江苏智能制造生态系统发展研究：界面管理视角

杨 慧，朱英明，孙立缘

(1.南京理工大学 经济管理学院，江苏 南京 210094;2.江苏产业集群决策咨询研究基地，江苏 南京 210094)

全球主要工业化国家都将智能制造作为构建新形势下制造业竞争优势的关键举措，开展了一系列战略布局与实践探索，力图抢占全球制造业新的制高点。当前我国制造业总体智能化水平居于世界前列，但相较于传统制造业强国，发展速度仍有待提高[1]。我国发布的《中国制造2025》将智能制造作为主攻方向，目前已形成珠三角、长三角、环渤海和中西部等产业集聚区，初步奠定了我国智能制造领域的空间格局。江苏作为长三角地区的核心区域之一，电子信息等产业基础雄厚、优势明显。江苏明确将智能制造作为建设具有国际竞争力的先进制造业基地的重要抓手来推动落实。吴政隆省长在2020年江苏省政府工作报告中指出未来将大力发展“5G+工业互联网”，实施智能制造工程和制造业数字化转型行动，推动工业化与信息化深度融合，促进“江苏制造”向“江苏智造”转变。

智能制造生态系统以智能制造企业为核心主体，其横向的关联主体包括：同行企业，第三方服务商(金融、物流、电网等)，研究机构(大学、科研院所等)；其纵向的关联主体主要是供应链上下游的供应商、客户等。这些主体之间必须协同运作才能推动智能制造系统提升。政府的发展规划与政策支持对智能制造生态系统的发展起着至关重要的作用[2]。政府不但要关注各主体的个体发展，还要关注主体间的协作和集成，要结合地方经济的发展特征，从资源投入、政策引导等多个角度制定相关政策措施[3，4]。尤其是江苏制造业具有中小型民营企业数量众多、资源分散、行业和区域发展不均衡等特征，这对于依赖系统性构建与协同性互联，同时需要强大的技术与管理系统作为支撑的智能制造发展带来了巨大的挑战。

鉴于以上背景，本文立足江苏经济发展特征，分析江苏智能制造生态系统发展亟需解决的问题，分类构建政府对智能制造生态系统进行界面管理的政策集合，并进行案例研究，在此基础上提出促进江苏智能制造生态系统发展的对策建议。

一、现状及问题分析

在2015—2018年公布的国家智能制造试点示范项目中，江苏企业入选数量位居全国前三；2021年公布的七家中国智能制造标杆企业名单中，江苏也有一家企业上榜。这说明江苏智能制造的发展处于全国领先地位。但是从建设智能制造生态系统的角度来看，江苏仍面临诸多困难和挑战。归纳起来，存在以下四大问题：

1.关键制造基础技术薄弱

从智能制造生态系统的核心主体智能制造企业来看，江苏制造企业存在关键制造基础技术薄弱，先进管理技术匮乏的问题。智能制造的技术体系广泛，基础技术包括先进制造基础技术、新一代信息技术、人工智能技术、智能优化技术、大数据与决策支持技术等。这些技术在江苏的发展水平和难度参差不齐：部分IT应用技术已经能够紧跟甚至超越国际潮流；截至2019年底，江苏信息基础设施建设投资365亿元，信息化发展水平指数达到82.7，位居全国第三；数字经济总体规模达4万亿元左右，占GDP比重超40%[5]；但关键制造基础技术(如智能装备、智能工艺、智能设计、智能材料等)薄弱，先进的管理技术匮乏，与发达国家存在较大差距[6]。落后的原因一方面在于原始创新能力不足，江苏智能制造的发展目前侧重技术追随和技术引进，基础研究能力不足，与产业应用脱节[7]；另一个原因在于产业实践积累不足，企业掌握关键制造基础技术需要大量的工作积累，在近些年高端人才、技术、资金等资源难以集聚到制造业的现实国情下，工作积累薄弱的问题更加突出，拖累关键制造基础技术的应用推广。

2. 智能制造主体互联为浅表性互联

从构成智能制造生态系统的主体间互联来看，无论是智能制造企业与同行企业、第三方服务商、研究机构之间的横向协同，还是智能制造企业与供应链上下游的纵向集成，都需要实质性的建设和提升。

信息技术与制造业的深度融合是智能制造发展的动力，工业互联网作为这种深度融合所形成的应用生态，可以用来支持各类制造资源接入，实现资源的优化配置。江苏省在IT产业和制造业都具有发展优势，近年来持续投入建设5G、云计算、物联网、工业互联网等信息基础设施，截至2020年9月底，江苏累计建设5G基站7.1万座；拥有1家国家级跨行业跨领域工业互联网平台、61家省级重点工业互联网平台；储备44个投资额在1000万元以上的“5G+工业互联网”项目,在工业互联网的基础设施建设方面有很大进展[5]。但目前的工业互联主要为浅表性互联[8]，较少触及工业互联网的核心功能，即海量工业数据的感知、传输、集成与分析。制造企业大多处于独立研发、封闭式管理的状态；制造企业与同行企业、第三方服务商、研究机构、供应链上下游企业间仅限于数据与信息传递，没有实现真正意义上的横向协同与纵向集成[9，10]。

3. 中小型民营企业智能化动力不足

从地区经济发展特征来看，江苏制造业的一个重要构成特征是拥有数量众多的中小型民营企业。这类企业在运营上极其关注竞争力要素(成本、质量、速度或服务等)的培养，而智能制造能否带来以及带来何种竞争优势无法在短期内凸显，这就削弱了中小企业发展智能制造的直接动力。回顾20世纪90年代CIMS(计算机集成制造系统)工程的推动就是以国有大型企业为主导，主要依靠政府示范工程专项拨款，再加上企业自身雄厚的资金投入才得以完成。中小型企业至少延迟十年才产生内在需求，自发投入资源进行信息化建设，并且各企业建设水平和信息化程度也参差不齐。相较于信息化过程，企业制造的智能化过程需要更为长期和巨大的投入，这对于财力、人力、物力资源分散的中小型企业无疑更加困难。

4.高层次与复合人才缺乏

在人才培养和储备能力上，江苏有高校167所、高职专科学校89所和中职专业学校206所，拥有极为丰富的科教资源，是人才大省、教育大省；在传统制造行业也已经积累了大批管理和技术人才。但是智能制造所需的高层次以及跨学科、跨领域、跨行业的复合人才却极为匮乏，体现在：第一，在产业规划层面，缺乏能制定智能制造标准和相关法律法规的高级专业人才。第二，在企业管理层面，缺少具有前瞻思维的行业领军人物，缺少面向智能制造的生产运营、市场营销、财务管理、人力资源等专业管理人才。第三，在企业技术创新和应用层面，缺少进行智能制造技术开发、改造和应用服务的专业技术人才，也缺少一线技能人才。从人才培养的过程看，本科院校招生计划与培养目标的制定与产业需求严重脱钩，培养的人才存在知识老化、知识面狭窄等问题，难以满足产业对高层次人才与复合型人才的需求；此外饱受诟病的江苏中考分流制度使得大量生源进入中高职系统并大量选择会计、金融等专业，大量青年涌入人力密集型服务行业，专业技术人才及一线技能人才的培养与智能制造发展需求间出现巨大缺口。这些现状反映出在未来一段时期内各层次院校难以向江苏制造充分输送智能制造所需的新型专业和技能人才。

二、界面管理政策框架

智能制造生态系统是由智能制造企业、关联企业(包括横向关联的同行企业、纵向关联的上下游供应商和企业客户)、第三方服务商(金融、物流、电网等)、研究机构(大学、科研院所等)所构成的智能网络系统。各行为主体之间构成多种管理界面。专业化、信息粘滞、目标差异和文化冲突等因素导致各类管理界面存在障碍，这会阻滞智能制造生态系统发展的进程。因此需要政府有效地介入其中，在构建和发展智能制造生态系统方面发挥强有力的作用，促使智能网络系统规范有序地运行[11-12]。为有效实现政府对各类界面的管理、调控、促进等功能，一方面从理论研究的角度，以政府界面管理功能模型为理论分析框架，对发展智能制造的各类政策措施进行梳理[13-16]；另一方面从实证研究的角度，对具有典型代表性的两家企业进行访谈，获取企业主体对政府政策的需求信息。

从界面类型来看，智能生态系统中的界面分为两类：直接界面和间接界面。直接界面是指智能生态体系的核心主体——智能制造企业与其它主体(如同行企业、上下游企业、第三方服务商、大学、科研院所等)之间的关联，在图1中用实线表示。间接界面是指其它主体之间的关联，在图1中用虚线表示。

图1 智能制造生态系统的管理界面

从政策类型来看，政府政策也可以分为两类：一类为资源投入型，即直接通过人、财、物、信息等资源的投入支持各主体间关联；另一类为政策引导型，即通过间接制定税收、融资、技术合作、人才引进等政策促进各主体间关联。根据界面类型和政策类型两个维度，对促进智能制造发展的相关政策进行分类，构建基于界面管理的智能制造发展政策集合，如表1所示。

表1 发展智能制造的界面管理政策集合

三、政策需求案例

为进一步考察企业个体的政策需求，选取两家具有代表性的江苏制造企业，对高级管理人员进行访谈，获取第一手资料，进行比较研究。一家是位于苏北徐州的国有大型企业——徐工集团工程机械股份有限公司，代表数量较少的制造基础雄厚、带动作用突出、具有示范性的大型骨干企业，称为A类企业。该企业2015年获批“高端工程机械智能制造国家重点实验室”，2017年荣获“智能制造领域国家级试点示范项目”，近期荣获“2020智能制造、工业4.0案例TOP30”。该企业通过车间、生产线仿真优化，智能化装备升级、采用智能物流、智能排程等手段促进生产效率提高25.8%，形成了以智能化装备研发、工业互联网集成应用为抓手，通过智能化单元升级、制造过程信息系统集成应用，实现研发及制造自动化、精益化、数字化和智能化的徐工集团智能制造模式。另一家是位于苏南常州的小型民营企业——江苏足迹涂料有限公司，代表数量众多、有智能化需求的中小型民营企业，称为B类企业。该企业是江苏省高新技术企业，一方面在积极推行智能化生产和清洁生产，另一方面在加强基础管理以满足企业管理规范化、专业化和智能化的要求，切实融入到涂料产业升级转型的浪潮中。

调研两类企业对表1所列政策的需求情况，结果显示：A类企业最关注的政策集合为{DR2、DR4、DR7、DP1、DP4、DP7、IR1、IR2、IP3}；B类企业最关注的政策集合为{DR3、DR4、DR7、DR8、DP2、DP4、IR2}。将两个政策集合进行比较，可以得到如下结论：第一，两类企业对界面类型的关注度不同。针对两种界面类型，A类企业对直接界面和间接界面都具有较高关注度，而B类企业对直接界面的关注度明显高于对间接界面的关注度。第二，两类企业对政策类型的关注度不同。针对两种政策类型，A类企业对资源投入型和引导型政策都具有较高关注度，而B类企业对资源投入型政策的关注度明显高于对引导型政策的关注度。以上研究结果说明：A类企业对政府发展智能制造的各种政策具有全面性需求，B类企业对政府政策具有选择性需求。江苏区域经济的优势特征是大量B类企业存在，因此，政府在制定相关政策前，应分类掌握B类企业的细化需求，做到精准化施策。

四、对策建议

对众多地区和行业而言，智能制造还只是一个概念，需要在较长时间内持续优化配置各类资源要素。政府的战略规划与政策支持对智能制造生态系统的构建和发展起着至关重要的作用。政府不但要关注个体发展，还要关注个体间的协作集成，结合江苏制造业发展特征和优劣因素，从资源投入、政策引导等多个角度制定相关政策措施。面向江苏发展智能制造生态系统面临的四大问题，基于界面管理的政策框架，提出对策建议如下：

1. 推进技术创新

智能制造的基础性技术和共性技术往往在短期内无法实现收益，并具有较大风险，研究与开发任务具有基础性、战略性、交叉性和超前性的特征。政府在基础研究与技术创新工作中应承担多重角色和责任，综合应用投入型和引导型政策推进智能制造关键基础技术和共性技术创新：(1)要根据我省智能制造发展趋势和需求，规划重点技术领域，引导各主体合理投入技术创新资源。(2)应有计划、有选择地资助大学、科研机构和优势企业等承担基础性研究。从资助方式上，可以采用直接经费资助，也可以采用税收激励等优惠政策间接刺激企业和其它渠道投资研发。(3)通过组建政府直接所有的研发机构或实验室体系，与大学、科研院所、企业界研发机构形成分工、合作与竞争的关系，承担战略性、前瞻性的研究任务。(4)通过制定法律法规、税收和人才奖励等政策管理其它研发主体的活动。例如，通过法律、法规和标准管理和监督科研经费的合理使用；通过法律、法规明确知识产权，提高研发主体的积极性等。

2. 双向整合IT产业与制造业

江苏的IT产业和制造业均有良好的发展基础，但都不具备压倒性的产业优势，因此从集成方向来看应当以两大产业的直接界面为发力点，采取互相接纳、双向整合的模式推进工业互联网建设。政府可通过遴选和建设智能制造示范项目，选取龙头制造企业与IT企业作为培养与资助重点，探索我省新型工业数据平台的规划、开发及推广应用。另一方面，GE公司Predix工业互联网业务面临的困境与变革说明工业互联网建设是一项庞大的系统工程，优势企业的先导作用固然重要，更需要政、产、学、研协同，集中社会力量和资源推动工业互联网平台培育、建设和应用。这就需要我省及各地市新近成立的各智能制造产业联盟发挥实质性作用，加强产、官、学、研、用等相关企事业单位之间的联合以及联盟成员间的深度合作，一方面继续推进和提升网络基础建设和数据平台建设，另一方面探索和推动协同设计、个性化定制、系统制造、远程监控、智能产品服务等新型制造和服务模式，支持形成若干在全国具有影响力和引领性的工业互联网应用示范企业。

3.促进中小企业融入智能制造生态系统

针对中小型民营企业发展智能制造动力小、困难大的特征，可以精准施策，采用两种途径推动和吸引中小型民营企业融入智能制造生态系统。第一种途径是通过龙头企业纵向牵引，第二种途径是推动同类企业横向集成。在2015年至2018年公布的全国智能制造试点示范项目中，江苏已有20家企业入选。这些企业分布在机械制造、电力装备、材料、食品、药业等多种行业领域。围绕这些龙头企业已有的智能制造优势，应当进一步进行系统性和全局性规划，通过政策引导和资源投入，深度发挥龙头企业的纵向牵引和辐射作用，吸纳上游供应商、配套生产企业、代工企业、软硬件技术提供企业形成智能制造产业链。而科技部认定的2018年和2020年国家高新技术产业化基地中，江苏已有4个产业化基地入选。针对江苏制造业产业集群发展良好、制造业产业园区(或基地)建设基础好的优势，应继续推动产业园区(或基地)的整体转型升级，从基础设施到电子商务应用建设、从智能产品的开发到智能制造过程的引入与提升等全方位工作都应当实现园区总体规划、企业间横向协同，以此种途径汇聚中小企业资源，形成智能制造产业集群。

4. 发力人才队伍建设

人才队伍建设是我省传统制造向智能制造发展的关键。面对我省智能制造人才的巨大缺口，结合我省科教资源、制造业人才积累丰富的优势特征，应在直接和间接界面广泛实施引导性政策，为江苏智能制造提供人才保障。具体而言，应从三个途径全面发力进行人才队伍建设。第一个途径是企业培训，要鼓励和支持智能制造企业同社会资本或各类院校合作成立专业人才、技能人才培训基地(或培训项目)，通过定制化培训，促进现有技术、技能人才转型升级，以适应企业转型升级需要。第二个途径是院校培养，通过调整和改革现有培养体制，面向智能产业需求，为其输送跨学科、跨领域的智能制造工程师和研发人员，以及懂理论、会操作的应用技术服务人员和技能型工人。第三个途径是外部引进，要鼓励和支持企业、高校、科研院所针对我省紧缺的智能制造高端研发和应用人才制定专项人才引进政策和激励机制，从全国乃至全球范围吸引人才为我省服务，抢占智能制造的人才高地。