同期，大会发布了《2024智能制造产业高端化、智能化、绿色化发展蓝皮书》，该蓝皮书以深刻、全面的视角，精准剖析了数字化时代背景下智能制造产业的演进脉络与未来趋势。

 

     中国信息通信研究院总工程师敖立在大会上表示，近年来，以数字化、网络化和智能化为主要特征的第四次工业革命进入加速发展阶段，数据成为数字时代关键生产要素，抢抓新一轮工业革命机遇的关键着力点在于制造业数字化转型。

 

     新型工业化与制造业数字化转型

 

     新型工业化，新在哪？敖立指出，其新在数字化网络化智能化，具体表现在以下三个方面。

 

     新的制造体系：制造要素智能化、制造系统智能化、生产方式智能化；

 

     新的组织形态：数字平台、产业链结网、价值链重构；

 

     新的战略产业：数字技术迭代开辟新产业、数字+先进技术衍生新产业、数字+传统产业拓展新产业。

 

     而推动制造业实现深度数字化转型，关键在于以数据为核心生产要素的技术驱动。数字技术能够重新定义传统工业的支撑产业体系，开辟新的发展路径，并孕育新兴产业。二者之间存在着相互赋能的循环关系：一方面，数字技术提高了劳动和资本的生产率，进而提升了制造业的整体效率；另一方面，通过中高端技术的扩展和应用更高水平的数字技术，可以促进产品设计、研发等环节的优化，从而推动整个产业结构的升级。

 

     制造业数字化转型的路径与趋势

 

     敖立认为，工业互联网是制造业数字化转型的有效方法论，它体现了数据驱动+行业机理与知识的优化范式。

 

     工业互联网通过感知行业物质资产，收集数据，结合数据模型与工业模型，推动企业在各环节决策优化，形成信息流至决策流的闭环。它利用数字化、智能化提升企业效率，推动制造业高端化、智能化发展，通过资源网络化配置提升产业空间认知与安全，利用优化的组织架构和AI创新推动产品研发与产业创新能力，最终实现工业的整体发展。

 

     当前，制造业加速迈向高端化、智能化。工厂数字孪生的应用场景在2023年显著增长，数字原生工厂或成为未来工厂新形态；个性化的柔性制造模式在不断扩大规模；智能化的生产过程控制，显著提高了制造精度、效率与质量；生产管控也正走向基于数据分析的智能决策优化。

 

     面对日益复杂的国际经贸环境，企业间的联系与协作更加紧密，企业内供应链协同展现效率、敏捷和韧性三大价值导向。通过AI、RPA、数字孪生等数字技术与供应链场景的深度融合，供应链的智能决策水平将得以提升。

 

     此外，“数据+知识+AI”的新型研发范式正推动产业创新能力的变革。这包括利用算法驱动方案优化、数据+AI驱动方案优化，以及数据+知识+AI的创新生成预测等多种方式。例如，将科学方法与实验设计融入AI技术，能够在特定领域产生“可解释”的成果，有助于新科学原理的发现；采用AI技术进行零部件的轻量化设计，不仅能提高设计效率和质量，还能有效降低成本。

 

     转型背后的变革性数字技术趋势

 

     “数字技术与传统制造业的结合将让整个产业链发生裂变，衍生出新的行业，比如说新型的工业互联网平台、工业人工智能和工业数据空间等。”敖立表示，这种结合也在加速产业的整合，例如西门子推出的与平台集成的组态软件SIMATICAX，它可以实现平台的协同开发。

 

      与此同时，“5G+工业互联网”已经步入了规模化发展的新阶段。敖立指出，当前工业智能的发展呈现出了两种路线：一是通用大模型，适用于广泛的工业场景；二是专用小模型，针对特定场景进行深度优化。这两种模型在各自的适用领域内持续创造价值。未来，如何同步利用和开发数据将是整个工业领域需要重点探讨的方向，而构建数据空间则是确保数据要素流通体系的关键技术支撑。

 

      随着制造业数字化转型的深化，我们将见证一个更加智慧、可持续且高效率的工业未来。通过技术创新和数据驱动，中国工业也将迈向更加智能、绿色和高效的发展阶段。