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1 引言
当前，全球制造业正经历以数字化、网络化、智能化为特征的深刻变革，智能制造作为这一变革的核心载体，已成为各国重塑制造业竞争优势的战略焦点。根据中国社会科学院工业经济研究所的定义，智能制造是"基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合，贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节，具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式"。这一新型生产方式正推动制造业从以标准化批量复制为特征的工业经济向以大规模个性化定制为特征的数字经济转变，在更高维度、更深层次上赋能制造业高质量发展。
智能制造系统具有显著的特征集成性，主要体现在四个方面：其一，以智能工厂为载体，构建高效、节能、绿色、环保、舒适的人机协同系统；其二，以生产制造关键环节和主要流程的智能化为核心，保障整体生产过程的高效和智能运作；其三，以工业互联网为关键支撑，实现生产过程的数字化、智能化和高度协同化；其四，以端到端数据流为基础，实现数据实时流通共享和集成转换。这些特征共同构成了智能制造系统运行的技术逻辑和功能基础。
然而，我国智能制造发展仍面临一系列深层次挑战。一方面，智能制造应用潜力巨大但关键核心技术面临"卡脖子"难题，智能工厂建设仍存在信息孤岛现象；另一方面，制造业企业普遍面临数字化转型难题，特别是传统产业转型升级存在"不敢转、不会转、不能转"的困境。同时，在全球化格局深刻调整的背景下，供应链韧性不足成为制约制造业高质量发展的瓶颈，亟需通过智能化手段提升供应链协同效率和风险应对能力。
本文从理论探讨与实践案例双重视角出发，系统分析智能制造的推进路径、产业生态构建与供应链协同优化三大维度，结合国内外典型案例经验，旨在为我国制造业智能化转型提供理论参考与实践指南。研究不仅有助于丰富智能制造理论体系，也为区域和行业推进智能化改造提供了可操作的实施方案和政策建议。
2 智能制造的推进路径与模式创新
智能制造的推进不是一蹴而就的技术改造，而是一个涉及技术、组织、管理协同演进的系统工程。根据智能制造概念演化规律与产业实践现状，其推进路径可分为分层实施、技术赋能与组织变革三个维度，形成多层次、多路径的推进模式。
2.1 分层推进的路径选择
智能制造系统具有明显的层次结构特征，从设备层到网络协同层，不同层次承载着特定功能与任务，这也决定了推进路径的分层特性。基于智能制造"设备层—车间层—工厂层—企业层—网络协同层"的体系架构，推进路径需遵循渐进式升级逻辑。具体而言，设备层作为基础，需优先部署传感器、执行器、工业机器人等智能装备，实现实时数据采集与监测控制；车间层重点构建柔性生产单元，形成"智能感知—动态调整—质量检测—持续改进—反馈学习"的闭环；工厂层则需整合全生产要素，构建数字化集聚、网络化共享和平台化协同的系统；企业层关注战略决策与资源编排，实现跨部门协同；网络协同层最终通过工业互联网平台连接产业链各主体，实现端到端的价值链协同。
实践表明，不同行业基于其技术特性和产业链布局，需选择差异化的推进路径。对于流程型制造领域(如食品、有色金属)，应选择以生产过程数字化推进智能制造的路径，重点优化生产工艺和流程的智能控制，实现产品全流程品质可控。而对于离散制造领域(如装备制造、新能源汽车)，则应选择以装备和产品智能化引领的路径，从单台设备自动化和产品智能化入手，逐步完善智能制造系统。对于面向个性化定制的消费品制造领域(如服装、家居)，则适合以个性化定制带动智能制造的路径，通过引入互联网平台构建快捷高效的响应系统。
2.2 技术赋能与模式创新
智能制造的本质是通过先进信息技术赋能制造系统，实现生产效率与质量的跃升。从技术维度看，智能制造技术体系可分解为基础共性技术(数据标准、移动通信等)、智能装备技术、工业软件技术和工业互联网技术四大板块。这些技术的融合创新催生了新型制造模式，如海尔COSMOPlat平台实现的大规模个性化定制、阿里云ET工业大脑推动的数据驱动决策等。
状态感知、实时分析、自主决策、精准执行、学习提升的"20字箴言"概括了智能制造的核心特征，也指明了技术赋能的方向。在实践层面，智能制造的推进呈现出"三类企业"的差异化路径：对于中小企业，由于信息化水平低、投入有限，应采取层层递进的方式，通过对单点设备进行升级改造、智能设备以租代买等方式稳步推进；对于已具备良好自动化基础的企业，可采取自下而上的路径，以局部智能化为突破口，逐步扩展优化；对于内部多个环节已具备数字化基础但缺乏系统性的企业，则可联合大型技术供应商，采取自上而下的路径，开发成套解决方案，构建全面集成的智能制造系统。
江苏在智能制造推进中探索了"智能+技改"的成熟模式，通过财政补贴、税收优惠、专项信贷等政策工具，支持企业实施智能化改造，建设智能制造示范工厂，并及时总结推广成功经验。浙江则聚焦产业赋能，大力推进数字经济"一号工程"，整合阿里云、浙江中控等优势力量，构建"1+N"工业互联网平台体系，打造行业云应用示范平台。这些探索表明，智能制造的推进需要技术应用与模式创新双轮驱动，既注重硬件投入，也重视软性要素的配套改革。
2.3 组织变革与管理创新
智能制造不仅是技术变革，更是深层次的组织与管理变革。传统制造业向智能制造转型，必然伴随组织结构、管理模式和业务流程的重构。研究表明，智能制造的推进需要构建柔性化、网络化的组织架构，打破部门壁垒，实现跨功能协同。
在组织变革层面，新型创新实体的构建尤为重要。这类实体由龙头企业、研发机构牵头，联合细分行业及上下游企业、研发机构共同组建，能够有效串联起技术、装备、产品、市场、生态五大核心部门，根除传统体制下的协同壁垒。通过"研发协同、中试衔接、生产革新、人才集聚、市场赋能"的五维协同模式，精准解决产业创新脱节、成果转化不畅、生产模式滞后等内循环痛点。
在管理创新方面，智能制造要求从科层制管理向平台化治理转变。长虹的案例表明，通过构建AI驱动的供应链管理平台，企业能够实现从"人治"到"智治"的跨越，将传统依赖人工沟通、耗时耗力的采购流程，转变为基于数据智能的自动化决策系统，使库存周转率提升30%，采购流程从3天压缩至10分钟。这种管理模式的变革不仅提升了运营效率，更重构了企业内外的协同关系。
3 智能制造产业生态的构建与协同机制
智能制造产业生态是由相关主体、创新要素及制度环境构成的复杂系统，其有效运行依赖于多主体、多要素的协同互动。从全球实践看，智能制造的竞争已从企业间竞争升级为产业生态间的竞争，构建开放、协同、创新的产业生态成为智能制造发展的核心支撑。
3.1 创新网络与知识共享机制
智能制造产业生态的核心是创新网络的构建与知识共享机制的形成。从创新主体看，智能制造创新网络包括企业、高校、科研机构、服务机构等多类主体，通过协同互动实现知识创造、传播和应用。研究表明，高效的创新网络能够显著降低创新风险与成本，加速技术创新与产业化应用。
在创新网络构建方面，政产学研用协同创新模式被证明是有效的路径。欧盟EIT模式通过建立"高校—企业—政府"协同创新的制度体系，实现了知识创造与价值转化的良性循环。在中国实践中，长虹与核心供应商共建23个联合实验室，通过AI技术打通"需求洞察-研发试制-量产验证"全链路，在新能源领域与某高校合作开发"AI分子模拟系统"，将研发周期从18个月压缩至8个月。这种深度协同不仅加快了创新速度，也降低了创新风险。
知识共享是创新网络有效运行的基础。智能制造领域，知识共享面临技术复杂性与主体异质性带来的挑战。为解决这一问题，需构建共性技术平台与知识库，促进隐性知识的显性化与编码化。例如，阿里云ET工业大脑开放平台汇聚了3大行业知识图谱、19个业务模型、7个行业数据模型和20多个行业算法模型，为企业提供可复用的知识资源。这种开放共享模式降低了中小企业获取知识的门槛，促进了整体产业水平的提升。
3.2 产教融合与人才培养机制
智能制造对人才能力结构提出了新要求，跨学科、复合型、创新型人才成为核心资源。产教融合作为连接教育链与产业链的桥梁，是缓解智能制造人才短缺的关键途径。智能时代产教融合呈现三维特征：在要素层面，知识资本超越物质资本成为核心生产要素；在组织层面，教育机构与制造企业的边界逐渐消融形成创新共同体；在空间层面，虚拟仿真系统与实体制造系统形成"数字孪生"映射。
然而，当前产教融合仍面临诸多困境。一方面，现行教育管理体制与产业需求存在"体制时差"，专业设置审批周期与技术创新速度形成"剪刀差"，导致教育供给与产业需求的结构性错配。另一方面，高校科研成果转化率不足30%，暴露出"实验室—车间"的转化通道梗阻。同时，人才市场存在"技工荒"与"大学生就业难"并存的悖论，反映人才培养的"标准滞后"与"能力错位"。
针对上述问题，需构建"三元螺旋"创新生态系统，建立"高校—企业—政府"协同机制。具体路径包括：一是创新"场景驱动"人才培养模式，基于数字孪生技术构建虚实融合的实践教学场景，开发"工业元宇宙"实训平台；二是建立"能力本位"认证体系，参照国际标准构建"微证书—能力护照—终身学分"的弹性学习体系；三是完善产教融合制度设计，明确企业在职业教育中的主体地位，建立产教融合效能评估体系。
3.3 政策支持与生态环境优化
智能制造产业生态的培育需要政策支持与生态环境的协同优化。从政府角色看，在智能化发展初期，政府需发挥总体规划、政策引导和创造良好发展环境的作用，在组织推动、路径举措、扶持引导、营造氛围等方面进行系统谋划。
政策体系设计应兼顾普惠性与精准性。普惠性政策主要包括基础设施建设、研发税收优惠、知识产权保护等，为智能制造发展创造有利环境。精准性政策则针对特定领域或环节，如江苏针对智能制造制定的"技术改造和智能制造"专项政策，重点支持智能制造示范工厂建设、工业互联网平台培育等。河南则采取"一企一策"与打造行业标杆协同的策略，完善分行业推进机制，引导企业结合自身情况选择适合的智能化改造方案。
生态环境优化需注重创新文化培育与知识产权保护。智能制造发展需要鼓励创新、宽容失败的文化氛围，以及有效的知识产权保护机制。一方面，需突破传统创新理念的束缚，加快发展适配智造需求的创新理论，构筑支撑产业转型的新型创新文化；另一方面，需创新知识产权保护模式，深化和拓展"开源"思想，探索构建适合"中国智造"的知识产权保护与共享体系。
4 供应链协同优化的实践与创新
供应链协同优化是智能制造价值实现的关键环节。在全球化、数字化背景下，供应链已从传统的线性结构演化为复杂的网络生态系统，其协同优化不仅关乎成本效率，更直接影响产业韧性和竞争力。
4.1 数据驱动与智能决策
供应链协同优化的核心是数据驱动的智能决策系统。通过物联网、大数据、人工智能等技术，实现供应链全流程的数据采集、分析和优化，提升决策的精准性和及时性。长虹打造的AI供应链管理平台是数据驱动决策的典型案例，该平台通过整合供应商数据，实时追踪物料采购、物流运输、库存管理全流程，基于历史订单、市场趋势及生产计划，AI算法自动生成物料需求预测，将误差率控制在5%以内，库存周转率提升30%。
数据驱动的供应链智能决策依赖于端到端的数据流。从数据获取看，需打通从设备、车间到企业的数据链条，实现数据的自动采集与集成。从数据分析看，需应用机器学习、优化算法等AI技术，构建预测、优化、决策模型。从数据应用看，需将分析结果转化为具体的操作指令，实现决策的自动化与智能化。蔚来汽车通过"天工"智能制造管理系统，实现从消费者订单到供应商协调的全程数据驱动，订单响应速度提升400%，从收到个性化订单到整车下线仅需14天。
智能决策的效能取决于数据质量与算法能力。在数据层面，需破解"数据孤岛"问题，实现内外数据的贯通与共享。长虹通过5年时间，发布33个制度文件，构建了覆盖全环节、全过程、全标的的智慧供应链平台，打破了子公司间的数据壁垒。在算法层面，需结合行业知识开发专用模型，如长虹的"AI需求聚类模型"，能够整合分散的子公司需求，构建"集中采购+分布式履约"的智能协同网络。
4.2 平台运营与协同机制
供应链协同优化需要有效的平台运营与协同机制。工业互联网平台作为供应链协同的重要载体，通过连接供应链各主体，实现资源优化配置和过程协同管控。海信视像打造的数据采集与分析平台，能够对原材料进行全流程追溯，在生产时对工单进行质量统计，有问题及时预警，供货周期缩短20%以上。
平台运营的关键是构建多方共赢的协同机制。一方面，需通过技术标准和接口规范，降低参与门槛，促进多主体接入。中车株机建设的供应商交互平台，几乎将所有供应商纳入系统，实现"一张网、一张表"信息共享，项目齐套率从60%提升至93%。另一方面，需设计合理的利益分配机制，确保各主体有意愿参与协同。长虹通过AI算法整合分散的子公司需求，与金龙集团达成集团级战略合作，实现采购成本最优，并推动双方技术反哺，形成良性互动。
平台运营还需注重国际化布局与跨文化管理。长虹海外工厂通过AI供应链系统实现"全球一盘棋"的高效协同：捷克工厂与绵阳总部通过AI时区自适应算法，实现生产计划无缝衔接；多语言工业大脑支持中、英、西、捷4种语言的AI交互系统，减少跨国沟通误差。这种全球化平台运营能力是供应链协同优化的高级形态，也是中国制造企业国际化的关键支撑。
4.3 生态共生与价值共创
供应链协同优化的高级阶段是生态共生与价值共创。传统供应链关系主要是交易型合作，而生态共生关系则强调资源共享、能力互补与价值共创。长虹与核心供应商共建联合实验室，通过AI技术打通"需求洞察-研发试制-量产验证"全链路，形成"研发共投、风险共担、利益共享"的数字化生态体系。
生态共生的核心是构建协同创新机制。通过开放创新平台，吸引多方主体参与产品研发和技术创新，能够显著降低创新成本，提高创新效率。海尔COSMOPlat平台汇聚了3.3亿用户、390多万家生态资源，围绕用户需求链接多维资源，为用户提供场景生态下的定制化服务，实现跨行业、跨领域生态赋能。这种开放创新生态不仅加速了技术创新，也重构了产业价值链。
价值共创需建立合理的分配机制与治理规则。一方面，需通过契约设计、绩效评估等手段，确保各参与方能够公平分享协同价值；另一方面，需建立有效的治理机制，解决协同过程中的冲突与矛盾。青岛双星轮胎打造的"智慧云"平台，通过记录轮胎从诞生到报废的全生命周期数据，使物流企业可以根据公里数分期支付轮胎费用，节省使用成本10%-20%。这种基于实际价值的付费模式，体现了价值共创共享的原则。见图1。
5 智能制造的未来趋势与政策建议
随着人工智能、数字孪生、区块链等新一代信息技术快速发展，智能制造正迈向更高阶段，呈现出一系列新趋势新特征。准确把握这些趋势，并提出有针对性的政策建议，对推动我国制造业高质量发展具有重要意义。
5.1 未来发展趋势
智能制造的未来发展将呈现人机共生、认知智能、分布式制造三大趋势。在人机共生方面，随着人工智能辅助决策系统(AADS)的普及，催生"数字工匠"新工种，要求工人具备认知增强能力，形成"人类智能—人工智能"的协作范式。在认知智能方面，智能制造正从"数字孪生"向"认知智能"范式跃迁，通过深度学习、知识图谱等技术，使制造系统具备自解释、自预测、自认知能力。在分布式制造方面，基于工业互联网的分布式制造网络正崛起，通过连接分布式制造资源，实现制造能力的弹性供给和优化配置。
未来智能制造的发展将更加注重端到端集成与系统优化。从单一环节的自动化向全流程的智能化扩展，从企业内部集成向产业链协同演进，实现产品全生命周期、制造全业务流程的优化。同时，智能制造将与绿色制造、服务型制造深度融合，通过智能化手段实现能源资源优化、产品服务化延伸，创造新价值空间。
全球产业格局重构背景下，智能制造的发展将呈现全球化与区域化并存的特征。一方面，基于数字技术的连接能力，智能制造推动全球产业链深度融合；另一方面，区域经济一体化加速，推动智能制造区域协同发展。我国正逐步从主要向高消费区域输出产品，转变为向高增量发展区域输出技术、装备和生态资源，形成"中国智造"内外循环协同发展的新格局。
5.2 政策建议
基于智能制造发展趋势与中国实践，提出以下政策建议：
第一，构建新型创新体系，激活制造业内生动力。在政府引导与支持下，由龙头企业、研发机构牵头，联合细分行业及上下游企业，组建新型创新实体。这类实体应串联起技术、装备、产品、市场、生态五大核心部门，通过"研发协同、中试衔接、生产革新、人才集聚、市场赋能"的五维协同模式，解决产业创新脱节、成果转化不畅等痛点。同时，需优化成果评价体系，消除论文等级、数量等不利于智造创新的考核指标，以产业创新的实际贡献作为核心评价标准。
第二，完善产教融合机制，培育复合型人才。加快建设智造创新的人才培养体系，将工科教育融入创新闭环，提高职业化教育水平；扩大"卓越工程师"计划的培养范围并推动培养模式的社会化，从以高校为主转变为以创新主体为主。建立"能力本位"认证体系，构建"微证书—能力护照—终身学分"的弹性学习体系，实现技能认证与岗位要求的动态匹配。
第三，优化供应链协同体系，提升产业链韧性。推动龙头企业构建智慧供应链平台，引导上下游企业接入平台体系，实现数据互通和业务协同。鼓励平台型企业发展供应链金融服务，创新基于数据的信用评价和融资模式，缓解中小企业融资约束。建设国家级供应链协同平台，实现跨区域、跨部门的数据共享与业务协同，提升产业链整体效率和韧性。
第四，创新知识产权保护模式，促进知识共享与创新。深化和拓展"开源"思想，探索构建适合"中国智造"的知识产权保护与共享体系。建立智能制造专利池和知识产权共享平台，促进关键技术的快速扩散和应用。完善知识产权快速审查、快速确权、快速维权的绿色通道，加强知识产权国际合作，构建国际化知识产权纠纷解决机制。
第五，构建多维度协同保障体系，形成发展合力。在政府统筹协调下，打造新型创新实体，完善行业服务体系，构建国际协调体系。建立健全智能制造标准体系，推动国家标准、行业标准、团体标准的协同发展。设立智能制造发展基金，引导社会资本投入关键技术攻关和产业化项目。建设智能制造示范区，开展政策试点和模式创新，形成可复制可推广的经验。
6 结论
本文系统探讨了智能制造推进路径、产业生态构建与供应链协同优化的理论与实践。研究表明，智能制造的推进不是单纯的技术升级，而是技术、组织、管理协同演进的系统工程，需要遵循分层实施、技术赋能与组织变革相结合的路径。产业生态构建依赖创新网络、产教融合与政策体系的协同，通过多元主体互动实现知识创造与价值转化。供应链协同优化则通过数据驱动、平台运营与生态共生实现效率提升与价值共创。
研究的理论贡献在于，系统构建了智能制造发展的"技术—组织—生态"整合框架，揭示了不同维度间的协同机制与演化规律。实践上，研究为制造业企业推进智能化转型提供了路径选择和实施方案，为政策制定提供了理论依据。
研究也存在一定局限，如对智能制造评价体系、不同行业差异化路径等议题探讨不足。未来研究可进一步深入探讨智能制造成熟度模型、中小企业智能化转型模式、智能制造与可持续发展协同等议题，为制造业高质量发展提供更有力的理论支撑和实践指导。
作者：张世君 男 (1973-)，博士研究生，高级职称，研究方向：机械工程，航天工程，中国管理科学学会学术委员会委员，科创入库专家，中国机械工程学会/宇航学会/材料研究学会高级会员
原标题：智造洞见专栏 | 张世君：智能制造推进路径、产业生态构建与供应链协同优化的实践探索
(节选)
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