当前新一轮科技革命和产业变革深入推进，数字技术加速创新、扩散与产业融合，成为推动构建新发展格局、建设现代化经济体系、构筑国家竞争优势的重要力量。面对数字经济的发展，中国的工业化呈现出不同于传统工业化的新特征。与数字技术深度融合以及数字化、智能化转型，成为我国制造业重构竞争优势、增强产业链韧性、实现高质量发展的重要方向。
制造业数字化转型的必要性
新中国成立70余年来特别是改革开放40余年来，我国从一个一穷二白的农业国快速建立起相对完整的工业体系，成为世界最大的工业国，用几十年时间走完发达国家几百年走过的工业化历程，其中一个重要原因就在于我国工业发展充分发挥了劳动力丰富、工资水平比较低的优势，抓住20世纪80年代全球产业链分工的趋势承接国际产业转移，成为世界最重要的加工制造基地。但是伴随着我国经济发展，人民群众的收入水平也在持续提高，同时劳动年龄人口总量开始减少，无论是从工资水平还是从单位劳动成本看，相对于东南亚、南亚、非洲等发展中国家，我国都已不具有绝对优势。
与此同时，中国制造业发展的环境正在发生显著改变。一是逆全球化回潮，新冠肺炎疫情冲击，全球产业链价值链面临重构，提高产业链韧性、加强产业链安全的重要性凸显；二是绿色低碳成为全球共识，减少能源消耗和二氧化碳排放并最终实现碳中和成为世界各国努力的方向，作为耗能和排放大户的工业需要加快低碳转型；三是随着收入水平提高和新一代消费者的成长，消费者对产品的品质、附加价值的要求增加，彰显个人价值的个性化、定制化产品成为消费新方向。数字技术是典型的赋能技术，数字化转型和智能化发展能够帮助制造业有效应对国内资源禀赋变化、外部环境变化等方面挑战，有助于制造业重构竞争优势，在保持稳健增长的同时向更高发展水平升级。
制造业数字化转型的价值体现
制造业活动既包括制造企业内部的机器设备、车间、工厂、物流、运营管理等价值链体系，也包括从研发设计到加工制造，再到营销、客户服务、产品回收等产品全生命周期过程，还包括制造企业与上下游供应商、合作伙伴构成的商业生态，因此制造业的数字化涉及到企业内部生产链条、产品生命周期和商业生态等全方位的数字化。目前制造业的数字化实践主要体现在研发设计、生产制造、供应链管理、客户关系、增值服务等方面，展现出数字化在提高研发效率、改进产品质量、降低生产成本、增强产线柔性、加快响应速度、拓展增值服务、减少能耗排放等方面的威力和潜能。
提高研发效率。借助于仿真软件、数字孪生、人工智能等技术并与人类积累的科学知识和海量数据相结合，制造企业可以在数字化虚拟环境中对产品进行原型设计、使用仿真、性能测试、优化改进，在正式投产前解决大部分核心技术问题，使新产品开发的速度更快、周期更短、成本更低。制药公司利用已有化学、生物学科学研究、制药和临床医学领域积累的有关分子结构、功能靶点等海量数据进行人工智能算法训练和大通量分子筛选，显著提高了药物筛选的速度。在新冠肺炎疫情暴发早期，科学家们就利用人工智能算法筛选出备选药物。
改进产品质量。在很长一段时期，机器以替代人类的体力劳动为主，将工人从危险、繁重、肮脏、枯燥的工作环境中解放出来。随着数字技术的发展，越来越多的人类智力工作被智能机器、算法和软件所替代。相对于人工活动，数字化系统的算力更强大、操控更精准、精度更稳定。3D打印的增材制造特征还能够加工传统工艺力不能及的零部件，生产出综合性能更高的产品。飞机发动机制造企业利用3D打印技术实现多个零部件一体化成型，简化发动机结构、减轻发动机重量，从而提升发动机燃油效率，降低发动机装配难度，提高发动机可靠性和维修性。
降低生产成本。智能化生产系统、机器人、数控机床等具有连续工作的特点，随着人工成本的上涨和数字化、智能化生产设备和系统成本的下降，以机器换人在越来越多的劳动密集型工序中变得在经济上可行，成为我国制造企业应对工资上涨的重要手段。已有大型工厂采用机器视觉智能检测系统，可以取代约大部分人员目检复判工作量。数字技术还能够对生产线中各个设备、各个环节运营过程中的海量数据分析，发现最优的工艺参数配置，从而提高良品率、降低生产成本。有的太阳能硅片工厂对生产线进行仿真建模、数据采集监测，利用大数据分析从上千个生产参数中找出60个关键变量并进行优化设置，使切片良品率提高1个百分点，每年节约上亿元生产成本。
增强产线柔性。随着模仿型、排浪式消费加快向个性化、多元化消费转变，大规模生产方式已经不能满足市场需求，制造业生产方式亟待转向大规模定制或个性化定制，这就要求生产线具有更强的柔性，根据需求的变化快速且低成本地进行调整。智能化的产品开发、加工制造、供应链管理系统可以根据订单情况快速进行产品设计、调动物料供应、安排产线排产，在需要时生产线也可以根据订单情况进行调整。目前国内已出现以消费者为中心的“以销定产”的新型模式探索，帮助服装企业降低试错成本，减少库存积压和损失，并带动了一批独立设计师品牌的发展。
加快响应速度。要实现对市场需求的快速响应不但需要即时了解市场信息，而且还需要整个供应链系统的支持。通过泛在连接的网络、实时采集的数据、强大的数据处理能力以及柔性的生产链条，制造企业可以更加准确判断市场需求走势、及时接受用户下单，根据用户订单或预测协调整个供应链生产活动，利用智能化排产系统实现快速、精准排产，从而提高对市场的响应速度。一些互联网快时尚服装品牌借助于数字技术的支持实现营销上的用户代言、制造上的小单快反，形成款式多、上新快、性价比高的优势。
拓展增值服务。产品复杂性的提高让用户对增值服务的需求持续增长，基于产品的增值服务已经成为制造企业重要的收入和利润来源。数字技术由于可以高效率地采集和分析产品运行和用户使用数据，并由智能化系统自动提供定制化服务，极大地拓展了服务型制造的范围和类型，基于数字技术的服务化成为制造业的重要转型方向。同时，制造业是能源消费和二氧化碳排放最大的领域，在全球就温室气体减排形成共识、设定达峰和中和目标并制定碳边境调节税等规则的情况下，制造企业的节能减碳不仅直接关涉产品竞争力，而且也是制造企业的社会责任所在。数字技术通过调整生产要素构成、优化工艺流程、提高生产效率、提升质量和附加价值、减少资源能源浪费等手段，在制造业节能减排方面具有巨大潜力。
推进制造业数字化的对策建议
鉴于数字技术对制造业的强大赋能，我国应抓住数字技术创新和数字经济蓬勃发展的历史契机，整合我国制造业规模大、门类齐全、产业链完整、配套体系完善、应用场景丰富的优势与数字基础设施覆盖广、终端设备和用户多、数字技术先进、数据丰富的优势，形成融合制造优势与数字优势的新型制造业综合优势。
推动数字基础设施建设。根据工业生产过程、供应链运转、产品应用的需要，适度超前规划布局新一代移动通信网、物联网、千兆光纤网、大数据中心、云计算中心、超算中心等连接、算力和数据新型基础设施，为制造业的全面数字化转型打牢基础。
强化数字科技创新。加大基础科学和产业共性技术研发投入，掌握工业本身的技术诀窍，加快工业软件发展，实现工业知识的软件化复用。重点聚焦智能芯片、超精密加工、3D打印等智能制造“硬科技”，突破制造业数字化的短板和痛点。抓住数字经济颠覆性创新不断涌现的机遇，提前布局研究前沿技术，加快智能制造相关领域的战略性新兴产业和未来产业发展。
加快制造业数字化改造。将数字化升级作为制造企业技术改造的重点领域，技改资金进行倾斜投放。有条件的地方政府可以加大支持制造企业数字化改造的资金投入，鼓励银行联合数字设备提供商、数字化解决方案提供商开发支持制造业数字化改造的新型信贷产品。继续开展智能制造、服务型制造、“上云用数赋智”等数字化试点示范，支持制造企业根据生产经营中的痛点进行数字化改造和智能化升级，及时总结成功经验进行推广。
加强数据的合规开放共享。制定数据保护、数据安全的法律实施细则，加强国际合作和规则对接，及时对数据保护相关法律进行修订。推进实现“原始数据不出域、数据可用不可见”的数字技术发展和交易范式探索，加快在智能制造和工业互联网平台领域形成技术、设备接口、数据格式等国家标准，促进产品的连接和数据的流动、共享和利用。
支持智能制造平台建设。支持行业龙头企业开发智能场景，建设智能车间、智能工厂、智慧供应链和智慧生态，打造具有泛在连接、数据实时采集、智能分析和控制的工业互联网平台。鼓励行业龙头企业在内部应用成熟的基础上，将工业互联网平台向商业生态企业和全行业开放，带动中小企业数字化转型。
鼓励商业模式和业态创新。鼓励制造企业、互联网企业、初创企业等，利用数字技术对企业价值链、顾客价值链、产业供应链进行解锁、组合和重构，推进商业模式和产业业态创新，挖掘海量数据价值，为用户提供更高附加价值的各类产品、互联网应用和增值服务。
作者：李晓华，中国社会科学院工业经济研究所国际产业研究室主任，研究员
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