（来源：中国改革报）

转自：中国改革报

□ 尚蔚

当前，我国制造业受发达国家“高端回流”与发展中国家“中低端分流”双重挤压，传统模式遭遇瓶颈，智能制造重构价值体系成为核心驱动力。但实践常聚焦单点技术，缺乏对系统性赋能机制洞察，出现“重单点轻体系”的问题。因此，从微观、中观、宏观三个层级“赋能机制”的理论视角，探究技术群互动及产业升级效果，意义重大。

核心范式：闭环驱动促升级

智能制造的深层驱动力源自生产主导逻辑的根本性转换，即从依赖人工经验的传统模式跃迁至以“数据—模型—决策”为核心的闭环驱动新范式。数据作为基础性生产要素，通过泛在感知技术实现制造全要素、全流程的全面数字化，构建物理世界的精准“数字镜像”；模型作为凝练的知识载体，其构建过程是将人类隐性知识显性化、代码化为可复用“数字资产”的关键步骤；决策依托模型的认知与仿真能力，在多重约束条件下实现自动化或人机协同的优化判断，并精准驱动物理执行。数据、模型与决策三者相互耦合，形成“闭环增强飞轮”—数据持续滋养模型优化，模型有效赋能决策升级，决策执行则不断生成新数据并反哺模型迭代，这一自强化循环构成了智能制造实现持续演进与产业赋能的根本机理。

微观赋能：装备自治提效能

在设备、生产线等微观操作层面，赋能机制的核心目标在于推动制造单元从固定程序的“自动化”向具备感知、分析、决策能力的“自主化”跃升，其本质是构建信息物理系统（CPS）支撑下的实时智能闭环。该机制始于智能感知与数据原生，通过嵌入传感器、机器视觉等使装备成为具有“神经末梢”的智能体，为后续智能化提供源头数据；进而依托边缘智能与即时决策，将轻量化人工智能模型部署于网络边缘，对数据流进行就地处理，完成诸如缺陷识别、异常诊断等任务，并就地生成控制指令，形成自治的“边缘智能闭环”；最终通过精准执行与自适应控制，决策指令经由高可靠网络（如5G-uRLLC）驱动执行机构，并基于实时反馈进行动态调校与优化，标志着控制模式从预设的“开环程序控制”转变为响应环境的“闭环感知反馈控制”。该机制的根本性突破在于，通过传感技术与算法将工匠经验等隐性知识转化为可量化、可迭代的显性知识，显著提升了单点作业的精度与效率，赋予生产线应对个性化定制需求的柔性能力。

中观赋能：系统协同优流程

在车间、工厂及企业运营层级，赋能机制旨在破除“数据孤岛”，通过系统集成与流程再造实现跨部门、跨环节的全局协同与动态优化。其实现路径首先依赖于全价值链数据贯通与平台整合，即通过工业互联网平台构建统一的数据中台，打通产品生命周期管理（PLM）、制造执行系统（MES）、企业资源计划（ERP）等系统间的壁垒，形成连续、一致、可信的全生命周期数据流。进而，数字孪生技术成为关键使能工具，通过在虚拟空间构建物理实体或过程的高保真动态镜像，实现两大核心赋能：一是进行前瞻式设计验证与流程优化，在物理投入前即可通过仿真模拟开展“假设分析”，提前验证产品设计、工艺方案与产线布局，极大降低创新试错成本与周期；二是实现实时监控与动态优化，通过虚实数据的实时交互，实现预测性维护、生产排程动态调整等，快速响应内外部扰动。此机制标志着对复杂制造系统的认知与管理，从传统的“黑箱”或“灰箱”模式，进化到可全息透视与动态调控的“白箱”模式，通过系统集成优化产生“1+1>2”的效能涌现。

宏观赋能：生态重构增价值

在产业链与产业生态层级，赋能机制核心是“能力解耦—平台聚合—生态共创”的动态过程。该机制依托工业互联网平台，实现跨企业数据协同与可信共享，借助物联网、区块链等技术保障供应链关键数据安全、可信与实时共享。基于平台资源数据画像与需求信息，利用算法跨企业智能匹配与协同，如产能共享、优化协同物流等，增强产业链韧性、敏捷性与资源利用效率。更深层次的变革是制造能力服务化与价值链重构，平台将设计等能力标准化解耦与微服务化封装，以“即服务”（XaaS）模式向生态开放，由此催生众包研发、共享工厂、按需制造等新业态，使得领先企业能够向“产品+服务+解决方案”转型，而中小企业则可低成本、按需调用优质制造资源与能力。此机制通过数字化手段极大降低了企业间的交易成本与协作门槛，推动竞争主体从单个企业转变为产业生态系统。

政策保障：精准施策强支撑

为推动智能制造核心技术赋能制造业转型升级的系统性实现，在政策层面需进行多维度、体系化的设计与支持。首先，必须强化顶层设计与标准引领，构建协同推进的体系化框架，应加快建立统一、开放、融合的智能制造标准体系，尤其聚焦于物联网接口、工业数据格式与语义、数字孪生建模与互操作等核心基础标准，并积极参与乃至主导相关国际标准制定，以标准引领产业生态健康发展。其次，需实施差异化的普惠支持政策，以跨越广大中小企业面临的“转型鸿沟”。政策工具应基于行业特性、企业规模与数字化基础进行分层分类指导，对于初创型或微型企业，可大力推广“轻量化、低成本、快部署”的云化（SaaS）解决方案；对于具备一定专业特色的中型企业，则可鼓励采用“平台+标杆”带动模式，依托产业链“链主”企业或专业化平台服务商。最后，必须筑牢数据安全基座与人才供给支柱，夯实转型升级的基础保障。在数据安全方面，需加快推动专门的工业数据安全管理立法，同时大力推广隐私计算、区块链等可信数据流通技术，并建设国家级工业数据安全监测与应急响应平台；在人才方面，则需深化产教融合，在高等教育与职业教育体系中大力培育兼具工业知识与数字技能的复合型“数字工匠”，为产业转型升级提供可持续的人力资源支撑。（作者单位：山东省宏观经济研究院）