的解决方案，在工业领域的应用发展未来可期。

二是人工智能技术将从边缘侧提升工业智能化程度。人工智能技术对工业智能化程度的提升主要体现在使用深度学习等人工智能算法对工业数据进行学习，实现基于历史数据的智能化功能。一般而言，使用人工智能算法对数据的学习可通过上传至云端，或部署在边缘侧（终端设备或接近设备的网关等）两种方式实现。其中，将数据上传至云端是符合信息技术（IT）架构较为直接的解决方案。相比于将工业数据上云，边缘侧的部署方案更加贴近工业自动化实际需求。随着越来越多的机器拥有了丰富的传感器，工业数据的数量正呈指数级增长，将如此大量的数据传输到云端将变得既耗费资源，又难以满足工业现场的实时性需求。因此，在工业设备或网管中增加边缘计算模块并植入相关算法软件成为边缘智能赋能工业的一种特色解决方案。

三是以工业机理为基础“自下而上”生长的工业互联网平台将占据主流。目前，我国工业互联网平台企业中，“自上而下”模式（先搭建工业互联网平台，再寻找合适的产业嵌入平台）占据多数，随着工业互联网模式逐渐成熟，工业互联网平台企业将经历“洗牌期”，我们预计到“十四五”末期，我国工业互联网平台企业数量将减少一半以上，以工业机理为基础“自下而上”生长出来的工业互联网平台将成为主流。以制造业企业需求为导向的“自下而上”工业互联网平台企业，经过较长时间在制造业领域深耕，对工业机理和制造设备具有足够深入的认知，在此基础上结合工业自动化知识和新一代信息技术搭建工业互联网平台。相比较于“自上而下”模式的工业互联网平台企业，“自下而上”模式企业对制造业具有更加深入地理解，搭建的工业互联网平台基础更加扎实，能够更加有效地赋能制造业。

四是聚合工业服务的工业电商3.0形成全产业链闭环，价值链高端化逐渐显现。工业电商平台作为工业互联网平台衍生的新业态，能够完善工业互联网平台功能，以供应链协同为核心，辅以信息资讯、仓储物流、供应链金融等工业服务，实现供应商、制造商、经销商、用户等产业链各环节主体之间数据连通。随着新一代信息技术的突破和应用，工业电商已从以信息对接和即时交易为核心的工业电商1.0，逐渐与工业互联网平台融合融通发展，进入以供应链协同为着力点、打通生产过程与在线交易数据的工业电商2.0，正开启聚合服务、驱动全产业链数据闭环的工业电商3.0。工业电商3.0利用平台上常年积累的交易数据，分析出相对准确的用户需求，驱动以用户需求为中心的生产制造（C2M）。加之越来越多的工业电商企业为了提升交易品附加值，将在线交易与仓储物流、金融、质量认证等工业服务环节深度绑定，实现研发—设计—采购—生产—销售—服务—研发的交易品全生命周期数据闭环，迈向价值链高端。

充分发挥智能制造引领作用 赋能经济高质量发展

中国经济时报：十九届五中全会提出的“基本实现新型工业化”的目标将进一步加速推进我国智能制造发展。展望未来，如何进一步把握发展机遇，以智能制造赋能我国经济高质量发展？

张龙：智能制造的基础就是新一代信息技术与先进制造技术的融合，随着以人工智能、大数据、区块链、5G为代表的新一代信息技术的快速发展，此类技术与制造技术融合的点也越来越多，两者之间的融合绝不是简单的1+1，也不一定是大而全的应用，而应该是就产业链全生命周期中某一个或几个关键的环节或场景，利用新技术的特点和优势，能够有效地解决制造业关键问题，建立崭新的商业发展模式，这才是赋能的实际意义。

企业自身的生产方式将会加快向数字化、网络化、智能化变革，而对于整个供应链条及生态体系，谁能协同更多的伙伴、谁能连接更多的资源，谁就能更好地活下去，尤其是随着工业互联网的快速发展，在典型行业中，以龙头企业为核心组建产业生态的成功案例比比皆是，上下游产业的高度协同将会极大提升生态体系内企业的生产效率，而整体效益、能源分配的计算也会跳出单独的企业而统筹体系内全部玩家，更能够有效地推进整个产业的提质增效与转型升级。

未来，我国制造业的发展还是要从“智能”和“制造”两个端口切入，一方面加速践行新一代信息技术与制造技术的深度融合，不仅仅通过机器换人等方式实现成本下降，更需要通过智能设计指导生产，智能生产产出智能产品，由智能产品向消费者提供智能服务，从增效这个维度大幅提升产品的价值，帮助企业达到“增值”的效果，让整个制造全生命周期都“聪明”起来。另一方面也要进一步夯实产业基础，打好关键核心技术攻坚战，突破重点领域“卡脖子”关键核心技术，加强重点技术和产品创新生态体系建设，强化关键环节、关键领域、关键产品的保障能力，从“补齐短板、锻造长板”双管齐下，提升产业链供应链稳定性和竞争力，打造自主可控、安全可靠的产业链供应链。

郧彦辉：“基本实现新型工业化”的发展目标，对我国制造业发展提出更高要求，要充分发挥智能制造的引领作用，带动制造业数字化、网络化、智能化转型，推动产业质量变革、效率变革、动力变革。

第一，依靠创新补齐技术短板，促进制造业高质量发展。未来，我国将不断加大对基础研究的投入。其中尤其要加大对智能制造软、硬件基础研究的支持力度，强化对具有自主知识产权的工业机器人、智能传感与控制装备等关键技术装备的研发，全面提升智能制造的产业化水平。要瞄准人工智能等前沿信息技术发展趋势，加强前瞻性布局，抢占发展先机。

第二，充分挖掘国内市场潜力，完善支持社会资本参与的机制。近期的中央经济工作会议提出，要扭住供给侧结构性改革，同时注重需求侧管理。我国拥有超大规模的市场优势，形成拥有14亿人口、4亿多中等收入群体的全球最大最有潜力市场，且仍在不断扩张。要引导信息消费、智能终端等新型消费，积极发展虚拟现实、智能服务机器人等新型产品。拓展投资新空间，引导民间和社会资本加大制造业创新和技术改造投入。

第三，持续扩大对外开放，推进国际合作。坚持国内循环与国际循环有机衔接，充分利用好国内国际两个市场、两种资源。创新合作形式，丰富合作内容，共同拓展全球制造业市场。推进5G、人工智能、工业互联网等新一代信息技术与制造业融合发展，共同推动全球制造业向数字化、网络化、智能化方向转型升级。

欧阳日辉：十九届五中全会提出“坚持把经济发展的着力点放在实体经济上”，同时明确了要提升产业链供应链现代化水平，加快数字化发展。国家部委、各省区市密集出台产业互联网相关政策，推动数字技术与制造业深度融合成为政策支持重点。

完成“基本实现新型工业化”的目标，我们有很多工作需要做，比如，重视基础研究，提高关键技术的自主开发能力；政府要高度重视涵盖接入、存储、计算、管理和数据使能的数据基础设施建设，建立国家级的公共数据平台——国家大数据中心，提供“采—存—算—管—用”全生命周期的数据支撑能力和数据安全体系，打造开放的数据生态环境；加快推进制造业“上云用数赋智”行动，帮助中小微企业利用数字技术促进产品、服务、流程、组织和商业模式的创新，积极融入全球价值链；支持智能科技应用场景建设，支持人工智能、车联网、大数据、区块链、虚拟现实/增强现实（VR/AR）等示范应用场景建设；加快培育新兴产业，支持集成电路产业、机器人、区块链产业、新一代人工智能产业、软件和信息技术服务业做大做强，等等。

宁德时代首席制造官倪军：中国智能制造尚处起步阶段，需高度重视基础工业

每经记者：谢陶 每经编辑：梁宏亮

当前，面临生产要素、环境、市场等内外部形势的剧烈变化，中国的智能制造处于怎样的发展水平？全球智能制造领域又有哪些“他山之石”？迈向“制造强国”的过程之中，有哪些值得关注的关键要素？

《每日经济新闻》记者独家专访宁德时代首席制造官、上海交大溥渊未来技术学院院长倪军教授，围绕“智能制造”进行了一场深入对话。

作为横跨学界和企业界的学者，倪军多次参与制定中国制造业发展规划，曾获上海市白玉兰奖和中华人民共和国国际科技合作奖。同时，他还是美国密西根大学终身正教授，曾获美国总统奖，被美国制造工程师协会（SME）评为“全球智能制造领域20位最具影响力教授”。

在倪军看来，中国的智能制造还处于刚起步的萌芽阶段，多个领域智能化趋势明显。像是以锂电行业为代表的智能制造，市场渗透率不断提升，未来将持续引领中国制造业转型升级。

“与此同时，很多关键因素决定着未来制造的发展。宏观政策、外商直接投资（FDI）、能源供应、人才培养、工资增长等非技术因素与技术创新应该是同等的重要。”倪军向记者表示。

倪军 受访者供图

NBD：事实上，每一次技术革命都推动着制造业领域生产范式的转变，蒸汽、电力、计算机构成了此前生产范式转变的主要驱动力。根据您的观察，身处第四次科技革命的当下，制造业的生产范式发生着怎样的转变？

倪军：回顾制造业的发展历史，制造业的生产范式发生了多次转变。几乎每20来年就会发生一次重大转变。

20世纪上半叶，美国福特创造的以降低成本为目标的“大规模制造”，是大家公认的第一个制造范式。后来日本在学习美国之后，在全球掀起了关注成本控制同时关注质量的“精益制造”浪潮。

到了上世纪七八十年代，随着计算机大量进入制造领域，数控机床也出来了，美国、日本及欧洲国家开始发展“柔性制造”。上世纪90年代末期，当时我们把大规模生产、精益制造、柔性制造三者的精华提取出来，在美国创造出了聚焦市场响应速度的新生产范式“可重构制造”。

当前，在大数据、人工智能等驱动之下，主导的生产范式已转向了智能制造。从2020年起，我们就开始进入到智能制造时代。其主要特征，除了之前所追求的成本控制、质量保障、市场响应速度外，它更加讲究各方面资源的高效利用。但这并不意味着放弃了此前的制造范式，它应该是在前者的基础上于不同维度增加了智能化。

不管是汽车制造业，半导体制造业，还是锂电制造业，整个制造工业随着第四次科技革命的到来，其传统的业务指标包括成本、质量、产能、效率等都有一个明显的智能化趋势。

宁德时代正追求极限制造

NBD：您曾经提出未来智能制造可最终实现“4R”即响应性（Responsiveness）、韧性（Resilience）、可重构性（Reconfigurability）和可重用性（Reusability）。结合具体的智能制造应用场景，我们应如何理解？近几年，宁德时代在智能制造领域又有哪些前沿探索？

倪军：关于智能制造的定义没有一个标准答案。关于上述“4R”，我主要强调的是在智能制造的过程中，机器设备需具有自我意识和自适应能力，能判断自身状态并做出相应调整。同时，整个系统在可预测的自动识别根因模式之下实现零缺陷，近零停机的生产状态。

在传统制造追求的质量、成本、柔性、效率以外，智能制造系统的主要设备需要拥有自我感知、自我适应、自我补偿、自我预测的能力，令整体系统可以快速重构、重复利用，具备对市场快速反应能力的同时，提升抗各种干扰的能力（这种干扰可能来自供应链、原材料、设备、环境等等）。

在智能制造中，人、机、料等各个环节充满了不确定性。如何在众多变数之下，制造出的产品保持一样的高质量，是一个巨大挑战。换句话说，你的智能制造必须保证“首件成功，件件成功”。

我早年在研究全球制造业时，那时世界级制造的标准是DPPM即每百万个产品有一两个不良品。但这已不能满足当前先进智能制造的需求了。

以锂电设备制造为例，动力电池制造有众多难点，首先制造过程具有多场强耦合的特性、涉及超大多尺度的精度控制，且要求严格的控型控性能力。于是，我们在宁德时代，对整个流程进行梳理升级，包括原材料、各个关键工艺流程、关键设备等。只要任何一个地方带来波动，导致产品不一致，我们就通过智能传感器及算法，对其实时自适应管控。最终打造出智能化的闭环控制，实现“极限制造”，进一步将行业标准提升至DPPB——每十亿个产品才能出现一两个不良品。

具体来看，动力电池实现“极限制造”有几个层面的要求。首先，动力电池属于大规模生产，因此对于系统层面的设计十分重要，需要对系统性能做综合全面的评判，包括可靠性、可调整性等。接下来，就是运用仿真系统，对产线动态预测，优化布局。此外，动力电池关键设备调整的周期极其复杂和缓慢，需要对设备供应商的水平有很高要求。

最后就是关键工艺的优化，需要分析各项可控参数和非可控参数，从生产工艺的稳定性和鲁棒性（Robustness）、产品一致性和使用性能方面对工艺参数进行鲁棒设计和优化。

近两年，宁德时代在材料研发、结构创新和极限制造等多方面进行创新，包括在全球首发钠离子电池、将极限制造升级为绿色极限制造，在宜宾建设全球首个获得认证的零碳电池工厂等。除此之外，储能系统也在使用端进行创新研发，还在发电端、输电端甚至变电端加大研发投入。

需高度重视基础工业

NBD：1994年，您受邀参与制定“九五规划”。2003年又受邀为中国科学技术中长期发展出谋划策，活跃在学界和企业界，从不同维度见证了中国制造业的发展。在中国制造业这二三十年飞速发展的过程中，有哪些是被我们忽视了的关键因素？未来如何才能摆脱制造业“大而不强”的局面？

倪军：回过头看，中国制造业高速发展主要得益于中国巨大的市场、低生产成本的优势、以及政府对制造业强大的支撑。但有一点很多时候是被大众，甚至是被政府层面忽视了的，那就是外商直接投资（FDI）。事实上，外商到中国投资，不仅是资金来到了中国，他们在此投资设厂，随之带来了先进的管理、技术及供应链。这对于中国制造业能力有着关键的提升作用。未来，无论是对美国、欧洲、日本，还是中国来说，FDI在制造业转型升级过程中都扮演着重要的角色。接下来，我们必须坚持改革开放，持续完善营商环境，吸引更多外资。

整体而言，中国的智能制造还处于萌芽阶段。要变成制造强国，首先必须重视基础工业。怎么理解？我发现一些地方和企业心态非常浮躁，大家都好高骛远，关注尖端技术，却忽视了基本功。我们很多大型设备、基础元器件，材料及工艺都没有过关。比如我们生产一个轴承，使用寿命仅有某些先进国家的几分之一。如果我们做出来的设备、元器件，其耐用度、精度、可靠性都无法做到国际顶尖的话，我们如何生产出国际顶尖的智能制造产品。

此外，近几年中国出现了很多商业模式创新类企业，人工智能等概念被炒得火热。然而其成功应用的领域仅集中在语音识别、人脸识别、辅助决策等。同时，许多民营工厂企业都乐于贴上“智能工厂”的标签，然而他们仅仅只是做到了简单的信息化、可视化而已。以上这些都不是智能制造。

新一轮科技革命需要的是硬科技创新。商业模式的创新、概念的迭代，它没有办法帮助我们在第四次科技革命中占据有利地位，它不是主导，只能是辅助。

某种程度上，中国发展智能制造的基础设施已经非常好了，包括铁路、港口、机场、高速公路等等。不过中国在制造业领域依然面临基础研究薄弱、复合型人才短缺、企业科研投入水平低等问题。

就企业界而言，除华为、宁德时代外，中国大多数企业相较于发达国家竞争对手，其研发能力严重不足。就学界而言，深度学习、神经网络等等这些概念我们已经有了，但真正缺的是跨学科的复合型人才。在基础研究薄弱的背景之下，高校里面很多科研成果都没有得到转化，仅仅只是发了几篇研究报告，便束之高阁。相较其巨大的科研投入，高校的科研成果产出极不匹配，只是“养活”了一大批海外仪器设备供应商。

未来中国要持续加大科研投入，尤其要注重科研成果的高效转化，同时引导扶持一大批智能制造中小微企业（SMEs），帮助其建立起全周期的研发及成果转化体系，提升其抵御市场风险的能力。

需要注意的是，接下来中国发展智能制造将同时面临很多挑战，包括受疫情影响，出口市场萎缩；生产成本近几年快速上升导致原有的竞争优势减弱；宏观经济下行给供应链等带来巨大压力等。

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每日经济新闻

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