本文来自微信公众号“中国工业报”，【作者】李锐。
制造业是立国之本、强国之基。在全球竞争日趋激烈、科技革命飞速发展之际，数智经济正在改变着全球产业竞争的新格局。以大数据、人工智能、工业物联网、云计算为代表的数智经济技术正重塑着全球制造业的生产函数和竞争格局，推动制造业向智能化转型升级。要理解其深层次逻辑和实现途径，就要从它的内在动力、技术赋能路径和多方协同机制这三个方面进行剖析，这对于把握产业变革的规律、推动经济转型升级具有十分重要的理论和现实意义。
▲来源：摄图网
生成机制：数智经济赋能转型的动力源泉
数据要素成为新的生产资料。传统制造业中土地、劳动、资本是主要的生产要素，生产活动的开展依靠实体资源的投入。而数智经济的发展使数据逐渐成为与实体要素同等重要的新生产资料。这主要是因为它能够被反复采集、传输、分析、应用，在使用的过程中不会被消耗掉，反而会随着使用次数的增加而不断增值。在制造业场景中，设备运行数据、工艺参数数据、供应链数据、客户反馈数据等经过整合分析之后可以转化为优化生产、改进质量、精准决策的依据。海南企业可以利用跨境数据流动便利的制度优势，合规地获取国际市场的需求数据、技术情报、供应链信息，为算法模型提供更丰富的训练素材。当数据真正成为贯穿研发、生产、管理、服务全链条的要素时，制造业的内在运行逻辑就会发生根本性的变化。
数智技术改变了生产函数的结构。生产函数就是反映投入要素与产出之间技术关系的函数。传统的制造模式下生产函数比较稳定，要素组合方式和产出效率在一段时间内不会发生大的变化。数智技术对制造业的改造实现了生产函数的根本性跃迁。物联网技术使生产设备具备感知、互联的功能，生产过程中各种状态信息可以被实时采集并传送到各个地方。云计算技术具有海量数据的存储和计算能力，可以对大量的数据进行处理；人工智能技术赋予了系统学习和决策的能力，可以从海量数据中发现规律、改进参数、预测趋势。将这些技术综合使用，可以使同样的要素投入得到更多的产出，在产出相同时可以消耗更少的资源。传统的生产函数中，劳动和资本是替代关系，而在数智技术驱动下的生产函数中，要素关系从“替代”转向“互补—协同—涌现”的跃迁。劳动与资本不再是“此消彼长”的竞争关系，而是“相互增强”的共生关系；数据与算法重塑生产函数结构，使制造业不再遵循边际收益递减的规律，而是可以在数智技术的支持下，实现更长时间、更大范围的生产效率改善。
平台载体重塑产业组织形态。数智经济的典型特征之一就是平台化发展。平台载体的出现改变了传统的产业组织形式。传统产业组织是以企业为基本单位，企业之间通过市场交易或者纵向一体化相联系，信息传递效率低、协同成本高。平台载体介入之后，产业链上下游企业可以同时在线上平台对接交流。工业互联网平台就是这一转变的集中体现。平台之上，设备制造商把设备运行数据上传到平台，软件开发商在平台上开发各种应用，制造企业可以根据自身需求调用平台上的服务。平台网络效应使得加入的企业数量越多，平台的价值就越大，从而形成正向循环。以平台为基础的网络化、生态化的组织形式加快了知识、技术、创新的传播速度，优化了资源配置，促使制造业由封闭的链式结构向开放的价值网络转变，为智能化转型赋予了新的组织支撑。
作用路径：智能技术渗透制造系统的深层逻辑
生产环节：实现精准感知与自主优化。智能技术向制造系统渗透的首要和基本作用路径，就是深入生产制造的核心环节，实现由“经验驱动”到“数据驱动”的转变，最终达到精准感知和一定程度的自主优化。传统的生产过程当中，设备运行状况、工艺参数的变动、产品品质的起伏等信息大都依靠人工巡查和事后检测来获取，信息获取存在迟缓且不完全的情况，不能及时察觉并作出调整。而智能技术的使用使生产环节具备精准感知和自我优化的能力。在生产线的各个位置安装各种传感器，可以对温度、压力、振动、转速等重要的参数进行实时采集，从而达到对生产过程全方位感知的目的。这些感知数据通过工业网络汇集到控制系统中，系统按照事先设定好的算法模型，自动判断目前的状态是否处于正常区间内，如果出现异常就会发出警报或者自动调节参数。精准感知与自主优化相融合，使得生产环节从原来的“人控”转变为现在的“智控”，效率提升的同时质量也保持稳定，并且资源利用更加高效。
管理流程：推进数据驱动与科学决策。传统的管理决策大多依靠管理者的个人经验和直觉来做出，决策的质量受到个人认知水平和掌握的信息的影响。在市场环境变化多端的时候，这样的决策方式很难及时做出反应，并且还会因为信息缺失而造成失误。而智能技术的应用使得管理流程从以前依靠经验决策转变为依靠数据和科学决策。企业可以创建统一的数据平台，将分布在各个业务系统中的数据集中起来，形成企业级的数据中台。管理者可以随时调取生产、销售、库存、财务等各个方面的实时数据，对企业经营情况获得全面认识。在此基础上，用数据分析工具和决策支持系统来模拟推演不同的决策方案，并对它们的效果进行预测，使得管理者可以做出更加科学的判断。管理流程的智能化转型一方面可以提高决策的科学性，另一方面可以加快企业对市场变化和内部风险的反应速度，使管理活动从被动应对转变为主动控制。
价值创造：向服务延伸与生态协同。数智经济背景下，制造业的价值创造模式由原来单纯的产品生产转向了服务延伸、生态协同，实现了价值创造的多元化升级。企业在价值延伸方面可以利用智能技术提供增值服务。装备制造企业可以将传感器、通信模块嵌入产品当中，对设备运行数据进行实时采集，采用远程监测、数据分析等方式为客户提供预测性的维护服务，将一次性的产品销售转变为持续的服务收入。生态协同是指智能技术使企业同上下游伙伴、跨行业伙伴之间建立起更紧密的价值共创关系。利用工业互联网平台，企业同供应商共享生产计划数据，从而实现精准的物料配送。价值创造从原来的单个企业内部活动转变为整个生态系统之间的协同活动，有利于提高产业整体价值和核心竞争力。
创新路径：制造业智能化转型的系统推进
提升企业数字能力与敏捷反应能力。企业是制造业智能化转型的主体，提高自身数字能力和敏捷反应能力是实现转型的主要途径。企业要加大数字技术的投入，引进先进的数字设备和技术，搭建企业内部的数字化管理与生产平台，推进生产、管理和服务等各方面的数字化改造。同时，加强员工数字技能培训，提高员工使用数字技术的能力，培养具有数字素养的人才队伍。另外，企业还要建立灵活的响应机制来应对市场的需求变化和技术更新，改进生产和服务方案，增强自身的市场竞争力，从而培育数字能力与敏捷反应能力，夯实企业智能化转型基础，推动企业实现高质量发展。
从产业角度来创建协同网络和开放生态。制造业的智能化转型不是单个企业孤立的行为，而是依靠整个产业的协同来实现，需要创建协同网络和开放生态。产业层面的协同网络建立首先要实现产业链上下游企业之间的数据交流。这就需要形成统一的数据接口标准和通信协议，使各个企业、各个系统之间可以自由地交换数据。龙头企业应起到引领作用，带动供应链上所有的中小企业加入工业互联网平台，形成数据共享、业务协同的产业联盟，并创建出一个开放的应用开发生态。工业互联网平台的价值很大程度上是由平台上应用的数量、质量所决定的。平台运营方要开放接口，激发第三方开发者在平台上开发各种工业应用软件，从而形成一个丰富的应用生态。从产业层面而言，创建起协同网络与开放生态，可以降低单一企业的数字化转型成本，从而提升整个产业的创新效率以及资源利用率。
制度层面要完善政策环境与标准体系。制造业智能化转型要系统推进，需要在制度上给予有力支撑。政策环境和标准体系属于制度保障，对转型方向、速度、成效起决定性的作用。在政策环境方面，政府应该发挥引导和支持的作用。例如，海南封关运作后，“零关税、低税率、简税制”“加工增值30%免关税”的政策体系与跨境数据流动的制度安排形成叠加效应。为企业的发展提供实实在在的税收优惠，促进社会资本向智能制造方向投入。在此基础上，加强人才队伍建设，推动高校设置智能制造相关专业，校企合作培养复合型人才，引进和培养一批海外高层次人才。在标准体系上要加快建立适应智能制造发展需要的标准体系。数据标准上要建立统一的数据采集、存储、交换格式标准，消除数据的碎片化、孤岛化现象，使各个系统之间可以互相交流使用数据。从安全标准上来说，要创建工业互联网安全保障体系，明确数据安全、网络安全、设备安全的基本准则，为企业的数字化转型提供安全底线。完善的政策环境、健全的标准体系可以为制造业的智能化转型提供良好的制度环境，减少企业转型过程中不确定因素的影响，调动市场主体参与转型的积极性和创造性。
数智经济的发展给制造业的智能化转型带来了前所未有的机遇，也对制造业提出了更高的要求。制造业智能化转型是一个系统工程，必须立足于生成机制、依靠作用路径、强化创新推进，从企业、产业、制度三个方面协同发力来解决转型过程中遇到的各种问题。通过数据要素赋能、数字技术渗透、平台载体支撑，制造业生产、管理、价值创造模式发生全方位的改变，从而实现产业的效率提高和质量改善。海南自贸港跨境数据流动的制度创新、加工增值政策的产业赋能是数智技术与制度创新“双轮驱动”下制造业智能化转型的典型案例。只有不断加强各个方面的协同联动，不断改善转型路径、完善保障体系，才能使制造业智能化转型真正落到实处，为制造业的高质量发展注入强劲动力，助力现代化产业体系建设。
（作者单位：中共海南省委党校）
