产业链角度推进江苏省制造业智能化转型的优化建议

王影 谢跃椿 董世煜

(常州大学吴敬琏经济学院 江苏常州 213161)

随着2013年德国提出工业4.0的概念，整个世界在工业制造方面智能化发展方向已经清晰明了。我国于2015年发布《中国制造2025》的方针政策，计划用10年时间，从基本实现工业化到迈入制造强国行列。就江苏省而言，制造业智能化发展所需要的基础条件在国内各省份中十分完备。其一，江苏省制造业经济连续多年位于全国前列。2020年，江苏GDP增量居全国第二，第二产业增加值居全国第一，表明江苏具有优秀的工业基础。其二，江苏具有良好的教育基础，学研资源丰富，可以充分实现产学研协同，共促制造业实现智能化、数字化转型升级。同时，江苏一直在加大对制造业智能化转型的政策支持力度，并于2021年底出台《江苏省制造业智能化改造和数字化转型三年行动计划(2022—2024年)》，力争在2024年实现企业关键工序数控化率65%的目标，经营管理数字化率80%以上，数字化研发设计工具推广普及的比率接近90%。在此背景下，本文通过分析江苏省制造业智能化发展现状与趋势，剖析江苏省制造业智能化转型过程中存在的主要问题，提出推进江苏省制造业智能化转型的优化建议具有一定的实践意义。

1 江苏省制造业智能化发展现状

1.1 智能车间、标杆工厂等基础设施建设力度逐步加快

为了推动智能制造发展，从2015年开始，工业和信息化部在全国范围遴选智能制造试点示范项目，鼓励创新。在此背景下，江苏从2015年开始陆续出台一系列的政策措施，建设智能车间、创建标杆工厂、建立工业互联网发展示范企业，逐步加大制造业智能化发展的引领投入力度。2020年，全省共建设智能车间252个、标杆工厂40个、工业互联网发展示范企业35个；2021年，增建智能车间80个，增幅达32%；2022年，江苏省主导创建智能制造示范工厂86个，范围覆盖全省所有区市，涉及装备制造行业、电子信息行业、消费品与原材料等多个领域近30个细分行业、近700个标杆应用场景，普遍具有技术水平先进、集成度高，生产效率、产品质量显著提高，资源能源消耗、人力资源成本大幅下降，本质安全水平全面提升等特点，为江苏省全省制造业智能化改造和数字化转型方向提供了强有力的示范引导(见表1、表2)。

表1 江苏省近三年省级示范智能车间数量 (单位：个)

表2 江苏省近年标杆工厂、工业互联网发展示范企业

1.2 制造业发展成效日趋显著

2020年，全国31个省市自治区的GDP及增长的排名中，广东以110761亿元居榜首，江苏以102719亿元次之，在2020年第二产业增加值上，江苏以44226.4亿元超过广东的43450.17亿元，位居全国第一。与此同时，江苏省R&D投入呈现持续增长趋势。根据各年的《江苏省科技经费投入统计公报》数据，2016—2020年，江苏省R&D经费投入从2026.9亿元增长到3005.9亿元。2015—2020年，江苏省规模以上工业新产品的项目数、开发新产品的经费、销售收入和出口销售收入在总体上都呈现上升的趋势，且增长速率趋于一致，分别较2015年同比增长79.75%、64.88%、61.23%、53.86%。

1.3 政策支撑体系日臻完善

围绕制造业智能化发展目标，江苏从顶层设计到行动规划再到实施方案，形成较为完善的政策支撑框架和保障体系。例如，2018年印发《江苏省智能制造示范区培育实施方案(试行)》，明确提出支持各地依托自身优势特色探索建设智能制造生态体系，实现提升江苏省制造业智能化发展水平。2020年，《关于深入推进数字经济发展的意见》要求加快工业互联网创新发展和大数据中心建设，深化工业互联网在先进制造业领域的应用。2021年底，江苏省出台三年计划(2022—2024)，对制造业智能化发展重点工作内容做了系统部署。

2 江苏省制造业智能化发展存在的问题

2.1 政策支持力度逐渐加大，但配套布局有待完善

政策文件的发布，一方面促进了江苏省近年来智能车间、标杆工厂及智能制造示范项目的建设。另一方面，为江苏省制造业智能化发展指明了方向，并提供了相应的政策支持。

但是由于智能制造包含的环节较多，现今的智能制造，除了智能装备、智能生产外，还要考虑智能设计、智能管理等相关的配套产业协调发展，同时参与智能制造产业链的上下游企业数量众多，规模差异较大。因此，需要再完善相应配套设施来构造智能制造发展良好的生态环境，协同促进江苏省制造业智能发展的进度。

2.2 行业龙头企业智能化快速推进，但大量中小企业有待入局

以智改数转为发展重点，江苏省不断引导行业龙头企业开展大规模技术改造，推动先进信息技术与制造业深度融合，不断提升企业先进制造水平。随着创建的一批智能示范车间、智能示范工厂等试点示范项目的推进，行业龙头企业逐步实现多渠道跨界融合，培育了一批专业化、服务化水平高的智能制造系统解决方案相关服务商，随着政策引导逐步实现“智改数转”。

但是中小企业数字化赋能能力较弱，在参与智能化升级改造过程中，一些品类产品的智造化、数字化与柔性生产短期投入资金大，但是产品本身生命周期短，导致投入产出不成正比，所以很多中小企业存在“不愿、不敢、不能”转变问题。如何转变企业思想，引导更多企业入局，完成三年行动计划(2022—2024)目标，实现“全产业链”的智造创新，是当前亟待解决的问题。

2.3 创新能力不断增强，但关键技术瓶颈有待突破

“十三五”时期，江苏省科技综合实力实现新跃升，江苏全社会研发投入占地区生产总值的比重达2.85%，科技进步贡献率达65.1%，接近创新型国家和地区中等水平。随着苏南国家自主创新示范区建设的逐步成熟，创新区已经成为江苏省战略性新兴产业的策源地和高质量发展的主引擎。整体高新技术企业超过3.2万家，跃居全国第二，产业产值占规模以上工业总产值的比重达46.5%，成为江苏省经济结构调整和产业转型升级的中坚力量。2021年，江苏省发明专利授权量同比增长49.67%，高于全国水平16.72个百分点，统计出江苏的万人发明专利拥有量为41.17件，连续6年蝉联全国省区第一，每万人口高附加价值发明专利拥有量达13.99件，是全国水平的1.87倍，知识产权综合发展指数位居全国第二，实现“十四五”良好开局。

但是，江苏省制造业发展仍然面临“卡脖子”困境，先进制造业中高技术船舶领域70%的核心零部件和关键配套设备需要进口；工业机器人关键零部件中75%的高精密减速器、80%的伺服电机和驱动器依赖进口，而这些关键技术对制造业智能化升级作用明显。因此，如何实现关键技术瓶颈突破是当前江苏省制造业智能化发展中迫切需要解决的问题。

2.4 产业链创新链有一定的融合基础，但产学研协同有待提升

江苏省作为制造业大省，制造业的集聚、集群化发展具备一定的基础，在国内外都具有竞争力。在传统制造业的31个大类中，涉猎范围广、产业配套能力强，逐步实现大中型企业核心引领，辐射带动小微企业协作配套，产业链联动发展的格局。但是，一些关键领域存在创新资源重复配置和低效使用，“产学研”难以形成闭环。如何聚焦关键核心技术和战略前沿，赋予科研主权，引导高校、科研院所发挥智力优势，与企业协同攻关，是当前有待提高的问题。

在研究制造业智能化升级的过程中，学者更多关注升级测度、升级路径等探索，分析制造业智能化升级有关影响因素。针对本文的理论基础，结合江苏省制造业智能化发展现状，本课题突出从知识治理视角，引入产学研主体，构建产学研创新网络，加强网络内知识外溢效应，推动江苏省制造业智能化升级，以期探寻不同的发展路径。

坚持应用需求指引导向，不断聚焦基础研究领域重大科学前沿问题，争取满足产业一线服务需求，通过发挥平台服务网络功能，实现增强创新需求和科研供给之间的融通对接，提高科研项目的组织效率，增强科技创新对经济发展的战略支撑。

3 推进江苏省制造业智能化转型的优化建议

3.1 强化政策指引，注重顶层设计

根据工信部《“十四五”智能制造发展规划》，聚焦制造强国建设，江苏省在已有的应用试点示范内，加大供应商培育与智能标准体系建设系统解决方案等多方举措施行的情况下，构建国际先行的标准体系，培育具有行业和区域影响力的工业互联网平台，构建协同制造、个性化定制与远程运维服务等新模式新业态，进一步加强对入选工厂的指导、支持和服务，强化经验总结和成果梳理，针对不同行业、不同区域开展经验成果推广，从而实现加快推动制造业智能化改造和数字化转型的目标。

3.2 夯实公共服务平台，构筑新保障

不断完善搭建包括网络、算力、工业互联网等主要功能的服务平台，涵盖信息、技术并引入科研院所等智力支持，培育以智能化生产、网络化协同、服务化延伸和个性化定制为特征的产业链新模式。从微观层面，提升企业智能化应用支撑，打破并解决企业后顾之忧。利用公共服务平台，帮助企业提高信息化程度，推动新一代信息技术在研发设计、生产制造、运营管理、售后服务中的深度应用，培育智能未来工厂。

3.3 加大资金投入，推动制造业智能化

积极发挥政府投资基金的引导作用，对于关键技术给予专项扶持，加强企业工艺流程和生产环节的改造投入力度，提高政策覆盖的广度和深度。借鉴行业标杆企业方案，鼓励企业运用金融保险等资金服务手段，培育企业在技术、管理和制度方面的变革能力，锚定行业标准，实现对接世界制造业强国的先进标准，推动数字化、智能化建设。

3.4 依托龙头企业和学研机构，打造高端聚才平台

借助工信部国家级智能制造示范平台建设，依托龙头企业，打造布局江苏省智能制造国家实验室、交叉学科研究创新平台，引进培育一批示范车间、标杆工厂，优化智能制造赋能传统产业的发展环境。引入南京大学、东南大学等学研单位的国家重点实验室，形成开放共享、协同共生的创新网络，实现智造资源互补，打造高端平台，吸引人才，凝才聚力，实现制造业智能化发展目标。