决定新技术、新模式能否成为产业主流应用的重要原因，是在于产业当中主要的参与者，在对其商业价值上产生一致性判断的结果，也就是市场会选择相对最合理的路径，而不是最超前或最创新的路径。在产业当中的适应性是决定产业创新、技术创新能否符合最经济的产业成本要求，从而成为产业升级中的“替代者”或“革新者”的重要因素，智能制造产业也不例外。2019年8月2日，北大创新评论在北京工信部举办了以产业化数据场景变革为主题的“2019北大创新评论产业思创会—智能制造专场“活动。本次活动由中国高科技产业化研究会成果委联席主办、工业大数据产业应用联盟承办。
本次活动中，北京大学软件与微电子学院窦尔翔教授，中国高科技产业化研究会成果委渠东升主任，联想集团工业物联网产品总监马鹏程分别作为本次产业思创会的“前沿家”、“破冰人”和“思创者”，就产业理论、国家政策及应用案例进行深度分析。来自传统制造、先进制造领域的企业家共计20人参与了本次“思创会”。
“中国的智能制造正在向价值链全域优化演进”
企业智能化转型形成了中国制造产业的主流形势，通过数据与创新双规驱动助力企业实现降本增效，在满足自身客户个性化需求的基础上，将产业资源、客户资源、供应商资源整合，将提升企业的核心竞争力和盈利能力。活动中，“思创者”马鹏程结合联想在智能制造领域的实践，带来了题为《工业互联网和数据智能推动制造企业转型升级》的演讲。
联想集团作为工业大数据产业应用联盟理事长单位，在智能制造领域具有行业领军地位。北大创新评论认为成熟企业应当率先做出突破式创新，提供产业示范作用。同时成熟企业经历过更完整的产业周期，更知道如何在产业中引入新技术，建立最符合产业经济效能的模型，将“创新”逐渐推动发展为主流应用。
马鹏程表示，当前，智能制造正在由工厂智能化扩展为价值链全域优化，由单闭环向双闭环演进。在这一过程中，依托于工业互联网平台，通过边缘计算与工业机理深度结合提升行业的智能化水平。也就是说，工业互联网驱动了智能制造整个价值链提升和全要素生产率提升。依托工业互联网，联想构建了全球智能制造管控体系，并在业界开展实践，例如某大型石化公司采用数据优化装置工艺助力产线效率提升，汽油收率提升0.3%～0.8%，操作异常检出率提升26%，关键点位异常检出率提升33%并能够提前10分钟报警，某光纤生产企业通过全面数字化智能重构，降低能耗5%～10%，提升产品良率达2%。
不过，马鹏程指出，工业互联网和数据智能推动制造企业转型升级的过程中面临四大挑战。其一，人工过程过多，工单流转的方式难于满足数字化，缺少数采设备；其二，难以实时处理产线设备及终端的数据，实现生产过程实时响应；其三，信息化基础差，业务数据既不全面，也不准确，计划准确性低；其四，难于用人工智能技术发现数据的潜在价值，实现决策过程的智能化。
“政策支持聚集产学研资源，帮助企业实在获益”
2019年政府工作报告中指出，要坚持创新引领发展，培育壮大新动能，其中提出要推动传统产业改造提升。特别是要打造工业互联网平台，拓展“智能+”，为制造业转型升级赋能。近年，智能制造之所以能够蓬勃发展，最重要的原因就是广大研究者们的智能科技成果成功转化为产业化的商业应用。
本期思创会上，“破冰人”渠东升发表了题为《从国家科技政策深度解读科技成果创新之路》的演讲。他在分享中谈到，十一五至十三五期间，包括科技部、发改委、工信部、财政部、农业部、商务部、环保部、住建部在内的各部委，对智能制造的支持度都特别高。出台了一系列支撑计划，构建了众多科技基础条件平台。此外还大力支持研发投入建设、产业化和环境建设，开展了一系列技术创新引导工作。
渠东升建议，如何帮助企业在智能制造产业当中获得自己最大价值的提升，最重要的就是“量体裁衣“。即根据项目的不同阶段，对初创阶段、成长阶段、扩张阶段、研发阶段等不同阶段采取不同的策略。因此首先要对企业进行”摸底“，分析其优势与不足。纵向来说包括企业在行业中的竞争力和软肋，横向来说包括其在国内外同类企业的相对优劣势。以此梳理企业在技术、人员团队、商业模式、运行管理上的不足之处并对这些方面进行优化、升级。对于企业的优势要着重“保障”，要亮“才艺”，通过强化核心技术来打造智能制造。企业要用好政策，通过政策支持来聚集产学研合作的资源，形成“政产学研用金服”双生态产业链，通过技术创新、加强成果转化推动企业加速发展。
TIF-信息(T)产业(I)金融（F）构建智能制造效能域
为以更广阔视角看待产业问题，“产业思创会”还在嘉宾演讲环节设置“前沿家”的角色。本期思创会的“前沿家”窦尔翔教授长期专注于信息技术和金融制度技术如何支持产业生命链的形成与发展研究。他在题为《从制度平台的建立看中国制造产业革新》的主题演讲中，运用其创立的“域富论”——TIF模式，解构了当下中国制造面临的问题，建议通过信息、产业、金融三个维度构建“智能制造域平台”，降低智能制造的成本风险，提升智能制造的创新性和生产效率。
窦尔翔认为，当下智能制造的制度缺陷总体上是“要素不健全”：
一是缺乏“产业生命链机制”。尽管已经有了供应链、“全球价值链”、产业链的概念和实践，但是缺乏高粘度的“产教融合链”、孵化链等的思维和实践；
二是缺乏智能制造产业的金融制度支持。缺乏反映金融本质、具有中国特色的“担当金融”的支持，“域金融机制”、“劣后金融机制”、“产业生命链金融机制”不足。
三是智能制造业的“智慧度”缺乏。信息不对称问题的解决，是智能制造发展繁荣的前提。人类社会已经进入了智慧决策时代，但智能制造产业对智慧决策的利用不足。
如何让更多的企业尤其是中小企业在智能制造产业当中获得价值的提升？
窦尔翔指出，一是一定要将中小企业整合进相应类别的“智能制造产业生命链平台”，促进“残值重配”、“闲值共享”、“协同生产”等同业间共享机制形成。
此外，要从监管层面加快推动产权保护，注重智能制造人才的培养。
二是通过“域管理”为中小企业生产“市场型系统性信用资源”，原创性解决中小企业融资难问题。
三是只有深度利用信息技术，才能依托平台对大中小各类企业之间的人力资本、生产资本、金融资本以及人们之间的合作方式等要素进行全方位深层次科学化配置。（来源：中国工业新闻网）
