第七届中国机器人峰会暨智能经济人才峰会专题报道二

本刊编辑部

聆听智者的报告，聆听智慧的思考，会令人耳目一新，豁然开朗。今年在浙江宁波余姚举行的第七届中国机器人峰会暨智能经济人才峰会，吸引了众多精英莅临，大会主旨报告更是精华连连。本刊本期刊登黄奇帆老师在此次峰会上所做的大会报告，他的报告题目是《数字经济时代的智能制造产业发展》。

黄老师是蓝迪国际智库专家委员会联合主席、复旦大学特聘教授，任十八届中央委员、第十二届全国人民代表大会财政经济委员会副主任委员、中国国际经济交流中心副理事长、原重庆市市长。站在顶级经济学家的角度，黄老师透析我们所处的时代，我们面临的经济环境，我们必须冲击的发展方向，为困惑中的企业带来光明和力量。

数字经济时代的智能制造产业发展

黄奇帆

各位嘉宾、各位朋友：

很高兴受邀参加第七届中国机器人峰会暨智能经济人才峰会。当前，智能制造已成为做大、做强、做优中国制造、中国创造的突破口，是推动我国新旧动能转换、实现高质量发展的重要支撑。我谈一点学习心得，供大家参考。

一、当前世界正处于数字科技与产业革命的交汇点

随着全球新一轮科技革命和产业变革深入发展，新一代信息技术、生物技术、新材料技术、新能源技术等不断突破，为制造业高端化、智能化、绿色化发展提供了历史机遇。

1.数字科技正在蓬勃发展。

目前，数字科技已与生物技术、新材料技术等交叉融合发展，人工智能、5G通信、大数据、工业互联网等新兴技术实现了多点革命性的突破，并渗透到生产和生活中。随着信息技术、人工智能技术的深度发展及其与生物、材料等多学科、多技术领域相互渗透、交叉融合、群体突破，代表先进生产力发展方向的一批颠覆性技术将引领和带动新科技产业革命逐渐走向高潮。

2.传统产业效率需要提升。

传统产业规模巨大，数字化转型带来的价值空间也非常巨大。全球目前有60余个万亿美元级的产业集群，根据测算，如果仅在航空、电力、医疗保健、铁路、油气这五个领域引入数字化支持，假设只提高1%的效率，那么在未来15年中预计可节约近3000亿美元，平均每年约200亿美元；如果数字化转型能拓展10%的产业价值空间，每年就可以多创造2000亿美元以上的价值。国家统计局数据显示，2020年，5G、大数据、云计算、人工智能、区块链五个环节在内的数字经济，给中国带来的产业化业务量已经达到7万亿元。在去年的GDP中，数字经济占比总计约为30%，而对传统产业的数字化赋能，使得传统产业增长约23万亿元。

3.数字科技与产业革命融合发展诞生了工业4.0。

在数字化背景下，产业发生了重要的变化，这就是工业4.0概念。能被称为工业4.0的企业，一般具有互联、数据、集成、转型四大特点，就是企业的仪表、生产线、车间、管理部门、供应链、研发、运营、产品客户、消费者等数据、信息互联互通、实时集成、信息反馈，使得整个工厂企业从传统制造转向个性化定制，实现生产过程柔性化、个性化。工业4.0是当代人类社会机器人运作的最高境界，这种境界有三个特征：一是车间里几乎全是机器人，机器人代替人进行高精尖的运转。二是整个车间，整个工厂可以算成一个人。整个工厂大脑决策思考怎么操作，怎么运算物流，可以把整个工厂当成一个人自动化在运转。三是跟整个市场密切联系。产品的需求，市场的定制、市场个性化要求，都在事先设计之中，在流水线中运行，例如生产的芯片不是一批一批地做，不是按同一批次、同一种芯片做，而是每一个盘片的芯片都可以有不同的要求。机器人能够非常高速地运作，而且又是个性化的生产。

二、智能制造的持续演进推动产业变革

智能制造是基于新一代信息技术，贯穿设计、生产、管理、服务等制造活动各个环节，具有信息深度自感知、智慧优化自决策、精准控制自执行等功能的先进制造过程、系统与模式的总称。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”。“十四五”时期，我国必须聚焦基础研发能力，增强网络信息化建设，推动先进制造业和现代服务业深度融合发展，加速推进由“制造大国”向“制造强国”的转变。

1.智能制造将改变国际产业分工和竞争格局。

一直以来，中国主导着全球第二产业——中低端制造业的生产，西方国家主要是高端服务业，中西方之间形成一个二、三产业的循环。而以原材料产业为优势的其他资源型国家，则与中国形成一、二产业的循环。中国能成为全球“双循环”结构中至关重要的节点和枢纽，依靠的是制造业优势。数字科技加持下的产业革命将对国际产业分工和全球竞争格局带来重大影响，改变传统的国际产业分工体系，带来国际产业结构重大调整，推动国际贸易结构和贸易方式的重大变化，使产业竞争更趋广泛性、分散性和个性化，知识性生产要素的争夺将日趋激烈。

对依赖于大规模出口的产业体系而言，智能制造将使得某些行业规模经济变得不明显，个性化定制、分散生产成为新特点。但换个角度来看，面对新的智能制造产业革命，由于所需的大量新技术尚处于初期阶段，所有国家“几乎处于同一起跑线”，如果新兴经济体或者发展中国家能够以更快的速度构筑智能制造技术体系，就能实现跳跃式发展，实现对发达国家的追赶。这个过程中，中小微企业可以充分利用互联网、数字制造等参与研发设计和个性化生产，在某些领域创造独特优势。

2.智能制造有助于催生新的经济增长动能。

数字技术及其广泛应用将促进生产效率提高，而数字技术的产业化和商业化则将打造出新的业务部门和新的主导产业，催生新的经济增长点。

一方面，提升潜在经济增长率。新一代信息技术、智能制造技术等，将改造传统的资源配置和生产组织方式，促进全社会资源配置效率提高；智能机器人等广泛应用将替代低技能劳动、简单重复劳动，缓解劳动力紧缺并提高劳动生产率。

另一方面，形成新的经济增长点。随着新技术在人工智能等领域取得突破，市场将催生出具有关联性强和发展前景广阔的新产业、新业态，尤其在我国纵深多样、潜力巨大的市场需求刺激下，新产业必将发展成为重要的新增长点。

3.智能制造在数字经济时代将加速B2B2C的商业模式向C2M转型。

传统的制造业产品销售模式是B2B2C（business to business to Customer）。在传统的产品零售模式中，一件产品从出厂到消费者至少要经手3个左右的中间商（品牌商、经销商、零售商），假设每层中间商要为产品周转付出15%的仓储、物流等相关成本，同时需要保持15%的毛利率，那每层的加价就是30%。同时，这种生产模式往往是生产商提前预判市场需求，向代工厂下单生产，一旦其对于市场流行的趋势产生了误判，导致最终产品上市后销售情况不及预期，那么就会产生滞销，导致库存的堆积。而传统的刚性生产线往往都是大批量的、长周期生产，无法根据市场的需求而实时调节。

而C2M（Customer to Manufacturer）的涵意是用户直连制造，是产业互联网时代新型的生产制造和商业形态。C2M基于IT技术，以柔性化、定制化的生产线，将消费者的需求与供应商直连，实现按需生产，从而打破经济循环的惯性轨道，带来破坏性创新。现阶段C2M的探索多以平台型企业为主导，对制造业进行重塑。在数字经济的下个十年，C2M将助力现有成熟的平台型企业再上一层楼，同时也可能会孵化出新的一批原生于产业互联网的平台型企业。

三、我国智能制造产业的“四有四缺”

2020年10月，工信部发布了《智能制造发展指数报告（2020）》。报告显示，经评估全国12000多家制造企业，有75%的企业已开始部署智能制造，但只有14%迈向了数字化阶段，只有6%呈现出明显的网络化特征。可以看出，我国智能制造当前还处在从“有没有”逐步转向“好不好”的发展阶段，大而不强、多而不优的问题仍然存在。

1.有研发投入，缺核心技术。

我国已经取得了一大批智能制造相关的基础研究成果，掌握了长期制约我国产业发展的技术，如机器人技术、感知技术、复杂制造系统、智能信息处理技术等。以新型传感器、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。核心技术装备如芯片、传感器、工业机器人等仍然依赖进口，严重制约了我国智能制造的发展；高端传感器、智能仪器仪表、高档数控系统等市场份额不到5%，大型工程机械所需30MPa以上液压件全部进口，大型转载机进口部件占整机价值量的50%-60%；应用于各类复杂产品设计和企业管理的智能化高端软件产品缺失，如全球工业设计仿真软件产业主要由美、德、法三国把控。在计算机辅助设计、资源计划软件等关键技术领域，我国与发达国家差距依然较大。

2.有机械化、自动化，缺数字化、智能化。

从智能制造的技术发展阶段来看，大致可以分为机械化、自动化、数字化、智能化四个阶段，这意味着AI、大数据分析在生产制造中的占比逐渐提升。目前国内很多较弱的企业仍然在机械化阶段，较好的企业则在机械化、自动化阶段。欧美国家的机械化、自动化阶段早已完成，而且绝大多数欧美国家数字化的需求已经基本上得到满足，很多较好的欧美企业已经拥有了智能系统。我国很多企业只建成了具有基础自动化、MES和ERP的产线，很多企业家买了一些机械手臂，搭建了数据看板，就误认为是智能产线。但从实际上看，真正的智能制造不仅是产线的自动化、还要采集高质量的在线数据，并基于此数据对工程模型进行机器学习，使之与生产线充分绑定，然后建立智能系统，将生产线的模型和大量的场景用例结合到智能系统中，并产生出即时可变的最优化的生产参数组合，交给基础自动化执行。目前我国只在制造的头尾部分比如智能仓储方面进行了一定的智能化，而在制造过程中甚为稀少。

3.有智能制造先锋企业，缺世界级领军企业。

经过多年努力，我国智能制造快速发展，诸多领域取得了长足进步，在通信设备、先进轨道交通装备、输变电装备、纺织技术与装备、家用电器等方面，涌现了如华为、中国中车、富士康、小米、海尔等一批优秀的本土智能制造企业。但是，跟发达国家相比，我国智能制造企业整体水平还存在不小差距。如美国的智能制造领军企业GE公司，不仅仅自身工业实力雄厚，它也是工业互联网的核心企业和提出者之一，时至今日，GE数字化业务在全球范围内快速推进，旗下的工业软件Predix几乎成了工业互联网、工业云服务解决方案的代名词。再如欧洲智能制造领军企业西门子公司，已经悄然成为仅次于SAP的欧洲第二大软件公司，拥有当前世界上品类覆盖最为全面、综合竞争实力最强的工业软件体系。而目前我国典型的智能制造企业虽然在制造流程的自动化和数字化方面已经取得了巨大的进步，但在智能制造的核心智能系统上还存在不小的差距。

4.有创新创业热情，缺工匠精神。

大部分中国企业缺少智能制造的文化内核，也就是“工匠精神”。这也是由于中国工业进程较短，发展又太快而导致企业文化被暂时忽视，来不及建设所致。智能制造不是无源之水、无本之木，智能制造操作更复杂、要求更精准，对技术人员提出了更高的要求，这本身就需要弘扬传统工匠精神，同时，随着智能化水平越来越高，工艺的精准度越来越精细，很多精密的电子元器件，往往精准度以毫米来计算，而智能化产品的品质很大程度取决于工艺的精细度。自动化仪器与工匠精神是合二为一、缺一不可的，智能仪器为工匠精神提供助力加持，工匠精神从源头上保障自动化仪器的精准度，两者相辅相成，才能制造出高品质的“精品”，打造出智能制造的“好样板”。

四、加快智能制造产业发展，打造我国制造业竞争新优势

1.推动产学研协同研发，组建创新联合体，夯实智能制造装备及关键部件的基础研发能力。

我国智能制造起步较晚，自主创新能力不足，对外依存度较大，整体研发能力仍有较大提升空间。针对这一点，要加速推动建立龙头企业、科研院所、一流高校协同研发机制，组建创新联合体，重点研发高性能的核心装备、新型传感器、工业软件等关键智能部件，突破“卡脖子”问题；加速智能制造标准体系框架落地，规范智能装备技术要求，实施智能工厂标准化、模块化建设，实现高效、柔性生产；研发人工智能、5G、大数据、边缘计算等在工业领域的适用性技术。利用我国雄厚的技术、人才优势，强大的研究开发能力，良好的市场机制，将有可能率先在智能制造领域实现突破，在国际竞争中占领制高点。

2.打造智能制造工业4.0产业集群。

过去，工业集群一般有三种主要方式：上中下游产业链集群、同类产品和同类企业集群、生产性服务业和制造业集群。这三大集群的发展模式，既符合水平分工，又符合垂直整合。在“数字化”的背景下，传统的加工贸易、制造生产、成品销售，会发生重大的变革。如果在上述三种产业集群模式上，通过数字科技赋能，就形成了工业4.0的产业链集群。一旦形成这样的集群，不仅自身实力较强，而且能够长期稳定服务当地经济。

近年来，美国一直倡导制造业回流美国，但是搬迁这样一个上中下游产业链涉及到几百上千的企业集群化的体系，是非常难的。特别是这个产业集群如果集合了物联网、互联网、大数据、云计算技术，以工业制造4.0的配制体系形成了一个有灵气的、有灵魂的组合，搬回去更难。传统的加工贸易很容易搬走，但是中国内陆、沿海一旦按照工业4.0、物联网的构架形成了一些产业集群，是具有很强竞争力的，是不容易搬动的。

3.持续培育智能制造服务平台，力争在工业软件、智能制造系统方面取得更大突破。

制造装备类型繁多、系统庞杂，互联互通难度大、成本高，虽然已有较大改善，但“数据孤岛”仍较为普遍。针对这一点，可以以国家为主导、以企业为主体，联合培育形成一批有实力有影响力的智能制造服务平台，破除装备与系统之间的数据壁垒，提供集数据采集、数据处理、数据分析为一体的智能制造数据中心解决方案；加大工业软件研发投入，扭转智能制造“大脑”受制于人的被动局面，同时研发若干可供选择的智能制造系统解决方案，加快数字化、网络化、智能化转型步伐。

4.通过引进来、培养好、促转型等方式，加速填补智能制造人才缺口。

智能制造发展速度快、横跨领域广，对人才综合能力要求很高，当前及今后一段时间智能制造人才缺口巨大。针对这一点，可以大力支持企业加大国际智能制造人才引进，推动产学研互动融合，架设高校院所与制造企业之间的人才桥梁，引导高水平人才双向流动；支持更多国内高校开设智能制造工程专业，实现常态化、体系化人才培养，增加人才供给数量；鼓励国内高校联合龙头企业举办智能制造专项培训课程，推动现有制造工程人才、信息技术人才补足技能短板，畅通人才转型发展渠道。