中国制造业呈“大而不强”、“全而不优”的局面，亟需数字化转型升级 中国制造业的发展水平处于全球第三梯队，呈现“大而不强”、“全而不优”的局面。中国制造与美德日制造仍存在较大差距，具体体现在： 中国的制造水平与全球领先水平仍存差距，例如2019年美国、日本与德国的制造业全员劳动生产率分别为15.1、9.4、9.3万美元/人，而中国仅为3.1万美元/人。又如美国与日本的制造业全球知名品牌数分别达69个与31个，而中国仅有18个等。 中国制造业基础能力薄弱、基础研发投入比重仍较低，例如，截至2021年初，中国基础研发投入占全社会研发投入仅6%，而同期美国达15-19%。又如中国的基础产业增加值占全球比重远低于美日德，美日德依次为21.3%、12.3%、25.1%，而中国仅为6.1%。 中国核心技术与装备外采比例严重，存在“卡脖子”和“掉链子”风险。中国的核心基础零部件、关键基础材料、基础技术和工业等产业对外依存度超50%；集成电路的进口依赖占比达80%，大型优质铸锻件的进口占比达90%，高端液压件、密封件的进口占比接近100%。 中国制造业亟需数字化转型升级。制造业数字化转型即制造企业以数字化思维重构业务模式和流程，通过应用数字化技术（智能制造、工业互联网、数字孪生等）结合制造业特点，提升研发、生产、运营和服务的数字化、网络化和智能化水平，从而优化客户服务体验以实现客户粘性提升，以及优化企业自身盈利模式。 企业数字化转型是大势所趋，制造企业实现全方位数字化变革是关键 供给侧结构性改革是中国近些年的发展主线之一，供给侧结构性改革即通过实现要素（如土地、资本、劳动力等）的优化配置，从而提升经济增长的质量和数量。换句话说，企业数字化转型是大势所趋。企业通过数字化转型扩大有效供给、提升全要素的生产率，以及提高供给端的市场响应能力（适应性、灵活性、敏捷性等），从而提高供给质量和效率，促进经济社会可持续且健康的发展。 制造业数字化转型的关键在于实现制造企业全方位（发展理念、组织架构、经营方式、盈利模式）的数字化变革。制造业数字化转型的发展阶段依次从点（单一职能）到面（单一业务、单一组织或企业）的运营效率提升和集成化、规范化发展，再至圈（生态合作圈）的协同化、共享化发展。 不确定性显著增加和消费主导的发展环境，迫使制造企业应用数字技术进行生产方式变革和组织模式创新，进而实现整个制造业价值体系的重构、创新和优化 制造业数字化转型即制造企业通过运用使能技术（云计算、大数据、物联网等）在不确定性显著增加和消费主导（定制化和个性化的服务需求增加）等发展环境下，推动制造企业的生产方式变革和组织模式创新。 生产方式的变革具体体现在生产工具从机械化、自动化工具向数字化、网络化、智能化工具转变，生产对象从物质材料向数据、信息和知识转变，以及生产方式从体力与脑力结合向人机智能融合转变等。 组织模式创新具体体现在组织边界从企业内部及供应链范围向全社会集群转变，组织关系从主次关系向赋能与协作关系转变，以及利益分配从按劳动分配向按价值分配转变等。 换句话说，制造业数字化转型即制造企业运用日益标准化的硬件和日益个性化的软件重构企业创新体系、生产方式和产业结构等，进而重构、创新和优化整个制造业的价值体系。 价值体系的变革具体体现在市场主导者由卖方市场向买方市场转变、价值创造模式由技术创新向能力建设转变、价值传递模式由商品交易向能力共享转变、价值获取模式由单一业务或产品向业务或服务生态转变。 从价值体系的变革可以看出，制造业数字化转型的目的在于通过提升产业链参与者的协同研发能力、柔性生产能力和敏捷响应能力等，使制造企业更高效地满足日益个性化、动态化和协同化的市场需求。 中国2019年工业数字化渗透率仍显著低于发达国家，工业数字化转型进程仍需加快 中国制造业的数字化转型现状是： 1.中国作为全球第二大规模数字经济体，其数字经济在GDP中的占比与发达国家依旧有较大差距，行业未来有较大的发展空间。 2.中国三大产业的数字化转型速度各异，重资产的工业数字化转型进程显著慢于服务业。 3.中国2019年的工业数字化渗透率仍低于全球水平，且显著低于发达国家，工业的数字化转型进程仍需加快。 政策是驱动中国制造业数字化转型的重要因素之一。例如2016年5月，国务院发布《关于深化制造业与互联网融合发展的指导意见》明确制造业的国民经济主体地位；2020年3月，工信部发布的《关于推动工业互联网加快发展的通知》，指出要推动工业互联网在更广范围、更深程度、更高水平上融合创新，培植壮大经济发展新动能，支撑实现高质量发展；2020年5月，国务院发布《2020年国务院政府工作报告》，强调推动制造业升级和新兴产业发展，支持制造业高质量发展。发展工业互联网，推进智能制造，培育新型产业集群等。 环境是驱动中国制造业数字化转型的另一重要因素。例如全球经济衰退的发展大环境迫使各国通过数字化转型提升经济发展的质量和效率，以及寻找经济发展的新动能。2020年的新冠疫情导致原材料供给受限、复工艰难、物流缓慢等问题，释放制造企业对自身生产经营各环节数字化转型升级需求。 5G是制造业数字化转型的核心技术之一，将助力制造企业优化生产制造效益、提高资源配置效率 具备低时延、大带宽、广覆盖、高速率等特点的5G助力制造业数字化转型。建设5G网络，目的在于通过为制造企业提供更好的生产环境网络连接支持，从而优化制造企业的生产制造效益。例如，制造企业工作人员可通过5G网络高效回传的作业现场动态，实时采集信息进行设备的在线监测和远程运维，从而减少人工参与和提升人员工作效益。另外，5G网络在制造业的应用还可大幅提升制造业的资源配置效率。例如飞机机体对制造精度要求高（70层的叠加材料间的拼缝间隙需小于2毫米），但传统的生产模式效率低（人工检查每层需耗时40分钟，且不符合要求的产品需重新铺贴）。为解决机体制造人工质检效率低下的痛点，上海商飞采用5G+AI的“智眼”检测，大幅提升了质检效益（质检时间缩短至1分钟）。 中国已建成全球规模最大的5G网络，5G与制造业的融合程度将快速提升。截至2021年3月，全球已发布144张5G网络和超200种5G设备，其中中国已累计建成近72万座5G基站（约占全球的70%）。中国已建立的共建共享5G基站达33万座，独立组网模式的5G网络已覆盖全国各地区，5G终端连接数超2亿，5G户均接入流量DOU同比4G高50%。5G在制造业细分场景的应用模式已逐渐清晰（数字港口、智慧矿山、智能工厂等），快速下降的5G模组价格成本（2020年底达100美元左右，2023年有望降至20美元左右）也助推5G应用模式在制造业规模化复制与快速推广，5G应用在制造业的渗透率将快速提升。 深度见解：制造企业应用日益标准化的硬件和个性化的软件，提升自身的协同研发能力、柔性生产能力和敏捷响应能力等，使其更高效地满足日益个性化、动态化和协同化的市场需求 数据集成、信息可视、精益分析、高阶分析和全面转型是制造企业数字化转型的五个阶段。 第一阶段的数据集成即通过传感器、摄像头等硬件实现生产要素互联，在互联互通的基础上对多源实时数据进行采集和汇总。 第二阶段的信息可视是实现实时与历史运行数据的直观呈现。 第三阶段的精益分析是将过去依赖人工经验诊断升级至实时数字化诊断，协助制造企业更高效地发现生产运营问题。 第四阶段的高阶分析为制造企业的决策优化提供辅助支持。 第五阶段的全面转型指的是企业在实现内部的数字化转型后，与产业链内的其他数字化企业联动，共同构建协同创新、价值共享、能力开放的数字化产业生态圈。即制造企业应用日益标准化的硬件和个性化的软件提升自身的协同研发能力、柔性生产能力和敏捷响应能力等，使其更高效地满足日益个性化、动态化和协同化的市场需求。 本文援引于报告《2021年中国制造业数字化转型趋势》，首发于头豹科技创新网。如需阅读完整版报告，请前往头豹官网。
