把握智能制造发展的趋势与重点

作者：郧彦辉

智能制造是先进制造技术和新一代信息技术的深度融合，代表着我国制造业高质量发展的主要方向。习近平总书记指出：“要以智能制造为主攻方向推动产业技术变革和优化升级，推动制造业产业模式和企业形态根本性转变，以‘鼎新’带动‘革故’，以增量带动存量，促进我国产业迈向全球价值链中高端。”

智能制造发展的新趋势

经过多年培育，我国智能制造已经取得长足进展。总体上看，我国智能制造发展从初期的理念普及、试点示范阶段进入试点示范引领、供需两端发力、多方协同推进的新阶段，通过深入推进数字化转型行动、大力实施智能制造工程、开展工业互联网创新发展行动，制造业重点领域的智能化水平不断提升，当前规模以上工业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55.7%、75.1%。智能制造成为推动我国制造业高质量发展的强劲动力。

当前，随着人工智能、数字孪生等新一代信息技术的发展，我国智能制造发展呈现出以下三个新趋势。

智能制造的人本化。人本智能制造是智能制造发展的新理念，智能制造的发展开始重点考虑社会的制约因素，智能制造系统设计正在纳入人的因素，人的利益和需求日益成为生产过程的核心。譬如，人机合作设计和人机协作装备的推出，使人从许多机械化生产中解脱出来，人与机器可以发挥各自优势，协作完成各项工作，推动产业模式的变革。

智能制造的多领域集成发展。在早期，智能制造主要侧重于物理系统的感知与集成，随后开始与信息系统进行深度融合，近年来则进一步与社会系统进行融合。在多领域集成发展的过程中，智能制造通过不断融入更多的制造资源、信息资源和社会资源，催生出预测制造、主动制造等数据驱动的制造新模式，使制造模式从单一化走向多元化，制造系统从数字化走向智能化。

企业组织形态发生较大改变。随着智能制造技术的日趋复杂，传统产业链的模式正在被打破，终端客户倾向于选择完整的解决方案。相应地，制造企业的生产组织和管理方式也正在发生重大变革，以客户为中心和数据驱动更为普遍，企业组织架构正在向扁平化、平台化方向转变。

智能制造发展存在的突出问题

我国制造业正在积极适应智能制造发展的新趋势，并且在一些关键领域和技术上抢占了优势地位。但同时也存在着一些突出的问题。

制造业企业智能化水平“参差不齐”，使智能制造的人本化推进缓慢。近年来，我国积极开展智能制造应用试点工作，推进示范项目、推广典型经验。截至2021年底，我国工业互联网的应用已经覆盖45个国民经济大类，工业APP数量突破60万个，建成了700多个数字化车间、智能工厂，培育较大型的工业互联网平台超过150家，连接工业设备超过7800万台（套）。但企业智能化转型尤其是实现人机协同是一项系统工程，当前我国许多企业仍处于工业2.0、工业3.0阶段，对生产设备、业务流程等进行全面更新或者改造升级，对工人进行新技能培训，需要大量的资源投入，但资金等要素短缺严重限制了企业的人本化改造。

智能制造的一些基础性技术存在短板，使多领域集约发展的根基不牢。目前，我国已经掌握了长期制约产业发展的部分智能制造技术，包括机器人技术、感知技术、复杂制造系统、智能信息处理技术等。以智能控制系统、工业机器人、自动化成套生产线为代表的智能制造装备产业体系初步形成。但智能制造的共性技术、关键技术仍存在短板。比如，我国工业软件实力较弱，工业仿真设计软件基本被国外垄断，高档数控机床、智能传感器等对进口的依赖程度较大，很大一部分新材料处于实验室研究阶段无法开展应用转化，等等。

企业生产管理模式智能化转型存在明显的弱项。以客户为中心和数据驱动的企业生产和管理模式需要以新型管理技术人才队伍和全新的行业标准为支撑。从人才队伍来看，我国智能制造人才存在结构式缺口。据人力资源和社会保障部统计，2020年我国智能制造领域的人才需求为750万人，而缺口为300万人；到2025年，人才缺口预计达到450万人。从标准体系来看，我国正在逐步构建智能制造标准体系，已经发布国家标准285项，牵头制定国际标准28项，石化、建材、纺织等14个细分行业构建了智能制造标准体系，但大多行业领域智能制造标准体系仍不健全。长期以来，我国处于全球产业价值链的低端位置，在国际制造标准领域中的话语权和影响力较弱，在国内智能制造标准与国外标准体系对接与互认方面仍然有待加强。

智能制造发展的突破重点

未来一段时期是我国智能制造发展的关键时期。习近平总书记强调：“我们要顺应第四次工业革命发展趋势，共同把握数字化、网络化、智能化发展机遇。”应抢抓这一历史性契机，通过一系列政策创新积极引领我国智能制造进行战略性的重点突破，实现我国制造业的“换道超车”、跨越发展。

筑牢技术底基，夯实智能制造发展核心动力。强化人工智能、认知科学、仿生制造等基础研究，推动制造技术、信息技术在智能制造中深度融合发展。聚焦制造业企业生产全过程，以“揭榜挂帅”方式集中资源，攻克一批共性和关键技术，突破精密加工等先进工艺技术。围绕工业母机、智能传感等关键领域，整合资源力量建设智能制造领域制造业创新中心、技术创新中心、工程研究中心等创新载体。

深化推广人本化的应用，拓展需求侧拉动作用。智能制造技术重在应用，因此，应根据人的特性和需求，打造出可供选择的多元化应用场景，培育推广智能化设计、网络协同制造、大规模个性化定制等新模式新业态。聚焦企业、行业等转型升级需求，打造典型应用场景，推动企业各环节智能化改造，探索有效推广路径，实现智能制造从点到线到面的系统发展。

加快中小企业智能化转型，实现大中小企业融合发展。中小企业是智能制造升级的最大短板，也是最大潜力所在。要完善“政府—平台企业—行业龙头企业—服务机构—中小微企业”多级联动的推进机制，搭建融合发展生态。通过推进“虚拟”产业园和产业集群建设，以信息流推动供应链、产业链上下游企业间的数据贯通、资源共享和业务协同，提升产业链资源优化配置和动态协调水平，带动中小企业智能化升级。

强化支撑体系建设，为智能制造发展提供重要保障。加强标准体系建设，包括加强基础共性、关键技术和行业应用标准制修订和试验验证，积极推广标准的实施和标准应用试点示范。积极参与国际标准合作，参与国际标准的制定。加强数字化人才培养，深化产学研协同发展机制，构建体系化的培养方案，依据行业应用需求，提升教学内容与行业应用契合度，培养出一支规模庞大的智能制造人才队伍。

来源： 学习时报

周剑：中国智能制造的重点和路径

“智能制造当前的任务是互联网、大数据、人工智能与实体经济深度融合。其中，推进制造业与互联网融合，推动工业互联网，是数字化向网络化过渡阶段制造业创新发展的核心关键。” 9月12日，国家工业信息安全发展研究中心信息化研究和促进中心主任周剑在以“创新驱动·高质发展”为主题的埃森哲企业数字化转型论坛·两化融合深度行上如此表示。

至于现阶段该如何推进智能制造，周剑在论坛上发言称，制造业与互联网融合的发展路径主要表现为从制造资源云化改造，到制造能力开放共享，再到人机智能融合创新，是一个动态优化、迭代演进的长期过程。

要想更深层次理解转型路径，他认为，未来真正的网络化发展，最核心的就是资源配置方式问题。其中，数据是驱动经济社会发展的新生产要素，它最大的价值是支持社会化资源的动态配置。另外，社会化组织管理和社会化组织模式，也是一个新引擎。

对于当下中国智能制造的发展阶段，他认为，目前我们国家的智能制造，做的仍然是自动化。离实现信息化还要经历的三个阶段， 即数字化、网络化、智能化。

另外，通过对中美德制造业数字化转型基础的比较，周剑认为，目前中国和美国在IT的基础设施方面相对有优势，包括互联网的基础设施。而在知识经验方面，美国和德国优于中国。但在互联网生态方面，中国潜力是最大的。

以下为发言实录：

周剑： 非常荣幸跟大家一起分享一下关于咱们中国对于推进智能制造的一些理解和举措。

首先分享一下制造业创新发展或者数字化转型的背景。现在处在非常剧烈的变革时代，按照我们的研究观点，我们认为正在经历的这轮变革是人类历史上有史以来最激烈的一次。我们会从工业时代走向信息时代 。推进信息化这件事情，仅仅是万里长征走了第一步而已，虽然计算机在上个世纪中叶就发明，但是IT技术的应用日新月异，取得的成效方面，对工业化的工作产业体系经济模式的改造方面还有很多可改善空间。

工业化如果经历了好几个阶段，最近的一个阶段是自动化。到信息化要经历的三个阶段，大家初步有一个共识是，数字化、网络化、智能化 。这是从很多原理层面探讨的，现在绝大多数的企业仍然在做的是自动化，尤其是所谓智能制造层面，仍然做的是自动化。

从自动化向数字化转型，我们也做了很多工作。原来做的数字化更多是把数字技术、一些IT技术引入到企业里面，在业务、经营管理、各个层面用了。大家注意，我们没有真正利用这些技术去深层次改造我们业务本身。最早推进信息化叫技术导向、技术驱动，后来叫业务导向、业务驱动。这轮变革当中，谁会定义我们的产业结构？是一些信息化的新规律，而不是过去几百年工业化形成的规律。 我们是不是改变了业务本身，很多人谈业务的转型，我个人理解所谓的互联网+，真正互联网+，真正主流的模式无非就是设备资产的远程运维，其他的还看不太清楚。

从这个意义上讲，反问一下从自动化向数字化转型的过程中，我们IT技术用的已经比较普及了，但IT技术是不是真正起到了革命性作用，重新定义企业业务和发展模式，这是我们要思考的。 我们叫企业数字化转型，这个转型是不是能用数字化重新定义企业的发展路径，形成所谓信息时代的这套新规律。这样一个过程会非常难，现在我们主要仍然是在用工业化的规律去推动两化融合，某种意义上其实就是在这样一个背景下，对一种规律形象的表述。

从更深层次理解转型路径，能不能从自动化走数字化道路，而不是用解决自动化发展的问题。未来真正走向网络化的发展，最核心的就是资源配置方式怎么办，技术进步很快，但技术等要素交织在一起，是一个生态。有了新技术，组织管理方式能不能匹配，合作方式能不能匹配。说到根上，商业模式能不能匹配，资源配置的方式能不能匹配。 过去资源配置方式沿着技术和职能分工的一种分工制。真正合作在企业之间是通过商业交易实现，到了数字化时代，我们发现有了数据之后很多做法可以改变。我们要研讨通过大范围动态资源配置方式的改造，实现新的价值创造的模式，形成新的价值增长点。

怎么把握和理解，要素到底是什么？我们感觉到传统的农业时代，咱们汇聚资源的要素是土地，通过劳动力，通过培训的劳动力经营土地创造价值。通过资本把各种要素汇聚起来，有了这个条件，去推动大规模工业生产，主要创造价值或者传播价值靠的是技术创新。

数字经济时代，我们现在体会，汇聚资源有一个要素逐渐清晰就是数据。 数据本身有多少价值？它最大的价值其实是通过数据去真正支持社会化资源的动态配置，它是配置资源的一个主导要素。到底怎么更好创造价值，满足动态化的需求，这需要认真考虑，未来很可能就是大数据、人工智能引导的新方向，它需要自动完成，可能是一种新的能力、体系，要基于数据汇聚的全社会动态资源，能够柔性组织起来满足个性化需求。这样新的载体是什么？可能是AI引导的未来的方向的一种生态能力。

生产力是进步了，条件具备了，最终做事的还是人，离不开人。我们发现满足社会化组织管理和社会化的组织模式，也是一个新引擎。国家一直推进新旧动能转换，改革开放四十周年，前几十年改革开放主要凭借的生产要素就是一些低门槛的传统要素，像土地劳动力资本，门槛特别低，容易造成过剩。我们现在理解新动能，你能不能把新一代信息技术、社会化组织管理，数据新要素用好，基于新的要素构建新的竞争力体系，最后真正有效基于新要素形成新的发展模式，开辟新的发展道路，实现创新驱动。 创新驱动如果还是基于传统要素，你会发现空间非常小，天花板在上面你怎么也突破不了。

新旧动能转换落到企业层面就是新旧体系切换的问题。现在大家认识到用户越来越重要了，怎么样提升用户体验，怎么样更好实时反映，跟用户直接联系，建立沟通，这些是很直观的感受。实际上我们过去按照传统的方式很重视研发，很重视生产管控，很重视供应链协作等等，但是现在我们要应对一个更加个性化、动态化的市场，我们要思索一些其他东西。 过去传统的工业体系实际上建立在一套比较封闭的技术体系基础上，现在的发展一定是互联网的发展、数据的发展，包括智能技术的发展，倒逼我们走向越来越开放的生态。

我们看的越来越清楚，重要的节点在于：是不是精准识别需求，通过社会化的方式去快速整合资源，形成合作，在线能不能形成合作，还是靠知识产权体系才能够完成；是不是可以快速交付；是不是全生命周期精准服务。

新的能力体系和过去只是为了把产品做出来让营销人员卖出去的那个时代完全不一样。跟技术有关、跟价值生态合作模式有关，跟社会的生态都有关系，这是需要深入的去推动。只有构建新兴能力，数字化转型才可以找到新空间，新的经济模式像共享经济，才可以真正有效实现。

对比一下中美德，中国跟美国在IT的基础设施方面现在相对有优势，包括互联网的基础设施，因为传统基础设施都是以硬为主，现在以软、网络为主。知识经验方面美国和德国优于咱们，毋庸讳言。在互联网生态方面，中国潜力是最大的，我们有这个体会。

稍微分开点说，美国是工业制式软件化和平台化能力非常强，德国是产品研发、装备、自动化系统、工业流程这些方面具有显著的优势。咱们国家这些方面都有差距。数据采集和分析，美德数据采集相关的产品在国际上占主导地位，非常有经验，咱们国家非常薄弱，1.0、2.0、3.0，这个分布非常广，我们的潜力非常大。

IT技术能力方面，美国是遥遥领先，尤其是PaaS能力上遥遥领先。德国是具备将核心的工业知识经验固化封装为模型化的能力比较强。可以有这样的判断，第一，美国虽然互联网发展的也非常快，美国其实因为各种原因，并没有真正形成覆盖全社会的互联网生态。 互联网新的模式对于传统模式的优势不像中国这么明显，有这么大的差距，并没有完全覆盖所有的方方面面。

第二，德国对互联网平台方面，也是各种原因，我们感觉还是在适应期。中国几乎是无所不用其极，我们的生态比较好。

第三，当前的重点是什么，变革是一个长期的过程，当前的重点是制造业与互联网的融合。 十九大的时候报告里面提出互联网大数据与实体经济的融合，给两化融合赋予了新内涵，揭开了新篇章。智能制造是我们的主攻方向，现在从自动化到数字化，我们认为下一个竞争的焦点就是怎么样争夺网络化发展的先机，资源配置方式从内部为主怎么能够在全社会动态配置，这个潜力实在太大了。 企业是工业化的产物，现在大家都认为企业越来越小、越来越专业化，越来越灵活机动。网络化时代这种变革才有可能深层次成为可能，只有真正资源配方式在全社会范围动态配置，个性化需求才有效满足，组织方式才可以走向社会化，企业的边界越来越模糊。

国家战略布局层面，要推动制造业与互联网的融合，要推动工业互联网，这是当前大家全球共同的战略焦点。

工业互联网或者制造互联网的本质，就是推动工业化的发展方式和IT产业的发展方式，让它能够融合，工业能力跟IT能力能不能集成，能不能融合、能不能创新。 我们能不能推动硬件，首先要越来越重视软件，毋庸置疑。数字化发展大家越来越重视软件，随着互联网发展，大家也越来越重视软件，越来越重视网络平台，光重视不够，是不是可以推动硬件和软件分离，能不能推动硬件和软件平台分离。让我们的产业有一个分层发展的模式，这样，知识的创新迭代交互共享才真正有可能。

IT走过这样的路，操作系统的出现包括通用软件的出现，制造业能不能这么干，我们制造业是山头林立，自成生态系统。这种生态系统最核心的纽带除了特别专业的技术门槛之外，更重要的是价值门槛。 能不能把制造业像IT那样推动数字化、网络化，然后实现制造能力软件化、模块化和平台化，还有一个层次，要解决包括制造资源的联网共享的问题。如果把模块化的制造能力提炼出来，它是有特定的价值内涵，这时候就可以交易，在线协同，通过它把制造资源有效配置起来，调用起来，通过平台部署大家去共享。

最后一个，分享一下实现路径。数字化就很难，还要把制造能力模型化，这个特别难 。怎么实现呢？我认为，第一步制造资源云改造，能不能跟一些平台或者有平台经验的团队合作，用平台化的模式跟传统业务之间去融合，去结合，能不能探索出一种有新的价值创造模式的新业务体系。 传统企业能不能跟一些互联网企业，有平台化运营经验的企业合作，让数字化改造当中每一步都有新的价值出现或者新的模式出现，这样也能让数字化这件事比较稳妥、有效推进下去。

第二，如果资源一定程度云化了，可以研究和推动这个制造能力的问题，把制造能力的模型研究出来，进行平台化部署，再共享。

第三，通过人工智能、大数据，就像原来的通信软件，通过软件化、模型化、人工智能化，让创新的门槛极大降低，全民创新，让所有的人都成为创造者。

这个历程可能会很长。局限在具体的领域，现在很多事情可以做。制造能力的共享，能解决制造业发展一系列的问题。如果实现全民创新，制造业创新就跟其他的创新一样，会变得非常繁荣，而不是每个企业养那么几个研发团队，会是分层次，有些人专职做，有些人兼职做。

我们需要一个生态，主体也要开放合作，需要融合。融合既体现在技术上，也体现在组织管理上，以及产业之间，体现在价值生态的构建方面。

相关问答

[回答]南京理工大学是隶属于工业和信息化部的全国重点大学,坐落在钟灵毓秀、虎踞龙蟠的古都南京。1995年,学校成为国家首批“211工程”重点建设高校;2000...