杨华勇院士：IOT不是“选择题”，制造业未来必将面临“快鱼吃慢鱼”

2019年下半年至今，以“ 智能制造 ”“智能 工业 ”等关键词为主题的大会，开遍了大半个中国，从上海、南京、盐城，到武汉、深圳、佛山，加上年末即将迎来大会的长沙、广州等，大大小小的智能制造会议，在全国遍地开花。

“近几年‘智能制造’太热，以至于每周都会接到2-3封邮件，邀请我去做报告。”近日，中国工程院院士、国家重大基础研究(973)项目首席科学家、浙江大学机械工程学院院长杨华勇在谈到“智造热”时，向新华日报财经客户端坦言道。

然而，会议热，并不意味着公众和企业真正理解了“智能制造”的全面含义。杨华勇指出，当前，人们更多聚焦于智能制造的中间环节——生产过程智能化，忽略了前后两端的产品智能化、产品使用过程智能化。事实上，后两者恰恰是创新研发的核心。

中国工程院院士、国家重大基础研究（973）项目首席科学家、浙江大学机械工程学院院长杨华勇被过分强调的生产过程智能化，仅为智能制造中间环节国与国之间的竞争，最主要是经济竞争力的竞争，大国经济的坚实基础，无疑是实体经济的发展。

“抓实体经济一定要抓好 制造业 ”，加快发展先进制造业，加大投入、研发力度，利用新技术、新业态全面改造提升传统产业，成为中国产业经济近两年最突出的发展目标。如何改造提升传统产业、为制造业转型升级赋能？

今年的《政府工作报告》指明了方向和路径——必须拓展“智能+”。智能制造，作为先进制造业发展的重要形态，已成为我国制造业转型升级的新方向、新趋势；“智能制造”也由此成为社会经济领域“热词”，开始被广泛、频繁使用。

“智能制造”究竟意味着什么？“社会公众对智能制造的普遍理解是‘机器换人’，实际并不全面。”杨华勇院士直言。按照行业领域，杨华勇将智能制造划分为5大板块，分别是：网络制造，也就是 工业互联网 板块；机器人；3D打印；智能装备；以及基础件和基础技术。从产品角度，他又将智能制造分为3个板块：产品本身智能化；生产过程智能化；以及产品使用过程智能化，即全生命周期智能化。也就是说，大众普遍认为的“机器换人”，只是生产过程智能化这一智能制造的中间环节而已。杨华勇更看重的产品智能化和使用过程智能化，则较少被强调。

他以 无人驾驶 为例，描绘了使用过程智能化和产品智能化的美好蓝图——未来用户在买车时，不仅可以自主定制车辆功能、颜色、个性化爱好，提升购买体验；下单后，还可通过监控了解制造全程；使用过程中，车辆如出现故障，也不用用户多加描述，修理方就可以通过车辆内的传感器了解到是哪个环节出现问题。

工业互联网是必经之路，否则制造业将面临竞争红海“工业革命的重要使命之一，就是实现个性化。”实现个性化和产品全生命周期智能化，真正需要的则是融合。“当下人们对‘ABCD’（Artificial Intelligence 人工智能 、Block Chain区块链、Cloud Computing云计算、Big Data大数据）强调得多，对‘EGI’（Edge Computing边缘计算、5G、IOT工业互联网）吃得不透。”

因此，国内工业行业从低端向中高端的升级、创新的步调，始终不快。杨华勇认为，实现智能制造的重要环节，同样也是制造业企业最关心的实现减能增效、强身健体的关键路径——采用工业互联网、打通制造业数据、实现新产品研发和创新结合。

在中国经济高质量发展这一大的时代命题下，杨华勇认为，对制造业企业来说，工业互联网“不是要不要做，而是怎么做”。“随着产能过剩趋势显现，以后制造业企业必然是‘快鱼吃慢鱼’。”当前，不同规模、不同成长阶段的企业，对工业互联网有着不同态度。

对于不少大型、龙头企业来说，工业互联网成为自上而下的总体工程，一旦确立了顶层设计，就可以实现快速迭代。

但对于大量专精特的中小企业来说，每年的现金流压力使它们不得不选择从局部环节开始数据化、智能化升级，以最快速度、最低成本实现降本增效。“需要强调的是，无论企业是Top down（自上而下），还是Bottom up（自下而上）进行智能化改造，大家都必须尽早意识到数据化、网络化、智能化的重要性，不然未来就是温水煮青蛙的结局。”

杨华勇表示，对制造业企业来说，量大面广、产品单一的结局，必然是在红海中求生。同时，杨华勇也指出，尽管“战场”在企业，但智能制造同样需要政府支持。他建议地方龙头企业、隐形冠军与政府联手，共同推进新一轮制造业转型升级,以此实现制造业的新常态发展。

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