推动中国制造由“大”变“强”发展智能制造 加快转型升级

    发展智能制造，特别是以物联网、大数据、云计算等新一代信息技术为基础的智能制造，是突破传统制造业发展瓶颈、提高制造业整体竞争力、将我国建设成为制造强国的重要路径之一。当前我国的智能制造总体水平如何？进一步发展智能制造有哪些关键之处？12月8日，中经智库联盟论坛·问道中国智能制造暨2016全球智能制造发展指数发布会在南京举行，数十位专家学者与会，以数据发布和专题研讨等形式，聚焦中国智能制造。
    智能化是全球制造业发展趋势
    当前，智能化对制造业的影响日益深入，智能制造正被越来越多的国家所重视，美国、德国、英国、法国、日本、韩国等均已提出针对性战略，出台智能制造业政策，为智能制造业提供指导与规范。2015年，中国印发《中国制造2025》，部署实施制造强国战略，智能制造成为主攻方向。
    “随着信息技术的发展和人工智能技术的创新，传统制造业不断转型升级，智能制造概念被越来越多的国家所重视。”中国经济信息社副总裁苏会志谈到，从美国的“先进制造业国家战略计划”到德国的“工业4.0”战略再到英国的“工业2050战略”，智能制造逐渐成为提升综合国力、保障国家安全、建设世界强国的重要途径之一。
    东南大学机械工程学院副院长陈云飞分析说，智能设备、先进分析、与人的连接是美国“工业互联网”的三大范例，德国“工业4.0”的三大范例则是智能产品、智能机床、增强操作员，两者的实现途径均瞄准智能化、互联互感、模型化。
    苏会志表示，对于中国来说，智能制造关系到我国稳增长、调结构、实现经济持续健康发展和提质增效的升级大局和新型工业化、信息化、城镇化、农业现代化协同推进进程，关系到我国在全球新一轮科技革命和产业变革竞争中的地位和“两个一百年”奋斗目标与中华民族伟大复兴中国梦的实现，其重要性不言而喻。
    提升对智能制造的理解和应用
    会上发布的《全球智能制造发展指数报告（2016）》显示，在22个样本国家中，美国、日本和德国是智能制造发展第一梯队、属于“引领型”，中国与韩国、英国等处于智能制造发展“先进型”国家行列。但中国智能制造在发展环境、要素支撑、发展基础和制造业智能化应用水平等方面存在“非均衡”特征，政、产、学、用、资的融合还有待进一步加强。“当前我们对智能制造的理解和应用与世界智能制造强国间依然存在差距。”苏会志表示。
    报告还显示，中国正由“高投入、高消耗、高污染”的传统制造业发展模式向“数字化、智能化、信息化”的创新发展模式转型，但同时也存在着学术研究成果多与制造业智能化应用水平低的反差，高端装备和核心部件对外依存度较高等现象。
    “数据是智能资源，没有数据就谈不上智能。”在南京大学工程管理学院教授钱志新看来，智能制造的本质是数据的制造。针对江苏企业的调查显示，企业对数据的认知水平和应用能力不足及其数据偏好已成为制约企业实现智能制造的瓶颈，不少企业数据建设存在分散、陈旧等问题。
    “我国已成为世界制造业大国，但‘大而不强’特征突出。”不过，陈云飞也提到，我国制造业有着较为完整的体系，具备良好的产业基础，拥有巨大的内需市场，具备强大的发展动力，在自主创新方面已取得突出成就，显示出巨大的创新力量。
    抢抓智能制造格局变动中的机遇
    从全球制造业发展格局来看，传统的制造业强国依然具备较强的竞争实力，而亚洲等新兴经济体得益于作为世界工厂的积累也呈现出较大的竞争优势。苏会志表示，在当前智能制造的世界格局中，以中国为代表的制造业转型升级与欧美等发达国家“重振制造业”的政策方向形成共振，处于快速发展的动态平衡中，中国必须在这样的过程中抢抓机遇。
    “对于中国的智能制造来说，需要让智能化、互联互感、模型化在产品全生命周期的各个阶段中得以体现，并在智能设计、智能工艺、智能装配、智能管控等方面进行实践和探索。”陈云飞建议，应当以微纳制造、生物制造、电子制造引领制造前沿，通过发展智能制造加快制造业转型升级。
    钱志新表示，对于企业来说，要真正实现智能制造必须重视数据资产的管理和增值、建立数据中心；提高数据应用能力，以数据的加工整合实现数据驱动；重视数据人才的培养与引进。
    科学合理的政策制度设计和引导同样非常重要。中国社会科学院工业经济研究所研究员罗仲伟表示，地方政府发展经济的积极性，仍然是激发产业活力、推动产业转型升级不可或缺的强大动力之一。在发展智能制造进程中，地方政府应深化对智能制造的基本内容和本质特征的认识，营造智能制造产业组织生态，加快智能制造发展战略、规划、政策、标准等的制定和实施，构建相关产业公共服务体系，维护市场秩序、完善市场环境，为建立区域性开放型智能制造产业生态体系提供良好的市场条件。