数字洪流下 制造业的破局之道

“当今世界，正经历百年未有之大变局，创新成为影响和改变全球竞争格局的关键变量。新一代信息技术不仅将改变工业技术本身，还将改变生产组织方式，改变全球产业发展格局。”6月29日，机械工业信息研究院院长李奇在百万庄论坛机工智库发布会上谈到。

数字洪流下，制造业如何破局？以产业数字化为代表的数字技术与实体经济的深度融合，或许是推进产业基础高级化、产业链现代化，构建新发展格局的关键动能与战略抉择。

暗流涌动：数字化变革

“20年前，数字世界与现实世界泾渭分明，而现在，在新一轮科技革命与产业变革加速发展下，以大数据、云计算等新一代信息技术为引领，先进制造、新能源等前沿领域呈现群体突破发展的态势，科技与产业向‘智能、泛在、互联、绿色、健康’方向融合发展，催生出大量互联互通、智能交互的新产品、新服务、新模式和新业态。”机工智库研究员赵娟表示。

数字时代已然到来，数字经济也已经成为各国经济发展的新增长点。根据中国信通院数据，2019年全球数字经济占GDP比重已经高达41.5%，以德国、英国、美国为代表的发达国家数字经济GDP占比超60%，中国2019年数字经济占比为36.2%，2020年上升至38.6%，对经济增长的贡献超过60%。

全球数字化暗流涌动下的另一面，传统商品、服务与金融的流动速度开始放缓：在1985-2007年，全球商品贸易增速是全球GDP增速的两倍，而2016年，我们的全球贸易增速仅仅为

1.7%，2019年全球商品贸易已经进入负增长。

不过，数字经济发展下，制造业是构建新发展格局的生力军。“数字中国战略将加快数字化发展提到了前所未有的高度。”在赵娟看来，制造业作为我国三次产业中国际化程度最高、竞争力最强的领域，是我国深度融入全球产业分工体系、重塑国际合作和竞争新优势的关键部门，毋庸置疑是我国构建新发展格局的主战场和生力军。

“死亡之谷”：中试环节缺失

目前，中国制造企业在规模和体系上都形成了独有优势，实现了从农业大国到制造大国的华丽转身。2020年中国GDP规模达101.6万亿元，首次突破百万亿大关，同时制造业增加值连续11年居世界首位。

具体到装备制造业来看，我国实现了从单纯依赖进口到基本自主化的重大跨越。但短板同样不容忽视。机工智库研究员司建楠介绍，我国在高端轴承钢等部分高精尖领域自给率几乎为零，以至于在重点领域频频被“卡脖子”。究其原因，归根结底是产业基础薄弱。产业基础不牢已经成为制约我国装备制造业高质量发展的重要瓶颈。

司建楠分析称，从创新能力来看，底层基础技术能力不足，共性技术平台有待提升，试验验证平台即“中试”平台的短缺，严重制约了装备制造业创新和科技成果产业化。

“在技术创新链条中，研发与中试投入比例约为1:6-1:8，涉及的资金量巨大，企业不愿意或无力承担巨大投资和风险，因此被视为科技成果产业化难以逾越的‘死亡之谷’。”司建楠告诉记者。

“中试”熟化环节缺失既是制约我国装备制造业市场化应用的重要瓶颈，更是导致产品质量、稳定性、可靠性不高的重要症结。以工程机械行业为例，由于缺少试验验证，国产的履带起重机所需的核心电控元件——力矩限制器在超起工况下的控制精度很难达到5%精度要求，仍需要经过大量的试验和经验总结修正计算模型。

此外，司建楠建议，从产业结构来看，长期以来重主机轻部件的发展思维需要调整，同时从人才队伍看，高、中、低端人才供给都存在严重不足，尤其是领军人才和专业技能人才短缺，中层管理人才断档，工匠人才亟待培育。

走向融合：产业重构方向

在数字洪流下，智能制造的未来如何发展？在机工智库研究员陈琛看来，智能制造不仅是制造，更是创新，产业的重构方向在于融合。据机工智库统计，数字驱动制造下，试点示范项目生产效率平均提高45%、产品研制周期平均缩短 35%、产品不良品率平均降低 35%。

同时，数字也进一步驱动了创新。隐性知识的显性化，显性知识的融合，各种先进技术的

组合加速了知识创造的过程。如成都工厂垃圾分拣机器人，综合识别率从60%提升到95%，其背后是边缘计算技术、云计算技术、机器学习技术，本质是知识结晶。

“在智能制造时代，行业的竞争基础将从单一产品的功能转向产品系统的性能，而单独公司只是系统中的一个参与者。如今制造商可以提供一系列互联的设备和相关服务，从而提高设备体系的整体表现。”陈琛告诉记者。

当前形势下，产业集群或许是中国生产系统的重构力量之一。如曹县棺材、杭集牙刷等，都是在某一细分领域实现产业集群。

“产业集群的本质是信息流和知识流构成的网络系统。”陈琛认为，其中，知识流是基础。国内产业集群大部分企业仅掌握简单制造知识，就可以在所掌握的知识范围内开展产品集成、制造、销售。如多数企业缺乏整车正向设计知识，导致零部件设计和制造知识游离于集群之外，可以被使用，但难以被融合、重构；此外，信息流是主导，集群内的信息传递质量和效率决定了产业集群整体效率。制造业必须重视这两点，把握信息流和知识流，方能实现进一步升级。