2016中国智能制造十大变革趋势

当前，信息技术、新能源、新材料、生物技术等重要领域和前沿方向的革命性突破和交叉融合，正在引发新一轮产业变革，将对全球制造业产生颠覆性的影响，并改变全球制造业的发展格局。特别是新一代信息技术与制造业的深度融合，将促进制造模式、生产组织方式和产业形态的深刻变革。

清华大学全球4.5产业研究院与赛迪顾问股份有限公司组成的研究团队，对中国智能制造的变革趋势做出如下研判。

趋势一：重塑现有工业体系

信息时代制造业创新特点正在发生显著变化，一是科研工具日益数字化、智能化；二是创新模式向异地化、协同化方向发展；三是用户参与创新过程更容易，众创模式逐步普及；四是技术更新周期缩短，创新速度加快；五是研发(包括设计、研究、试验)手段虚拟化、网络化。

智能制造内在表现为：多种学科交叉、多种技术融合、多种工艺复合、多种材料混用、多种资源整合、多种人才聚集；外在表现为：更新速度加快、研发周期缩短、定制生产普遍、模式创新活跃。在这一趋势的推动下，中国现有工业体系会逐步瓦解、重构，新的制造模式、组织方式、产业形态等大量涌现。

趋势二：规模庞大、层次多样的需求

中国制造业具有规模体量大、结构体系完备、发展水平参差不齐的显著特点，中国制造业在整体转型升级的过程中，处于不同发展水平的领域和行业也将成波次地动态推进。

首先，中国各行业巨大市场，将为企业新技术的孕育提供所必需的规模门槛。其次，需求差异化将提供多样化使用场景，可用于试验不同的技术产品和升级路径。第三，由于市场需求差异大，技术创新和扩散在行业都要经历一个过程，企业将面对接力式的需求浪潮。因此，庞大市场中不同发展阶段的企业对生产装备自动化、信息化和智能化的各类需求，将长时间同时并存。

从这个意义上说，全球没有任何一个其他市场，可以孕育如此多样性、成规模的创新需求。

总体来看，中国仍处于工业化中期阶段，与先进国家相比还有较大差距。通过对占世界制造业总产值70%以上的15个国家的制造业质量竞争力的对比分析，中国整体制造业竞争力排名第13位。

当前，中国正加速进入工业化中后期，面临着各产业部门新的装备需求、普通民众新的消费需求、社会治理服务新的能力需求、国际竞争和国防建设新的安全需求等。在生产装备技术水平、消费品品质提升、公共设施设备供给、重大技术装备等各方面，一个有13多亿人口、加速工业化的中国，创造出了一个需求不断升级的庞大市场。

趋势三：全球制造行业的一个缩微版本

从全球看，门类齐全、发展水平参差不齐的中国制造业，恰如全球制造行业的一个缩微版本，基于中国市场中发展的技术、产品和业务模式，具有全球应用前景。因此，从某种意义上讲，中国就是全球市场竞争的前哨战，“胜了中国，赢得全球”，如通讯设备领域的华为、中兴。

可以预期，基于中国需求多样化、动态化特征发展出来的制造业产业升级的经验，将来也能够应用到全球其他市场，这也是中国企业对全球产业升级的重要贡献。

趋势四：催生大量以服务型制造为代表的新兴业态

产业升级的本质是生产要素成本攀升与产业价值链提升之间的一场马拉松式的竞赛，这场竞赛决定了一个国家能否迈过中等收入陷阱、能否冲破高收入之墙。

制造业服务化是提升产业价值链的重要途径，是信息化时代一个企业乃至一个国家赢得这场竞赛的关键。发达国家制造业服务化水平明显高于工业化进程中的国家。美国的制造业服务型制造大概占到了60%，而中国的制造业服务型制造只占了不到2%。

产业互联网时代，企业成功的核心是能否从观念、技术、商业模式上进行改造，使每个企业不再只是产品生产者、服务提供者，而是通过产品与服务，与客户建立了“强关系”，能成为24小时在线，了解、预测客户需求的“客户运营商”（Customer Operator）。

服务以各种形式融入到了制造业研发设计、生产制造、经营管理、销售运维等环节，有价值创造的可能就有服务形态的出现。服务型制造主要模式有：基于产品研发设计的增值服务，基于产品效能提升的增值服务，基于产品交易便捷化的增值服务，基于产品集成整合的增值服务，从基于产品的服务到基于需求的服务等。

趋势五：竞争焦点从价值链提升转向价值网络构建

互联网使信息搜寻、沟通、协商谈判、支付等交易环节变得更加容易，显著降低了企业各种交易成本。同时，互联网聚合了群体创造的力量，用户、供应商、合作伙伴等越来越多地参与到企业的价值创造活动中，显著降低了企业的管理成本。

于是，在市场机制和企业机制之间，出现了“第三只手”——价值网络机制，即通过整合资源而不是一体化或简单交易，以开放、共享、互利、对等、协作的方式，与合作伙伴形成利益共享的价值共同体，共同创造和分享价值。

价值网络提供了获取信息、资源、市场、技术的新机制，不仅降低了交易成本和管理成本，更重要的是，发挥了规模经济、范围经济和网络外部性经济，创造了更大的价值空间，在实现和交付客户价值的同时帮助企业实现战略目标。以上这些因素交织在一起，相互作用，不仅增强了商业环境的不确定性、未来的不可预测性、商业系统的复杂性，更导致了破坏性的、大规模的商业力量的转移。

全球商业已经进入新的结构性变化的时期，企业创造价值的方式和逻辑发生了根本性的变化，新的治理机制正在形成。

趋势六：创新模式从组织内部转向开放性众包平台

工业革命以来，社会生产方式经历了三个阶段。

第一个阶段是1910年代开始的大规模制造阶段。得益于标准化作业流程和流水线，福特T型车得以大规模生产。

第二个阶段是始于1980年代的大规模定制阶段。在大规模定制环节，用户开始有更多的选择余地和更多的满足感。在企业与用户之间，也开始出现了互动。

第三个阶段，可以称作个性化定制阶段。消费者更加追求个性化，大众市场被打碎，重新分化组合，呈现多品种、少批量、碎片化，消费者甚至开始进行DIY。消费者通过量身定做这个过程，彰显自己的个性，表达自我的情感诉求。

纵观生产方式转变的三个阶段，生产者和消费者的互动关系在悄然变化，消费者开始一步一步参与到产品价值创造的环节，出现了“产消合一”。

新经济模式下，除了消费者以外，供应商、合作伙伴等利益相关者也越来越多地参与企业的价值创造活动，即众包或群体创造。众包以开放的平台，聚合用户、供应商、合作伙伴以及员工的智慧，发挥企业内部和外部群体创造的力量，来自不同头脑的思想和智慧相互碰撞、借鉴、补充和启发，从无序到有序，从散乱到集中，从微小到宏大，迸发出工业经济时代无法想象的力量。

趋势七：云制造平台不断涌现

云制造是一种新型的网络化制造服务模式，融合了先进的制造技术，以及互联网、云计算、物联网、大数据等信息技术，以公共服务平台为载体，通过虚拟化、服务化和协同化，汇聚分布异构的制造资源和制造能力，在制造全生命周期的各个阶段，根据用户的需求，实现及时低成本的服务，实现自动化的资源的高质高效的对接。

从云制造的内涵和特征可以看出，云制造的运营其实包含了四大要素，一是需要服务平台，二是要有广大的用户需求方，三是要有制造资源和服务的提供方，四要有平台运营商，且平台上承载了各种各样的制造资源和服务。各主体之间能够依托平台高效的互动，各取所需。

趋势八：产融互动集中爆发

可以预见，未来几年中国制造领域将产生大量并购和整合，在这一进程中，产业集中、结构优化、规模经济和范围经济的效率提升等产业效应日益彰显。

事实上，在政策推动下，中国制造业已经通过资本市场上的并购整合迈开了转型升级的步伐。证券时报统计显示，2015年中国制造业领域的并购事件高达2249次，同比增长34%，在各行业并购总量中占比39%，在全部19大行业中位居第一。

未来，大量企业将以战略为牵引，充分借力资本市场，并将资本市场的优势转化为产业方面的竞争优势，以资本驱动产业，以产业支撑资本，实现产业和资本的协同发展。

趋势九：共享经济模式为制造业提供了转型新方向

从产业组织方式来看，互联网价值发现，资源聚合，大众协同的一些特性使得以层级制组织线性分工为特征的传统的组织方式，向网络化、平台化、扁平化为特征的新型组织转变。

与此同时，传统制造业的以产品和生产为核心的商业模式已经在向以消费者为核心，以生产加服务为本转变，产业竞争也从单一环节向产业的生态竞争转变，以共享经济模式为代表的无工厂的制造商和微型跨国公司也正在逐步崛起。在制造业传统的供给模式下，劳动者或服务提供者需要依附于商业组织，间接地向最终消费者提供服务。共享经济的出现，打破了个体劳动者对商业组织的依附，可以直接向最终用户提供服务或产品。而共享经济平台的出现，使脱离商业组织的个体服务者有机会接触更广泛的需求方。

深圳硬蛋科技从需求端启动，到整个价值链的企业都参加的一套智能制造系统，从设计、制造、芯片、模块、消费者形成了一个完整的数据闭环链条，打造了一个全球的头脑和中国制造的制造业共享经济平台。

趋势十：“数据工程师”加速取代传统“熟练工种”

智能制造的快速推进带来了对人才的巨大需求。随着数字化研发设计管理工具的普及，员工需要具备应对工业4.0的基本素质，传统的工艺类岗位也面临着数字化改造，CAD（计算机辅助设计）、CAM（计算机辅助制造）、CAE（计算机辅助模拟仿真分析）、CAPP（计算机辅助工艺过程设计）、MES（生产过程执行管理系统）、ERP（企业资源计划）等工具的运用已经成为员工的基本能力要求。

一些传统岗位在生产中的作用将逐渐弱化，甚至消失，例如：晒图员岗位逐渐退出历史舞台，而数字化建模、精益专员、逆向造型、3D打印、精密测量与检验岗位越来越重要。

这一背景下，企业发展趋势、岗位及人才需求的变化对人才教育培训供给模式产生冲击，人才培养标准与企业岗位需求迫切需要加速对接。智能制造实现了制造工艺仿真优化、制造过程数字化控制、状态信息实时监测，企业“熟练工种”将减少，人将更多地从事产品设计、工艺优化、生产系统管理等工作。因此，高等院校要重新审视制造类专业定位，优化专业结构，提升师资队伍水平。