在过去的一年里,新一代信息技术进一步突破,并且出现了较为明显的代际演进。Sora、GPT—4o、Gemini 等大模型横空出世,人形机器人、四足机器人走出实验室,一系列因新技术突破而实现的“未来场景”令人目不暇接。甚至可以说,一夜之间世界步入了崭新的“人工智能+”时代。面对智能化浪潮席卷而来,人们的思维方式也发生了明显的转变。那些过去对数字化转型持保留态度、对相关投资犹豫不决的制造业企业家,不少似乎在一夜之间“觉醒”,即便正身处行业“内卷”且口袋“余粮”有限,也对投入数字化的信念更加积极坚定了;而那些较早地走上了数字化转型道路的企业家,已经在这轮行业竞争中尝到了甜头,甚至不少还在资本市场上获得超预期的回报。
企业要赢在当下,更想赢在未来。当下要赢,主要是服务好每一位客户的需求、交付高质量的产品;未来要赢,必须准确研判形势并且顺势而为,赢在战略。未来已来,只是尚未流行。未来的制造业,一定是全面数字化、智能化的生产方式和组织方式。主动拥抱变化,才能有笑看风云的运气。
走在制造业数字化转型前列的“浙江案例”
浙江是制造业大省和数字经济先行省,始终走在制造业数字化转型的前列,产业数字化发展指数、制造业数字化转型指数均居全国第一。2003 年,习近平总书记主政浙江期间,亲自擘画了“数字浙江”的发展蓝图。自此,浙江坚定不移地沿着总书记指引的方向前进,在机器换人、企业上云、数字化改造、智能化升级的道路上一路前行、勇攀高峰。截至目前,全省累计建设细分行业大脑 56 个,服务企业近 15 万家,打造 600 多个应用场景,降低企业生产成本约 13%,提高企业效益23%;累计培育未来工厂 72 家、智能工厂(数字化车间)794 家,其中未来工厂建设前后平均生产效率提升 57.8%、平均能源利用率提升 17%、综合成本降低 19%。
浙江的中小企业存在量大面广的特点,也是数字化转型的重点和难点。近年来,针对中小企业不愿改、不敢改、不会改等普遍存在的转型难题,浙江立足产业集群优势、突出细分行业特点,以系统化、批量化、低成本的策略,形成了中小企业数字化改造学样仿样推广的“浙江方案”。经过多年不懈的探索,现已形成江山木门、新昌轴承、兰溪棉织、东阳磁性材料等一批细分行业中小企业改造模式,累计打造 300 多家样本企业,在近 8000 家规上企业推广复制。
制造业数字化转型待提升的三个方面
目前来看,虽然大部分企业已经踏上数字化转型的道路,但多数仍处于起步阶段,离实现制造方式、经营方式、管理方式、治理方式的全面数字化仍存在明显差距,在支撑企业、行业、产业全面转型方面需要大力提升。
有效支撑企业数字化转型的产品和服务供给能力有待提升
一方面,面对大型企业机理复杂、定制程度高的领域,大部分数字化服务商往往需要加大投入,导致“一米宽、百米深”的转型场景需求难以得到有效满足。另一方面,面对中小企业资金投入有限、管理水平参差不齐等情况,提供能够使得中小企业和数字化供应商“双赢的”、经济型轻量化产品有效供给缺乏。
有效支撑行业数字化转型的产业链供应链数字体系和能力有待提升
当前,行业的数字化转型总体处于解决同类企业数字化共性需求阶段,而由“链主”企业牵头,配套企业、服务商、客户全面融入的产业链供应链数字化体系和能力建设不足,难以有效支撑形成产业链供应链的快速组织响应能力、“链主”企业的全球化管理能力、“平台型企业”的组织型制造能力等。
有效支撑产业数字化转型的创新和生态体系及能力建设有待提升
一方面,存在工业软件、高端工业母机、高端传感器等关键核心技术仍受制于人的情况。另一方面,人才、产业基金、数字基础设施、重点面向中小企业的公共服务体系等方面,仍有待进一步完善或强化与制造业数字化转型的适配性。
制造业数字化转型的四大趋势方向
随着大国竞争和博弈加剧,人工智能的冲击力和影响面扩大,制造业发展面临“三重”大调整:保护主义、单边主义上升加剧“逆全球化”进程,国际经贸规则重构推动区域化布局,加速格局调整;以人工智能为代表的数字技术深度融入实体经济,加快生产范式演进升级,加速范式调整;强国建设步入新阶段,加快形成新质生产力成为推动制造业高质量发展的内在要求,加速动力调整。在此背景下,制造业数字化转型面临发展新趋势。
从技术看,人工智能成为数字化转型关键变量
当前,以人工智能为代表的数字技术正深度融入实体经济,并广泛渗透到制造业的各个领域,使得产品形态、制造模式、生产方式、产业形态和产业分工格局不断变革。人工智能与制造业的深度融合成为新型工业化的重要标志。
今年的政府工作报告首次提出开展“人工智能+”行动,其目的正是推进人工智能赋能千行百业,加快发展新质生产力。从“人工智能+产品”看,人工智能已成为产品创新的新引擎,以大模型技术为依托,加速人形机器人、智能网联汽车、智能穿戴产品等智能终端产品发展。从“人工智能+制造”看,未来工厂、智能工厂将成为生产制造的典型形态,涌现出人机协同设计、智能虚拟中试、智能排产、智能供应链管理等应用场景。从“人工智能+平台”看,人工智能技术在行业数据汇聚、行业知识封装、行业模型开发中得到深度应用,推动产业大脑、工业互联网平台迭代升级。从“人工智能+业态”看,人工智能驱动供需两端全方位融合,推动制造业从传统的提供产品转变为以数据为核心的制造服务。
从要素看,高质量数据夯实数字化发展底座
数据是最具时代特征的生产要素之一,高质量数据已成为重要的基础性战略资源,尤其是在人工智能快速迭代、大模型与大数据相得益彰的发展态势中,数据要素的战略地位进一步凸显。数字时代的制造业将以数据为新生产资料、以数字空间为新发展领域、以数据资产为新价值源泉,带动传统生产要素跃升,全方位促进生产、决策和创新,助力培育新质生产力,提升制造业核心竞争力。对广大企业而言,数据将驱动企业技术创新、生产优化、业务转型、管理水平提升、市场预测分析,提升供应链管理水平和资源配置效率,能够显著提升企业竞争力。
从企业看,龙头牵引、链式转型格局加速形成
大企业通过数字化转型推动组织方式变革,但中小企业数字化转型普遍面临缺钱、缺人、缺技术的困境,既没有能力照搬大企业数字化转型路径和模式,又难以与产业大脑、工业互联网平台及上下游企业形成协同联动。
在此情况下,各主体积极探索以大带小的“链式”转型模式,发挥对中小企业转型带动作用明显的“链主”企业和转型成效突出的“链星”中小企业的作用,促进产业链上下游企业通力合作。关键企业、数字化服务商等通过数智赋能、融资服务、人才引培、生态建设等途径,向产业链供应链上中下游企业开放技术、资金、人才、服务等资源,助力“链上”中小企业数字化转型。越来越多的中小企业将推进开展“链式”数字化转型,“大带小、小托大”的生态模式将逐渐形成。
从生态看,产业集群助推企业突破转型瓶颈
在制造业数字化转型的浪潮中,产业集群和产业链作为连接企业、优化资源配置的重要载体,其数字化转型的成效直接影响到整个制造业生态的竞争力。面对制造业数字化转型的现实发展需求,产业集群可以从多种机制帮助企业突破“三不转”难题。
一是产业集群通过资源共享效应使集群内企业共同承担数字化转型高昂的固定成本,从而克服企业“不敢转”难题;二是产业集群能够促进产业链上下游企业的交易匹配效率,以交易伙伴的转型增进企业共同转型的动力,缓解企业“不想转”困境;三是产业集群可以发挥地理临近企业之间的知识溢出功能,帮助企业缓解数字化转型过程中的信息不对称问题,从而解决“不会转”难题。
“人工智能+”下加快制造业数字化转型的对策建议
面对不可阻挡的“人工智能+”潮流趋势,制造业企业必须以更加坚定的态度夯实数字化底座,不断挖掘数据、知识、模型的价值,构建更加广泛、敏捷、柔性的产业链供应链网络和有效汇聚人才、金融等新型要素的产业生态。
汇数据:推进数据要素价值释放
加强数据开放供给。加强部门协同,推进公共数据授权运营,加大公共数据开放力度,在政府侧推动公共数据“能开尽开”,建设多模态公共数据集和资源库。对于高校、科研院所等单位拥有的行业知识产权类数据,可通过激励、补偿等方式鼓励向企业、社会机构开放。面向重点产业领域,建设产业数据共享平台,进一步明确数据开放的规范性。
强化数据交易流通。推进“中国数谷”和数据交易所建设,完善数据资产评估定价、交易、权益保护等规则体系,推动公共数据、企业数据、个人数据分类分级确权授权、交易流通,探索场内、场外、跨境等数据交易流通范式。培育优质数据服务商和第三方服务机构,有序开发利用数据。
提升数据治理水平。推动数据管理国家标准(DCMM)贯标,扩大数据管理体系的覆盖面和应用水平,提升企业数据管理能力和数据供给质量。深化应用数字水印、区块链、联邦学习等前沿技术,加强数据安全及隐私保护,构筑数据全周期安全保障体系,打消企业对使用产业大脑导致数据泄露的顾虑。
优平台:推进产业大脑迭代升级
鼓励链主型、头雁型未来工厂企业牵头建设产业大脑。鼓励链主型、头雁型未来工厂企业率先探索行业关键环节和应用场景,沉淀为可复制可推广的能力,牵头建设行业产业大脑、行业级工业互联网平台、产业互联网平台等,并进行数据和先进技术共享,打造数字化赋能底座,形成示范效应,进而推动产业链上下游企业或同行业企业数字化转型升级,提升整体数字化水平和竞争力。
推进产业大脑与浙江数商协同发展。支持浙江数商积极参与产业大脑建设运营,以及优秀产业大脑建设运营主体向数商方向发展。针对深耕行业且有一定积累,但规模偏小的数字化服务商,通过逐步授权开放公共数据、资金及人才队伍方面的支持,促使其做大做强。鼓励各行业产业大脑承担中小企业数字化改造总包商,持续探索产业大脑自我造血能力。
推动人工智能赋能产业大脑建设。以“AI+产业大脑”为切入口,融入人工智能大模型等先进技术,面向工业领域建立行业垂直模型,推动产业大脑迭代升级,积极引导细分行业产业大脑迈向产业互联网的新发展阶段,进一步树立产业大脑“浙江范式”。
育主体:强化未来工厂示范引领
创新深化未来工厂建设。引导企业围绕创新突破领航型、集群示范头雁型、协同共生链主型、业态变革平台型等四种类型进行建设,创新打造网络化协同、个性化定制、服务化延伸、模型化发展等新模式新业态,推进组织型制造。深化与国内外智能制造相关机构合作,在理论创新、制度创新和实践创新等方面再深化,推进国家、国际标准制定。加强与国家层面权威机构、主流媒体合作,推广未来工厂建设模式,提升打造未来工厂智造品牌,助推中小企业智能化对标提升。
推进人工智能赋能未来工厂建设。围绕未来工厂典型场景,通过未来工厂试点示范引导企业发展“AI +研发设计”“AI +生产制造”“AI +质量管控”“AI +设备运维”“AI+精益管理”“AI +仓储物流”“AI +供应链”等模型产品,打造一批人工智能创新应用试点示范场景。支持大模型企业面向制造业领域加快开发部署,探索通用大模型、行业专属模型、企业部署模型协调应用模式,推进 AI 大模型在制造业领域落地应用,率先探索人工智能赋能新型工业化新路径。
推进未来工厂推广中心建设。提升建设“浙企智造在线”应用,链通国家智能制造公共服务平台,打造未来工厂推广中心,为企业推进未来工厂建设提供诊断咨询、规划设计、项目实施、评估验收、应用推广、人才培训等综合集成服务。依托行业产业大脑,集成全链条共性应用和能力组件,集聚省内外服务资源和专家人才队伍,组织行业共性解决方案研发、软硬件适配和规模化推广,助力企业数字化转型。
强保障:构建转型升级良好生态
加强数字化人才支撑。优化数字化人才培育体系,支持高校院所开展相关重点学科建设和专业设置。将算法工程师、大模型工程师等人才纳入浙江省紧缺人才目录,依托“鲲鹏行动”、海外高层次人才引进计划等,加快高端紧缺人才引进。坚持人才引进和自身培养相结合的原则,鼓励各地优化做实人才政策,推进首席数据官(CDO)制度试点,将首席数据官纳入各级各类高端人才政策。
推动数字化服务商分级分类形成合作生态。在垂直和专业领域解决方案方面,鼓励大型制造企业加强工业机理模型与数据沉淀,推动行业解决方案孵化;鼓励不同领域数字化服务商围绕特定工业场景打造解决方案,提升方案精准性。在综合类解决方案方面,支持打造具备系统集成能力的解决方案提供商,加快挖掘“链上”中小企业的实际需求,研发低成本、轻量化工具产品及解决方案,打造更易用设备接入和软件云化工具。
(作者蒋奕为单位:浙江工业大学,作者宋婷单位:浙江省工业和信息化研究院;本文刊发于2024年第10期《信息化建设》杂志)
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