先進製造業(ye) ·導讀

經過近十年國內(nei) 互聯網技術的應用和發展，普遍認為(wei) 互聯網、數字化等高科技應用已超越美國等發達國家，我們(men) 似乎可以相信現代化未來，可以通過互聯網、數字化等高科技的“彎道超車”實現。國家發改委產(chan) 業(ye) 司原司長年勇在“新製造時代”為(wei) 主題的“2020中國互聯網製造峰會(hui) ” 的講話，清醒的點出了我們(men) 對製造業(ye) 認識上的問題，指出：“我們(men) 這個(ge) 社會(hui) 目前最大的誤導就是製造業(ye) 不行了，製造業(ye) 落後了，要講大數據、雲(yun) 計算、區塊鏈、量子計算之類，才跟得上形勢，才與(yu) 時俱進。這是當前社會(hui) 最大的問題。”

“美國其實還是一個(ge) 製造業(ye) 大國，美國從(cong) 來沒有放棄製造業(ye) ，直到今天。”因此，我們(men) 是不是應該反思對製造業(ye) 看法，是不是應該多留點時間和空間給製造業(ye) ，讓其按自己的規律發展。這篇講話，也值得我們(men) 企業(ye) 家認真思考，是否應該少聽忽悠新概念，尋找差距，堅守企業(ye) 發展方向，紮紮實實做好產(chan) 業(ye) 基礎。

製造業(ye) 還是我們(men) 國民經濟的基礎，是我們(men) 科學技術的基本載體(ti)

以下為(wei) 演講速記：今天要講製造業(ye) ，有人跟我說不太理解，說你還講製造業(ye) ，題目和內(nei) 容都有點low。我說講什麽(me) 不low呢？講大數據、雲(yun) 計算、區塊鏈不low，但是我說你理解錯了，我們(men) 這個(ge) 社會(hui) 目前最大的誤導就是製造業(ye) 不行了，製造業(ye) 落後了，要講大數據、雲(yun) 計算、區塊鏈、量子計算之類，才跟得上形勢，才與(yu) 時俱進。這是當前社會(hui) 最大的問題。要談製造業(ye) 是因為(wei) 當前製造業(ye) 還是我們(men) 國民經濟的基礎，是我們(men) 科學技術的基本載體(ti) 。一個(ge) 國家的科技水平和經濟實力體(ti) 現在哪裏？唯一的標誌就是製造業(ye) 發不發達。這個(ge) 是我們(men) 現在沒人說的，不想說，不願意說。我總結，人類的發展進步就是製造業(ye) 的發展進步。人家會(hui) 說我偏激，我說人和動物的區別就是在於(yu) 人可以製造工具。現在有一個(ge) 說法叫做美國是服務經濟了，後工業(ye) 社會(hui) ，不搞製造業(ye) 了，而中國製造業(ye) 很發達。你知道美國的具體(ti) 情況是什麽(me) 樣？我分享一下我的觀點，可能不一定對，大家共同交流。

去年美國服務業(ye) 的比重是81%，以此證明美國是後工業(ye) 經濟，是不要製造業(ye) 的經濟。但是很多人不知道，81%背後的東(dong) 西是什麽(me) ？美國的服務業(ye) 裏頭60%以上都是為(wei) 製造業(ye) 服務的，大體(ti) 這些年占美國經濟總量48%、49%、50%。什麽(me) 意思？美國為(wei) 製造業(ye) 服務的生產(chan) 占一半，就是說美國經濟全部總量裏有一半是為(wei) 製造業(ye) 服務。加上製造業(ye) 本身，就超過了60%。換句話說，可以說美國製造業(ye) 占美國經濟總量超過60%。美國其實還是一個(ge) 製造業(ye) 大國，美國從(cong) 來沒有放棄製造業(ye) ，直到今天。前天特朗普還說，美國要成為(wei) 世界製造業(ye) 的超級大國，中心意思是講要擺脫中國的依賴。如果我們(men) 中國對這個(ge) 認識不清楚，天天忽悠新概念，我估計中國要為(wei) 此付出沉重的代價(jia) 。

人類曆史就是科學技術不斷為(wei) 製造業(ye) 賦能的曆史

第一，昨天。人類曆史就是科學技術不斷為(wei) 製造業(ye) 賦能的曆史，我們(men) 不斷發明新的科學技術，不斷應用在製造業(ye) 上，促進製造業(ye) 的發展進步。

智能製造提出的時間不長，是1988年美國的懷特教授出的一本書(shu) 《智能製造》，這裏麵首次提出來，提出來以後到現在也就32年，時間很短。實際上說起智能製造，往前追溯，應該說是從(cong) 第一次工業(ye) 革命開始，那個(ge) 時候是1776年，瓦特發明蒸汽機，那個(ge) 時候製造業(ye) 開始比較快的進步。瓦特發明蒸汽機，是動力的進步，不用人去拉，人就可以解放出來。那個(ge) 時候開始我們(men) 就已經進入了製造業(ye) 的現代化進程。

第二次工業(ye) 革命是以1821年法拉第發明電動機為(wei) 標誌，人類進入了電氣化時代。從(cong) 1946年發明電子計算機開始，我們(men) 進入了第三次工業(ye) 革命的時代。第三次工業(ye) 革命這個(ge) 時代還在持續，至於(yu) 持續多長時間不知道。

這個(ge) 過程當中我們(men) 經曆了自動化或者叫數字化，後來經曆了網絡化，近幾年由於(yu) 大數據、雲(yun) 計算、人工智能等等新技術的出現，包括人工智能的技術，第三次工業(ye) 革命就被認為(wei) 是智能化時代。在過去200多年當中，第一次工業(ye) 革命以來，發達國家從(cong) 來沒有放棄過製造業(ye) ，而且始終處在製造業(ye) 的領先地位。 從(cong) 國內(nei) 來看，我們(men) 國家改革開放40年來，我們(men) 緊跟發達國家的步伐，向他們(men) 學習(xi) ，抓住全球產(chan) 業(ye) 大勢，特別是新一代信息技術和傳(chuan) 統的製造技術有機融合，這方麵還是取得非常大的進步，取得了很多成就，這些成就就不一一列舉(ju) 。為(wei) 什麽(me) 有這個(ge) 成就？一個(ge) 原因是我們(men) 積極向別人學習(xi) 借鑒，一個(ge) 是我們(men) 自己不斷努力的結果。

國內(nei) 製造業(ye) 發展迅速，存在的問題也很多

第二，今天。盡管過去40年我們(men) 製造業(ye) 取得很大成就，發展成世界第一大製造體(ti) 係（總規模），製造業(ye) 存在的問題也是很多，距離發達國家差距還非常巨大。盡管塊頭不小，但是比較高端的這部分差距還是非常巨大。

當然，我們(men) 真正走工業(ye) 化的時間還是比較短，實際上也就這40年，換句話說，現在我們(men) 取得的成就實際上是我們(men) 用三四十年的時間走完了西方發達國家近300年的工業(ye) 化道路。走過了第一次工業(ye) 革命的一百年，走過了第二次工業(ye) 革命的一百年，又走過了第三次工業(ye) 革命的前三四十年，這麽(me) 短的時間內(nei) 我們(men) 急速追趕，勢必肯定缺失了很多東(dong) 西，少了很多環節。

歸納起來比較突出的有三個(ge) 方麵：第一，產(chan) 業(ye) 基礎十分薄弱。其中最為(wei) 突出的就是基礎研究，基礎研究對後麵的應用至關(guan) 重要。因為(wei) 前麵工業(ye) 化時間很短這個(ge) 客觀現實，好多基礎研究沒有跟上，大學研究機構和大企業(ye) 的基礎研究都很差。一百多年前美國有一個(ge) 物理學家叫做亨利·羅蘭(lan) ，他有一個(ge) 演講，他說為(wei) 了應用科學，科學本身必須成功，假如我們(men) 停止科學的進步而隻留意科學的應用，很快就會(hui) 退化成中國人那樣。多少代人以來他們(men) 都沒有什麽(me) 進步，因為(wei) 他們(men) 隻滿足科學應用，卻從(cong) 來沒有追問過他們(men) 所做事情的原理，這些原理就構成了科學。到了一百多年之後的今天，我們(men) 改的怎麽(me) 樣了？我回答不了這個(ge) 問題。但是我們(men) 看到的現實是我們(men) 重大的基礎理論、重大的原創核心技術幾乎是空白。

高端的芯片、智能的工業(ye) 機器人等等這些硬件我們(men) 目前幾乎不能生產(chan) ，原創的操作係統等這些關(guan) 鍵軟件也要依靠進口。比方說驅動電機，生產(chan) 驅動電機的一個(ge) 小部件國內(nei) 生產(chan) 規模很大，全世界沒有人可比，但是製造這個(ge) 電機所需的高速精密軸承、耐電材料、高精度位置和溫度傳(chuan) 感器、電子開關(guan) IGBT等等這些東(dong) 西，我們(men) 沒有一件能生產(chan) 。由於(yu) 基礎的研究差，導致了底層的硬件、底層的軟件都要依賴別人，這是我們(men) 跟發達國家和美國最根本、最大的差距。第二個(ge) 短板是產(chan) 業(ye) 生態上不去。製造業(ye) 的整個(ge) 產(chan) 業(ye) 鏈不完整，這個(ge) 問題非常突出，有的環節是空白的。為(wei) 智能製造服務的關(guan) 鍵基礎設施還差得很遠。第三，產(chan) 業(ye) 環境亟待提升。我歸納有三個(ge) 偏差。第一個(ge) 偏差是不重視製造過程、製造經驗。就是好大喜功，沒有認識到工業(ye) 1.0、2.0、3.0到4.0要一步一步走。工業(ye) 化的進程可以縮短，但不可以省略。省略了任何一個(ge) 環節將來都要付出沉痛的代價(jia) ，而且早晚還要補上。你想跳過，將來都要付出代價(jia) ，而且這個(ge) 代價(jia) 非常沉痛。所以第一個(ge) 偏差是認知偏差。第二，引導偏差，很多引導策略不係統、不完整，碎片化，沒有辦法執行，針對性和可操作性都很差，重點也不突出。這種情況下怎麽(me) 形成共識、形成合力？第三個(ge) 偏差就是執行偏差，在推進製造業(ye) 智能化或者推進智能製造過程中，沒有看見主導力量，各自為(wei) 政，一片散沙，資本、人力、物力的投入都浪費掉了。 這就是我們(men) 今天麵臨(lin) 的形勢，就是這麽(me) 嚴(yan) 峻。

麵臨(lin) 的問題就是努力的方向

第三，明天。明天麵臨(lin) 什麽(me) ？實際上很清楚，今天麵臨(lin) 什麽(me) 短板、瓶頸，那就是我們(men) 明天要努力的方向。

第一，要夯實基礎。有大學的問題、研究機構的問題、企業(ye) 的問題，這些基礎都要夯實，沒有這個(ge) 基礎想飛是不可能，必須全社會(hui) 有這個(ge) 意識。大學在基礎研究中承擔至關(guan) 重要的角色，美國的經濟起飛有兩(liang) 個(ge) 引擎，一個(ge) 在美國的西部，在加州的舊金山灣區，一個(ge) 在美國的東(dong) 部，在麻省的波士頓。西部地區有加州大學、斯坦福大學這樣一係列的著名大學。東(dong) 部地區有哈佛大學、麻省理工學院等。這些大學有雄厚的研究力量，有長期的積累，有源源不斷的學生進來和出來，提供了源源不斷的一代又一代的精英人才。美國這兩(liang) 個(ge) 地方圍繞著大學形成產(chan) 業(ye) 。

同時，這一套發達國家的製造業(ye) 體(ti) 係和發達的金融業(ye) 體(ti) 係確保了美國從(cong) 大學的基礎研究出來的成果能夠小試、中試、產(chan) 業(ye) 化，然後放大，最後就是很大的產(chan) 業(ye) 。工廠可以不放在美國，可以放在中國、歐洲。但是，它的原創成果在它的大學裏，而且這些教授、實驗室主任領著老師學生圍繞著某一個(ge) 細分領域持續研究，從(cong) 前幾代的實驗室主任手裏接過來這個(ge) 接力棒。

曾經有一個(ge) 中國小孩在那工作，我就問他，你是幹什麽(me) 的，他就做研究，來了半年。我說我想知道這半年你的學習(xi) 、生活狀態是什麽(me) 樣子？他說我的半年全部在實驗室，早上起床吃點東(dong) 西就到實驗室，到晚上十一二點回去。他說也不是老師要求他這樣子，從(cong) 實驗室主任到一幫年輕老師到學生都是這樣的狀態，而且全是自願的，每天的狀態都非常激昂，覺得有意義(yi) 。我說這就是美國強大的唯一原因，誰能做到一點誰就是最大最強的。第二，健全生態。一個(ge) 是健全智能製造產(chan) 業(ye) 鏈，把短板補上。一個(ge) 是推進智能製造的基礎設施建設，包括工業(ye) 互聯網、5G。一個(ge) 是人才體(ti) 係的建設，沒有人什麽(me) 都幹不成。第三，完善環境。第一，提升認知水平。第二，加強引導，要破除引導策略的碎片化。我曾經牽頭製定了一個(ge) 《增強製造業(ye) 核心技術三年行動計劃》。為(wei) 什麽(me) 要製定這個(ge) ？就是想集中少數重點領域，把各種資源、資金、人才都集中到這個(ge) 領域，使這個(ge) 領域盡快有所突破。現在已經執行到第二輪，支持了一大批項目，效果非常好。第三，推動實施。我們(men) 講智能製造，重心還是製造，你不能想象你的製造不行，上麵加個(ge) 計算機，加個(ge) 軟件就行了，不是這樣的。製造業(ye) 需要積累，需要摸索，它有很多隱性知識，不是三天兩(liang) 天就學的來的。如果不熟悉製造過程、製造程序、製造工藝，那後麵的再多的數據都沒有用，你根本不知道數據背後是什麽(me) 。

中西方結合引領智能製造的發展

從(cong) 這個(ge) 意義(yi) 上講智能製造的推進可能需要一個(ge) 製造業(ye) 巨頭來引領來主導，沒有的話，這個(ge) 事情就很難做。製造巨頭才了解製造業(ye) ，才明白製造工藝、製造程序，掌握製造的核心技術，不掌握這個(ge) ，你想引領也引領不了。國際上最典型就是GE，上百年的製造經驗，它對製造工藝的理解比任何其他企業(ye) 都深刻。同時又有巨大的實力來提升信息技術水平，掌握了大量信息技術的關(guan) 鍵，這樣，兩(liang) 方結合才可能引領智能製造的發展。