加快制造业数字化转型的问题诊断与政策取向

胡拥军

近年来，信息化和工业化深度融合发展，互联网、大数据、云计算、人工智能、区块链等数字技术正在加速对制造业进行全方位、全链条改造，数字技术赋能制造业转型升级的放大、叠加、倍增作用不断释放。根据《数字中国发展报告2021年》显示，2021年我国规模以上工业企业关键工序数控化率、数字化研发设计工具普及率达到55.3%、74.7%，工业互联网应用已覆盖45个国民经济大类。不容忽视的是，我国制造业数字化转型仍然面临一系列明显的瓶颈制约，从制造大国迈向“智造强国”的快车道亟需坚持问题导向加快制造业数字化转型的补短板强弱项进程。

一、我国制造业数字化转型的实践探索

制造业数字化转型向纵深推进。2017年到2021年，我国规模以上工业企业关键工序数控化率、数字化研发设计工具普及率分别由46.4%、63.3%上升至55.3%、74.7%。根据中国上市公司协会发布的《中国上市公司数字经济白皮书2022》显示，我国智能制造领域的上市公司达到2443家，占全部A股上市公司的占比达到50%左右，“智能制造”应用场景占上市公司数字化转型应用场景总数的比例达到70.91%，家电、纺织服装行业上市公司的数字化转型渗透分别达到88%、93%，但数字化转型相对成熟的比例普遍较低。

工业互联网赋能效应持续释放。“5G+工业互联网”加速融合应用，典型应用场景已在采矿、电力、钢铁等22个国民经济重点行业应用推广，支撑实体经济降本、提质增效。具有一定行业和区域影响力的特色工业互联网平台超过150家，其中重点平台的工业设备连接数超过7900万台，已广泛覆盖钢铁、机械、电力等重点行业。

制造业数字化转型的标杆园区与企业涌现。如安徽合肥经开区设立智能制造工业互联网创新中心，贵州贵阳经开区实施“上云用云”工程，江苏常州天宁经开区构建覆盖细分工业领域的“一横多纵”工业互联网平台，提升产业链供应链现代化水平。徐工集团“徐工工业云”、浪潮集团“iGO采购共享云”、波司登“服装智能制造GiMS系统”等，推动生产型制造向服务型制造转變。海尔集团凭借自主研发的卡奥斯工业互联网平台，帮助青岛啤酒整合上下游企业及资源，共建“啤酒+”产业生态，使之成为全球啤酒饮料行业数字化转型的标杆。

二、我国制造业数字化转型的短板弱项

（一）智能制造面临激烈的国际标准竞争

大国智造之争是标准之争。德国的工业4.0、美国工业互联网、日本工业价值链均已提出各自的标准体系，积极抢占智能制造国际标准的制高点，力图利用标准优势削弱我国制造业的国际竞争力。目前我国依托制造业基础优势，形成了一套以国家标准、行业标准、团体标准等为主的智能制造标准体系，但对智能制造国际标准参与度、贡献度和话语权仍然不强，制造业发展在摆脱“来样加工”“来料加工”发展模式后再次面临陷入“来标准加工”的风险。一旦我国不能在智能制造国际标准领域率先赢得话语权，将使我国在全球产业链价值链分工中处于不利地位，向大国智造的转型将面临国际标准主导国的制约。

（二）中小制造企业数字化转型短板弱项突出

大国智造重在广泛赋能。尽管我国制造业领域的央企国企以及大型上市公司推进智能制造取得显著成绩，但中小制造企业普遍存在“不敢转”“不会转”“不能转”等现象，制造业数字化转型亟需避免只见“盆景”不见“风景”的问题。作为全球工业体系最完备的国家，既需要智能制造的领头雁，更需要在领头雁的示范带动下，推动大量中小制造业企业加速数字化转型。当前，大量中小企业存在资金不足、人才缺乏、生产设备数字化基础薄弱等因素制约，加上数字化共性服务设施、公共服务机构缺乏，难以看到中国制造业数字化转型的整体“风景”。

（三）智能制造安全防护保障面临风险挑战

安全保障是智能制造的底线。当前，我国智能制造面临的数据安全、工控软件安全、硬件设备安全、网络系统安全等一系列风险挑战突出。以数据安全为例，随着工业数据加快上云上平台，高价值的数据资源将日益成为不法分子牟取利益的攻击窃密目标，对钢铁、装备制造等行业进行勒索攻击、撞库攻击等威胁数据安全的攻击事件不断增多。与此同时，企业内部数据流动安全防护面临挑战。随着工业数据加快流向外部的边缘节点和云端平台，数据流贯穿工控网、业务网、互联网等各个网络，如何在跨网络、跨组织、跨地区的数据流动中全流程保障数据安全，成为当前工业数据安全防护的重要难题。

三、加快推进“大国智造”发展的政策取向

（一）加快推动智能制造的中国标准建设

一是深化“用标准”，扩大中国标准的应用场景。依托现有智能制造的国家标准、行业标准等，优先对战略性新兴产业开展智能制造贯标试点行动，开展智能制造评价评估，为我国企业数字化转型提供科学的“体检表”，逐步推动智能制造贯标覆盖制造业重点行业的规上企业。二是推进“优标准”，不断健全中国标准的可操作性科学性。依托智能制造贯标试点，结合国家标准、行业标准、团体标准制定，不断完善中国特色的智能制造标准体系。

（二）推进高标准的智能制造示范推广

一是实施高标准的“大国智造”试点示范，根据智能制造标准体系建立“大国智造”标杆企业库，引导入库企业加强数字化转型的顶层设计、战略规划、统筹推进和条件保障。二是开展“大国智造”标杆企业以评促建、以评促改行动，定期发布“大国智造”标杆企业建设发展报告，分行业、分场景遴选试点示范项目与转型解决方案，促进企业数字化转型对标、诊断与改进。三是聚焦重点行业加快建立数字化转型促进中心，引导龙头企业带动产业链上下游中小企业加快设备联网、业务上云以及机器人换人等，推动中小企业向敏捷型制造、服务型制造转变。

（三）全面筑牢智能制造发展的安全防线

一是加快制定关键制造业数据安全管理办法，形成重要数据和核心数据识别认定指南、安全防护指引、共享应用导则等系列政策规范。二是构建智能制造数据安全评估认证体系，开展数据安全风险评估、数据安全能力评估认证等。三是加快智能制造数据安全技术和产品攻关，强化敏感数据探知、轻量级加密、数据动态脱敏等能力建设，提升数据防篡改、防窃取、防泄露、防滥用等能力。四是加快工业数据安全可信交换共享公共服务平台建设，建立数据产权交易规则和标准，形成数据共享交易新安全模式。五是引导龙头企业联合开展跨行业跨领域的技术攻关与协作，加大数字化转型的自主可控软硬件研发投入，持续打造国际先进、安全可控的数字化转型技术体系和解决方案。

（作者为国家信息中心信息化和产业发展部处长、研究员）