一边“补课”，一边“追赶”——中国企业离智能制造还有多远？

新华社北京１１月２２日电　题：一边“补课”，一边“追赶”——中国企业离智能制造还有多远？

新华社记者张春保、姜琳、李思远

只要系统发出指令，原材料就会从供应商“自动”配送上架，机器之间相互“传达”生产信息；同一条生产线，可以随时切换生产８０多个不同型号产品；仅１８秒钟，一台空调外机成功下线……

作为“中国制造２０２５”的主攻方向，智能制造已经在一些中国企业初现成效。尽管大部分制造业企业可能还刚刚实现自动化，前路尚长，但这并不妨碍他们一边“补课”，一边加速升级追赶“工业４．０”的脚步。

中国版“工业４．０”成效初显

走进三一重工的“１８号数字化工厂”，仿佛进入了科幻乐园。鲜花与喷泉环绕间，数台混凝土泵车、挖掘机、起重机正在装配。几辆ＡＧＶ小车从立体仓库将配件运载至相应位置，“嘀”一声扫描后，显示屏便出现了图纸和操作指南。

“经过智能改造后，我们不仅打通了全流程的生产环节，还将上下游以及社会资源都连接在一起。客户可以通过手机随时了解自己设备的情况，并进行锁机、故障诊断等操作。”三一集团高级副总裁贺东东说。

“批量化个性化生产产品服务是工业４．０的核心。”工业和信息化部规划司副司长李北光说，“从去年确定的４６个智能制造试点示范项目的情况看，我们走上了一条‘中国ｓｔｙｌｅ’的智能化改造之路，其背后使用的是中国的软、硬件标准，这对装备制造业摆脱对发达国家技术升级的路径依赖十分重要。”

位于武汉沌口经济开发区的美的工厂智能装配线上，４６台工业机器人挥舞着“手臂”有序进行焊接、组装、检测等工序，准确率高达９９％。一旦出现故障，系统自动发送短信报告给场外的管理人员。

“投入４０亿元进行改造，现在平均每条生产线所需人工下降了２／３，工厂总体生产率提升了３０％，产量提升２０％，库存更是大幅下降了一半。”美的集团武汉制冷设备有限公司总经理杨浩说。

工业基础能力是最大“短板”

尽管少数企业已经顺应智能制造的潮流，走在了前面，但是工业基础不足，使得绝大部分中国企业不可能短时间直接跨越到智能化生产。不光是动辄上亿元的改造费用和高标准的技术要求显得“可望不可及”，就连弄清楚自身问题在哪、该从哪儿入手也是一个很大的难题。

中车时代电气股份有限公司７个月前启动的智能工厂建设，将成为国内首条按照“工业４．０”标准建设的轨道交通生产线。

该制造中心副主任易卫华感慨地说：“以往我们认为智能制造就是买几台自动化设备。但通过实践摸索越来越发现买设备不难，难的是如何管理这些设备，如何结合你自己的生产特点最大化发挥设备的效用。要做到这一点，必须首先梳理好业务流程。光这项工作，我们进行了整整三年。”

“智能制造推进过程当中，我们最大的短板是工业化进程与发达国家相比还存在很大差异。”工信部部长苗圩坦言，“如果说德国基本上达到了工业３．０，中国很多企业还没达到２．０的标准。所以我们既要补上２．０的课，还要推进３．０，更要向４．０方向发展。”

“中国制造业总体还是在学习和模仿，而缺乏相关积累，比如品牌积累、人才积累、设计积累、对工业化的理解等等。”三一重工总裁向文波感慨地说。

武汉船用机械有限责任公司汤敏对此深有体会。这家国内首屈一指的船海工程机电设备制造企业在承接挪威客户的一批桥梁索鞍时，对方竟然提出桥梁的表面太粗糙，要求“像人的面部皮肤一样光滑”。

“刚开始真的不适应，全欧标钢板焊接制造工艺难度非常大。”汤敏说，客户的“倒逼”最终使得产品达到了要求。这也说明，我们在产品外观、人性化设计以及机理性研究方面还有待“补课”。

协同创新突破“死亡谷”

基础能力的“欠账”或者发展不足，影响了整个工业化的进程。强化基础能力，根本上还是依靠创新。

“虽然叫基础，但一定是最尖端的能力和最关键的技术，是企业最需要解决的共性问题。”李北光解释说，这部分创新空白大多存在于高校和企业技术研发之间，由于投入大、周期长、风险高，在西方被称为“死亡谷”。

事实上，美国和德国专门在这块设置了公益性、非盈利的研究机构，为企业提供共性的技术支撑。而在我国，由于这部分创新空白，“想卖包子先种麦子”成为许多企业在发展中面临的困境。

苗圩表示，为了解决从实验室产品到企业生产出来的产品中间的一个巨大产业化过程，中国制造２０２５提出五项重大工程的首要工程，就是实施创新中心建设，解决面向行业共性技术缺失的问题。

一些地方已经开始先行先试。例如长沙市政府和中国电子信息产业集团有限公司共建了一个智能制造研究总院，通过行业解决方案提供、工业云平台建设运营等，致力于为政府、企业提供工业转型升级服务。

“用手机拍三张照片上传，两个小时就能有一件量身定制的衬衣送上门。”长沙市经济和信息化委员会主任邓自力告诉记者，布料供应商、服装制造厂和实体店通过平台共享了３Ｄ建模、智能试衣等技术。这意味着，中小企业不需要单打独斗、重复建设，就有可能赶上智能制造的“快车”。