我国互联网+制造业发展现状、发展趋势及前景展望

    一、互联网+制造业发展现状分析

    互联网从生产流程的研、产、供、销、服等各个环节逐步应用于制造业，呈现“五环渗透”、“由内向外”的特点。但随着融合的不断深化，以智能化、协同化、定制化、服务化和平台化“五化转型”为特征的新态势正在显现，其驱动力在于网络连接的不断扩大，数据交互的逐步打通，以及应用服务的活跃创新。

    首先，以智能工厂为载体的智能化制造正在起步。在探索构建智能工厂方面，主要包括对原有工厂的局部智能化改造，以及新建智能工厂或将原有工厂进行全面智能化重构。目前，各家企业有不同程度的探索，可谓百家争鸣、百花齐放。每一种探索只要能带来利润的提升，或成本的下降，都是有收获的，不分高低贵贱。在原有工厂的基础上进行升级改造，并不一定比新建智能工厂简单，两者都很有难度。

    其次，以资源共享为基础的协同化组织应用日益广泛。从推进程度和系统水平来看，目前协同化组织主要包括五类：企业内部的资源共享协同、以满足生产需求为主的供应链协同、订单驱动的产供销协同、研产供销一体化协同和制造资源全面共享协同。

    以北京机械工业自动化研究所的“产供销协同”为例，该所基于互联网打造了协同供应链管理系统，实现协同化柔性生产。这套系统能够根据主供应商的不同生产特点及不同订单的需求，通过互联网协助主制造商、供应商和客户在网上快速、及时、准确地进行商务活动，优化供应链上的资源利用。目前，该系统已经在南防集团等多家公司得到良好应用，不仅提升了公司与上下游合作伙伴关系，还缩短采购周期30%以上，降低库存占用资金40%以上，取得了可观的经济效益。

    第三，以满足个性需求为导向的定制化生产平稳发展。按生产规模划分，主要包括以模块化生产为依托的规模化个性定制，以及以3D打印为基础的小批量个性定制，涵盖研发、设计、制造、营销等多个环节。从企业实践来看，虽然越来越多的企业已经认识到个性化定制是制造业变革的重要趋势，但是否选择个性定制模式与行业特点密切相关。目前，国内个性化定制在某些行业发展较快，但在很多领域尚处在探索中。比如，探索大规模个性定制的企业主要来自服装、工艺品、家电、电子、家居等消费品行业，少数来自钢铁、有色、汽车、安防等行业。

    此外，装备行业中的发电机械、纺织机械、工程机械等大型专用装备一般直接面向企业用户，本身就属于小批量定制化生产；而仪器仪表、通用零部件等装备的标准化程度较高，一般是批量化生产；虽然汽车的柔性化生产程度较高，但也没有全面开展个性化定制，主要是一些高端品牌可以根据用户需求在标配车型基础上提供增配设施。

    第四，以提升用户体验为目标的服务化延伸创新活跃。实践表明，服务化延伸由于对企业意义重大，实现方式多样，正成为装备、消费品等企业的普遍选择，各种新兴服务模式创新活跃，典型案例层出不穷，主要分为两大类别。

    一种是基于产品的服务化转型，包括远程智能运维、产品可追溯和智能产品服务生态。另一种是提升用户体验的精准营销，包括多渠道精准营销和虚拟体验。

    最后，以激发新动能为特征的平台化运营成效初显。在国家一系列“双创”政策支持下，各类融合互联网技术、加速制造业创新发展的创业创新平台加速涌现，成为企业推动互联网与制造业融合创新的重要模式。

    比较典型的案例是三一集团的“众智新城”。三一整合集团内部优质创业资源，同时集聚社会创新资源，打造了“智能制造+互联网+国际化+金融”产业链和企业成长全周期服务平台，称其为“众智新城”，可实现企业从“创业”到“上市”的全过程服务。“众智新城”建设了众创空间、创客展览中心、科技企业孵化器、智能制造产业加速器、三一创业街区、研发中心、产业交流中心、企业总部基地等项目，并发起成立了3.5亿元的创业投资基金，集聚了近30家银行、证券、法律、知识产权和创投等服务机构，目前已有60多家初创企业和创业团队入驻。

    平台化企业、平台型微生态是目前企业在平台化转型中所做的一系列探索，把原本不同层级的模式调整为更自主、更灵活、更扁平化的模式，不仅能激发企业的内生活力，同时还能通过构建开放式创新平台带动行业的升级

    二、互联网+制造业趋势分析及前景展望

    前景展望

    中国是超级制造业大国，也是超级互联网大国。统计资料表明，2015年中国制造业增加值达到3.4万亿美元，囊括了全球制造业19.8%的产出占比，而且连续6年坐稳全球第一大出口国的位置；与此同时，中国网民规模达6.88亿，互联网普及率上升至50.3%，网络零售市场交易规模达38285亿元，居全球第一；重要的是，全球互联网公司10强阵营中有4家中国公司，而且中国还有天猫、京东、唯品会、苏宁易购等众多的互联网商务平台；除此之外，国内4G网络得以普及，5G标准正处加速酝酿之中，云计算、大数据、物联网等信息通信技术也日渐成熟与强大。在这种情况下，推动制造业与互联网融合，极易形成叠加效应、聚合效应与倍增效应。

    总体判断，虽然国内已出现诸如上汽与阿里巴巴共同打造互联网汽车，东风和华为联手开发智能汽车、酷派与360公司共同致力于移动终端，以及美的与小米深耕智能家居市场等经典案例，但我国制造业与互联网的融合目前还处于起步阶段，而且这种融合主要还是“微笑曲线”中的前端，即采购与销售端，而真正实现价值创造的制造环节尤其是生产过程的融合则少之又少；另外，越是靠近下游和用户，如服装、家电等行业与互联网融合的步伐较快，但中游的装备与上游的原材料等行业，互联网的嵌入非常肤浅甚至还是空白。从内部规模看，更多制造业与互联网所实现的是制造单元或者生产线的融合，而达到整个车间和工厂智能化效果的则极为罕见。从融合路径看，不少制造企业选择自建互联网平台，但制造业与互联网企业跨界融合并未形成趋势或者主流。依此判断，中国制造业与互联网融合的空间还非常巨大。

    根据《国务院关于深化制造业与互联网融合发展的指导意见》的要求：到2018年底，制造业重点行业骨干企业互联网“双创”平台普及率达到80%，相比2015年底，工业云企业用户翻一番，新产品研发周期缩短12%，库存周转率提高25%，能源利用率提高5%。制造业互联网“双创”平台成为促进制造业转型升级的新动能来源，形成一批示范引领效应较强的制造新模式，初步形成跨界融合的制造业新生态，制造业数字化、网络化、智能化取得明显进展，成为巩固我国制造业大国地位、加快向制造强国迈进的核心驱动力。到2025年，制造业与互联网融合发展迈上新台阶，融合“双创”体系基本完备，融合发展新模式广泛普及，新型制造体系基本形成，制造业综合竞争实力大幅提升。

    发展趋势

    当前，我国制造业与互联网融合发展正呈现出“由外向内”转变的态势。即，互联网正向生产流程的研、产、供、销、服各个环节逐步渗透，呈现出智能化、协同化、定制化、服务化和平台化的转型特点。制造业成为融合发展的主要需求者和实践者，同时也是互联网的重要服务对象。其中，汽车、机械、食品加工、医药、电子、化工等行业的转型创新较为突出。未来，我国互联网与工业融合将逐步向生产性服务业、建筑、能源等领域以及中小规模企业扩散，进而催生新的增长动能。

    一、应用技术进一步深化和升级，智能产品趋向专业化

    随着大数据、物联网技术、云计算技术、移动互联网技术、社交网络平台技术等的深入发展，现代的科技服务业越来越多的被赋予智能概念，逐步实现了在现有产业基础上的延伸和升级。此外，从应用热点看，智能产品逐步向工作生活场景全维度的渗透，再加上人工智能、3D打印技术、语音识别技术等的发展，未来产品和产品之间，产品和人之间的互联互通越来越重要。

    从当前的智能领域产品形式看，主要是以可穿戴设备的产品形式出现，从具体的应用领域看，主要还是集中在日常的生活应用中，以智能家居、智能医疗、智能健康、车载智能等为主要热点方向。此外，在智能制造方面，虽然工业机器人领域的实践取得了一定的进展，但是传统的工业和制造业还将会面临一个长期的传统方式向智能化方面逐步深入和转换的过程，无论是从投资还是技术实现上，还会有三到五年的过渡和发展期。我们预测，未来智能产业的垂直行业将继续深入、细化、行业界限和分工更加清晰，智能企业业务领域的进一步明晰化，也会使得智能产品逐步趋向专业化。

    二、家电、汽车领域具有产品直接面向消费者的先天优势，互联网化、智能化程度将逐渐提升

    随着互联网技术及理念的加快渗透，企业价值链呈现出逆向互联网化的趋势，从消费者开始，到广告营销、零售、批发和分销，再到生产制造，一直追溯到上游原材料和生产装备。汽车、家电领域的产品直接面向最终消费者，通过互联网技术及理念对行业进行升级改造具有先天优势，互联网化、智能化程度将逐渐提升。在汽车领域，百度已经实现无人驾驶汽车从研发到半封闭试验与开放式高速测试，并有望在公共服务领域率先投入使用。在家电领域，海尔、美的等企业开始积极布局构建智能家居生态系统，抢占互联网经济的发展先机。

    三、随着计算成本的下降以及云计算的大规模发展，人工智能应用场景将更为广泛

    当前，人工智能以特定应用领域为主，实现了生物识别分析、智能算法等，而未来随着运算能力、数据量的大幅提升，机器智能将从感知、记忆和存储向认知与学习、决策与执行甚至独立意识与创新创造进阶。一是根据摩尔定律，当价格不变时，集成电路上可容纳的晶体管数目约每隔18个月便会增加一倍，性能也将提升一倍。

    芯片本身运算性能提升、单位运算成本指数级下降为人工智能加速发展提供可能。二是云计算技术的发展解决了传统串行架构不能同时处理多条并行数据的问题，提高了单位时间内的运算速度，进而为机器智能进阶提供了必要条件。三是移动互联网时代，数据量呈现指数级增长，为利用大数据进行深度学习提供了可能，在大数据的支撑下，人工智能应用也将变得更加广泛。

    相关报告：智研咨询发布的《2016-2022年中国智能制造行业竞争格局及投资前景分析报告》

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