2016年11月26日，中国信息化百人会第三届信息战略论坛在苏州成功举行，本次论坛的主题为“工业物联网与智能工厂——大数据时代的企业信息战略”。会上，中国信息化百人会与中国两化融合服务联盟联合发布了《中国制造信息化指数》(以下简称《报告》)，这是中国首个对智能制造水平进行量化评估的研究报告。

　　《报告》由中国信息化百人会与中国两化融合服务联盟联合推出，课题组长为工信部电子一所信息化研究与促进中心主任、中国两化融合服务联盟秘书长周剑。《报告》得到了以下专家的指导并提出了重要建议：中国信息化百人会专家高新民，高世楫，张新红，安筱鹏，钱卫列;国家信息化专家咨询委员会委员、海关总署原总工程师杨国勋，国家统计局统计科学研究所高级统计师杨京英，国家统计局统计科学研究所副研究员何强，北京机械工业自动化研究所首席专家蒋明炜，北京理工大学管理与经济学院张剑等。

　　《报告》基于中国两化融合服务平台和国家统计局的宏观数据，采集了 70000 余家制造业企业数据，覆盖全国32个省级行政区、共28个产业门类，并得到了华为公司市场洞察(MI)团队的专业支持。

　　《报告》指出，2016 年中国制造信息化指数为 36.9，较 2015 年的 35.6 提高了 3.8%。对标工业 4.0，中国制造业总体水平正由工业 2.0 向工业 3.0 过渡，中国智能制造总体水平正在快速逼近德国。

　　《报告》指出，江苏、浙江、广东、天津、上海和山东智能制造水平属于第一梯队，全国总体呈现“东南沿海高、西部内陆低”的态势，即各省市智能制造的基础环境和产业应用水平与该省效益与影响相关性显著。

　　同时，《报告》指出，从36个细分行业来看，石化、电力、电气等率先进行信息化发展的行业智能制造水平相对较高。

　　以下为《报告》重点摘要内容：

　　一、中国制造信息化指数

　　中国制造信息化指数以基础环境、产业应用、效益与影响为分析视角，围绕万物互联、组织变革、数据驱动、综合集成和协同创新等要素，形成3个一级指标，11个二级指标，29个三级指标，并利用逐级加权方法计算和评价中国智能制造水平。

　　(一)构建理念

　　对标工业4.0，中国制造信息化指数全景展现当前中国智能制造水平。工业4.0的核心要素万物互联、组织变革、数据驱动、综合集成和协同创新等在中国制造信息化指数中均得到充分体现。

　　(二)指标体系

　　中国制造信息化指数的概念模型源于国际电联的信息通信技术发展指数(IDI指数)模型，认为智能制造发展需同时推进三个层面的任务：第一个层面是基础环境，以便为信息化在制造业中的应用做好准备;第二个层面是产业应用，也就是在制造业领域中深入地开展信息化应用;第三个层面是效益与影响，制造业信息化应用提升经济社会发展的效益和效率。

　　中国制造信息化指数指标体系由一组有机关联的指标构成，包括基础环境、产业应用、效益与影响3个一级指标，下辖11个二级指标，29个三级指标。

　　二、中国智能制造总体水平

　　(一)2016年中国制造信息化指数为36.9，正由工业2.0向工业3.0过渡

　　2016年中国制造信息化指数为36.9，较2015年的35.6提高了3.8%。对标工业4.0，中国制造业总体水平正由工业2.0向工业3.0过渡。

　　对比中德两国，虽然我国在高端制造工艺技术、生产自动化等方面距离德国还有很大差距，但是在“新四基”、云服务等方面取得了举世瞩目的成就，在电子商务、企业间协同、尤其是在产业生态创新等互联网转型发展方面中国已经走在世界前列。

　　如果按照传统工业发展的眼光来看，中国制造和德国制造之间的差距很大，但如果按照互联网时代制造业综合竞争优势判断，中国制造正在快速逼近德国制造。

　　(二)江苏、浙江、广东、天津、上海和山东智能制造水平属于第一梯队，全国总体呈现“东南沿海高、西部内陆低”的态势

　　2016年，各省、直辖市、自治区中国制造信息化指数呈现“东南沿海高、西部内陆低”的态势，排名自高到底依次为：江苏、浙江、广东、天津、上海、山东、福建、北京、安徽、河南、湖北、江西、湖南、辽宁、重庆、河北、四川、吉林、山西、内蒙古、陕西、贵州、宁夏、新疆、黑龙江、广西、青海、云南、海南、甘肃。

(三)石化、电力、电气行业智能制造水平较高，各行业差异明显

　　我们对统计局的36个细分行业智能制造水平进行分析发现：

　　石化、电力、电气行业总体发展水平较高，作为技术密集型的产业，这类行业的信息化布局较早，起点较高，有较为扎实的信息基础设施和制造业发展环境，在基础环境和产业应用的排名也处于前列，未来需要在提升效率，培育创新和绿色环保方面加大投入，优化提升;

　　以文教工美、家具制造为代表的较为“轻型”制造门类，由于其体量较小，企业类型繁杂，传统上处于制造业中容易被忽视的地位，但由于这些行业更贴近消费者的具体需求，在个性化定制，服务型制造，平台化运营等方面勇于探索和实践，其智能制造水平相对较高，总体排名较为靠前，这一定程度上体现了未来制造业的发展方向和转型路径。

　　冶金、采掘类行业相对落后，这些行业产能过剩严重，企业发展参差不齐，信息化的基础环境薄弱，产业模式落后，虽然行业集中度较高，有一定的经济效益，但创新能力较差，在消耗大量能源的同时伴随着较多的污染。

　　三、中国智能制造发展重点与价值成效

　　(一)基础环境

　　2016年，我国制造业基础环境得分47.9，较2015年提高了5.2%。其中，以能源、烟草和石油加工等为代表的行业基础设施起点较高、资金积累实力雄厚，基础环境水平位居前列，但增长速度相对趋缓;

　　采掘、废弃资料利用等行业基础环境建设水平相对较弱，未来需要进一步突破基础环境的制约，为其推进信息化深入应用奠定坚实基础;

　　仪器仪表、食品制造等行业中小企业比重较高，企业基础设备设施和条件提升建设相对来讲规模小、难度低，且总体上中小企业新技术应用和创新比较活跃，近年来基础环境水平增速明显;

　　日用杂品等行业门槛较低、小微企业众多，基础环境水平和增速均较低，亟待通过信息技术带动全行业制造水平提升。

　　1、新四基

　　(1)2016年我国制造业生产装备数控化率为44.1%，烟草、电力行业生产装备数控化率较高，采掘行业亟待提升;

　　(2)核心工业软件普及率ERP最高，达到69.7% ;制造执行类软件应用程度较低，MES普及率仅为23.3%;

　　(3)工业互联网联接水平大幅攀升，2016较2015年几乎翻一番;采选、木材加工行业基础薄弱;

　　(4)工业云与智能服务平台初具规模，2016年制造业云平台渗透率为33.7%;离散和混合类行业云平台渗透率较高。

　　2、组织与人才

　　网络化组织模式是未来组织变革的必然方向。

　　基于之前的聚类分析结果，我们分别从四类中选取典型代表行业进行分析发现，行业信息化指数越高，对应的组织创新程度也越高。

　　3、数据资源

　　(1) 医药、纺织、化工、食品加工行业数据资源的采集、管理和开发利用水平显著增长;

　　(2)“新四基”的投入和建设每增长1个百分点，会伴随数据资源管理和开发利用水平0.6个百分点的提升。

    智能制造对中国就业会产生怎样的影响

    美国大力推动以“工业互联网”和“新一代机器人”为特征的智能制造战略布局，德国推出“工业4.0”计划，新加坡提出“智能之国”计划。我国也在《中国制造2025》提出“到2025年，制造业重点领域全面实现智能化”的战略目标。

　　在我国传统制造企业中，长虹、海尔等企业早在几年前就开始探索互联工厂。海尔已在四大产业建成工业4.0示范工厂，用户可以通过海尔的移动终端随时可以进行私人订制。

　　机器人会抢走“饭碗”吗?

　　短期来看，智能制造将引发替代效应以及产业转移效应，导致部分工作岗位流失。

　　近年来，我国一些较发达省市的劳动力成本正以每年近10%的比例上涨，招工难、招工贵等因素，推动了当地汽车、电子信息、电气机械和器材制造等产业的生产线“机器换人”。根据中国机器人产业联盟统计数据，2014年我国工业机器人销量占全球工业机器人销量25.3%，连续两年成为全球最大的机器人消费国。其中，90%以上的机器人应用于上下料、搬运、焊接、喷涂、装配等环节。

　　另一方面，智能制造具有自感知、自决策和自执行等功能，能够节省大量管理人员，使管理层呈现扁平化、去中间化趋势。例如，2013年海尔公司在业务智能化后，裁掉了18%的员工，主要为中间管理层。

　　此外，随着我国人力成本的提升。部分高端制造业代工工厂将会回流至发达国家，造成我国更多一线劳动岗位的流失。

　　但长期来看，智能制造倒逼产业结构调整，创造新兴就业机会。一方面是产业结构调整带来就业结构调整。虽然企业降低了对一线劳动岗位和管理岗位的需求，但随着智能制造的大规模应用，将增大对数据分析、工业软件开发、系统集成、用户互动设计、设备调试运维等智能制造装备及服务领域的用人需求。正如上世纪五六十年代美国工业领域的自动化引发严重失业同时，技术、文书等新工作岗位亟需大量人力而出现“用工荒”。另一方面是创业增加就业岗位。生产过程的“少人化”、低成本，以及3D打印分布式的生产制造方式，为创业及中小微企业发展带来前所未有的机遇，带来更多就业机会。

　　颠覆传统劳动模式

　　智能制造将会改变劳动者原有的工作范式，对劳动者的专业性、能动性、灵活性、协作性提出更高的要求。

　　其一，专业性。智能机器人可替代部分“低技能”劳动力，但智能化生产线和大数据系统的指挥、操作和运维需要更具专业能力的劳动者弥补机器的不足。劳动者需要能够将所学的知识和技能应用于构建真实的工业系统，以应对自动化系统故障。

　　其二，能动性。智能工厂中工作内容的变化要求员工兼具多种工作技能。

　　其三，灵活性。制造工厂将能够迅速根据市场需求调整其生产适应能力，减轻人力的生理和心理压力;新形式的协作工厂让虚拟工作和移动工作成为现实;多模式、用户友好界面的智能辅助系统将协助员工的工作，帮助劳动者实现更灵活的就业方式。

　　其四，协作性。一方面是“人人协作”，不同职业之间的分工运行模式将逐渐被合作模式所取代。智能制造将制造的各个环节的联系变得更加紧密，不同的职业分工将需要更多的沟通与合作。另一方面是“人机协作”，在智能工厂里，人、机器和资源如同在一个社交网络里一般沟通协作，相互配合，重塑传统制造工厂模式下人与生产设备之间操控与被动反应的机械关系。

　　劳动者将流向服务业

　　智能制造能够实现制造的高效率和精准化，但多用于处理简单、机械重复的操作，而那些思考复杂度高、创造力强、灵活性高的服务工作，仍然需要人力胜任，是未来劳动者就业的重要方向。

　　在智能制造的背景下，制造业微笑曲线的中端———加工、组装等附加值降低，而价值链两端———以研发、设计为内容的前端和以品牌、物流、销售等服务集成为内容的后端———更为陡峭。智能制造的广泛运用，将主要压缩制造业中端生产环节的就业空间，而前端和后端的服务性环节则需要更多的人力支撑。

　　具体来说，主要有三类工作需要大量劳动者：一是创意设计、产品品牌建设、客户服务等运用创意、想象力、能动性的工作;二是智能系统和设备的运维工作，比如智能系统(如电气自动化、数字化建模)和高端数控机床、机器人、增材制造等智能制造装备的操作、调试、维护和改造;三是新型管理人员，尤其是能够通过数据技术、分析跨国公司各地工厂车间的生产活动，以及能够对优化某一生产流程提出明确建议和指导的管理人员。

　　我国应当依托《中国制造2025》、《“互联网 ”行动计划》等战略举措，进一步为“大众创业、万众创新”营造良好的政策环境。其一，鼓励科研院校人才的创新创业，加深科研院校与企业的互动，加速科研成果的转化，推动智能交通工具、智能工程机械、服务机器人等智能产品领域的创新创业。其二，加快建设完善“四众”支撑平台，多渠道鼓励创新创业。充分发挥互联网对创新资源配置的有利作用，通过“四众”等新模式实现科研、人力、物力等生产要素与创业者的对接。其三，为创新创业提供法律制度保障。通过完善我国知识产权、质量监督、社会保障等方面的法律，为智能制造领域创业和高端制造业的发展创造有利环境。 (作者来自工业和信息化部赛迪研究院政策法规所)