智能制造促進中國產業優化

趙予澄 招玉春 顧振濤 張恒 唐敖

摘要：2012年，科學技術部發布了《智能制造科技發展“十二五”專項規劃》，明確表示要大力發展智能制造技術，使制造過程具有更完善的判斷與適應能力。智能制造是實現企業研發制造服務管理全過程的精確感知、自動控制和自主分析和綜合決策具有高度感知化、物聯化和智能化特征的一種制造模式，包括綜合集成信息技術、先進制造技術和智能自動化技術在制造企業各個環節的融合應用，可以使制造系統具有學習能力，通過深度學習、增強學習等技術顯著提高創新和服務能力。

關鍵詞：智能制造;產業優化;中外對比

智能制造技術是未來先進制造技術發展的必然趨勢和制造業發展的必然需求，是搶占產業發展的制高點，是實現我國從制造大國向強國轉變的重要保障。發展智能制造業已經成為實現我國制造業從低端制造向高端制造轉變的重要途徑。智能制造能夠讓現有制造業發展達到未來制造業的需求標準，包括達到設計智能化，制造智能化等標準，做到縮短開發周期、降低成本、優化質量、提高效率等優勢，減少對外國零件的依賴，推動技術的進一步創新，實現制造業升級。

一、政策優勢，中外對比

經濟學十大原理中提出政府有時可以改善市場結果，政府在產業優化中起到不可或缺的作用。

2015年5月19日，國務院正式印發《中國制造2025》，致力于中國制造業升級，2020年《政府工作報告》中指出，“推動制造業升級和新興產業發展。大幅增加制造業中長期貸款。發展工業互聯網，推進智能制造。要繼續出臺支持政策，全面推進‘互聯網+’，打造數字經濟新優勢。”在國家政策支持和“新基建”浪潮下，工業互聯網將迎來前所未有的機遇。隨著人工智能、云計算、大數據、物聯網、5G等技術的創新應用，工業互聯網平臺成為推動制造業數字化、網絡化和智能化發展的“必選項”。大力發展智能制造技術，通過實現中國制造向中國創造、中國產品向中國品牌的轉變，邁入制造強國行列。我國亟待發展智能制造實現中國實力的質變。

美國“再工業化”計劃在于大力發展制造業，推動智能制造產業。其實現目標的方法在于信息技術與智能制造技術的融合、高端制造及科技創新與智能制造產業的結合，中小企業不斷貫徹智能制造理念及落實產業智能化。

德國“工業4.0”是基于工業發展不同階段的劃分，工業4.0是利用信息化技術促進產業變革的時代，即智能化時代。利用物聯信息系統將生產中的供應、制造、銷售信息數據化，智能化以達到有效、迅速的產品供應。

上述政策目的一致，即未來實現產業、生活的智能化，各國對智能制造給予高度重視，為實現智能化出臺對應政策，加大智能制造投入。中美德三國政策各具特色，中國智能制造涵蓋領域更加廣泛，德國側重智能化全流程管理，美國側重大數據、信息與智能的結合。

我國充分認識到我國國情：自主創新能力薄弱、先進裝備貿易逆差嚴重、高端裝備與智能裝備依賴進口，這嚴重制約我國制造產業的發展。當前，我國制造業面臨來自發達國家加速重振制造業與發展中國家以更低生產成本承接國際產業轉移的“雙向擠壓”。我國的自主創新能力不足、先進裝備欠缺、高新技術及智能裝備依賴進口、高端人才欠缺大大制約了我國智能產業的發展。我國需加快智能制造研發，提高產業化水平。目前智能制造產業化水平低，高端智能產品及核心部件仍然嚴重依賴進口。中國人民銀行發布的數據顯示，2018年中國芯片市場超過4000億美元，然而中國核心集成電路芯片仍有多項占有率為0。雖然我國經濟發展迅速，但關鍵技術未取得突破，仍依靠國外引進的情況并未得到根本改變。我國創新技術缺乏，根本原因是研發投入整體不足、缺少高端人才、世界一流自主開發能力及技術不足。我國發布《中國制造2025》，意在掌握自主開發的科學技術，大力發展智能制造，掌握產品開發的主動權。國家致力于頂尖人才的培養，對科研經費加大投入，加速中國制造業的升級。

二、經濟轉型

未來智能制造是大勢所趨，經濟學十大原理中提及市場通常是組織經濟活動的好方法。市場和整體需求反向要求發展智能制造產業。我國勞動力成本增加，導致商品成本增加，迫使企業謀求革新，促進了智能制造業發展，更好地促進我國經濟轉型。

勞動密集型產業是指生產主要依靠大量使用勞動力，而對技術和設備依賴程度低的產業。其衡量的標準是在生產成本中設備折舊、研究開發是否占比小于生產成本。過去的勞動力密集型產業以制造業為主，而現在逐漸向服務業擴散，產業內容從以滿足基本生存為目的到以提高生活水平為目的。但是依然存在與發達國家差距大，投資市場相對萎縮，激勵性政策不足，社會化服務體系不全等問題。

資源密集型產業，亦稱“土地密集型產業”，是指在生產要素的投入中需要使用較多的土地等自然資源進行生產的產業。資源密集型產業大多對自然資源進行不合理的采集，雖然發展了生產力，創造了財富，但是對環境造成了不可修復的破壞。智能制造能夠促使資源密集型產業與環境和諧相處，做到資源消耗低，環境污染少，避免先污染再治理的情況出現。

（一）未來制造業升級的需求

發展智能制造業成為實現我國制造業從低端制造向高端制造轉變的重要途徑。智能制造通過大數據進行智能設計、在產品制造中進行智能調控、在生產銷售后進行智能改進，可以縮短開發周期，降低成本，優化質量，提高效率，減少對國外制造業的依賴性，從而促進制造業進一步創新、升級。

（二）未來服務型制造的核心

服務型制造將逐漸成為主流，制造業發展的主動權一開始掌握在生產者手里，而現在已經逐漸傳遞到消費者手中，與此同時，經濟活動的中心地帶從制造業向創新服務業不斷過渡，不僅產品經濟正以服務型經濟為目標進行過渡改造，制造業也存在著生產型制造向服務型制造的轉變過程。可以說，智能制造集信息技術和智能技術的創新設計和服務于一體，是服務型制造的核心中的核心。

（三）政策發展的要求

分析我國出臺的《智能制造裝備產業“十二五”發展規劃》和《智能制造科技發展“十二五”專項規劃》兩個政策可以得知，我國目前的制造經濟發展重心在于拓展智能制造技術及智能制造裝備產業領域這些方面，因此，國家的中心在于促進智能制造業的發展，而發展智能制造就應從智能制造技術、智能制造裝備產業、智能制造服務業等諸多領域加以規劃和政策扶持。

三、中國鋼鐵產的智能思考

2019年9月19日鋼協冶金設備分會一屆六次理事（擴大）會議上，中國鋼鐵工業協會副會長駱鐵軍表示：“經過這幾年的供給側結構性改革，鋼鐵行業正處在轉型升級的關鍵時期。而新一輪智能制造、信息化技術的快速發展，必將對行業發展產生重大而深遠的影響。”

據前瞻產業研究院發布的《中國鋼鐵行業發展前景與投資戰略規劃分析報告》統計數據顯示，2018年第三至第四季度，全國鋼鐵產量略有下降。2018年，全國鋼鐵產量達到110551.6萬噸，累計增長8.5%。2019年3～5月，全國鋼鐵產量小幅增長。截至2019年5月，全國鋼鐵產量107403萬噸，同比增長11.5%。累計產量方面，2019年1～5月，全國鋼鐵產量4836.4萬噸，同比增長11.2%。

在基建、房地產等下游行業運行穩定的前提下，粗鋼產量再創歷史新高。但是進口鐵礦石的價格急劇上漲。2019年，中國累計進口鐵礦石10.7億噸，同比增長0.5%，進口金額1014.6億美元，同比增長266.4億美元，同比增長33.6%。年平均價格為94.8美元/噸，同比增長34.3%。與去年相比，在進口總量保持穩定的同時，進口價格大幅上漲，對下游鋼鐵制造業利潤的影響更大。由于地理位置較近，礦石品相好，產量大，位于長江流域以下的鋼鐵產業幾乎都依賴于澳大利亞的鐵礦，主要的鐵礦石出口國巴西，疫情暴發，發運量一直處于較低水平，供給不足。中國地大物博，鐵礦儲量并不少，有數據表明，進口鐵礦石的成本大約在360元/噸。相比之下，國內鐵礦石生產成本就已經達到了500元/噸，事實上，開采后發現，我國的鐵礦石質量很差（硫礦），需要經過粉碎和研磨，制成鐵細粉才能使用。這些過程既費時又費錢，提高了中國鐵礦石的成本。生產完成后，需要運輸至鋼廠，產生了較大的運輸成本。鐵礦石進口是通過海運，海運的成本僅為陸運的十分之一。此外，澳大利亞和巴西具有大規模集中生產、運輸成本低的特點，而中國鐵礦石分布不均，無法形成大規模生產，失去運輸成本優勢。根據世界鋼鐵協會發布的“世界鋼鐵統計數2021”顯示，中國鋼鐵產量列第世界一名，達到10.65億噸位，而第二名印度其產量僅為1.003億噸。據統計局公布的數據顯示，2019年中國鐵礦石產量為84435.6萬噸，遠遠跟不上鋼鐵行業的生產量。在中國本土開采鐵礦石的價格比進口鐵礦石的港口價格高，因此中國鋼鐵企業大多從國外進口鐵礦石。在進口鐵礦石中，有60%的量來自澳大利亞，20%來自巴西。大量的粗鋼在市場過熱時還能消化，收益微薄卻可以維持，但隨著市場波動，就會有一大批鋼鐵企業虧損和倒閉。這就是市場失靈的表現，就需要政府這只“有形的手”介入。在全球低碳發展大勢下，中國發布“3060”雙碳決策，積極構建碳達峰碳中和“1+N”政策體系。《鋼鐵行業碳達峰實施方案》作為“N”中系列將于2022年發布，推動鋼鐵產業進行智能化升級，力求實現綠色高效智能化生產。

駱鐵軍認為，鋼鐵行業實施智能制造和信息化發展具備以下三個優勢條件：1.鋼鐵行業是亟待轉型升級的傳統行業，具有緊迫的內驅性;2.鋼鐵行業是大數據產生及應用的典型行業，具有實現的可行性;3.鋼鐵行業的生產過程屬于長流程、規模型的制造產業，具有廣泛實施的可復制性。中國互聯網發展迅速，在5G領域擁有世界頂尖水平。同時占有優勢條件的中國是世界上最大的制造業國家，而工業與智能制造的融合也是近年來中國政府大力推進的項目之一，因而中國鋼鐵行業未來的智能制造有著廣闊前景。

鋼鐵產業要進行智能制造的變革，首先就應該拋棄智能就是制造自動化這一陳腐觀點。所謂智能制造，事實上是一種從源頭到終點的對于產品全生命期的一種變革，一種創新。要實現智能制造的目標，需要理解兩類問題：感知什么和如何決策。事實上，MES、ERP等傳統信息系統也需要解決這兩個問題。在鋼鐵行業，這兩類問題的答案都體現在各種標準上，如產品標準、工藝標準、操作標準等。這些標準規定了操作員接收到什么信息以及如何實現它。這些標準是企業的核心知識，因為它們與產品和生產有關。

四、智能制造重塑競爭優勢，多方面促進產業優化

第一，中國強大的制造業為發展智能制造奠定基礎。過去三十年，“中國制造”是中國經濟增長的引擎，吸收了一億左右的就業人口。而近期，哈佛大學商學院教授加里·皮薩諾在《制造繁榮：美國為什么需要制造業復興》一書中也指出，制造業的衰落會削弱美國的創新能力。隨著疫情的影響，這種制造業“回流”或將進一步加劇。各國的智能制造產業目前都處在探索中，大致上處在同一起跑線上，縱觀歷史，不論是德國，還是日本，其高端制造業形成都是長期歷史的沉淀。在工業互聯網的推動下，中國制造業正加快轉型升級，通過不斷提高自身競爭力，逐漸向智能制造方向轉變。業內分析認為，中國制造業升級中國智造，向高端轉型，或成必經之路，大力加強智能制造人才培養，能夠使我國在發展智能制造這個拉力賽中獲得更多優勢。

第二，產業布局更加優化，更加突出重點領域，從基礎行業高科技行業帶動我國經濟發展。智能制造離不開智能裝備，包括高級數控機床，配備最新型傳感器的智能機器人，智能化生產線根據德勤調查我們能發現，中國智能制造五大重點部署領域依次為：數字化工廠（63%）、設備及用戶深度挖掘（62%）、工業互聯網（48%）、重構生態及商業模式（36%）和人工智能（21%）。智能裝備也在2018年計入國家統計局發布的《戰略性新興產業分類（2018）》。根據工業和信息化部發布的一些數據我們不難發現我國在汽車制造業、電子設備制造業、電氣機械和器材制造業、專業設備制造業等行業更加具有智能制造能力和發展前景。

第三，智能制造業發展業熱點更加多樣化，涉及產業全面。工業互聯網熱潮之下應用前景可期、制造服務產業迎來發展新契機、人工智能和大數據分析加速制造業智能變革、仿真技術走向平民化，驅動企業創新發展、智能工廠集成商的發展、統一架構標準，加速IT與OT融合集成、數字孿生概念熱門，應用場景尚需突破、5G商用元年，制造業應用場景仍需探索、邊緣計算興起，云邊協同成為趨勢、仿真技術走向平民化，驅動企業創新發展等等發展熱點激勵智能制造不斷蓬勃發展。

參考文獻：

[1]駱鐵軍.鋼協冶金設備分會一屆六次理事（擴大）會議[Z].2019-09-19.

[2]前瞻產業研究院.2019年中國鋼鐵行業市場現狀及趨勢分析 智能制造、融合 創新將是發展主攻方向[R].2019-07-04.

[3]Lee J，Bagheri B，Kao H A.A Cyber-Physical Systems architecture for Industry 4.0-based manufacturing systems[J].Manufacturing Letters，2015（3）：18-23.

[4]ZHOU Jiajun.YA0 Xifan.Advanced manufacturing and new industrial revolution[J].Computer Integrated Manufacturing Systems，2015，21（8）：1963-1978.

[5]YAO Xian，LEl Yvi.GE Dongyuan，et al.On big data driving manufacturing from“Internet Plus”to“Al Plus[lUJ.China Mechanica Eengineering，2019，30（2）：134-142.

[6]錫凡，雷毅，葛動元，等.驅動制造業從“互聯網+走向人工智能+”的大數據之道[J].中國機械工程.2019，30（02）：134-142.

[7]黃倩倩，張麗.智能制造的模式及路徑研究[J].中國集體經濟，2018（27）：24-25.

（作者單位：江蘇大學機械工程學院。招玉春為通訊作者）