加速智能制造落地的分析
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无论是德国工业4.0、美国工业互联网、印度制造还是中国制造2025，聚焦点都是智能制造。智能制造深度融合新一代信息技术和先进制造技术，主要包括工业物联网、云计算、工业大数据、工业机器人、3D 打印、知识工作自动化、工业网络安全、虚拟现实和人工智能等核心技术，贯穿于制造业的管理、设计、生产及服务等各个环节，加速传统制造业的生产方式及生产关系变革，重塑整个制造业体系，成为新一轮工业革命的核心。虽然我国具备发展智能制造的相对优势与环境，但当前仍存在发展症结。因此，我国仍需多维举措强化改革韧劲，助力智能制造加速发展。
挖掘技术市场多方优势，夯实智能制造发展基础
智能制造最初起源于美国，之后德国、日本等发达国家纷纷将发展智能制造列入国家重点发展计划，均在技术和经验等方面取得一定发展优势。相比而言，虽然我国智能制造起步较晚，与发达国家在技术与经验等方面存在差距，但是在国家政策的大力推动下，已取得了成绩。诸如，我国已攻克了机器人技术、感知技术、控制技术、可靠性技术及智能信息处理技术等一批相关的基础研究成果和智能制造技术;初步形成以智能控制系统、自新型传感器、动化成套生产线等为代表的智能制造装备产业体系;攻克盾构机、自动化控制系统、高端加工中心等涉及国家产业安全的核心高端装备;打造了一批国家重点实验室、国家工程技术研究中心、技术研发战略联盟等技术创新的基地与团队。
除技术、装备、平台等各方面有一定发展基础外，我国智能制造发展已具有一定的市场规模支持。根据德勤中国与中国机械工业联合会发布的《2015年中国制造业企业信息化调查报告》结果显示，我国2015年智能装备制造业产值达到10000亿元;根据全球市场研究公司IHS统计，我国2015年工业机器人共有13亿市场价值，年复合增长率将保持20%;工业机器人销售收入占全球13%;根据我国海关总署统计数据显示结果，我国机电产品出口额占比近10年来逐年提高，占总出口额的比例目前已达到60%左右。而且，相比国外而言，我国城镇化率已超过50%且消费结构不断升级，因此我国智能制造拥有世界规模最大的消费市场，而我国智能制造企业更熟悉本国市场，能够更有针对性地研发国人所需的智能产品，保持自身市场竞争优势，促进智能制造从生产型制造转向服务型制造，从产业价值链低端向中高端转移。
透过表象剖析深层问题，循证智能制造发展症结
智能制造是助力我国由制造大国向制造强国转变的核心技术与主线，肩负着我国制造业“弯道超车”巨大重任。虽然，我国近年来不断加大对智能制造支持力度，诸如2011-2014年连续四年实施“智能制造装备创新发展专项”，并于2015年启动实施“智能制造试点示范专项行动”，有利地加速智能制造技术及其产业化进程，取得斐然成绩，但还是存在不少制约智能制造发展的问题。
一是对智能制造认知水平有限。由于我国传统制造业长期依赖于劳动力优势而过于注重劳动密集型企业发展，加之很多制造业认为信息成本较高且收益较慢，我国大多数制造业企业没有摆脱“人口红利”思想束缚，同时简单地将智能制造等同于技术创新、增加智能设备、机器换人或是“互联网+制造业”等，从而在一定程度上延缓智能制造发展速度。这主要是由于他们没有真正认识到，智能制造重在如何利用技术将生产串接起来实现虚拟生产，即要依靠信息的传送，用虚拟设备把上下游价值链中看得见的生产设备组织起来，实现高度地灵活生产，而并非单一地强调技术创新、增加智能设备、机器换人等问题，更深一层就是要利用技术如何将MES(制造执行系统)与ERP(管理信息系统)有机融合，实现智能生产、生产服务化及跨界融合等，打造个性化“云工厂”商业模式。
二是缺乏强有力自主创新水平。虽然我国目前智能制造技术需求量较大，但制造业企业生产工艺的水平较差及数字化程度低等问题，在一定程度上阻碍智能制造快速发展。这主要是由于我国智能制造技术原始创新匮乏，主要侧重对国外先进技术的追踪与引进，特别是设计过程智能化技术、高速精密轴承、大功率变频技术等关键键能制造技术主要依赖进口，加之基础研究能力薄弱及对国外技术有限地消化吸收，导致智能制造行业整体技术水平与先发国家有较大差距。诸如，我国当前工业机器人、集成电路芯片制造装备及汽车制造关键设备对外依存度分别达到90%、80%及70%左右。因此，即使我国部分制造业企业已开始诸如数字化车间，自动化生产线及智能制造工厂试点等工作，但是由于智能生产所用的大量传感器及高端智能生产装备等还主要依赖进口，导致生产成本高且投资回收周期较长，最终影响智能制造加速发展。
三是凸显出高端软件供给失衡。企业要真正实现生产系统的智能制造，就必须破解信息实时自动化识别处理、信息物理融合系统及网络安全等问题，而这就必然涉及到智能制造的关键技术。智能制造关键技术是信息技术、自动化技术与先进制造技术的有机融合，然而我国智能制造“两化融合”水平相对较低，主要是低端CAD软件和企业管理软件得到广泛推广应用，而智能化高端软件产品却相对较为缺失，存在诸如实时定位传感系统欠稳定、精度低及无线网络缺乏更多的频率资源、实时传输性能差等问题，特别是精密工作母机设计制造基础技术、大型石化的设计技术等关键技术均未实现国产化，且智能化高端软件产品对外依存度较高。诸如，我国目前智能制造业所涉及的高端自动控制系统与高档数控系统的对外依存度均达到95%左右。
多维举措强化改革韧劲，助力智能制造加速发展
面对全球制造业产业结构调整所带来的机遇和挑战，美国、日本、德国等发达国家都积极采取以下措施促进智能制造发展：通过制定严谨政策方式规划智能制造发展思路;通过建立与完善融资政策方式扶持智能制造企业发展;通过借助各方力量方式协同发展智能制造;通过加大技术研发力度方式促进智能制造创新技术发展。基于此，我国当前智能制造提质增效除企业自身升级改造外，也需要针对智能制造发展所存在的症结，积极动员各级政府与社会资源，通过锚定智能制造发展重点、加强政策资金多维引导、强化高端人才引进培养等多维举措，形成上下联动格局，促使优势资源集聚发展，加快智能制造发展步伐。
一是锚定智能制造发展重点，分层有序推进智能化。基于我国发展现状，关键智能基础共性技术、核心智能测控装置与部件、重大智能制造成套装备、基础工业软件及重点应用示范推广领域等成为智能制造发展重点。其中，关键智能基础共性技术要重点突破新型传感原理和工艺、工业通信网络安全、高可靠智能控制等共性与基础关键智能技术;核心智能测控装置与部件要积极开发感知系统、智能仪表、机器人等，并促进研发成果产业化;重大智能制造成套装备要组建“产学研用”协同创新团队，通过协同创新，重点开发一批冶金、机械加工、食品加工等标志性的重大智能制造成套装备，加速制造业企业生产实现数字化、柔性化、智能化的步伐;基础工业软件要推动骨干企业、科研院所、行业协会等组建产业联盟，开展工业软件行业规范与标准研究及技术攻关工作等;重点应用示范推广领域要基于我国智能制造发展水平，立足制造业现状，分层有序地在节能环保、农业、国防军工等重点领域推广应用研发成果。
二是加强政策资金多维引导，促进企业智能化改造。立足全球制造业发展趋势及我国制造业现状，政府要加强顶层设计，深入剖析智能制造发展，从而架构切实可行的智能制造总体发展框架及清晰的战略发展路径;实施促进“两化融合”的财税、金融及产学用有机结合等特殊政策，加速实现制造业智能化;建立与完善智能制造财税政策，设立智能制造专项引导基金，加强国内智库对智能制造业的发展战略及政策等领域的跟踪研究，提高对高端技术发展趋势的预测能力，同时促使企业及科研院所等及时跟踪、掌握国内外智能制造技术发展的最新动向，构建国内外协同创新产业机制，开展相关技术的引进、消化、吸收、再创新的战略研究;加大金融机构创新金融服务力度，通过贴息、担保等方式，增加对智能制造领域的金融支持，拓宽投融资渠道，打造工业互联网、电子商务、云计算、大数据等服务支撑平台，为智能制造企业提供技术资源、方案设计、流程改造等专业化服务;通过PPP模式等，积极将社会资本引入智能制造领域，提高企业进行智能制造关键技术及零部件等方面的研发投入力度，增强自主创新能力，加快生产智能化进程。
三是强化高端人才引进培养，为智能制造注入动力。基于国家相关人才工程等措施，通过打造智能制造创新型人才基地，重点培养高端数控机床、工业机器人等重点领域紧缺高端专业人才及统筹经济管理的复合性高端人才;通过实施提高待遇、技术入股等更加灵活的人才引进政策措施，大力提高数字化、智能化、网络化等海外高层次人才引进力度，为智能制造可持续健康发展储备雄厚的后备力量;优化人才培养机制，加大科研院所及企业对机械、自动化、信息计划等复合人才培养投入力度，通过技术研发创新团队、共性研发、人才定制等方式，联合培养面向智能制造重点领域的高端实战型工程技术人才，特别要培养出一批具有国际领先水平的智能制造专家和应用型人才，强有力提高我国智能制造自主创新能力，减少对国外关键智能化技术的依赖。
在政府引导、市场运作的发展背景下，我国智能制造定能破解重重发展困境，实现人工智能到机器智能再到系统智能的跨越，即运用传感系统实时获取企业、车间及设备的各项运行状态信息和数据，再通过网络实时传输、存储和结构化处理收集到的数据与信息，之后再基于分析结果，按既定的规则作出判断和决策，并将处理结果反馈到现场调整执行状态，凸显智能制造“状态感知-实时分析-自主决策-精准执行”的独有特征，助力我国制造业实现跨越式发展。
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