在城市数字化转型过程中，推动“上海制造”迈向“上海智造”具有重要的战略意义。本文从制造环节的视角出发，分析信息技术赋能制造业实现数字化转型的三种路径，结合上海市制造业的现状归纳发展要点，并提出增强产品研究设计能力、推动技术与生产加速融合、加强共性技术创新、全面培育技术人才队伍等政策建议。
随着5G、人工智能、物联网、区块链等新一代信息技术的蓬勃发展与应用赋能的推进，技术赋能作用从消费端逐渐覆盖至生产端，制造业数字化发展的步伐明显加快。对于上海而言，制造业数字化转型是城市数字化转型过程中的关键一环，也是打造创新策源高地的重要发力点。研究分析制造业数字化转型发展的路径及特点，对推动“上海制造”加速迈向“上海智造”具有重要的实践意义。
一、制造业数字化发展的路径
当下，信息技术的赋能节点已经覆盖至传统制造链的每个环节，即贯穿需求捕捉甚至需求创造、产品研发、采购、生产、营销等全部环节。根据产业发展的特性和技术积累差异，制造业数字化转型的路径展现出“自下而上”、“自上而下”及“中间突破”三种路径。
（一）路径一：“自下而上”从需求到供给推动转型
移动通信的进一步覆盖和移动终端的普及促成了电商的迅速崛起，使得部分消费品在消费端率先的数据积累和信息技术应用。依托广阔的国内市场支撑，在大部分市场需求可以被精准捕捉的前提下，推动食品、服装、家居等轻工业的生产端完成数字化智敏化转变，即实现“自下而上”地转型。通过打造柔性生产的工业互联网平台，将供给和需求充分数字化，构建精确的生产模型，指导生产要素的弹性管理、生产工序合作协同、生产组织的高效执行。在“自下而上”的路径中，依赖中心化的平台获得大样本的需求数据是关键的基础条件，用以分析需求端的全貌。数据模型越准确，对制造企业研发、生产的指向作用越明确，数字化转型带来的收益越显著。在实践中，“自下而上”的转型路径多发生在供需力量呈现“买方市场”的充分竞争市场中，且企业的固定资产投资规模较小、生产流程较简单、技术要求不高。例如，盒马以数字化重构餐饮零售消费模式，通过分析销售大数据构建清晰的消费者画像，实现C2M的定制化生产，并将生产、加工、物流、运营等全链路数字化贯通，实现消费互联网和产业互联网的融合发展。
（二）路径二：“自上而下”从供给到需求实现转型
依托信息技术的不断发展推动产品本身的迭代是制造业转型发展的另一路径。在“自上而下”的转型路径中，拥有先进、可靠的核心技术是制造业转型的关键，即通过坚实的基础创新实现技术和数据的积累，不断利用技术的原研能力打破产品设计的框架，开辟发展的蓝海，锻造技术变革的先发优势。在实践中，“自上而下”的路径发生在供给方影响力更大的“卖方市场”中，行业所需的技术水平较高，企业通过将创新带来的附加值凝聚在产品研发和销售服务两端，实现整体较高的投资回报水平。例如，上海飞机设计研究院，作为中国商用飞机有限责任公司的设计研发中心，使用数字化方式使大型系统中所有子系统的建模与仿真信息整合成一个整体，构建面向数字孪生的建模仿真体系，支撑民机产品“产-研-服-用”产业链各环节的协同工作，增进跨行业、跨地区的互动合作，从而带动民机产业链数字化建模仿真能力提升。
（三）路径三：从生产环节进行“中间突破”转型
在5G、人工智能、物联网等技术快速发展的背景下，将智能技术融入生产流程是继自动化之后的一大趋势，生产过程的数字化智能化转型也是技术赋能的重要路径之一。目前，制造过程数字化的表现形式主要是生产设备运行工况多元信息的感知和认知，以企业综合生产指标优化为目标，运用自动协同控制系统实现生产过程数字化，充分发挥数据支撑工作经营层、生产层、运行层的协同决策的作用。在“中间突破”的路径中，掌握适应复杂工业环境的智能化技术，打造具有感知、认知、决策功能的生产过程，实现高效化、最优化的生产是关键。例如，上海电气集团在电机状态监控及故障诊断中，基于电机状态监测数据，根据故障发生瞬间的机组信息，再现故障场景，为发电机维修提供科学的依据；基于大数据分析进行预测性维护提示，提前部署检修任务，减少非正常停机，大幅降低运维成本，提升设备利用率。
二、上海制造业数字化转型发展的切入点
上海制造业的结构相对偏重，具有较高的固定资产投资壁垒，规模效应显著，对产品的掌控能力较强。因此，从供给端和中间生产环节进行突破转型是更具有实践性的战略选择。
（一）把握产品智能化升级趋势，推动价值链向两端延伸
在传统的制造业全球分工中，附加值最高的研发设计环节长期被欧美国家占据，致使国内的产品原创性研究能力偏弱。在劳动力等生产要素成本优势逐渐降低的趋势中，依靠上海强大的生产能力和广阔的内需市场，上海应该进一步适当摈弃“拿来主义”，着重加强重点产业的在产品研发设计环节的综合能力，打造具有较强影响力的行业领先品牌，推动创新链、产业链和价值链的融合发展，实现价值曲线向两端持续攀升。
（二）降低技术与实践的壁垒，推动研发与生产的二次融合
制造业的自动化生产技术的应用历史已接近80年，计算机集成制造、敏捷制造等模式取得了一定范围的普及，但制造业数字化转型的进程仍处于探索初期。对于大型的制造业来说，生产流程偏长、工业环境开放复杂、制度约束一般较多，较难在短时间内形成足够的数据积累支撑算法模型的研发和优化，使得新一代信息技术与生产实践本身的融合过程相对较长。为加速数字化转型进程，上海应利用大型制造业聚集的优势，积极作为，不断拉近技术研发与生产实践的距离，打造创新要素丰富、应用场景完备、制度环境友好的数字化转型发展生态。
三、推进上海制造业数字化转型发展的政策建议
（一）提升制造业的产品研发与设计能力
重视基础理论和技术的研究积累，加强对智能产品及核心零部件的原创研发能力的长期支持。在原研的技术基础相对薄弱的领域，鼓励企业“走出去”，以上海生产能力为比较优势，通过联合开发设计等方式争取参与到制造环节的上游及核心环节中，逐步吸收、培育相关的研发创新能力。进一步重视数字化工业设计，加快数字化工业设计产业的集聚，争取培育一批顶尖的数字化工业设计企业队伍，推动从“技术找设计”到“设计找技术”的转变。
（二）推动技术与生产实践的加速融合
促进物联网、5G等技术研发与生产制造需求的进一步对接，支持工业生产场景的进一步开放，鼓励支持基于实际项目需要的“二次研发”。重点发展复杂工业环境下的感知技术，增强数据读取精确度以及非标准化数据的获取传输能力。积极发展工业机器人产业，通过推广人机协作技术增强机械化生产过程的灵活性和决策能力。发展以工业数据驱动的技术创新模式，进一步消除工业数据交换共享的壁垒，组织开展参考模型、术语定义、标识解析、评价指标、安全等基础共性标准和数据格式、通讯协议与接口等关键技术标准的研究制定，探索制定重点行业数字化制造标准，推进数字化制造标准国际交流与合作，推动工业数据的加速汇聚与融合应用。坚持创新发展理念，保持政策的延续性和一贯性，久久为功、聚焦重点培育数字化生产技术优势。
（三）加强关键共性技术创新
建设整合现有各类创新资源，联合行业企业、研究机构、高校、政府等多方力量，基于集成电路、装备制造等重点领域，支持设立创新联盟及若干数字化制造领域的制造业创新中心，开展智能感知和识别、基于5G的信息传输、数字化建模、动态仿真和可视化等关键共性技术研发。从局部节点到全部流程、从小范围到整体、从短期尝试到长期应用，逐渐引导规模较大的制造企业加大对数字化制造的投入力度，推动创新-应用-再创新的加速循环。
（四）全面培育技术人才队伍
以人才为抓手，增进制造业数字化转型发展的“内力”，注重多层次的人才队伍建设。加快引进和培养一批技术研发能力突出、掌握核心技术、带动制造业数字化转型的技术塔尖人才。进一步优化科研环境，适当加大激励力度，以制度改革激发科研主体活力。着力培育一批具有技术研发与生产管理背景的复合型人才，改进制造企业的生产组织形式，提升数字化制造企业运营水平。大力弘扬工匠精神，鼓励产教融合、校企联合，培养一批门类齐全、技艺精湛、爱岗敬业的高技能人才，为制造业数字化转型提供有力的发展支撑。
参考文献：
冯国华 《打造大数据驱动的智能制造业》
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