“萬企融合”的產業(yè)方向與路徑
——訪貴州大學機械工程學院院長、現代制造教育部
重點實驗室學術學科帶頭人李少波
文_當代貴州全媒體記者 呂躍
今年的貴州省《政府工作報告》提出實施“萬企融合”行動，明確未來五年，要推動三次產業(yè)10000戶以上實體企業(yè)與大數據、人工智能等新一代信息技術深度融合。實體經濟是主要經濟形態(tài)，其轉型升級關乎國民經濟的整體發(fā)展水平，將互聯網、大數據、人工智能等高新技術創(chuàng)新性地和實體經濟融合發(fā)展，是時代發(fā)展需求?！叭f企融合”如何推進？“貴州制造”如何加快邁向“貴州智造”？就此話題，專注于大數據與實體經濟融合發(fā)展的學者有何思考？
李少波（中）與學生進行教學討論。（受訪者供圖）
找準融合發(fā)展的產業(yè)重點
當代貴州：“萬企融合”的重點是互聯網、大數據、人工智能等新一代信息技術在以工業(yè)企業(yè)為重點的實體經濟中廣泛深入應用，您認為，在貴州產業(yè)體系中，哪些領域最需要加強互聯網、大數據和人工智能的應用？
李少波：實體經濟目前仍是我國的主要經濟形態(tài)，實體經濟的轉型升級關乎國民經濟的整體發(fā)展水平，將互聯網、大數據、人工智能等高新技術創(chuàng)新性地和實體經濟融合發(fā)展是時代發(fā)展的需求。十九大報告提出：“推動互聯網、大數據、人工智能和實體經濟深度融合”。2018年貴州省政府工作報提出，加快大數據與實體經濟深度融合，開展“萬企融合”大行動。
2017年，貴州省工業(yè)經濟及產業(yè)發(fā)展呈現出穩(wěn)中有進、轉型加快、質量提升、效益顯著的良好態(tài)勢，全省規(guī)模以上工業(yè)增加值完成4300億元，增長9.6%，增速排名全國前列，規(guī)模以上工業(yè)總產值達到13200億元，工業(yè)企業(yè)主營業(yè)務收入達到12000億元，全省的“貴州制造”正在加快邁向“貴州智造”，傳統(tǒng)優(yōu)勢產業(yè)、戰(zhàn)略性新興產業(yè)都取得了良好發(fā)展態(tài)勢。
盡管我省工業(yè)經濟發(fā)展成效顯著，但與國內發(fā)達省份相比，依然存在產業(yè)規(guī)模小、配套能力不強、企業(yè)創(chuàng)新能力不足等問題。轉型升級、提質增效依然是我省產業(yè)發(fā)展的主要方向。在貴州產業(yè)體系中，大數據為引領的電子信息、裝備制造、煤炭、電力、化工、冶金、有色、建材、煙酒、民族醫(yī)藥、特色食品、旅游、戰(zhàn)略性新興產業(yè)等都需要加強互聯網、大數據和人工智能的應用。最需要加強互聯網、大數據和人工智能的應用產業(yè)主要有高端裝備制造、磷煤化工、煙酒、民族醫(yī)藥與特色食品等我省在全國具有比較優(yōu)勢與特色的“大制造”產業(yè)。
“工業(yè)4.0”的借鑒意義
當代貴州：智能化是制造業(yè)發(fā)展的趨勢，比如德國提出工業(yè)4.0，很重要的一點就是智能和協(xié)同，大數據扮演著重要角色。據您的了解與研究，對于正大力推動“萬企融合”和發(fā)展大數據的貴州，德國“工業(yè)4.0”可以提供哪些經驗？
李少波：德國制造業(yè)是世界上最具競爭力的制造業(yè)之一，工業(yè)4.0是由德國政府《德國2020高技術戰(zhàn)略》中所提出的十大未來項目之一。它描繪了制造業(yè)的未來愿景，提出繼蒸汽機的應用、規(guī)?；a和電子信息技術等三次工業(yè)革命后，人類將迎來以信息物理融合系統(tǒng)(CPS)為基礎，以生產高度數字化、網絡化、機器自組織為標志的第四次工業(yè)革命。
為促進制造業(yè)的發(fā)展，2015年5月19日，國務院發(fā)布《中國制造2025》。我國“中國制造2025”與德國“工業(yè)4.0”都是在新一輪科技革命和產業(yè)變革背景下針對制造業(yè)發(fā)展提出的一個重要戰(zhàn)略舉措。比較兩個戰(zhàn)略可以看出各有特點，除了技術基礎和產業(yè)基礎不同之外，還存在戰(zhàn)略思想等方面的明顯差異。德國工業(yè)4.0為德國工業(yè)發(fā)展描繪了細致的發(fā)展藍圖，反映了德國特有的認真與嚴謹，在戰(zhàn)略思想、基礎研究、技術教育、政策機構和措施方面有很多值得我們學習和參考。我國與德國在國情、制造業(yè)所處的階段、著眼點等方面多有所不同，國情不同決定了實現路徑不同，階段不同決定了戰(zhàn)略重點不同，著眼點不同決定了發(fā)展方式不同。
德國“工業(yè)4.0”可以提供的主要經驗可以概括為：一個核心，兩個重點，三大集成，四個特征和六項措施。
一個核心：互聯網+制造業(yè)，將信息物理融合系統(tǒng)（CPS）廣泛深入地應用于制造業(yè)，構建智能工廠、實現智能制造。
兩個重點：領先的供應商策略，成為“智能生產”設備的主要供應者；主導的市場策略，設計并實施一套全面的知識和技術轉化方案，引領市場發(fā)展。
三大集成：企業(yè)內部靈活且可重新組合的縱向集成，企業(yè)之間價值鏈的橫向集成，全社會價值鏈的端到端工程數字化集成。
四個特征：生產可調節(jié)，可自我調節(jié)以應對不同形勢；產品可識別，可以在任何時候把產品分辨出來；需求可變通，可以根據臨時的需求變化而改變設計、構造、計劃、生產和運作，并且仍有獲利空間；四是過程可監(jiān)測，可以實時針對商業(yè)模式全過程進行監(jiān)測。
六項措施：實現技術標準化和開放標準的參考體系；建立復雜模型管理系統(tǒng)；建立一套綜合的工業(yè)寬帶基礎設施；建立安全保障機制和規(guī)章制度；創(chuàng)新工作組織和設計方式；加強培訓和持續(xù)職業(yè)教育。
當代貴州：互聯網、大數據、人工智能和實體經濟深度融合有哪些典型的應用場景？
李少波：互聯網、大數據、人工智能和實體經濟深度融合可以理解為：工業(yè)企業(yè)以裝備及生產線自動化、智能化為基礎，通過網絡化、數字化、物聯化技術及典型應用場景，在互聯網、大數據、人工智技術的支持下，為工業(yè)企業(yè)的產品設計、生產、經營、管理等過程提供支撐與服務，促進創(chuàng)新鏈、供應鏈、產業(yè)鏈的形成與優(yōu)化，為工業(yè)企業(yè)轉型升級、提質增效、智能制造、宏觀決策等提供支撐。
典型的應用場景有：實施基于大數據與人工智能支持的云協(xié)同設計系統(tǒng)，提升產品研發(fā)水平及市場競爭力；實施基于制造物聯的生產管控系統(tǒng)，匯聚制造大數據，采用智能化技術，優(yōu)化產品流程，提高產品質量及生產效益；實施基于物聯技術的售后服務系統(tǒng)，在大數據與人工智能的支撐下，推進制造服務工程，培育新業(yè)態(tài)；實施工業(yè)互聯網平臺，實現已服役產品的遠程狀態(tài)監(jiān)控及健康管理；基于企業(yè)內部設備聯網，實現車間生產設備的狀態(tài)監(jiān)控及故障診斷；實施基于大數據與人工智能的供應鏈系統(tǒng)或采用公共服務平臺的云供應系統(tǒng)，降低成本，實現優(yōu)質產業(yè)鏈配套；實施基于大數據與人工智能的企業(yè)分析與診斷，推動創(chuàng)新，支持科學決策，提高業(yè)務分析能力、管控水平及企業(yè)運行效益等。
通過“七大措施”推動融合發(fā)展
當代貴州：在具體措施上，貴州如何推進互聯網、大數據、人工智能和實體經濟深度融合工程？
李少波：貴州要按照“有所為有所不為”的原則，推進“互聯網、大數據、人工智能和實體經濟深度融合工程”。
基礎件與基礎工藝智能制造技術?；A件與基礎工藝是我國裝備制造業(yè)的重要分支，是制造業(yè)賴以生存和發(fā)展的基礎，其水平直接決定著重大裝備和主機產品的性能、質量和可靠性。
關鍵基礎部件的研究與產業(yè)應用，重點瞄準高速精密重載軸承、高參數齒輪及傳動裝置、高端液壓件及系統(tǒng)3個方面，以基礎部件的性能為抓手，開展共性技術研究，并在高速列車、風電、工程機械等行業(yè)開展應用。
高端傳感器、工業(yè)儀器儀表等基礎工業(yè)元器件的研發(fā)與應用，重點攻關高端傳感器設計、制造和封裝技術，感知、控制和執(zhí)行一體化編程技術，智能儀表、控制器核心芯片組技術；開發(fā)功能安全技術及安全儀表、智能化儀器儀表，環(huán)境、醫(yī)療和食品/藥品安全用檢測儀器儀表，前沿科學研究和高端制造用儀器儀表等。
基礎制造工藝的研發(fā)與推廣，重點研究高效清潔鑄造工藝、無害化表面處理工藝、少無切削液清潔切削技術等，并加大應用推廣力度，促進制造產業(yè)轉型升級。
制造業(yè)平臺軟件、工藝軟件及知識庫開發(fā)和應用。面向優(yōu)勢特色產品典型流程生產過程的工藝軟件與知識庫、關鍵基礎件工業(yè)化試驗驗證平臺等。
智能機器人技術及產品。智能機器人是世界各國高度關注的戰(zhàn)略性新興產業(yè)，是互聯網、大數據、人工智能和實體經濟深度融合的重要技術載體之一。
智能機器人基礎理論、應用技術、產業(yè)化瓶頸技術等核心技術的研究，建立完善的從應用基礎研究到產業(yè)化的研發(fā)體系，重點突破系統(tǒng)設計、制造、檢測、應用、集成等核心技術，實現國產機器人性能和附加值的顯著提升。
開展關鍵零部件的研發(fā)與產業(yè)化工作，重點攻克伺服電機、精密減速器、伺服驅動器、末端執(zhí)行器、高端傳感器等關鍵零部件，并實現產業(yè)化，實現市場批量銷售。
開展典型機器人產品的研發(fā)，重點研發(fā)具有自主知識產權的焊接機器人、噴涂機器人、裝配機器人、加工機器人等工業(yè)機器人，汽車、電子、制藥、食品、國防軍工、民爆等重點行業(yè)應用示范，利用機器人改造提升傳統(tǒng)產業(yè)，提高生產和運行效率，保障安全生產，促進產業(yè)結構調整和轉型升級。
3D打印制造技術及產品。3D打印制造（增材制造）技術豐富和發(fā)展了制造技術的內涵和產業(yè)形態(tài)，是互聯網、大數據、人工智能和實體經濟深度融合的重要發(fā)展方向之一。
基于3D打印的新型設計與制造技術的研發(fā)。針對3D打印制造技術帶來產品工藝制造實現方式的變化，研究產品結構設計、材料、功能、結構一體化設計與優(yōu)化以及基于多材料復合的新型設計與制造技術。
金屬構件3D打印制造技術與裝備的研發(fā)。針對航空航天、汽車及模具、核電、冶金等領域大型復雜結構件、主承力件直接制造需求，攻克鈦合金、高溫合金、高強鋼、鋁合金、銅合金等成形過程中的工藝支撐、氣氛保護、應力應變、變形開裂、再制造等關鍵工藝技術，研制大型承力金屬零部件直接增材制造工藝裝備，提高成形質量、精度和效率，保持技術與應用水平國際領先。
智能車間/工廠技術及系統(tǒng)。智能車間是智能制造企業(yè)的基本生產單元，智能車間是互聯網、大數據、人工智能和實體經濟深度融合的重要體現。
智能工廠新一代物聯網絡技術與裝備的研發(fā)。重點攻克支持設備物聯的工廠無線全覆蓋技術，管理數據流和控制數據流一體化傳輸技術以及傳感網、控制網、互聯網的全面互聯集成技術，開發(fā)工業(yè)物聯網網關等新型網絡裝備。實現全互聯、IP化的新一代工業(yè)泛在網絡基礎設施。
智能制造裝備的物聯化及互操作技術的研發(fā)。重點攻克制造裝備的功能描述與Web化服務封裝技術，制造裝備的場景化服務配置技術，構建APP化的智能應用模式，解決智能制造裝備的即插即用與動態(tài)任務調整問題，開發(fā)工業(yè)智能移動終端。
面向智能車間的CPS監(jiān)控管平臺的研發(fā)。重點攻克監(jiān)控管數據的語義化描述、存儲管理及SOA服務組織等關鍵技術，構建監(jiān)控管統(tǒng)一語義模型，解決跨域信息互操作、多維關系檢索、監(jiān)管控服務自組織等關鍵問題，構建完善的監(jiān)控管數據管理與服務組織技術體系。
基于數據驅動的智能制造信息處理和過程優(yōu)化的研發(fā)。重點攻克基于實時數據的生產系統(tǒng)參數、狀態(tài)，自主地辨識技術、動態(tài)建模仿真技術，構建設備、生產過程、生產工藝等全流程的整體模型，解決系統(tǒng)自主優(yōu)化和預防性維護等關鍵問題，構建完善的智能信息處理和過程優(yōu)化技術體系。
選擇航空航天裝備、高端裝備等領域開展智能工廠應用示范，組織實施流程制造關鍵工序智能化、關鍵崗位機器人替代工程。
工業(yè)互聯網技術及系統(tǒng)。工業(yè)互聯網、“互聯網”+制造是互聯網環(huán)境下互聯網、大數據、人工智能和實體經濟深度融合發(fā)展的新模式、新階段。
支撐制造業(yè)實現資源共享與管控、分散制造、服務型制造、價值整合與創(chuàng)新技術與系統(tǒng)，包括制造資與能力虛擬化技術、服務生命周期管理、工業(yè)大數據等?；诠I(yè)互聯網平臺的已服役產品的遠程狀態(tài)監(jiān)控及健康管理?；谄髽I(yè)內部設備聯網的車間生產設備狀態(tài)監(jiān)控及故障診斷?；诰W絡的產品設計和開發(fā)管理系統(tǒng)、基于網絡的制造過程管理系統(tǒng)、基于網絡的營銷管理系統(tǒng)、基于網絡的產品全生命周期管理。
制造大數據技術與系統(tǒng)。制造大數據技術與系統(tǒng)是互聯網、大數據、人工智能和實體經濟深度融合的重要體現。
基于制造大數據的產品研發(fā)決策與優(yōu)化。利用大數據分析的技術，打破公司內部數據孤島，很好的融合了客戶反饋數據和公司內部數據，通過分析外部收集的數據和內部反饋的詳細數據，探索最佳工藝指標和生產流程。
基于制造大數據的生產流程管控與優(yōu)化。利用大數據分析的技術，串聯整個產業(yè)鏈，實現了柔性生產和大規(guī)模定制。
基于制造大數據的價值鏈集成和綜合決策。通過挖掘數據潛在價值，提高決策的效率和水平；通過完善數據收集分析和監(jiān)測體系，追蹤每個客戶的個性化需求，開展定制化服務與管理，推出新的產品和服務等。
互聯網、大數據、人工智能和實體經濟深度融合集成應用示范。重點正對高端裝備制造、磷煤化工、煙酒、民族醫(yī)藥與特色食品等我省在全國具有比較優(yōu)勢與特色的“大制造”產業(yè)，互聯網、大數據、人工智能和制造業(yè)深度融合集成應用示范。構建新型制造體系，大力發(fā)展以智能工廠、自動化生產線、工業(yè)機器人等為主的互聯網、大數據、人工智能和制造業(yè)深度融合集成應用智能制造體系，促進產業(yè)轉型升級、提質增效。
“萬企融合”的技術優(yōu)勢
當代貴州：大數據是貴州的一張新名片，目前也正在成為貴州的產業(yè)優(yōu)勢?？茖W技術是第一生產力，那么從大數據技術進步的角度看，貴州推動“萬企融合”是否存在技術優(yōu)勢？請談談您的見解。
李少波：我們具有一定的技術基礎與區(qū)域優(yōu)勢，主要表現在：
具有良好的大數據科研平臺及工作環(huán)境支撐。貴州在大數據方面的工作走在全國前列，獲批全國首個國家大數據綜合試驗區(qū)，全國首個大數據產業(yè)集聚區(qū)，首個大數據產業(yè)技術創(chuàng)新試驗區(qū)和全國首批國家綠色數據中心試點地區(qū)等，“云上貴州”已研發(fā)建成省級數據共享交換平臺，實現PB級政府大數據匯聚。在學術科研上，貴州大學、貴州師范大學、貴州民族大學、貴州理工學院等高校建設了大數據學科，以貴州大學為例，貴州大學建設了一流學科“大數據科學與技術”學科群（含電子學科與技術、軟件工程、機械工程、數學等學科），建立了省部共建公共大數據國家重點實驗室（籌）、大數據學院、大數據產業(yè)研究院，具有良好的學科力量支持。
具有良好的制造學科支持。在制造學科上，貴州大學、貴州師范大學、貴州理工學院等建設了機械工程、航空航天等相關學科，以貴州大學為例，貴州大學機械工程學科是211工程重點建設學科、省級特色重點學科，現有機械工程一級學科碩士點、博士點、博士后科研流動站。學科擁有專職教師180余名，其中教授35人、副教授65人、博士80余人。在2017年教育部的第四輪全國學科評估中，機械工程學科為B-級，學科在全國排名為前29.8%。具有現代制造技術教育部重點實驗室、全國高校實踐育人創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)基地（高端裝備實踐育人創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)基地）、貴州省“互聯網+”協(xié)同智能制造重點實驗室、貴州省高端裝備產業(yè)技術2011協(xié)同創(chuàng)新中心等重要科研平臺；產學研合作，與企業(yè)共建有國家精密微特電機工程技術研究中心、貴州省大型空調節(jié)能控制工程技術研究中心、貴州省低速電動車工程技術研究中心等重要科研平臺。
企業(yè)創(chuàng)新能力不斷增強。我省制造業(yè)擁有國家級企業(yè)技術中心14家，國家級工程研究技術中心2家，國家級重點實驗室1家，此外具有一批省級企業(yè)技術中心、省級工程研究技術中心、省級重點實驗室，形成了較完善的技術創(chuàng)新體系。
重視制度建設與人才培養(yǎng)
當代貴州：“萬企融合”不是簡單的企業(yè)行為，需要處理好技術與制度之間的關系，不管是從科研投入角度，還是從實體經濟發(fā)展的實踐角度，都需要體制機制的重大變革，對此，您有何建議？
李少波：以深化改革為動力，發(fā)揮政府、社會、市場的作用，探索、建立和完善“產、學、研”結合的新機制，進一步放寬相關政策規(guī)定，進一步激發(fā)各類人才創(chuàng)新活力和潛力，形成充滿活力的科技管理和運行機制。一是探索建立科技創(chuàng)新知識產權的個人與機構共享、激勵機制。二是探索促進企業(yè)加大科技創(chuàng)新投入的績效激勵和風險分擔機制。三是制定對于含有先進自主知識產權科技產品的優(yōu)先稅收減免政策；探索優(yōu)秀創(chuàng)新人才個人所得稅抵扣的優(yōu)惠政策。四是進一步加大對科技創(chuàng)新的投入等。
當代貴州：推進互聯網、大數據、人工智能等在實體經濟中的應用，人才力量的支撐是關鍵，貴州要如何建立健全可持續(xù)的人才培養(yǎng)體系？
李少波：“互聯網、大數據、人工智能和實體經濟深度融合”發(fā)展戰(zhàn)略與產業(yè)發(fā)展需求，對人才培養(yǎng)、科技創(chuàng)新提出了新的要求。推進互聯網、大數據、人工智能等在實體經濟中的應用，人才力量的支撐是關鍵，互聯網、大數據、人工智能、機械工程等學科專業(yè)人才擔負著為“互聯網、大數據、人工智能和實體經濟深度融合”、大制造產業(yè)發(fā)展和相關戰(zhàn)略產業(yè)提供人才支撐的重要任務，貫徹十九大“推動互聯網、大數據、人工智能和實體經濟深度融合”精神是我國高校相關學科的歷史使命。建議我省按照教育部的第四輪全國學科評估的結果，積極推進“新工科”建設，進一步加大投入，扶優(yōu)扶強，重點加強大數據相關學科、制造科學相關學科建設。（本文精簡版見《當代貴州》周刊第10期。責任編輯/岳振）