過去四十年，中國制造業取得了飛速發展：1978年，中國制造業的總產出占全球制造業的1%左右；2010年，中國已經成為世界上最大的制造業大國，2019年中國制造業產出全球占比上升到28%以上。下圖顯示2019年中國制造業的全球占比為28.7%，遙遙領先第二名的美國（16.8%）。
隨著中國制造業進入新階段，我們也面臨著很多問題，這就需要通過科學技術的創新和管理手段的提升去解決。
中國制造業目前的問題主要表現在三個方面：
第一，是成本在急劇上升。
比如2001年左右，勞動力的平均成本是3萬元人民幣多一些，而到2020年左右，已經漲到8-9萬元了。不光是勞動力價格在上升，土地價格、資源價格也在急劇上升，這些問題導致很多低端產業向國外在遷移，比如向東南亞遷移。
第二，是外部環境的惡化。主要是從2018-2019年開始的中美貿易戰導致的。比如美國在搞的“供應鏈局部化”，希望將中國排出全球供應鏈，這使得國內企業面臨非常嚴峻的挑戰。
第三，是價值鏈攀升任重道遠。我們希望國內制造業“升值”，那么，從產業鏈角度來看，我們就要去做價值鏈攀升。我們來看“微笑曲線”，這是宏基創始人施振榮提出的。
“微笑曲線”告訴我們：價值增加最豐厚的區域集中在價值鏈的兩端—研發和市場。沒有研發能力就只能做代理或代工，賺一點辛苦錢；沒有市場能力，再好的產品，產品周期過了，也就只能作廢品處理。
以上是我們面臨的這三個問題，而且亟待破解。那么，我們要怎么做呢？
制造業要發展的話，有若干的驅動因素。
第一個驅動因素，是可預期的政治、經濟和開放貿易政策。而OCED的一項研究也表明了推行封閉的對外政策，對全球的供應鏈和國內市場及其供應鏈也是有傷害的。
第二個驅動因素，是有研發、大型設備和培訓等稅務和金融政策。比如要做創新，就需要更多的政策支持；要進行人才培養，也需要稅務和金融的支持。
第三個驅動因素，是要推動新興技術的應用，包括大數據、自動化和人工智能等等。借此，使制造業從設計到生產、配送和銷售發生一次革命。
第四個驅動因素，是在技術和能力資源方面，要能夠支持小微企業的發展。我們知道很多創新不是在大企業發生的，而是在小微企業。因此，提供高報酬的職位，培養更多高技能的人才是很重要的。
第五個驅動因素，與政策有一定的關系，要做到商務過程的透明化。能使腐敗產生的損害效應降到最低。
第六個驅動因素，是提供必要的物理和數字基礎設施的金融支持。這方面在過去的十幾年，我們做得相當不錯。比如互聯網的發展，物流基礎設施的發展，使得供應鏈比較容易整合起來。
以上6個因素各有作用，接下來我們集中講一下如何利用新興技術推動制造業的升級和轉型，也就是我們要做的智能制造。
從制造業競爭戰略來講，要在全球市場上獲得一席之地，主要有三件事情去做。
第一件事情，叫做價值領先。也就是說，提供更有價值的產品，包括產品的功能、質量、工藝方面的創新。
第二件事情，叫做成本領先。提供同樣的產品，但是更便宜。主要是通過流程和業務模式的創新，迅速地降低產品的成本。
過去三十四年里面，中國企業在這一塊是做得是相當成功的。但是，如果只是基于成本去競爭的話，可持續性就會有問題。所以，一方面我們可能要繼續發揚成本領先的優勢，而另外一方面，要將產品的價值做大做好。
第三件事情，是做一些細分的市場。即有一些市場，人們還沒有發現的，你發現了；或是有些市場別人在做，但是做得不夠好，而你可以做好。
因此，中國制造業突破點是以下幾個：
第一，我們做技術創新。技術創新要花很長的時間去積累，不能急，不太可能做到彎道超車。
比如，高新材料是一個弱項，需要花很長的時間去解決；此外，工作母機、工業軟件現在還是比較落后的，甚至基本上沒有在這方面投入太多的精力。其中工業軟件主要是包括以下幾個方面：
①工業控制軟件，我們做得比較少；
②產品設計軟件，我們幾乎沒有做；
③ERP、MES這些工業管理軟件，我們做得都不算成功。
我們通常講的智能制造其實是三件事情：
第一件事情，是工業互聯網，很多底層操作設備要通過物聯網連接起來，使工廠做到自動化，數據的采集都能夠通過傳感器來實現；
第二件事情，是供應鏈的管理，每一家企業通過工業互聯網，形成大型供應鏈，從底層制造一直到高層決策，即所謂的工業鏈管理。
第三件事情，是全局性問題，即利用數據驅動整個制造流程，做好大數據分析和生產優化。
第三，是要培養獨角獸企業。細分市場需要出現一些獨角獸的企業，這是我自己的觀點。
總之，三個方面都要尋求一些破。
智能制造大致有四個層次：
最底層是智能產品，以及提供與智能產品相關的智能服務。
第二層是生產流程方面要做智能車間、智能工廠，生產過程智能化。但現在一步到位，其實也有一定的困難。最開始也要先互聯起來，做好數據收集，之后對這些數據進行深入分析，利用數據的分析結果指導整個制造過程。
第三層是拿到數據以后，把數據集成起來，做一些智能研發。
第四層是智能決策，利用大數據來驅動生產和供應鏈管理，做智能的決策。
那么，智能制造的技術基礎是什么？
其實兩件事情，第一要做工業互聯，第二要做工業大數據。
不過，這是一個整體的框架。因此，對每家企業來講，究竟要做哪個層次的事情，要根據自己的實際情況去決定。因為產業本身有自己的生態，每家企業都有自己獨有的價值和地位。
數字化轉型本質上來講，是運用工業互聯網和工業大數據去做。
那么，把整件事情拉開，我們從供應鏈的視角去看一看智能制造。
我們說，企業的運營有兩個維度：一是通過訂單驅動工藝生產和銷售管理——是橫向的這一條，即所謂的供應鏈。
供應鏈從銷售定單開始，到生產計劃、采購與供應，生產與制造，到最后交付和售后，形成了一條供應鏈上的所有主流活動。
另一維度就是縱向的這一條，是研發管理，項目也好，產品也好，都要研發管理驅動。
研發管理從項目承接到立項，到研發，到采購決策，到生產與制造的連接，最后到產品應用和迭代，也形成了鏈條。實際上，這兩條鏈是交織在一起的。
而我們要做的智能制造就是想打通這兩條鏈，讓它們可以做得更好、更快、成本更低——背后都要利用到數據的采集、分析與決策。所以，從供應鏈的視角來看，智能制造就是為了把這兩件事情做好。
那么，如何利用工業互聯將相關的設備、相關的產線擴展到上下游？如何利用供應鏈使得研發管理做得更好？
剛才，我們說企業做數字化轉型進而成為智能制造，然后延伸到剛剛講的兩條鏈，就涉及到兩件事情——智能化運營、數字化創新。
智能化運營包括以下三個方面。
第一，數字渠道與營銷，包括個性化需求的精準營銷、數據安全和隱私保護、全渠道的建設；
第二，智能生產與制造，包括智能制造、產品的敏捷開發、智能供應鏈；
第三，智能管理與控制，包括通過數據構建更加敏捷的組織和智能決策、數據流和業務流的整合、智能的決策和管控。以上這些屬于智能化運營的范圍——運營就是把前端上游的原材料零部件，變成顧客滿意的產品且配送到顧客手上；
接下來，是數字化創新。
第一，是產品服務與創新。比如以前是物理的書籍，數字化以后，可以在網上訂閱；
第二，是定制化的產品和服務。以前，我跟顧客之間的關聯不會那么強，現在因為大家都通過互聯網連接起來以后，我可以收集很多的結構化和非結構化的數據，可以去定制產品和服務；
第三，智能化的產品和服務。比如，以前，我們有很多物理的產品，這些產品不太智能，最典型的是手機?，F在，我們有了智能手機，一個終端可以做很多的事情；
還有一點，大家可能沒有注意到的。大家可能聽說過羅爾斯-羅伊斯，一家英國做航空發動機的公司。以前航空發動機做好以后，賣給飛機制造商，飛機制造商裝配出一架飛機就賣掉了，未來發動機的維護、檢測等工作就和羅爾斯-羅伊斯沒有關系了。
現在，通過數字化的手段，航空發動機上安裝了非常多的傳感器，傳感器收集到很多數據，羅爾斯-羅伊斯就可以去監控整個發動機的運行過程，做到有效的、預防性的維護。發動機成了“由賣轉租”。
其它非常成功的例子是通用電器。通用電器以前也是傳統制造業，現在通過產品、服務的創新，純粹的制造業務只占主營收的30%，70%收入是都是新的產品和服務得到的。
第四，是數字化的商業模式的創新。中國在過去二十年里做得非常成功。包括數字平臺的商業模式的創新，還有數據價值的挖掘。在有了智能制造后，可能會有新型的業務模式。比如有很多公司都在做所謂的C2M，由顧客驅動制造流程。
所以，從供應鏈的視角去看，智能制造的內涵大概包括五個方面，我們要從這五個方面去突破，具體要怎么做？
我們大概畫了一個示意圖，這個示意圖分不同的層次，在底層是面向設備的，要通過互聯、物聯網把設備、生產線的整個流程全部都打通。接下去要做的事情是面向生產的，包括多個工廠的協同，主生產計劃，車間的生產計劃，物料分配計劃怎么去做，這是面向生產的。
再往上是面向運營的，顧客的需求在哪里，產銷怎么去協同，庫存怎么做計劃，物流怎么做計劃。最后是整個供應鏈的上下游要協同，怎么去定價，怎么做產品研發和模式創新。有了整體架構以后，在整體架構的核心部分畫兩個圓。
一個是數據平臺：通過設備、傳感器、互聯網把數據收集到數據平臺；依靠數據平臺另外一個非常重要的部分——人工智能與優化算法的引擎去進行數據分析。
所以，將來我們可能要花很多的功夫要做AI和優化算法引擎。接下來，講講智能制造的能力建設。
為了滿足顧客的需求，通過算法和數據來驅動企業的運營，敏捷應對需求變化。在這個過程里面，我們要通過最優決策，最大化生產和運營的效率，幫助企業突破利潤的天花板。
通過平臺化的建設，實現各個業務模塊的互聯互通，產業鏈上下游共生共贏。最后，隨著智能制造的發展，制造業企業將來會發生什么樣的變化。
當前，制造業企業基本做的還是一個線性供應鏈，即商業活動和流程是圍繞少量的重要數據構成的單向的、線性的供應鏈結構。也就是說，我們現在流程是比較結構化的，因為數據是結構化的。
所以，在此基礎上要有一個層級結構做流水作業，這是我們現在的企業組織形式。
未來隨著網絡的發展，數據收集能力和數據分析能力的提升，我們有全方位的實時的數據，整個企業的生態可以變成網狀并發和實時協同的網絡——多元分工，多向互動，就產生價值網，為顧客提供更好的價值。
未來，我們需要非結構化數據驅動的非結構化流程，不一定有層級結構，也不一定有非常明顯的流水作業流程，而是由雇員和顧客驅動的流程。
這就要求內部員工要發揮主觀能動性，然后顧客提出需求共同來驅動、主導整個企業的業務。
這也意味著企業要變成一個網狀的結構，而且每個企業都做最擅長的事情，隨時可以組合成新的生態，滿足新的需求。如果沒有需求，這個生態自動解散，再跟其它的企業重新組合形成新的生態，這可能就是智能制造未來組織形式。
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