中国制造业发展研究报告2022

第1部分 学术动态篇 　　第1章 政府政策及报告解析 　　作为世界第二大经济体，中国在过去几十年间不断创造经济发展的飞跃奇迹。制造业是中国立国之本、强国之基，制造业占据中国经济发展举足轻重的地位。随着世界科技进步日新月异，智能制造在制造业中已然越来越重要。对于中国来说，在智能制造中取得先机，便可以在世界制造业的竞争中先人一步，取得优势，加速中国从制造业大国走向制造业强国的脚步。如今，全球智能制造飞速发展，为此各国政府颁布了多项政策。本章将对主要国家的政府工作报告、研究机构报告进行解析和比较，以跟踪主要国家智能制造的发展趋势。 　　1.1 中国智能制造发展 　　1.1.1 国家政策解析 　　2020年，一场突如其来的新冠肺炎疫情席卷全球，对世界经济发展造成了巨大冲击。在疫情严重的2020年上半年，传统制造业几乎全部停工，但是我国一批智能制造标杆企业凭借自动化生产线、智能工厂、网络运维平台等优势，率先实现复工复产，不仅增强了全社会抵御突发事件的韧性，也为市场主体平稳运转，产业链、供应链保持稳定发挥了坚实的保障作用，充分体现了智能制造强大的潜力。2019年4月26日，习近平主席在第二届“一带一路”国际合作高峰论坛开幕式上强调，“我们要顺应第四次工业革命发展趋势，共同把握数字化、网络化、智能化发展机遇”。 　　早在2017年7月，我国便发布了《新一代人工智能发展规划》，提出要分三步走，实现我国人工智能发展战略目标，即到2020年人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步；到2025年人工智能基础理论实现重大突破，部分技术与应用达到世界领先水平；到2030年人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心。 　　为保证国家战略顺利实施，2020年12月22日，工业互联网专项工作组印发《工业互联网创新发展行动计划（2021—2023年）》（以下简称《行动计划》）。《行动计划》共提出了5个方面、11项重点行动和10大重点工程，着力解决工业互联网发展中的深层次难点、痛点问题，推动产业数字化，带动数字产业化。《行动计划》的5个方面包括新型基础设施进一步完善、融合应用成效进一步彰显、技术创新能力进一步提升、产业发展生态进一步健全和安全保障能力进一步增强，提出了具体的指导性建议，以切实保证在三年中推动互联网新兴技术与工业体系深度融合，实现关键技术突破创新。 　　此外，为了推动国家2035年远景目标顺利实现，进一步提升我国智能制造的竞争力，党中央高度重视区块链技术。习近平总书记在2019年提出，“要把区块链作为核心技术自主创新的重要突破口，明确主攻方向，加大投入力度，着力攻克一批关键核心技术，加快推动区块链技术和产业创新发展。”工业和信息化部、中央网络安全和信息化委员会办公室于2021年6月联合发布《关于加快推动区块链技术应用和产业发展的指导意见》（以下简称《指导意见》）。参考《指导意见》，可以发现全球数字化进程已深入推进，区块链产业竞争将更加激烈。为应对竞争，需要加速区块链技术与实体经济的深度融合，推动区块链融合应用，支撑行业数字化转型和产业高质量发展。 　　1.1.2 行业报告解析 　　根据中国新一代人工智能发展战略研究院发布的《中国新一代人工智能科技产业发展报告2021》显示，2020年是人工智能和实体经济全面融合的元年。中国人工智能科技产业内生于经济转型升级创造出的智能化需求。当今中国有至少2205家人工智能企业、15家国家*人工智能开放创新平台、52家人工智能新型研发机构和48家新型平台主导的农村网络空间产业生态。2205家人工智能企业广泛分布在20个应用领域。其中，企业技术集成与方案、智慧商业和零售两个应用领域的企业数占比*高，分别为17.20%和10.31%。智能机器人、智能硬件、科技金融、智慧医疗、智能制造领域企业数占比相对较高，分别为8.39%、8.06%、7.39%、7.27%、6.26%。企业技术集成与方案提供应用领域占比*高，说明在全面融合发展阶段，突破应用领域的共性和关键技术是中国人工智能科技产业关注的焦点。 　　同时，2021年3月18日，由中国电子信息产业发展研究院（赛迪研究院）主办的首届赛迪产业经济论坛在北京召开。赛迪研究院产业政策法规研究所栾群在论坛上发布了《“十四五”制造业高质量发展与产业政策转型白皮书》（以下简称《白皮书》）。《白皮书》指出，当今中国首要的任务便是大力发展实体制造业，扭转当今经济“脱实向虚”的趋势和避免制造业出现“空心化”的倾向，到2030年，中国制造业占国内生产总值（GDP）的比例至少应保持在27%。此外，从微观上来看以信息、大数据、人工智能等为代表的新技术大量涌现，要求中国探索出一条市场与政府共同协调治理的新路线。《白皮书》剖析，“十四五”时期，中国制造业面临六大战略任务：以先进制造业为核心，保持制造业比重基本稳定，推动传统产业转型升级、新兴产业培育、壮大先进制造业；实施创新驱动战略，实现工业高质量发展，重点推进制造业数字化、智能化改造，实现创新驱动制造业的发展；推进工业高级化发展，构建现代化产业体系；实施“智能+”战略，推动产业深度融合，大力推动“互联网+制造”“智能+制造”，加快推进数字化、网络化、智能化、服务化转型；推进全面开放，增强全球价值链掌控力；释放内需潜力，增强内需对工业发展的拉动。 　　不难看出，受新型冠状病毒肺炎疫情刺激，全球工业数字化进程加速。中国要想在“工业4.0”时代占得先机，*主要的便是进一步推动智能制造业发展，对于“互联网+”“人工智能”等新兴技术加大投资力度，争取早日完成关键技术突破。 　　1.2美国智能制造发展 　　美国作为世界**大经济体，其制造业始终保持世界领先水平。但是，自20世纪80年代，随着环境问题日益严重，美国制造业逐渐受到社会资源、生态资源等一系列问题的约束，其在全球范围内的领先地位逐渐受到了冲击，出现衰落现象。在这样的背景下，美国迫切需要寻求一种工业节能减排、资源综合利用、先进环保的制造技术与发展模式，大力发展智能制造。2018年10月，美国国家科学与技术委员会起草了《美国先进制造业领先战略》（Strategy for American Leadership in Advanced Manufacturing）；2019年6月，白宫公布《国家人工智能研究发展战略计划（2019更新版）》（The National Artificial Intelligence Research and Development Strategic Plan:2019 Update）。美国正在尽举国之力，发展人工智能，进一步提升其智能制造水平，力争在“工业4.0”的全球竞争中占据领先地位。截至2019年8月30日，美国已建成14家制造创新研究所。 　　2020年7月，美国工业互联网联盟首次发布《工业数字化转型白皮书》，指出工业数字化转型是指利用物联网改进流程及运营并获得更好的结果，其特点在于信息技术和运营技术的融合。本节将根据《工业数字化转型白皮书》重点分析美国智能制造政策。 　　1.2.1 企业数字化转型要点 　　1.数字化计划的可信度控制 　　制造业向工业数字化转型的基础便是物联网技术。作为新兴技术，物联网技术还未得到长时间使用的认可。因此，要加速工业数字化转型，必须保证数字化技术即物联网技术具有可信度，即在面对外部干扰、人为错误、系统故障和攻击时，能够保持其安全性、保障性、隐私保护、可靠性和弹性。物联网可信度的*低标准即为满足安全性、保障性、隐私保护、可靠性和弹性这5个特征的*低要求。为此美国职业安全与健康管理局出台了保护隐私和安全性的法规，即工作场所安全标准。企业在根据自身的愿景、路线图以及市场定位发展的过程中，必须满足*低的可信度标准。同时，过多强调可信度，也不一定是好事（表1-1）。企业应当在对可信度投入不足的风险与对其过度投资的后果之间找寻折中方案，以此推动工业智能化快速转型。 　　2.创新在数字化转型中的作用 　　《工业数字化转型白皮书》中提出，工业数字化转型应当围绕创新型流程来进行信息技术与运营技术的整合，其创新流程与现有流程存在4点不同。一是创新型流程包括探索应用新技术的可行性、整合信息技术与运营技术以及创建并实施信息技术与运营技术相结合的解决方案。二是创新型流程将是一个“快速的”流程，以构建“*简可行产品”为基础，继承了精实创业、设计思维和业务运维开发一体化（BizDevOps）的传统。三是创新型流程将呈现“开放”特征，通过不同部门和不同企业，以及信息技术与运营技术组织之间的合作，使信息技术与运营技术的整合不再复杂。在“开放”流程中，信息技术与运营技术组织相互学习彼此领域的知识、了解彼此的限制与困难，并为解决问题而相互合作。四是创新型流程应以客户思维为中心进行优化，利用万物互联和人机互联（包括客户）为客户提供解决方案，提供更好的客户体验和成效。只有通过不断创新，工业数字化转型才能*终实现。 　　3.工业物联网项目的作用 　　工业企业的数字化转型进程可能涉及多个工业物联网项目的实施，此类项目可能会支持甚至在某些情况下驱动转型。这些项目应能增强企业应对日益严峻的挑战以及实现超预期的、更好的结果的能力。对于在数字化转型策略出炉时正在进行中的工业物联网项目，必须对其范围加以审查、分析、评估，必要时做出调整，以*大化其对于数字化转型策略的影响和贡献。 　　1.2.2 数字化关键技术 　　工业数字化的关键是将“实物”通过网络连接，并捕捉这些“实物”运行及关联数据，从而达到优化操作的目的。美国在《工业数字化转型白皮书》中，重点强调了5项应当着重注意的技术。 　　1.云计算/边缘计算 　　云计算/边缘计算技术使信息处理更加靠近数据源，从而能够在本地设备无法稳定连接到数据中心资源的情况下提供（准）实时响应与改进功能。美国云计算/边缘计算产品与技术成熟度较高。从全球云计算/边缘计算科技企业的交易型开放式指数基金（exchange traded funds，ETF）指数来看，市值排名前十的企业中除 SAP和 Shopify以外均为美国企业。 　　2.人工智能与分析 　　《韦氏词典》对于人工智能（artificial intelligence，AI）的定义是“计算机科学的一个分支，研究计算机对于智能行为的模仿”以及“机器模仿人类智能行为的能力”。人工智能与分析强化了对于数据的理解和学习能力。工业物联网系统产生的信息包含海量的数据，人工智能算法可将这些数据加以分解和分析，从而帮助企业进行合理决策。2020