5G开启工业智能制造新局

　　新一代人工智能技术与先进制造技术深度融合所形成的新一代智能制造技术，成为了新一轮工业革命的核心技术，也成为了第四次工业革命的核心驱动力。随着智能制造发展的持续推进，越来越多的制造业企业正投身到数字化转型升级的时代浪潮当中。工业智能制造未来的发展趋势是怎样的？5G要在我国制造业中广泛应用还面临哪些问题与挑战？

　　主持人 赵姗

　　嘉宾

　　郧彦辉 中国电子信息产业发展研究院产业政策所智能制造研究室主任

　　翟 尤 腾讯研究院产业安全中心主任、高级研究员

　　张 龙 赛迪顾问智能制造研究中心总经理

　　我国智能制造发展正在步入快车道

　　中国经济时报：中国连续11年成为世界最大的制造业国家，整个中国制造业数字化转型正在“加速度”。在您看来，工业智能制造未来的发展趋势是怎样的？

　　郧彦辉：智能制造是基于新一代信息技术与先进制造技术深度融合，贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动各个环节，具有自感知、自决策、自执行、自适应、自学习等特征，旨在提高制造业质量、效益和核心竞争力的先进生产方式。智能制造作为制造强国建设的主攻方向，未来发展速度将不断加快。

　　第一，总体来看，我国智能制造发展正在步入快车道。当前，我国智能制造业已取得长足进展。如，智能制造装备国内市场满足率已超过一半，已培育出数十家具有一定影响力的工业互联网平台等，为未来我国智能制造的发展奠定了良好的基础。此外，发达国家积极布局智能制造，全球制造业竞争不断加剧。所以，我国将坚定不移地以智能制造为主攻方向，进一步加快智能化转型，抢占制造业竞争制高点。

　　第二，重点领域的应用将实现重大突破。未来，我国继续开展智能制造应用试点，推进示范项目、推广典型经验，尤其是将加大对装备制造、电子信息、家电等重点领域的数字化、网络化改造力度，加快智能制造示范工厂建设，总结推广新技术、新模式。重点领域的智能化转型水平大幅提升。

　　第三，智能制造装备等自主供给能力将大幅度提升。近几年，虽然我国智能制造核心装备、工业软件等取得了重要突破，但工业机器人、高档数控机床等设备对进口的依赖程度较高。未来，我国将强化创新引领，加强相关关键技术攻关，补齐短板弱项，加快发展智能制造装备，研制出一批国际先进的新型智能制造装备。

　　翟尤：制造业是国民经济的主体，是立国之本、兴国之器、强国之基。可以说，制造业是中国经济的“压舱石”。这里有几个数字想分享给大家：一是工业增加值稳步增长。2016年到2019年我国的工业增加值年均增长率为5.9%。二是吸引大量就业。全国327万家制造业企业吸纳了超过1亿人就业，占总就业的27.3%，位居各行业之首。三是智能化水平加快。目前全球加快工业互联网建设步伐，我国工业互联网平台占有量达到83%。截至目前，全球69家灯塔工厂中，有20家位居中国。

　　因此，未来一段时间工业智能制造将有以下发展趋势。

　　一是消费端加快推动工业转型。工业数字化转型最大动力来自下游消费端，线上化数字程度越高，对上游制造环节的倒逼作用就越明显。用户有需求并愿意利用数据进行驱动，是整个行业不断创新的动力。

　　二是供应链协同。传统制造业的核心任务围绕订单并保质保量完成生产，但供应链协同要实现价值链各个环节的数据共享和策略一致性，最终要通过数据来打通过去呈孤岛的体系结构，打造终端客户、制造企业内部、上下游供应商协同共赢的链条。

　　三是软件柔性化。智能化升级的关键在于如何实现软件的柔性化和敏捷编程，从而避免智能化只提高某个环节效率。对企业来讲，单个环节效率提高的价值在于能否对整个企业效率带来提升，因此软件柔性化需要在企业管理和生产制造这两种软硬领域实现同步规划和落地。

　　张龙：通过近几十年的发展，我国工业在诸多领域取得了丰硕的成果，但是在为所取得的辉煌成就骄傲的同时，也应该清醒地意识到，我国距离制造强国仍存在全方位的差距，随着产业数字化进程的加速推进，我国工业智能制造的发展仍需要在“补课”端持续发力。

　　一方面，加强对工业水平相对落后的地区实现自动化、信息化的补课尤为重要。数字化、网络化、智能化作为我国推进智能制造的迭代范式，必然离不开生产设备的自动化与生产及管理全流程的信息化，没有实现基础数据的采集与设备间的联动而盲目地推进上云上平台，只会徒增企业的运营负担，无法切实解决实际生产中降本增效的本质问题，数字化、智能化也只会是纸上谈兵。通过对生产设备的改造升级，添加数据采集手段，利用工业软件及控制系统将设备、工艺、管理等多线程工作实现联通，优先实现工业数据的全流程闭环，进而优化数据采集精度及工业机理模型优化，从而发挥数字化的真正优势，推动制造能力的本质提升。

　　另一方面，数字化转型不单单是生产场景中的需求，更需要企业从经营及管理观念上进行转变。传统的制造企业，企业架构以ERP系统为核心思路，按照制造业全生命周期进行模块切割，每个环节各司其职，其优点是企业架构与生产逻辑吻合，有利于各个模块的KPI考核和财务结算便捷。但是随着个性化定制需求的快速增长，单独靠某个环节去满足客户需求的模式已经难以为继，以数据为牵引实现多模块的联动，从而调动企业内部更多资源的生产方式将更加符合发展趋势。

　　5G在我国制造业中广泛应用面临的问题与挑战

　　中国经济时报：5G已然成为中国制造向中国智造转型的密码，但无论是场景还是终端，对5G的需求皆存在千差万别的变化。业界认为，5G技术的高速发展，正在推动中国制造大步迈向智能制造。在您看来，5G要在我国制造业中广泛应用还面临哪些问题与挑战？

　　张龙：由于我国在5G技术领域的领先，导致大家对于5G技术的期望过高。相比于4G技术，5G技术确实存在着超低时延与可靠性、大带宽、大规模连接等三大特点，但是能否快速代替现有技术方案、形成爆发式增长，仍面临着以下几方面的问题与挑战。

　　第一，企业存在存量增量的调整问题。目前我国很多企业尚处于由工业2.0向工业3.0过渡的阶段，生产设备及生产线很多还没有完成数字化改造，在利用5G改造工业网络之前需要完成装备和生产线的升级，这就导致了再投入成本问题，即对5G的投资未能与优化存量资产结合起来，短期内看不到增值增效，这在一定程度上阻碍了企业的“5G+工业互联网”创新发展。

　　第二，专网模式存在不确定性。5G进入垂直行业市场，理论上专网优于公网，但专网未来在面对公共安全、应急指挥、铁路或地铁信号调度等对于安全性要求极高的行业能否完全胜任还是未知数。此外，专网设备供应商曾表示未来若想真正发展5G专网，需要从系统、架构、平台、终端、应用等方面进行全方位改造，目前行业还没有找到新的5G应用构架。

　　第三，5G与工业的融合应用受工业场景基础设施的数字化水平制约。目前中国80%左右的企业仍然处在数字化转型的探索阶段，50%左右的企业在数字化转型的过程当中面临着信息化基础设施不足的问题。目前，工业企业的生产设备数字化率、关键工序数控化率均不到50%，而工业企业智能制造就绪率不足10%，这其中绝大多数为规模以上企业，全国设备数字化率和联网率依旧有待提高。5G想在工业领域落地发展，亟须推进工业企业生产设备数字化改造。

　　第四，企业发展5G驱动力不足。工业领域B端行业用户在工业5G网络运行维护主体还不清晰、产业链中收费模式及标准尚未制定、投资回报商业模式不清晰等情况下，部分企业不愿为5G进行新的投入，导致商业闭环案例较少。在工业企业方面，亟须各产业链环节龙头企业开展新的商业模式探索；在运营商方面，运营商需要思考5G带来的服务提升和商业模式的创新。

　　翟尤：截至2021年3月底，我国5G基站超过81.9万个，5G终端连接数超过2.85亿。我国5G用户体验平均下载速率为374.2Mbps，上传速率达到31.4Mbps，均为4G的10倍以上。财政部原部长楼继伟接受采访时曾指出：5G是一种面向工业互联网场景的技术。目前5G在我国制造业中的应用主要面临以下几方面的问题和挑战。

　　一是应用场景需求多样。在网络覆盖方面，智慧工厂、智慧矿山等领域，只需要实现5G局部网络覆盖就可以；而在车联网、智慧电网方面则需要借助电信运营商广覆盖的5G公网。在网络能力需求方面，工业自动化对网络的需求是时延在1毫秒，传输带宽在Kbps，网络要超高可靠才行；视频监控对网络时延要求在100ms左右，带宽最低限度是20Mbps。传感器领域网络带宽和时延要求不高，但对连接数量要求较高，需要具备大规模连接能力。

　　二是5G专网仍处于探索期。目前，5G专网主要包括企业利用专有频率自建5G专网、与电信运营商共建5G专网、使用电信运营商网络切片部署等三种模式，但5G专网用户相较于个人用户分布更为分散，需要有针对性地对设备进行研发，如何通过设备小型化和降低功耗来实现综合成本降低，仍是业内关注焦点。同时，目前专网频率申请需要在国家政策上予以支持。工业和信息化部发布的《5G应用“扬帆”行动计划（2021—2023年）（征求意见稿）》指出要“研究制定适合我国的5G工业专用频率使用许可模式和管理规则”，5G专网频谱资源申请与使用亟待新的突破。

　　三是工业制造网络安全要求高。工业制造领域对5G网络建设和管理的安全性要求较高，尤其是在数据采集、视频监控、生产调度等环节，需要考虑网络设备系统安全和终端安全。一方面是海量终端接入。当前大量设备接入工业互联网，数量呈爆发式增长。智能终端设备的接入规模、技术架构的异质化带来了安全管理难度和复杂度的大幅提升。另一方面是网络攻击面增多。SDN、NFV、云计算和边缘计算等新技术和技术架构的应用带来了新的攻击面，在这些新技术研发中，广泛使用开源代码将带来新的安全设计缺陷和安全漏洞。

　　注重工业软件研发和工业等基础设施安全

　　中国经济时报：智能制造的终极目标是通过企业内外部价值链的互联互通，实现动态、需求驱动的智能制造。为更好助力企业实现数字化转型升级，推动智能制造高质量发展，您有哪些政策建议？

　　郧彦辉：第一，重视中小企业的数字化转型。对于中小企业来说，对智能制造认识还不够深刻，在智能化转型中会面临着技术、资金不足等问题。所以，要充分发挥龙头企业的引领带动作用，推动产业链供应链深度融合，带动上下游企业数字化智能化水平同步提升，实现大中小企业协同发展。鼓励开发低成本、高可靠、易维护的解决方案，满足中小企业的需求。

　　第二，有序推动信息基础设施建设。5G、人工智能、工业互联网等数字化设施是我国新型基础设施的重要组成部分，可为智能制造发展构建有效的支撑体系。应进一步加强工业互联网、云计算等信息基础设施布局，促进信息通信网络升级改造，有效推进实施“东数西算”，优化工业数据中心布局，满足企业的多样化需求。

　　第三，强化要素支撑。加大对智能制造发展的人才、资金、土地等要素的支持力度。如，加快智能制造人才培养，为产业持续发展提供支撑。未来智能制造人才培养要聚焦专业化、体系化，服务于企业内部智能化转型改造。加强企业与科研院校的合作，强化从业人员数字化技能培训，提升其技术和知识结构水平。积极培育“工匠精神”，通过开展智能制造创新大赛等形式，提升从业人员的技能。加大资金支持力度。鼓励投资基金、社会资本等增加对智能制造领域的投资力度，引导金融机构积极为企业智能化改造提供资金支持。

　　翟尤：制造业强，在国际经济体系中会拥有较大话语权；制造业弱，尤其是一些重点产业存在短板，有可能被竞争对手“卡脖子”。为此，在推动智能制造高质量发展过程中，一方面要注重工业软件研发。目前全球主流工业软件绝大部分由海外国家提供，软件封闭且不开源，我国工业软件全链条缺失，阻碍智能化演进，需要加大对工业软件的投入力度。另一方面要注重工业等基础设施安全。当前海量工业数据的爆发式增长，现有用户身份或角色控制访问策略难以确保安全。数据流通共享增加了数据安全防护难度和数据攻击事件分析复杂度，需要企业按照工业数据分级分类要求来管理和使用数据。