我國制造業數字化轉型的路徑探索

當今世界正經歷百年未有之大變局，新一代科技革命和產業變革深入發展，新冠肺炎疫情影響深遠，逆全球化和單邊保護主義抬頭，俄烏沖突帶來新的不確定性，全球制造業格局正加速調整和重構，制造業數字化轉型已成為世界經濟強國的關注焦點，各國紛紛推出重大政策措施加快制造業數字化轉型。

黨的二十大報告強調，“堅持把發展經濟的著力點放在實體經濟上，推進新型工業化，加快建設制造強國、質量強國、航天強國、交通強國、網絡強國、數字中國?！敝圃鞓I是立國之本、強國之基。制造業數字化轉型是中國式現代化的重要內容，是產業高質量發展的必然趨勢。

我國是制造大國，但還不是制造強國。我國制造業數字化轉型面臨諸多挑戰，關鍵核心技術受限于人，產業發展大而不強、全而不優，企業數字化轉型進程還處于初級階段，需要積極探索制造業數字化轉型的創新路徑。

近年來，美國、德國、日本等國家或地區先后推出相關政策，旨在推進制造業數字化轉型發展。

制造業是美國經濟的重要組成部分，早在 2009 年，美國總統行政辦公室就發布了《重振美國制造業框架》，此后在 2015 年和 2018 年還相繼發布了《美國創新戰略》和《美國先進制造業領導戰略》。

2022 年 10 月，美國白宮發布了新版《先進制造業國家戰略》，較 2018 年版本突出了為美國制造業注入新活力的重要性以及構建制造業供應鏈彈性的緊迫性^[1]。《先進制造業國家戰略》明確了開發與實施先進制造技術、壯大先進制造業勞動力規模以及提升制造業供應鏈彈性的三大支柱。

德國在歐盟的經濟發展中發揮著重要作用，在制造業數字化轉型上也同樣扮演引領者角色。

工業 4.0 是德國政府于 2011 年提出的高科技戰略計劃，指利用信息物理系統（Cyber Physical System，簡稱CPS）將生產中的供應、制造、銷售信息數據化、智慧化，最后達到有效、快速、個性化的產品供應。工業 4.0 的本質是通過建立基于 CPS 的智慧工廠，以提升制造業的智能化水平。

2019 年 11 月，德國聯邦經濟和能源部（BMWi）發布《國家工業戰略2030：對德國和歐洲工業政策的指導方針》旨在有針對性地扶持重點工業領域，提高工業產值，保證德國工業在歐洲乃至全球的競爭力。文件提出“改變游戲規則的突破性創新”包括機器與互聯網的鏈接（工業 4.0）、納米技術和生物技術、新材料和輕量級建筑技術以及量子計算機的發展。

日本是最早發布數字化轉型相關戰略的國家之一。“社會 5.0”（Society5.0）是日本政府在 2016 年推出的“第五期科學技術基本計劃（2016—2020）”中提到的新型社會形態?！吧鐣?5.0”即超級智慧社會，旨在通過大數據、物聯網、人工智能、機器人等技術，解決日本社會少子化、老齡化以及資源匱乏等問題。

2017 年，日本政府提出與“社會 5.0”密切相關的另一個概念——“互聯工業”，面向各種各樣的產業，通過企業、人、數據、機械相互連接，產生出新的價值，同時創造出新的產品和服務，提高生產力。

綜上可見，隨著全球化與數字技術的不斷發展，制造業的數字化轉型發展已成為世界經濟強國的關注焦點。目前，全球制造業數字化轉型發展呈現三大發展趨勢：

一是加快落地技術創新應用。數字技術的應用以多項技術的結合集成應用為主，其體系龐大、覆蓋面廣，包括信息通信技術、機械工程自動化、信息管理等傳統信息技術，也包括物聯網、大數據、云計算等新一代信息技術，還包括新能源、新材料等專業技術。制造業為這些技術的進步與發展提供了大量應用場景，因此制造業的數字化轉型發展也將推動創新技術的應用落地。

二是設計、制造與銷售的一體化融合。基于人工智能、大數據和云計算可實現制造業從設計到制造的自動化，以數據為生產要素可貫通產業鏈上中下游，提高生產效率以及原材料的利用率。此外，終端銷售數據有助于產品生產決策和產品升級迭代。

三是產業鏈將更具韌性。新冠疫情發生以來，越來越多企業意識到供應鏈對于產業鏈穩定的重要性。數字化轉型意味著供應鏈信息的共享將更加及時、廣泛，可以提升供應鏈的抗風險能力，從而使制造業全產業鏈更有韌性。

隨著新一代信息技術從消費領域逐步向產業鏈上游滲透，我國制造業的數字化轉型升級與創新發展迎來關鍵窗口期。2015 年，我國正式發布制造業第一個十年發展規劃《中國制造2025》，提出提高制造業創新能力、推進兩化融合、主攻智能制造。制造業如何實現數字化轉型是整個行業能否緊跟中國數字經濟發展步伐的關鍵問題，需要從新型基礎設施、產業數據生態、全產業鏈數字化轉型等多維度、全方位思考。

我國產業數字化已進入快速發展階段。根據《中國數字經濟發展研究報告（2023年）》顯示，2022 年，我國產業數字化規模達到 41 萬億元，占數字經濟比重為 81.7%^[2]。傳統行業已充分認識到發展數字經濟、開啟數字化轉型的重要性。而對于制造業來說，工業互聯網是數字化轉型的核心方法論。

我國企業的數字技術應用水平顯著提升，信息化與工業化融合走深向實。根據國務院關于數字經濟發展情況的報告數據，截至 2022 年 6 月底，我國工業企業關鍵工序數控化率、數字化研發設計工具普及率分別達 55.7%、75.1%，比 2012 年分別提升 31.1 個和 26.3 個百分點。截至 2022 年 7 月底，“5G+工業互聯網”建設項目超過 3100 個，形成一系列新場景、新模式、新業態。全國具備行業、區域影響力的工業互聯網平臺超過 150 個，重點平臺工業設備連接數超過 7900 萬臺套，服務工業企業超過 160 萬家，助力制造業降本增效。智能制造工程深入實施，通過智能化改造，110 家智能制造示范工廠的生產效率平均提升 32%，資源綜合利用率平均提升 22%，產品研發周期平均縮短 28%，運營成本平均下降 19%，產品不良率平均下降 24%^[3]。

制造業企業逐步認識到數字化轉型的重要性，陸續開啟轉型之路。根據一項對 125 家制造企業高管的調研顯示，2022 年有 54% 的高管認為自己所在企業已經處于先進數字化水平，即能夠實現各獨立系統間的互聯互通或數據價值的鉆取與分析，這一比例相較于 2021 年提升了 9%，目前已制定轉型戰略并開展實施的企業僅占 50%^[4]。

由此可見，我國的制造業數字化轉型發展，不僅從國家頂層政策上得到了大力支持，而且制造業行業從業者也逐步意識到了數字化轉型發展的重要性。但是不容忽視的是，在實現全方位數字化轉型過程中企業仍面臨諸多挑戰。

我國擁有世界第一的制造業規模，但傳統制造業總體發展大而不強、全而不優，同時還面臨個別發達國家推動高端制造業回流和新興國家依靠勞動力成本優勢吸納低端制造業外遷的雙重壓力。加快制造業數字化轉型，推進制造業產業基礎高級化、產業鏈現代化已成為我國制造業高質量發展的必由之路。依托制造大國、網絡大國的雙重疊加優勢，我國制造業數字化轉型已進入加速發展階段，但也面臨嚴峻挑戰，主要的問題是：

一是關鍵核心技術存在“卡脖子”問題。根據中國工程院對 26 類制造業主要產業存在短板的分析，我國制造業產業基礎仍然較為薄弱，在核心零部件、高性能芯片、智能儀器儀表、傳感器制造、操作系統、工業軟件等領域，一些關鍵核心技術仍受制于人^[5]。

二是信息孤島問題亟待解決。孤島問題不僅存在于設備之間，也存在于系統之間，更存在于產業鏈內企業之間。一方面是由于新老設備之間的數據難以互通，另一方面數據種類繁雜，標準不統一、協議相對封閉，數據難以共享。

三是部分企業存在“不想轉”“不能轉”“不會轉”的困境。從企業內部來看，制造業數字化轉型受限于戰略認知、技術人才、資金儲備不足等多方面因素影響，導致產業內數字化轉型共識尚未達成，數字化轉型進程處于初級階段。據國家信息中心數據統計，我國制造業數字化的滲透率較低，僅為 19.5%，大大低于發達國家 33% 的平均水平^[6]。

人類社會正進入以數字化生產力為主要標志的全新歷史階段。互聯網、大數據、云計算、人工智能、區塊鏈等數字技術創新活躍，數據作為關鍵生產要素的價值日益凸顯，深入滲透到經濟社會各領域全過程，正驅動土地、勞動力、資本、技術等要素數據化，推動傳統制造業加速向智能化、綠色化、融合化方向轉型升級。

新生產力要求新生產關系與之相適應。在數字技術和數據要素為代表的新生產力作用下，制造業發展的底層邏輯發生了重大轉變，數字時代的制造業將以數據為新生產資料、以數字空間為新發展領域、以數據資產為新價值源泉。

以數據為新生產資料。數據作為新生產資料應參與到制造業發展的生產運營全周期中。第一，數據參與創新。在擁有了市場端和生產過程的海量數據之后，制造業的創新方式會發生根本性的轉變，開放式創新會逐漸成為制造業創新的主要模式。第二，數據參與設計。數據成為產品和服務的重要組成部分，設計產品必須要充分考慮數據運營的需要。第三，數據參與生產。基于生產過程數據的收集和貫通，可以優化生產流程、提高生產效率和產品質量。掌握統籌制造業生產場景中各環節的實時數據，提升生產過程中數據傳輸、數據分析、數據保護應用性能，實現生產環節智能化高效集成。第四，數據參與流通。流通過程因為數據而發生革命性變化，線上線下相融合、顧客與企業相融合，使得市場機制發生改變，進而改變企業市場推廣的方式。第五，數據參與客服。建立在大數據基礎上的客戶服務模式，從研發環節開始，提高客戶的參與度，能夠充分調動客戶的參與性，并形成社區型客戶服務模型。

以數字空間為新發展領域。數字空間是基于新一代信息技術、下一代互聯網（Web 3.0）和數據要素打造的數字化新發展空間。數字空間和實體空間的緊密融合，將為制造業數字化轉型創建一個創新、增值、高效的新發展領域。數字空間是實體空間的映射，而在數字空間所產生的財富將反哺實體空間，為制造業降本增效、創造新價值。研發設計方面。數字空間的產生，幫助實體制造業從研發、設計到生產全鏈條實現仿真模擬，不斷試驗，從時間、空間上節省實驗成本。人才支持方面。數字空間突破了實體空間的種種制約，可以在虛擬世界匯聚大量高端技術人才，形成無時空、無邊界的開源生態。資金支持層面。新技術的突破往往需要大量的資金投入，而在數字空間實驗研發產生的種種實驗數據可以變成有價值的數據資產，通過資產變現反哺企業，從而形成良性循環，支持企業創新。創新生態層面。在數字空間中，可以大力發展開放式創新，形成以產學研合作為基礎的、更加廣泛的全生態參與創新的模式，從而加快突破“卡脖子”技術，創造領先型模式。

以數據資產為新價值源泉。在數據要素市場化過程中，傳統制造業的商業模式正在發生根本性改變。資產是指企業過去的交易或者事項形成的、由企業擁有或者控制的、預期會給企業帶來經濟利益的資源。把這個定義推廣到數據資源，可以說數據資產已逐漸成為制造業企業重要的一類新型資產。數據資產是指個人、企業、政府過去的經濟社會活動中形成的，由個人、企業、政府擁有或者控制的，預期會給個人、企業、政府帶來經濟利益的數據資源。當前，由于數據的確權、成本及價值的可靠計量等問題，在現行法律框架和技術條件下，數據資產尚無法直接體現在企業的財務報表中。但在數字時代，越來越多的企業意識到企業所掌握的數據資源的規模、數據鮮活程度，以及采集、分析、處理、挖掘數據的能力決定了企業的未來核心競爭力，一些發達地區已經開始探索數據資產如何進入財務報表，并探索數據資產金融服務創新，如數據資產質押融資、數據資產保險、數據資產擔保、數據資產證券化等。

因此，制造業企業應構建以數據要素為核心的新發展模式。一是以數據要素為新生產資料，激活數據要素價值，拓展數據來源、提高數據質量，推動數據要素參與到制造業發展的生產運營全周期中。二是以數字空間為新發展領域，推動數字空間與實體空間融合發展，發展數字基礎設施，建立制造業信用體系、形成制造業知識圖譜、打造智能決策分析工具，推進開放式創新，以數字孿生為抓手，解決制造業面臨的核心問題。三是以數據資產為新價值源泉，打造制造業企業數據資產管理體系，挖掘數據價值，推動數據資產入表，建立數據交易市場，開展數據資產金融服務，創建“數據板”培育交易生態。

由此，數據要素潛能將被激活，數據要素貫通制造業全產業鏈及全流程，打破信息孤島，實現數字賦能；數字空間建立起來后，與實體空間深度融合，將打破企業邊界，提升研發設計效能，匯聚各方面人才，打造開放創新生態，創造數據資產，通過資產變現反哺企業，從而形成良性循環，鼓勵企業創新，助力解決“卡脖子”問題，打破傳統制造業對數字化轉型“不敢轉”“不會轉”“不能轉”等固有思想，推動我國制造業數字化轉型。

參考文獻

[1] 先進制造業 國家戰略報告[R]. 美國國家科學技術委員會, 2022.

編輯｜段文秀

審核、責編｜楊帆