“数字+算法”驱动“未来制造”创新研究

摘 要： “数字+算法”是数字化技术和算法应用的有机结合，能够通过处理和分析海量的数据，深入洞察未来的发展趋势，从而提供有价值的决策支持。“数字+算法”正逐渐渗透到制造业各个领域，不断衍生出新技术、新产品、新服务和新模式，从而为“未来制造”的创新发展注入源源不断的新动能。通过加快突破关键核心技术的瓶颈、保障数据和隐私安全、培养和引进复合型人才以及加强工业互联网和工业元宇宙等新型基础设施的建设等措施，可以推动“未来制造”的高质量发展。

关键词： 数字+算法；未来制造；创新发展

中图分类号： F 425；F 49

文献标志码： A

Research on the Impact of “Digitalization + Algorithms” on theInnovation and Development of Future Manufacturing Industries

Abstract： The integration of “digitalization + algorithms” represents an organic union between digital technologies and algorithmic applications， capable of processing and analyzing vast amounts of data to uncover patterns， trends， and correlations， thereby providing valuable insights and decision support. Gradually infiltrating various sectors of the manufacturing industry， this combination is continuously giving birth to new data types， algorithmic modeBIchEYX9zGJKs0PWL7EeS6dL5LxsHhSIAGD57CUVINQ=ls， and application paradigms， injecting a steady stream of new momentum into the innovative development of the manufacturing sector in the future. By accelerating the bn9fTmN5Q5opLU7ZZ/ws+3JKjkeuM0LR2chcWS4pb/iQ=reakthrough and promotion of key core technologies， ensuring the security of data and privacy， training and introducing compound talents， and strengthening the construction of new infrastructure such as industrial Internet and industrial meta-universe， it can promote the high-quality development of the manufacturing industry in the future.

Key words： digitization + algorithms; future manufacturing; innovation and development

在新一轮科技革命和产业变革推动下，全球颠覆性科技创新成果不断涌现，未来产业已成为世界主要国家重点布局的战略领域。2024年1月，工业和信息化部等七部门发布的《关于推动未来产业创新发展的实施意见》明确指出，要加强未来产业的前瞻谋划部署，重点推进未来制造等六大方向产业发展。“数字+算法”是驱动未来制造产业创新发展的关键力量，也是培育新质生产力的强大动力。未来制造通过引入先进的数字技术，实现数据在“设备—生产线—企业—产业—价值链”的汇聚和流通，大幅提升了制造业的生产效率、产品质量和资源利用效率，推动未来制造向智能化、数字化、定制化、绿色化、跨界融合和全球化等方向发展，进而带动整个国家经济的转型升级和高质量发展。深入研究“数字+算法”驱动下中国未来制造产业培育和发展，是推进中国式现代化产业体系、加快发展新质生产力的必然要求。

1 “未来制造”的创新发展领域及新型模式

随着数字技术的不断进步，制造业正迎来前所未有的转型与升级。《关于推动未来产业创新发展的实施意见》指出，智能制造、生物制造、纳米制造、激光制造、循环制造等新型制造方式的出现，为产业发展注入了新的活力。同时，柔性制造、共享制造等新型模式的推广，进一步推动了制造业的高质量发展。

智能制造。是以新一代信息技术为基础， 配合新能源、新材料、新工艺， 贯穿设计、生产、管理、服务等制造活动各个环节， 具有信息深度自感知、智慧优化自决策、精准控制自执行等功能的先进制造过程、系统与模式的总称（吕铁和韩娜，2015）。智能制造包含数控机床、工业机器人、3D打印、智能检测、智能物流、智能化成套生产线等，通过引入人工智能、物联网等技术，实现制造过程的自动化、数字化和智能化，从而提高生产效率、降低运营成本、提升产品质量。未来，随着技术的不断进步，智能制造将在更多领域得到应用，推动制造业的持续创新。

生物制造。生物制造是以工业生物技术为核心技术手段，利用生物体的机能进行制造的一种新型绿色制造模式（谭天伟等，2021），即利用生物酶、微生物细胞等，结合化学工程技术生产出具有特定功能的产品。生物制造是实现制造业可持续发展最有希望的技术之一，在医疗、环保、能源等领域具有广阔的应用前景。2022年我国将生物制造列入现代化产业体系建设，助推生物制造产业的发展。目前我国生物制造核心产业增加值占工业增加值比重只有2.4%，提升空间非常大，未来有望实现更多突破。

纳米制造。纳米制造是在纳米尺度上进行制造的一种技术， 主要研究纳米结构生长、加工、改性、组装等制造新方法与新工艺， 以及纳米尺度制造过程中结构与器件的性能演变规律（王国彪等，2019）。纳米制造因其功能广、灵敏度高、响应速度快、可塑性强等特点，被广泛应用到光伏、储能、芯片等新材料领域，具有广阔的应用前景 。

激光制造。激光制造是利用激光束与物质相互作用的特性加工材料的一种制造方式，具有高精度、高效率、低能耗等优点，被广泛应用于材料的加工和制造。此外，在医疗领域，激光手术、激光诊断等技术日益成熟，激光通信、激光雷达等领域的应用也将继续扩展。

循环制造。循环制造是一种注重资源循环利用和环境保护的可持续制造方式。通过优化生产流程、提高资源利用效率、降低废弃物产生等措施，实现制造业的可持续发展。循环制造对于推动绿色发展和建设生态文明具有重要意义。

柔性制造模式。柔性制造是一种灵活高效的生产方式，即通过自动化柔性制造系统进行不同形状、不同种类工件的制造，其技术总和变为柔性制造技术（徐建立和姚谌，2019）。多元化消费需求下，多样化、小批量、快速迭代的生产方式更能适应不断变化的市场，能够更好地满足客户个性化的需求， 所以柔性制造模式将成为未来制造产业创新发展的新模式。

共享制造模式。共享制造是指通过工业互联网等数字技术搭建制造产能集聚、共享平台，并围绕生产各个环节的闲置制造产能，进行供需匹配和智能调度，从而实现闲置制造产能有效共享利用的新型智能生产模式（晏鹏宇等，2022）。共享制造模式是基于共享经济的制造模式，具有巨大的发展潜力，将成为未来制造产业的一个突破性的发展模式和经济发展的新引擎。目前，一些企业已经开始实践共享制造模式，例如“1688”淘工厂为淘宝卖家与工厂提供了连接平台，解决了双方在合作中遇到的各种问题。

2 “数字+算法”驱动“未来制造”的创新生态

“数字+算法”是一个复合概念，“数字”通常指的是数字化技术，即利用二进制数字“0”和“1”来表示、传输和处理各种信息的技术（GOLDFARB和TUCKER， 2019）。数字化技术极大地提高了信息传输的效率，能够近乎零成本地高效收集、存储、分析和应用数据。“算法”通常指系统性解决特定问题或执行特定任务的方案步骤，即一种按照既定规则可以自动化运行的计算过程或方法，常用于计算、数据处理和自动推理。

“数字+算法”是数字化技术和算法应用的有机结合，能够处理和分析海量的数据，发现其中的模式、趋势和关联，从而提供有价值的洞察和决策支持（史占中，2024）。这种结合使得数据的价值得到极大的提升，并推动了数据驱动决策的发展。“数字+算法”强调利用数据和算法来理解和解决现实世界中的复杂问题，它代表着一种新的数据处理和分析能力，以及一种基于数据和算法的决策和创新方式。“数字+算法”正逐渐渗透到制造业各个领域，推动未来制造产业呈现出前所未有的智能化、高效化和个性化特征。这一变革不仅涉及生产技术的创新，更包括整个产业生态和价值链的重塑（史占中和张涛，2024）。

“数字+算法”驱动的未来制造产业将以数据为基础、43d29a42d2f0f95afcef9150b7c66d10算法为核心、产业协同为关键、创新为动力，推动产业转型升级和创新发展，形成一个多元化、高效互动的创新生态系统（张超等，2021）。它涵盖了从数据收集、处理、分析到决策应用的全过程，并深度渗透到各个产业领域。首先，数据是未来制造创新生态系统的基础。随着物联网、云计算、边缘计算等技术的快速发展，海量数据在各个产业领域得到汇集，包括传统的结构化数据以及非结构化数据，如社交媒体上的言论、图像识别等产生的数据。数据已成为一种新的生产要素，重塑了新的生产函数，赋能未来制造产业快速发展。其次，算法是未来制造创新生态系统的核心。算法的不断创新和优化推动了人工智能系统实现智能任务、处理和分析数据、优化和学习、决策和推理，并帮助企业在复杂的市场环境中找到最佳策略，优化生产流程，提高产品质量，降低成本。产业协同是未来制造创新生态系统的关键。通过数字技术和算法的应用，不同产业之间可以实现数据共享、资源整合和协同，能够有效解决不同产业的跨界融合创新问题。“数字+算法”的驱动下，未来制造产业的发展更加需要全链条创新的贯通与融合，并且表现为创新组织形式、产业组织方式、研发制造模式等领域的全方位变革。特别是 ChatGPT 等生成式人工智能的兴起，为未来制造产业提供了新路径。结合数字和算法，未来制造产业能够获得更高的生产效率和创新能力，实现产业升级和转型，适应新时代的发展需求。

3 “数字+算法”驱动“未来制造”的创新场景

随着数字技术的不断进步和应用场景的不断拓展，“数字+算法”将深刻改变未来制造产业的形态，推动制造业在产品形态、生产方式、客户关系等方面发生深刻的改变（李晓华，2022）。未来制造产业形态的变化，不断催生出新的数据、新的算法和新的应用模式，这将推动未来制造产业创新发展，为经济增长注入新的动力。未来制造产业创新发展过程中，“数字+算法”应用于未来制造产业各个方面，从研发设计、生产调度、质控检测、供应链管理等生产环节，延伸到整个价值链，包括销售、物流和售后服务等方面，都将经历一场深刻的变革。

产品研发与设计。“数字+算法”赋能制造业研发与设计，研发工具、主体、流程等环节变革实现降本增效。研发设计工具上，基于数字化建模和仿真技术等研发工具，可协助研发人员创建产品的三维模型，并通过算法进行模拟分析，评估设计的可行性和性能，极大地降低了产品开发周期和开发成本。例如，宝马集团使用英伟达旗下Omniverse平台完成汽车的3D协作设计、虚拟仿真实验等，通过Omniverse应用使生产规划效率提高30%，在2025年将单车生产成本相比2019年削减25%。研发设计主体上，从企业内部研发部门为主的封闭式创新向工业互联网平台多主体的开放式创新形式转变，打破企业创新边界，提高企业创新效率。研发设计流程上，从串行向并行演进。通过网络化协同研发平台，有效整合产业链上下游资源，打破不同场景、部门之间的壁垒，优化和重组研发设计流程。

生产优化与调度。生产制造过程面临着订单需求异动、物料供应和工时不确定性等问题，如何在多个生产约束条件下实现多条产线的产能最大化，是一个动态循环问题。“数字+算法”驱动下可以借助丰富的工业数据，预测评估订单需求、物料供应、设备状态等生产情况，以及生产线的进度和状态，并通过算法模型优化生产计划和调度方案，弥补了人工调度导致的不精确、片面化、不持续等缺点，提高了生产效率和响应速度。

质量控制与检测。首先，基于数字化技术的优化算法可以帮助企业找到最优的生产参数和工艺路线，精确控制生产过程，提升产品质量的稳定性和一致性。其次，通过传感器、机器视觉、人工智能等数字技术，可实现质量控制数据的实时收集、分析和反馈，以及产品生产线上任一环节的追溯，从而使得质量控制过程更加高效、精确和智能化。

供应链管理与优化。数字化供应链管理通过收集和分析供应链运行数据，实现企业供应链各业务环节的实时信息共享、协同可控，提高供应链管理水平。另外，数字化供应链平台将供应商、制造商、销售商等连接于一体，实现上下游企业间的生产协同、采购协同、运输协同、库存协同、销售协同等，从而建立更加灵活可适的供应链网络。

销售环节。数字营销是通过数字技术促进产品和服务销售的策略，包括网络营销、社交媒体营销、移动营销等多种形式。数字营销的核心是基于数据分析精准定位目标客户，并根据客户行为和需求特点，帮助企业制定个性化营销方案。另外，数字营销的特点是以客户为中心，与客户建立良性关系，实现精细化的销售管理和运营。

物流环节。“数字+算法”在物流领域的应用主要包括智能仓储、智能运输和智能配送等。通过物联网和大数据技术可以帮助企业监测仓库环境变化以及货物流通情况，优化货物的仓储流转效率。通过对历史数据的分析学习，可以综合考虑订单时限、配送距离和交通状况等因素，智能规划最佳的配送路线，提高配送效率和准时率。例如，京东物流通过数字化商品识别码，实现对商品物流全过程追踪和监控管理，提高了物流的透明度和运作效率。

售后服务环节。通过收集和分析客户反馈数据、产品使用情况和维修记录等信息，企业可以及时发现产品存在的问题和潜在风险，并主动为客户提供解决方案或预防措施。此外，基于算法的预测性维护还可以提前预测设备可能出现的故障，从而安排合适的维护时间，减少设备停机时间并提高客户满意度。

4 “数字+算法”驱动“未来制造”创新发展的挑战

“数字+算法”为未来制造产业带来了创新发展机遇，同时也带来了一些问题和挑战，如技术创新与融合应用、数据安全与隐私保护、人才短缺与技能匹配、供应链协同与优化等。

技术创新与融合应用。尽管数字化技术和算法在制造产业中的应用已经取得了显著进展，但将其有效融合并应用于实际制造过程中仍面临诸多技术难题。此外，不同技术之间的兼容性和标准化等问题也阻碍了未来制造产业的发展。技术上的快速迭代，迫使企业不断跟进新技术的学习和应用，并实现不同系统、不同设备之间的互联互通，这对企业的技术能力和资源投入提出了较高的要求。

数据安全与隐私保护。数字化时代，信息安全问题日益突出，企业、组织和个人都面临着数据泄露、非法获取、篡改和破坏的风险（周天成，2021）。技术的快速发展使得黑客攻击手段不断升级，数据泄露事件频发。同时，随着大数据和人工智能的应用，个人信息被广泛收集和使用，包括购物记录、社交媒体活动、位置信息等，对个人隐私造成严重威胁。此外，不同国家和地区之间的法律标准和监管机构的不一致也给跨国数据流动和合规带来了挑战。

人才短缺与技能匹配。未来制造产业急需大量具备跨学科知识和实践经验的复合型人才。目前数字人才培养体系尚不成熟，教育培训体系与市场需求脱节，专业技能人员的数字化水平达不到要求，导致企业数字化转型发展缓慢。另外，新技术的不断涌现要求数字人才具备不断学习和适应的能力，企业在招聘和培训方面存在较大挑战。

供应链协同与优化。全球化和网络化趋势使得制造业的供应链更加复杂多变，不同国家和地区的法规要求和合规标准也给供应链协同带来了一定的挑战。中国的中小企业数量众多，且它们在供应链协同方面往往面临管理能力不足、信息不对称和缺乏信任等问题，这限制了供应链的整体效能。

5 “未来制造”创新发展的政策建议

“数字+算法”是未来制造产业创新发展的关键驱动力。通过加速关键核心技术的突破与推广、保障数据和隐私安全、培养和引进复合型人才以及加强工业互联网和工业元宇宙等新型基础设施的建设等措施，可以推动数字技术和算法在未来制造产业中的广泛应用和持续创新，从而实现未来制造产业高质量发展。

深化产学研合作，加速关键核心技术的突破与推广。聚焦智能控制、智能传感、模拟仿真等关键核心技术，通过产学研合作共创共享，形成多元化创新网络，加速推动相关科研成果的转化与应用。政府应加强对柔性制造、共享制造等新型制造模式的宣传和推广，积极推动“先试先行”政策试点，建立健全试点单位或地区的监督评估机制，及时发现问题并进行调整和优化。

政企合作保障数据和隐私安全。政府需要制定数据开放、数据安全、隐私保护等标准化政策，确保数字技术和算法的应用符合法律法规和伦理道德要求。企业需要建立标准化的数据安全体系，加强数据泄露、黑客攻击等风险的防范，确保用户数据的隐私性和安全性。

积极培养和引进复合型数字人才。企业需要营造数字技术学习环境，加强员工在数字化技能和算法知识方面的培训，提升员工的数字素养。通过校企合作，共同培养符合市场需求的复合型数字人才。加强与国际先进企业和研究机构的合作交流，引进国际顶尖的数字人才。

加强工业互联网和工业元宇宙等新型基础设施的建设和发展。工业互联网和工业元宇宙是未来制造产业创新发展的重要方向。工业互联网可以实现设备之间的互联互通和数据共享，提高生产过程的可视化、可控制和智能化水平。而工业元宇宙则通过构建虚拟的数字世界，为制造业提供全新的设计、生产和运营模式。

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