“綠色+智造”賦能先進制造業高質量發展

邵帥 徐娟

【摘要】“綠色+智造”的相互融合可以賦能先進制造業高質量發展，是建設制造強國的必然選擇。當前，我國先進制造業在生產經營、科技創新和產業集群三個方面均呈現良好的發展態勢，但仍面臨“綠色+智造”自主創新能力不足、“綠色+智造”融合程度不高、行業和區域發展不平衡等瓶頸。因此，應完善頂層設計并構建綠色智造體系，培育產業集群并樹立綠色智造標桿，著力科創引領并鼓勵綠色智造創新，構建聯動模式來推進區域協同發展，推動實現先進制造業高質量發展。

【關鍵詞】先進制造業? 綠色 智造? 制造強國? 高質量發展

【中圖分類號】F423? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?【文獻標識碼】A

【DOI】10.16619/j.cnki.rmltxsqy.2023.17.003

制造業是實體經濟的重要基礎，對于國家的繁榮發展至關重要，發展先進制造業集群是建設制造強國的必然要求。習近平總書記指出：“必須始終高度重視發展壯大實體經濟，抓實體經濟一定要抓好制造業。”由于傳統制造業存在生產效率低、資源消耗大、污染排放高、產能過剩等諸多問題，推進傳統制造業向先進制造業轉型勢在必行。黨的十九大報告明確提出，“加快建設制造強國，加快發展先進制造業”，“培育若干世界級先進制造業集群”。擁有一批具有國際競爭力和影響力的先進制造業集群，“先進制造”在制造業中占比不斷提升，是我國建設成為制造強國的重要標志。推動我國由制造大國向制造強國轉變，關鍵是要加快發展先進制造業，發展先進制造業是推動制造業高質量發展、建設制造強國的必由之路。

黨的二十大報告提出，推動制造業高端化、智能化、綠色化發展，這為先進制造業高質量發展指明了方向。其中，高端化指重點發展先進高端制造業，智能化強調創新技術的應用，綠色化則代表制造業的綠色低碳轉型和可持續發展。國務院印發《中國制造2025》后，我國積極推進綠色制造、智能制造等重大工程。綠色制造要求強化制造業的綠色升級改造，推動建成綠色制造體系，實現制造業的低碳循環和可持續發展；智能制造要求培育和推廣智能制造模式，構建完善的智能制造標準體系，持續推動企業的智能化改造，深度運用數字技術、信息技術等先進技術以提升制造業的智能制造水平。目前，綠色制造和智能制造已經引起了學界的廣泛關注，但相關研究基本就綠色制造或智能制造單獨展開分析，鮮有文獻將二者結合起來加以論證，即從“綠色＋智造”的視角討論如何有效推動先進制造業高質量發展。

從二者的關系來看，綠色化可以激發智能化的潛能，加快制造業的智能化升級改造進程；而智能化則有助于生產模式從能源依賴型向技術創新驅動型轉變，賦能先進制造業的綠色低碳發展。融入綠色理念的智能技術應用是制造業進行綠色轉型升級的必要條件，二者的融合對先進制造業的發展具有極其重要的現實意義，也是推動我國成為制造強國的重要途徑。

在此背景下，本文在對先進制造業進行概念界定的基礎上，對其政策環境和發展態勢進行了探討，并從“綠色＋智造”的視角分析了推動先進制造業高質量發展存在的潛在問題，最后提出“綠色＋智造”賦能先進制造業高質量發展的實現路徑。

先進制造業的概念界定與發展態勢

先進制造業的概念界定。“先進制造業”的概念于1992年首次提出，美國政府將其界定為擁有先進制造技術的行業。2009年，英國政府將先進制造業定義為運用高水平設計方法和技能生產技術復雜產品的行業。2011年，美國總統科技顧問委員會指出，先進制造業是通過信息、自動化和計算機、軟件、傳感網絡技術的融合創新而進行生產的制造業。從上述界定可以看出，國外最初對先進制造業的概念界定主要發軔于對先進技術的重視，認為技術的實用性和創新性直接影響著制造業的發展。隨著時代的發展，先進制造業被賦予了更多的內涵，人們不僅關注先進技術，還關注包括生產模式、產品研發、自動化和智能化生產過程等方面的創新與應用。結合既有研究成果，本文認為，先進制造業是相對于傳統制造業而言的，不斷吸收計算機技術、電子信息技術、數字技術等現代新技術，并將這些先進技術綜合應用于制造業產品的研發設計、生產制造、營銷服務和運營管理全過程的現代制造業。相較于傳統制造業，先進制造業往往能夠產生更加積極的經濟效應和市場效果。[1]

目前，我國對先進制造業的概念尚未有明確界定，因而也缺乏相應的權威統計指標體系，考慮到先進制造業和高技術產業的涵義較為類似，本文參考高技術產業的統計分析口徑對先進制造業進行產業分類。國家統計局于2002年首次頒布實施《高技術產業統計分類目錄》，2017年以《國民經濟行業分類》為基礎，參照經濟合作與發展組織關于高技術產業的劃分標準，按大類、中類、小類不同層次對其進行重新組合，制定了《高技術產業（制造業）分類（2017）》標準。參照此標準，先進制造業主要包括如下六大類產業：醫藥制造業，航空、航天器及設備制造業，電子及通信設備制造業，計算機及辦公設備制造業，醫療儀器設備及儀器儀表制造業，信息化學品制造業。[2]

先進制造業的政策環境與發展態勢。早在1997年，我國就制定實施了“國家重點基礎研究發展計劃”，隨后陸續出臺了針對裝備制造業、汽車、鋼鐵和電子信息等十大重點產業的調整振興計劃，并通過相關配套政策為先進制造業的發展提供金融和技術支持。[3]2021年以來，我國出臺了一系列相關減退稅政策[4]，旨在扶持先進制造業的發展。同時，很多省份也將先進制造業作為產業發展規劃的重點，從頂層規劃、制度激勵、融合發展等多方面大力推進先進制造業高質量發展。[5]在政策環境的積極引導和扶持下，我國的先進制造業在生產經營、科技創新和產業集群三個方面均表現出良好的發展態勢。[6]

先進制造業的生產經營。從企業數量、利潤總額與主營業務收入來看，我國的先進制造業近年來呈現蓬勃發展的態勢。2008～2021年，我國的先進制造業企業數量從25817家增加至45646家，年均增長率4.48%，遠高于制造業企業數量的年均增長率0.07%。同時，先進制造業企業數量在制造業企業數量中的占比從6.50%提高至11.40%（見表1）。從利潤總額和主營業務收入來看，除在2018年出現短暫的波動性調整外，先進制造業生產經營呈現快速發展的態勢（見圖1）。特別是2021年一整年先進制造業PMI（Purchasing Managers' Index）指數均大于50%，且明顯高于制造業總體的PMI指數，進一步表明我國的先進制造業正處于加速擴張發展階段。[7]

先進制造業的科技創新。近年來，我國先進制造業的研發投入不斷加大，研發機構數和研發投入經費也穩步增長。我國先進制造業的研發機構數由2009年的5760家增加至2021年的23041家，年均增長率12.25%；研發經費內部支出由892.1億元增加至5684.6億元，年均增長率16.69%。研發投入的增加帶動了技術創新產出水平的提高，為制造業的高端化轉型提供了強大動力。2009～2021年，我國先進制造業的發明專利申請量從38714件增加至197462件，年均增長率14.54%；有效發明專利擁有量從41170件增加至685428件，年均增長率26.41%（見表2）。

從2021年先進制造業分行業科技創新情況來看，電子及通信設備制造業的研發投入與創新產出在先進制造業中處于明顯優勢地位（見圖2和圖3）。近年來，信息通信技術得到了日益廣泛的普及和應用，相關行業迅速發展，對于穩定內需和增加就業發揮了重要作用，凸顯其在經濟社會發展中的基礎性、戰略性及先導性地位。經濟社會的數字化轉型拓展了先進制造業的發展空間，5G、移動物聯網、工業互聯網、車聯網、云計算、大數據、人工智能等新一代信息技術的推廣應用將推動先進制造業的智能化、綠色化發展。“十四五”時期，我國將建成全球最大的5G獨立組網，構建新型網絡互聯互通體系，打造國際領先的5G安全保障體系，突破工業互聯網安全關鍵核心技術，增強行業關鍵信息基礎設施安全保障能力。可以預見的是，未來人工智能和數字技術在各領域的大范圍滲透，將對電子及通信設備制造業產品的數量和質量提出更高要求，并將進一步推動這一行業的高質量發展。

醫藥制造業的研發投入與科技創新水平在先進制造業中分別位居第二和第三，且具有較大的發展前景，醫藥制造業與人民群眾的生命健康和生活質量等切身利益密切相關。近年來，我國生育率呈現下降趨勢，人口老齡化加劇，在實施“健康中國”戰略的背景下，醫藥制造業迎來了重大的發展機遇。2024～2029年，將有約130個小分子化藥的專利到期，其中包括7個全球銷售百億元級別的藥品[8]，新藥研發相關專利將具有更為廣闊的市場空間和更高的預期回報，進而帶動醫藥制造業的研發創新。同時，免疫學、神經學和腫瘤學已經成為現代醫學中的關鍵研發領域，有利于推動制藥公司與高科技公司開展更多合作。例如，2021年12月，羅氏集團宣布與Recursion達成合作意向[9]，計劃通過人工智能技術實現在神經科學的關鍵領域及腫瘤適應癥中快速確定新靶點。目前，國內外眾多醫藥公司均在人工智能領域積極布局，以期利用人工智能技術加速推動醫藥制造業的創新。

先進制造業的產業集群。先進制造業集群是產業分工深化和集聚發展到一定程度的高級形式。擁有一批具有國際競爭力的先進制造業集群，是制造強國的一個重要標志。自2019年我國實施先進制造業集群發展專項行動以來，圍繞新一代信息技術、高端裝備、新材料等重點領域，工業和信息化部通過集群競賽的方式，在全國范圍內遴選出45個具有較強競爭力和影響力的先進制造業集群，2022年總產值已突破20萬億元。在這些國家級先進制造業集群中設立了18家國家級制造業創新中心，約占全部國家級創新中心數量的70%，并且已產生國家級技術創新載體1700多家、單項冠軍企業170多家、專精特新“小巨人”企業2200多家，成為了推動先進制造業高質量發展的重要載體。此外，我國大多數省份也相繼出臺了一系列推動先進制造業高質量發展的新舉措。例如，重慶著力打造“33618”現代制造業集群體系，浙江積極推進“415X”先進制造業集群培育計劃，河南出臺并實施了先進制造業集群培育行動方案，湖南制定并實施了先進制造業集群“十四五”發展規劃，等等，這些地方性扶持政策推動我國先進制造業集群發展不斷取得積極成效。

“綠色＋智造”推進先進制造業高質量發展的現狀

“綠色＋智造”的內涵。本文從綠色制造和智能制造兩個維度來分別闡述“綠色＋智造”的基本涵義，進而提出綠色智造的概念。美國制造工程學會在其1996年發表的綠色制造藍皮書《Green Manufacturing》中對“綠色制造”的涵義進行了界定：綠色制造是一個綜合考慮環境影響和資源效率的現代制造模式，其目標是使產品在從設計、制造、包裝、運輸、使用到報廢處理的整個產品生命周期中，對環境的負面影響最小，資源效率最高。工業和信息化部發布的《智能制造發展規劃（2016-2020年）》中則對“智能制造”進行了明確定義：智能制造是基于新一代信息通信技術與先進技術深度融合，貫穿于設計、生產、管理、服務等制造活動的各個環節，是具有自感知、自學習、自決策、自執行、自適應等功能的新型生產方式。[10]“綠色＋智造”是以上兩個概念的結合，是符合生態規律、適應綠色發展、以智能化為科技手段的制造業形態，是綠色化和智能化相結合的制造業創新發展模式，其以可持續發展為理念，在制造過程中將云計算等IT技術與自動化、能效管理等運營技術相融合，并與通信技術、數字技術、能源技術進行協同應用。具體而言，“綠色＋智造”包含三層涵義：一是智能化改造，即企業利用各項智能技術與軟硬件設施的融合，以提升企業的制造水平；二是可持續化發展，即企業基于綠色智能技術來實現廠房集約化、原料無害化、生產潔凈化、廢物資源化、能源低碳化等目標；三是轉型路徑優化，即企業利用大數據等技術判斷企業所處發展階段，進而提出切實可行的綠色智造轉型路徑并進行科學評估。[11]

目前，《中國制造2025》將綠色制造工程和智能制造工程列入推動我國制造業高質量發展的五大重點工程。在綠色制造方面，我國已初步形成由綠色設計產品、綠色工廠、綠色園區和綠色供應鏈構成的綠色制造體系。從2017年9月公布第一批綠色制造示范企業至今，工業和信息化部已先后公布了七批綠色制造名單，共計認證綠色工廠3616家、綠色園區267家、綠色供應鏈管理示范企業403家，累計推廣綠色設計產品近3萬個。由此可見，我國已基本構建起綠色制造體系。[12]

在智能制造方面，《中國制造2025》從國家層面確定了建設制造強國的總體戰略，明確提出要以加快新一代信息技術與制造業深度融合為主線，以推動智能制造為主攻方向，推動實現制造業高質量發展。在當前“工業2.0補課、3.0普及、4.0示范”并行發展的背景下，我國的大部分制造業企業均積極響應，主動開展自動化、數字化、網絡化升級改造，廣泛建立新型數字化車間和智能工廠。根據GB/T39116-2020智能制造能力成熟度模型[13]，2022年我國63%的制造業企業處于智能制造能力成熟度一級及以下水平，21%的企業達到二級水平，12%的企業達到三級水平，達到四級及以上水平的企業占比僅為4%。同時，2022年達到國家標準二級及以上的智能工廠普及率為37%，相較于2020年的25%增長了12個百分點。[14][15]可見，我國智能制造成熟度水平正在穩步提升。

先進制造業中“綠色＋智造”的結合情況。我國的先進制造業已初步呈現綠色化、智能化融合發展的特點。首先，智能制造和綠色制造的深度融合存在邏輯上的可行性，智能化的產品設計和制造能夠更加準確地評估產品的環境影響，更加精準地控制原材料的使用，實時監控生產狀態和環境影響，因此，智能制造和綠色制造的結合勢必成為先進制造業發展的重要方向。其次，各省市的先進制造業集群評定標準中，數字化技術、創新驅動、節能環保均是核心關鍵詞，將發揮一定的政策引領作用。例如，重慶在評選專精特新企業時將“近三年內實施數字化、智能化、綠色化改造”作為必備條件之一，山東則要求企業對標“能引領產業綠色低碳發展，以數字技術賦能發展，技術含量高”。目前，在45個國家級先進制造業集群中，已有9個集群呈現綠色化與智能化融合發展的態勢：保定市電力及新能源高端裝備集群、南京市軟件和信息服務集群、南京市新型電力（智能電網）裝備集群、寧波市綠色石化集群、寧德市動力電池集群、上海市新能源汽車集群、深圳市先進電池材料集群、蘇州市納米新材料集群、溫州市樂清電氣集群。例如，寧波市綠色石化集群通過提高資源循環利用率來實現綠色低碳轉型，并通過智能巡檢系統實現智能化管理；南京市新型電力（智能電網）裝備集群開發了綠色電力交易平臺，并在智能電網領域擁有多項發明專利。

本文使用綠色專利申請量和授權量表征“綠色制造”的發展程度，并利用人工智能技術、區塊鏈技術、云計算技術、大數據技術、數字技術應用等數字化技術的細分指標在上市公司報告中出現的頻次，表征“智能制造”的發展程度，進而通過上述兩組指標的數值綜合反映先進制造業企業的“綠色＋智造”發展狀況。需要說明的是，上市公司的產業分類標準遵循的是《國民經濟行業分類》，與前文提到的《高技術產業（制造業）分類（2017）》略有差異。本文選取制造業中的高新技術行業來代表先進制造業，具體包括如下8個行業：計算機、通信和其他電子設備制造業、汽車制造業、醫藥制造業、專用設備制造業、化學原料及化學制品制造業、鐵路、船舶、航空航天和其他運輸設備制造業、電氣機械及器材制造業、通用設備制造業。[16]由圖4可以看出，先進制造業中數字化技術的出現頻次、綠色專利的申請量和授權量基本呈現穩定增長，反映出“綠色＋智造”在先進制造業中的應用呈現良好的發展態勢。在3092家制造業上市企業樣本中共有2114家屬于先進制造業，占比約為68%。從2015～2019年的均值來看，先進制造業企業中數字化技術應用量在全部制造業企業數字化技術應用量中的占比為87%，綠色專利申請量對應占比為88%，綠色專利授權量對應占比為89%，均高于先進制造業企業數量占比，表明先進制造業的“綠色＋智造”結合應用相對于一般制造業而言更為普遍，再次說明先進制造業是制造業高端化、智能化、綠色化發展的重要體現。

我國以“綠色＋智造”推進先進制造業高質量發展需解決的問題。第一，“綠色＋智造”自主創新能力不足。一是我國在制造業發展初期實施“引進-吸收-再創新”的策略，重視應用技術而忽視基礎理論研究，綠色制造及智能制造的基礎理論研究和底層技術創新能力不足。例如，與綠色制造有關的新一代環保材料、制造裝備技術和綠色工藝技術與世界先進水平還存在一定差距，智能制造所需的軟硬件，如傳感器、關鍵零部件、操作系統等高端領域的核心技術的自給率明顯不足，自主開發能力也偏弱。二是針對完整產業鏈的集成性創新不足。目前，我國的綠色創新較為零散，主要集中在綠色設計產品生產過程中的節能減排和成本節約方面，在產品使用和回收環節表現欠佳，完整產業鏈上下游企業之間的協作和集成創新仍相對較少，難以適應綠色制造全生命周期的需求。智能制造是貫穿產品生產全生命周期各階段的集成應用體系，從基于數字化、仿真與模擬技術進行生產初期的智能設計，到依靠數字化系統控制技術、機器人技術進行生產中期的智能制造，再到利用云服務技術、傳感技術來實現生產后期的智能化服務，智能技術的應用貫穿始終。目前，全產業鏈的智能化應用存在較高的技術壁壘，制造企業的創新往往只局限于產品研發、生產制造和技術服務等產業鏈上的某一或某些環節，針對完整產業鏈的集成性創新不足。

第二，“綠色＋智造”的融合程度不高。針對綠色制造和智能制造，國家先后出臺了《綠色制造標準體系建設指南》和《智能制造標準體系建設指南》。然而，綠色制造和智能制造分別對應不同的標準體系及評價標準，尚未實現深度交叉融合。綠色制造主要關注綠色低碳環保，較少關注先進技術的應用；智能制造主要關注數字化、人工智能等數字技術的應用，較少關注綠色技術方面的突破。從國泰安上市公司綠色專利數據庫提供的綠色專利信息來看，2020～2021年我國上市公司及其子公司申請包括發明、實用新型、外觀設計三種類型的綠色專利共有37129條。本文以智能、大數據、云計算、區塊鏈、機器學習、深度學習、數字化為關鍵詞對專利標題進行搜索，據此判斷綠色專利中是否用到了數字化技術，搜索所得的專利數量分別為：687、35、10、26、3、4、9，去掉重復出現的12條，得到涉及智能技術的綠色專利為762條，占比僅為2%左右。可見，綠色創新領域對智能技術的重視遠遠不夠。另外，從45個國家級先進制造業集群來看，同時融合了“綠色＋智造”的產業集群有9個，占比僅為20%。因此，先進制造業產業集群中綠色智造的結合仍然處于較低水平，“綠色＋智造”相關技術的融合創新仍存在很大的提升空間。

第三，行業和區域發展的不平衡性問題突出。從行業特征來看，對工業和信息化部2022年公布的第七批880家綠色工廠所屬的行業信息進行統計可以發現，我國綠色工廠中屬于先進制造業的企業數量有307家，占比為35%，其中電器機械和器材制造業94家、通用設備制造業49家、計算機、通信和其他電子設備制造業44家，而航空、航天器及設備制造僅1家，不同行業間的綠色化水平差別較大。在相關評價標準中，成熟度等級由低到高可分為：一級（規劃級）、二級（規范級）、三級（集成級）、四級（優化級）和五級（引領級）。智能制造成熟度排名前十的行業中，先進制造業占比為80%，其中計算機、通信和其他電子設備制造業成熟程度最高，四級及以上的企業占比為10%；其次為汽車制造業，四級及以上企業數量占比為7%，而航空、航天器及設備制造業、專用設備制造業和通用設備制造業的成熟度均未進入前十，行業之間呈現一定的不平衡性。從區域特征來看，綠色工廠所屬省級行政區呈現明顯的自東向西階梯狀分布特征，綠色工廠數量較多的地區依然集中于東部省份，排名前三的廣東、浙江、山東省分別有306、282、281家，而西部和東北地區的綠色工廠數量較少，吉林僅有39家，青海僅有37家，西藏僅有10家，區域差距十分明顯。智能制造能力成熟度二級及以上企業數量排名前十五的省份中，位于首位的江蘇有3112家，排名第十五的河北只有187家，而西部省份的智能制造成熟度明顯偏低，均未進入前十五名。此外，先進制造業集群也呈現出“東密西疏”的特點，在45個國家級先進制造業集群中，東部地區占比為66.67%，中部地區占比為17.78%，西部地區占比為11.11%，東北地區占比僅為4.45%，區域之間的不平衡分布特征明顯。

“綠色＋智造”賦能先進制造業高質量發展的實現路徑

完善頂層設計，構建綠色智造體系。結合《“十四五”工業綠色發展規劃》和《“十四五”智能制造發展規劃》，從國家頂層設計端發力推進綠色制造和智能制造融合發展，以“綠色＋智造”為主線，將綠色制造標準體系與智能制造標準體系有機結合，以數字化設計、智能化生產、綠色化制造為依托，構建同時融合綠色制造與智能制造的綠色智造體系，賦能先進制造業高質量發展。在行業層面，可根據先進制造業中不同行業的綠色智造發展情況，將其由低到高界定為觀望期、探索期和領導期三個階段，針對不同階段采取差異化的激勵舉措，從而更有效地推進先進制造業各行業的綠色化、智能化改造；在企業層面，以企業的發展戰略規劃為核心驅動，基于綠色智造體系制定長期發展路線，實現企業生產和經營等環節的協同創新發展。此外，還需要貫徹“全生命周期生態設計”理念，發揮綠色智造的集成性優勢，從產品設計、工藝生產、清潔能源、產品回收等方面共同著力，實現全生命周期的綠色智能轉型，并依托創新智能技術和綠色算力方法，打造綠色智造管理系統和能源管控平臺，對生產過程進行精細化管理，提高能源的利用效率，推動實現綠色制造和智能制造的有機融合。

培育產業集群，樹立綠色智造標桿。需加快構建“省級-國家級-世界級”先進制造業集群梯次培育發展體系，引入節能環保、綠色低碳等技術服務，促進新要素、新技術、新模式在集群內轉化應用，推動先進制造業綠色化、智能化轉型。同時，要重視先進制造業集群的綠色智造因素，培育智能光伏、節能環保與新能源、生物醫藥與醫療器械、高端新材料等綠色智造特色產業集群，并開展綠色智造產業集群培育專項行動。此外，可以開展先進制造業集群發展競賽，將綠色智能化技術的改造和應用作為評定標準之一，圍繞電子及通信設備、生物醫藥、新一代信息技術等重點領域，遴選出融合綠色制造與智能制造的先進制造業集群優勝者，進一步樹立綠色智造產業集群典型標桿，強化案例示范宣傳，發揮模范引領和輻射作用。特別要加大對標桿集群的財政支持與金融支持力度，在其內部建設先進制造業綠色智能創新中心，鼓勵人工智能、數字化、云計算與綠色技術的結合應用，從而進一步推動先進制造業集群的綠色智造轉型。

著力科創引領，鼓勵綠色智造創新。要加大研發創新投入，對與先進制造業綠色智造相關的綠色、節能、環保、智能等關鍵核心技術展開預研究，形成一定的技術儲備并制定相應的技術路線圖，基于人工智能等技術突破綠色智造的瓶頸，加強對關鍵核心技術的專利保護，形成具有自主知識產權的成果；實施具有前瞻性和戰略性的重大科技項目，加強核心技術攻關，為先進制造業綠色智造轉型發展提供強有力的技術支撐；推進綠色智造創新中心的建設，發揮資金使用和項目管理方式的靈活性，確保扶持資金落實到位，并加強要素保障方面的建設，推動土地、能耗、用水等要素向綠色智造創新中心適度傾斜；鼓勵先進制造業企業與高等學校、科研院所共同建設技術研發中心，在對綠色智造相關技術的實際應用價值具有充分了解的基礎上，加速技術產業化應用；發揮企業創新的主體作用和產學研協同創新能力，攻克智能制造與綠色制造共性技術；提升云計算、人工智能、大數據等智能技術在綠色專利中的運用，實現先進制造業的綠色智造轉型；加強綠色智造領域的國際交流合作，建立國際綠色智造技術創新合作平臺，推動國際先進的綠色智造技術在國內的轉化和落地應用。

構建聯動模式，推進區域協同發展。加大對中西部地區綠色智造轉型的支持力度，結合西部地區的比較優勢發展相應的新興產業，建設“西部數谷”綠色算力產業，打造西部地區的先進制造業發展引擎；保障“東數西算”等工程的順利推進，利用西部的算力資源，充分支撐東部數據的運算。同時，要推動產業合理有序布局，形成合理分工、聯動發展的先進制造業發展格局，將東部地區打造為先進制造業綠色智造發展高地，在統籌資源環境要素和產業發展的基礎上，引導符合中西部地區發展條件的產業進行轉移，并加快培育中西部地區的新興產業，促進區域間的協調發展，進而有效實現國家區域發展戰略與推進制造強國建設的緊密結合，推動形成優勢互補、高質量發展的先進制造業區域協同發展格局。

（本文系國家社會科學基金重大項目“推動能源供給側與消費側協同綠色發展促進人與自然和諧共生研究”的階段性成果，項目編號：21ZDA084）

注釋

[1]于波、李平華：《先進制造業的內涵分析》，《南京財經大學學報》，2010年第6期。

[2]李金華：《中國先進制造業的發展現實與未來路徑思考》，《人文雜志》，2020年第1期。

[3]《國務院關于推進上海加快發展現代服務業和先進制造業建設國際金融中心和國際航運中心的意見》，2009年4月29日，https：//www.gov.cn/zhengce/content/2009-04/29/content_3068.htm；《國務院關于深化“互聯網＋先進制造業”發展工業互聯網的指導意見》，2017年11月19日，https：//www.gov.cn/gongbao/content/2017/content_5244870.htm。

[4]《國家稅務總局關于明確先進制造業增值稅期末留抵退稅征管問題的公告》，2021年4月28日，https：//shenzhen.chinatax.gov.cn/sztax/xwdt/ztzl/ygdzt/jsjfzxd/jsjfzcwj/202105/2f6ab50131f34964a8374ec7ab9ce804.shtml。

[5]《浙江省全球先進制造業基地建設“十四五”規劃》，2021年7月22日，https：//jxt.zj.gov.cn/art/2021/7/22/art_1229123459_4690386.html；《廣州市黃埔區工業和信息化局關于組織申報2020年進一步促進先進制造業辦法獎勵的通知》，2021年8月30日，https：//gz.feibaos.com/news/info/65147.html；《省發展改革委關于組織開展第二批江蘇省先進制造業和現代服務業深度融合試點工作的通知》，2021年10月29日，https：//sme.sipac.gov.cn/epservice/techsub/apps/sme/index.php？s=/Home/Notice/noticeDetail/id/302955。

[6]按照《中國科技統計年鑒》的界定，下文中生產經營相關數據的統計口徑為規模以上工業企業，科技創新相關數據的統計口徑為大中型工業企業。

[7]灼鼎咨詢：《中國制造業行業研究報告（2022）》，2022年5月，https：//max.book118.com/html/2022/0624/8074041103004112.shtm。

[8]網易新聞：《未來5年，7個百億級暢銷藥核心專利到期》，2023年6月15日，https：//www.163.com/dy/article/I7A2S4DI0534V0M1_pdya11y.html。

[9]Recursion是一家生物技術公司，擅長應用人工智能模型來識別和設計新的療法，并將這些模型提供給包括羅氏、拜耳等在內的制藥商。

[10]上海財經大學中國產業發展研究院：《2019中國產業發展報告——制造業高質量發展》，上海人民出版社，2019年。

[11]億歐智庫：《綠色智能制造技術融合創新報告》，2023年3月28日，https：//baijiahao.baidu.com/s？id=1766796264855764137&wfr=spider&for=pc。

[12]央視新聞：《創建綠色工廠、推廣綠色產品……我國加速構建綠色制造體系》，2023年5月6日，https：//baijiahao.baidu.com/s？id=1765108369924139026&wfr=spider&for=pc。

[13]智能制造能力成熟度模型是為了幫助企業全面評估和提升企業在智能制造領域的能力，從而逐步實現智能制造轉型的目標而設計的一種評估模型。GB/T39116–2020智能制造能力成熟度模型的引入，為企業實現智能制造轉型提供了一種可靠的方法論。通過該模型的使用，企業可以全面評估自身在智能制造領域的能力，找到提升空間，并制定相應的改進措施。該模型由成熟度等級、能力要素和成熟度要求三部分構成。其中，成熟度等級規定了智能制造在不同階段應達到的水平，具體分為五個等級，自低向高分別為一級（規劃級）、二級（規范級）、三級（集成級）、四級（優化級）和五級（引領級）。

[14]李金華：《中國綠色制造、智能制造發展現狀與未來路徑》，《經濟與管理研究》，2022年第6期。

[15] 中國電子技術標準化研究院：《智能制造成熟度指數報告（2022）》，2023年5月26日，https：//www.xdyanbao.com/doc/mwo5vzjott？bd_vid=8927370548949606264。

[16]陳玉萍、高強、謝家平：《研發國際化與企業創新績效：吸收能力的調節作用》，《上海對外經貿大學學報》，2020年第6期。

責 編∕楊 柳（見習）