“AI+”時代，制造業數字化轉型的路與策

當前，以人工智能為代表的數字技術正深度融入實體經濟，并廣泛滲透到制造業的各個領域。面對不可阻擋的“人工智能＋”潮流趨勢，制造業企業必須以更加堅定的態度夯實數字化底座，不斷挖掘數據、知識、模型的價值，構建更加廣泛、敏捷、柔性的產業鏈供應鏈網絡和有效匯聚人才、金融等新型要素的產業生態

在過去的一年里，新一代信息技術進一步突破，并且出現了較為明顯的代際演進。Sora、GPT—4o、Gemini等大模型橫空出世，人形機器人、四足機器人走出實驗室，一系列因新技術突破而實現的“未來場景”令人目不暇接。甚至可以說，一夜之間世界步入了嶄新的“人工智能＋”時代。面對智能化浪潮席卷而來，人們的思維方式也發生了明顯的轉變。那些過去對數字化轉型持保留態度、對相關投資猶豫不決的制造業企業家，不少似乎在一夜之間“覺醒”，即便正身處行業“內卷”且口袋“余糧”有限，也對投入數字化的信念更加積極堅定了；而那些較早地走上了數字化轉型道路的企業家，已經在這輪行業競爭中嘗到了甜頭，甚至不少還在資本市場上獲得超預期的回報。

企業要贏在當下，更想贏在未來。當下要贏，主要是服務好每一位客戶的需求、交付高質量的產品；未來要贏，必須準確研判形勢并且順勢而為，贏在戰略。未來已來，只是尚未流行。未來的制造業，一定是全面數字化、智能化的生產方式和組織方式。主動擁抱變化，才能有笑看風云的運氣。

走在制造業數字化轉型前列的“浙江案例”

浙江是制造業大省和數字經濟先行省，始終走在制造業數字化轉型的前列，產業數字化發展指數、制造業數字化轉型指數均居全國第一。2003年，習近平總書記主政浙江期間，親自擘畫了“數字浙江”的發展藍圖。自此，浙江堅定不移地沿著總書記指引的方向前進，在機器換人、企業上云、數字化改造、智能化升級的道路上一路前行、勇攀高峰。截至目前，全省累計建設細分行業大腦56個，服務企業近15萬家，打造600多個應用場景，降低企業生產成本約13%，提高企業效益23%；累計培育未來工廠72家、智能工廠（數字化車間）794家，其中未來工廠建設前后平均生產效率提升57.8%、平均能源利用率提升17%、綜合成本降低19%。

浙江的中小企業存在量大面廣的特點，也是數字化轉型的重點和難點。近年來，針對中小企業不愿改、不敢改、不會改等普遍存在的轉型難題，浙江立足產業集群優勢、突出細分行業特點，以系統化、批量化、低成本的策略，形成了中小企業數字化改造學樣仿樣推廣的“浙江方案”。經過多年不懈的探索，現已形成江山木門、新昌軸承、蘭溪棉織、東陽磁性材料等一批細分行業中小企業改造模式，累計打造300多家樣本企業，在近8000家規上企業推廣復制。

制造業數字化轉型待提升的三個方面

目前來看，雖然大部分企業已經踏上數字化轉型的道路，但多數仍處于起步階段，離實現制造方式、經營方式、管理方式、治理方式的全面數字化仍存在明顯差距，在支撐企業、行業、產業全面轉型方面需要大力提升。

有效支撐企業數字化轉型的產品和服務供給能力有待提升

一方面，面對大型企業機理復雜、定制程度高的領域，大部分數字化服務商往往需要加大投入，導致“一米寬、百米深”的轉型場景需求難以得到有效滿足。另一方面，面對中小企業資金投入有限、管理水平參差不齊等情況，提供能夠使得中小企業和數字化供應商“雙贏的”、經濟型輕量化產品有效供給缺乏。

有效支撐行業數字化轉型的產業鏈供應鏈數字體系和能力有待提升

當前，行業的數字化轉型總體處于解決同類企業數字化共性需求階段，而由“鏈主”企業牽頭，配套企業、服務商、客戶全面融入的產業鏈供應鏈數字化體系和能力建設不足，難以有效支撐形成產業鏈供應鏈的快速組織響應能力、“鏈主”企業的全球化管理能力、“平臺型企業”的組織型制造能力等。

有效支撐產業數字化轉型的創新和生態體系及能力建設有待提升

一方面，存在工業軟件、高端工業母機、高端傳感器等關鍵核心技術仍受制于人的情況。另一方面，人才、產業基金、數字基礎設施、重點面向中小企業的公共服務體系等方面，仍有待進一步完善或強化與制造業數字化轉型的適配性。

制造業數字化轉型的四大趨勢方向

隨著大國競爭和博弈加劇，人工智能的沖擊力和影響面擴大，制造業發展面臨“三重”大調整：保護主義、單邊主義上升加劇“逆全球化”進程，國際經貿規則重構推動區域化布局，加速格局調整；以人工智能為代表的數字技術深度融入實體經濟，加快生產范式演進升級，加速范式調整；強國建設步入新階段，加快形成新質生產力成為推動制造業高質量發展的內在要求，加速動力調整。在此背景下，制造業數字化轉型面臨發展新趨勢。

從技術看，人工智能成為數字化轉型關鍵變量

當前，以人工智能為代表的數字技術正深度融入實體經濟，并廣泛滲透到制造業的各個領域，使得產品形態、制造模式、生產方式、產業形態和產業分工格局不斷變革。人工智能與制造業的深度融合成為新型工業化的重要標志。

今年的政府工作報告首次提出開展“人工智能＋”行動，其目的正是推進人工智能賦能千行百業，加快發展新質生產力。從“人工智能＋產品”看，人工智能已成為產品創新的新引擎，以大模型技術為依托，加速人形機器人、智能網聯汽車、智能穿戴產品等智能終端產品發展。從“人工智能＋制造”看，未來工廠、智能工廠將成為生產制造的典型形態，涌現出人機協同設計、智能虛擬中試、智能排產、智能供應鏈管理等應用場景。從“人工智能＋平臺”看，人工智能技術在行業數據匯聚、行業知識封裝、行業模型開發中得到深度應用，推動產業大腦、工業互聯網平臺迭代升級。從“人工智能＋業態”看，人工智能驅動供需兩端全方位融合，推動制造業從傳統的提供產品轉變為以數據為核心的制造服務。

從要素看，高質量數據夯實數字化發展底座

數據是最具時代特征的生產要素之一，高質量數據已成為重要的基礎性戰略資源，尤其是在人工智能快速迭代、大模型與大數據相得益彰的發展態勢中，數據要素的戰略地位進一步凸顯。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，帶動傳統生產要素躍升，全方位促進生產、決策和創新，助力培育新質生產力，提升制造業核心競爭力。對廣大企業而言，數據將驅動企業技術創新、生產優化、業務轉型、管理水平提升、市場預測分析，提升供應鏈管理水平和資源配置效率，能夠顯著提升企業競爭力。

從企業看，龍頭牽引、鏈式轉型格局加速形成

大企業通過數字化轉型推動組織方式變革，但中小企業數字化轉型普遍面臨缺錢、缺人、缺技術的困境，既沒有能力照搬大企業數字化轉型路徑和模式，又難以與產業大腦、工業互聯網平臺及上下游企業形成協同聯動。

在此情況下，各主體積極探索以大帶小的“鏈式”轉型模式，發揮對中小企業轉型帶動作用明顯的“鏈主”企業和轉型成效突出的“鏈星”中小企業的作用，促進產業鏈上下游企業通力合作。關鍵企業、數字化服務商等通過數智賦能、融資服務、人才引培、生態建設等途徑，向產業鏈供應鏈上中下游企業開放技術、資金、人才、服務等資源，助力“鏈上”中小企業數字化轉型。越來越多的中小企業將推進開展“鏈式”數字化轉型，“大帶小、小托大”的生態模式將逐漸形成。

從生態看，產業集群助推企業突破轉型瓶頸

在制造業數字化轉型的浪潮中，產業集群和產業鏈作為連接企業、優化資源配置的重要載體，其數字化轉型的成效直接影響到整個制造業生態的競爭力。面對制造業數字化轉型的現實發展需求，產業集群可以從多種機制幫助企業突破“三不轉”難題。

一是產業集群通過資源共享效應使集群內企業共同承擔數字化轉型高昂的固定成本，從而克服企業“不敢轉”難題；二是產業集群能夠促進產業鏈上下游企業的交易匹配效率，以交易伙伴的轉型增進企業共同轉型的動力，緩解企業“不想轉”困境；三是產業集群可以發揮地理臨近企業之間的知識溢出功能，幫助企業緩解數字化轉型過程中的信息不對稱問題，從而解決“不會轉”難題。

“人工智能＋”下加快制造業數字化轉型的對策建議

面對不可阻擋的“人工智能＋”潮流趨勢，制造業企業必須以更加堅定的態度夯實數字化底座，不斷挖掘數據、知識、模型的價值，構建更加廣泛、敏捷、柔性的產業鏈供應鏈網絡和有效匯聚人才、金融等新型要素的產業生態。

匯數據：推進數據要素價值釋放

加強數據開放供給。加強部門協同，推進公共數據授權運營，加大公共數據開放力度，在政府側推動公共數據“能開盡開”，建設多模態公共數據集和資源庫。對于高校、科研院所等單位擁有的行業知識產權類數據，可通過激勵、補償等方式鼓勵向企業、社會機構開放。面向重點產業領域，建設產業數據共享平臺，進一步明確數據開放的規范性。

強化數據交易流通。推進“中國數谷”和數據交易所建設，完善數據資產評估定價、交易、權益保護等規則體系，推動公共數據、企業數據、個人數據分類分級確權授權、交易流通，探索場內、場外、跨境等數據交易流通范式。培育優質數據服務商和第三方服務機構，有序開發利用數據。

提升數據治理水平。推動數據管理國家標準（DCMM）貫標，擴大數據管理體系的覆蓋面和應用水平，提升企業數據管理能力和數據供給質量。深化應用數字水印、區塊鏈、聯邦學習等前沿技術，加強數據安全及隱私保護，構筑數據全周期安全保障體系，打消企業對使用產業大腦導致數據泄露的顧慮。

優平臺：推進產業大腦迭代升級

鼓勵鏈主型、頭雁型未來工廠企業牽頭建設產業大腦。鼓勵鏈主型、頭雁型未來工廠企業率先探索行業關鍵環節和應用場景，沉淀為可復制可推廣的能力，牽頭建設行業產業大腦、行業級工業互聯網平臺、產業互聯網平臺等，并進行數據和先進技術共享，打造數字化賦能底座，形成示范效應，進而推動產業鏈上下游企業或同行業企業數字化轉型升級，提升整體數字化水平和競爭力。

推進產業大腦與浙江數商協同發展。支持浙江數商積極參與產業大腦建設運營，以及優秀產業大腦建設運營主體向數商方向發展。針對深耕行業且有一定積累，但規模偏小的數字化服務商，通過逐步授權開放公共數據、資金及人才隊伍方面的支持，促使其做大做強。鼓勵各行業產業大腦承擔中小企業數字化改造總包商，持續探索產業大腦自我造血能力。

推動人工智能賦能產業大腦建設。以“AI＋產業大腦”為切入口，融入人工智能大模型等先進技術，面向工業領域建立行業垂直模型，推動產業大腦迭代升級，積極引導細分行業產業大腦邁向產業互聯網的新發展階段，進一步樹立產業大腦“浙江范式”。

育主體：強化未來工廠示范引領

創新深化未來工廠建設。引導企業圍繞創新突破領航型、集群示范頭雁型、協同共生鏈主型、業態變革平臺型等四種類型進行建設，創新打造網絡化協同、個性化定制、服務化延伸、模型化發展等新模式新業態，推進組織型制造。深化與國內外智能制造相關機構合作，在理論創新、制度創新和實踐創新等方面再深化，推進國家、國際標準制定。加強與國家層面權威機構、主流媒體合作，推廣未來工廠建設模式，提升打造未來工廠智造品牌，助推中小企業智能化對標提升。

推進人工智能賦能未來工廠建設。圍繞未來工廠典型場景，通過未來工廠試點示范引導企業發展“AI＋研發設計”“AI＋生產制造”“AI＋質量管控”“AI＋設備運維”“AI＋精益管理”“AI＋倉儲物流”“AI＋供應鏈”等模型產品，打造一批人工智能創新應用試點示范場景。支持大模型企業面向制造業領域加快開發部署，探索通用大模型、行業專屬模型、企業部署模型協調應用模式，推進AI大模型在制造業領域落地應用，率先探索人工智能賦能新型工業化新路徑。

推進未來工廠推廣中心建設。提升建設“浙企智造在線”應用，鏈通國家智能制造公共服務平臺，打造未來工廠推廣中心，為企業推進未來工廠建設提供診斷咨詢、規劃設計、項目實施、評估驗收、應用推廣、人才培訓等綜合集成服務。依托行業產業大腦，集成全鏈條共性應用和能力組件，集聚省內外服務資源和專家人才隊伍，組織行業共性解決方案研發、軟硬件適配和規模化推廣，助力企業數字化轉型。

強保障：構建轉型升級良好生態

加強數字化人才支撐。優化數字化人才培育體系，支持高校院所開展相關重點學科建設和專業設置。將算法工程師、大模型工程師等人才納入浙江省緊缺人才目錄，依托“鯤鵬行動”、海外高層次人才引進計劃等，加快高端緊缺人才引進。堅持人才引進和自身培養相結合的原則，鼓勵各地優化做實人才政策，推進首席數據官（CDO）制度試點，將首席數據官納入各級各類高端人才政策。

推動數字化服務商分級分類形成合作生態。在垂直和專業領域解決方案方面，鼓勵大型制造企業加強工業機理模型與數據沉淀，推動行業解決方案孵化；鼓勵不同領域數字化服務商圍繞特定工業場景打造解決方案，提升方案精準性。在綜合類解決方案方面，支持打造具備系統集成能力的解決方案提供商，加快挖掘“鏈上”中小企業的實際需求，研發低成本、輕量化工具產品及解決方案，打造更易用設備接入和軟件云化工具。

（作者蔣奕為單位：浙江工業大學，作者宋婷單位：浙江省工業和信息化研究院）