智能制造与企业转型升级

郑晓松

近些年来，我国企业的综合竞争力大幅增强，形成了若干具有国际竞争力的优势产业，我国已具备了建设工业强国的基础和条件。但是，另一方面，也要清醒认识到我国企业在当今世界制造版图中的真实位置。工信部部长苗圩指出，全球制造业已基本形成四级梯队发展格局：第一梯队是以美国为主导的全球科技创新中心；第二梯队是高端制造领域，包括欧盟、日本；第三梯队是中低端制造领域，主要是一些新兴国家，包括中国；第四梯队主要是资源输出国，包括OPEC（石油输出国组织）、非洲、拉美等国。面对困难和挑战，贯彻落实“中国制造2025”和“互联网+”行动计划，促进制造业与互联网、人工智能、大数据等新一代信息技术的融合发展，是我国企业转型升级的必由之路。

一、企业转型升级迫在眉睫

尽管中国有少数企业在某项具体的技术领域上已达到了国际领先水平，但整体上自主创新能力薄弱，缺乏核心技术，产品的竞争力一般，附加值不高，大多数装备研发设计水平较低，试验检测手段不足，关键技术缺失。企业技术创新仍处于跟随模仿阶段，底层技术的“黑匣子”尚未突破，一些关键产品也很难通过逆向工程实现自主设计、研发和创新。此外，基础配套能力不足，很多技术仍需要引进和模仿，关键材料、核心零部件严重依赖进口，先进工艺、产业技术等基础能力依然薄弱，严重制约了整机和系统的集成能力。2018年4月16日晚，美国商务部发布公告称，美国政府在未来7年内禁止中兴通讯向美国企业购买敏感产品。2018年5月，中兴通讯董事长在新闻发布会上坦诚，受拒绝令影响，公司主要经营活动已无法进行。作为全球第五大电信设备制造商，美国商务部的一纸出口禁令竟然让中兴濒临停业甚至破产的边缘。中兴事件充分暴露出我国企业在核心技术和源头技术方面的创新严重不够。中国的半导体、集成电路市场规模虽然很大，也出现了一批像华为、中兴等这样的优秀企业，但总体而言，和国际先进企业相比还存在很大差距，整个半导体产业链中国没有话语权。据第一财经报道，中国的芯片市场需求占全球50%以上，部分芯片占70%～80%，而90%依赖于进口，国产芯片只能自供8%左右。仅在2016年，中国进口芯片总金额接近1.5万亿元人民币，比排在第二的原油进口金额高出近一倍。但是，我国在芯片设计、制造等方面存在短板，尤其是制造环节相对较弱，部分核心技术、关键设备没有完全掌握。

近年来，我国企业的各种经营成本快速上升，不断挤压着企业的利润。根据国家信息中心的分析报告，影响我国制造业成本上升、利润下降的原因还包括：①劳动力成本出现了快速上涨。统计数据显示，中国单位就业人员平均工资从2004年的15920元上升至2014年的56360元，年均上涨13.5%。国际比较显示，中国劳动力成本上升速度不仅显著快于美日欧等发达经济体，而且快于南非、巴西等发展中国家。2008-2014年，中国单位就业人员平均工资年均名义增长率达到11.8%，扣除物价因素，实际增长9%左右。而同期美国工资实际增长率仅为1.9%，欧元区为0.5%，日本为-0.8%；南非和巴西的实际工资增长率分别为3.2%和5.7%。②企业用地成本快速提高随着我国城镇化快速推进以及商品房市场井喷式增长，房价与地价相互拉抬，土地价格不断上涨，企业用地成本明显提高。从全国主要城市土地出让监测价格来看，2008年以来出现加速上升态势，尽管2012年以来有所放缓，但是土地出让价格仍然呈现出上升趋势。综合地价由2012年第三季度的3093元/平方米增加到2015年第三季度的3606元/平方米。工业用地价格由2012年第三季度的662元/平方米增加到2015年第三季度的753元/平方米。③能源原材料成本相對较高。尽管金融危机以来，全球大宗初级产品价格普遍出现大幅下跌，但是，受交易税费、定价机制、流通费用、原料来源等因素影响，总体上中国能源原材料成本高于美国、俄罗斯、巴西等主要能源市场。能源价格相对较高对中国制造业竞争力带来抑制作用。④中国企业的税费和社保负担较重。按照国际标准的宏观税负计算方法，2014年中国宏观税负高达37.2%，已经超过了发达国家的平均水平（在30%-35%之间），这与中国所处的发展阶段极不相称。

二、智能制造是企业转型升级的重要推手

2008年国际金融危机之后，为美国为首的西方发达国家对制造业在推动贸易增长、提高研发和创新水平和促进就业等方面的重要作用有了新的认识，纷纷提出制造业国家战略，如美国的《先进制造业国家战略计划》、德国的“工业4.0计划”和日本的《制造业白皮书》等。在这些重大战略规划中，有一个共同的方向就是不断推动传统制造业的自动化和智能化。面对各国的战略举措和全球制造业竞争格局的重大调整，2015年，中国也出台了《中国制造2025》，明确提出必须依靠创新驱动，推广“智能制造”，做大“互联网+”模式，实现从“制造”向“智造”的新突破。同年，工信部启动实施“智能制造试点示范专项行动”，公布了2015年智能制造试点示范项目名单，46个项目入围。通过示范专项行动，直接切入制造活动的关键环节，充分调动企业的积极性，注重试点示范项目的成长性，通过点上突破，形成有效的经验与模式，在制造业各个领域加以推广与应用。可以说，智能制造已经成为优化生产工艺、促进企业转型升级的关键。

（1）智能制造能够实现真正意义上的柔性生产、自主生产，从而大幅提高传统企业的生产效率。众所周知，智能制造的实质就是“人工智能+制造”。具体来讲，智能制造包括智能制造技术和智能制造系统。智能制造技术是在现代传感技术、网络技术、自动化技术、拟人化智能技术等先进技术的基础上，通过智能化的感知、人机交互、决策和执行技术，实现设计过程、制造过程和制造装备智能化，是信息技术和智能技术与装备制造过程技术的深度融合与集成。当前，核心的智能制技术包括工业机器人、数控机床和3D打印等智能制造装备。所谓智能制造系统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，也即智能化人机交互系统分布式集成制造。从哲学层面讲，智能制造的本质是人的自身解放在制造领域和生产环节的实现，是18世纪工业革命以来机器替代人的劳动的延续和深化，表现为人机一体系统的个体制造单元的“自治性”与系统整体“自组织能力”的自主与自由，同时也是人的个体性和社会性在新的物质和技术条件约束下形成新的均衡关系。中国社会科学院工业经济研究所编制的《“人工智能+制造”产业发展研究报告》认为，人工智能与制造业的融合，主要的作用就是使机器能够“达到甚至超过人类技工水平”，以实现企业生产运营效率的提升。这与过去制造业追求“自动化”的过程实际上有本质的差异。“自动化”追求的是机器自动生产，本质是“机器替人”，强调大规模的机器生产；而“智能化”追求的是机器的柔性生产，本质是“人机协同”，强调机器能够自主配合要素变化和人的工作。因此，“人工智能+制造”未来所追求的，不应是简单粗暴的“机器替人”，而应是将工业革命以来极度细化、甚至异化的工人流水线工作，重新拉回“以人为本”的组织模式，即让机器承担更多简单重复甚至危险的工作，而人承担更多管理和创造工作。

（2）智能制造的目标是充分利用以互联网、大数据和人工智能为核心的新一代信息技术，优化企业传统的相对固化、效率不高的生产工艺和流程，建构高效、快捷的数字化工厂。德国工程师协会对于数字化工厂的定义是：数字化工厂（DF）是由数字化模型、方法和工具构成的综合网络，包含仿真和3D/虚拟现实可视化，通过连续的、不中断的数据管理集成在一起。数字化工厂集成了产品、过程和工厂模型数据库，通过先进的可视化、仿真和文档管理，提高产品的质量和生产过程所涉及的质量和动态性能。广义的数字化工厂则将制造企业的上游供应商、中游合作伙伴、下游渠道商、客户等所有相关方全部包含在内，形成虚实映射的统一协作系统，其本质是通过数据流、信息流与工作流的数字化，更有效实现运营与管控。在产品研发设计环节利用数字化建模技术为产品构建三维模型，能够有效减少物理实体样机制造和人员重复劳动所产生的成本。例如，美国波音公司在其737-NX和787的设计制造中，利用数字化建模技术，不但有效缩短了研制周期，大幅降低了研制成本，有效实现了产品设计与制造环节的信息协同，从而大幅提高了生产效率。在生产规划环节，基于产品设计环节的数据，利用虚拟仿真技术，可以对于工厂的生产线布局、设备配置、生产制造工艺路径、物流等进行预规划，并在仿真模型“预演”的基础之上，进行分析、评估、验证，迅速发现系统运行中存在的问题和有待改进之处，并及时进行调整与优化，减少后续生产执行环节对于实体系统的更改与返工次数，从而有效减低成本、缩短工期、提高效率。例如，大众汽车公司旗下斯柯达捷克工厂，即采用西门子的Tecno-matix，利用虚拟仿真工艺路径规划，来减少实际生产线调整改进所需要花费的成本。

（3）智能制造能大幅降低传统企业的生产成本，从而不断提升生产利润，推动企业持续健康发展。人工智能是智能制造的核心要件，人工智能可以通过自适应制造，自动质量控制，预测性维护等解决方案有效地应对当今制造业面临的问题，比如不稳定的产品优良率、生产线设计缺乏灵活性等等，从而达到改善工艺流程、缩短设计周期、减少材料和能源浪费，提高产品质量的目的。工信部新近发布的《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年）》中明确指出：“大数据的形成、理论算法的革新、计算能力的提升及网络设施的演进驱动人工智能发展进入新阶段，智能化成为技术和产业发展的重要方向。人工智能具有显著的溢出效应，将进一步带动其他技术的进步，推动战略性新兴产业总体突破，正在成为推进供给侧结构性改革的新动能、振兴实体经济的新机遇、建设制造强国和网络强国的新引擎”。具体到生产端，工业机器人是实施智能制造的主体。机器人的核心技术是运动控制技术。工业机器人基本沿着两个路径在发展：一是模仿人的手臂，实现多维运动，在应用上比较典型的是点焊、弧焊机器人；二是模仿人的下肢运动，实现物料输送、传递等搬运功能，例如AGV搬运机器人。随着微电子、新材料、控制、传感交互等新技术的发展，通过软件优化，机器人的功能将更加强大。大力发展以工业机器人为核心的智能制造也是我国经济发展的必然选择。从人口的角度来看，回顾中国近二十年的经济发展，农村劳动力转移和人口红利相互叠加，为制造业提供了大量的廉价劳动力。而今天，刘易斯拐点隐现和人口红利逐渐减弱，导致传统依赖廉价劳动力成本的发展模式受到挑战，从而促进了制造业转型期对机器人的需求。其次，国内企业的生产工艺与技术已经允许机器人及自动化装备的广泛应用，这是生产水平不断发展所必然到达的一个阶段。最后，我国制造业中工业机器人的密度及保有量远低于发达国家，我国制造业自动化程度尚处于较低水平，距制造业发达国家尚有较大的差距，市场潜力巨大，具有显著提升空间。

（4）智能制造实现了新一代信息技术与传统生产工艺的充分融合，在大幅提高生产效率的同时，还能保证生产的稳定性和针对性、产品的可靠性和市场的认可度。具体来讲，在产品的策划、设计、研发阶段，企业可以凭借信息通讯技术提升效率，通过互联网平台，充分利用各方面的创新资源，让更多具有相关专业知识技能的人员参与到新产品的开发中，甚至可以将新产品的设计通过互联网进行众创、众包；至于企业内部，各个部门之间通过互联网实现协同设计、协同管理，从而优化产品设计过程。在生产设备和生活流水线中融入新一代信息技术，使其成为可以进行智能化制造的生产工具，成为物联网的智能终端，这样，整个制造过程完全可以做到信息化、互联网化，使制造过程的效率更高、制造资源的配置更加合理、优化，产品更加个性化，生产更加智能化。利用云计算，实现制造过程的自组织、自控制将成为现实。云制造、网络制造的模式并不遥远，未来制造工厂的形态不会是现在工厂的修补型。再次、利用互联网和大数据，可以实现产品全生命周期的优化管理，包括产品的营销、服务、维护、回收、再制造等，利用互联网一方面，制造业企业能够不断地基于网络获取信息，及时对市场需求做出快速反应，另一方面，企业能够将各种资源集成与共享，合理地利用资源，从而大大提高企业的生产效率，加快创新速度，加速品牌传播。依托互联网平台和大数据分析，制造业可以实施从生产型制造向服务型制造转变，服务与产品融合、虚拟与现实结合，产品在某种意义上仅仅成为服务的载体，服务所创造的价值在制造业中所占的比重逐渐加大，使制造业的产业形态发生根本变化。因为互联网的普及，制造企业在生产可靠的产品的同时，还可以向客户提供优质丰富的服务以及一整套解决方案，例如，从2012年开始，小米科技在智能手机和互联网的主战场外，先后推出了“小米电视”、“小米盒子”等网络终端产品，构建起“平台+内容+终端+应用”的全产业链业务体系，对传统电视行业造成了不小的冲击。

三、前景和问题

依托智能制造，既是我国企业摆脱目前的经营困难、实现转型升级的主要途径，也是未来发展的大趋势。概括来讲，完全实现智能化生产的企业具有美好的前景：①工艺的低碳化。融合了新型信息技术的制造业，无论产品设计、制造工艺、生产排放，都实现了节能环保，从而达到生产的低消耗、低排放、高效率的目标；通过互联网上的大规模信息交换和大数据的深度分析，高效率地进行资源回收和循环再利用，真正做到发展循环经济，实现绿色发展。②生产的智能化。未来，传统意义的以人为主体的工厂可能不复存在，取而代之的是高度发达的信息处理系统，复杂而高效的指挥系统，以高端机器人为主导的生产系统，高度智能的售后服务系统。简言之，未来的制造企業可能主要以“云工厂”的方式存在，任何创新的设计都可以提交“云工厂”，制造出相应的创新产品。③服务的精细化。从微笑曲线来看，服务处于价值的高端，而生产加工环节却处于低端。融合了新型信息技术的制造企业已经转型为服务型制造业，不单单制造产品，还能围绕产品提供各种服务，研发开发服务、产品维护服务以及关联的产品服务，这样不仅能够提升用户的满意度，还能大大拓宽企业的价值链。

当然，也会带来一些问题，最显著的可能是失业率增加、低端劳动力就业困难。根据世界经济论坛2016年的调研数据预测，到2020年，在全球15个主要的工业化国家中，机器人与人工智能的崛起，将导致510万个就业岗位的流失，多以低成本、劳动密集型的岗位为主。所以，针对这一问题，就国家层面来讲，顺应智能化发展潮流，有必要大力推进教育特别是职业教育的改革；就企业层面讲，要加大职工有关智能化转型所必需的专业技术和职业技能方面的培训；就个人而言，根据时代和社会的发展，不断更新自己的知识结构已经刻不容缓。