新一代人工智能技術與先進制造技術深度融合所形成的新一代智能制造技術，成為了新一輪工業革命的核心技術，也成為了第四次工業革命的核心驅動力。隨著智能制造發展的持續推進，越來越多的制造業企業正投身到數字化轉型升級的時代浪潮當中。工業智能制造未來的發展趨勢是怎樣的？5G要在我國制造業中廣泛應用還面臨哪些問題與挑戰？

　　主持人 趙姍

　　嘉賓

　　鄖彥輝 中國電子信息產業發展研究院產業政策所智能制造研究室主任

　　翟 尤 騰訊研究院產業安全中心主任、高級研究員

　　張 龍 賽迪顧問智能制造研究中心總經理

　　我國智能制造發展正在步入快車道

　　中國經濟時報：中國連續11年成為世界最大的制造業國家，整個中國制造業數字化轉型正在“加速度”。在您看來，工業智能制造未來的發展趨勢是怎樣的？

　　鄖彥輝：智能制造是基于新一代信息技術與先進制造技術深度融合，貫穿于設計、生產、管理、服務等制造活動各個環節，具有自感知、自決策、自執行、自適應、自學習等特征，旨在提高制造業質量、效益和核心競爭力的先進生產方式。智能制造作為制造強國建設的主攻方向，未來發展速度將不斷加快。

　　第一，總體來看，我國智能制造發展正在步入快車道。當前，我國智能制造業已取得長足進展。如，智能制造裝備國內市場滿足率已超過一半，已培育出數十家具有一定影響力的工業互聯網平臺等，為未來我國智能制造的發展奠定了良好的基礎。此外，發達國家積極布局智能制造，全球制造業競爭不斷加劇。所以，我國將堅定不移地以智能制造為主攻方向，進一步加快智能化轉型，搶占制造業競爭制高點。

　　第二，重點領域的應用將實現重大突破。未來，我國繼續開展智能制造應用試點，推進示范項目、推廣典型經驗，尤其是將加大對裝備制造、電子信息、家電等重點領域的數字化、網絡化改造力度，加快智能制造示范工廠建設，總結推廣新技術、新模式。重點領域的智能化轉型水平大幅提升。

　　第三，智能制造裝備等自主供給能力將大幅度提升。近幾年，雖然我國智能制造核心裝備、工業軟件等取得了重要突破，但工業機器人、高檔數控機床等設備對進口的依賴程度較高。未來，我國將強化創新引領，加強相關關鍵技術攻關，補齊短板弱項，加快發展智能制造裝備，研制出一批國際先進的新型智能制造裝備。

　　翟尤：制造業是國民經濟的主體，是立國之本、興國之器、強國之基。可以說，制造業是中國經濟的“壓艙石”。這里有幾個數字想分享給大家：一是工業增加值穩步增長。2016年到2019年我國的工業增加值年均增長率為5.9%。二是吸引大量就業。全國327萬家制造業企業吸納了超過1億人就業，占總就業的27.3%，位居各行業之首。三是智能化水平加快。目前全球加快工業互聯網建設步伐，我國工業互聯網平臺占有量達到83%。截至目前，全球69家燈塔工廠中，有20家位居中國。

　　因此，未來一段時間工業智能制造將有以下發展趨勢。

　　一是消費端加快推動工業轉型。工業數字化轉型最大動力來自下游消費端，線上化數字程度越高，對上游制造環節的倒逼作用就越明顯。用戶有需求并愿意利用數據進行驅動，是整個行業不斷創新的動力。

　　二是供應鏈協同。傳統制造業的核心任務圍繞訂單并保質保量完成生產，但供應鏈協同要實現價值鏈各個環節的數據共享和策略一致性，最終要通過數據來打通過去呈孤島的體系結構，打造終端客戶、制造企業內部、上下游供應商協同共贏的鏈條。

　　三是軟件柔性化。智能化升級的關鍵在于如何實現軟件的柔性化和敏捷編程，從而避免智能化只提高某個環節效率。對企業來講，單個環節效率提高的價值在于能否對整個企業效率帶來提升，因此軟件柔性化需要在企業管理和生產制造這兩種軟硬領域實現同步規劃和落地。

　　張龍：通過近幾十年的發展，我國工業在諸多領域取得了豐碩的成果，但是在為所取得的輝煌成就驕傲的同時，也應該清醒地意識到，我國距離制造強國仍存在全方位的差距，隨著產業數字化進程的加速推進，我國工業智能制造的發展仍需要在“補課”端持續發力。

　　一方面，加強對工業水平相對落后的地區實現自動化、信息化的補課尤為重要。數字化、網絡化、智能化作為我國推進智能制造的迭代范式，必然離不開生產設備的自動化與生產及管理全流程的信息化，沒有實現基礎數據的采集與設備間的聯動而盲目地推進上云上平臺，只會徒增企業的運營負擔，無法切實解決實際生產中降本增效的本質問題，數字化、智能化也只會是紙上談兵。通過對生產設備的改造升級，添加數據采集手段，利用工業軟件及控制系統將設備、工藝、管理等多線程工作實現聯通，優先實現工業數據的全流程閉環，進而優化數據采集精度及工業機理模型優化，從而發揮數字化的真正優勢，推動制造能力的本質提升。

　　另一方面，數字化轉型不單單是生產場景中的需求，更需要企業從經營及管理觀念上進行轉變。傳統的制造企業，企業架構以ERP系統為核心思路，按照制造業全生命周期進行模塊切割，每個環節各司其職，其優點是企業架構與生產邏輯吻合，有利于各個模塊的KPI考核和財務結算便捷。但是隨著個性化定制需求的快速增長，單獨靠某個環節去滿足客戶需求的模式已經難以為繼，以數據為牽引實現多模塊的聯動，從而調動企業內部更多資源的生產方式將更加符合發展趨勢。

　　5G在我國制造業中廣泛應用面臨的問題與挑戰

　　中國經濟時報：5G已然成為中國制造向中國智造轉型的密碼，但無論是場景還是終端，對5G的需求皆存在千差萬別的變化。業界認為，5G技術的高速發展，正在推動中國制造大步邁向智能制造。在您看來，5G要在我國制造業中廣泛應用還面臨哪些問題與挑戰？

　　張龍：由于我國在5G技術領域的領先，導致大家對于5G技術的期望過高。相比于4G技術，5G技術確實存在著超低時延與可靠性、大帶寬、大規模連接等三大特點，但是能否快速代替現有技術方案、形成爆發式增長，仍面臨著以下幾方面的問題與挑戰。

　　第一，企業存在存量增量的調整問題。目前我國很多企業尚處于由工業2.0向工業3.0過渡的階段，生產設備及生產線很多還沒有完成數字化改造，在利用5G改造工業網絡之前需要完成裝備和生產線的升級，這就導致了再投入成本問題，即對5G的投資未能與優化存量資產結合起來，短期內看不到增值增效，這在一定程度上阻礙了企業的“5G+工業互聯網”創新發展。

　　第二，專網模式存在不確定性。5G進入垂直行業市場，理論上專網優于公網，但專網未來在面對公共安全、應急指揮、鐵路或地鐵信號調度等對于安全性要求極高的行業能否完全勝任還是未知數。此外，專網設備供應商曾表示未來若想真正發展5G專網，需要從系統、架構、平臺、終端、應用等方面進行全方位改造，目前行業還沒有找到新的5G應用構架。

　　第三，5G與工業的融合應用受工業場景基礎設施的數字化水平制約。目前中國80%左右的企業仍然處在數字化轉型的探索階段，50%左右的企業在數字化轉型的過程當中面臨著信息化基礎設施不足的問題。目前，工業企業的生產設備數字化率、關鍵工序數控化率均不到50%，而工業企業智能制造就緒率不足10%，這其中絕大多數為規模以上企業，全國設備數字化率和聯網率依舊有待提高。5G想在工業領域落地發展，亟須推進工業企業生產設備數字化改造。

　　第四，企業發展5G驅動力不足。工業領域B端行業用戶在工業5G網絡運行維護主體還不清晰、產業鏈中收費模式及標準尚未制定、投資回報商業模式不清晰等情況下，部分企業不愿為5G進行新的投入，導致商業閉環案例較少。在工業企業方面，亟須各產業鏈環節龍頭企業開展新的商業模式探索；在運營商方面，運營商需要思考5G帶來的服務提升和商業模式的創新。

　　翟尤：截至2021年3月底，我國5G基站超過81.9萬個，5G終端連接數超過2.85億。我國5G用戶體驗平均下載速率為374.2Mbps，上傳速率達到31.4Mbps，均為4G的10倍以上。財政部原部長樓繼偉接受采訪時曾指出：5G是一種面向工業互聯網場景的技術。目前5G在我國制造業中的應用主要面臨以下幾方面的問題和挑戰。

　　一是應用場景需求多樣。在網絡覆蓋方面，智慧工廠、智慧礦山等領域，只需要實現5G局部網絡覆蓋就可以；而在車聯網、智慧電網方面則需要借助電信運營商廣覆蓋的5G公網。在網絡能力需求方面，工業自動化對網絡的需求是時延在1毫秒，傳輸帶寬在Kbps，網絡要超高可靠才行；視頻監控對網絡時延要求在100ms左右，帶寬最低限度是20Mbps。傳感器領域網絡帶寬和時延要求不高，但對連接數量要求較高，需要具備大規模連接能力。

　　二是5G專網仍處于探索期。目前，5G專網主要包括企業利用專有頻率自建5G專網、與電信運營商共建5G專網、使用電信運營商網絡切片部署等三種模式，但5G專網用戶相較于個人用戶分布更為分散，需要有針對性地對設備進行研發，如何通過設備小型化和降低功耗來實現綜合成本降低，仍是業內關注焦點。同時，目前專網頻率申請需要在國家政策上予以支持。工業和信息化部發布的《5G應用“揚帆”行動計劃（2021—2023年）（征求意見稿）》指出要“研究制定適合我國的5G工業專用頻率使用許可模式和管理規則”，5G專網頻譜資源申請與使用亟待新的突破。

　　三是工業制造網絡安全要求高。工業制造領域對5G網絡建設和管理的安全性要求較高，尤其是在數據采集、視頻監控、生產調度等環節，需要考慮網絡設備系統安全和終端安全。一方面是海量終端接入。當前大量設備接入工業互聯網，數量呈爆發式增長。智能終端設備的接入規模、技術架構的異質化帶來了安全管理難度和復雜度的大幅提升。另一方面是網絡攻擊面增多。SDN、NFV、云計算和邊緣計算等新技術和技術架構的應用帶來了新的攻擊面，在這些新技術研發中，廣泛使用開源代碼將帶來新的安全設計缺陷和安全漏洞。

　　注重工業軟件研發和工業等基礎設施安全

　　中國經濟時報：智能制造的終極目標是通過企業內外部價值鏈的互聯互通，實現動態、需求驅動的智能制造。為更好助力企業實現數字化轉型升級，推動智能制造高質量發展，您有哪些政策建議？

　　鄖彥輝：第一，重視中小企業的數字化轉型。對于中小企業來說，對智能制造認識還不夠深刻，在智能化轉型中會面臨著技術、資金不足等問題。所以，要充分發揮龍頭企業的引領帶動作用，推動產業鏈供應鏈深度融合，帶動上下游企業數字化智能化水平同步提升，實現大中小企業協同發展。鼓勵開發低成本、高可靠、易維護的解決方案，滿足中小企業的需求。

　　第二，有序推動信息基礎設施建設。5G、人工智能、工業互聯網等數字化設施是我國新型基礎設施的重要組成部分，可為智能制造發展構建有效的支撐體系。應進一步加強工業互聯網、云計算等信息基礎設施布局，促進信息通信網絡升級改造，有效推進實施“東數西算”，優化工業數據中心布局，滿足企業的多樣化需求。

　　第三，強化要素支撐。加大對智能制造發展的人才、資金、土地等要素的支持力度。如，加快智能制造人才培養，為產業持續發展提供支撐。未來智能制造人才培養要聚焦專業化、體系化，服務于企業內部智能化轉型改造。加強企業與科研院校的合作，強化從業人員數字化技能培訓，提升其技術和知識結構水平。積極培育“工匠精神”，通過開展智能制造創新大賽等形式，提升從業人員的技能。加大資金支持力度。鼓勵投資基金、社會資本等增加對智能制造領域的投資力度，引導金融機構積極為企業智能化改造提供資金支持。

　　翟尤：制造業強，在國際經濟體系中會擁有較大話語權；制造業弱，尤其是一些重點產業存在短板，有可能被競爭對手“卡脖子”。為此，在推動智能制造高質量發展過程中，一方面要注重工業軟件研發。目前全球主流工業軟件絕大部分由海外國家提供，軟件封閉且不開源，我國工業軟件全鏈條缺失，阻礙智能化演進，需要加大對工業軟件的投入力度。另一方面要注重工業等基礎設施安全。當前海量工業數據的爆發式增長，現有用戶身份或角色控制訪問策略難以確保安全。數據流通共享增加了數據安全防護難度和數據攻擊事件分析復雜度，需要企業按照工業數據分級分類要求來管理和使用數據。