刘军梅 谢霓裳
(复旦大学 经济学院, 上海 200433)
在新一轮科技革命的推动下,以大数据、云计算、区块链等为代表的新一代信息技术在蓬勃发展的同时正不断与传统的产业、技术相互融合赋能,加速了经济社会各领域的信息化、数字化乃至智能化发展,推动全球经济进入数字化的新时代。当前,数字经济不仅成为各国经济发展的新动力,同时也逐渐成为许多国家的核心竞争力之一。在这样的大环境下,作为制造大国,制造业的数字化转型更是成为中国经济由高速发展转向高质量发展的重中之重。
数字经济(1)2016年G20杭州峰会发布的《二十国集团数字经济发展与合作倡议》中对数字经济的描述是目前各界比较认同的一个定义。该倡议指出,“数字经济是指以使用数字化的知识和信息作为关键生产要素、以现代信息网络作为重要载体、以信息通信技术的有效使用作为效率提升和经济结构优化的重要推动力的一系列经济活动”。见G20杭州峰会官网会议文件中《二十国集团数字经济发展与合作倡议》,http://www.g20chn.org/hywj/dncgwj/201609/t20160920_3474.html.可分为两大部分的内容:一是数字产业化(2)即信息通信产业,具体包括电子信息制造业、电信业、软件和信息技术服务业、互联网行业等。,二是产业数字化(3)即传统产业应用数字技术所带来的产出增加和效率提升部分,包括但不限于工业互联网、两化融合、智能制造等融合型新产业新模式新业态。见中国信息通信研究院:《中国数字经济发展白皮书2021》,2021年。。数字化转型(4)对于数字化转型的内涵,各界尚未形成统一的定义。Verhoef等(2019)将数字化转型分为三个阶段,第一阶段是将模拟信息转化为数字信息的数字化(Digitization),第二阶段是指利用数字技术改变现有的通信、分销等业务流程的数字化(Digitalization),第三阶段则是指涉及商业模式战略变化的数字化转型。见Peter C. Verhoef, Thijs Broekhuizen, Yakov Bart, et al., Digital transformation: A Multidisciplinary Reflection and Research Agenda, Journal of Business Research, 2019. 周志明等(2014)则认为数字化转型是指企业在新技术(信息技术)和新思想的赋能下,对企业的组织结构、生产流程等进行优化和变革,而不只是简单的引入。见周志明、崔森:《制造型企业数字化转型的研究》,《管理观察》2014年第21期。属于产业数字化的内容,制造业的数字化转型则是产业数字化中更为具体的一个层面。
技术和产业是两个维度,技术发展到一定阶段后才会形成产业,数字技术的产业化也同样适用这一逻辑。顺着信息技术进步的链条,我们可以看到20世纪90年代以来,随着计算机芯片处理技术、数据储存技术、网络通信技术和分析计算技术等的重大突破,以计算机、互联网、移动通信和大数据为主要标志的信息技术、信息产品和信息获取处理方法呈指数级增长,并逐步实现产业化进而在社会经济中得到广泛运用。推进数字产业化实际上就要把从原理发现到技术应用、产品和服务开发、市场运作,再到经济融合的链条,想尽办法打通、打透。
产业数字化是指应用数字技术和数据资源为传统产业带来产出增加和效率提升,是数字技术与实体经济的融合(5)《什么是产业数字化?为什么企业数字化难转型?》,https://zhuanlan.zhihu.com/p/444013795.,其本质是让企业能更敏捷地应对产品需求、营销模式、供应链、生产制造、交付体验以及智能服务等等的变化。实践中数字化技术优先聚焦并应用到了经常需要应对变化的场景,所以我们首先看到的是消费互联网的蓬勃发展。产业数字化的下一步发展将会是加快实体经济的数字化转型,尤其是制造业的数字化转型升级,即全方位推动数字技术与实体经济深度融合,积极推进传统企业的数字化和智能化改造升级,实现制造业基础高级化和产业链现代化,提高实体经济质量效益和核心竞争力。
从逻辑关系上看,产业数字化是基于数字产业化的。数字技术如果还不成熟、不成规模或者尚未形成一个产业,那么它将无法推动一个传统产业的革命性变革。所以,数字技术首先形成一个产业之后,才能去给传统产业赋能。从这个角度来看,数字产业化是产业数字化的前提。但是数字经济不会仅仅停留于此,产业数字化必然会形成产数融合的状态。数字化转型比较彻底的企业,会转型成为一个以数字化为核心业务驱动的企业,其融合业务也同样会发展成为数字技术的七大产业之一。比如说某个制造企业成功进行了智慧工厂的升级之后,它很可能会成为一家工业互联网企业,进而会谋求对外提供工业领域的数字技术产品和服务,而这是数字技术企业所不具备的产数融合能力。也就是说,产业数字化成功的企业通常会进一步把自己的产数融合数字化能力进行产业化。由此可见,数字产业化与产业数字化之间存在着相互促进、螺旋上升的机制。
对于制造业数字化的内涵,学者们有不同的看法。有学者认为,制造业数字化转型是在自动化、信息化的基础上,通过引入大数据、云计算等数字技术,在生产制造的每个环节实现精准管理,从而优化生产流程,使企业资源配置达到最优(6)孟凡生、赵刚:《传统制造向智能制造发展影响因素研究》,《科技进步与对策》2018年第1期。马名杰等(2019)定义的数字化转型涵盖范围更广,他们认为数字化转型主要是指企业通过引入数字技术进行改造,使工业从1.0、2.0阶段跃迁到3.0阶段,但同时也包括已实现自动化、信息化的企业利用数字技术实现网络化、智能化(7)马名杰、田杰棠、戴建军、杨超、沈恒超:《我国制造业数字化转型的特点、问题与对策》,《发展研究》2019年第6期。我们认为,制造业数字化转型可有狭义和广义之分:狭义的数字化转型是指从工业3.0阶段向工业4.0阶段转变的过程,即在已实现信息化(8)信息化指将企业的采购记录、生产过程、物料流动及使用、交易信息等日常业务流程通过各种信息系统记录成信息资源,便于企业各层级了解业务信息,合理配置资源,提高效率并最大程度地获得经济效益。的基础上,通过应用大数据、云计算等技术,将业务生产信息进行数字化储存、处理和计算,从而在数字化(9)数字化则是在信息化的基础上,即在信息系统记录大量信息之后,将这些信息转变为可以度量、计算的数据,并根据企业的业务流程逻辑建立模型,在计算机系统里虚拟仿真出物理系统,进行模拟运行,有助于优化决策。的基础上实现智能决策和个性化生产,即实现智能化(10)智能化则是指在物联网、大数据、云计算和人工智能等技术的支持下,通过与设备、环境的信息交互,系统直接进行智能决策,并指挥相应的部门执行决策,降低管理人员的决策难度,提高决策效率。;而广义的数字化转型则是在以上概念的基础上,还同时包括企业通过信息化改造实现工业3.0的阶段。狭义的数字化转型更适用于大多数发达国家,而广义的数字化转型则比较符合广大发展中国家的国情。这是因为,虽然从发达国家的工业演进看,自动化、数字化和智能化三者的逻辑顺序是先有自动化,再有数字化,最终实现智能化,但在发展中国家的实践中,信息化和数字化的先后顺序并不是绝对的。特别是在中国,许多中小型工业企业并未实现信息化,甚至部分企业还未实现完全的自动化生产,在这一背景下,脱离信息化改造而单纯谈数字化转型是不现实的。因此,我们所理解的未来工厂(11)未来工厂是数字工厂和智慧工厂的综合体。在各类文献报告中,数字工厂和智慧工厂这两个名词表达的意思互有交叉。具体而言,数字化要能够根据设备状态参数、运营参数等进行数据采集,数字工厂的本质是生产自动化(无人化)和运行数字化。智慧工厂则要基于数据模型作自分析、自判断、自诊断,智能分析模型用数据驱动自组织管理,通过模型引导、知识图谱支持等,设备本身自动化能够保障安全可控,包括设备安全、信息安全等,综合构成智能化,并实现决策智能化(预测)。是生产自动化、运行数字化和决策智能化这三个内涵的交织,且在时间上没有绝对的先后之分。在现有的技术条件下,中国制造业的数字化转型完全可以实现信息化和数字化的同时并进。
当制造业的数字化转型成为不可阻挡的趋势后,世界各国便开始依据自身的优势,对制造业的数字化转型升级提出了不同的构想和规划。德国进行“工业4.0”战略布局并发布了《数字化战略2025》,美国提出了“先进制造伙伴计划”,而日本则先后提出E-Japan、U-Japan、I-Japan战略和“社会5.0”以及“互联工业”。由此可见,面对第四次工业革命的机遇与挑战,发达国家对通过数字化转型来进一步提升制造业的竞争力都势在必得。
沿着中国的五年发展规划脉络,我们可以将我国制造业数字化转型的规划与发展进程大致划分为准备、起步和深入推进三个阶段:
1. 准备阶段——“八五”至“九五”计划(1991~2000年)
发达国家的信息化建设始于20世纪四五十年代所爆发的第三次科技革命,其制造业在电子计算机、互联网等技术的推动下进入了工业3.0阶段。而同期的中国工业发展才刚刚起步,直到20世纪末,中国大部分制造业企业仍处于工业1.0阶段,未能全面实现信息化和自动化,制造业总体水平与发达国家存在较大的差距。但中国政府此时已经意识到即将到来的新世纪将是一个信息化高速发展的时代,制造业势必要面临激烈的竞争。因此,国家科技部在“八五”和“九五”计划期间先后实施了CAD应用工程和CAD/CIMS(12)CAD,Computer Aided Design的缩写,意思为计算机辅助设计,是一款用于建筑、机械等产品构造以及电子产品结构设计的软件,目前已经被广泛应用于各种领域。CIMS,Computer/contemporary Integrated Manufacturing Systems的缩写,意思是计算机/现代集成制造系统,是通过计算机硬软件,并综合运用现代管理技术、制造技术、信息技术、自动化技术、系统工程技术,将企业生产过程中有关的人、技术、经营管理三要素及其信息与物流有机集成并优化运行的复杂的大系统。应用工程,并在部分企业试点成功,普及了自动化、信息化的相关理念,取得了较为明显的经济效益和社会效益,为国家推动制造业转型积累了初步的经验。
2. 起步阶段——“十五”计划至“十二五”规划(2001~2015年)
2002年党的十六大首次提出了“以信息化带动工业化,以工业化促进信息化”的口号,并在“十五”期间启动了制造业信息化工程,“制造业信息化”被定义为制造业科技发展的重要任务(13)见2006年国务院发布的《国家中长期科技发展规划纲要》,http://www.gov.cn/jrzg/2006-02/09/content_183787.htm.。2007年党的十七大首次提出“信息化与工业化融合发展”,从此,中国进入推进“两化融合”的发展阶段,并开启了“甩图纸”和“甩账表”的“两甩工程”的试点应用,推动制造业向集成化发展。同时,国家还高度重视中小企业的信息化发展,从信息、技术、人才以及融资等方面为中小企业提供政策支持(14)见2008年发布的《关于强化服务促进中小企业信息化的意见》,工信部官网,https://www.miit.gov.cn/jgsj/qyj/zcfg/art/2020/art_632b12b37d7245fab6d93652ca05bfe7.html.。党的十八大则提出要“推动战略性新产业、先进制造业健康发展”的目标,并在之后成立了中央网络安全和信息化领导小组,加强了对信息化工作的统筹协调。
3.深入推进阶段——“十三五”至今(2016年至今)
2015年后中国制造业的转型发展进入了深入推进阶段,中国政府开始推进制造业和互联网企业的融合,打造制造业的“双创”平台(15)见2016年国务院印发的《关于深化制造业与互联网融合发展的指导意见》,中华人民共和国中央人民政府官网,http://www.gov.cn/zhengce/content/2016-05/20/content_5075099.htm.,启动智能制造和机器人的重大工程,大力研发智能机器人、高端成套装备和3D打印设备等,努力夯实智能制造的发展基础。这期间国家各部委也陆续发布相关战略文件(16)包括《智能制造发展规划(2016-2020年)》,《大数据产业发展规划(2016~2020年)》、《工业和信息化部关于进一步推进中小企业信息化的指导意见》、《云计算发展三年行动计划(2017~2019年)》、《高端智能再制造行动计划(2018~2020年)》、《关于加强绿色数据中心建设的指导意见》、《制造业设计能力提升专项行动计划(2019~2022年)》、《关于推进“上云用数赋智”行动培育新经济发展实施方案》等等。,积极推动制造业的数字化转型。
表1 中国制造业数字化转型发展进程概览
自20世纪90年代起,在“去工业化”政策影响之下,美国制造业增加值占比持续下降,就业人数大幅下滑,制造业逐渐衰弱,“产业空心化”现象由此产生。2008年金融危机的重创使得美国在痛定思痛之后意识到了制造业的重要性,开始引领制造业向高端领域迈进。
1. 提出“再工业化”和“制造业重返美国”口号
当美国认识到制造业转移、社会资源转向金融领域是2008年次贷危机的根源之后,就提出了“再工业化”和“制造业重返美国”的口号,希望利用其强大的科技实力和创新能力来发展低耗能高附加值的先进制造业。此后,美国政府将重振制造业作为国家长远发展的重要战略,陆续出台了一系列支持政策,如在《重振美国制造业框架》中列出了包括研发、投资、劳动力、基础设施和国内外创新环境等方面重振制造业的一系列措施;在《制造业促进法案》中推出了一系列税收优惠政策,来吸引制造业企业重返美国。
2. 推出《先进制造业国家战略计划》
2012年美国先进制造业布局进一步深入,出台了《先进制造业国家战略计划》。该战略正式将发展先进制造业提升至国家战略的高度,提出了三大原则:完善先进制造业创新政策、加强产业公地建设和优化政府投资;明确了五大目标:加快中小企业投资、提高劳动技能、建立健全伙伴关系、调整优化政府投资和加大研发投资力度。其中,建立健全伙伴关系指建立国家和地区的公、私部门以及产学研合作伙伴关系。美国希望在该战略的指引下,通过联邦政府和私人部门的通力合作,提升美国先进制造业和中小企业的竞争能力和整体水平,从而提升美国在全球先进制造领域的份额。
3. 创建国家制造业创新网络
为了更好地实施《先进制造业国家战略计划》,2012年美国提出要创建国家制造业创新网络(Manufacturing USA)。截至2021年,美国在全国范围内创建了16个顶级的创新中心。这些创新中心涵盖数字化与自动化、生物制造与清洁能源等重点领域,汇集了9个联邦机构。每个专业领域的研究所接受美国商务部、国防部或能源部的赞助,与业界、学术界和其他利益相关者共同合作。美国先进制造业结合“政府前期投资—学术机构研究—企业后期投资及推广”,以政府基础投资拉动社会投资,带动产业升级,为在美国工业采用先进制造技术铺平了道路,催生新产业并创造了众多制造业高薪工作岗位。
[作者简介]为一个以工业经济为主的国家,德国十分注重其工业部门的发展,整体工业水平世界领先。同时,德国也是数字化时代的倡导者和引领者,在2013年就提出了“工业4.0”的概念,之后分别提出了“塑造数字化进程”战略、《2030工业战略》、“德国中小企业的未来”行动计划,同时还出台了智能数据计划和经济数字技术项目等数字技术资助方案等,希望借助一系列的政策支持,通过数字化释放德国工业的增长潜力,保持德国制造在全球的领先地位。
1. 率先提出工业4.0概念
德国在2013年首次提出了“工业4.0”的概念。在德国,工业4.0被认为是由物联网及其服务引领的第四次工业革命。在工业4.0中,制造业数字化是核心领域,通过引入新型数字技术,可将制造业的设计端、生产端和销售端联通,实现智能制造。工业4.0计划推动了能够适应数字化的行业加速发展。从德国制造业的结构看,在工业4.0计划提出之前,德国制造业主要依靠汽车制造和机械制造,2013年这两者的总营业额超过德国制造业总营业额的三分之一;而到了2019年,汽车行业在德国制造业中的地位更加突出,六年间营业总额提高了20%。但对于难以进行数字化改造的一些传统行业而言,则并未显著从工业4.0计划中获益。
2. 创建中小企业工业4.0卓越中心
德国在全国建立了25个中小企业工业4.0卓越中心,为中小企业数字化提供全面支持。中心资助中小企业,同时培养样板企业和样板实验室,供所有有数字化改造意愿的企业参观。这25个中心遍布全国各大城市,服务于不同行业与领域。同时,各地的中心还会总结各自在实践当中积累的经验并进行交流与分享,不同的中心相互独立又通力合作,为全国企业的数字化服务。随着越来越多的数字化改造项目的实施,这些中心已经在数字化方面积累了相当丰富的宝贵经验,这势必会推动整个德国工业,特别是中小企业的数字化进程。
3. 抢先推行标准制定和欧洲数字化框架
在数字化条件下,各种设备产生的数据密切关联,不断进行大量密集的数据交换,创造了更多的接口,因此,统一的规范和标准对工业4.0至关重要。电信技术等的标准化及互操作性,不但具有技术意义,亦具有经济意义,能够制定和执行标准的企业将在国际竞争中占据优势地位。因此,德国政府希望通过推进标准制定,首先在整个欧盟范围内按照共同的规则和标准提供产品和服务,随后向全球市场扩张,从而避免本国企业依赖于外国技术,在竞争中获得优势。
日本早在20世纪90年代就开始重视智能制造的发展:1990年制定了智能制造发展十年计划,并成立了“智能制造系统国际委员会”,之后推出了《科学技术创新综合战略》和《科学技术基本计划》作为政策支持;进入21世纪,又陆续发布《E-Japan战略》、《U-Japan战略》、《I-Japan战略》、“机器人新战略”和“工业价值链计划”等一系列政策规划,提出“工业互联”概念。同时,日本每年发布《科学技术白皮书》,从最前沿的科技角度指引了日本智能制造的发展方向。
1. 确立互联工业的战略方向
日本提出了“社会5.0”的概念,将人类社会划分为狩猎社会、农业社会、工业社会、信息社会和智能社会。日本目前处于迈向智能社会这一阶段。互联工业就是日本的“社会5.0”在工业领域的具体表现,由安倍晋三于2017年首次提出,其主要核心包括:建设人与设备和系统交互的新型数字社会,通过合作与协调解决工业新问题,积极培养适应数字技术的高级人才。日本经济产业省于2018年发布了《日本制造业白皮书(2018)》,这标志着互联工业成为日本制造业发展的战略方向。
2. 推出工业价值链计划
为了使“互联工业”愿景得到更好实现,帮助企业实现“互联制造”,2015年,日本经济产业省支持成立了日本工业价值链促进会,其中包括三菱电机、东芝、丰田等著名的日本制造企业。随后又提出了著名的“工业价值链参考架构”。在实际应用中,工业价值链计划就是在架构顶层设计的基础上,以大型企业为中心,同时在周围接入中小企业,形成一种创新型的企业互联形式。这为其成员企业实现转型升级提供了一个良好的协同创新平台,大大降低了成本,促进了日本智能制造产业的技术创新。
3. 倡导“官产学”一体化合作机制
在日本对数字化建设的各项支持政策中,尤为值得一提的是日本相当成熟的政府和学术界的支援体制即“官产学”一体化合作机制。“官产学”分别代指政府、产业界和学术界,在这种模式中,日本产业界更多地选择与大学和科研机构合作开发新技术和新产品,从而使得大学与研究机构也能在开展教育和学术研究之外更好地将学术成果转化为实物成果,而政府则主要扮演制定相关政策、搭建平台环境等角色。如前文提到的日本工业价值链促进会,就是这一模式运作的典范。有数据显示,日本专利技术转换率高达80%,而这很大一部分要归功于“官产学”一体化合作机制(17)徐静波:《日本的智能制造比中国先进多少年?》,https://www.sohu.com/a/326199932_825950.。
由于中美德日四国制造业发展进程以及所处的阶段并不相同,使得制造业各具优势和特点,四国据此对制造业的数字化提出了不同的构想和规划,这些差异性主要表现在以下五个方面:
1. 战略目标不同
中国的战略目标是以智能制造为主攻方向,是推动产业转型升级的一个整体规划。而德国的工业4.0是德国在完成工业1.0、2.0和3.0之后按照其工业发展的自然进度顺势而为的战略规划。因此,德国战略意在巩固与强化“德国制造”在全球的领先地位,期望借助新一轮科技革命,依托其本身的工业实力和其在欧盟的强势地位在新标准制定方面进行竞争,在全球推广“德国标准”。由于制造业的衰退及其带来的系列后果,美国战略的首要任务则是重振制造业,吸引制造业企业重返美国,提升美国在全球先进制造领域的份额。日本的战略目标则是建设新型数字社会,实现“工业互联”、“互联制造”,促进日本智能制造产业的技术创新。
2. 发展路径不同
美德日的发展路径是从精益化(即精益求精的思想)到自动化,再到数字化,最后实现智能化;而中国制造业数字化转型的发展路径可以分为两种:一种是先数字化,然后实现自动化,最后实现智能化;另一种则是从精益化出发,逐步数字化、自动化,最后实现智能化。通过比较可以发现,中外路径的差异主要在于是先实现“自动化”还是先实现“数字化”。中国的两种路径都是数字化先于自动化,主要原因在于自动化装备的价格昂贵,而中国大部分制造业企业的特点是小批量、多批量,从企业特点以及成本效益考虑,并不适合全面自动化。实践中的一般规律是产量大的制造企业尽量自动化,产量一般的制造企业需要人机结合,而产量小的制造企业就用人海战术。同时,中国制造业企业实现自动化的一般路径是先(夹)治具化,然后进行低成本简易自动化改造,最后再实现全面自动化。
3. 发展的侧重点不同
由于中国制造业发展时间较短,各企业之间发展水平差距较大,大部分企业仍处于“工业2.0”甚至“工业1.0”阶段,制约了其后续的数字化改造。因此,中国在发展新兴产业的同时,还注重以两化融合为主线,推动传统产业在自动化、信息化方面的“补课”,进行改造升级。而美国的“再工业化”并不是重新发展高耗能、低附加值的低端制造业,而是依托于其强大的科技实力,利用数字技术和信息技术来发展先进制造业,因此美国重点关注机器人、生物技术等先进制造领域,同时注重提升技术创新能力和成果转化能力。德国的战略侧重在“守住制高点”,故重点关注高端产业和高端环节,更多地聚焦于技术的市场化、产品的标准化和国际化。日本则依托于其坚实的工业基础和在机器人领域的优势,重点发展机器人、人工智能及物联网、大数据等新技术,深化其与制造业的深度融合,提升制造业的生产效率,强化竞争力。
4. 对中小企业的关注度不同
相对于美国和日本,中、德两国更关注中小制造业企业的数字化转型。德国工业发达,大型企业的数字化水平较高,部分企业处于世界顶尖水平,因此德国的政策扶持更多地关注中小企业,建设了大量的中小企业工业4.0卓越中心和中小企业测试床,为中小企业提供认识和了解数字化的机会,并提供具体的数字化改造实施方案。在中国,中小企业是市场经济的重要组成部分,它们的数字化转型是激发中国经济活力的重要一环。但由于技术、资金、人才以及管理经验等方面的限制阻碍了中小企业的数字化转型,所以各级政府都在推动金融机构、平台和企业的多方合作,用“云量贷”等实际政策措施来尝试解决中小企业面对数字化转型“不会转”、“不能转”、“不敢转”的问题。
5. 支援体制或平台成熟度不同
美德日皆建设或形成了相对成熟的支援体制或平台。美国政府把国家制造业创新网络作为“孵化器”,以“产学研政”合作的形式,降低研发与应用的成本及风险,推动先进技术的研发,促进研究成果的转化与应用,从而提升美国制造的整体实力。德国政府搭建了工业4.0平台以及中小企业工业4.0卓越中心,由政府领导,学术界和工业界的专家共同参与,为所有工业企业的数字化转型提供帮助。日本政府形成了成熟的多方合作支援体制即“官产学”一体化合作机制,在技术成果转化方面起到了显著的作用。中国政府目前也搭建了两化融合平台,但在参与企业数量、平台功能建设等方面仍有待提高。
表2 中、美、德、日制造业数字化主要战略规划的比较分析
(续表)
自20世纪90年代起,历经30多年的发展,中国制造业的数字化转型逐渐驶入快车道,两化融合与智能制造取得了长足进步,工业互联网建设逐步展开,软硬件供给能力不断提升,数字化生态建设有序推进,数字化转型取得了显著的成效。
1. 两化融合水平明显提高
中国两化融合阶段成效显著,正向中高阶段加速迈进。目前,两化融合水平处于起步阶段的企业比例由2012年的65%降至20.2%,部分企业突破了综合集成的跨越困境,进入了集成提升阶段,实现集成提升的企业比例由2012年的10.9%上升至23.9%(18)两化融合公共服务平台:https://www.cspiii.com.。截至2021年第四季度,全国两化融合水平达到57.8,江苏、山东、浙江、上海和北京分列前五。与此同时,74.7%的工业企业装备了数字化研发设计工具,55.3%的企业实现了关键设备的数控化(19)两化融合公共服务平台:https://www.cspiii.com.。在“先头部队”的示范作用下,中国工业企业在整体上已具备了两化融合深度应用的坚实基础,预期向中高阶段迈进的速度将进一步加快。
2. 智能制造取得长足进步
智能制造是中国制造业未来发展的主攻方向,国家也相应启动了智能制造专项。自2015年至2018年,共上榜305个智能制造试点示范项目,覆盖92个行业,分布在31个省市,试点范围包括离散型智能制造、流程型智能制造、网络协同制造、大规模个性化定制以及远程运维服务这5大智能制造关键要素(20)《智能制造试点示范项目已覆盖92个行业类别》,中华人民共和国中央人民政府官网,http://www.gov.cn/xinwen/2018-12/13/content_5348261.htm.。试点示范项目的生产效率平均提高45%,产品研制周期平均缩短35%,产品不良品率平均降低35%,涌现出网络协同制造、大规模个性化定制、远程运维服务等新模式新业态(21)两化融合公共服务平台:https://www.cspiii.com.。截至2021年第四季度,开展网络化协同、服务型制造、个性化定制的企业比例分别达到了38.8%、29.7%、10.3%,较2013年分别提高了15.5、21.4、7.9个百分点(22)两化融合公共服务平台:https://www.cspiii.com.。
3. 5G与制造业的融合程度快速提升
截至2021年3月,中国建成5G基站近72万个,占全球比重近7成,连接超过2亿个终端(23)新浪财经:《中国5G基站数量达70万 占全球近七成》,https://baijiahao.baidu.com/s?id=1684127053560230300&wfr=spider&for=pc.。至2020年末,全国共批准258个工业互联网试点示范项目,在建的“5G+工业互联网”项目超过1100个,且应用范围不断扩大、程度不断加深;建成上海、北京、武汉和深圳4个工业互联网产业示范基地;工业互联网平台总数超过500个,其中具有一定行业、区域影响力的平台数近100个,推动了40万家工业企业上云(24)《一图读懂——工业互联网创新发展行动计划(2021~2023年)》, 工信部官网,https://www.miit.gov.cn/zwgk/zcjd/art/2021/art_51dc2404f984445d831a36023a181f54.html.。5G和工业互联网已成为中国制造业数字化转型的一大推动力。
4. 国产软硬件供给能力不断提升
目前,硬件方面,智能制造装备国内市场满足率超过50%;软件方面,在CAD、ERP、FP、SCM、PLC等工业软件领域,国产化率已较高,打破了国外软件一统天下的格局。其中,国产CAPP(25)CAPP(Computer Aided Process Planning)是指借助于计算机软硬件技术和支撑环境,利用计算机进行数值计算、逻辑判断和推理等功能来制定零件机械加工工艺程序的过程。借助于CAPP系统,可以解决手工工艺设计效率低、一致性差、质量不稳定、不易达到优化等问题。软件的市场占有率已达到80%以上。此外,目前在ERP(26)ERP(Enterprise Resource Planning)系统是企业资源计划的简称,是指建立在信息技术基础上,集信息技术与先进管理思想于一身,以系统化的管理思想为企业员工及决策层提供决策手段的管理平台。软件方面,用友、浪潮、金蝶等国产ERP软件占据了近90%的市场份额,形成了一批具有一定竞争力的国产品牌。同时,涌现出一大批系统解决方案供应商,其中主营业务收入超10亿元的系统解决方案供应商达43家(27)《〈“十四五”智能制造发展规划〉解读》, 工信部官网,https://www.miit.gov.cn/zwgk/zcjd/art/2021/art_de39a4f0836b42ce91ceee9e9dae7164.html.。
5. 数字化生态建设有序推进
制造业数字化转型不能停留在孤军作战、单点突破的层面,更为重要的是要形成全产业链的协同发展。因此,浙江、陕西、广东等多个省市开启了数字化生态建设,旨在搭建制造业企业、金融机构、政府多方联动的合作平台,提供技术、人才、资金等多方面的支持,通过行业龙头带动上下游企业转型,形成产业集群和数字化转型合作伙伴生态,带动全产业链协同发展,为全面推进制造业数字化转型奠定基础。
相较于美、德、日等发达国家,尽管中国工业发展起步较晚,但进步神速,尤其是在最近三十年的发展中,迅速缩小了与发达国家的差距,在某些方面甚至实现了反超。在此发展过程中,具有中国特色的工业背景也使得中国的制造业及其数字化转型形成了自己独有的特点和优势,这也恰是中国制造业在全球数字化浪潮中展开竞争的依托和未来需要保持和锻造的长板。
1. 制造业规模大、体系最完整
数据显示,2020年,中国制造业增加值占全球制造业比重近30%,达38538.11亿美元,已连续十一年成为全球最大的制造国(28)世界银行数据库:https://databank.worldbank.org/indicator/NE.EXP.GNFS.ZS/1ff4a498/Popular-Indicators.。美国制造业增加值则为22691.87亿美元,位居世界第二(29)世界银行数据库:https://databank.worldbank.org/indicator/NE.EXP.GNFS.ZS/1ff4a498/Popular-Indicators.。日本、德国分别位居第三、第四位。单纯从规模上看,中国制造业增加值均高于美、日、德三国,更具规模优势。同时,中国是全球唯一一个拥有全部联合国工业制造门类的国家,具有41大类、191中类和525小类。其余三国在这一方面均不及中国。另一方面,中国制造业更具活力。制造业是中国经济的重要组成部分,近十年制造业增长率高达50%,高于全球平均增幅。美国十年间制造业增加值增幅也达到26.8%,略高于全球平均水平,但制造业在美国GDP中的比重仅为10.8%,早期政策导致的产业空心化问题仍有待解决(30)世界银行数据库:https://databank.worldbank.org/indicator/NE.EXP.GNFS.ZS/1ff4a498/Popular-Indicators.。德国制造业增加值仅相对于十年前增长了1.3%,而日本2020年制造业增加值反低于2010年。
2. 5G技术处于世界领先水平
目前,全球已发布144张5G网络和200多种5G设备(31)腾讯网:《用5G改变世界|MWC2021一览》,https://new.qq.com/omn/20210225/20210225A0B0BJ00.html.,中国已建成的5G基站约占全球的70%,5G网络已覆盖全国各地。而快速下降的5G模组的价格也将助推5G技术在制造业的推广和应用。此外,中国数字通信PCT专利申请数量遥遥领先,2020年达到8673件,而美国、德国和日本仅有4779件、520件和2493件(32)Wind数据库。。
3. 新技术、新业态、新模式的先导应用领先
中国制造业体系完备,产业集群多,有利于通过试点等方式进行验证性的应用测试。同时,中国在这一方面的投入也比其他国家多,这也对中国制造业的数字化转型产生了极大的推动力。在智能制造的部分领域,中国已远超美德日等发达国家。例如在客车新模型设计上,得益于大量规模化生产的订单,中国厂商积累了丰富的模块化和标准化的经验,在进行新模型设计时,其中大部分内容就可用现成的标准化、模块化设计,仅对剩余部分进行重新设计,因此在中国只用3天即可完成一个客车新模型的设计,具有了智能设计的雏形。
4. 制造业数字化转型的潜在市场规模较大
制造业数字化转型的市场规模可以用制造业企业数字化投入金额占其产值的比重来估计。目前中国规模以上企业的数字化投入比例为千分之五到百分之一,而行业内公认欧美企业的这一比例为3%~5%。以欧美企业的投入比例来估计,2020年中国制造业数字化转型的潜在市场规模约为1156.14亿美元~1926.90亿美元。由此可见,若中国企业的数字化投入持续提高至欧美企业的水平,结合中国连续多年位居全球第一的制造业产值,国内的潜在市场将会十分巨大。
与此同时,我们也要看到美、德、日三国作为发达国家,其工业发展历史悠久,历经多次工业革命,工业基础坚实,科技实力较强,因此在制造业数字化转型方面均走在世界前列。即便凭借几十年的高速发展,中国仍然不能完全消除与这三个发达国家之间的差距,因而在制造业数字化转型方面,中国仍存在诸多短板需要弥补。
1. 工业的整体技术水平相对落后
尽管上文提到中国制造业规模大、体系完整且富有活力,但在制造业乃至整体工业的技术水平层面,与美、德、日等强国还存在差距。从整体上看,德、日两国整体技术水平较高,装备制造业优势明显,美国的优势则在于高精尖制造领域。德、日两国制造业以中高技术产业为主,占比约为60%,且装备与运输设备产业比重高达45%。同时,德、日制成品出口中80%左右为中高技术产品,中国该比例与此有近20%的差距。而美国中高技术产业增加值占制造业的比重也接近50%,且其高科技产品在制成品出口中的比重约为20%,要高于德、日两国。中高技术产业在中国制造业中的比重近几年维持在45%左右,与德、日等工业强国仍存在15%以上的差距。另一方面,中国缺乏拥有自主知识产权的关键核心技术。数据显示,中国核心基础零部件、关键基础材料和基础技术等产业对外依存度超过50%,集成电路进口依赖占比高达80%,导致中国核心技术上常常受制于人(33)韩鑫:《产业基础高级化 发展迈向高质量》,《人民日报》2019年8月30日。。
2. 传统和新型数字基础设施的提升空间仍然很大
中国在传统数字基础设施建设方面与发达国家的差距有所缩小,但仍然存在。得益于信息化建设,中国互联网普及率从2010年34.3%上升至2020年的70.4%,但美、德、日三国的互联网普及率均在90%左右,中国与之仍存在约20%的差距;同时,2020年中国每百万人拥有的安全互联网服务器不足1000台,这一数据在美、德、日三国分别为141389台、97482台和22938台,差距巨大(34)世界银行数据库:https://databank.worldbank.org/indicator/NE.EXP.GNFS.ZS/1ff4a498/Popular-Indicators.。
而在新型数字基础设施方面,除5G相关技术领域外,中国在其他多个领域均有待进一步提升。数据是数字化时代中最为重要的资产,从而对数据存储和处理技术产生了极大的需求,也对相关的技术和能力提出了要求。美国毋庸置疑是这一方面的佼佼者,全球超大规模数据中心中近四成位于美国,而在中国仅占一成。同时,在云计算方面,美国也是遥遥领先。在华为发布的2020年全球链接指数中,中国排名第22位,美国位居第一,其中云计算方面两国的得分分别为66和93,可见两者之间的差距较大(35)华为全球联接指数(GCI)2020网站:https://www.huawei.com/minisite/gci/cn.。
3. 基础研发投入不足
2020年中国研发投入达到2.4万亿元,仅次于美国,占GDP的比重为2.4%(36)李毅中:《中国基础研发和原始创新投入占比不及发达国家一半》,http://news.sohu.com/a/507976411_456269.。但中国在基础研发上的投入只占6.2%,而发达国家的水平一般在15%~20%,仍有较大的提升空间(37)李毅中:《中国基础研发和原始创新投入占比不及发达国家一半》,http://news.sohu.com/a/507976411_456269.。这也是中国在核心技术领域难以实现自主知识产权突破的一大原因。
4. 国产软件缺乏竞争力
例如,在高端研发设计软件领域,法国达索、德国西门子、美国PTC以及Autodesk公司在中国的市场占有率达到90%以上;在仿真软件市场领域,美国企业也占据了95%以上的市场份额;即使在国产化率较高的ERP软件领域,国内市场在高端领域也出现了逆国产化现象。
5. 工业数字化渗透率不高
2019年全球平均工业数字化渗透率为23.5%,其中德国最高,工业数字化渗透率达到45.3%。而中国的工业数字化渗透率仅为19.5%,2020年增至21%,但仍显著低于德国等发达国家(38)中国信息通信研究院:《中国数字经济发展白皮书(2021)》。。其中,差距主要存在于离散型行业。这是因为流程型行业投资需求大,所以基本都是垄断型的大企业,例如宝钢、国家电网等。这类企业在资金、技术以及人才等方面的实力比较强,其数字化水平与国外企业差距并不大。而离散型制造行业主要包括机械制造、汽车制造等,既有按订单生产的,也有按库存生产的;既有大批量生产,也有单件小批量生产。国内外的差距主要体现在上游的装备制造方面,特别是机器人、数控机床等,在这方面中国基本上依赖于进口。进口的设备、软件不仅成本高,且大多无法与国产的软、硬件配合使用,使得企业难以进行自主改造。中国的制造业主体力量是中小腰部企业,以上因素均限制了这些企业的数字化转型。
6. 数字化转型配套服务的行业生态并不健康
企业内部的问题是环环相扣的,数字化转型不是简单地提供一个软件即可完成的,而是要与企业的组织结构、制度相匹配。大企业更倾向于做标准化的产品,个性化的产品更适合小企业、小团队去实施。制造业各细分行业各具特点,差距较大,企业之间也存在差异性,使得制造业数字化转型难以形成普适性的方案,因而更需要各具特色的数字化解决方案供应商来提供相应的服务。目前国内数字化解决方案商有八成是中小企业,这在格局分布上是合理的,但行业生态不健康,大部分厂商盈利能力不佳、规模较小,能提供大型数字化解决方案的企业数量远不及国外。
国外制造业企业的特点是产品批量大、标准化程度高,工厂设备自动化规模大,因而大规模、高标准自动化的基础之上实现德国版本的工业4.0是有基础的。中国的制造业主体是大量的中小腰部企业,其特点是“不标准、小批量、多批次、利润低”,所以德国工业4.0的顶层设计并不适合中国。相反,美国的工业互联网思维下的数字化转型恰好可以与中国的实际情况相匹配。中国制造业的特点造就了大量的应用场景和试错机会,在良好的配套设计和电力等基础环境中,中国拥有非常好的利用数字化工厂来实现弯道超车进而再通过自动化来实现智能化的机会,“通过对国外经验的局部借鉴来发挥中国的后发优势,实现弯道超车”。要推进中国制造强国的建设,就必须着力解决以下问题:
一是应继续加快推进数字技术设施建设,尤其是在5G技术优势的加持下,加快布局与推进“5G+”模式的应用,推动工业互联网的建设,搭建具有中国特色的工业价值链架构,从顶层设计角度提供整体的参考和辅助功能。国家应加强对工业互联网的评估工作,总结经验,进一步推动工业互联网的建设和应用。
二要大力发展数字化相关技术,攻克“卡脖子”难题。中国制造业自主创新能力弱,在人工智能、工业软件、操作系统、芯片设计制造等方面不具备竞争优势,关键核心技术与高端装备对外依存度高,且美国等发达国家对中国处处设防。应加强对基础理论、关键技术的研究投入;同时,建立起以企业为主体、政府保驾护航、高等学校和研究机构提供协助支持的良性制造业发展合作关系,加快科技成果的转化。其次,中国可以依托在5G通信领域上的优势,秉持开放包容的态度,在全球范围内寻找合作伙伴,就新一代信息技术展开横向合作,突破某些国家的技术封锁。
三是要推动全产业链协同发展,打造数字化产业生态。在行业内实施试点示范工程的同时,总结经验并推广普及,发挥国有企业、标杆企业、龙头企业的示范作用。可鼓励大型企业加强与中小企业的合作,通过建设供应商标准体系,吸纳中小型供应商,促进产业链良性发展;在研发投入、企业管理等方面,将形成的经验与管理思想对外推广,作为对中小企业的软输出。同时,还可以建立投资平台,与中小企业共同成长,培育新的产业多元化生态主体。
四是国家层面开展提升国民数字素养的社会工程,大力培养数字技能复合型人才,为制造业数字化转型注入持续动力。将职业培训和学校教育相结合,打造产教融合的人才培养基地,推动各层级、各类学生进行一定的职业技能训练,培养既具备IT能力、又拥有生产能力的数字化时代的新型人才。社会各界齐心协力,探索出一条具中国特色的数字技能教育与培养的路径,实现数字技能人才领域需求端和供应端的对接,有力推动中国制造业的数字化转型与升级。