智能制造促进中国产业优化

赵予澄 招玉春 顾振涛 张恒 唐敖

摘要：2012年，科学技术部发布了《智能制造科技发展“十二五”专项规划》，明确表示要大力发展智能制造技术，使制造过程具有更完善的判断与适应能力。智能制造是实现企业研发制造服务管理全过程的精确感知、自动控制和自主分析和综合决策具有高度感知化、物联化和智能化特征的一种制造模式，包括综合集成信息技术、先进制造技术和智能自动化技术在制造企业各个环节的融合应用，可以使制造系统具有学习能力，通过深度学习、增强学习等技术显著提高创新和服务能力。

关键词：智能制造;产业优化;中外对比

智能制造技术是未来先进制造技术发展的必然趋势和制造业发展的必然需求，是抢占产业发展的制高点，是实现我国从制造大国向强国转变的重要保障。发展智能制造业已经成为实现我国制造业从低端制造向高端制造转变的重要途径。智能制造能够让现有制造业发展达到未来制造业的需求标准，包括达到设计智能化，制造智能化等标准，做到缩短开发周期、降低成本、优化质量、提高效率等优势，减少对外国零件的依赖，推动技术的进一步创新，实现制造业升级。

一、政策优势，中外对比

经济学十大原理中提出政府有时可以改善市场结果，政府在产业优化中起到不可或缺的作用。

2015年5月19日，国务院正式印发《中国制造2025》，致力于中国制造业升级，2020年《政府工作报告》中指出，“推动制造业升级和新兴产业发展。大幅增加制造业中长期贷款。发展工业互联网，推进智能制造。要继续出台支持政策，全面推进‘互联网+’，打造数字经济新优势。”在国家政策支持和“新基建”浪潮下，工业互联网将迎来前所未有的机遇。随着人工智能、云计算、大数据、物联网、5G等技术的创新应用，工业互联网平台成为推动制造业数字化、网络化和智能化发展的“必选项”。大力发展智能制造技术，通过实现中国制造向中国创造、中国产品向中国品牌的转变，迈入制造强国行列。我国亟待发展智能制造实现中国实力的质变。

美国“再工业化”计划在于大力发展制造业，推动智能制造产业。其实现目标的方法在于信息技术与智能制造技术的融合、高端制造及科技创新与智能制造产业的结合，中小企业不断贯彻智能制造理念及落实产业智能化。

德国“工业4.0”是基于工业发展不同阶段的划分，工业4.0是利用信息化技术促进产业变革的时代，即智能化时代。利用物联信息系统将生产中的供应、制造、销售信息数据化，智能化以达到有效、迅速的產品供应。

上述政策目的一致，即未来实现产业、生活的智能化，各国对智能制造给予高度重视，为实现智能化出台对应政策，加大智能制造投入。中美德三国政策各具特色，中国智能制造涵盖领域更加广泛，德国侧重智能化全流程管理，美国侧重大数据、信息与智能的结合。

我国充分认识到我国国情：自主创新能力薄弱、先进装备贸易逆差严重、高端装备与智能装备依赖进口，这严重制约我国制造产业的发展。当前，我国制造业面临来自发达国家加速重振制造业与发展中国家以更低生产成本承接国际产业转移的“双向挤压”。我国的自主创新能力不足、先进装备欠缺、高新技术及智能装备依赖进口、高端人才欠缺大大制约了我国智能产业的发展。我国需加快智能制造研发，提高产业化水平。目前智能制造产业化水平低，高端智能产品及核心部件仍然严重依赖进口。中国人民银行发布的数据显示，2018年中国芯片市场超过4000亿美元，然而中国核心集成电路芯片仍有多项占有率为0。虽然我国经济发展迅速，但关键技术未取得突破，仍依靠国外引进的情况并未得到根本改变。我国创新技术缺乏，根本原因是研发投入整体不足、缺少高端人才、世界一流自主开发能力及技术不足。我国发布《中国制造2025》，意在掌握自主开发的科学技术，大力发展智能制造，掌握产品开发的主动权。国家致力于顶尖人才的培养，对科研经费加大投入，加速中国制造业的升级。

二、经济转型

未来智能制造是大势所趋，经济学十大原理中提及市场通常是组织经济活动的好方法。市场和整体需求反向要求发展智能制造产业。我国劳动力成本增加，导致商品成本增加，迫使企业谋求革新，促进了智能制造业发展，更好地促进我国经济转型。

劳动密集型产业是指生产主要依靠大量使用劳动力，而对技术和设备依赖程度低的产业。其衡量的标准是在生产成本中设备折旧、研究开发是否占比小于生产成本。过去的劳动力密集型产业以制造业为主，而现在逐渐向服务业扩散，产业内容从以满足基本生存为目的到以提高生活水平为目的。但是依然存在与发达国家差距大，投资市场相对萎缩，激励性政策不足，社会化服务体系不全等问题。

资源密集型产业，亦称“土地密集型产业”，是指在生产要素的投入中需要使用较多的土地等自然资源进行生产的产业。资源密集型产业大多对自然资源进行不合理的采集，虽然发展了生产力，创造了财富，但是对环境造成了不可修复的破坏。智能制造能够促使资源密集型产业与环境和谐相处，做到资源消耗低，环境污染少，避免先污染再治理的情况出现。

（一）未来制造业升级的需求

发展智能制造业成为实现我国制造业从低端制造向高端制造转变的重要途径。智能制造通过大数据进行智能设计、在产品制造中进行智能调控、在生产销售后进行智能改进，可以缩短开发周期，降低成本，优化质量，提高效率，减少对国外制造业的依赖性，从而促进制造业进一步创新、升级。

（二）未来服务型制造的核心

服务型制造将逐渐成为主流，制造业发展的主动权一开始掌握在生产者手里，而现在已经逐渐传递到消费者手中，与此同时，经济活动的中心地带从制造业向创新服务业不断过渡，不仅产品经济正以服务型经济为目标进行过渡改造，制造业也存在着生产型制造向服务型制造的转变过程。可以说，智能制造集信息技术和智能技术的创新设计和服务于一体，是服务型制造的核心中的核心。

（三）政策发展的要求

分析我国出台的《智能制造装备产业“十二五”发展规划》和《智能制造科技发展“十二五”专项规划》两个政策可以得知，我国目前的制造经济发展重心在于拓展智能制造技术及智能制造装备产业领域这些方面，因此，国家的中心在于促进智能制造业的发展，而发展智能制造就应从智能制造技术、智能制造装备产业、智能制造服务业等诸多领域加以规划和政策扶持。

三、中国钢铁产的智能思考

2019年9月19日钢协冶金设备分会一届六次理事（扩大）会议上，中国钢铁工业协会副会长骆铁军表示：“经过这几年的供给侧结构性改革，钢铁行业正处在转型升级的关键时期。而新一轮智能制造、信息化技术的快速发展，必将对行业发展产生重大而深远的影响。”

据前瞻产业研究院发布的《中国钢铁行业发展前景与投资战略规划分析报告》统计数据显示，2018年第三至第四季度，全国钢铁产量略有下降。2018年，全国钢铁产量达到110551.6万吨，累计增长8.5%。2019年3～5月，全国钢铁产量小幅增长。截至2019年5月，全国钢铁产量107403万吨，同比增长11.5%。累计产量方面，2019年1～5月，全国钢铁产量4836.4万吨，同比增长11.2%。

在基建、房地产等下游行业运行稳定的前提下，粗钢产量再创历史新高。但是进口铁矿石的价格急剧上涨。2019年，中国累计进口铁矿石10.7亿吨，同比增长0.5%，进口金额1014.6亿美元，同比增长266.4亿美元，同比增长33.6%。年平均价格为94.8美元/吨，同比增长34.3%。与去年相比，在进口总量保持稳定的同时，进口价格大幅上涨，对下游钢铁制造业利润的影响更大。由于地理位置较近，矿石品相好，产量大，位于长江流域以下的钢铁产业几乎都依赖于澳大利亚的铁矿，主要的铁矿石出口国巴西，疫情暴发，发运量一直处于较低水平，供给不足。中国地大物博，铁矿储量并不少，有数据表明，进口铁矿石的成本大约在360元/吨。相比之下，国内铁矿石生产成本就已经达到了500元/吨，事实上，开采后发现，我国的铁矿石质量很差（硫矿），需要经过粉碎和研磨，制成铁细粉才能使用。这些过程既费时又费钱，提高了中国铁矿石的成本。生产完成后，需要运输至钢厂，产生了较大的运输成本。铁矿石进口是通过海运，海运的成本仅为陆运的十分之一。此外，澳大利亚和巴西具有大规模集中生产、运输成本低的特点，而中国铁矿石分布不均，无法形成大规模生产，失去运输成本优势。根据世界钢铁协会发布的“世界钢铁统计数2021”显示，中国钢铁产量列第世界一名，达到10.65亿吨位，而第二名印度其产量仅为1.003亿吨。据统计局公布的数据显示，2019年中国铁矿石产量为84435.6万吨，远远跟不上钢铁行业的生产量。在中国本土开采铁矿石的价格比进口铁矿石的港口价格高，因此中国钢铁企业大多从国外进口铁矿石。在进口铁矿石中，有60%的量来自澳大利亚，20%来自巴西。大量的粗钢在市场过热时还能消化，收益微薄却可以维持，但随着市场波动，就会有一大批钢铁企业亏损和倒闭。这就是市场失灵的表现，就需要政府这只“有形的手”介入。在全球低碳发展大势下，中国发布“3060”双碳决策，积极构建碳达峰碳中和“1+N”政策体系。《钢铁行业碳达峰实施方案》作为“N”中系列将于2022年发布，推动钢铁产业进行智能化升级，力求实现绿色高效智能化生产。

骆铁军认为，钢铁行业实施智能制造和信息化发展具备以下三个优势条件：1.钢铁行业是亟待转型升级的传统行业，具有紧迫的内驱性;2.钢铁行业是大数据产生及应用的典型行业，具有实现的可行性;3.钢铁行业的生产过程属于长流程、规模型的制造产业，具有广泛实施的可复制性。中国互联网发展迅速，在5G领域拥有世界顶尖水平。同时占有优势条件的中国是世界上最大的制造业国家，而工业与智能制造的融合也是近年来中国政府大力推进的项目之一，因而中国钢铁行业未来的智能制造有着广阔前景。

钢铁产业要进行智能制造的变革，首先就应该抛弃智能就是制造自动化这一陈腐观点。所谓智能制造，事实上是一种从源头到终点的对于产品全生命期的一种变革，一种创新。要实现智能制造的目标，需要理解两类问题：感知什么和如何决策。事实上，MES、ERP等传统信息系统也需要解决这两个问题。在钢铁行业，這两类问题的答案都体现在各种标准上，如产品标准、工艺标准、操作标准等。这些标准规定了操作员接收到什么信息以及如何实现它。这些标准是企业的核心知识，因为它们与产品和生产有关。

四、智能制造重塑竞争优势，多方面促进产业优化

第一，中国强大的制造业为发展智能制造奠定基础。过去三十年，“中国制造”是中国经济增长的引擎，吸收了一亿左右的就业人口。而近期，哈佛大学商学院教授加里·皮萨诺在《制造繁荣：美国为什么需要制造业复兴》一书中也指出，制造业的衰落会削弱美国的创新能力。随着疫情的影响，这种制造业“回流”或将进一步加剧。各国的智能制造产业目前都处在探索中，大致上处在同一起跑线上，纵观历史，不论是德国，还是日本，其高端制造业形成都是长期历史的沉淀。在工业互联网的推动下，中国制造业正加快转型升级，通过不断提高自身竞争力，逐渐向智能制造方向转变。业内分析认为，中国制造业升级中国智造，向高端转型，或成必经之路，大力加强智能制造人才培养，能够使我国在发展智能制造这个拉力赛中获得更多优势。

第二，产业布局更加优化，更加突出重点领域，从基础行业高科技行业带动我国经济发展。智能制造离不开智能装备，包括高级数控机床，配备最新型传感器的智能机器人，智能化生产线根据德勤调查我们能发现，中国智能制造五大重点部署领域依次为：数字化工厂（63%）、设备及用户深度挖掘（62%）、工业互联网（48%）、重构生态及商业模式（36%）和人工智能（21%）。智能装备也在2018年计入国家统计局发布的《战略性新兴产业分类（2018）》。根据工业和信息化部发布的一些数据我们不难发现我国在汽车制造业、电子设备制造业、电气机械和器材制造业、专业设备制造业等行业更加具有智能制造能力和发展前景。

第三，智能制造业发展业热点更加多样化，涉及产业全面。工业互联网热潮之下应用前景可期、制造服务产业迎来发展新契机、人工智能和大数据分析加速制造业智能变革、仿真技术走向平民化，驱动企业创新发展、智能工厂集成商的发展、统一架构标准，加速IT与OT融合集成、数字孪生概念热门，应用场景尚需突破、5G商用元年，制造业应用场景仍需探索、边缘计算兴起，云边协同成为趋势、仿真技术走向平民化，驱动企业创新发展等等发展热点激励智能制造不断蓬勃发展。

参考文献：

[1]骆铁军.钢协冶金设备分会一届六次理事（扩大）会议[Z].2019-09-19.

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（作者单位：江苏大学机械工程学院。招玉春为通讯作者）