智能制造产业链现代化运作逻辑——基于CPS 视角

张耀一，韩江波，李 超

（1.南阳师范学院经济与管理学院，河南南阳 473061；2.南阳师范学院南阳发展战略研究院，河南南阳 473061；3.中国社会科学院财经战略研究院，北京 100045）

1 研究背景

2020 年，习近平总书记提出“双循环”的新发展格局，并将国内大循环作为主体。构建完整的产业链及其以此为基础推进产业链现代化，是实现国内大循环的重要组成部分，更是构建新发展格局的基础。盛朝迅［1］认为经过改革开放40 多年的发展，我国已建成门类齐全、体系完整、规模庞大、分工互补较高的制造业产业体系，并拥有全球最完整的产业链条，极大提升了制造业产业链的现代化水平；苗圩［2］认为“十三五”以来，我国产业链的核心竞争力不断增强，在全球产业链中的地位持续提升，增强了我国抵御美国科技霸凌、逆全球化趋势的信心；张其仔［3］认为我国的制造业产业体系基础扎实、创新能力持续提升、智能化和数字化加速、融通发展格局建设初见成效、安全可靠性的体制机制初步形成，但同时，付保宗［4］认为我国的制造业产业链高质量发展面临国际环境变化带来不确定性、核心技术创新能力相对不足、基础关键环节配套支撑不力、供给质量不足、国际国内循环流通渠道不畅、治理体系无法适应新技术革命要求等风险（见表1）。作为产业链现代化的引领者，智能制造的产业链现代化较之于美、德、日等全球主要智能制造强国而言，存在稳定性、协同性、循环性较弱的困境，且智能制造企业集中于产业链的生产制造环节，上下游共生发展生态不完善，仍未形成“设计开发—生产制造—产品销售”的全闭合生态链。智能制造的关键核心技术和关键核心软件被美国“卡脖子”的残酷现实，表明我国智能制造的产业链现代化构建仍任重道远。卓娜等［5］认为我国智能制造及其产业链的高质量发展面临技术基础、研发能力、技术创新等一系列困境；郭进［6］认为我国发展智能制造面临制造企业的智能基础薄弱、核心智能技术受制于人、智能装备存在明显的短板、企业的生产积累难以支撑改造投入等问题，极大阻碍了智能制造产业链现代化的发展。构建现代化的智能制造产业链，推进智能制造产业链的良性互动和循环体系，夯实国内大循环的基础，越来越成为政界、学界及相关政策机构关注的热点。

表1 我国制造业产业体系发展的基础和风险

现有关于智能制造产业链现代化的研究较少，绝大多数文献研究了产业链及其现代化，但从中能探析出其对智能制造产业链现代化认识。这主要体现4 个方面：一是链条论。韩江波［7］、刘志彪［8］指出产业链是涉及点、线、面、网的链条式关系，这些链条式关系立足于特定的经济关联形态，相应，智能制造的产业链现代化体现为对智能制造产业链的控制能力［9］；二是过程论。胡奎［10］、吴金明等［11］、魏长升等［12］对产业链现代化进行了研究，他们指出产业链是为制造产品生产或服务提供从原材料到消费者的一系列的完整的产业过程。相应，智能制造的产业链现代化体现为不断优化产业过程的能力；三是价值论。此观点指出产业链体现为产业价值转移、创造，逐步开拓新用户、生产新产品的过程。或认为，产业链是由企业生产、销售、采购、技术开发等差异化的环节组成的创造价值的动态流程［13］。相应，智能制造的产业链现代化体现为从上游到下游的研发、设计、生产、销售、服务等环节的高质量的价值创造活动，且有效贯穿价值创造、分配、传递全过程；四是组织论。此观点认为产业链是一种立足于协作经济、分工经济的智能产业组织形态，涵盖由供应商、制造商、分销商和零售商等一切节点企业的分工合作关系［14］。相应，智能制造的产业链现代化体现为优化企业组织的能力。这4 种观点对智能制造产业链及其现代化的内涵分析，见仁见智。

以上关于智能制造产业链现代化的研究，还没有构建一个体系完整、逻辑自洽的分析框架。实际上，提升智能制造的产业链现代化，要重视智能制造与传统制造相异的异质性技术特征，从传统制造的产业链进行延伸，更要基于动态、开放、系统性的视角，才能深化对智能制造产业链现代化的理解和建立相应逻辑清晰的分析框架，并通过深入分析，建立对智能制造产业链全局化、层次化的认知，从而采取针对性的措施推动我国智能制造产业的高质量发展。基于此，本文对智能制造产业链现代化进行深层次诠释，创造性地融合CPS 的运作理念，将其视为智能制造产业链现代化的本源，并以此为基础动态化、细致性地解构CPS 的四层技术架构，相应总结出智能制造产业链现代化的四大维度及其四种阶段。这是智能制造产业链现代化逻辑自洽性的分析框架。我国智能制造产业链现代化的构建和完善是一项集战略性、长期性的工程，期间会面临一系列的发展困境，根据智能制造产业链现代化的分析框架，认真研判问题，提出建设性的对策，以有助于推动我国智能制造的高质量发展。

2 CPS：智能制造产业链现代化解构的新视角

2.1 CPS：智能制造产业链及其现代化运作的关键切入点

CPS（cyber-physical system，CPS）概念于1991年由美国科学家提出［15］，是指为虚拟网络世界与现实物质世界的融合体系。基于对CPS 内涵与关键特征的探究而言，CPS 是在计算进程与物理进程动态性融合与快速性演化中产生的新一代体系，借助于现代化网络与嵌入式技术实现对物理进程的适时、精准监控，且根据得到的物理进程反馈结果开展计算进程调整。CPS 并不是单一体系，而是信息通信技术与物理系统的融合系统，其中，物理系统在计算技术与通信技术的监控下实现规范化、协调化、标准化运作。CPS 理念的核心在于推动嵌入式计算的优化和分布式控制系统的高效率配置，不断优化工业生产系统的感知、互联以及计算功能，大幅度提升产品与服务的质量，进而孵化出具有多功能、多用途的设备、这亦是智能制造高质量生态体系构建的基石。值得注意的是，CPS 具有控制、协同、虚拟等一系列特征，能充分借助于人机交互实现与物理进程的对接，从而推动网络空间在远程的基础上实现实时、安全、高效的管理和自适应、自组织以及自协调。

CPS 在智能制造领域的独特性功能陆续获得发达国家的持续性关注。按照美国总统科技顾问委员会（PCAST）的《数字未来设计：联邦资助的网络与信息技术研发》和工业互联网产业联盟（AII）发布的《工业互联网体系架构》，以及国内学者陈丽娜等［16］、李钊等［17］、何明等［18］、Lee 等［19］、魏晓东［20］的研究成果，CPS 在智能制造领域彰显创新活、透性强、集成度高的特征，其不仅可将感知、计算、通信、控制等新一代智能技术与设计、工艺、生产、装备等工业技术深度结合，而且能将物理实体、生产环境、制造过程及时投射到虚拟空间，并以此为基础对生产制造全产业链进行高质量的调适和持续性的优化，最终实现对制造业生产模式、生产系统、生产范式的革命性重塑。从此意义上，CPS既可以被看成是智能制造生产系统的核心基础，又能被视为工业智能技术的强有力支撑。实际上，CPS有力地促进了虚拟世界与现实世界的交互镶嵌，革命性地重塑了制造业传统的生产方式、价值链体系、产业形态和商业模式（见图1）。总之，作为信息通信技术与制造业生产系统有机融合的智能系统，CPS 技术架构的设计、开发逐步成为智能制造产业链生成和发展的关键，进而成为认识、剖析智能制造产业链现代化发展的关键嵌入点。

图1 基于CPS 的智能制造系统发展的理论逻辑

2.2 智能制造产业链现代化的本质规定性

赫希曼［21］曾在《经济发展战略》一书中从产业的前向联系和后向联系的角度对产业链的内涵进行了研究，认为其是存在着有机关联的各个经济部门之间依据特定的逻辑关系和时空布局客观形成了相互交织的网络关系。它与价值链、供应链不同［22］，见表2。产业链不仅是一系列产业层级的集合，由诸多生产经营体系（产业或市场）所构成，而且是大量产业（不同供应链）紧密协同关系的客观反映，且这种关系包括上下游的纵向关系和同类分工、相互补充的横向关系。此外，产业链既在很大程度上表现了经济运作期间立足于时间先后发生的过程和不同环节在差异化区域中的分布状况，又在一定情况下彰显跨越单一供应链或产业而在社会范围内集成不同资源的水平，并在此基础上形成产业竞争力。结合赫希曼对产业链内涵的认识，立足于CPS 对智能制造的运作逻辑，可界定智能制造产业链的内涵：智能制造的产业链是各智能制造产业部门之间基于一定的技术经济关联和时空布局客观形成的链条式关系形态。这种链条式关系形态从技术研发、产品设计、原料采购、中间品和终端产品制造、销售、消费、服务等制造业产业链各环节的产品形成期间，上下游一系列关联部门在产品、价值、知识领域结合后所产生的新型智能产业组织结构和形态。基于CPS 的视角，结合智能制造的产业链内涵，可引申出智能制造产业链现代化的内涵：智能制造产业链现代化是“智能制造产业链+现代化”的有机统一，其体现的是智能制造产业链整体产业基础能力的提升，是多种能力的集合体。智能制造产业链的现代化是基于通信网络为支撑，以人工智能为核心，以智能工厂为载体，以关键制造环节的智能化为核心，以端到端的数据流为基础，以个性化生产为特征，将智能装备经由技术进行连接而完成生产过程的自动化。智能制造的产业链若要实现现代化的运作，要依靠不同形式的感知技术（传感器、RFID、机器视觉等），精准、及时汇聚生产期间的不同数据，充分借助于工业以太网等通信手段，将海量的数据上传到工业服务器等智能控制系统，然后再把这些形形色色的庞大数据应用于企业统一管理控制平台，进而实现智能制造的高质量提升。显然，现代化的智能制造产业链应集软件、电子、控制、机械为一体，涉及智能装备、工业互联网、工业生产软件及将云、网、端三大环节有机结合的自动化系统集成及生产线集成等，就“云”（工业大数据及云计算）来讲，这主体现为：自动化设备形成的一系列庞大数据充分要依靠传感系统来完成采集、预测，使大数据实现能动性，有助于产生生产—销售的全过程闭环；就“网”（工厂内物联网和工业互联网）而言，智能制造产业链的发展能选择传感器、RFID、机器视觉、人脸识别等一系列的方式来有效集聚工业大数据，进而将其汇到中央控制平台；就“端”（网络连接）来讲，智能生产设备和智能物流设备的高质量实践应用。基于云、网、端三大环节有机结合的智能制造的产业链现代化包括：⑴上游环节的现代化。上游涉及到的智能产业链现代化主体是制定标准和解决方案的提供商，此层面除提供设备及集成之外，还应按照工厂的生产特性，有计划、有针对性地提出一揽子工业互联网的解决方案；⑵中游环节的现代化。中游涉及到的智能产业链现代化主体涵盖接入服务商、系统集成商等，其功能在于集成下游厂商生产的硬件。较之于下游制造，对供应商的系统集成和解决方案的水平提出了相当高的标准，而系统集成业务的价值不断增加；⑶下游环节的现代化。下游涉及的智能制造产业链现代化主体是RFID 标签和读写器、传感器、一般元器件、通信设备及器件等设备提供商，而下游的生产商非常多，竞争呈现白热化的态势。

表2 产业链、价值链、供应链的概念辨析

2.3 智能制造产业链现代化运作的核心要素

CPS 可被看成是智能制造产业链现代化发展的基础，也是智能制造产业链现代化发展的根本动力之源。根据CPS 发展的逻辑，智能制造产业链现代化的运作要立足于一定的物理基础（感知层、网络层、执行层、应用层），并在此基础上延伸为关键产品、技术链、运营商，见图2，这是智能制造产业链现代化运作的四大维度。

图2 智能制造产业链现代化的一个分析框架

智能制造产业链现代化的基础维“感知层—关键产品—技术链—运营商”。就CPS 的感知层而言，充分借助于智能化的数据分析工具和算法，高效率分析连接到网络层的每个独立单元的信息，并逐步形成可视化、支持性的知识，最终做出精准的决策。通常而言，感知层彰显两方面的功能：第一，各生产部件、产品皆具有信息标签，具有唯一网络地址。鉴此，标签和标签识别组成了智能工厂的关键要素。当前，二维码、射频识别RFID、NFC 技术等均为标签惯常使用的技术，尤其是RFID 凸显识别距离长、精度高的优点，极有可能成为未来智慧工厂中的核心标签技术；第二，温度、颜色、压力等生产期间的各方面信息，均能被准确地记录、感知，进而转为数字信号，直至传递到生产决策终端或云端数据库。感知技术体现为机器视角技术和传感技术：前者一般用于记录外观信息和生产过程，而后者则能收集生产期间的一系列信息。与感知层相对应的关键产品表现为传感器、RFID、机器视角，而技术链体现为信息采集技术和传感感知技术，运营商则体现为传感器、二维码、红外设备、射频生产商。

智能制造产业链现代化的初级维“网络层—关键产品—技术链—运营商”。就CPS 的网络层来讲，充分借助于网络基础设施、网络技术、网络服务，完成数据交换和数据共享。网络层的基本功能表现为：一方面把感知层汇集的信息，依靠互联网技术精准反馈到生产人员或生产管理软件，进而做出相应的生产决策，另一方面把庞大的数据传递至数据库和云端，从而进行全方位的分析，以优化生产、提升效率。网络层的核心技术是网络传输技术、信息处理技术。庞大的客户需求、生产、产业数据依靠互联网平台被汇集于智能工厂之中，而智能工厂越来越依靠配置数据中心、云计算平台动态化、精准化进行分析，最终实现生产的网络化、数字化、智能化。与网络层相对应的关键产品表现为云计算、大数据、SCADA、工业互联网技术、智能芯片，技术链体现为网络传输技术和信息处理技术，运营商表现为数据硬件开发云计算软件企业、工业以太网、总线技术、无线传输技术生产企业。

智能制造产业链现代化的中级维“执行层—关键产品—技术链—运营商”。就CPS 的执行层而言，充分借助于预设规则和语义规范等各种各样的控制技术，立足于认知层产生的决策，进而产生控制指令，使机器凸显自适应、自检测、自配置的能力。执行层的精准执行建立在数据采集、传输、存储、分析、挖掘的基础之上，进而作用于人、设备、物料、环境上。执行层的能反馈到感知层，借助于智能控制信息系统，立足于感知层的大数据分析结果，产生描述、诊断、预测、决策、控制等一系列的应用和高质量的决策建议或直接控制指令，大幅度推动知识资源动态化调适，高效率地控制工业设备、机器组件等物理资源，最终完成智能的生产模式、服务模式、商业模式。与执行层相对应的关键产品体现为机器人、智能机床、自动化装备、3D 打印，技术链体现为机器人方案、智能装备方案及3D 打印技术等，运营商体现为装备及零部件生产商。

智能制造产业链现代化的高级维“应用层—关键产品—技术链—运营商”。这主要体现为设备的功能、属性、状态、位置、环境数据，依靠彰显执行功能的终端设备，全方位接收CPS 上层反馈的海量的控制信息，进而操控机器设备执行相应的动作。应用层的企业能制定和执行系统化的全套解决方案，基于客户需求为中心，重塑传统生产工厂的发展模式，高质量完成全制造流程的智能管理和自我配置、精准执行的自组织生产。工人完全能从例行任务中释放出来，进而可专一进行创新和增值的活动，而企业生产效率亦可获得大幅度的提升。与应用层相对应的关键产品体现为自动化生产线和智能工厂，技术链表现为系统集成及自动化生产解决方案，运营商表现为智能工厂系统集成商和工业智能化解决方案提供商。

总之，基于CPS 的物理基础（感知层、网络层、执行层、应用层）及其在此基础上延伸的关键产品、技术链、运营商，可推动智能制造的产业链不断伸展，并形成较现代化的配套体系。

3 基于CPS 视角的智能制造产业链现代化动态演进

智能制造的产业链现代化不仅涉及底层技术、零部件和材料、新型基础设施、质量标准、政策环境、人才队伍等多要素，还涉及集成电路设计软件、操作系统、数据库、人工智能算法等基础软件。总体而言，智能制造的产业链现代化发展需经历制造业自动化、制造业信息化、制造业互联化、制造业智能化4 个阶段，且各阶段均与特定的核心环节的不断成熟相对应（见图3）。

图3 智能制造产业链现代化的演化阶段

制造业自动化。自动化生产线集成系统通常可被看成是服务业智能制造业的生产管理系统，该系统协同兼容性强、安全性强的企业控制软件密切配合，可大幅度提升管理运作的水平。通常而言，系统集成商负责开发、集成工业机器人，其主要功能既体现为按照差异化行业的需求来严格制定与生产需求相吻合的智能解决方案，又表现为庞大的终端客户群提供一揽子的应用解决方案。制造业自动化的基本业务形式体现为基于关键设备生产线的集成和工厂的产线技术改造为载体，升级、联网已有的大型制造设备，进一步提供系统设计、系统成套、设备集成等各种各样的服务。德国作为全球的工业标杆，在推进制造业高质量发展的过程中，非常重视推进生产线的集成系统。这具体表现为在制造业中实施物联网和服务，充分依靠塑造横向集成、垂直集成、数字化集成体系化创新，在推动工作流程动态性、灵活性的基础上满足消费者的特色化需求，从而不断优化决策和增加价值，最终促进产业链的柔性化、智能化、网络化水平。作为自动化系统装备的典型表现，工业机器人是制造业领域自动化较高的装备，其可依靠控制能力自动执行工作。日本将1980 年作为机器人发展元年，成立世界上第一个工业机器人组织，推动工业自动化生产，使之成为国民经济智能化发展的重要动力来源。数控机床也是制造业自动化过程中极其重要且装有程序控制系统的机电一体化产品。德国工业4.0 在数控机床的发展趋势是推动生产和加工过程中的自动化、高效、节能，并在此基础上陆续向为用户提供集成化、自动化的智能解决方案。

制造业信息化。制造业信息化主要是基于工业软件为主。工业软件被视为工业信息、技术积累、知识流动和校验体系的载体和高质量完成制造业数字化、网络化、智能化的核心。工业软件在本质上体现为锻造“状态感知—实时分析—科学决策—精准执行”的数据闭环，并塑造数据自动流动的各种各样的规则体系，最终有效完成制造资源的高质量配置。在制造业信息化过程中，工业软件的不仅要承担生产制造执行系统和数据采集、监视控制系统的职能，而且要在很大程度上承担计算机辅助设计、产品数据管理系统、产品生命周期管理系统等研发设计方面的优化和决策职能。基于产业格局而言，当前全球的工业软件产业一般由欧美企业主导，其重点在云计算等领域进行创新研发。尤其是，欧美的工业软件从形成到发展壮大期间，绝大多数获得了官方机构的扶持或政府基金的注入，如NASTRAN、I-DEAS 等著名CAE 软件刚开始，均由美国国家宇航局开发和资助。当然，欧美软件企业往往会投入巨资对软件技术进行研发和更新。例如，世界最大的CAE 厂商ANSYS 每年的研发投入约为3 亿美元。值得注意的是，欧美企业亦非常注重依靠市场并购的方式来实现技术互补的目的。例如，2013 年，美国参数技术公司（PTC）收购了物联网平台Thing Worx 和2016 年德国西门子股份公司收购了全球三大EDA 软件之一的明导软件（Mentor Graphics），莫不如此。

制造业互联化（工业互联和工业物联网）。工业网络可大幅度促进工厂内不同制造业装备、控制信息系统的互联互通和高效推动物料、产品、人的全方位对接，且以此为基础趋于扁平化、无线化、动态化、组网化的发展趋势。通常而言，工业网络的功能既体现为强力支撑工业数据的采集交换和集成处理，又表现为促使工业数据的建模分析和反馈执行，是高质量完成单个机器、产线、车间到工厂的制造业全系统的重要基础性的工具和大幅度推进大数据流动的高效通道。工业物联网涵盖感知、运行、车间、工厂内部决策，而工业互联网与平台、架构体系一起，往上覆盖到工业云，往下深入到控制层和车间。基于企业的视角来讲，工业物联网、工业互联网的发展重心并不是要明晰各自范围，而是要以此为基础，重视基于研发、质量、服务等要素为核心，积极建设工厂自身的信息化、自动化、智能化。无论是互联互通、数据分析，还是优化、安全，均在工业互联网和工业物联网范畴内，但工业互联网主要是朝工业云上拓展，涵盖云设计、云制造、云服务等。美国一般是依托工业互联网联盟，推进公司与研究机构的密切合作，而美国工业互联网的目的体现为优化资产，进而为各种行业企业的服务化转型提供一揽子发展在工业互联网方面，美国是以资产优化为目的，为不同行业企业向服务型企业转型提供模式。当前，美国的工业互联网平台和工业物联网平台数目众多，表现为美国通用电气公司（General Electric Company，GE）的Predix、PTC 公司的Thingworx。与其类似，德国工业4.0 也出现了德国博世公司（BOSH）的IOT Suite、SIEMENS AG的Mindsphere、德国企业管理系列软件（SAP）的Leonardo 等大量工业互联网平台，其主要是基于制造流程优化为发展目标，进而完成个性定制的高效化，最终为广大的中小企业探寻发展的“样板”。

制造业智能化。智能生产系统涵盖智能装备、智能物流、信息物理系统等，且根据工业设计的要求，高质量实现制造一体化和管控一体化，最终有效实现生产制造过程的全智能化生产。3D 打印可被看成是智能生产的有机构成部分，不仅凸显制造时间短、生产成本低的发展优势,而且具有制造零件复杂、需求制造特色化的鲜明特色。无论是工业云，还是智能服务平台在智能生产中均发挥十分重要的作用。这可被视为高度集成、动态开放、群体共享的数据服务平台。3D 打印能革命性地完善客户、供应商之间的关系，同时亦可对销售商之间和企业内部组织之间的关系进行高质量整合，大幅度改进生产系统中信息流、产品流、资金流的运作模式，改善崭新的产业价值链和竞争态势。在美国，很多跨国型公司正快速完善工业云和智能服务平台，朝下集成硬件资源和朝上有效承载软件应用，不断促进国际战略资源的组合。在流程创新领域，英国政府通过各种政策支持制造企业与服务企业的高度融合，并不断推动网络化、数字化、智能化技术在供应链各个环节的践行，且充分依靠工业互联网、物联网等前沿的信息和智能技术，持续推动上下游企业的数据、信息、资源分享。在日本，政府大力支持不同行业的协会，使之能为供应链上下游企业的沟通、谈判构建高质量的发展平台，持续促进跨界的供应链管理经验的信息共享。

值得注意的是，制造业自动化、制造业信息化、制造业互联化、制造业智能化是智能制造产业链现代化的4 个阶段。这4 个阶段只有先后之分，并无优劣之别，并均对智能制造产业链现代化的发展起着较为重要的作用，且呈现出典型的空间上的并存性和时间上的继起性。

4 结论及展望

本文对智能制造产业链现代化进行深层次诠释，创造性地融合CPS 的运作理念，将其视为智能制造产业链现代化的本源，且动态化、细致性地解构CPS 的四层技术架构（感知层、网络层、执行层、应用层），并在此基础上延伸为关键产品、技术链、运营商，进而研究智能制造产业链现代化所经历的制造业自动化、制造业信息化、制造业互联化、制造业智能化4 个阶段。这是智能制造产业链现代化逻辑自洽性的分析框架。智能制造产业链的现代化构建是一个全面化、系统化的过程，并非可自然完成。我国智能制造产业链现代化的构建和完善更是一项集战略性、长期性的工程，期间会面临一系列的发展困境。通过对智能制造产业链现代化分析框架、动态演进逻辑进行分析，有助于探寻我国智能制造产业链现代化发展过程中存在的问题，进而可增强政策的针对性和现实操作性，希冀有助于我国智能制造的高质量发展。

第一，补齐关键短板环节，夯实基础能力。智能产业链的现代化水平与智能产业的基础能力有直接关系，若智能制造部分环节的基础能力弱，则智能制造产业链的现代化水平较低，甚至会受制于人。目前，我国在智能制造产业链涉及的工业传感器、芯片、工业操作系统等关键领域均存在技术短板，甚至技术空白。较之于欧美发达国家及地区，我国智能制造产业链现代化水平的差距主要集中在智能制造的产业基础能力方面，具体涵盖底层工业数据、设计软件、研发设备、测试仪器、关键零部件和材料等。鉴此，我国可尝试成立工业软件投资基金，大力推动工业软件服务认定等一系列工作，由此引导不同类型的专项基金流入到工业软件基础研发、产业化、推广的应用，进而塑造工业软件产业生态圈。进一步增加创新研发投入，有效依托企业构建国家技术创新中心和重大示范性工程的实施，深入推进关键核心技术的创新，以期在短期内补齐智能制造产业链现代化发展过程中的短板。千方百计地在云计算、大数据、信息安全等领域培养和引进一大批技术专家，进而产生高度整合和协同创新的研发团队，为获得原创性成果的突破奠定坚实基础。在5G、人工智能、量子通信等领域，快速完善信息网络基础设施、智能应用场景、工业互联网平台、大数据中心等基础设施，为制造业的数字化、网络化、智能化提供强有力的支撑。

第二，大力推动企业发展，提升控制能力。当前，我国智能制造产业在发展过程中存在原始创新能力薄弱、核心技术缺失、全球营销网络松散、产业标准制定权缺失等一系列的困境，特别是高端产业低端化、产业链空心化、产业链掌控能力弱化等现象明显。这是因为：我国绝大多数智能制造企业，无论是创新体系还是创新能力较之于欧美日发达国家及地区均存在较大差距，大量关键核心技术、装备严重依靠进口，由此导致我国企业在全球产业体系中的控制力和话语权相对较弱。显然，我国智能制造的产业链并未形成闭环运营。提升智能制造产业链控制力的核心是企业和企业家，而全球的很多重要产业均是由微软、谷歌、苹果等跨国公司或寡头垄断企业所掌控。鉴此，应高效彰显企业家精神，合理引导企业家预期，有效激发企业家活力，大力保护企业家财富，逐步厚植企业家成长，通过政策支持、税收减免、简便手续、优化服务等方式，支持企业家干事创业。充分凭借国际产业体系重塑的契机，持续突破在研发设计、技术创新、生产管理、品牌塑造等领域的发展困境，有效强化国内企业的竞争优势，进而构建基于国内企业为主导的国家价值链，推进国内企业借助于创新、专利等优势，全方位、多层次、宽领域进行对外直接投资和海外市场并购，在高效集成全球资源的前提下陆续提升世界生产网络的管理水平，最终提升国内企业的全球竞争优势。应使“专精特新”科技制造型中小企业能参与关键、核心、共性技术的研究开发，增进科技制造型中小企业的创新水平，最终为造就数量多、质量优、潜力大、成长快的创新型制造业集群确立稳固的基础。

第三，促进上下游协同发展，提升联动能力。改革开放40 多年来，我国的智能制造产业链一般是先从下游的主机集成为切入点，通过引进发达国家的技术，侧重于组装。这种模式对于上游的关键零部件、关键材料的重视不够。截至目前，我国的智能制造产业并未产生较为齐全、流畅的现代化产业链。此外，我国智能制造配套企业的协同性较差，而智能制造产业链上游或下游被外资控制，绝大多数节点企业被限于生产环节，且同行业多条产业链之间各自为营、衔接松散。当前，困扰我国智能制造产业链现代化的最大障碍是智能制造业产业链尚未形成一条完整、循环、互动的现代化产业链，面对内外风险时智能制造的产业链各环节所表现出的维持自身系统稳定、防止断裂和缺失的能力有待提升。为此，应有效推动智能产业链的上下游分工互补、联动发展，特别是应重视促进上下游企业的技术合作攻关、产业协同发展，进而塑造凸显全局性、战略性、系统性、现代化的智能制造产业链。应充分利用庞大的人口优势和超大规模的市场优势，通过需求诱导先进制造业和现代服务业的融合发展，进而逐步提升智能制造产业链的发展韧性，最终提高智能制造的产业链现代化水平。不断深化智能制造的产业化协同和市场化联动，合理搭建共性技术平台，大幅度推动科技成果的转化应用，积极培育和发展政产学研资联系紧密的创新生态，尤其是突破跨行业、跨领域的关键共性技术困境，持续推动智能制造的产业链、价值链、创新链联动发展。要在短期内培育基于信息、技术、知识、人才等一系列新要素为强力支撑的新优势，集中资源投向5G、人工智能、高端装备等重点领域，发展一大批彰显全球竞争优势的世界级制造业产业集群，注重推动智能制造的上下游产业链协同和基础材料、核心零部件、关键设备、研发设计、生产制造和市场应用的协同，并在此基础上增强智能制造产业链的整体效率。具备条件的地方可充分依靠智能技术重塑传统制造业，大范围推广应用智慧供应链管理和工业互联网平台，最终增进上下游产业链的动态化的高效配置和低成本化的资源协同。

第四，积极发展工业数据，提升要素配置能力。推进智能制造的产业链现代化不仅需要借助于互联网的智能装备和应用控制软件优化创新，更是需充分借助于大数据的有效采集和深度运用来逐步优化智能制造组织流程和智能制造服务模式。实际上，大数据可被视为智能制造异常宝贵的资源，更被看成是高质量推进智能产业链现代化的核心要素。从某种程度上，智能制造产业链现代化发展的关键体现为数据自由流动和高效挖掘使用。当前，受制于工业装备智能化程度较低、工业智能系统应用封闭的影响，我国无论是工业大数据采集，还是工业大数据挖掘服务，均有待完善。鉴此，应大力推进工业大数据的有关法规、技术标准体系以及数据标准体系构建，注重关键行业的工业大数据发展，进而产生自主可控、动态升级的核心工业信息技术体系。特别是，塑造符合国内消费者需求特征的工业大数据服务，推进工业大数据的高端化、规模化市场应用，全方位增加技术研发资金的扶持力度，重点优化智能制造过程中海量数据信息的变化，并在此基础上立足于智能元件对大数据分析的信息进行指令发送，最终逐步引发工业智能设备的一系列反馈行为。智能制造产业链现代化的塑造不仅需要充分借助于高效配置庞大的数据信息，注重发展一大批智能制造系统解决方案供应商，而且应积极发展专业化工业大数据信息服务商，进一步打好工业大数据采集、利用的基础，大幅度促进工业生产装备的数字化、网络化、智能化转型升级，最终为智能制造的产业链现代化发展奠定要素基础。

第五，完善供应链发展机制，提升风险防范能力。供应链可被视为产业链的重要内容，欧美国家将其提升为战略层面。美国、德国、英国等发达国家非常重视弹性供应链、供应链创新机制、供应链上下游协作、供应链风险预防能力的发展。这些发达国家的供应链发展政策不仅体现为强化智能制造的供应链系统安全风险评估，而且表现为加强智能制造的供应链弹性，还表现为出台针对智能制造供应链安全问题的国内标准、法律规范以及推进供应链的全球合作。我国应构建有效应对智能制造产业链风险的长效机制，精心铸造供应链体系，增强供应链应对各种风险的水平。尝试塑造常态化的智能制造供应链安全评估审查机制，每年有两次对工业基础能力和智能制造供应链安全的评估，不断提高智能制造供应链调整的弹性和韧性，重点兼顾智能制造供应链全球布局和保障智能制造供应链安全的关系。大力增强智能制造供应链的运作质量，陆续塑造智能制造供应链高质量发展的环境，尤其是应基于可持续激发市场主体参与智能制造供应链协同的动力为重点，大力突破企业能力和配套支撑弱化的桎梏。为大力突破我国智能制造供应链、供应链同国际智能制造产业存在的链条接轨不足、链条匹配不够、链条融通不畅的问题，应积极应对全球贸易保护主义的负面影响，牢牢预测经济全球化新趋势新特点，创新智能制造供应链全球合作模式，充分借助于全球资源利用、业务流程再造、供应链高效整合等一系列方式，塑造坚实稳固、内外循环的智能制造供应链体系，通过高质量、高标准的开发预防供应链中断的风险，最终推动智能制造产业链的现代化发展。