導讀：當前，人們更多聚焦於智能製造的中間環節——生產過程智能化，忽略了前後兩端的產品智能化、產品使用過程智能化。事實上，後兩者恰恰是創新研發的核心。
2019年下半年至今，以“智能製造”“智能工業”等關鍵詞為主題的大會，開遍了大半個中國，從上海、南京、鹽城，到武漢、深圳、佛山，加上年末即將迎來大會的長沙、廣州等，大大小小的智能製造會議，在全國遍地開花。
“近幾年‘智能製造’太熱，以至於每週都會接到2-3封郵件，邀請我去做報告。”近日，中國工程院院士、國家重大基礎研究(973)項目首席科學家、浙江大學機械工程學院院長楊華勇在談到“智造熱”時，向新華日報財經客戶端坦言道。
然而，會議熱，並不意味著公眾和企業真正理解了“智能製造”的全面含義。楊華勇指出，當前，人們更多聚焦於智能製造的中間環節——生產過程智能化，忽略了前後兩端的產品智能化、產品使用過程智能化。事實上，後兩者恰恰是創新研發的核心。
中國工程院院士、國家重大基礎研究（973）項目首席科學家、浙江大學機械工程學院院長楊華勇
被過分強調的生產過程智能化，僅為智能製造中間環節
國與國之間的競爭，最主要是經濟競爭力的競爭，大國經濟的堅實基礎，無疑是實體經濟的發展。“抓實體經濟一定要抓好製造業”，加快發展先進製造業，加大投入、研發力度，利用新技術、新業態全面改造提升傳統產業，成為中國產業經濟近兩年最突出的發展目標。
如何改造提升傳統產業、為製造業轉型升級賦能？今年的《政府工作報告》指明瞭方向和路徑——必須拓展“智能+”。智能製造，作為先進製造業發展的重要形態，已成為我國製造業轉型升級的新方向、新趨勢；“智能製造”也由此成為社會經濟領域“熱詞”，開始被廣泛、頻繁使用。
“智能製造”究竟意味著什麼？
“社會公眾對智能製造的普遍理解是‘機器換人’，實際並不全面。”楊華勇院士直言。
按照行業領域，楊華勇將智能製造劃分為5大板塊，分別是：網絡製造，也就是工業互聯網板塊；機器人；3D打印；智能裝備；以及基礎件和基礎技術。
從產品角度，他又將智能製造分為3個板塊：產品本身智能化；生產過程智能化；以及產品使用過程智能化，即全生命週期智能化。
也就是說，大眾普遍認為的“機器換人”，只是生產過程智能化這一智能製造的中間環節而已。
楊華勇更看重的產品智能化和使用過程智能化，則較少被強調。
他以無人駕駛為例，描繪了使用過程智能化和產品智能化的美好藍圖——未來用戶在買車時，不僅可以自主定製車輛功能、顏色、個性化愛好，提升購買體驗；下單後，還可通過監控瞭解製造全程；使用過程中，車輛如出現故障，也不用用戶多加描述，修理方就可以通過車輛內的傳感器瞭解到是哪個環節出現問題。
工業互聯網是必經之路，否則製造業將面臨競爭紅海
“工業革命的重要使命之一，就是實現個性化。”
實現個性化和產品全生命週期智能化，真正需要的則是融合。“當下人們對‘ABCD’（Artificial Intelligence人工智能、Block Chain區塊鏈、Cloud Computing雲計算、Big Data大數據）強調得多，對‘EGI’（Edge Computing邊緣計算、5G、IOT工業互聯網）吃得不透。”因此，國內工業行業從低端向中高端的升級、創新的步調，始終不快。
楊華勇認為，實現智能製造的重要環節，同樣也是製造業企業最關心的實現減能增效、強身健體的關鍵路徑——採用工業互聯網、打通製造業數據、實現新產品研發和創新結合。
在中國經濟高質量發展這一大的時代命題下，楊華勇認為，對製造業企業來說，工業互聯網“不是要不要做，而是怎麼做”。“隨著產能過剩趨勢顯現，以後製造業企業必然是‘快魚吃慢魚’。”
當前，不同規模、不同成長階段的企業，對工業互聯網有著不同態度。
對於不少大型、龍頭企業來說，工業互聯網成為自上而下的總體工程，一旦確立了頂層設計，就可以實現快速迭代。
但對於大量專精特的中小企業來說，每年的現金流壓力使它們不得不選擇從局部環節開始數據化、智能化升級，以最快速度、最低成本實現降本增效。
“需要強調的是，無論企業是Top down（自上而下），還是Bottom up（自下而上）進行智能化改造，大家都必須儘早意識到數據化、網絡化、智能化的重要性，不然未來就是溫水煮青蛙的結局。”楊華勇表示，對製造業企業來說，量大面廣、產品單一的結局，必然是在紅海中求生。
同時，楊華勇也指出，儘管“戰場”在企業，但智能製造同樣需要政府支持。他建議地方龍頭企業、隱形冠軍與政府聯手，共同推進新一輪製造業轉型升級,以此實現製造業的新常態發展。
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