中国金融信息网讯（沈杨子）5月19日，由中国经济信息社、常州市委宣传部、常州科教城、常州市经信委联合主办的“2017新华（常州）智能制造指数信息产品暨2017常州市智能制造企业年度典型样本案例发布会”在常州举办。作为第十三届中国常州先进制造技术成果展示洽谈会的重要活动之一，该发布会通过权威发布系列智能制造信息产品，为社会各界提供发展指南和决策依据。发布会期间，中国科学院大学经济与管理学院副教授孙毅接受中国经济信息社江苏中心访谈。
智能制造是当前我国在新一轮全球制造业变革中重塑竞争优势的重要引擎。近年来，我国着力推动智能制造发展，在智能制造的一些领域，已与发达国家站在同一起跑线，同时也面临着发展中的阵痛。
孙毅说，中国具备智能制造发展的坚实基础。智能制造的基础是工业，先有工业才有工业大数据和工业智能化。中国是世界第一大工业国，拥有世界上最全的工业体系，在联合国公布的500余种主要工业产品中，中国有220多种产量位居世界第一。庞大的工业规模和完善的工业体系是工业大数据的源泉，为中国智能化转型提供重要资源支撑。
如何挖掘工业大数据价值，将数据潜力转化为产业优势，最终实现制造业转型升级，是我国智能制造眼下面临的突出问题：
一是如何把工业大数据沉淀下来，这需要智能技术的支撑，也就是技术赋能的概念。但从技术的角度讲，目前我国智能制造的整体创新能力与发达国家相比差距较大，重要基础技术和关键零部件的对外依存度高。比如传感器是工业数据采集的关键部件，有人把智能制造称作“传感器经济”（sensor based economics），可见这一关键部件对智能制造的重要性。但目前传感器的关键技术基本都被国外垄断。关键技术受制于人，不仅带来制造业的成本问题，更关系到我国工业安全。
二是如何进行数据价值挖掘，也就是算法层面的问题。我国工业场景丰富，在数据驱动下，与算法相关的特定领域，如图像识别、语音识别等，已经具备培育世界领先企业的潜力。但不容忽视的是，在深度学习、机器学习等热点领域，我国仍然是跟随者。
三是工业数据的互联互通问题。目前，我国工业互联网可以说是标准林立、诸侯割据，难以实现数据在供应链、产业链之间的融合，不能打通生产端和消费端、产业内和产业外的数据壁垒，极大地限制了智能制造的发展潜力。没有数据的支撑，像社会制造、S2B等新型生产方式就失去了基础。
孙毅说，我国推动智能制造高质量发展，一方面，要针对产业特点提供政策扶持，培育创新土壤。目前，我国的相关扶持政策仍然以经济手段为主，忽视了数据开放、知识共享在创新中的重要意义，激励政策缺乏针对性。而政策扶持对象的选择忽视了数字经济“底层创新”的重要特点，青年学者、青年创业者及中小微企业更具创新活力，需要进一步推动资源要素向这一群体倾斜，激发底层创新活力。另一方面，要注重防止行业垄断，工业与互联网结合后具有了自然垄断行业的特性，垄断是创新的天敌，应合理制定产业政策、完善市场竞争机制，从而增强市场的创新动力。同时，也要加强新技术、新产品、新模式等创新成果的知识产权保护力度，维护创新者的合法权益，让创新者没有后顾之忧。
孙毅说，除了继续积极引领和扶持外，目前我国推动智能制造发展还迫需建立完善的统计体系，为政府和企业科学决策提供依据。本次中国经济信息社发布的系列指数产品，就具有一定的标杆意义，丰富了我国智能制造发展的信息库，搭建了一个很好的跨产业信息融合平台，同时，随着指数产品影响力越来越大，将进一步助力常州塑造智造名城形象，从而吸引更多的高端要素涌入常州，赋能常州智能制造发展。
对于企业如何更好推动智能制造转型，孙毅说，大企业要坚持创新引领，积极探索开放式创新，勇于开放内部资源和渠道，打造创新生态、推动共享发展。中小企业则需要循序渐进，沿着智能化工具、智能化产品和智能化战略的路径稳步推进，以智能化工具优化资源配置、提质增效，以智能化产品提升用户价值、优化客户体验，以智能化战略改造生产模式、创新商业模式。在这个过程中，中小企业要充分认识数据价值，加强数据资产管理。
孙毅说，在消费升级、经济转型和供给侧改革的大背景下，智能制造的发展是大势所趋。随着智能技术与制造业的深度融合，以及工业数据与外部数据的互通互联，未来会不断涌现出新产品、新服务、新模式、新业态。目前，我国的智能制造产业才刚刚起步，更大的变革、创新与颠覆还没有到来。我们要在技术创新、人才储备、政策法规等方面提前做好准备，在未来智能制造的国际竞争中占据主动。（完）
