決定新技術、新模式能否成為產業主流應用的重要原因，是在于產業當中主要的參與者，在對其商業價值上產生一致性判斷的結果，也就是市場會選擇相對最合理的路徑，而不是最超前或最創新的路徑。在產業當中的適應性是決定產業創新、技術創新能否符合最經濟的產業成本要求，從而成為產業升級中的“替代者”或“革新者”的重要因素，智能制造產業也不例外。

　　2019年8月2日，北大創新評論在北京工信部舉辦了以產業化數據場景變革為主題的“2019北大創新評論 產業思創會—智能制造專場“活動。本次活動由中國高科技產業化研究會成果委聯席主辦、工業大數據產業應用聯盟承辦。

　　本次活動中，北京大學軟件與微電子學院 竇爾翔教授，中國高科技產業化研究會成果委 渠東升主任，聯想集團工業物聯網產品總監 馬鵬程 分別作為本次產業思創會的“前沿家”、“破冰人”和“思創者”，就產業理論、國家政策及應用案例進行深度分析。來自傳統制造、先進制造領域的企業家共計20人參與了本次“思創會”。

　　“中國的智能制造正在向價值鏈全域優化演進”

　　企業智能化轉型形成了中國制造產業的主流形勢，通過數據與創新雙規驅動助力企業實現降本增效，在滿足自身客戶個性化需求的基礎上，將產業資源、客戶資源、供應商資源整合，將提升企業的核心競爭力和盈利能力。活動中，“思創者”馬鵬程結合聯想在智能制造領域的實踐，帶來了題為《工業互聯網和數據智能推動制造企業轉型升級》的演講。

　　聯想集團作為工業大數據產業應用聯盟理事長單位，在智能制造領域具有行業領軍地位。北大創新評論認為成熟企業應當率先做出突破式創新，提供產業示范作用。同時成熟企業經歷過更完整的產業周期，更知道如何在產業中引入新技術，建立最符合產業經濟效能的模型，將“創新”逐漸推動發展為主流應用。

　　馬鵬程表示，當前，智能制造正在由工廠智能化擴展為價值鏈全域優化，由單閉環向雙閉環演進。在這一過程中，依托于工業互聯網平臺，通過邊緣計算與工業機理深度結合提升行業的智能化水平。也就是說，工業互聯網驅動了智能制造整個價值鏈提升和全要素生產率提升。依托工業互聯網，聯想構建了全球智能制造管控體系，并在業界開展實踐，例如某大型石化公司采用數據優化裝置工藝助力產線效率提升，汽油收率提升0.3%～0.8%，操作異常檢出率提升26%，關鍵點位異常檢出率提升33%并能夠提前10分鐘報警，某光纖生產企業通過全面數字化智能重構，降低能耗5%～10%，提升產品良率達2%。

　　不過，馬鵬程指出，工業互聯網和數據智能推動制造企業轉型升級的過程中面臨四大挑戰。其一，人工過程過多，工單流轉的方式難于滿足數字化，缺少數采設備；其二，難以實時處理產線設備及終端的數據，實現生產過程實時響應；其三，信息化基礎差，業務數據既不全面，也不準確，計劃準確性低；其四，難于用人工智能技術發現數據的潛在價值，實現決策過程的智能化。

　　“政策支持聚集產學研資源，幫助企業實在獲益”

　　2019年政府工作報告中指出，要堅持創新引領發展，培育壯大新動能，其中提出要推動傳統產業改造提升。特別是要打造工業互聯網平臺，拓展“智能+”，為制造業轉型升級賦能。近年，智能制造之所以能夠蓬勃發展，最重要的原因就是廣大研究者們的智能科技成果成功轉化為產業化的商業應用。

    本期思創會上，“破冰人”渠東升發表了題為《從國家科技政策深度解讀科技成果創新之路》的演講。他在分享中談到，十一五至十三五期間，包括科技部、發改委、工信部、財政部、農業部、商務部、環保部、住建部在內的各部委，對智能制造的支持度都特別高。出臺了一系列支撐計劃，構建了眾多科技基礎條件平臺。此外還大力支持研發投入建設、產業化和環境建設，開展了一系列技術創新引導工作。

　　渠東升建議，如何幫助企業在智能制造產業當中獲得自己最大價值的提升，最重要的就是“量體裁衣“。即根據項目的不同階段，對初創階段、成長階段、擴張階段、研發階段等不同階段采取不同的策略。因此首先要對企業進行”摸底“，分析其優勢與不足。縱向來說包括企業在行業中的競爭力和軟肋，橫向來說包括其在國內外同類企業的相對優劣勢。以此梳理企業在技術、人員團隊、商業模式、運行管理上的不足之處并對這些方面進行優化、升級。對于企業的優勢要著重“保障”，要亮“才藝”，通過強化核心技術來打造智能制造。企業要用好政策，通過政策支持來聚集產學研合作的資源，形成“政產學研用金服”雙生態產業鏈，通過技術創新、加強成果轉化推動企業加速發展。

　　TIF-信息(T) 產業(I)金融（F）構建智能制造效能域 

　　為以更廣闊視角看待產業問題，“產業思創會”還在嘉賓演講環節設置“前沿家”的角色。本期思創會的“前沿家”竇爾翔教授長期專注于信息技術和金融制度技術如何支持產業生命鏈的形成與發展研究。他在題為《從制度平臺的建立看中國制造產業革新》的主題演講中，運用其創立的“域富論”——TIF模式，解構了當下中國制造面臨的問題，建議通過信息、產業、金融三個維度構建“智能制造域平臺”，降低智能制造的成本風險，提升智能制造的創新性和生產效率。

　　竇爾翔認為，當下智能制造的制度缺陷總體上是“要素不健全”：

　　一是缺乏“產業生命鏈機制”。盡管已經有了供應鏈、“全球價值鏈”、產業鏈的概念和實踐，但是缺乏高粘度的“產教融合鏈”、孵化鏈等的思維和實踐；

　　二是缺乏智能制造產業的金融制度支持。缺乏反映金融本質、具有中國特色的“擔當金融”的支持，“域金融機制”、“劣后金融機制” 、“產業生命鏈金融機制”不足。

　　三是智能制造業的“智慧度”缺乏。信息不對稱問題的解決，是智能制造發展繁榮的前提。人類社會已經進入了智慧決策時代，但智能制造產業對智慧決策的利用不足。

　　如何讓更多的企業尤其是中小企業在智能制造產業當中獲得價值的提升？

　　竇爾翔指出，一是一定要將中小企業整合進相應類別的“智能制造產業生命鏈平臺”，促進“殘值重配”、“閑值共享”、“協同生產”等同業間共享機制形成。

　　此外，要從監管層面加快推動產權保護，注重智能制造人才的培養。

　　二是通過“域管理”為中小企業生產“市場型系統性信用資源”，原創性解決中小企業融資難問題。

　　三是只有深度利用信息技術，才能依托平臺對大中小各類企業之間的人力資本、生產資本、金融資本以及人們之間的合作方式等要素進行全方位深層次科學化配置。