智能制造是基于新一代信息通信技術與先進制造技術深度融合，貫穿于設計、生產、管理、服務等制造活動的各個環節，具有自感知、自學習、自決策、自執行、自適應等功能的新型生產方式，是培育我國經濟增長新動能的必由之路，是搶占未來經濟和科技發展制高點的戰略選擇，實現制造強國具有重要戰略意義。
雖然我國近幾年在積極推動智能制造，同時出臺了多項利好政策，但是在發展智能制造的過程中仍面臨諸多問題。對此，制造業主流企業、互聯網巨頭以及通訊行業紛紛發力，加快發展智能制造，推動我國制造業供給側結構性改革，打造制造業競爭新優勢。
政策利好
經過幾十年的快速發展，我國制造業規模躍居世界第一位，建立起門類齊全、獨立完整的制造體系，但與先進國家相比，仍存在大而不強的問題。隨著我國經濟發展進入新常態，經濟增速換擋、結構調整陣痛、增長動能轉換等相互交織，長期以來主要依靠資源要素投入、規模擴張的粗放型發展模式難以為繼。加快發展智能制造，對于推進我國制造業供給側結構性改革，培育經濟增長新動能，構建新型制造體系，促進制造業向中高端邁進、實現制造強國具有重要意義。近年來我國出臺的“互聯網+制造業”的相關政策見表1。
2018年政府工作報告中，提出堅持以供給側改革為主線，著力培育壯大新動能，經濟結構加快優化升級。緊緊依靠改革破解經濟發展和結構失衡難題，培育壯大新動能，改造提升傳統產業，提高供給體系質量和效率。
工業和信息化部黨組成員、副部長辛國斌在2018中國智能制造解決方案大會上表示，智能制造作為新一輪科技革命和產業變革的重要驅動力，正在催生大量新產業、新業態、新模式，以智賦能、以智增效，為全球制造業注入了新動能。
據悉，工業和信息化部按照黨中央和國務院部署，圍繞加快制造強國和網絡強國建設，深入實施創新驅動發展戰略，推動互聯網、大數據、人工智能與實體經濟深度融合，促進物聯網規模化應用，優化產業生態，突破關鍵核心技術，健全標準體系，加快示范推廣，深化物聯網在智慧城市領域應用，發展物聯網開環應用，推進智慧城市建設，產業規模快速增長，區域布局不斷完善。
在相關利好政策的積極推動下以及隨著新一代信息技術和制造業的深度融合，我國智能制造發展取得明顯成效：一是推進體系初步形成，央地聯動，確立了中國制造業數字化、網絡化、智能化并行推進的發展路徑;二是關鍵領域實現突破，一批技術裝備、工業軟件填補空白，初步建立起智能制造標準、工業互聯網體系架構;三是試點示范成效明顯，國家層面實施了305個試點示范項目，生產效率平均提高近30%，同時形成了一批新模式推廣到相關行業;四是開放合作不斷拓展，在標準體系架構、標準路線圖制定、標準互認、產業園區和培訓基地建設等方面開展了務實合作。
制造業智能轉型任務仍嚴峻
相對工業發達國家，推動我國制造業智能轉型，環境更為復雜，形勢更為嚴峻，任務更加艱巨。我國在發展智能制造的過程中仍面臨諸多問題，例如關鍵共性技術和核心裝備受制于人，智能制造標準/軟件/網絡/信息安全基礎薄弱，智能制造新模式成熟度不高，系統整體解決方案供給能力不足以及缺乏國際性的行業巨頭企業和跨界融合的智能制造人才等。
辛國斌認為，當前有三個格局仍舊沒有改變：一是關鍵核心技術和裝備受制于人的局面沒有根本改變;二是在全球產業鏈分工中，整體上仍處于中低端的格局沒有改變;三是前堵后追、兩面夾擊的外部競爭環境沒有改變。
此外，近幾年估值比較高的創新企業大多集中在電子商務、互聯網金融、物流、文化娛樂等領域，處于制造業的很少。
就這一現狀，國務院發展研究中心企業研究所副所長張文魁認為，中國制造業已經深入嵌入全球化體系。以全球視角觀察的話，中國制造業增加值率在全球處于較低水平。一方面，美國、德國、法國、英國、日本甚至荷蘭、瑞士、瑞典這些國家工業的增加值率大概在40%左右，與之相比，我國相差約10個百分點。另一方面，中國工業增加值率較高的行業一般是壟斷性、資源性的上游行業，例如采掘、煙草等行業，電子產品等下游行業工業增加值率很低。從生產率角度看，中國的制造業生產率僅相當于美國的約40%，日本韓國超過60%。
#p#分頁標題#e#只有“中國制造”變成“中國智造”，我國制造業才能由大變強。張文魁建議，應調動本土民營企業和外資企業的積極性，并利用財稅政策等通過現有渠道對制造業進行支持，例如補貼要從補建設轉為補運營、補研發，尤其是補在基礎研究上。
制造業領軍企業積極行動
前瞻產業研究院發布的《中國智能制造行業市場前瞻與投資戰略規劃分析報告》顯示，2019年中國智能制造行業市場規模將超過1.9萬億元，值得關注的是，技術縱深程度高的工業場景有望成為“AI+”廣泛應用的突破點，構建精準數據流閉環將成為打造智能制造生態體系的關鍵，工業企業附加值提升關鍵點將由設備價值挖掘轉向用戶價值挖掘，超高附加值制造領域將成為增材制造在工業領域的最優切入點，以及汽車和3C等行業將引領數字孿生技術加速普及有望成為未來的發展趨勢。
在積極推進智能制造的過程中，以海爾、格力代表的先進制造企業，抓住全球制造業分工調整和我國智能制造快速發展的戰略機遇期，在智能制造方面走出特色發展之路。
針對個性化、高端化的用戶需求，傳統大規模制造已經很難實現用戶體驗的升級和迭代。海爾COSMOPlat大規模定制模式解決了大規模與個性化定制的矛盾，打造了開放共贏的生態平臺，COSMOPlat成果率先在海爾的互聯工廠得到驗證。目前，海爾COSMOPlat已打造了全球領先的11大互聯工廠，平臺整體產品不入庫率達到71%。定單周期縮短一半，生產效率提升60%。值得一提的是，海爾COSMOPlat通過生態圈模式與七大板塊互聯互通，賦能衣聯網、食聯網、農業、房車等15個行業物聯生態，踐行跨行業、跨領域生態賦能，提供大規模定制社會化服務。
格力電器選擇在智能裝備領域持續發力。目前，格力智能裝備有限公司產品涵蓋數控機床、機器人、自動化生產線、物流倉儲裝備、檢測設備等10多個品類，超百種規格產品，核心零部件和關鍵技術實現自主研發和制造。伺服電機、減速機和控制器，是工業機器人的“三大核心部件”，也是制約我國機器人發展的重要瓶頸。2017年，格力完成20多款伺服電機產品開發，批量應用于機器人產品，“工業機器人用高性能伺服電機及驅動器”達到“國際先進”水平，其中伺服電機功率密度、過載能力等性能指標達到“國際領先”水平，打破了高端伺服電機由日系和歐系壟斷的局面。
軟件與制造業融合將成為制造業高質量發展的重要途徑
值得關注的是，2018年軟件業將加速賦能制造業。工業和信息化部公布數據顯示，2018年1月份至11月份，我國軟件和信息技術服務業完成軟件業務收入56092億元，同比增長14.7%，增速同比提高0.2個百分點。其中，2018年我國制造業數字化轉型步伐加快，工業企業數字化研發設計工具普及率達到68%，關鍵工序數控化率達到49%。軟件與制造業融合已被視為制造業高質量發展的重要途徑。
工業和信息化部總經濟師王新哲在2018中國智能制造解決方案大會的致辭中表示，針對我國智能制造發展仍存在一些問題和短板，大力發展工業互聯網。希望行業企業、產業聯盟等積極參與工業互聯網建設，推進關鍵技術裝備、核心支撐軟件等系統集成應用，不斷推進智能化、數字化技術在企業研發設計、生產制造、物流倉儲、經營管理、售后服務等關鍵環節的深度應用。
在推動工業互聯網的過程中，以阿里、華為、京東為代表的互聯網和通訊行業巨頭積極行動、各展所長為制造業高質量轉型發展奠定堅實的基礎。
11月7日，阿里云牽頭建設的supET工業互聯網平臺當選為世界互聯網領先科技成果，也是唯一獲獎的工業互聯網平臺。據悉，該平臺創新采用了“1+N”開放協同發展模式，即以supET平臺為核心基礎，同時建設N個行業級、區域級、企業級平臺，能有效解決工業互聯網面臨的N個行業與眾多技術領域難以跨界合作的問題。在supET平臺上，阿里云提供的云計算能力，集結阿里云IoT、ET工業大腦，為智能制造提供技術支撐，數字化改造消費制造企業，同時提供工業App運營服務。預計到2025年，supET平臺將承載行業級平臺30個、開發集成10萬款工業App，連接2億臺工業設備，服務工業企業30萬家。
京東對制造企業用戶的服務能力主要體現在制造企業最為關心的技術能力、營銷場景、生產場景中，不僅能滿足制造業整合企業供應鏈管理各環節的需求，為其實現供應鏈信息流的全貫通;更實現了制造業企業降本提效和轉型升級的需求，加速制造企業多場景的智能化轉型。以制造企業的核心場景——生產場景為例，京東企業購通過打通“翼采平臺”與其管理系統的有效連接，對西南水泥企業的工業品進行標準化設定，確保西南水泥在生產前期的采購過程中能夠實現精細化管理，保證產品的質量和價格能夠實現統一，有利于企業實現增效降本。在營銷場景，京東企業購與廣汽三菱合作，在京東智采平臺的加持下，打通線上線下聯通渠道，讓企業能準確了解目標用戶畫像，從而為用戶推薦更加符合自身喜好的商品，促進營銷活動效果實現最大化，進一步加強用戶消費粘性。
#p#分頁標題#e#作為通訊行業巨頭，華為有關負責人認為，工業互聯網是IT、CT、OT與DT的高度融合，核心是將具有IT功能的所有工業領域都整合起來，通過企業生產全過程的數字化映射幫助企業改善業務系統以及各部門之間整體的信息流動，從而提升企業的運營水平，這也就導致了企業實際應用場景非常復雜。此外，制造企業的細分行業屬性，也使工業云在不同類型企業的契合度很低。據介紹，華為在整個工業互聯網的定位是“平臺之平臺”，在自身制造業應用實踐基礎上，與各細分領域的領先制造企業合作，通過ICT技術賦予企業理解行業know-how的平臺能力，與行業領袖一起整合產業鏈資源，推動工業互聯網的應用。在談到具體賦能模式上，華為可提供公有云、私有云以及混合云的服務，通過廣泛連接的手段實現企業數據的互聯互通，同時在邊緣計算以及通過芯片實現邊緣側的產品智能化。
