数字经济时代，“数据”成为生产要素，“算法”成为生产工具，“数字+算法”也已成为重要的生产力，对经济社会各个领域都将产生深远影响。“未来制造”作为中国未来产业前瞻性部署的六大新赛道之一，如何以“数字+算法”为核心引擎，形成数字新质生产力，驱动“未来制造”转型创新已成为重要议题。本文基于“数字+算法”驱动“未来制造”转型创新的发展趋势，深入剖析以“数字+算法”推动“未来制造”转型创新的驱动机制及所面临的挑战。基于智能工厂、数字孪生和智能供应链等实践案例分析，从技术、组织和政策三个维度探讨“数字+算法”驱动“未来制造”转型创新的对策和建议，以期为中国未来制造业高质量发展提供决策参考。

作者介绍

史占中 上海交通大学安泰经济与管理学院教授、行业研究院“人工智能+”行业研究团队负责人、数字经济行业社群班责任教授。研究方向为数字经济和战略管理。

刘新文张涛冯春风刘香港博士生，上海交通大学行业研究院“人工智能+”行业研究团队成员。研究方向为人工智能与数字经济。

当前，中国已构建起全世界规模最大，门类最齐全、最完整的制造业体系。2023年，中国制造业增加值占全球GDP比重约为30.0%,规模连续14年位居全球第一(见图1)。

图1 中国制造业增加值占全球比值

(数据来源：证券时报)

但中国制造业“大而不强”“全而不精”的问题积重难返，如制造业自主创新能力不强、关键核心技术“卡脖子”、产业基础不牢、资源约束趋紧、要素成本上升、产品附加值低、“低端锁定”、产品国际竞争力不足等问题突出。同时，也面临“高端回流”“低端转移”等外部冲击和挑战。因此，如何推动制造业高质量发展，抢占未来产业发展制高点，成为中国学术界与业界广泛关注和亟待解决的问题。

“未来制造”的转型创新：

势在必行、时不我待

数字孪生技术推动虚实融合

在制造业领域，数字孪生技术主要运用在制造业的产品设计、生产制造和安全维护等环节。在产品设计阶段，通过数字孪生技术对产品的物理属性和行为数据进行建模分析，提高产品设计效率和质量；在生产制造阶段，可利用数字孪生技术对生产设备、制造过程、生产工序进行模拟，进而改善工艺流程，提高生产效率和管理效能；在安全维护阶段，利用数字孪生技术、大数据技术进行仿真建模和数据分析，实现对设备性能的准确检测、智能诊断和故障预警，进而确保生产线的稳定运行。数字孪生技术推动虚实结合，成为“数字+算法”驱动“未来制造”转型创新的趋势之一。

人机协作模式重塑生产方式

在“未来制造”领域，人机协作模式将重塑制造业生产方式。一是人机协作模式可以极大地提高生产与制造的效率和质量。在人机协作中，协作机器人通常采用轻质设计、柔性结构和智能控制算法，能够自适应地与人类协作，实现高效、安全和敏捷的生产制造。二是人机协作模式可以降低生产成本及缓解人力资源短缺问题。通过对协作机器人的运用，不仅可以减少对劳动力的需求，进而减少劳动成本，缓解人力资源不足问题，同时也可有效降低劳动者的劳动强度。

柔性制造系统实现快速响应

一方面，柔性制造系统可以配置多种类型的机器设备，通过智能化制造流程与在线监测控制系统实时调整加工参数和工艺流程，以满足不同零部件工艺需求，提高生产效率和产品质量。另一方面，柔性制造系统具有较强的产品定制能力，企业通过实时采集数据和智能化生产调度系统，能够根据客户的个性化需求灵活调整生产线，实现产品小批量、个性化生产。

智能算法促进资源优化配置

现阶段的智能算法技术已覆盖制造业多个细分行业，但国务院发展研究中心《算法经济指数与政策研究》报告显示，我国智能算法主要集中在计算机、通信和其他电子设备制造业、电气机械和器材制造业等行业，应用的广度和深度还存在较大的差异。

“数字+算法”驱动“未来制造”转型：

从“制造大国”到“智造强国”的嬗变

新一代信息技术

与制造业融合的战略推进

2023年，中国关键工序数控化率和数字化研发设计工具普及率分别达到62.2%和79.6%，较2019年分别提高了12.1和9.4个百分点（见图2）。累计建成62家“灯塔工厂”（见图3），占全球总数的40%，全年新增11家，占全球新增总数的52.4%。累计培育421家国家级智能制造示范工厂。

图2 全国工业企业关键工序数控化率、

数字化研发设计工具普及率

（数据来源：工业和信息化部）

图3 中国“灯塔工厂”地区分布

（数据来源：证券时报）

完备的工业体系

与日益完善的数字设施

一方面，当前中国工业体系形成了“全、多、大”的独特优势，为中国“数字+算法”驱动“未来制造”转型创新提供了施展空间。另一方面，中国构建了较为完善的数字化基础设施，为中国以“数字+算法”驱动“未来制造”转型创新奠定了坚实的基础。

充满活力的创业生态

促进了技术创新与应用

在创业数量方面，2023年，中国新设经营主体3273万户，日均新设企业2.7万户。在创业质量方面，截至2024年4月，中国拥有独角兽企业369家，独角兽企业数量占全球独角兽企业数量的1/4，主要集中在人工智能和集成电路领域，且主要分布在北上深广杭等城市。在工业软件方面（见图5），2023年，全国工业软件企业注册数量超过30.83万家，较2022年增长近三分之一。

图5全国工业软件企业注册数量

（数据来源：中商产业研究院）

海量工作数据为算法优化

提供了有力支撑

数据交易市场不断升温（见图6），2022年以来新挂牌数据交易场所达到48个。2023年，上海数据交易所、贵阳大数据交易所、深圳数据交易所的交易额分别突破11亿元、20亿元、50亿元。活跃的数据交易市场为激活和挖掘数据要素价值奠定了坚实的基础。

图6 全国数据交易机构数量

（数据来源：中国信息通信研究院）

“数字+算法”驱动“未来制造”

转型创新：问题与挑战

核心领域进口依赖严重

核心技术与高端装备的进口依赖已成为“未来制造”发展的一个重要瓶颈。这一挑战主要体现在以下三个方面。

一是高端装备严重依赖进口；

二是关键领域存在短板；

三是产业控制力不强。

工业软件生态发展滞后

工业软件与工业App这一领域面临的挑战主要体现在四个方面。

一是核心技术自主可控度低；

二是研发投入与人才储备不足；

三是产业生态薄弱；

四是基础支撑不足。

数据孤岛制约亟待解决

数据孤岛问题是制约“未来制造”转型创新的一大阻碍，主要表现在以下三个方面。

一是缺乏统一标准，严重限制了产业的规模化发展；

二是数据流通与交易机制亟待完善；

三是数据产权制度建设严重滞后。

网络安全风险日益严峻

网络安全风险成为“未来制造”面临的一个关键挑战，主要体现在以下三个方面。

一是网络攻击日趋频繁；

二是数据类型复杂、业务系统交织；

三是核心数据保护不足。

“数字+算法”驱动“未来制造”

转型创新：模式与路径

无锡小天鹅：

“数字+算法”赋能的智能工厂模式

无锡小天鹅电器有限公司是中国家电行业的领军企业之一，在洗衣机制造领域占据重要地位。面对日益激烈的市场竞争和消费者对个性化产品的需求，无锡小天鹅制定了“智能家居+智能制造”的“双智”战略。

中南智能长泰机器人：

数字孪生技术引领“未来制造”新范式

中南智能长泰机器人有限公司是中国智能制造领域的创新先锋，在汽车制造和工业机器人应用方面具有丰富经验。随着制造业从高速发展向高质量发展转变，中南智能长泰意识到必须通过数智化转型来提升核心竞争力，因此制定了以数字孪生技术为核心的“未来制造”战略。

安得智联：

“数字+算法”驱动的智能供应链转型之路

安得智联作为美的集团的智慧物流板块，在城市配送业务领域占据重要地位。面对订单碎片化、小批量化的趋势和服务要求的不断提升，安得智联制订了以“数字+算法”驱动的智能供应链为核心的转型战略。

酷特智能：

“数字+算法”驱动服装行业转型的典范

酷特智能股份有限公司（前身为红领集团）是一家从传统服装制造企业成功转型为C2M（顾客对工厂，customer to manufacturer）产 业互联网平台的典型代表。通过运用“数字+算法”驱动的创新模式，酷特智能彻底颠覆了传统服装行业的生产方式，实现了“用工业化的效率和成本制造个性化产品”的突破，为服装行业的数字化转型树立了标杆。

“数字+算法”驱动“未来制造”

转型创新：思路与出路

技术层面

1. 关键技术选择与研发

数字化基础设施是“未来制造”转型创新的基石。在“未来制造”转型创新过程中，工业软件的生态系统至关重要。

2. 技术整合与协同创新

大数据平台是实现智能制造的重要基础。人工智能技术与先进制造技术的深度融合，是制造业未来发展的重要方向。

组织层面

1. 推动组织结构变革与人才培养

跨学科团队建设是推动技术创新和管理创新的重要方式，数字化人才培训是制造企业转型创新发展的关键。

2. 不断提升企业数字化素养

企业文化是推动“未来制造”转型创新发展的重要软实力，数字化思维是企业领导层和管理层推动“未来制造”转型创新发展的核心理念。

政策层面

1. 政策引导与法规保障

数据共享机制是推动“未来制造”产业链协同和创新的重要基础，网络安全和隐私保护也是“未来制造”转型创新发展的关键问题。

2. 产业链协同与相关制度创新

技术标准化和规范化是推动“未来制造”转型创新发展的重要手段，“链长制”的制度安排是提升“未来制造”产业链协同效率的重要机制。

来源：《安泰行业评论·第三卷》——

“数字+算法”驱动“未来制造”

转型创新研究（节选