5项颠覆性技术引领未来制造业发展

李晓红 祁萌

（北方科技信息研究所，北京，100089）

0 引言

2016年，世界经济论坛（WEF）启动“塑造制造业未来”项目研究，旨在理解制造业系统将如何在新一轮工业革命中发展演变。项目由来自12个国家的大型企业、领先研究机构和非政府组织参与，具体研究工作由科尔尼咨询公司开展。

该项目选取对当前生产系统具有重要影响的60余项技术，采用技术预见方法，设定4类2030年前制造业的发展情景，通过文献检索、采访、研讨等方式，最终确定5项可塑造未来制造业发展的颠覆性技术。 2017年5月，世界经济论坛和科尔尼咨询公司联合发布《面向未来生产的技术与创新：加速价值创造》白皮书，对上述5项颠覆性技术在生产中的应用现状、未来实施障碍、对制造业的影响，以及这些技术融合发展对全球生产系统的综合性影响等方面进行了详细分析。

1 5 项颠覆性技术

1.1 物联网

物联网，由嵌入传感器的物理设备、互联网络和其他可采集、传递数据的设备构成，被称为变革性技术。但实际上，物联网是一项始于十几年前、渐进式发展的技术。过去10多年，社会在传感技术成本直线下降、计算能力提升、云平台数据交互能力提升、机器通信能力提升等的联合作用下，推动相对独立的生产技术（侧重于信息技术）、运营技术（Operation Technology, OT）、自动化技术的不断融合，最终构建了物联网。图1展示了几十年来相关技术融合发展历程。

目前，物联网平台正在持续发展，多个有竞争力的技术公司正在面向多个工业部门研究构建具有竞争力的物联网平台。

图1 信息技术与生产运营技术的融合发展历程

1.1.1 生产系统中的应用

研究者重点强调物联网技术在变革生产方面的潜力，认为其不仅能变革车间的运行方式，还能实现跨供应链的端到端实时可见，以及开发满足客户需求的新产品和新服务。预计到2020年，全球物联网用于生产领域的投入将从目前的35亿美元提高到71亿美元，重点投资领域包括：资产跟踪、基于状态的维护和机器人处理。目前，北美地区引领物联网技术发展，但预计到2020年亚太地区将占据更大的市场份额（预计超过250万亿）。

物联网在目前生产系统中的应用突出体现在3方面：

一是企业智能化控制。物联网技术能够使企业范围内的智能互联设备和智能互联制造资源实现更加紧密集成，实现企业更加灵活、高效、低成本的生产。目前来看，企业智能化控制还是一个中远期目标，实施比较复杂，需要建立新的标准，以实现信息技术和运营技术的高度融合。

二是资产性能管理。通过部署低成本的无线传感器、便捷的云平台互联和数据分析来提升资产性能。这些工具可以非常便利地从生产现场采集数据，并转化成可实时操作的信息，预期成果将更好的支持业务决策。

三是增强操作人员能力。未来的操作工人通过使用移动设备、数据分析设备、增强现实和互联网络提高生产能力。随着技能工人的退休数量不断增多，一些需要劳动力的岗位拥有的高技能工人越来越少，通过物联网平台，更年轻的工人可以通过熟悉的方式，实时获取其所需信息。

1.1.2 未来实施面临的障碍

目前，物联网技术仍处于发展初期，85%的潜在制造设施还没有实现互联。为实现物联网技术更广泛使用，政府和工业企业还需要克服诸多障碍，尤其要制订物联网及其网络安全方面的工业标准。标准对于实现智能互联的产品、设备和各类资产能够以一种透明方式进行数据交互尤为重要。标准超越了简单的通信协议，包括创建标准语义和结构，以使智能机器能够相互发现并进行互操作。此外，对于物联网来说，工业安全标准必不可少，其不仅确保单个设施安全还能保障更大系统或超系统的安全。

1.2 人工智能

驱动互联经济的解析机（analytical engine）正在从刚性、基于规则的算法向柔性、智能算法转变。这些算法利用适当的训练数据，不断的自我学习和演化。由此，机器也不再仅仅是简单的回答人类提出的问题，还可以指导人类提出更有价值的问题，然后机器更快速地提供更有见地的答案。

人工智能、机器智能将对公司、供应链以及生产架构产生深远的影响，还可能会对社会、职业、财富分配和资源可持续性等方面产生根本性的影响。大多数的技术公司正在通过加速并购等方式使用人工智能解决方案，提升其产品和服务质量。

人工智能目前已在多个认知应用领域实现能力突破，从图像分类到模式识别、本体推理(ontological reasoning)等（如图2所示）。这一进步很大程度上取决于计算能力、训练数据和学习算法这3方面。自动化的图像分类和识别技术经过几十年的发展取得很大进步，其识别精度从85%提高到95%（人类的图像识别精度平均在93%），通过专业的图像处理单元芯片进行图像分类和识别，与前一代技术相比，处理速度提高1000倍以上，图像复杂程度（基于150～200层神经网络）提高5～10倍，计算和存储成本与去年同比下降35%。

图2 人工智能技术的发展现状及未来预测

1.2.1 生产系统中的应用

人工智能作为服务平台兴起，使得企业在零边际成本设定下更多地使用认知解决方案、重塑行业动态。虽然很难预计未来10～15年人工智能的应用路径，但其总体影响很容易预测，人工智能技术将创建和改变不同领域的价值主张，主要表现为：①公司将通过人工智能技术来实时处理客户的个人喜好，进而能够快速定制个性化的产品和服务；②客户也逐渐对商标没有概念，更愿意为个性化产品买单；③组织的层级结构也变得更加有效；④大型跨国公司和机构将使用人工智能技术快速评估、预测并仿真各种决策。

目前，企业正快速向人工智能迈进，围绕工业互联网进行研发投资。研究采用先进分析技术进行资产性能管理和运营优化，人工智能正在改进汽车行业的安全性和可达性，通过使用智能调度软件，使生产过程具有实时可见性。人工智能系统正在实现生产系统更高级别的优化，如预测性维护、改进质量管理等。

1.2.2 未来实施面临的障碍

人工智能受伦理道德、法律法规和经济等因素的限制，没能成为主流技术。此外，网络信息安全也是采用人工智能需要考虑的另一个关键问题。对于工业应用而言，网络信息安全需要与人工智能同步发展，以应对工业应用中不可避免的薄弱环节。

1.3 先进机器人

在推动新一轮工业革命发展的众多数字化技术中，先进机器人技术已经展现出其能显著改变整个价值链的重要作用。据估计，当前在全球生产系统中运行的工业机器人达180万台，工业机器人在全球市场份额可达近35亿美元。机器人功能在不断增加的同时，成本在持续降低（近10年来下降了约25%），这样使得小型工厂也能通过引进机器人来提高生产力。机器人的柔性和智能化水平促进其在食品饮料、生活消费品、制药等传统工业领域中不断推广应用，而电子领域也成为目前机器人销售份额持续增加的重要推动力。

然而，任何特定技术所产生的影响并不能仅仅通过“使用”这一维度来衡量，还需要在促进创新和建立相关适合的标准之间相互平衡，以确保机器人技术能够持续发展，提供更广泛的社会和经济效益。

1.3.1 生产系统中的应用

机器人技术的发展目标是能实现协同、自我感知、自动控制、敏捷以及能展现出一些类人特征等（如图3所示）。最终愿景是能够“解放”机器人，使其能够从传统上出于安全考虑人机分离的工作模式发展为人机协同的工作模式。采用更为先进的视觉系统使机器人具备更好的自我感知能力，在自动化、协同的工作环境中安全性更高。改进的机械手抓取技术将更接近人手功能，可极大提高机器人末端执行器的功能。此外，经增强的机器学习功能直接影响人工智能水平，可实现更好的制造过程。

图3 数字化生产环境中先进机器人的主要能力

在生产系统的应用中，搬运操作机器人无论是从单元安装数量（2014年约68万台）还是年增长率（2010～2014复合年增长率为11%）来看，都是整个机器人产品中最高的，其中包装、拾放等机器人是搬运操作的主要应用领域。工业机器人的第二大应用领域是焊接，主要汽车制造厂商（中国、日本和美国）推动其发展。此外，由于电子元器件/电子产品越来越趋于小型化，并且对加工质量的要求越来越高，其装配也成为另一个高速发展的应用领域。

与机器人应用有关的话题都不可避免的会涉及到未来劳动力问题。在生产中应用机器人的主要原因之一是随着机器人功能的不断提升，其越来越能满足一些枯燥的、环境恶劣的以及一些危险作业的要求。此外，其他一些驱动因素也不断克服着推动先进机器人技术实施应用面临的障碍，将工人从枯燥、环境恶劣以及一些危险作业任务中解放出来，创造出更为安全的工作环境，从而可安排工人到车间中完成一些更高价值的工作任务。在整个供应链中，机器人和自动化技术的发展能够带来非凡的效率，这对于保持和提升企业竞争优势具有重要作用。在数字经济时代，机器人所带来的其他效益还包括在互联的、同步的供应链中，提高应对消费需求的转变能力，并可实现“准时生产”。此外，人们观念正逐步转变，机器人的应用正从大型制造厂向着更能满足需求、相对小型化、地方化的制造工厂发展。

1.3.1 未来实施面临的障碍

目前广泛采用机器人主要存在三方面的障碍：技术壁垒、实施应用成本高和人才短缺。机器人技术还有很大发展空间，特别是在开放环境下，视觉和机械手抓取技术等尚需改进。有些企业对尚未成熟、仍处于快速发展期的技术持有谨慎态度或根本不敢应用该技术，因为这会直接影响到投资决策。高投资成本会阻碍许多新兴的中小企业应用机器人解决方案。到2025年，点焊机器人的平均成本预计将降低22%，并且机器人作为一种服务形式也逐渐显现；然而，为了能够降低机器人成本，也需要在基础结构和实施应用方面进行改进。此外，在劳动力水平方面，机器人技术的快速发展将超过现有人员技术水平。许多情况下，由于缺乏相关培训以及人员所需技能短缺也对成功实施应用机器人技术带来很大障碍，人对应用机器人的接受度以及人机协同的允许度也将成为其发展面临的障碍。

此外，还有若干使能因素也影响着机器人技术的发展，这些因素包括政府的刺激和相关标准的制定等。

1.4 可穿戴技术

可穿载技术代表着最新的技术潮流，其包括可穿载式设备，增强现实（AR）、虚拟现实（VR）等创新技术。

增强现实和虚拟现实技术作为当前主流的可穿载技术，已成为继计算机和智能手机之后的又一个计算平台。在某些生产领域，增强现实技术和虚拟现实技术能够更充分的发掘和利用人们自身的能力/潜力。

这些技术从根本上转变了信息传递给用户的方式，提供了快速接触到重要数据的途径。可穿戴设备、增强现实和虚拟现实设备在质量检测、作业指导、培训、工作流程管理、运行和安全、后勤和维护等方面展现出很大的应用价值。当前，可穿戴式外骨骼、增强现实和虚拟现实设备等领域的制造商正准备加速推广应用相关可穿戴技术，或积极探索有效实施应用这些技术的相关方法。早期的应用者正在扩展其在工业领域的应用范畴，包括建筑、汽车、后勤、航空航天、工业装备、采矿、石油和燃气等。

1.4.1 生产系统中的应用

可穿戴技术可为生产过程中的多个方面带来有益价值（如图4所示）：可提高产品产量，且由于产品质量一致性的提高可进一步提高生产能力；能减少安全事故的发生，这一点尤为重要；通过减少停工时间、制造缺陷和浪费可减少质量变异，同时缩短交付周期；可提升设计能力，缩短产品交付周期并降低研发成本，同时提高产品可靠性，提供一种更为高效的制造流程。

此外，可穿戴技术还可加强人员培训，为人员提供所需的新技能。从当前人口统计情况看，各年龄段人员比例构成将从根本上改变未来生产中的劳动力。美国高技能制造工人的平均年龄是56岁，而印度每年大约有1000万年轻人进入到劳动力市场。对全球制造商而言，越来越重点考虑的是提升人员技能，经验丰富的操作人员能够快速高效地将知识传授给缺乏车间实际操作经验的年轻人。过去，操作人员的培训通过纸质版的操作手册或人机可视化屏幕进行传授。如今，通过采用增强现实和虚拟现实技术，工人能够完全沉浸在环境中，从而提高人员工作的灵活性和可塑性。

图4 生产中可穿戴技术的评价要素

1.4.2 未来实施面临的障碍

企业在考虑是否用可穿戴技术时，都需要先解决若干因素。通常潜在用户主要会关注与可穿戴技术有关的4方面问题：第一，技术的适用性问题。高人工成本或高易错成本的行业，具有从投资这些可穿戴技术中获取显著投资回报的巨大潜力。第二，应用时机问题。这些技术一直在向着更高的安全性、更高效、更具经济可承受性、更易于使用等方向高速发展，适用于各类企业使用的可穿戴设备的适用性和实用性都越来越高。企业通过实用案例分析，了解各类可穿戴设备的功能和尚存在的局限性，确定当前是否是应用这些设备的好时机。第三，企业需要权衡考虑实际应用成本和可取得的收益。许多试点应用实例已证实可取得很丰富的投资回报。然而，是否采用这些这穿戴技术主要还是取决于投资者对这些技术能否给企业带来效益的信心。第四，实施应用的方法问题。大部分应用了可穿戴解决方案的企业是先从试点项目开始的，在软件、硬件、内容等方面可能会增值的领域，分别按件、按功能试用。最理想的应用场合在整个企业内得到反复使用，随后的应用将以试点应用项目为基础并不断优化。

就可穿戴设备、增强现实技术、虚拟现实技术而言，增强现实技术是应用最为广泛的可穿戴技术，可穿戴设备在使用中存在一些限制性，而虚拟现实技术在使用中还存在一些技术壁垒。使用者的经验与硬件（电池寿命和物理特征）、软件（云和存储、增强现实平台和追踪技术）等方面的改进，将有助于促进可穿戴解决方案的大规模应用。此外，提高人们使用可穿戴技术的意识也将成为进一步扩大其应用的重要因素。

1.5 3D打印技术

3D打印技术在工业领域中的应用越来越广泛。通过采用该技术，能够交付出更好的产品，有助于价值链向更为简化、自动化和分散化等方向发展。促进3D打印技术高速发展因素主要包括以下几方面：①有助于增加技术发展的材料种类；②具备制造复杂结构部件所需的能力（如发动机部件）；③减少制造一件产品所需零部件数量；④工作流越来越简化。

3D打印技术是一种变革性技术，并不是因为其能替代传统制造技术，致使传统制造厂闲置、倒闭，其变革的意义在于与传统制造技术互为补充，变革了产品设计模式，创造新的价值。3D打印技术在工业领域中最重要的应用是可实现产品定制化，这对于小批量、高价值部件十分重要。

1.5.1 生产系统中的应用

随着3D打印技术的不断发展，其应用范围越来越广，目前已从快速原型制造扩展到小批量生产，以及工装和模具、维修和维护等应用领域。由于与车间生产系统的集成并向着与传统制造方法相对的盈亏平衡点方向发展（如图5所示），整个企业价值链都能感受到3D打印技术的影响。专家认为，未来5～15年，桌面3D打印设备将赶超工业应用设备。目前，3D打印的应用主要还集中于高度定制化的医学元器件的制造，如助听器、牙组织结构等。生物3D打印目前还处于概念阶段，5～10年后将大规模应用。2～5年后，3D打印技术可能会与其他技术相结合实现更广泛的应用，甚至超过某些专业领域。

图5 传统制造方法与3D打印技术比较

1.5.2 未来实施面临的障碍

3D打印技术几乎不浪费原材料，还能回收利用原材料，有助于创造循环经济。不过，该技术还需克服为此在成本和产品设计方面的障碍。此外，标准对提供一个开发框架是一项重要需求，业界亟需解决标准和协议缺失问题。为了能降低新技术/新方法的变异性，行业领导者必须建立材料和硬件质量控制规程，表征出制成品的材料性能和机械性能，并制定标准化的方法，以保障测量和监测的可靠性和精确性。

另外，3D扫描技术专利保护和版权侵犯问题也对该领域构成很大威胁。建立相关法律法规，以防出现知识产权侵权问题，是支持和鼓励在3D打印领域进一步投资和创新发展的必要条件。

有效实施应用3D打印技术需要重新培训人员，因为在数字化设计、打印机操作与维护等专业领域，技术人员需要掌握一些新技能。为确保3D打印技术成功推广应用，由政府出面推动该领域人员掌握新技能十分重要。政府部门能够帮助改变工程和技术教育培训方面的方向，提高对设计的关注度，简化制造结构。此外，政府的资金支持和税收刺激政策也是鼓励该行业发展的重要因素，同时也能促进3D打印技术具有更有竞争力的成本结构。

2 技术融合发展

“塑造制造业未来”项目研究不仅聚焦于单项技术，还分析了技术融合发展对全球生产系统的综合性影响，包括对工厂车间、企业甚至到更广阔的工业、社会和个人等方面。

2.1 对工厂车间的价值

技术融合发展将能使工厂车间的整个运营效率提高、运营成本降低。预计运营效率可提高10%以上，库存运输成本降低20～30%、客户包装成本降低25%、安全事故率下降25%、水消耗量减少40%。此外，工厂生产运行将实现从批量化生产向高品质单件生产的变革。通过物联网、先进分析、可穿戴技术及3D打印技术等的集成应用，工厂车间可以将产品的研发生产周期缩短20～50%，能够快速响应客户需求、供应链变更等情况。未来工厂车间的典型特征如图6所示。

要实现这一远景，生产者必需将未来工厂作为核心战略并进行投资，要升级改造传统设施，进行相应的劳动力技能培训，投资改造落后的信息技术基础架构。

图6 高效柔性的未来工厂车间的主要特征

2.2 对企业的价值

技术发展将能增强企业能力，包括产品研发创新加速、供应链数字化、定制化产品交付、业务模式创新。为客户提供灵巧、定制化产品所带来的经济效益巨大，预计到2030年，定制化产品消费将占到50%以上，由此带来的相关税收将增长约50%。原始设备制造商之间的纵向集成度下降约20%，数字化技术将促进供应链的同步化，并降低供应链风险。

这种集成将需要企业调整其发展战略和领导组织体系，采用全新的数字化思维，并准备应对企业所面临的全新的网络安全风险。

2.3 对工业产业的价值

围绕汽车、化学、制药、消费等4大类特定产业，技术发展将创造3类价值：一是在需求侧，将能扩大需求，创造新的价值和利润池；二是在供给侧，技术发展将促进工业产业范围内效率和生产率的提升；三是技术发展将带来同时兼顾经济增长和效率提高的新经验和新价值主张。

2.4 对社会的价值

目前，针对技术发展对经济增长、就业、财富分配等的影响的辩论非常激烈。乐观主义者认为，引发前三次工业革命的技术发展已经使生产率显著提升，让数十亿人摆脱贫困。而另一部分人提出了不同意见，他们指出越来越快的技术融合发展步伐可能会导致环境失调，企业和政府难以管理。目前讨论意见最一致的是认为加速价值创造对环境影响的潜力最大。预计技术发展会快速推进可持续生产， 在汽车、消费品、电力、物流、医疗这5大领域，2016～2025年CO2减排可达26.3亿吨，到2025年，其CO2排放量将占到全球总排放量的8.5%。

2.5 对个人的价值

随着全球生产系统正经历新一轮的技术提升和创新，新的生产劳动力及工作环境也逐渐兴起。在工厂车间，自动化技术代替人工操作，由此也产生了一系列新技能的工作岗位。未来，工厂车间操作人员需要的机械操作技能越来越少，将需要更多的信息技术、数据处理方面的技能，甚至要有终身学习能力。信息分析专家、工程师和编程人员需要对整个业务模型、生产过程、设备技术和数据等相关领域都有所思考。技术发展正在为人类和设备之间建立一种新的关系，高技能操作员与机器人实现协同工作。机器辅助的工作以及先进的人机交互技术，将实现更高的技能、工资和更好的工作环境。

3 结束语

未来生产方式对于可持续的经济增长和创新尤为重要，各国政府、企业都非常关注。除已经确定的5项颠覆性技术外，在生产领域还有其他一些研究重点，如先进材料、面向可维护性设计、能源、生物技术、纳米技术等。

“塑造制造业未来”项目将继续对一些单项或融合发展的技术持续关注，继续评估这些技术的重要影响，还将开发一些创新的、独特的见解和工具，协助各国政府和企业更好地理解新一轮工业革命，以进行相应的投资和政策决策。

[1] World Economic Forum. Technology and Innovation for the Future of Production：Accelerating Value Creation[OL].https∶//www.weforum.org/whitepapers/technology-and-innovation-for-the-future-of-production-accelerating-value-creation.2017.

[2] World Economic Forum.Shaping the Future of Production：Four Contrasting Perspectives in 2030[OL].https∶//www.weforum.org.2017.

[3] World Economic Forum. Shaping the Future of Production[OL].https∶//www.weforum.org,2017.