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智能制造高质量发展的推进策略

点击次数：496 次更新时间：2024-03-19

在百年未有之大变局加速演进的当下，智能制造高质量发展成为大国博弈和全球价值体系重构的焦点。如何在新一轮全球产业变革中抓住智能制造这一时代机遇，实现从“跟跑”到“领跑”的跨越，是建设制造强国的重要议题。作为全球唯一一个拥有联合国产业分类中全部工业门类的国家，我国智能制造高质量发展具有坚实的产业体系基础。然而，我国智能制造水平与发达国家相比仍存在一定差距。基于现实基础分析和智能制造体系解构，本文提出“一个核心、三个加快、三个推动”的智能制造高质量发展思路，即以关键核心技术攻关与国产替代为核心，加快智能制造装备、工业软件和智能制造系统解决方案高端化智能化发展，推动智能工厂全面推广落地、打造传统制造业数字化转型样板、建设工业互联网标准体系，培育推广智能制造新型制造模式，加快形成新质生产力，发展立足我国制造优势的智能制造新范式。

（一）以关键核心技术攻关与国产替代为核心

关键核心技术是包含多点位、多形态和多种知识基础的技术体系[24]，是关乎智能制造高质量发展的突破口。只有把关键核心技术掌握在自己手里，推进关键核心技术攻关和国产替代研发，才能从根本上解决“卡脖子”难题，实现后发技术赶超。聚焦高端装备、高端材料、高端机床、科学仪器和核心基础件等智能制造产业，瞄准基础研究，举全国和全产业之力攻关基础技术和共性技术，突破一批关键核心零部件和元器件。加大研发力度，努力啃“硬骨头”，选择突破口进行重点突破，力争在具有非对称竞争优势环节和关键核心技术上率先突破，随后借助外溢效应，推动智能制造全产业变革。采取“单点突破+集成攻关”的推进思路，单点突破智能制造产业的“卡脖子”技术，深耕关键核心技术链[25]，聚焦细分场景进行突破性创新，重构核心技术国产替代路径，把握关键核心技术开发和共享的控制权，实现关键核心技术自主可控；集成攻关涉及全产业链基础原理的共性技术，创新产业链协同模式，推动上下游同频共振，搭建工业互联网平台，采用多种攻关模式相结合，加快制造设备和工业软件的关键核心技术突破，实现上游高端供给和下游有效需求的精准匹配以及各个环节的实时决策和资源高效配置。

（二）加快智能制造装备高端化集群化发展

智能制造装备是机电系统与人工智能系统的高度融合，与传统制造装备相比，具有自主感知、自主学习和自我适应等智能化特征，并对智能技术提出了较高要求。从智能制造高质量发展来看，亟须加快智能制造装备高端化和集群化发展。一方面，推动智能制造装备高端化发展。基于模块化设计理念，运用高强度合金、复合材料等提高装备的性能和轻量化水平，采用先进制造工艺（如3D打印、激光切割）提高设备精度。重点推动工业机器人的高端化发展，在减速器、控制器、伺服系统等关键零部件和结构设计、加工与装配等关键工艺技术取得持续突破的基础上，往减速机、电机、编码器以及驱动控制一体化集成方向持续深耕。另一方面，智能制造装备不仅仅是单一的装备，更是一个制造系统，产业集群是推动智能制造装备高质量发展的关键路径。推动工业机器人和增材制造等新兴产业的集群化发展，引导资源和创新要素向产业基础好、发展潜力大的地区集聚，建设一批主导产品特色鲜明、创新要素高度集聚、产业生态体系完善的智能制造装备产业集群，形成智能制造发展的关键支撑。同时，积极推动和引领智能制造装备的国际标准制定，抢占国际制高点。

（三）加快工业软件自主研发和国产化替代

工业软件是国家科技软实力的重要体现。相对于一般软件，工业软件专业集成性高、研发难度大、体系设计复杂烦琐、技术门槛高、研发周期长、研发迭代速度慢。CAD、CAE、EDA等研发设计类工业软件，应用场景和范围广泛，但国产化率仅为5%左右。为此，应通过发展工业软件领军企业和搭建创新性开源社区平台来推进工业软件自主研发和国产替代，特别是研发设计类工业软件的攻关。具体而言，可采用“揭榜挂帅”的方式，以工业软件领军企业为核心，聚焦工业软件的关键核心技术，协同产业上下游企业，整合资源集智攻关，形成以领军企业为核心的战略研发格局，强化集成创新和研发设计类工业软件研发，摆脱工业软件“卡脖子”困境。搭建工业软件开源社区和平台，围绕工艺模型、知识组件、算法工具等的开放共享，重点发展建模、仿真、模拟和分析的高性能计算领域的工业软件，鼓励更多创新主体参与。构建智能制造工业软件专业技术人才信息系统和培养体系，促进高端人才在区域内合理配置，实现人才供需精准匹配和动态流动，为推动工业软件国产替代提供坚实的人才基础。

（四）加快培育优质专业可复制的智能制造系统解决方案

智能制造系统解决方案供应商是推动我国智能制造高质量发展的中坚力量，也是我国经济社会发展的重要创新驱动力和市场主体。加快智能制造系统解决方案供应商与制造企业在供需互动、联合创新中推进工艺、装备、软件、网络的系统集成和深度融合，大力发展基于工业云的智能制造系统解决方案，围绕工业核心业务流，沉淀重点行业场景化模型，构建全局数据运营平台，实现数万级测点秒级实时采集，创造出满足新阶段、新需求的解决方案。同时，聚焦工业和信息化部公布的25个智能制造系统解决方案应用场景和攻关方向，注重服务主体的专业性、服务对象的细分垂直性、服务内容的融合创新性，关注细分领域行业和中小企业，在新技术应用、新模式探索、新业态创新上形成一批更优质、更专业、更具有可复制性的解决方案，加速智能制造系统解决方案“走出去”，在全世界发出中国声音、提供中国方案。进一步地，推动智能制造系统解决方案供应商多元化和专业化发展，从被动接受客户需求转变为主动引导或为客户量身定制解决方案，参与或主导所在领域智能制造标准制定。从提供综合解决方案逐步向提供细分领域行业解决方案纵深发展，提高行业成套解决方案供给能力，引领行业向专精方向发展。

（五）推动引领示范性智能工厂全面推广落地

智能工厂作为智能制造应用的重要载体，是一种物理深度融合的生产系统。2023年工业和信息化部支持遴选了421家国家示范工厂，推动各地建成万亿家数字化车间和智能工厂，树立了5 500多个可复制可推广的典型场景范例。加快可复制可推广的示范性智能工厂的推广应用，亟须通过智能化改造、企业间集成和产业间协同来推动智能工厂落地。首先，针对建有制造工厂的传统制造业，从基础建设、使能技术和系统集成等方面对传统工厂进行智能化改造。发挥软件和硬件使能技术的核心驱动作用，部署物联网设备和传感器，升级网络设备，确保足够的带宽和低延迟，实现设备之间的联通和数据采集。同时，建设云计算和边缘计算平台，实现数据的存储、处理和分析，集成物联网平台，实现设备之间的互联互通和制造工厂智能化转型。其次，通过不同工厂和企业的战略合作实现智能工厂横向集成，加快网络信息物理生产系统（CPPS）建设，高效整合不同工厂的信息，提高生产决策的准确性和实时性，实现生产数据、工艺信息、质量数据的共享和互通，促进供应链优化整合。最后，以智能工厂为主战场推动生态系统构建和协同作用发挥，将具有引领示范性的智能工厂纳入更大范围产业链中，通过数字化技术和信息共享强化各个环节之间的协同效应，实现智能制造生态链的协调运作。

（六）推动打造传统制造业数字化转型样板

数字化转型并非数智技术的简单运用，而是一种企业业务、商业模式和核心能力的变革重组。传统制造业各个细分行业差距较大，行业属性和处于产业链不同层次的企业差别较明显。2020年，国资委提出打造国有企业数字化转型四类样本，位列首位的就是打造制造类企业数字化转型示范样板，强调以智能制造为主攻方向，搭建互联网工业平台，提高制造设备联网率和关键工序数控化率，形成一批具有较强示范借鉴意义的制造企业。基于此，传统制造业需要在战略上实现从“技术导向”“业务导向”到“价值导向”的转变，聚焦创造价值增量的环节，构建快速响应、动态柔性的价值网络生态，拓展制造业价值增值发展空间。具体可采取“软硬结合、内外兼修”转型战略，软件层面聚焦工业互联网平台建设，促进价值链、供应链、产业链三链协同和资源整合，硬件层面部署物联网设备和智能传感器，释放海量数据的价值效应，打通制造业务环节的价值链，构建生态发展模式。一方面，抢抓新一轮产业革命和数智技术的“机会窗口”，利用信息技术驱动行业变革、网络智能化发展、生态集成引领知识创造与传播，驱动数字经济价值创新和塑造全新数字空间；另一方面，推动传统制造业数字化转型，扎扎实实做好“数字化补课”，在技术、业务、数字思维、商业模式等方面向示范企业看齐，提高制造企业的业务水平和运作效率，解放员工脑力和体力，提高创新能力，拓宽业务应用范围，形成基于不同类型制造业、产业链不同层次的制造业数字化转型示范样板，推动我国传统制造企业迈向数字化网络化智能化协同制造。

（七）推动工业互联网标准体系建设

推动工业互联网安全、设备、业务流程和合规性标准体系建设完善，建立统一的通信协议、数据格式和接口标准，以确保不同厂商、设备和系统能够实现互联互通，在经验沉淀与创新发展间嫁接桥梁，进而充分释放“标准化+工业互联网平台”的最大潜力。按照标准体系动态更新机制，加快成立5G+工业互联网融合研发中心等创新合作组织，从明确基础标准、构建技术标准、建设标准体系、试验验证、国际化等方面进行部署，建设立足智能制造产业实践、先进适用的工业互联网标准体系。具体而言，一方面，以价值提升为目标导向，识别多方利益相关者“建平台、用平台、管平台”的需求和痛点，推进工业互联网的网络互联互通工程，加强IT与OT网络深度融合，加快工业互联网标识解析体系建设。另一方面，牵头机构制定适用于各自行业的工业互联网标准，从工业互联网体系架构、标准体系结构、标准体系框架等展开，开发基于开放标准的平台和协议，鼓励“中国标准走出去”，推进工业互联网平台国际标准制定，以便不同厂商设备和系统互联互通和高度集成，打通“数据壁垒”，破解“信息孤岛”。（来源；社科院工业经济研究所）

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