先进制造业·导读
今年全国两会期间,习近平总书记强调“让创新链和产业链无缝对接”,这为我们提供了新的观察视角。传统上,我们习惯于按照一二三产业的分类方式来研究产业发展,但在智能制造和数字化转型的大背景下,这种分类已经逐渐模糊。制造业的服务化、服务业的制造化趋势显著,传统产业也在经历数字化升级。在展望2035年乃至2049年的制造业发展时,我们应当更加关注产业的泛化形态,而非将制造业仅视为工业经济的一部分。
文/国家信息中心信息化和产业发展部主任 单志广
制造业的变革与智能化趋势。制造业的底层逻辑正在经历深刻变革,其发展轨迹不再是传统工业经济的延续,而是向智慧制造的方向跃迁和演进。过去,制造业的数字化主要依赖于自动化技术、电子技术和通信技术。但如今,人工智能、区块链、大数据和云计算等的融合,正在深刻改变制造业的生产方式,人工智能成为新的生产力,区块链构建新的生产关系,数据成为新的生产资料,而云计算和网络技术则构成制造业的基础设施。
未来的制造体系需要采用全新的三元空间视角,即将人类社会、物理社会和信息网络空间深度融合。当前,C2M(Customer to Manufacturer)模式已在一定程度上实现了基于数据和模型的个性化制造,而未来的制造体系将进一步向三元空间发展。例如,在低空经济领域,我们看到制造业的触角正在向空中拓展,结合数字孪生技术和大模型应用,这种拓展模式有望成为未来制造业的重要发展方向。
制造业转型的挑战与应对策略。首先,中国制造业的地域和行业发展不均衡,不同地区的产业结构和数字化水平存在较大差异。其次,数智化转型涉及复杂的技术体系,包括产供销管理、数据融合及行业应用等诸多环节,挑战极大。此外,制造企业的系统架构也需要升级,传统的工厂管理体系(DCS、MES、ERP)正在被工业互联网取代,这一过程需要突破技术壁垒,实现工厂内部与外部环境的深度联接。
中国制造的智能化转型还面临数据挑战,例如数据异构性、跨境数据流动及信息孤岛问题。要真正实现从“制造”到“智造”的跨越,需要构建更加完善的数字基础设施,并利用区块链技术提升数据可信性。同时,工业互联网的发展要求制造企业具备更高的全球应变能力,例如,在全球供应链受到干扰时,工厂的生产调度需要具备实时调整的能力。这些挑战都要求制造企业在数智化转型过程中,采用更加系统化、敏态化、智能化的方式,突破传统工业时代的孤立化、稳态化模式。
智能制造的技术驱动力与生态构建。展望未来,中国智能制造的发展将依赖于五大技术驱动因素。一是“互联网+”的流量驱动:制造业的技术创新和产业创新需要依托开放平台,而互联网的泛在性将为制造企业提供更多的数据和应用资源。二是“大数据+”的数据驱动:未来的智能制造必须依赖于数据资产化和数据确权,确保数据价值能够在产业链条中得到有效利用。三是“人工智能+”的算法驱动:人工智能在制造业中的应用主要体现在知识库建设和智能决策,但由于“幻觉”问题,其推理能力仍需优化。四是“移动通信+”的效率驱动:5G/6G等新一代通信技术将进一步提高制造业的运力和效率,实现更加高效的工业互联。五是“区块链+”的可信驱动:区块链技术将在制造业的数据确权、溯源和智能合约管理方面发挥关键作用,为智能制造提供更强的信任机制。
此外,中国制造业的未来不仅取决于技术能力的提升,更取决于能否构建完整的产业生态体系。制造企业需要在“双循环”战略中找到自身定位,形成强大的产业航母编队集群,以应对国际市场的竞争。
迈向2035~2049年:中国制造的高质量发展之路。智能制造的发展路径与传统自动化转型存在本质区别。未来的制造业不仅要提高效率,更要提升价值。从物理设备到数据算法,从控制系统到智能感知,从技术创新到模式创新,从单一产品到全程服务,制造业正在经历一场全方位的变革。近期DeepSeek在人工智能领域的突破,为中国科技创新提供了新的动力。这表明,在全球科技竞争加剧的背景下,中国制造业需要更加坚定信心,加大技术投入,在2035~2049年的高质量发展道路上迈出坚实步伐。
“中国制造2025”战略实施已有十年,我们既要借鉴国际经验,也要保持战略定力。面对未来产业发展,我们要以更加开放的心态迎接技术变革,以更高质量的发展路径实现智能制造的跨越式进步。
(此文刊发于《金融电子化》2025年4月上半月刊)