我国智能制造发展趋势及政策支持体系研究

杨志波

摘要：当前，我国制造业正处在向创新驱动转型，加快打造世界制造强国的发展阶段。制造业发展呈现出制造业与服务业融合、信息技术与制造业融合、企业与消费者融合的典型特征。我国现行的标准体系、创新政策、金融财税政策、法律法规等有些已经不能适应智能制造产业生态系统的发展要求。未来应以制造服务系统观为指导，加快形成以制造与服务相融合为目标、以市场机制为核心的政策支持体系。

关键词：智能制造；发展趋势；政策约束；政策支持体系

中图分类号：F424文献标识码：A文章编号：1003-0751（2017）05-0031-06

制造业是国民经济的根基，是科技创新的主战场，是立国之本、兴国之器、强国之基。打造具有国际竞争力的制造业是提升我国综合实力和建设世界强国的必由之路。早在2006年，我国制造业总量就已经超过日本，成为全球第二制造大国。之后仅过四年，又超越美国，成为世界第一制造大国。但是，到目前为止，我们仍没有跨入“制造强国”的行列①，关键核心技术长期受制于人、创新能力和国际竞争力不强、世界知名品牌比较少、长期徘徊在制造业价值链低端等问题依旧非常突出。为提升我国制造业综合竞争力，塑造国际竞争新优势，把我国建设成为引领世界制造业发展的制造强国，国务院在2015年5月正式颁布“中国制造2025”，把制造业上升到国家战略高度，明确指出：“中国制造要以加快新一代信息技术与制造业深度融合为主线，以推进智能制造为主攻方向，推动跨领域跨行业协同创新，推动生产型制造向服务型制造转变。”在智能制造体系中，CPS系统和工业物联网是基础，智能产品是主体，智能生产是主线，以智能服务为中心的产业模式变革是主题。②从智能制造的微笑曲线可以看出，智能服务不仅是产业发展的大趋势，也位于智能制造产业链的高端。目前我国产业政策采用的是制造业和服务业分业治理的模式，已经不能适应智能制造的发展需求，严重影响了“中国制造2025”战略的实施，阻碍了制造强国的建设进程。本文将基于我国智能制造基本特征的多角度分析，深入探讨智能制造的发展趋势，分析制约智能服务发展的主要问题，最后有针对性地提出政策建议。

一、我国智能制造的基本特征

近几年，受国际金融危机的影响，发达国家纷纷提出了重振实体经济和制造业的口号，如德国工业4.0、美国工业互联网等，但是其核心都是智能制造，智能制造已经成为国际制造业竞争的一个主战场。为了更好地促进我国智能制造的发展，只有从多个维度和角度来分析我国智能制造的现状与基本特征，才能更好地分析我国智能制造面临的主要困难与约束。

1.对智能制造的政策支持力度持续加大

我国陆续出台政策大力推进智能制造发展。随着劳动力及土地等生产要素成本的上升，我国制造业竞争优势持续削弱。2015年5月8号我国发布“中国制造2025”，开始实施以智能制造为主攻方向、加快由制造大国向制造强国转变的制造强国战略。在“中国制造2025”的战略指导下，全国各地陆续推出了省级“中国制造2025行动纲要”，智能制造成为各地推动工业转型升级和制造强省建设的重要途径。2015年12月，《国家智能制造标准体系建设指南（2015年版）》提出要建立涵盖5大类关键技术标准、5大类基础共性标准和10大重点行业应用标准的国家智能制造标准体系。2016年，我国智能制造的顶层设计进一步完善，《智能制造发展规划（2016—2020）》《智能制造工程（2016—2020）》和《服务型制造专项行动（2016—2018）》陆续发布，对智能制造的支持力度进一步加强。2015年、2016年工信部共计开展了109个智能制造试点示范项目。此外，省级层面也纷纷推出了省级智能制造试点示范项目，并给予相应的资金补助。

2.智能制造重塑制造业竞争力作用日益凸显

智能制造是制造业转型升级和重塑制造业新优势的内在要求与现实需要。首先，长期以来，我国制造业徘徊在产业链中低端环节，科技含量低、产品同质性强、产品附加值低和竞争力不强的基本特征没有改变。要实现我国制造业从中国制造向中国创造、从中国速度向中国质量、从中国产品向中国品牌转变，发展智能制造是必经之路。其次，发展智能制造不仅能够为经济增长提供新动力，也是我国制造业应对“双重挤压”的有效手段。國际金融危机之后，以美国为首的发达国家纷纷提出了重振制造业的目标，高端制造业技术向发展中国家的转移受阻或减缓，企业回流场景屡现。同时，由于我国生产成本持续上升，制造业不断加速向越南、印度尼西亚等东南亚国家转移，导致我国制造业转型升级的速度和发展空间受到双重挤压。实施智能制造，加大智能制造技术创新力度，加速推进现代信息技术与制造业深度融合，大力发展服务型制造，能有效应对传统低成本优势削弱所带来的挑战。最后，发展智能制造也是我国破解资源、环境和能源约束的有力手段，智能制造将会显著提高资源利用效率，并减少污染排放。

3.智能制造仍处于初级阶段

2016年的数据显示，我国仅有16%的企业进入智能制造应用阶段，52%的企业智能制造收入贡献率低于10%，60%的企业智能制造利润贡献率低于10%。③尽管我国早在20世纪80年代就开始了智能制造的相关研究，在基础研究和智能制造技术上也取得了一些成果，智能制造也颇具规模，但是智能制造的关键核心零部件及技术仍被国外掌控。在硬件方面，智能制造的核心零部件环境适应性比较差，尤其是在高温高压易腐蚀等极限条件下运行可靠性不强、精度不高、种类偏少，如工业传感器、数字伺服电机等关键零部件仍需进口。统计数据表明，我国高端传感器进口占比高达80%，传感器芯片进口占比高达90%。④在软件方面，虽然经过多年的研发和产业化发展，我国工业软件质量显著提升，但是在工业软件的核心技术上仍然受制于人，关键核心工业软件如工业辅助设计、工业流程模拟与仿真、工业流程控制、产品全生命周期管理等软件几乎全部是国外产品。《2015年中国软件质量年度报告》指出，国产工业软件在数据精密采集、智能算法、故障诊断、中断调度等方面的核心技术与国外相比存在较大差距。此外，由于缺乏统一的基础编码、接口集成等标准与规范，导致国产工业软件的可扩展性、可重构性和可互操作性都比较差，应用效果不好。

4.智能制造区域和行业发展不平衡

我国智能制造区域发展不平衡，行业应用水平差异较大。从智能制造装备分布来看，我国智能制造装备主要分布在基础比较好的东北、长三角、珠三角以及中部地区，其中以数控机床为核心的智能制造装备产业主要分布在长三角地区、东北地区和渤海湾地区。北京、上海、广州、浙江和江苏是工业机器人的主要应用市场。中部地区的关键零部件和通用部件、智能专用装备也呈现出比较快的发展态势，尤其以洛阳、武汉、襄樊最为突出。珠三角地区在数控系统、工业机器人和机械手的研发与生产方面具有一定的优势。从应用水平来看，上海、浙江、山东等沿海省市自动化、数字化和软件化工作进展比较快，智能制造水平要普遍高于中西部省份和地区，已经开始从数字化向网络化、智能化和绿色化阶段迈进。中部地区制造业水平目前普遍处在自动化向数字化、网络化转变阶段。而西部地区制造业水平目前大都处在机械化向自动化和数字化转型阶段。从行业来看，汽车制造、生物制药、电子制造、石油化工、冶金、家用电器等行业智能制造水平较高，大都采用了数字化设计、企业资源数字化管理、生产过程自动化和网络化营销等智能化工具。

二、新工业革命下中国智能制造发展趋势

在新的技术驱动下，智能制造正在加速向服务化、融合化、平台化的方向发展。同时，虚拟经济和实体经济、虚拟世界和现实世界正在不断加深融合。

1.制造业与服务业进一步融合成为发展趋势

制造业服务化和服务业制造化两路并进，两者在技术创新和商业模式创新方面相互影响、相互促进。随着信息技术对制造业的进一步渗透，许多知名制造企业迈出了向服务转型的步伐。例如，美国GE公司正在利用工业物联网技术由传统设备制造商向服务商转变，罗尔斯罗伊斯公司早在几年前就开启了销售发动机运行时间模式；我国三一重工借助4G、GPS、GIS、嵌入式系统技术等建立了基于物联网技术的企业控制中心，对销售出去的大型机械进行产品状态、产品位置、产品工况等数据的收集，形成了设备数据分析机制、服务订单管理机制等增值模式。在制造業向服务化转型的同时，一些服务型企业反其道而行，开始了制造化。例如，Facebook CEO扎克伯格提出在未来十年，公司将会制造Oculus头部设备甚至太阳能飞机。除此之外，我们还看到了亚马逊的送货无人机、蓝色起源太空探索公司的可回收火箭、谷歌牌智能家居等一批炫酷的硬件产品。从上面的案例可以看出，无论是制造业服务化还是服务业制造化，都是硬件与软件、制造业与信息技术深度融合的产物。

2.个性化定制成为智能制造的主流方向

目前制造业面临的主要问题是如何聚焦客户的真正需求，并快速地对客户的个性化需求做出反应。传统的制造业模式是封闭的，即生产者决定生产什么产品生产多少，生产者与消费者之间是割裂的。但是随着个性主权兴起，个性化需求放大，用户不再是制造业的旁观者和被动的商品接受者，传统的制造模式与个性化需求不匹配。智能制造模式下，工厂边界被打破，用户直接参与产品设计甚至生产过程。个性化定制让产品制造的每一个环节都与消费者建立联系，形成有效互动，消费者个性化需求得到充分尊重。以海尔空调智能制造为例，用户在海尔商城直接下单后，海尔平台会发短信给客户就产品的特定功能、模块、颜色及其他个性化需求进行频繁沟通，共同设计，用户可随时查看自己的产品所处的生产状态，直至最终交付客户。从生产者与消费者相互割裂的传统制造到“产消合一”的智能制造，两者的距离进一步拉近，个性化定制将会被越来越多的企业接受。

3.智能服务将会成为未来制造的竞争核心

基于工业大数据的智能服务将会越来越重要，制造服务生态圈将成为未来制造的竞争核心。德国工业4.0最初关注的是智能生产，集中解决的是生产的灵活性问题，即可以随时经受30%—40%的订单扩大和收缩的冲击。之后，从数据驱动的智能工厂转到智能产品和智能服务，最终形成一个平台。从工业4.0的关注重点变化来看，基于数据驱动的智能服务是工业4.0的重中之重，这与智能制造的微笑曲线是一致的。在智能消费品领域，工业企业通过嵌入智能传感器的产品，实时采集、传输、存储和分析大量客户使用的数据，对客户进行画像，能提出精准的营销和服务方案，更好地为第三方和客户提供有价值的服务。以“互联网+汽车”为例，汽车生产企业利用收集到的安全、驾驶行为、路况等大数据，结合人、环境、社会之间的关系，就可以让保险公司设计出更为精准的险种，让汽车零配件企业提供更加人性化的汽车配件，让交通部门预测节假日及高峰期交通情况，最终实现跨部门和产业的“互联网+汽车”大生态系统。在智能装备领域，由于数据量远远超出消费级产品，数据的深度、复杂度和价值都更大。以工程机械为例，使用工业物联网能够使故障率降低1%，可能带来的就是千亿级别的收益。

4.智能制造商业模式创新频率加快

智能制造模式创新频率加快，一批典型模式进入推广普及应用阶段。最近两年，国家连续组织实施智能制造试点示范专项行动和智能制造专项，分别筛选了109个智能制造试点示范项目和156个智能制造新模式应用项目，通过对以上265个项目的梳理和分析可以得出：我国目前智能制造的新模式大概有6种，即满足需求和快速响应多样化市场需求的个性化定制模式、延伸产业链嵌入到客户中去的远程运维模式、加快产品研制和降低生产成本的网络协同设计与制造模式、提高制造效率的智能工厂模式、提升管理效率的智能管理模式、以增强质量管控为目的的全生命周期追溯模式。随着我国智能制造相关标准和政策的陆续发布和实施以及地方政府配套措施的不断完善，企业智能改造的动力进一步激发。一方面，推动企业商业模式持续创新，将会涌现更多的新模式；另一方面，一批可复制、可推广的智能制造新模式将会加速向行业推广应用。

三、我国智能制造发展面临的政策制约

推进智能制造，打造制造业竞争新优势，实现制造业向自动化、数字化、网络化、智能化和绿色化转型，无疑需要政策支持和引导。一方面，通过政策体系营造支持智能制造尤其是智能制造新模式创新的环境和氛围；另一方面，引导传统企业利用智能制造技术提升管理水平。但是，在智能制造加速推进的趋势下，我国不少现有政策不但没有起到催化助推的作用，反而成为智能制造发展的障碍和绊脚石。

1.标准体系的制约

根据德国工业4.0的观点，纵向集成、横向集成和端到端集成是智能制造战略的核心内容，是实现智能制造的三条路径。以上三种集成，无论是哪种集成都离不开统一的标准体系。智能制造只有遵照统一的标准，信息的互联互通和融合才能实现。此外，由于智能制造会加速和加深二、三产业之间的融合速度与融合程度，二、三产业之间的边界越来越模糊，产业融合带来的新产品、新商业模式、新业态也急需标准来引导。尽管经过多年的努力，我国信息基础设施条件明显改善，但是在智能制造的推进中，软件部分——政策支撑体系仍是最为薄弱的环节。目前我国智能制造领域由于标准体系缺乏所导致的问题主要存在以下两个方面：第一，没有建立完整的智能制造顶层框架。在2017年中国智能制造百人年会上，专家普遍认为缺乏统一的标准体系是制约我国智能制造发展的主要障碍，必须从国家层面构建统一、规范的标准体系。⑤目前，国际上几个主要发达国家都完成了智能制造顶层框架设计任务。例如，日本的工业价值链参考框架IVRA、美国工业物联网的参考框架IIRA1.8、德国工业4.0的参考框架RAMI4.0等。虽然我国在2016年出台了自己的智能制造架构体系——《工业互联网体系架构V1.0》，但是与国外架构体系相比，由于缺少更加顶层的系统化架构框架，导致过于具体化而不易扩展。第二，与智能制造相关的传感器、机器人、物联网、大数据、云平台等关键技术的发展路径不清晰，不同企业的产品兼容性比较差，企业跨平台、跨系统集成应用时，不同系统之间不能实现无缝对接，浪费企业大量资源来解决繁杂的标准对接问题，有时甚至需要企业重新建立平台或系统。例如，由于物联网应用标准缺失，导致设备不兼容，甚至造成许多企业内部不同的信息系统也无法集成。

2.创新政策的制约

在智能制造研发投入方面，目前我国智能制造侧重于技术追踪及技术引进，而在高端电子装备制造、极限制造、生物制造和芯片制造等基础研究和共性技术研究领域投入不足，原始创新匮乏，严重制约了我国智能制造的推进。从基础研究相关数据可以看出，尽管我国近些年加大了基础研究投资力度，从2011年的411.8亿元增长到2015年的716.1亿元，年均增幅高达14.8%，但是我国基础研究经费强度长期徘徊在5%左右，远低于经合组织（OECD）国家普遍20%的水平，即使考虑到发展阶段因素，我国目前也至少应该处在10%的水平以上。从上面的数据对比可以看出，我国目前的基础研究投入仍处于明显的劣势。⑥

从智能制造创新政策来看，由于智能制造涉及产业链较长，跨越多个产业，因此需要加强统筹协调，避免由于政出多家，导致政策碎片化，从而难以形成系统性的政策合力和创新政策体系。由于历史原因，条状分割的现象在我国行政管理体制中依旧存在。例如，包含新一代信息技术、高端制造、大数据、云计算等新兴产业的战略规划由国家发改委制定，制造业创新体系及政策由工信部主导，科技创新政策由科技部負责，而致力于促进智能制造产业投资合作的机构——智能制造产业国际合作委员会则由商务部牵头。无论是技术创新、工艺创新、产品创新、装备创新、管理创新、国际合作模式创新、商业模式创新还是新业态的产生，创新主体都是企业。不同部门对不同环节、不同产业的分割式管理和支持，很难形成统一、完整、协调的政策目标和体系，势必会影响政策的整体功能和实施效果。

3.金融财税政策的制约

金融财税政策应积极引导中国智能制造进程，与国家产业发展战略相协同。从金融方面来看，目前银行贷款仍然是企业融资的主要来源。对于广大企业来说，银行利率偏高、适合智能制造特点的金融产品少、财务风险和资金压力已经成为企业实施智能制造的主要障碍。此外，从支持智能制造的视角出发，会发现现有的一些金融财税政策与智能制造的发展已经不太适应。以智能制造产业链的前端智能产品设计为例，现在越来越多的制造企业成立线上孵化器进行智能产品协同设计，但是由于科技孵化器优惠政策要求提供给孵化企业使用的场地面积应在75%以上，造成线上设计平台无法享受优惠政策。⑦又如，在线故障诊断、远程运维等云平台服务模式渐渐成为智能制造的主流趋势，但是却享受不到和工业用电、用水、用气、用热同价的优惠。此外，共享经济已经从最初的生活、交通领域向制造业领域渗透，基于工业物联网技术的设备、工厂等生产能力共享智能制造新模式，也给现行税法带来了严峻挑战。中国国际经济交流中心专家张永军就曾表示，在共享经济模式下，现有法律和规范存在模糊边界，相关的税收、保险等政策也不尽符合共享经济发展的要求。

4.法律保障的制约

工业大数据是智能制造发展的重要核心，是构建智能应用生态的关键所在。虽然大数据蕴藏着巨大价值，但是大数据背景下，消费者信息安全问题、企业信息安全问题等仍面临严峻挑战。对于消费者来说，随着智能制造模式C2M逐渐成为制造业的主流模式，在消费者与企业之间不可避免地会产生大量交互数据，这些数据如果泄露，就可以做大数据分析形成用户数据画像，被用来精准营销，甚至诈骗。对于企业来说，信息安全的作用同样至关重要，没有信息的安全化，企业就不可能实现全球化、绿色化、协同化和服务化。英国剑桥大学2011年提供的一个分析报告指出，只要通过网络搜索引擎（Shodan）进行简单搜索，就可以搜索到链接到互联网上的工业设备并进行控制，轰动全球的震网（Stuxnet）病毒就给全球工业控制系统安全敲响了警钟。除此之外，随着制造业资产和设备数字化、网络化、智能化，竞争对手的企业策略、产品设计及研发、供应商数据和知识产权数据也是黑客关注的重点对象和主要的潜在泄露源。虽然我国已经制定了多部涉及个人和企业信息保护的法律法规，但是离个人和企业信息保护的现实需求仍存在较大差距，尤其是针对工业大数据的法律法规仍不完善。

四、我国智能制造发展的政策支持体系构建

1.加强顶层体系设计，构建适合我国国情的智能制造顶层架构体系

首先，智能制造标准是大规模推进智能产品、智能制造装备、工业控制系统和软件系统应用的关键。标准制定在某种意义是一个行业在国际市场上竞争力的体现。我国推行智能制造的关键就是要有自主的智能制造标准体系。其次，智能制造标准体系制定是一个极为复杂和庞大的工作，仅仅依靠企业之间的合作是不够的，政府必须发挥顶层设计的作用，鼓励装备制造、通信设备、工业自动化、工业软件开发及集成等领域企业和科研院所共同参与标准顶层设计工作，推进智能制造体系架构、技术实现、应用结构等方面的标准制定，提高标准的开放性和兼容性。最后，结合《国家智能制造标准体系建设指南》，尽快完善基础共性标准部分，充分发挥基础共性标准在智能制造标准体系中的支撑作用。

2.拓宽政策覆盖空间，制定覆盖智能制造产业链的全生命周期政策体系

分析我国促进智能制造发展的规划和政策，不难发现，目前大都把智能制造技术、智能制造装备和智能生产作为发展重点，而智能制造是一个复杂的系統工程，不仅包括以上几个方面，还包括智能产品设计、智能管理和智能服务等制造全过程。⑧从智能制造微笑曲线可以看出，智能服务是智能制造产业链高附加值所在。因此，要促进智能制造的发展，不能仅仅从智能制造技术、智能装备制造和智能生产等方面单独推进，而应从产业融合系统观的角度，从多个领域加以规划和政策支持。

3.完善创新政策体系，打造跨部门跨区域合作的智能制造创新体系

总体上，创新政策应朝着强化核心关键技术和核心部件等基础创新与提升创新能力的体系化方向改进，在智能服务商业模式创新方面进行支持。在基础创新方面，应进一步在新型传感、系统协同、高稳定实时通信等关键技术，智能仪表、精密仪器、高性能传感器等基础部件方面加大投入力度，成立专项，组织企业和科研院所组成科技攻关联盟，重点解决我国智能制造中的重大共性技术和产品问题。在智能服务领域，由于智能服务往往具有跨领域和跨行业等特点，一般会牵涉到多个部门，因此应形成以产业主管部门为主导的智能制造创新政策体系，整合分散在工信、科技、商务和发改委等部门的创新引导功能，真正构建以企业为主体的创新政策体系。在智能制造创新载体方面，可以借鉴美国制造创新网络的经验，根据不同省份和区域的资源禀赋和产业技术优势不同，合理安排区域创新系统建设，防止一哄而上。

4.强化金融财税支撑，形成有利于智能制造发展的金融财税政策体系

积极引导金融机构依法创新符合智能制造的产品和业务，引导风险投资、天使投资、私募股权投资等投资于实施智能制造的企业。鼓励装备制造企业、系统解决方案提供商、用户、保险公司、银行、融资租赁公司创新融资新模式用于智能制造模式创新和应用推广，缓解智能制造应用的资金瓶颈。鼓励保险机构通过首台（套）重大技术装备保险、贷款保证保险等产品为智能制造企业提供保险保障。加大对智能制造软件开发运营商以及智能制造项目企业的资金支持，引导政府和工业企业、互联网企业等在资本、技术层面开展合作，共同打造智能制造产业生态系统。结合全面推开营改增试点，将智能制造模式创新纳入企业增值税抵扣范围，落实各项优惠政策。针对智能制造领域出现的新经济，一方面规范税收制度，另一方面制定税收优惠政策，保障智能制造新模式新业态的健康发展。

5.健全法律制度保障，完善有助于智能制造发展的法律制度保障体系

首先，应尽快构建工业大数据法律保护的基础框架，明确工业大数据发展的重点和战略目标，维护工业大数据挖掘技术应用的合法化、科学化和有序化。其次，重构数据隐私的法律保护机制，明确相关机构、企业和消费者的隐私保障义务与责任，加大智能制造领域大量数据收集与处理过程中的隐私保护力度。妥善限定企业及其他数据使用者的数据分析范围和结果分享方式。最后，建立事前和事后的风险防控体系，将对个人和企业的隐私保护贯彻到体系设计中，加强对个人和企业信息滥用、盗用和侵用的惩罚力度，为制造企业利用互联网、大数据和云计算等技术进行智能制造应用、改造和升级提供法律保障。⑨

注释

①汪应洛、刘子晗：《中国从制造大国迈向制造强国的战略思考》，《西安交通大学学报》（社会科学版）2013年第6期。②周济：《智能制造——“中国制造2025”的主攻方向》，《中国机械工程》2015年第17期。③《我国智能制造处在哪个阶段？》，中国传动网，http：//www.chuandong.com/news/news.aspx？id=179197，2016年5月19日。④《国内传感器厂商发展情况及存在问题分析》，中国行业研究网，http：//www.chinairn.com/news/20140311/105451636.html，2014年3月11日。⑤马岩：《发展潜力巨大智能制造亟待构建统一标准》，《中国高新技术产业导报》2017年2月13日。⑥刘垠：《二○一七，科技任务清单“连连看”》，《科技日报》2017年3月6日。⑦杨帅：《我国产业融合创新发展趋势及其政策支持体系》，《中州学刊》2016年第4期。⑧左世全：《我国智能制造发展战略与对策研究》，《世界制造技术与装备市场》2014年第3期。⑨孙立：《工业大数据对智慧云制造的推动与创新》，《科技管理研究》2016年第13期。

责任编辑：澍文

Abstract：At present， China is in the crucial stage of quickly building a powerful manufacturing country. The development of manufacturing industry is showing the typical characteristics of the integration of manufacturing and service industries， the integration of information technology and manufacturing， and the integration of enterprises and consumers. China′s current finance， taxation， innovation laws and regulations and other aspects of the policies had been unable to adapt to the development of intelligent manufacturing industry ecosystem. The future should be guided by the concept of manufacturing service system， accelerate the formation of policy support system with the integration of manufacturing and service as the goal， and with the market mechanism as the core.

Key words：intelligent manufacturing； development trend； policy constraint； policy support system