“万企融合”的产业方向与路径
——访贵州大学机械工程学院院长、现代制造教育部
重点实验室学术学科带头人李少波
文_当代贵州全媒体记者 吕跃
今年的贵州省《政府工作报告》提出实施“万企融合”行动，明确未来五年，要推动三次产业10000户以上实体企业与大数据、人工智能等新一代信息技术深度融合。实体经济是主要经济形态，其转型升级关乎国民经济的整体发展水平，将互联网、大数据、人工智能等高新技术创新性地和实体经济融合发展，是时代发展需求。“万企融合”如何推进？“贵州制造”如何加快迈向“贵州智造”？就此话题，专注于大数据与实体经济融合发展的学者有何思考？
李少波（中）与学生进行教学讨论。（受访者供图）
找准融合发展的产业重点
当代贵州：“万企融合”的重点是互联网、大数据、人工智能等新一代信息技术在以工业企业为重点的实体经济中广泛深入应用，您认为，在贵州产业体系中，哪些领域最需要加强互联网、大数据和人工智能的应用？
李少波：实体经济目前仍是我国的主要经济形态，实体经济的转型升级关乎国民经济的整体发展水平，将互联网、大数据、人工智能等高新技术创新性地和实体经济融合发展是时代发展的需求。十九大报告提出：“推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”。2018年贵州省政府工作报提出，加快大数据与实体经济深度融合，开展“万企融合”大行动。
2017年，贵州省工业经济及产业发展呈现出稳中有进、转型加快、质量提升、效益显著的良好态势，全省规模以上工业增加值完成4300亿元，增长9.6%，增速排名全国前列，规模以上工业总产值达到13200亿元，工业企业主营业务收入达到12000亿元，全省的“贵州制造”正在加快迈向“贵州智造”，传统优势产业、战略性新兴产业都取得了良好发展态势。
尽管我省工业经济发展成效显著，但与国内发达省份相比，依然存在产业规模小、配套能力不强、企业创新能力不足等问题。转型升级、提质增效依然是我省产业发展的主要方向。在贵州产业体系中，大数据为引领的电子信息、装备制造、煤炭、电力、化工、冶金、有色、建材、烟酒、民族医药、特色食品、旅游、战略性新兴产业等都需要加强互联网、大数据和人工智能的应用。最需要加强互联网、大数据和人工智能的应用产业主要有高端装备制造、磷煤化工、烟酒、民族医药与特色食品等我省在全国具有比较优势与特色的“大制造”产业。
“工业4.0”的借鉴意义
当代贵州：智能化是制造业发展的趋势，比如德国提出工业4.0，很重要的一点就是智能和协同，大数据扮演着重要角色。据您的了解与研究，对于正大力推动“万企融合”和发展大数据的贵州，德国“工业4.0”可以提供哪些经验？
李少波：德国制造业是世界上最具竞争力的制造业之一，工业4.0是由德国政府《德国2020高技术战略》中所提出的十大未来项目之一。它描绘了制造业的未来愿景，提出继蒸汽机的应用、规模化生产和电子信息技术等三次工业革命后，人类将迎来以信息物理融合系统(CPS)为基础，以生产高度数字化、网络化、机器自组织为标志的第四次工业革命。
为促进制造业的发展，2015年5月19日，国务院发布《中国制造2025》。我国“中国制造2025”与德国“工业4.0”都是在新一轮科技革命和产业变革背景下针对制造业发展提出的一个重要战略举措。比较两个战略可以看出各有特点，除了技术基础和产业基础不同之外，还存在战略思想等方面的明显差异。德国工业4.0为德国工业发展描绘了细致的发展蓝图，反映了德国特有的认真与严谨，在战略思想、基础研究、技术教育、政策机构和措施方面有很多值得我们学习和参考。我国与德国在国情、制造业所处的阶段、着眼点等方面多有所不同，国情不同决定了实现路径不同，阶段不同决定了战略重点不同，着眼点不同决定了发展方式不同。
德国“工业4.0”可以提供的主要经验可以概括为：一个核心，两个重点，三大集成，四个特征和六项措施。
一个核心：互联网+制造业，将信息物理融合系统（CPS）广泛深入地应用于制造业，构建智能工厂、实现智能制造。
两个重点：领先的供应商策略，成为“智能生产”设备的主要供应者；主导的市场策略，设计并实施一套全面的知识和技术转化方案，引领市场发展。
三大集成：企业内部灵活且可重新组合的纵向集成，企业之间价值链的横向集成，全社会价值链的端到端工程数字化集成。
四个特征：生产可调节，可自我调节以应对不同形势；产品可识别，可以在任何时候把产品分辨出来；需求可变通，可以根据临时的需求变化而改变设计、构造、计划、生产和运作，并且仍有获利空间；四是过程可监测，可以实时针对商业模式全过程进行监测。
六项措施：实现技术标准化和开放标准的参考体系；建立复杂模型管理系统；建立一套综合的工业宽带基础设施；建立安全保障机制和规章制度；创新工作组织和设计方式；加强培训和持续职业教育。
当代贵州：互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合有哪些典型的应用场景？
李少波：互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合可以理解为：工业企业以装备及生产线自动化、智能化为基础，通过网络化、数字化、物联化技术及典型应用场景，在互联网、大数据、人工智技术的支持下，为工业企业的产品设计、生产、经营、管理等过程提供支撑与服务，促进创新链、供应链、产业链的形成与优化，为工业企业转型升级、提质增效、智能制造、宏观决策等提供支撑。
典型的应用场景有：实施基于大数据与人工智能支持的云协同设计系统，提升产品研发水平及市场竞争力；实施基于制造物联的生产管控系统，汇聚制造大数据，采用智能化技术，优化产品流程，提高产品质量及生产效益；实施基于物联技术的售后服务系统，在大数据与人工智能的支撑下，推进制造服务工程，培育新业态；实施工业互联网平台，实现已服役产品的远程状态监控及健康管理；基于企业内部设备联网，实现车间生产设备的状态监控及故障诊断；实施基于大数据与人工智能的供应链系统或采用公共服务平台的云供应系统，降低成本，实现优质产业链配套；实施基于大数据与人工智能的企业分析与诊断，推动创新，支持科学决策，提高业务分析能力、管控水平及企业运行效益等。
通过“七大措施”推动融合发展
当代贵州：在具体措施上，贵州如何推进互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合工程？
李少波：贵州要按照“有所为有所不为”的原则，推进“互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合工程”。
基础件与基础工艺智能制造技术。基础件与基础工艺是我国装备制造业的重要分支，是制造业赖以生存和发展的基础，其水平直接决定着重大装备和主机产品的性能、质量和可靠性。
关键基础部件的研究与产业应用，重点瞄准高速精密重载轴承、高参数齿轮及传动装置、高端液压件及系统3个方面，以基础部件的性能为抓手，开展共性技术研究，并在高速列车、风电、工程机械等行业开展应用。
高端传感器、工业仪器仪表等基础工业元器件的研发与应用，重点攻关高端传感器设计、制造和封装技术，感知、控制和执行一体化编程技术，智能仪表、控制器核心芯片组技术；开发功能安全技术及安全仪表、智能化仪器仪表，环境、医疗和食品/药品安全用检测仪器仪表，前沿科学研究和高端制造用仪器仪表等。
基础制造工艺的研发与推广，重点研究高效清洁铸造工艺、无害化表面处理工艺、少无切削液清洁切削技术等，并加大应用推广力度，促进制造产业转型升级。
制造业平台软件、工艺软件及知识库开发和应用。面向优势特色产品典型流程生产过程的工艺软件与知识库、关键基础件工业化试验验证平台等。
智能机器人技术及产品。智能机器人是世界各国高度关注的战略性新兴产业，是互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合的重要技术载体之一。
智能机器人基础理论、应用技术、产业化瓶颈技术等核心技术的研究，建立完善的从应用基础研究到产业化的研发体系，重点突破系统设计、制造、检测、应用、集成等核心技术，实现国产机器人性能和附加值的显著提升。
开展关键零部件的研发与产业化工作，重点攻克伺服电机、精密减速器、伺服驱动器、末端执行器、高端传感器等关键零部件，并实现产业化，实现市场批量销售。
开展典型机器人产品的研发，重点研发具有自主知识产权的焊接机器人、喷涂机器人、装配机器人、加工机器人等工业机器人，汽车、电子、制药、食品、国防军工、民爆等重点行业应用示范，利用机器人改造提升传统产业，提高生产和运行效率，保障安全生产，促进产业结构调整和转型升级。
3D打印制造技术及产品。3D打印制造（增材制造）技术丰富和发展了制造技术的内涵和产业形态，是互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合的重要发展方向之一。
基于3D打印的新型设计与制造技术的研发。针对3D打印制造技术带来产品工艺制造实现方式的变化，研究产品结构设计、材料、功能、结构一体化设计与优化以及基于多材料复合的新型设计与制造技术。
金属构件3D打印制造技术与装备的研发。针对航空航天、汽车及模具、核电、冶金等领域大型复杂结构件、主承力件直接制造需求，攻克钛合金、高温合金、高强钢、铝合金、铜合金等成形过程中的工艺支撑、气氛保护、应力应变、变形开裂、再制造等关键工艺技术，研制大型承力金属零部件直接增材制造工艺装备，提高成形质量、精度和效率，保持技术与应用水平国际领先。
智能车间/工厂技术及系统。智能车间是智能制造企业的基本生产单元，智能车间是互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合的重要体现。
智能工厂新一代物联网络技术与装备的研发。重点攻克支持设备物联的工厂无线全覆盖技术，管理数据流和控制数据流一体化传输技术以及传感网、控制网、互联网的全面互联集成技术，开发工业物联网网关等新型网络装备。实现全互联、IP化的新一代工业泛在网络基础设施。
智能制造装备的物联化及互操作技术的研发。重点攻克制造装备的功能描述与Web化服务封装技术，制造装备的场景化服务配置技术，构建APP化的智能应用模式，解决智能制造装备的即插即用与动态任务调整问题，开发工业智能移动终端。
面向智能车间的CPS监控管平台的研发。重点攻克监控管数据的语义化描述、存储管理及SOA服务组织等关键技术，构建监控管统一语义模型，解决跨域信息互操作、多维关系检索、监管控服务自组织等关键问题，构建完善的监控管数据管理与服务组织技术体系。
基于数据驱动的智能制造信息处理和过程优化的研发。重点攻克基于实时数据的生产系统参数、状态，自主地辨识技术、动态建模仿真技术，构建设备、生产过程、生产工艺等全流程的整体模型，解决系统自主优化和预防性维护等关键问题，构建完善的智能信息处理和过程优化技术体系。
选择航空航天装备、高端装备等领域开展智能工厂应用示范，组织实施流程制造关键工序智能化、关键岗位机器人替代工程。
工业互联网技术及系统。工业互联网、“互联网”+制造是互联网环境下互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合发展的新模式、新阶段。
支撑制造业实现资源共享与管控、分散制造、服务型制造、价值整合与创新技术与系统，包括制造资与能力虚拟化技术、服务生命周期管理、工业大数据等。基于工业互联网平台的已服役产品的远程状态监控及健康管理。基于企业内部设备联网的车间生产设备状态监控及故障诊断。基于网络的产品设计和开发管理系统、基于网络的制造过程管理系统、基于网络的营销管理系统、基于网络的产品全生命周期管理。
制造大数据技术与系统。制造大数据技术与系统是互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合的重要体现。
基于制造大数据的产品研发决策与优化。利用大数据分析的技术，打破公司内部数据孤岛，很好的融合了客户反馈数据和公司内部数据，通过分析外部收集的数据和内部反馈的详细数据，探索最佳工艺指标和生产流程。
基于制造大数据的生产流程管控与优化。利用大数据分析的技术，串联整个产业链，实现了柔性生产和大规模定制。
基于制造大数据的价值链集成和综合决策。通过挖掘数据潜在价值，提高决策的效率和水平；通过完善数据收集分析和监测体系，追踪每个客户的个性化需求，开展定制化服务与管理，推出新的产品和服务等。
互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合集成应用示范。重点正对高端装备制造、磷煤化工、烟酒、民族医药与特色食品等我省在全国具有比较优势与特色的“大制造”产业，互联网、大数据、人工智能和制造业深度融合集成应用示范。构建新型制造体系，大力发展以智能工厂、自动化生产线、工业机器人等为主的互联网、大数据、人工智能和制造业深度融合集成应用智能制造体系，促进产业转型升级、提质增效。
“万企融合”的技术优势
当代贵州：大数据是贵州的一张新名片，目前也正在成为贵州的产业优势。科学技术是第一生产力，那么从大数据技术进步的角度看，贵州推动“万企融合”是否存在技术优势？请谈谈您的见解。
李少波：我们具有一定的技术基础与区域优势，主要表现在：
具有良好的大数据科研平台及工作环境支撑。贵州在大数据方面的工作走在全国前列，获批全国首个国家大数据综合试验区，全国首个大数据产业集聚区，首个大数据产业技术创新试验区和全国首批国家绿色数据中心试点地区等，“云上贵州”已研发建成省级数据共享交换平台，实现PB级政府大数据汇聚。在学术科研上，贵州大学、贵州师范大学、贵州民族大学、贵州理工学院等高校建设了大数据学科，以贵州大学为例，贵州大学建设了一流学科“大数据科学与技术”学科群（含电子学科与技术、软件工程、机械工程、数学等学科），建立了省部共建公共大数据国家重点实验室（筹）、大数据学院、大数据产业研究院，具有良好的学科力量支持。
具有良好的制造学科支持。在制造学科上，贵州大学、贵州师范大学、贵州理工学院等建设了机械工程、航空航天等相关学科，以贵州大学为例，贵州大学机械工程学科是211工程重点建设学科、省级特色重点学科，现有机械工程一级学科硕士点、博士点、博士后科研流动站。学科拥有专职教师180余名，其中教授35人、副教授65人、博士80余人。在2017年教育部的第四轮全国学科评估中，机械工程学科为B-级，学科在全国排名为前29.8%。具有现代制造技术教育部重点实验室、全国高校实践育人创新创业基地（高端装备实践育人创新创业基地）、贵州省“互联网+”协同智能制造重点实验室、贵州省高端装备产业技术2011协同创新中心等重要科研平台；产学研合作，与企业共建有国家精密微特电机工程技术研究中心、贵州省大型空调节能控制工程技术研究中心、贵州省低速电动车工程技术研究中心等重要科研平台。
企业创新能力不断增强。我省制造业拥有国家级企业技术中心14家，国家级工程研究技术中心2家，国家级重点实验室1家，此外具有一批省级企业技术中心、省级工程研究技术中心、省级重点实验室，形成了较完善的技术创新体系。
重视制度建设与人才培养
当代贵州：“万企融合”不是简单的企业行为，需要处理好技术与制度之间的关系，不管是从科研投入角度，还是从实体经济发展的实践角度，都需要体制机制的重大变革，对此，您有何建议？
李少波：以深化改革为动力，发挥政府、社会、市场的作用，探索、建立和完善“产、学、研”结合的新机制，进一步放宽相关政策规定，进一步激发各类人才创新活力和潜力，形成充满活力的科技管理和运行机制。一是探索建立科技创新知识产权的个人与机构共享、激励机制。二是探索促进企业加大科技创新投入的绩效激励和风险分担机制。三是制定对于含有先进自主知识产权科技产品的优先税收减免政策；探索优秀创新人才个人所得税抵扣的优惠政策。四是进一步加大对科技创新的投入等。
当代贵州：推进互联网、大数据、人工智能等在实体经济中的应用，人才力量的支撑是关键，贵州要如何建立健全可持续的人才培养体系？
李少波：“互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”发展战略与产业发展需求，对人才培养、科技创新提出了新的要求。推进互联网、大数据、人工智能等在实体经济中的应用，人才力量的支撑是关键，互联网、大数据、人工智能、机械工程等学科专业人才担负着为“互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”、大制造产业发展和相关战略产业提供人才支撑的重要任务，贯彻十九大“推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”精神是我国高校相关学科的历史使命。建议我省按照教育部的第四轮全国学科评估的结果，积极推进“新工科”建设，进一步加大投入，扶优扶强，重点加强大数据相关学科、制造科学相关学科建设。（本文精简版见《当代贵州》周刊第10期。责任编辑/岳振）