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）