我国制造业在转型智能化过程中的瓶颈是什么，如何打通智能制造的“任督二脉”？

导语：当今社会，智能制造是制造强国的主攻方向，这个课题已经不是选择题，而是制造企业的必选题。秉承2022年两会精神，各地政府机构也在加紧配套政策，推动有条件、有实力的制造业企业逐年加大数字化、网络化、智能化方面的投入，促进加快数字化转型。

　　当前，数字化浪潮愈发澎湃，第四次工业革命技术引领的新一轮产业变革正加速推动实体经济与数字经济深度融合，全球产业开启了一次全新的“数智转型大航海”。3月30日，世界经济论坛(WEF)公布了第8批全球“灯塔工厂”名单，截至目前,全球“灯塔工厂”总数为103家，而中国拥有的“灯塔工厂”已增至37家，占比超过1/3。

　　当今社会，智能制造是制造强国的主攻方向，这个课题已经不是选择题，而是制造企业的必选题。秉承2022年两会精神，各地政府机构也在加紧配套政策，推动有条件、有实力的制造业企业逐年加大数字化、网络化、智能化方面的投入，促进加快数字化转型步伐。

　　浙江大学国际联合商学院数字经济与金融创新研究中心联席主任、研究员盘和林在接受新华网专访时表示，产业数字化为制造业转型升级创造了新的重大机遇，其中，“灯塔工厂”的先进经验有助于推动制造业企业网络化、数字化、智能化的进度。

　　数智化转型为制造业提供新机遇

　　在工信部、发改委等八部门联合发布的《“十四五”智能制造发展规划》中，设定了“两步走”的发展策略，即2025年规模以上制造业企业大部分实现数字化网络化，重点行业骨干企业初步应用智能化;2035年规模以上制造业企业全面普及数字化网络化，重点行业骨干企业基本实现现代化。

　　随着全球新一轮科技革命和产业革命的逐步深入，数字化转型浪潮给传统制造业带来了冲击，同时也催生了一系列数字相关产业。盘和林认为，产业数字化促使信息技术、数字技术、人工智能等技术与制造业加速融合，为制造业高端化、智能化、数字化发展态势为制造业转型升级创造了重大机遇。

　　他指出，借助成熟的外部数字产业，企业进行数字化转型的门槛更低，能更好地实现数字化转型来提质增效。企业一旦数智化转型成功，数智化转型的能力和经验会转化为企业新的机遇。

　　“数智化转型过程的道路千万条，可以帮助企业拓展新的经营思路，改变固有的生产方式，升级、转型的同时，推动企业创新。”盘和林说。

　　而针对制造业在具体执行“两步走”发展战略的过程，盘和林建议可以从以下四方面着重考虑。

　　首先，考虑数字化、网络化、智能化的先后顺序。国内制造业中的成熟产业、流水线重复工作较为集中、劳动力密集型、规模较大的企业应该率先实现数网智转型。国企带头转型，既有带头作用，也能通过试点转型积累经验，小规模企业的容错率低，大企业可以在新技术上提前趟过雷区，为数字转型模式打好基础。

　　其次，从成本效益的角度考虑数字化转型。数字化转型的最终目标是提高企业效益，要将好钢用在刀刃上，一些经济效益较低的行业，数字化转型要考虑成本效益的问题，不能为了转型而转型。

　　第三，政策应该在技术、资本、人才等要素方面给予企业更多支持，让企业有能力实现数字化转型。

　　此外，要注重基础设施和基础研究。比如数字化和网络化就需要一定的通信设施作为基础，而智能化则十分依赖于人工智能算法的基础研究。

　　我国制造业转型智能化的现状与难点

　　当前，我国制造业面临着异常严峻的挑战，在这种背景下，制造企业如何实现转型升级?推进智能制造成为重要的途径。然而，我国制造企业在推进智能制造过程中面临着诸多难点问题。

　　1、概念满天飞，技术一大堆

　　从“工业4.0”的热潮开始，智能制造、CPS、工业互联网(平台)、企业上云、工业APP、人工智能、工业大数据、数字工厂、数字经济、数字化转型、C2B(C2M)等概念接踵而至，对于大多数制造企业而言，可以说是眼花缭乱、无所适从。

　　智能制造涉及的技术非常多，例如云计算、边缘计算、RFID、工业机器人、机器视觉、立体仓库、AGV、虚拟现实/增强现实、三维打印/增材制造、工业安全、TSN(时间敏感网络)、深度学习、Digital twin、MBD、预测性维护......让企业目不暇接。这些技术看起来都很美，但如何应用，如何取得实效?很多企业还不得而知。

　　2、摸着石头过河

　　企业在推进智能制造过程中缺乏相关技术经验，目前，制造企业存在三种类型的孤岛，即信息孤岛、自动化孤岛、信息系统与自动化系统之间的孤岛。此外，许多企业缺乏统一的部门来系统规划和推进企业智能制造进程。在实际推进智能制造的过程中，企业也仍然是头痛医头，缺乏章法。

　　3、理想很丰满，现实很骨感

　　推进智能制造，前景很美好。但是绝大多数制造企业利润率很低，缺乏自主资金投入。一些国有企业和大型民营企业可以争取到各级政府的资金扶持，但大多数的中小企业只能“隔岸观火”，自力更生。企业在智能化转型升级过程中，大屏幕指挥中心是必须有的，大量采用机器人的自动化生产线是必须建的，MES系统更是必不可少的。但至于究竟能否取得实效，就只有企业“冷暖自知”。

　　4、自动化、数字化还是智能化?

　　在推进智能制造过程中，不少企业对于建立无人工厂、黑灯工厂跃跃欲试，认为这些就是智能工厂。而实际上，高度自动化是“工业3.0”的理念。

　　对于大批量生产的产品，国外优秀企业早已实现无人工厂。例如，日本FANUC全自动装配伺服电机，可以做到40秒生产一个产品，但其前提是生产的产品需要做到标准化、系列化，以及拥有面向自动化装配的设计，将需要用线缆进行插装的结构改为插座式的结构。

　　从技术和管理的角度来看，中国制造向中国智造转变还存在五大难点：

　　1 智能制造是基于新的物联网、大数据、云计算等数字化技术与先进制造技术的深度融合，贯穿于设计、供应、生产制造、服务等整个供应链制造、运营和管理环节。因此，智能制造包含两个系统工程，一个是智能制造技术(制造技术和信息技术)整合的系统工程，另一个是管理的系统工程。目前，这两个系统工程不仅是中国企业面临的问题，欧美企业也同样面临这个问题。

　　2 装备制造业仍然是瓶颈，跟不上智能制造发展的要求。智能制造最终还是要落到制造技术和装备上，虽然我国在互联网、物联网、大数据、云计算等数字化技术以及5G深入应用上处于优势地位，但在制造执行单元——机床方面，我国与欧美日相比还存在很大的差距。

　　3 基础数据平台深度开发不受控。企业要实现智能制造，需要MES和ERP等两个基础系统平台。而我国还没有相关自主研发的软件平台，系统平台要依赖于欧美，因此在深度定制开发上受到限制。

　　4 算法开发。智能制造需要基于数据并充分挖掘数据价值而实现自决策、自管理、自学习，从数据源采集、数据呈现、数据分析到自行诊断、自动反馈、自动调整控制，过程离不开算法开发。而算法开发是一个多元跨界和交叉学科的工作，既要求对业务有深入理解，又要求有IT技术思维。目前，我国在算法开发的资源上还存在很大差距。

　　5 管理和组织的变革。一方面，智能制造基于数据可实现端对端、信息充分共享、管理平台化，打破了企业原有金字塔管理体制结构。因此来自原有权力结构拥有者的变革阻力会很大，往往他们掌握了决策权，导致智能制造的资源投入不到位。另一方面，管理方式会因信息平台化而发生改变，个体和任务小团队的自管理、自决策机制会越来越普遍，但是，目前还没有找到比较好的组织管理方式及组织文化。

　　我国智能制造发展面临的问题及对策建议

　　智能制造业人才紧缺，需加快培养相关人才。我国智能制造面临人才缺口大、培养机制跟不上、现有制造业人员适应智能制造要求的转型难度较大等问题。

　　一是整体人才缺口大。我国教育部、人力资源和社会保障部、工业和信息化部联合发布的《制造业人才发展规划指南》预测，到2025年，高档数控机床和机器人有关领域人才缺口将达450万，人才需求量也必定会在智能制造不断深化中变得更大。

　　二是人员流动性大，且刘易斯拐点后人口红利在缩小。不仅是人才缺口大，制造业人员流动性也很大。根据中金公司的调研，在跨过刘易斯拐点后，制造业劳动力市场中需求方的议价能力下降。例如，有纺织企业反映2012年以来企业在国内就面临基层员工招不进来、大专生留不下来的情况;另外，有些汽车配件企业希望可以留住熟练工人，但新冠肺炎疫情发生后，部分四川、重庆的工人可能选择不再回来，过去几年的产业内迁也使很多中西部劳动力选择就近就业。

　　三是智能制造转型升级创造的新职位需要新型技术人才，但传统就业人员并不一定能在短期内转型并适应新职位需求。以工业互联网为例，中国工业互联网研究院的研究表明，工业互联网相关职业在不断涌现。2019年、2020年国家发布的29个新职业中，与工业互联网相关的达到13个，如大数据工程技术人员、云计算工程技术人员，占新增职业的44.8%。要胜任这些新职位需要较高、较新的知识储备，原有传统制造业领域的工程技术人员要满足这些新岗位的技能需求，需要时间培养。

　　以上都是智能产业结构升级过程中难以避免的问题。要解决这些问题，可从两方面着手。一方面，建立更为健全的在职教育体系、提供在职教育的认可度和含金量。制造业是就业的重要领域，相关人员的转型升级是迈向智能制造的前提。在人才缺口较大的情况下，在职人员“干中学(Learning by doing)”是制造业智能化人才培养比较务实的路径。同时，用人单位也要抛弃对在职学习的成见和歧视，避免“唯学历论”，要根据制造业实际需求和个人能力来选用人才。

　　另一方面，制造业人才使用面临“Z世代”挑战。“Z世代”是美国及欧洲的流行用语，意指1995～2009年间出生的人，又称网络世代、互联网世代，统指受互联网、即时通信、短信、MP3、智能手机和平板电脑等科技产物影响很大的一代人。面对时代变化，制造业传统的用人管人方式需要转变，使年轻一代能够留得下来、干得下去，能够越干越有希望。

　　工业互联网的安全问题需引起高度重视，进一步细化明确责任体系。工业互联网作为智能制造的“血脉”，其安全性直接关系到智能制造的安全。工业互联网和制造系统具有高度集成的特征，而这些集成使智能制造系统更容易受到网络威胁的攻击。2019年7月，工业和信息化部等十部门联合印发了《加强工业互联网安全工作的指导意见》(以下简称《指导意见》)，提出了两大总体目标：一是到2020年年底，工业互联网安全保障体系初步建立;二是到2025年，制度机制健全完善，技术手段能力显著提升，安全产业形成规模，基本建立起较为完备可靠的工业互联网安全保障体系。

　　当前，我国工业互联网面临的威胁较为严峻。2020年1月至6月，国家工业互联网安全态势感知与风险预警平台持续对136个主要互联网平台、10万多家工业企业、900多万台联网设备安全监测，累计监测发现恶意网络行为1356.3万次、涉及2039家企业。有数据显示，截至2020年6月，我国工业互联网虽然总体安全态势平稳，未发现重大工业互联网安全问题，但对工业互联网基础性设备和系统的攻击正在增多，攻击范围、深度都在扩张，未来工业互联网面临严峻安全挑战。

　　工业互联网安全问题难以避免地会随着智能制造升级发展而不断变化，因此相关的防范体制机制是关键所在。《指导意见》特别强调，到2020年年底，“制度机制方面，建立监督检查、信息共享和通报、应急处置等工业互联网安全管理制度，构建企业安全主体责任制，制定设备、平台、数据等至少20项亟需的工业互联网安全标准，探索构建工业互联网安全评估体系”。由此可见，工业和信息化部等我国相关主管部门对工业互联网安全问题的复杂性和多部门协同联防联控的重要性有充分认识。而细化工业互联网各领域、各环节的责任体系，是多部门合作防控的首要问题。因此，在加强相关标准建设的同时，也要进一步细化相关安全体系的职责，需要将防范工作落实到具体的主管部门。

　　半导体、高端数控机床、工业机器人核心零部件等的国产替代需要我国提高自主创新能力，建议进一步深化科研体制改革、加强科研机构与产业界的联动，通过提高国家系统自主创新能力来推动关键领域的技术瓶颈突破。半导体、高端数控机床、工业机器人核心零部件这些领域在技术路径上是密切相关的。例如，这三个领域在传感器、控制系统、各种智能芯片模块方面均有相似或共同的技术栈。我国要提高这些领域的国产替代率，不是依靠个别技术突破能够实现的。半导体、高端数控机床、工业机器人核心零部件的国产替代突破需要依托国家系统创新能力的提升，这将是一个长期的过程。

　　在国家层面，目前这几大领域主要依靠相关部委和地方产业政策支持，但缺乏中央的统一战略。建议立足于国家整体系统创新能力的提高，从中央层面明确具体的责任人，统筹半导体、高端数控机床、工业机器人核心零部件等领域自主创新问题。通过中央层次的统筹，在不断改革中建立与解决当前半导体、高端数控机床、工业机器人核心零部件“卡脖子”问题相适应的国家系统自主创新机制，建立制度化的创新突破能力，推动我国智能制造迈上新的台阶。

　　加快智能制造升级发展，需进一步激活民营企业活力，完善相关市场竞争和退出机制。一方面，未来我国企业的智能制造转型升级，在国企做大做强的同时，民营制造业发展的动能不容忽视。2018年以来，我国对于行政性政策对民营企业的影响问题已有较深入的认知，特别是政策刚性对民营企业生命力的影响问题，需要长期警醒。此外，我国智能制造同时也要为“小微民营企业”预留发展空间，引导和促进小微企业形成或者融入产业链。

　　另一方面，我国大部分制造业领域已经不是幼稚产业，保护与竞争、政策支持和市场退出机制等需要并行推进。以半导体产业为例，我国半导体芯片需求当前已经占据全球第一，除了芯片制造还与国际发展存在较大差距，我国在晶圆材料生产、封测和电子产品制造方面的全球竞争中已经具备较强的竞争力。结合美国的半导体产业经验，在行业发展早期是需要产业政策扶持的，但是随着产业自身发展的不断成熟，要逐步从产业政策推进向产业政策与贸易政策相结合的方式过渡，适当引进竞争机制，淘汰落后产能，为有竞争力的企业提供更好的创新空间。因此，我国半导体行业最终仍需面对与美国等发达国家在全球的较量，长期的竞争与较量将是常态。