杨燕/文在新一轮科技革命和产业变革同中国转变发展方式形成历史性交汇的背景下，如何理解智能主导的融合发展新特征，如何做好信息化和工业化深度融合，智能制造如何推动产业技术变革和优化升级，推动制造业产业模式和企业形态的根本性转变？
以数智技术的“鼎新”，带动传统制造的“革故”，是推动智能制造的根本。作为一项持续演进、迭代提升的系统性工程，智能制造需要长期坚持，分布实施，既要“顶天”，也须“立地”，需要政府的谋篇布局，也需要企业脚踏实地，合纵连横。
制造企业智能化升级，首先要立足于现实状况，不能夸父逐日。在实现路径上，需要企业在不同阶段通过“自诊”来明确界定自身数字化水平、系统分析投资回报率情况，切忌陷入“智能化”陷阱，盲目采购智能制造解决方案，导致过度投入或投入不足等不合理现象发生。
从行业整体智能化推进过程中，还要充分发挥政府的引导作用和企业的主导作用。中国制造业整体呈现“大而不强”，行业“数字鸿沟”大、核心领域创新力不足的不利局面，决定了中国发展智能制造，既要在关键技术领域取得进展和突破，又要同时加强“数字化”补课，推进智能制造的行业扩散和渗透，这一过程往往面临外部效应、公共设施投入、信息不充分或不对称等市场失灵的困境。
要破解这一难题，一方面需要充分发挥政府引导作用，完善顶层设计和战略规划，明确各级政府和主体单位的权责，通过试点示范等方式带动社会力量参与。另一方面，要积极调动企业积极性，强调市场配置资源的主导地位，让“数字化程度高”的企业带动“数字化程度低”的企业，大企业带动中小企业，以“产学研政资”五方联动的方式促进技术创新和成果转化，并以产业集群和生态的形式来加速行业整体智能化进程。
而以政府引导、企业主导，通过打造智能制造产业生态推动制造业升级及产业持续性发展，具体可以分为创设新型创新载体、开展智能制造应用示范、夯实智能制造基础支撑、发挥企业主体作用等四方面。
动能：创设新型创新载体
通过建设一批国家和省级制造业创新中心等载体，开展关键共性技术研发，加快构建智能制造创新体系，为智能制造产业生态发展“智”造新动能。
制造业创新中心是“由企业、科研院所、高校等各类创新主体自愿组合、自主结合，以企业为主体，以独立法人形式建立的新型创新载体”。其目的是“完成技术开发到转移扩散和首次商业化应用的创新链条各环节的活动，打造跨界协同的创新生态系统。”（引用自《制造业创新中心建设工程实施指南(2016-2020年)》对制造业创新中心定义）
2016年以来，工信息部先后出台《制造业创新中心建设工程实施指南(2016-2020年)》、《关于完善制造业创新体系，推进制造业创新中心建设的指导意见》、《省级制造业创新中心升级为国家制造业创新中心条件》、《国家制造业创新中心考核评估管理办法(暂行)》、《国家制造业创新中心建设领域总体布局(2018年新增)》等指导性文件，逐步形成了制造业创新中心顶层设计的政策体系，对制造业创新中心建设的规范性提出了要求。
截至2020年，种国已建成15家国家制造业创新中心，132家省级制造业创新中心，主要聚焦于基础材料、核心器件、关键工艺、重大装备以及软件等5大关键技术领域。
升级：开展智能制造应用示范
聚焦企业、区域、行业转型升级需要，围绕工厂、企业、供应链、产业链开展多场景、全链条、多层次应用示范，培育推广智能制造新模式新业态，构建智能制造产业生态，助力产业“智”升级。
一是聚焦制造过程关键环节，在基础条件较好、需求迫切的地区和行业，选取行业龙头企业开展智能场景、智能车间、智能工厂建设示范项目，总结形成有效经验和模式；再围绕设计、研发、生产、物流、服务等全生命周期，遴选确定一批标杆企业，在相关行业移植、推广所形成的经验和模式；同时引导“链主”企业建设供应链协同平台，带动上下游企业同步实施智能化升级。
二是滚动遴选跨领域跨行业综合性工业互联网平台，作为工业互联网技术突破、应用赋能的标杆性代表，同时支持行业/区域平台发展，建设面向重点行业/区域的特色型工业互联网平台，带动更多主体参与平台建设，加快工业互联网平台推进进程，发挥平台向中小企业的赋能作用，带动行业整体智能化升级。
截至目前，工信部发布“双跨”工业互联平台共15家，在应用赋能方面，平台平均注册用户数达到140万个，赋能工业企业共计超过8万家，覆盖钢铁、石化、能源、电力等10余个重点行业；具有一定行业和区域影响力的平台超过70家，连接设备数超过4000万台套，工业APP数量超过25万个，平台赋能效应进一步显现。
三是培育一批智能制造示范基地、园区、先导区，聚集人才、科研、产业资源，逐步完善智能制造产业链，促进产业规模化、集聚化发展，并以基地为中心，辐射并带动一定区域/范围内智能制造产业升级。
保障：夯实智能制造基础支撑
瞄准智能制造发展趋势，健全完善标准、信息基础设施、安全保障等发展基础，以及加强财税金融、人才储备等要素支持，为智能制造产业生态发展构筑保障。
“智能制造、标准先行。”标准化工作是实现智能制造的重要技术基础，包括建设细分领域行业应用标准体系，加大基础共性和关键技术标准研制力度，以及推进标准推广应用等。
2015年至今，从中国的智能制造标准体系建设一直根据智能制造发展进程，不断调整、改进、完善。根据工信部统计，“十三五”期间，中国已发布285项智能制造国家标准，主导制定47项国际标准，涵盖企业生产制造的全流程，中国已进入全球智能制造标准体系建设先进行列。
“智能制造，数智为基。”包括以5G为代表的网络基础设施建设，以及数据中心、智能计算中心等算力基础设施建设，是支撑数智技术应用的基础。但因为投入大、建设周期长，需要政府带动并组织社会资源进行先期性、规模化部署和建设。
中国5G当前建设规模全球领先，据工信部数据统计，累计终端连接数已超过了2亿户，累计建设开通5G基站71.8万个；算力基础设施建设加快，但艾瑞咨询发布的2019年数据统计显示，中国数据中心仍以互联网客户为主要用户群体，占60%以上，金融业和政府机构占30%份额，而制造业使用率较低，约占3%。
“智能制造，安全是魂。” 以“虚实融合”及“网络化协同”为核心特征的智能制造必将面临信息和网络安全挑战。
2016年，中国《网络安全法》发布，将工控安全确立为国家推进智能制造的重要前提。2018年，工信部发布《工业控制系统信息安全行动计划（2018-2020）》，提出“一网一库三平台”（即在线监测网络，应急资源库，仿真测试、信息共享、信息通报平台），着力态势感知、安全防护、应急处置能力支撑体系建设。
2019年，工信部等十部门发布《关于印发加强工业互联网安全工作的指导意见的通知》，在“设备和控制安全、提升网络设施安全、强化平台安全、建立健全工业APP应用前安全检测机制，强化应用过程中用户信息和数据安全保护”四个方面提出建设要求。
“智能制造，人财兼备。”在人才供给方面，注重制造和数智产业跨界人才培养，包括推进产教融合的职业培训体系，促进从业人员技术和知识结构升级，以及推进新型理工科建设，加强相关学科专业和课程体系建设，完善智能制造关键领域的人才梯队培养。
在资金供给方面，除专项资金支持和定向税收优惠外，政府鼓励社会资本参与并加大对智能制造领域的投资力度，引导金融机构对企业智能化改造提供中长期贷款支持，开发符合智能制造特点的供应链金融、融资租赁等金融创新产品，拓宽融资渠道和降低融资成本。
生态：发挥企业主体作用
充分发挥企业开展智能制造的主体作用，尤其是龙头企业在智能制造推广中的引领和赋能作用。龙头企业拥有较强的技术、市场和资金能力，在产业链中充当着“链主”或系统集成商的角色，是智能制造产业生态发展的关键力量，突出龙头企业开展集成创新、工程应用、产业化、试点示范的主体地位，引导和支持它们在实践中不断成长壮大，是构建智能制造产业生态的关键。
同时，以市场需求为导向，以企业为主体，通过“产学研用”结合及开放平台等形式，最大程度聚集行业优势资源，促进创新成果孵化和转化，推动“智”造生态的可持续生长。
例如，在《“十四五”智能制造发展规划》中提到的重点任务之一——联合软件企业、装备制造商、用户和科研院所合力开发面向细分行业的集成化工业软件平台，或系统集成商与用户交互创新，开发面向场景需求的解决方案等，即是围绕该方向的举措之一。
（作者系商汤智能产业研究院战略研究主任）
