以信息学视角分析中国智能制造产业

赵钰，蔡宇瀚，辛迈，葛海浪，张通，刘龙龙

（1.西安精密机械研究所，陕西 西安 710000；2.四川琪悦物流科技有限公司，四川 眉山 620010；3.南京航空航天大学，江苏 南京 210000）

智能制造是高质量装备生产发展的重要方面，也是信息技术与产业化深度融合的重要体现。积极培育和发展智能制造产业，对加快制造业转型和现代化进程，提高生产效率、技术水平和产品质量，降低能源和资源消耗，实现生产过程的智能化、生态化发展具有重要意义。

信息学是一门研究信息的表示、获取、处理、传输和使用的规律性的新学科。信息学也是一门复杂的学科，其中信息被视为研究对象，计算机和其他技术被视为研究工具，主要目的是提高人类的信息功能。其中的互联网统计法和专利分析是2 种重要方法，可以帮助了解相关专业的发展。

通过使用上述2 种工具，对智能制造技术发展和行业状况进行宏观分析，有助于获取各类高价值的研究参考信息，以便从总体上把握行业发展动向，谋划产业布局。

1 资料与方法

1.1 互联网统计

谷歌趋势是一个免费的关键词趋势工具，允许用户跟踪任何特定时间段的SEO 趋势、搜索人气和谷歌排名。谷歌趋势从谷歌搜索中提取的数据允许用户与其他类似的关键词，在地理区域或语言障碍之间比较搜索词的频率。谷歌趋势数据可以按实时焦点或特定范围进行排序。

百度指数是基于百度海量网民行为数据的数据分析平台，是现代互联网乃至整个数据时代最重要的统计分析平台之一，自发布以来，已成为众多企业营销决策的重要依据。百度指数的主要功能模块有：基于单个词的趋势研究、需求映射、舆情管家、人群画像；一般趋势是基于行业、地域分布、人群特征、搜索时间特征。

360 趋势是一个基于360 产品的海量用户数据的大数据演示平台，可通过关键词搜索，快速获取热门趋势，了解真实的用户需求，了解关键词搜索人群的属性。

1.2 专利分析

Incopat 是一个专利数据库平台，拥有独立的知识产权，由合享智慧科技有限公司提供，拥有超过1 亿条全球专利数据；它包含70 多个国家和地区审判的基本数据；综合有关同源、引用、转让、许可证、担保、工业和贸易企业、海关记录、标准专利等数据；有广泛的搜索和统计分析领域，340 个搜索字段，105 个筛选字段，80 个自定义分析字段，145 个下载字段，允许用户组合多维搜索来提高搜索速度；它结合了多个功能模块，如智能专利搜索、大型数据库分析、批量下载等。

2 结果与分析

2.1 基于互联网数据分析

从国际上看，图1 是以谷歌趋势分析“智能制造”的结果，其中A 图显示以中文“智能制造”为关键词的搜索结果，按其来源，多为华人群体，由图可见，2004～2010 年，本领域受到了较高的关注，自2010 年后有所降低，这样的结果都是与我国相关领域政策发展关联符合的。其中，B 图显示的是以“Smart manufacture”为检索词的结果，由结果可见，该领域受到了很高的关注，也呈现逐年上升的趋势。按地域统计结果，特别是以新加坡、马来西亚、韩国、印度、中国香港为代表的亚洲国家和地区，都对此表现了浓厚的兴趣，这说明相关地区对此研究和关注度较高。

图1 以“谷歌趋势”分析的结果

从国内关注度来看，使用“百度指数”来分析，相应结果为图2 中A 所示；使用“360 趋势”来分析，相应结果为图中B、C 所示。可以发现，2013 年后开始呈现上升态势；2015 年后，呈现爆发式的关注，至今热度不减。这样的结果，一方面，显示出社会各方面对智能制造的兴趣；另一方面，也显示出国家对相关计划和工作的有序推动。按省市地域来考量，由工具的统计结果可见，热点地域从高到低依次为江苏、浙江、山东、北京、广东、四川、湖北、湖南、上海、天津、河北、新疆、重庆、河南、云南、福建、广西、贵州、辽宁、吉林，显示出了各地对此的关注度，基本上是东部地区和经济较发达地区对此的关注力度大。

图2 以“百度指数”和“360 趋势”分析的结果

2.2 专利库分析

通过使用INCOPAT 专利分析工具，对“智能制造”领域的相关专利申请情况进行考量。

从总体上看，本领域的专利数从2013 年开始增加，各年增长率分别为2014（71.17%）、2015（88.95%）、2016（87.49%）、2017（65.48%）、2018（145.77%）、2019（36.66%）、2020（23.35%）、2021（73.84%）、2022（-5.33%）。逐年在提升，2018 年实现了最大增速，之后虽有所放缓，但是仍然呈现增加的态势。这说明，本领域研究的热度始终不减，展示出本产业的活力。

以下，本研究从国际和国内两个维度来研究。

2.2.1 基于国际视角

从国际层面来看，各国在“智能制造”领域的专利数量不断攀升，这显示出智能制造产业旺盛的发展活力，这也说明本领域的研究也是在上升期。在可预知的未来，一定会有更多的突破出现。按分析结果显示，由数量和种类来看，我国在本领域的推进是在世界前列，产生的相应专利类型为B24G、G05B、G06Q、B29C、G06F、B23P、B23K、B25J、B23Q、B65G。其他西方国家也在本领域持续进行耕耘，相应的种类和数量较我国有较大的差距。

2.2.2 基于国内视角

从地域上划分，按照专利产生数量来看，天津（885件）、山东（1879 件）、江苏（7447 件）、安徽（2147件）、浙江（3332 件）、福建（1166 件）、广东（5297件）、湖南（1165 件）、四川（784 件）。按地域划分，东部沿海地区最多，在智能制造领域创新最为旺盛，而四川和湖南则是西部和中部地区的创新代表。在东部沿海地区中，以长三角和珠三角地区最丰富。一方面，是因为经济发达，产业集群的支撑力量大；另一方面，就是教育发达、高校众多，能够支撑相关领域的创新实践。

由图3 可见，也正是长三角地区和珠三角地区，在智能制造领域所取得的创新，在总体上呈现稳健的发展趋势，这说明了相关地区对智能制造产业创新的持续投入和支撑已经形成了足够的效益，成果持续涌现。而该结论与由图2 中C 得出的结论是一致的。

图3 全国各地“智能制造”领域专利获取数量趋势统计

按照Incopat 的分析结果，通过考察在智能制造产业创新强势地区，能够看出各地区对于所获取专利类目相对全面，包含B24G、G05B、G06Q、B29C、G06F、B23P、B23K、B25J、B23Q、B65G 类型。在长三角地区中，江苏省所获创新最为丰富；在珠三角地区中，广东省所获创新最丰富。实际上，两者在相关领域的产业也是相对发达的。

在智能制造领域中，专利所有权主体以企业占据绝大部分比例，约75%；其次分别为科研单位（约11%）、院校（约8%）、个人（约6%）、机关团体（不到1%）。这说明，当前在推进智能制造中，做法是成功的，相关技术和创新直接服务于生产实践中，直接创造了社会价值和财富。

从工具的分析结果来看，在全国范围内，智能制造领域中关于专利数排名，从多到少依次为广东省智能制造研究所（753 件）、温州大学激光与光电智能制造研究院（634 件）、邵东智能制造技术研究院有限公司（554件）、上工富治智能制造（天津）有限公司（381 件）、东莞市图创智能制造有限公司（296 件）、南京灵雀智能制造有限公司（295 件）、合肥工业大学智能制造技术研究院（292 件）、江苏集萃智能制造技术研究所（286件）、泉州华中科技大学智能制造研究院（282 件）、广东省科学院智能制造研究院（258 件）。由此可见，靠前的机构所在地多为广东和江苏，这样的数据再次支持了智能制造在长三角和珠三角地区强势发展的结论。

3 建议与思考

在上一章中，得到了基于大量数据支撑的结果，相关结论可以归纳如下。

3.1 当前我国对于智能制造产业的政策具有实践科学性

从政府行政管理规划上讲，政策制定是否具有成效，最直接的反馈就是来源于实效。那么，从当前实效来看，得益于我国有效、科学的政策，对于智能制造产业的规划是成功的。大量的创新成果和技术发展，都显示出政策和规划的可行性。

3.2 我国仍然需要持续在推进智能制造产业中深度发力

从国际视角来考察，虽然我国在智能制造产业中取得了大量的专利和创新，但是这并不意味着我国已经在本领域中取得了核心技术。而从实际上讲，我国在此产业中并非处于引领的地位。只有在本产业中得到了核心技术，才能从实质上引领本领域的发展，立于不败潮头！

3.3 智能制造产业深入推进和发展需要雄厚的产业基础

从之前的分析结果可以看出，主要是在东部沿海和工业基础较为发达的中西部地区智能制造产业发展较为迅速。而全国各地发展本来就存在不平衡，因此，在各地建设中，智能制造产业不宜心血来潮开展大项目，为名头而搞所谓创新。产业基础相对落后的地区，可以采取跟进战略，在发达地区取得成绩的基础上，直接引进相关技术，这样能有效避免重复建设和浪费。