安徽智能制造高质量发展创新路径研究

周勇 张小路 刘志迎

[摘要]智能制造已成为现代制造发展的必然趋势，是制造强国的主攻方向，也是安徽构建新型制造体系、促进制造业迈向中高端的必由之路。在梳理智能制造概念及国内外研究现状的基础上，从政策体系、基础支撑、发展成效、平台搭建和示范带动五个方面考察了安徽智能制造发展实践，并对发展过程中存在的政策体系建设、关键核心技术、关键支撑要素问题进行深入剖析。最后提出安徽智能制造高质量发展创新路径为优化顶层设计、抢占发展先机，夯实发展基础、强化战略保障，完善支撑要素、提升竞争水平，构建产业生态、释放发展动能。

[关键词]智能制造；高质量发展；技术创新

一、 引言

随着新一轮科技革命的孕育兴起，智能制造对全球产业分工和发展产生深远影响。智能制造代表着制造业高质量发展的主攻方向，已成为现代制造发展的必然趋势。在资源约束、消费升级等因素的共同影响下，新时期产业界对传统制造业进行智能化改造的需求越发强烈。“十三五”期间，我国支持智能制造发展的支撑体系进一步完善，相关财税、人力、金融等方面的支持举措的力度也在不断加大，为“十四五”时期智能制造高质量发展提供了强有力的保障。

安徽，作为目前长三角一体化、长江经济带建设、中部崛起、“一带一路”倡议等多重国家战略叠加的唯一省份，区位优势显著，发展动力强劲。随着制造强国建设的深入实施，安徽将智能制造确立为未来发展的主攻方向。近年来，安徽工业呈现出规模总量突破、质量效益跨越、工业能级跃升的良好局面，但总体而言，作为一个新兴工业大省，安徽制造业仍处于机械化、电气化、自动化、信息化并存阶段，制造业总量不大、结构不优、区域发展不平衡，推动制造业智能化升级形势严峻，环境复杂[1]。本文选择新兴工业大省安徽作为研究对象，在考察其智能制造发展实践的基础上，探究未来创新发展路径，不仅有助于加快安徽制造业高质量发展，也为其他“后进”地区实现跨越式发展提供经验借鉴。

二、 理论基础

1. 智能制造概念及特征

智能制造一词诞生于20世纪80年代，至今尚未有统一的定义。1991年日本、美国、欧盟等在共同发起实施的“智能制造国际合作研究计划”中将智能制造定义为“一种贯穿智能活动，将制造过程集成起来发挥最大作用的先进生产系统”[2]。 我国关于智能制造的概念最初出现在《智能制造科技发展“十二五”专项规划》（以下简称《规划》）1中，《规划》认为“智能制造是面向产品全生命周期实现泛在感知条件下的信息化制造”。此后，《国家智能制造标准体系建设指南（2015年版）》②从生命周期、系统层面和智能特征三个维度对智能制造的内涵进行了阐释。

与传统制造相比，智能制造在生产特点、主导力量、产品特点、企业内部管理机制、企业间组织模式等方面具有诸多不同，主要表现在：小批量、个性化的制造。智能制造能够通过个性化功能和组件的混合、重置，在产品设计、制造、运作等环节满足客户的个性化需求，让客户随时参与到制造流程中，不再被动接受“千篇一律”的产品，实现定制化生产。一是灵活、透明的制造。智能制造是模块化、可以独立拆分和重组的智能单元，企业可以根据原料、需求、供应链和市场的变化进行动态配置和自我调适，提高生产的灵活性。在智能制造体系下，设备端到产品端之间的信息是透明和实时可见的，可以随时采集数据进行分析优化，避免了传统制造业内外信息不对称或信息短缺的问题。二是高生产率、低能耗的制造。对于智能制造而言，一方面，由于信息物理系统（CPS）贯穿整个价值链网络的各个环节，其对制造过程进行了优化，进而提高了生产率；另一方面，其可以通过传感器精准、实时地掌握能源利用情况，进而提高能源利用率。三是服务型制造。智能制造产品不再代表其核心价值，服务用户是其最重要的价值链环节。四是网络化制造。从企业内部及企业之间的产业组织模式来看，智能制造具备网络化生产的组织优势。在智能化生产系统中，信息在各个部门和环节之间顺畅流动，原材料、机器、设备单元、产品、员工等都在网络平台上通过数据交换彼此的信息。从整个产业链来看，企业共处于网络化平台上，生产过程如设计、生产和服务等环节可以分离在不同的企业中，企业间的交易成本大幅下降。

2. 文献综述

近年来，学术界对智能制造进行了广泛研究，主要集中在对智能制造发展规律的总结、发展趋势的研判、影响因素的剖析及实施路径的探究等方面。王友发等利用文献计量学方法梳理并分析了国内外智能制造研究现状及热点[3]。周济结合中国国情及发展现状，认为制造业数字化、网络化、智能化是中国未来的发展方向[4]。赵升吨等以德国工业4.0为参考，结合我国核心零部件制造业发展现状，探讨并提出了实施智能化的三个有效途径[5]。周勇等通过对近年来中国智能制造发展实践的研究，发现国内现行支持智能制造发展的部分标准、政策、技术、人才、财税等较为滞后，难以支撑“十四五”时期智能制造的发展，相关政策亟待进一步完善[6]。部分学者从我国区域层面、省级层面对智能制造实践及创新发展进行了探析。许夕青等结合定性分析和实证分析对长三角智能制造集聚的影响机制进行了研究，并从标准体系、智能制造链、创新能力、协同发展四个方面提出未来发展路径[7]。方雪等对长江三角洲地区智能化转型进行研究，并提出从深化协同发展机制、着力培养技术人才、完善产业发展生态等方面入手加快智能制造发展[8]。崔园園等对上海智能制造向高端化升级的路径进行了研究[9]。周济等对福建智能制造发展战略及实现路径进行了探讨[10]。韦影等采用扎根理论对智能制造与创新之间的耦合关系进行了实证研究[11]。此外，随着科学技术的高速发展，少数学者也将新兴技术引入智能制造研究中，拓宽了研究的范围。比如，胡春梅等将区块链技术引入智能制造的研究中，发现利用区块链“分布式”技术能很好地解决智能制造“中心化”问题[12]。李伯虎等则探究了信息通信技术赋能智能制造的情况，并提出新的系统架构体系[13]。

综合现有研究文献，可以发现当前关于智能制造的研究较为丰富，为本文深入研究提供了重要的理论基础。安徽“居中靠东、沿江近海”，位于长江三角洲腹地，是连接我国中部地区和东部地区的重要节点。考虑到安徽工业发展历史背景及现实条件，也为了克服已有研究成果难以直接应用到安徽具体实际的情况，本文以新兴工业大省安徽作为研究对象，深入研究其智能制造实践，剖析智能制造发展过程中遇到的种种困境并提出突破路径，以期为加快安徽制造业转型升级、促进全省经济高质量发展提供有益思考。

三、 安徽智能制造发展实践

近年来，安徽坚持以智能制造为主攻方向，加快推进制造业智能化转型，培育经济增长新动能，取得了显著成效。通过开发智能装备和工业软件，大力推广工业机器人，企业智能化水平得到大幅提升。

1. 政策体系日趋完善

智能制造产业的发展离不开资金、技术与人才等相关政策的支撑。“十三五”以来，安徽省出台多项政策加快促进智能制造发展。例如，《中国制造2025安徽篇》1和《制造强省建设行动方案（2017—2021）》明确将工业化和信息化深度融合作为发展重点，将智能制造作为未来主攻方向，着力夯实智能制造基础、推广智能制造模式，促进智能制造产业发展；《安徽省智能制造工程实施方案（2017—2020）》从“点、线、面”三个维度提出智能制造发展的目标、任务和举措；《支持制造强省建设若干政策》把智能制造作为重点支持领域，对获得国家级、省级示范项目的企业分别给予200万元、100万元补贴；《支持机器人产业发展若干政策》每年配套2亿元资金支持安徽打造成全国重要的机器人产业链集聚地。

2. 基础支撑不断增强

智能制造工程的有效实施，推动了安徽相关产业的快速发展。“十三五”以来，安徽智能装备、工业软件发展实现较大突破，系统集成商扩量效果显著，智能制造基础不断夯实。其中，智能装备产业连续6年保持高速增长，年均增长率达12%。工业机器人产量年均增长率达33%，2020年安徽累计生产工业机器人1.5万台，同比增长7%，推广应用6000台，同比增长20%。软件服务业营业收入年增长率在20%以上，年销售额亿元以上企业达116家2。埃夫特智能装备和安徽巨一科技两家公司成功入围国家智能制造系统解决方案推荐供应商。

3. 智能制造成效凸显

截至“十三五”末，安徽共实施1261项重点智能制造项目，累计投资1163.3亿元，新增销售收入3032亿元，利润288亿元。先后开发了安全可控的智能制造关键技术装备110多套，应用装备290余种，工业软件32套，制定标准140余项，申请专利400余项。在一系列政策的大力推动下，安徽累计培育省级智能工厂98个，数字化车间472个3。数控机床、3D打印装备、智能成套装备等智能装备发展势头良好，其中，合肥锻压大型数控压力机生产数量居全国前列，马鞍山博望区是国内最大的数控成型机床基地之一，繁昌县成为国内重要的3D打印装备基地。

4. 平台搭建日益丰富

近年来，安徽持续创新工作举措，积极为企业发展搭建服务平台，为加快智能制造发展提供了有力保障。“十三五”期间，安徽省政府部门牵头推动成立了智能制造、大数据、机器人、工业互联网等产业技术创新联盟，搭建了资源共享、合作交流和协同创新的平台。安徽连续举办九屆装备制造产需对接会、八届工业机器人示范推广应用现场会，有力地促进了国产智能装备的推广应用。针对企业实施智能化改造的需求，政府牵头设立专家咨询小组，为全省智能制造企业发展提供产、学、研、用和技术咨询服务。同时，积极利用举办世界制造业大会契机，举办智能制造展览和论坛，为企业搭建展示、交流、合作的平台。此外，安徽地方政府部门组织企业编制重大装备研制导向计划，支持并推动企业加快实施，为“十四五”期间安徽智能制造高质量发展提供了强有力的支撑。

5. 示范带动作用加大

多年来，安徽省强化体制机制创新，以政府为牵引、以企业为主体，在全省范围内培育、遴选典型企业智能制造新模式，并将新模式在企业间、行业间进行推广应用。总体来看，可以分为两个方面：其一，在企业内部其他车间和工厂进行复制或推广，例如，安徽海螺集团总结全椒智能工厂建设运营经验，计划未来3～5年间在100多家子公司全面推广4；其二，在行业内的推广应用，例如，安徽江南化工的无人化炸药生产线在民爆行业得到广泛推广，吸引百余家企业参观学习，全国13家企业实施应用自动装药机等关键装备5。

四、 安徽智能制造发展存在的主要问题

目前，安徽制造业整体上仍处于机械化、电气化、自动化、信息化并存阶段，推动安徽智能制造高质量发展面临着政策体系建设、关键核心技术和关键支撑要素等方面问题。

1. 政策体系建设问题

推动智能制造发展离不开政策的支持与引导，建立完善的政策体系，既有利于营造支持智能制造创新发展的良好环境，又有利于引导传统企业借助智能制造技术转型升级。当前，影响智能制造发展的政策体系建设方面主要存在两方面问题。一是表现为相关产业政策的不协调。从安徽布局智能制造发展的重点来看，全省智能制造发展的重点目前主要集中在智能制造技术、智能制造装备、智能生产三个主要方面，对智能产品设计、智能管理及智能服务等方面关注不够，相关支撑政策的覆盖面也需进一步扩大。从国家层面来看，目前国家发展改革委牵头制定新一代信息技术、高端制造、大数据、云计算等新兴产业的战略规划，工业和信息化部主导国家制造业创新体系及政策，而科技部负责科技创新政策，由于不同部门对不同产业、不同环节的侧重点不同，很难形成统一、协调、高效、完善的政策支撑体系，势必会影响政策在基层的实施效果。二是表现为智能制造相关标准体系不完善。“十三五”以来，我国智能制造标准体系得到进一步完善，至今已发布285项国家标准，主导制定42项国际标准1。但整体来看，由于缺失更为顶层的系统化架构框架，架构体系过于具体化而不易扩展。此外，物联网应用标准缺失，体系尚未统一，造成设备间不兼容。例如，企业间跨平台、跨系统集成应用时，不同系统之间不能实现无缝衔接，有时需要企业重新建立平台或系统。

2. 关键核心技术问题

基础研究是引领创新发展的源头，在推动智能制造高质量发展中发挥着重要作用。当前，安徽关键核心技术短板明显，主要体现在三个方面：一是关键基础能力不强。新中国成立以来，安徽制造业一直走“整机带动零部件”的发展道路，制造业规模发展壮大的同时，基础核心零部件并未发展起来。目前，全省智能制造核心技术与国外相比差距仍然较大，对外依赖度高，很多核心零部件，如传感设备、控制设备、检测设备、装配设备等均需从发达国家进口。二是集成电路“短板”明显。长期以来，安徽在集成电路技术上采取跟随战略，缺乏原始创新，省内大部分集成电路企业产品仍在中低端市场徘徊，与世界先进水平差距明显，短期内无法破解低端锁定格局，如高档机床几乎完全被日本发那科、德国西门子等企业垄断；光刻机、高端离子注入机、光刻胶等领域自主攻关难度极大，短期内受制于人的局面难以改变。与此同时，全省上下游企业之间协同不足，导致产业链关联度低，不利于智能制造的快速发展。三是工业软件相对薄弱。“十三五”以来，安徽省内工业软件大多集中在业务管理类门槛较低类型。例如，安徽工业软件开发主要以低端管理软件（ERP、SCM等）为主，企业普遍规模小、竞争力弱，研发设计软件（CAD、CAE等）、工程软件（MES、SCADA等）等高端软件主要依赖国外进口，造成工业数据的“空心化”。

3. 关键支撑要素问题

智能制造的发展是由许多支撑要素共同作用、综合推动的结果。安徽智能制造关键支撑方面存在诸多制约因素：第一，人才保障的制约。目前，安徽在智能制造人才数量和质量上均严重欠缺，人才培养滞后，难以满足智能制造发展需求。当前安徽智能制造企业从业人员整体学历水平不高、专业知识缺乏，其中，高中、中专及同等学历所占比重最高为40.5%2。此外，智能制造领域的人才多为企业自主培养，中小企业内部专业人才缺乏，导致企业技术创新过程中频繁受阻，推进进度缓慢。第二，研发投入的制约。“十三五”以来，安徽持续加大研发投入，但与长三角其他省市相比差距仍然较大。2020年全省研究与试验发展（R&D）经费为883.2亿元，仅占江苏的29.4%（3005.9亿元）、浙江的47.5%（1859.9亿元）、上海的54.7%（1615.7亿元）；研发投入强度为2.28，低于全国（2.40）平均水平，与上海（4.17）、江苏（2.93）、浙江（2.88）相比差距较大3。全省龙头企业研发投入比例偏低，对行业智能化改造引领带动性不强；中小企业受资金、技术、人才等因素的制约，研发成本高、风险大，创新意愿不强。第三，金融财税供给的制约。一方面，企业获取资金支持难度大。目前，银行贷款仍是企业融资的主要来源，但总体来看，银行利率偏高，适合智能制造企业特点的金融产品偏少。另一方面，部分财税金融政策滞后，与新阶段智能制造发展已不太适应。例如，在线故障诊断、远程运维等云平台服务模式逐渐成为智能制造的主流趋势，但却享受不到和工业用电、用水、用气、用热等同价的优惠。

五、 推动安徽智能制造高质量发展的创新路径

1. 优化顶层设计，抢占发展先机

应进一步完善支撑智能制造高质量发展的标准体系、支持政策，强化顶层设计的引领作用。一是积极参与标准体系建设。充分利用安徽省丰富的科教资源优势，鼓励安徽省内装备制造、通信设备、工业软件等领域知名企业和大院大所合作，积极参与国家标准顶层设计工作，推动智能制造体系架构、技术实现和应用结构等方面的标准制定，提高标准的开放性和兼容性。二是加快完善相关支持政策。系统梳理当前支持智能制造发展的相关政策，积极谋划制定覆盖智能制造产业链全生命周期的政策体系。政府部门应整合发展改革委、工业和信息化、科学技术等部门制定的支持政策，构建以产业主管部门为主导、以企业为主体的创新政策体系，进一步提高政策的针对性、完整性和科学性。完善企业培育体系，强化对“专精特新”企业的培育力度，探索新产品、新模式创新，支持细分领域相关配套企业发展。积极落实首台（套）政策，探索设备全流程保险补偿机制，用好重大技术装备和研发费用加计扣除等政策。三是开展交流合作。坚持双循环新发展格局，立足安徽的发展实际及自身定位，与沪、苏、浙深入开展交流合作，探索共建长三角智能制造产业园区、智能制造示范工厂等项目。积极借鉴发达地区制造创新网络发展经验，根据不同地区资源禀赋和产业技术优势的不同，合理规划区域创新系统建设，引导智能制造产业错位发展，实现区域间优势互补，避免同质化恶性竞争。

2. 夯实发展基础，强化战略保障

面对新形势、新挑战，安徽必须夯实智能制造发展基础，强化前端战略布局，加快构建安全高效的现代化产业体系。第一，筑牢制造业数字化转型基础。数字基础设施是智能制造高质量发展的基石。一方面，要根据制造业生产发展需要，以应用为导向，推动安全、高速的物联网、5G、光纤网等新一代网络基础设施建设，为数字化转型提供基础保障；另一方面，合理布局大數据中心、云计算平台、超级计算机等智能化算力基础设施，丰富应用场景，促进数字基础设施和应用场景的深度融合，为智能制造保驾护航。第二，强化关键核心技术攻关。关键技术和先进工艺是智能制造发展的核心驱动力。要面向重大产业技术问题，以“揭榜挂帅”方式集中精锐资源，尽快克服“卡脑子”或“卡脖子”的科学技术问题和市场难以发挥好作用的难题[14]。聚焦设计、生产、经营、运维服务等全流程，攻克智能感知、人机协同、人机识别等关键核心技术。大力支持创新平台建设，整合全省现有资源建设制造业创新中心、研究中心等平台，助力科创安徽高质量发展。依托具有市场竞争力的优势企业、龙头企业，与国内外高校、跨国机构和研发机构建立产业和研发创新联盟，建立优势互补、利益共享的产学研用合作机制。

3. 完善支撑要素，提升竞争水平

关键支撑要素是智能制造赖以发展的基础，支撑要素的好坏往往决定着高质量发展的成败。一是优化人才供给结构。构建智能制造科研人才专家库，重点储备5G物联、人机协同、人工智能、智能传感与精密制造等关键领域人才。加大招商引资、招才引智力度，鼓励龙头企业根据实际需要，引进一批能够突破智能制造关键技术、统筹实施智能制造的高层次领军人才，持续引领企业智能化发展。推进智能制造专业建设，为智能制造企业、科研院所等培养更多高端人才。二是完善创新驱动体系。持续开展科技创新交流，打破企业间、行业间创新壁垒，推进区域和产业链上下游协同创新。支持有条件的企业建立创新中心、技术中心、工业设计中心，推动智能制造协同创新基地建设。围绕重点行业开展智能制造优秀试点示范，强化龙头企业创新引领作用。积极引导社会力量参与基础研究的投入与布局，使企业成为整合创新要素的主导力量。三是强化金融支撑。政府牵头设立智能制造信贷专项基金，缓解企业发展资金瓶颈制约困境。支持金融机构推出特色金融产品，为企业发展提供无担保信贷和中长期贷款，加快企业智能化改造步伐。实施税收优惠政策，探索将智能制造模式创新纳入企业增值税抵扣范围。

4. 构建产业生态，释放发展动能

实施智能制造是一项复杂的系统工程，推动智能制造高质量发展亟须良好的生态体系。“十四五”时期，需要进一步完善产业生态，为推动智能制造创新发展提供有力支撑。第一，提升全省公共服务水平。一方面，加快推进公共服务平台的建设，争取早日建成智能制造技术研发平台、标准制定平台及国内外交流合作平台；另一方面，完善智能制造生态合作常态化协调机制，加快建成资源共享、协同推进的智能制造生态体系。第二，促进融合协同发展。鼓励不同领域、产业链上下游企业、智能制造技术供应商、智能装备制造商、应用服务商等企业加强交流沟通，提升跨领域、跨专业的融合发展能力。以重大工程、重点项目为牵引，以“揭榜挂帅”方式积极推动科研机构、高校和企业的协同攻关。鼓励和支持中小企业进行数字化改造，加强企业内部和产业链上下游企业之间生产设备与信息系统的互联互通。第三，抢抓长三角一体化发展机遇。沪苏浙是国内智能制造重要的产业集聚区，具备丰富的发展经验和显著的先发优势。长三角一体化发展战略有利于实施新基建一体化建设，也为安徽依托长三角产业体系，促进智能制造高质量发展创造了有利条件。此外，努力营造优质营商环境，加大对沪苏浙地区的招商力度，努力做到“你中有我、我中有你”，深度嵌入长三角产业体系，实现产业一体化分工。

参考文献：

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[2] 吕铁，韩娜.智能制造：全球趋势与中国战略[J].人民论坛·学术前沿，2015（11）：6-17.

[3] 王友发，周献中.国内外智能制造研究热点与发展趋势[J].中国科技论坛，2016（4）：154-160.

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[5] 赵升吨，贾先.智能制造及其核心信息设备的研究进展及趋势[J].机械科学与技术，2017，36（1）：1-16.

[6] 周勇，赵聃，刘志迎.我国智能制造发展实践及突破路径研究[J].中国工程科学，2022，24（2）：48-55.

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[13] 李伯虎，柴旭東，刘阳，等.工业环境下信息通信类技术赋能智能制造研究[J].中国工程科学，2022，24（2）：75-85.

[14] 刘志迎.中国创新50人笔谈（2019）[M].合肥：中国科学技术大学出版社，2020：225-230.

基金项目：国家自然科学基金面上项目“企业二元创新战略下资源配置与开放获取整合机制研究”（项目编号：72072167）；工业和信息化部软课题研究项目“新时期智能制造若干重大问题研究”（项目编号：GXZY20-24）；安徽省科技创新战略与软科学研究专项项目“安徽省智能制造关键技术突破路径研究” （项目编号：101123728006）。

作者简介：周勇（1988-），男，安徽省工业和信息化研究院经济师、中国科学技术大学管理学院（国际金融学院）博士研究生，研究方向为工业经济、创新管理；张小路（1987-），男，安徽省工业和信息化研究院工业经济研究所所长、经济师，研究方向为产业经济；刘志迎（1964-），男，中国科学技术大学管理学院（国际金融学院）教授、博士生导师，研究方向为产业经济、创新管理。

（收稿日期：2022-04-18  责任编辑：高 雅）