工業互聯網對中國制造業的賦能路徑研究

蔡呈偉 戚聿東

[摘 要]伴隨中國經濟步入中高速增長階段，我國制造業當前正面臨著傳統的要素投入型生產方式難以為繼、制造業產業鏈關鍵環節缺失和產品附加值過低這三個問題。通過建設工業互聯網，推動制造業從點到面的數字化轉型，從制造業企業、產業鏈、產品三個層次進行賦能，可以改變企業生產流程中知識傳播的方式、調整企業之間的連接方式、改變產品的屬性，實現企業生產流程數字化、產業鏈平臺化、產品服務化，提升創新能力和風險抗性，最終有助于提高我國制造業整體競爭力，打造世界一流的制造業體系。

[關鍵詞]工業互聯網;制造業;數據化;產業升級

[中圖分類號]F062.9[文獻標識碼] A[文章編號]1673-0461（2021）12-0040-09

在數字經濟時代，互聯網技術已經滲透了經濟活動中大部分環節。特別是在消費端，各種應用（APP）層出不窮。例如淘寶、京東、拼多多徹底改變了人們的消費習慣，逛街變成了爬網;滴滴、陽光出行、神州專車等徹底改變了人們的出行習慣，網約車入市豐富了出行選擇;餓了么、美團外賣則改變了飲食習慣，由下館子變成了點外賣。這些消費端的互聯網應用讓消費者的消費行為和習慣發生了諸多改變，并由此引發了新的需求，促進了消費升級。但是這種改變尚且停留在消費端，所產成的新需求仍然要依賴舊的生產流程來滿足。這就產生了消費者日益復雜多樣化的需求與企業相對落后的供給方式之間的矛盾。同時，伴隨著人口紅利逐漸消失、環境保護愈加嚴格、國際貿易環境惡化，我國制造業的生產成本驟升，一部分低技術制造業如制鞋、小家電、服裝逐漸轉移到印度和東盟。而我國在高精尖產品方面尚不能自給自足，如芯片、航空發動機、軸承鋼等依舊依賴于進口，面對美國的技術封鎖，不得不支付高價進口這些產品，甚至求購而不得。從消費端的互聯網應用來看，我國依然處于國際先進地位，阿里、騰訊、美團、字節跳動等都是全球網絡技術巨頭。如果能夠將在消費端所積累的技術，如大數據分析、智能控制算法等移植到工業生產之中，實現對制造業的深度賦能，就能夠激發制造業潛在生產能力，解決需求與供給之間的結構性矛盾，促進我國經濟高質量發展。從國際視角來看，其它制造業強國也都提出了類似的概念。美國提出了“工業互聯網”這一概念，強調對企業積累的數據進行加工，通過標準化接口實現互聯共享，創造新的價值;而德國則推出了“工業4.0”，強調機械與芯片結合，讓生產智能化，構建智能工廠;日本2016年發布《第五期科學技術基本計劃》，提出“社會5.0”概念，旨在最大限度應用信息通訊（ICT）技術，通過網絡空間與物理空間的融合，重構工業與整個社會的關系，打造一個面向富裕、有活力的“超智慧社會”。

本文對美國、德國、日本所提出的概念兼容并蓄，提出了適合中國國情的“工業互聯網”概念。其中不僅包含了德國強調的“讓機器積累知識”，也包含了美國強調的“讓數據生產價值”。提出了包含智能設備、數據中心和產業平臺的工業互聯網，用大數據、云計算對制造業企業進行生產賦能。本文立足于企業自身生產流程和同一產業鏈上企業之間的關系，從工業互聯網對企業的改造、工業互聯網對產業鏈的改造、工業互聯網對產品的改造三個方面進行分析，提出了工業互聯網對制造業賦能的路徑和內容。

一、工業互聯網的概念

“工業互聯網”（Industrial Internet）這一概念始于美國奧巴馬政府“再工業化”發展戰略，其雛形源自于2011年和2012年的《重振美國制造業框架》《先進制造業伙伴計劃》和《先進制造業國家戰略計劃》[1]。其出發點是充分發揮美國所擁有的高端工業技術優勢和信息技術優勢，降低對廉價勞動力的依賴，提高制造業全要素生產率，以便促使制造業從發展中國家（主要是指中國）回流到美國。在上述文件的基礎上，由通用電氣牽頭，IBM、思科、英特爾和AT&T等IT企業聯手組建了工業互聯網聯盟（IIC），自此，工業互聯網作為一個獨立的對象被廣泛認知。由于工業互聯網最初來自于美國對自身制造業技術和信息技術優勢的整合，因此它自身就是一個由軟件、互聯網和監控探測設備疊加在制造業上構成的系統，在生產端發揮作用。工業互聯網建立了設備、生產線、工廠、供應商、產品和客戶的虛擬數字映像，并將其緊密地連接融合為一體。工業互聯網可以幫助制造業放松對產業鏈上企業集群的空間約束，形成跨設備、跨系統、跨廠區、跨地區的互聯互通，使工業經濟各種要素資源能夠高效共享，從而提高效率并推動整個制造服務體系智能化;還有利于推動制造業和服務業之間融合，實現制造業產品附加值的提升，增強制造業的競爭力和盈利能力。德國提出的“工業4.0”與工業互聯網類似，都是將信息技術和制造業相結合，實現智能制造。但是由于德國的制造業發達，而在信息技術方面并無優勢，因此相對于美國提出的“工業互聯網”側重于企業間的信息互通，讓數據生產新的價值，“工業4.0”更強調企業內部嵌入式系統與機器的融合，利用工廠內生產數據優化生產，實現工業迭代創新。

工業互聯網作為一個系統，可以從構成它的核心技術部件和概念劃分為多個層次。例如美國工業互聯網聯盟（IIC）提出了包含企業層、邊緣層、平臺層三層架構的工業互聯網架構。李君等（2019）提出了一種包含基礎設施層（IaaS）、平臺層（PaaS）、應用層（SaaS）三層架構[2]。胡斌等（2020）提出了由感知層、網絡層、應用層構成的三層架構[3]。從層次劃分可以看出，美國工業互聯網聯盟側重于企業間的資源配置，對于企業自身的技術升級關注相對較少。李君等更側重于互聯網技術在工業內的應用，而胡斌等側重于工業APP的應用，倡導從應用端由上到下的技術革新。

本文結合上述研究成果，將工業互聯網分為三層（見圖1）。以監控探測設備為核心的基礎設施層，利用具有感知功能的終端設備，如傳感器、探測器、企業信息系統，準確、實時、可靠地采集工業設備和機器組件產生的所有數據，如設備的功能、屬性、狀態、位置、所處環境數據等，實現工業數據采集。以軟件、中心服務器為基礎的數據層，利用具有計算功能的工具和算法，如數據關聯算法、邏輯回歸算法，對基礎設施層采集的數據進行處理分析，使其轉化為機器可識別的信息，如機器退化信息、機器健康信息[4]，也包括供求信息，最終實現大數據建模分析和行業機理模型沉淀，生成可視化、支持性的知識，輔助專家或智能算法做出正確、可靠地決策。在基礎設施層和數據層，計算與物理進程相互融合，通過嵌入式計算和網絡技術對物理進程進行監視和控制，并通過物理進程的反饋結果調整計算進程，實現協調發展，對實體設備和運行進程的感知、數字化采集、數據化集成、智能分析及預判，最終實現精準控制，減少資源浪費，加快生產速度，從而達到優化配置的目標。以互聯網技術為基礎的連接層強調網絡空間和實體空間的深度融合，通過在網絡空間實現企業數據映像之間的匹配，將企業間的連接從單線轉化為立體結構，降低企業在線下交易過程中所需付出的搜尋成本、信任成本、調查成本、物流成本等，并賦予企業更多的潛在合作對象，最終降低企業在產業鏈上的“被鎖定性”，增強企業生產活動的靈活性，實現產業鏈上企業的自適應、自組織和自協調。工業互聯網使制造業由傳統意義上的單純機械加工技術轉變為集機械、電子、材料、信息和管理等諸多技術于一體。推動制造業向輕量化、精密化、數字化、智能化、綠色化、系統化、集成化轉型。

二、中國制造業的問題與工業互聯網的賦能邏輯

（一）中國制造業存在的主要問題

在后疫情時代全球需求萎縮，再疊加逆全球化后，整體市場縮小，我國制造業面臨需求不足的情況。加入WTO后，我國制造業企業一直處于蓬勃發展之中，已經連續多年穩居世界第一①。在高速增長時期，我國制造業一直是以高資源投入，粗放型管理、快速擴張的方式發展。這導致我國制造業企業的生產成本遠高于發達國家同類企業。例如2004—2015年，我國工業平均電價上漲了60%，工業天然氣價格也翻了1倍，而美國同期電價沒有太大變化，天然氣價格則下降了25%～35%;2015年重點城市工業地價平均為每畝50.5萬元，而美國地價每英畝約為2萬美元（相當于每畝2萬元人民幣），我國城市平均工業地價約為美國的25倍;2010—2019年我國年人均工資從約3萬元升高至約7萬元，增幅為2.3倍，美國同期制造業人均年收入從約3.68萬美元升至約3.8萬美元，增幅僅為3%②。伴隨中國整體經濟水平上升，老齡化加劇，中國的勞動力成本已經大幅度上升，很多工廠都出現了招工荒。一部分勞動密集型制造業已經開始向印度、東盟國家、拉美國家轉移，還有一部分則回流到日本、美國或歐盟。依據Wind數據庫和天風證券的2016年的調查報告，選擇轉移的制造業企業中約7%的企業選擇回到日本或美國，22%的企業向東南亞轉移。37%的企業決定向中國西部轉移，剩下的則是選擇在省內遷移。其中轉移到東亞的多是服裝、鞋襪等低技術勞動密集企業，而轉移到日本、美國的多是外資企業，以家電、數碼產品等高技術產業為主③。制造業向東南亞和歐美發達國家的轉移對于中國世界工廠的地位形成了上下夾擊的態勢。值此時刻，充分發揮我國在消費互聯網領域所積累的優勢，將數字技術引進工業生產，構建工業互聯網是不得不為的重大事情。由于工業互聯網解決的是生產端的問題，因此本文從制造業企業本身、制造業產業和制造業的產品三個層次分析我國制造業面臨的問題：

首先，傳統的制造業企業生產方式難以為繼。由于我國制造業過去20年的高速發展是在粗放型生產管理的基礎上進行的，因此制造業內缺乏對生產過程的管控，對自動化、模塊化、智能化、數字化的接受程度極低。楊汝岱（2015）的研究表明，制造業生產率增長的來源更多依賴資源投入，而非資源配置效率改善[5]。傳統的生產過程中，數據是由工人用紙筆和頭腦記錄生產過程，由工頭進行一線管理。這兩種記錄方式存在如下缺點：首先頭腦內的記憶容易出現遺漏、錯誤。其次，紙質記錄難以傳遞。從數據記錄，到統計員，車間主任統計數據，最終到達管理者需要數天乃至數月，并且存在大量失真，在這期間管理者無法及時糾正生產過程中出現的物料浪費、工藝不規范等問題。導致企業根本無法及時準確掌握生產線的狀態，例如工人的產量、質量、不良品、廢品，工作計劃是否達成等。最終企業的生產變成一個黑箱，生產完成之前，沒有人能夠了解其原材料消耗、生產進度、能源消耗、廢料排放、產品質量等信息，這嚴重降低了我國制造業的生產效率。

其次，制造業產業大而不強，產業鏈關鍵環節缺失，自主創新能力不足，抗風險性不強。習近平強調，我們現在制造業規模是世界上最大的，但要繼續攀登，靠創新驅動來實現轉型升級，通過技術創新、產業創新，在產業鏈上不斷由中低端邁向中高端④。事實上，在全球500多種工業產品中，有220多種工業品出自中國制造，但是由于進入工業化時間很短，大量基礎研究沒有跟上，導致很多關鍵基礎材料、先進基礎工藝、核心基礎零部件等都嚴重依賴于進口。在一些關鍵元器件上（如高制程芯片、軸承鋼、航空輪胎等）對外依存度過高[6]。這一結果造成我國制造業產業鏈難以抵抗歐美發達國家的“制裁”，難以抵抗不確定性風險。想要對抗無理由的“制裁”，增強談判能力，一方面需要通過自主創新打破歐美的技術封鎖，另一方面需要通過改良產業鏈的結構提升抗風險能力，最終實現制造業升級。

最后，制造業產品附加值過低。當前中國制造業還是處于全球制造業產業鏈當中的中低端，主要以來料加工、生產低級工業品和勞動密集型產品為主，缺乏專業化服務、個性化定制及綜合解決方案等高附加值服務，導致所生產產品包含的附加值較低，嚴重影響了企業的利潤水平。根據中美商務部統計數據，2019全年中國出口的商品中，每一單位工業品所包含的服務出口的價格約為0.15，而美國每單位工業品所包含服務出口的價格約為1.02⑤。兩相對比，我國制造業產品服務化轉型任重道遠。

（二）工業互聯網對制造業的賦能邏輯

進入21世紀以來，隨著半導體技術、互聯網技術和數據處理技術的快速發展，獲取、傳輸、存儲、處理數據的成本越來越低，而依托于大數據的深度學習算法，則降低了工業軟件的進入門檻。只要擁有大量數據，就可以跨越式地跳過傳統的試錯過程，快速構建工業用數據模型，并且通過計算機模擬的方式，進行材料學、動力學、工程學等實驗。基于計算機模擬的方式節約了大量的時間成本，使得基于工業互聯網技術，實現制造業發展跨越式追趕成為可能。

工業互聯網利用數字技術推動制造業發展的模式非常適合我國的制造業升級。如圖2所示，在引入工業互聯網后，首先可以通過工業互聯網推動企業生產數字化轉型，具體是通過對生產流程數據化實現企業內的生產技術創新，將生產經驗數據化，實現知識傳播規范化，促進技術創新，提高企業生產效率。從優化資源配置和技術創新的角度解決中國制造業面臨的勞動力、土地、能源等生產資料價格上升導致企業競爭力下降的問題。其次在產業鏈層面通過推動產業鏈平臺化實現產業內的生產方式創新。具體是通過構建可以相互替代的復數連接減少供應鏈對企業的鎖定，通過將企業模塊化促進產業內的生產方式創新，提高整個產業的生產效率，通過靈活生產化解“制裁”帶來的不確定性風險。最后是通過推動產品服務化轉型提高產品的附加值。具體是在企業生產數字化、產業鏈平臺化的基礎上，實現智能制造，取得個性化定制和規模化生產之間的均衡，同時也通過服務產品化提高產品的附加值。最終通過工業互聯網對制造業的賦能，實現制造業的升級。

三、工業互聯網促進制造業企業生產數字化

工業互聯網幫助企業實現數字化的過程是將其生產流程數據化和生產經驗程序化的過程。并且在這一過程中增加了知識流動，讓企業內部出現新的技術組合，實現技術創新[7]。

（一）企業生產流程數據化

工業互聯網在企業中首先發揮的作用是幫助企業生產流程數據化。由于傳統制造業企業自身生產過程中產生的數據難以被實時觀測和記錄，缺乏記錄，無法以科學系統的方式對其進行整理歸納，難以提煉出有價值的信息優化生產過程。工業互聯網則通過基礎設施層和數據層與制造業企業的緊密結合解決這一問題。工業互聯網與企業第一個結合點位于基礎設施層，一方面，通過在廠房、車床、流水線等必要設施增加攝像頭、感應器，將生產過程的黑箱打開，將信息傳遞給數據層。另一方面，通過在上述設施中添加控制器，為實現對生產環節的精確調控提供基礎設施支持。第二個結合點位于數據層，數據層支持海量、多源、異構數據的轉換、清洗、分級存儲、可視化處理等，并應提供多種分析算法和工具。在數據層對基礎設施層收集到的海量工業數據進行匯總，并通過算法進行價值挖掘。

通過基礎設施層將企業的生產過程轉化為數據，并在數據層構建根植于數據的虛擬生產流程，并且依據過往數據預測未來會出現的產品生產、原材料供應、需求端變化等方面的問題，制定應對方案，在虛擬的生產流程中加以修改，挑選出最優方案，然后實行以支撐企業對各種資源、要素使用計劃的彈性安排，優化資源配置，實現各個生產環節的信息交互和協同。通過對生產過程數據化，實現以數據資源優化制造資源，以制造資源生產數字資源，增加企業的資源稟賦，為管理層決策和優化生產過程提供信息支持，如，優也發布Thingswise iDOS和EEwise系統，實現了基于數據的動態跨工序動態尋優，幫助某300萬噸級鋼鐵企業每年降低11.4%的能源成本⑥。

（二）企業內部“生產經驗”具象化

工業互聯網能夠改變制造業企業內部“生產經驗”的傳播方式和擴散速度，將難以具象化的經驗轉化為固定的流程和操作指南，簡化工人的勞動，降低對工人生產技術水平的需求。工人在生產活動中所積累的經驗是寶貴的知識，但是這種方式所積累的知識難以在企業內部廣泛傳播。一方面，在傳統的制造業企業中，知識的傳承是以“師傅帶徒弟”的方式傳遞的。這一過程中，熟練工人所積累的經驗技術以一種低效率、隱秘的方式向新工人傳遞，同時還要捆綁一系列的“隱性費用”，例如對師傅的一般要求必須予以滿足，師傅所傳授的經驗技術也可能是殘缺的，以確保自己所擁有的知識是稀缺的。最終導致工人的技術水平增長緩慢，企業的生產過程效率低下。另一方面，工人通常不具有系統化的理論基礎，他們是靠不斷歸納和試錯實現對經驗的總結，而在傳遞過程中，他們也難以順利地將這些經驗描述出來，導致工作中累積的知識在傳播中耗損。

工業互聯網通過基礎設施層和數據層能夠回收更多的生產過程數據，并對企業的生產過程進行抽象，將原本難以觀測，只能以“生產經驗”的形式所儲存的知識直接轉換為直觀的、可復制知識，并將其具象化為工藝或操作手冊，加快企業內部知識的傳播速度，快速培養熟練工人。最終，工業互聯網通過將原本抽象的、模糊的經驗積累過程具象化為具有操作性的具體數據、流程，提高了企業內部勞動人員和管理者的勞動效率。例如德國安貝格西門子智能工廠在占地10萬平方米的廠房內近千個制造單元僅通過互聯網進行聯絡，大多數設備都在無人力操作狀態下進行挑選和組裝，只需要1 000名員工即可實現運作，而且次品率僅為0.00015%。

（三）生產流程數據化與生產經驗具象化的創新效應

制造業企業生產過程中累積的知識儲備是進行創新的關鍵。如圖3所示，在生產管理上，工業互聯網引發的生產流程數據化和生產經驗具象化打開了生產流程的黑箱，通過傳感器將整個生產活動中產生的經驗數據化，綜合匯聚到數據層的數據中心，并通過數據處理將其整理成具有實踐價值的新工藝、新生產規范、新生產流程和操作手冊，通過基礎設施層的控制器反過來改良生產活動，推動了企業生產流程的持續改進。中國機械工業聯合會調查報告顯示，信息技術應用能力和企業管理執行力的領先者的收入創造效率和利潤率分別高于行業平均水平的46%和12%[8]。

在長期工業實踐過程中，制造業企業在面向不同行業的需求，在不同工廠進行生產、操作不同設備時，積累了大量經驗與知識并形成知識體系，理論上來說能夠對生產現象進行精準描述和有效分析，對傳統工業生產和管理的優化起到重要作用。但是受限于眼界和技術條件，積累下的知識一部分轉化為“生產經驗”，另一部分則被忽視或在保存中遺失了。這導致本應逐漸累積的知識在累積過程中不斷耗散，即使保留下的知識也受限于“傳播途徑”，僅限于小范圍內傳遞。工業互聯網的發展為制造業企業工業知識儲備能力、應用能力的有效提升提供了空間，通過基礎設施層和數據層將生產流程數據化，進行數據累積、算法優化、模型迭代，有效集成海量工業設備與系統數據，有助于對生產流程進行精準描述和有效分析，實現對企業數據資源的智能管理，促進知識和經驗的積累及傳承[9]，驅動應用和服務的開放創新。借助這種方式，分散于企業內部不同系統、不同個體的經驗和知識能夠獲得有效沉淀和匯聚，在整理成為創新性技術后，快速擴散到企業生產活動之中。并且還能通過解析工業原理、描繪特征模型、不斷改良生產工藝等解決生產過程黑箱化所造成的知識耗散，對企業生產活動所積累的知識進行封裝、復用，實現自我學習和迭代創新。例如德國的博世洪堡工廠將每一個零件編碼，在全部流水線關卡采用感應裝置。每經過一個生產環節，讀卡器會自動讀出相關信息，反饋到控制中心。通過對數據進行分析，減少無效流程，合并相似流程提高整個生產效率。生產線改造的成本僅幾十萬歐元，但由于庫存減少30%，生產效率提高10%，由此可節省上千萬歐元的成本。

四、工業互聯網促進制造業產業鏈平臺化

工業互聯網將數字化的企業以松散的方式連接在一起，但是擁有2n（n為企業數）條連接，最終形成一個蜂巢化的立體連接，每一個企業都可以隨意選取自身的合作對象，建立供銷關系。在這種松散的環境下，企業不再需要花費大量精力去尋找合作對象，只需要專注于自己的核心資源，將自己轉換成模塊化企業。最終實現產業鏈平臺化，并通過平臺化推進組合創新和增強抗風險能力，最終實現產業升級。

（一）產業鏈上的企業間關系蜂巢化

工業互聯網能夠構建產業鏈上的企業之間新的連接，通過給予企業更多的供給和需求信息，賦予企業在選擇供應商和客戶時更大的自由度。此時企業之間不再是一對一，而是多對多的關系。在產業互聯網平臺上，企業之間的信息是透明的，便捷的信息流和物流降低了企業間的交易成本，使得松散化的組織形式得以實現。每一個企業都有多個與之相關的供應者，這種立體化復合結構的供應鏈更加穩定。

工業互聯網能夠在制造業企業之間構建信息流通的渠道。通過連接層將各個企業由數據層精煉的后的信息匯聚，并將這些海量、異構、多維數據按照不同規則進行匹配，重構企業間的聯系。并且伴隨算法對大數據的深度學習，匹配效果會不斷改良，企業間的信息連接也會更加復雜，從單線連接轉變為平面連接，最終轉化為立體連接。例如阿里巴巴的C2B網絡“飛龍”，將大量中小型企業通過網絡連接在一起，通過數據分析將訂單分解發送給各個適合的企業，再將一部分生產出的零件轉移到相應企業，最后實現零庫存靈活生產。在“飛龍”網絡中，企業之間的連接是虛擬的，松散的，繁多的。而企業的功能則模塊化了，不再承擔核心能力之外的如銷售和采購等工作，這些工作都依賴于阿里的工業互聯網“飛龍”提供相關服務。

（二）產業鏈上的企業功能模塊化

工業互聯網將企業之間的聯系立體化，這些變化降低了某個企業對產業鏈上其他特定企業的依存度，意味著該企業可以在多個供應商中靈活安排采購計劃，大幅度降低庫存壓力和對生產計劃的資源限制。一方面，這種立體化的松散連接降低了企業對固定的進貨渠道和銷售渠道的依賴，賦予企業專注于某項活動的可能。另一方面，為快速響應市場變化，制造業企業在采購、生產和銷售等領域與其他企業的交流日益頻繁，這些變化要求企業采購、生產和銷售活動都要進行改造，以便更好適應這種靈活多變的聯系。最簡單的方法就是將企業的采購、生產和銷售活動進行集成和封裝，圍繞核心業務，將企業打造成一個擁有輸入和輸出功能的模塊，實現在產業鏈上與其他企業快速交互。在工業互聯網的支持下，制造業企業可以分化為工業機器人或自動化設備提供商、標準件提供商、工業軟件提供商，甚至能夠孵化出熟悉工業算法、能夠進行數據處理、應用集成的信息技術服務企業。采用工業互聯網的制造業企業借助基礎設施層和數據層將其理解和掌握的技術、知識、經驗、模式等封裝為可復用的微服務，并且將整個企業轉化為圍繞該微服務的模塊化企業。

（三）產業鏈平臺化對企業創新能力和風險抗性的影響

工業互聯網通過將產業鏈上的企業間關系蜂巢化和企業功能模塊化，最終實現了產業鏈的平臺化。如圖4所示，對于一個產業鏈上三個圍繞核心企業構成的企業集合，最初的連接方式如同供應鏈B（實線表示難以更換地緊密連接），各個企業圍繞核心企業單向聯系，此時一旦核心企業發生改變，與其相聯系的企業也會受到波及，且無法躲避。而平臺化的產業鏈通過提供更豐富的企業信息，將企業之間的聯系轉化為供應鏈A所代表的復合式連接（虛線代表可以隨時切斷和接續的靈活連接）。進一步還打通了不同供應鏈上的鎖定，讓不同供應鏈上的企業可以自由連接[10]。這種連接增加了企業對交易伙伴的選擇范圍，提升了單個企業和整個產業鏈上企業構成的系統的風險抗性;并且通過更方便的企業間的組合，形成平臺上的小范圍的企業集聚，有利于企業間的技術擴散和組合創新，促使企業實現技術創新，突破歐美發達國家的“技術封鎖”。例如中船重工和中國商飛通過跨企業合作，實現自潤滑關節軸承的技術突破，打破了美國的技術封鎖。

工業互聯網背景下，產業鏈平臺化，產業鏈上的企業所具有的數據要素相互疊加，相互之間的供應與需求關系不斷重組，原本位于同一條供應鏈上的企業可以與其它供應鏈上的企業重新組合，構成新的供應鏈。在重組過程中充分發揮市場的調節作用，實現不同主體間的高效協作、供需精準對接及資源靈活調配，最終重構的供應鏈上的企業獲得更強的協同與資源整合能力，從而加強每個單獨企業的競爭力。同時，由于每家企業都擁有了更多的備選供應商，因此即使面臨預料外的沖擊，企業也不會因為原材料供應受限而停產，大大增強了企業的風險抗性。例如華為所依賴的“b計劃”，通過將供應鏈分散化，實現了對美國第一輪制裁的規避，最終逼迫美國違反自由貿易的原則進行強力封鎖。同樣是華為，在2017年生產p10手機時，三星電子通過斷貨的方式，迫使華為采用其它品質略低的內存，銷量和口碑都受到極大影響。

五、工業互聯網促進制造業產品服務化

工業互聯網通過賦予企業智能制造的能力和服務產品化，實現制造業的產品服務化轉型。對于制造業企業而言，只有生產的產品能夠與常見的工業化產品存在顯著區別，能夠滿足用戶的個性化需求，同時實現與客戶長期互動，將服務封裝為產品，才能夠促進產品服務化，提高產品的附加值。

（一）平臺化產業鏈賦予企業智能制造的能力

工業互聯網促進制造業產業鏈平臺化，而平臺化的產業鏈則賦予了鏈上企業靈活生產的能力。結合消費互聯網，企業能夠快速響應市場變化，在客戶個性化需求和規模經濟之間取得均衡。工業互聯網能夠實現大規模定制化生產，解決規模化與個性化之間的矛盾。

在企業內，通過基礎設施層和數據層實現對生產流程的實時監控，對生產流程中不同環節進行分布控制，實現生產信息跨部門跨角色共享、全面可視的產品質量追溯、生產質量實時監控預警、生產數據實時輔助決策分析，最終掌控每一個具體節點的工作進度，完成對人力資源和機器的動態調控，達到生產流程透明化、過程可控化。而在企業外，連接層將企業所需的供求信息端到端、準確、完整的擴散，極大豐富了企業的選擇余地。加強了產業鏈中企業與其他潛在供應商和銷售渠道企業的信息交流，賦予了企業靈活選擇更換供應商和銷售渠道的能力，讓企業不再受限于原材料采購和銷售渠道鎖定，實現按銷定產，按產定采購，最終實現資源協同調配與整體優化，生產柔性化、智能化，以便同時滿足產品個性化和生產規模化的要求。例如紅領集團開發的紅領西服男士正裝定制領域的大型供應商平臺RCMTM（Redcollar made to measure，紅領西服個性化定制），通過個性化刺繡、自動化裁床、數字化質檢實現智能制造。其背后所依賴的則是20年來所積累的身高體重數據，以及對每件衣服所需布片的電子編碼。通過智能制造，紅領集團實現了零庫存，以及營業額120%增長的成績。

（二）工業互聯網促進制造業服務產品化

工業互聯網包含的技術能夠賦予制造業企業對數據進行深度挖掘和建模分析的能力，這種從生產過程凝練出的知識不僅能夠用于對生產流程進行優化，還可以加深企業對自身產品的了解，最終實現對產品可能出現的問題進行預測，并在此基礎上提供可靠的快速解決方案。通過向客戶提供快速解決方案，實現產品+服務的組合。演變到最后，產品本身不再是利潤點，而服務則可長期提供現金流。例如華為、阿里、百度等提供的云計算服務，硬件采用出租的方式，核心競爭力集中在服務上。

在產品服務化的基礎之上，還存在另一種可能。制造業企業通過工業互聯網技術積累了處理大數據、建模分析的經驗，可以將這部分經驗單獨封裝，將其打包成一個專門的咨詢服務。此時企業所提供的，不再是制造出來的產品，而是生產產品所需要的知識組合，以及如何構建“工業互聯網”的知識組合。以Spark、Hadoop等為代表的大數據分析框架被廣泛應用于海量數據批量處理和流處理，引進決策樹、貝葉斯、神經網絡等機器學習算法，構建工業數據模型，為客戶提供解決企業生產領域的問題。這種將“搭建工業互聯網”的經驗封裝，打包成產品的模式能夠促進制造業服務化。在這一路徑下制造業企業會轉型為服務提供商，其產品即服務。

（三）智能制造和服務產品化提升制造業產品附加價值

工業互聯網通過賦予企業智能制造的能力和服務產品化的能力，最終推動產品服務化轉型，提高產品附加值。如圖5所示，工業互聯網通過基礎設施層、數據層和連接層把企業設備、生產線、工廠、供應商、產品和渠道商有機融合起來，形成跨系統、跨廠區、跨地區的互聯互通，實現了企業生產數字化，產業鏈平臺化，并在這兩者的基礎上實現了智能制造，提高了企業對市場需求變化的適應能力。擁有智能制造能力的企業，能發現市場上潛在的長尾需求。這部分需求在傳統制造業生產模式下，總量不足，無法支撐最低生產規模，導致產品生產成本過高，很多企業會選擇放棄這部分市場，即使進入該市場，產品的價格也十分昂貴。顯然擁有智能制造的企業可以完美的取得生產規模與需求之間的均衡，以較低的成本提供產品，在競爭中擊敗沒有智能制造能力的企業，獲得定價權。同時，在實現工業互聯網后，企業能夠將自身產品與產品維護相關的服務打包，作為一個完整的商品出售，也可以將自身“建設工業互聯網”的經驗封裝，以服務的方式作為產品推出。企業通過這兩種方式實現自身產品的服務化。這種服務化的產品能夠為客戶創造更高的價值。如中聯重科采用云谷工業互聯網平臺的ZValley OS工業大數據分析服務后，實現服務成本下降30%、零部件周轉率上升20%、設備管理效率提升30%、安全事故率下降20%、設備有效工作時長提升20%。顯然這種服務化的產品能夠給客戶帶來更多的價值，自然其產品就擁有更多的附加值。

六、結論與政策建議

德國推廣“工業4.0”是為了加強創新，美國推廣“工業互聯網”是為了利用信息技術和高技術制造業方面的優勢吸引制造業回流，而我國推廣工業互聯網則是為了解決我國制造業現存的問題。伴隨我國制造業的高速發展和規模壯大，我國在全球貿易中的角色也在發生轉變。原本專注于低端工業品和來料組裝、加工的制造業企業試圖將自己的業務拓展到產業鏈上游，同時也試圖為低技術產品賦予高附加值，這使得我國制造業與以歐美制造業為主導的高技術領域和高附加值領域競爭加劇。面對這種競爭，我國制造業必須拋棄以往高投入、粗放型管理、忽略研發與產品附加價值的發展方式，即突破現有的思維模式，擺脫路徑依賴。我國當前對數字技術的開發與應用已經達到世界一流水平，在數據積累方面也是世界各國中的佼佼者，輔以國內龐大的市場和一流的基礎設施，為我國制造業采用工業互聯網提供了技術和物質基礎。作為一個幅員遼闊的國家，我國內部區域經濟差異巨大，這使我國對制造業的需求與德日等發達工業國不同。相對于歐美日發達國家，我國是后進者，需要以技術促產業升級，積極進入產業鏈上游，參與高技術產品和高附加值產品的競爭;相對于印度、東盟和拉美國家，我國是防守者，需要防止低技術制造業向國外轉移，而是要將其導入中西部欠發達地區，促進區域平衡發展。

為實現上述目標，在鼓勵積極促進工業互聯網發展的基礎上提出如下政策建議：

第一，政府需要系統地制定工業互聯網一攬子政策，具體包含工業互聯網的組建方式、融資方式、監管方式和相關人才培養方式。政府在制定政策時要從系統的角度認知工業互聯網這一概念，確保制定的政策能夠與工業互聯網系統化的概念相適應。首先積極推動以大型國有企業為核心的工業互聯網平臺建設，以點帶面，多點開花。從“干中學”的視角，大型企業能夠積累更多的知識，在發展工業互聯網平臺時具有巨大優勢。因此政府適宜充分發揮大型國有企業的領導作用，引導其建立工業互聯網平臺。同時，可以以不同的大型國有企業為核心，建設多個工業互聯網，既可以起到試點的效果，也可以實現多點開花，提高工業互聯網的知識外溢效果。還能以成功案例作為風向標，引導其他民營企業加入現有工業互聯網或重組新網。其次加強監管，防范工業互聯網可能出現的“卡特爾”和“接入瓶頸”。一方面，由于工業互聯網平臺會匯總參與者的信息并將其匹配給參與的企業，因此在工業互聯網平臺上一部分供求信息會透明化，參與的企業有可能借此達成隱性同盟，操縱定價。另一方面，以大企業為核心發展的工業互聯網平臺中核心企業話語權較大，很容易引發“濫用市場支配勢力”的問題。大型企業可能出于減少競爭的角度制定特殊加入標準，導致外部企業難以加入。政府可以通過設置審查通道，參與標準制定過程對可能出現的違規行為加以預防。再次積極引導社會資本設立工業互聯網產業基金。工業互聯網涉及基礎設施建設、融合創新應用、技術產品創新等眾多方面，需要大量、穩定、持續的資金投入，特別是在建設初期，企業在數字化、網絡化改造方面需要大量投入，亟需社會資本投入。同時，工業互聯網發展空間巨大，有望催生出新的龍頭企業，是投資的新藍海。成立產業基金支持工業互聯網發展，吸引社會資本積極投入，是促進產融結合、實現雙贏的重要途徑。最后加強工業互聯網人才的培養。工業互聯網既需要高端人才引領產業技術創新，也需要高技能型人才推進工業互聯網落地實施。政府可以通過建立工業互聯網創新發展工程，打造工業互聯網人才實訓基地，推進多層次復合型人才培養;推進產教融合，打造“新工科”，引導人才投入工業互聯網建設。

第二，在建設工業互聯網時，行業協會應積極發揮指導作用，引導企業加入并協調企業間的關系。由于工業互聯網涉及到行業內非常專業化的技術，因此政府難以提供細致的指導。此時對行業內信息和技術較為了解的行業協會就可以協助政府，將政府的指導政策細化、深化，制定與行業發展相符合、與行業技術條件相適應的具體政策。同時，行業協會可以提供另一條溝通渠道，協調工業互聯網內企業之間的關系，理順工業互聯網內部信息的流通，避免因信息不暢產生的矛盾，提高工業互聯網的效率。

第三，建設完整的工業互聯網需要產學研聯合體協同工作，構建知識收集、傳遞、積累、轉化的完整鏈條，實現累積創新和技術進步。工業互聯網涉及到了知識的收集、傳遞、積累和轉化四個過程，但是單獨依靠企業自身很難將積累的知識轉化為專利和生產工藝。如果單獨設立完整的研發機構，需要大量的投入，而科研資本的邊際產出很低，不符合企業的需要。最適宜的辦法是將大學和科研院所引入，形成存在于線上空間的產業集群，充分發揮國家科研機構的力量，加快知識向專利和工藝的轉化，實現累計創新和技術進步。

第四，企業需要積極擁抱工業互聯網，并利用工業互聯網加強自身的技術水平，提高數字化水平，實現與工業互聯網的共同發展。并不是數字化后的企業才能夠加入工業互聯網，而是具有一定數字化基礎的企業就可以加入工業互聯網。如果沒有數字化基礎，就無法承接來自工業互聯網的知識，也無法將自身積累的知識傳遞到工業互聯網。在企業與工業互聯網的互動過程中，企業的技術水平和數字化水平會不斷上升，能夠反饋給工業互聯網的知識也會增加，最終實現與工業互聯網的共同發展。

[注 釋]

① 數據來自國家統計局發布改革開放40年經濟社會發展成就系列報告。

② 數據來源于OECD、美國勞務部網站公開數據和中國統計年鑒，由于統計口徑不一致，因此結果經作者整理得出。

③ 數據來源于《世界經理人》“中國制造業外遷現狀”調查報告。

④ 引自習近平總書記在鄭州煤礦機械集團股份有限公司考察調研時的講話http：//www.gov.cn/xinwen/2019-09/18/content_5430 782.htm。

⑤ 數據來源于中美商務部網站和GASME網站報告，由筆者整理所得。

⑥ https：//www.sohu.com/a/297346925_120047117。

[參考文獻]

[1]JAY LEE. Smart factory systems[J]. Informatik-spektrum，2015，38（3）：230-235.

[2]中國機械工業聯合會. 變中求進精益求精2015年中國制造業企業信息化調查[J]. 中國機電工業，2015，383（11）： 15-68.

[3]胡斌，王莉麗. 物聯網環境下的企業組織結構變革[J]. 管理世界，2020，36（8）： 202-210.

[4]黃群慧. 改革開放40年中國的產業發展與工業化進程[J]. 中國工業經濟，2018，366（9）： 7-25.

[5]紀成君，陳迪. “中國制造2025”深入推進的路徑設計研究——基于德國工業4.0和美國工業互聯網的啟示[J]. 當代經濟管理，2016，38（2）： 50-55.

[6]李君，邱君降. 工業互聯網平臺的演進路徑、核心能力建設及應用推廣[J]. 科技管理研究，2019，39（13）： 182-186.

[7]劉蒼勁. 知識經濟的興起和應采取的對策[J]. 北京大學學報（哲學社會科學版），1998（4）： 3-5.

[8]劉海軍，李晴. 新基建加速制造業轉型升級[J]. 當代經濟管理，2020，42（9）： 26-31.

[9]劉俏. 中國經濟有沒有可能再創造一個奇跡？[J]. 北京大學學報（哲學社會科學版），2020，57（2）： 99-104.

[10]楊汝岱. 中國制造業企業全要素生產率研究[J]. 經濟研究，2015，50（2）： 61-74.

The Empowerment Path of Industry Internet

to China’s Manufacturing Industry

Cai Chengwei1， Qi Yudong2

（1. The School of Journalism & Publishing of Beijing Institute of Graphic Communication， Beijing 102600， China;

2. Business School of Beijing Normal University，Beijing 100875， China）

Abstract：In the rapid development of China’s economy， there are three problems that China’s manufacturing industry currently faces： the unsustainable traditional mode of production， the lack of key links in the manufacturing industry chain and the low added value of products. Through the construction of an industry internet， the digital transformation of manufacturing industry can be spread from one point to the whole area. Empowerment from three levels of manufacturing enterprises， industrial chain and products can change the way of knowledge dissemination in the production process of enterprises， adjust the connection mode between enterprises， change the attributes of products， which can realize the digitization of enterprise production process， the platformization of industrial chain and the servitization of products， improve the innovation ability and risk resistance， and ultimately help to improve the overall competitiveness of China’s manufacturing industry and create a world-class manufacturing system.

Key words： industry internet; manufacturing industry; datamation; industry upgrading

（責任編輯：張夢楠編輯）