制造业和工业的强大对任何一国强国而言都是“立国之本”。随着国际金融危机后的全球产业重构和新一轮工业革命的展开，中国制造业面临着前所未有的挑战和机遇，如何推动“大而不强”的中国制造业整体能级升级已经成为攸关未来国家命运的重中之重。

　　越来越多的事实证明，谁占据了价值链的核心环节，谁就掌控了全球价值链的价值和财富流向。可以说，国际金融危机之后兴起的新一轮产业革命，既是一场数字化革命，更是价值链革命。互联网、物联网、机器人技术、人工智能、3D打印、新型材料等多点突破和融合互动将推动新产业、新业态、新模式的兴起，一个后大规模（post-mass）生产的世界正在来临，这场革命不仅将影响到如何制造产品，还将影响到在哪里制造产品，将重新塑造全球产业竞争格局。

　　目前，智能化工业装备已经成为全球制造业升级转型的基础，发达国家不约而同地将制造业升级作为新一轮工业革命的首要任务。美国的“再工业化”风潮、德国的“工业4.0”和“互联工厂”战略以及日韩等国制造业转型都不是简单的传统制造业回归，而是伴随着生产效率的提升、生产模式的创新以及新兴产业的发展，特别是德国“工业4.0”战略更被视作新一轮工业革命的代表。

　　2013年底，德国电气电子和信息技术协会发布了德国首个“工业4.0”标准化路线图，以加强德国作为技术经济强国的核心竞争力。“工业4.0”是德国政府2010年正式推出的《高技术战略2020》十大未来项目之一。所谓“工业4.0”，是相对于18世纪引入机械制造设备的“工业1.0”、20世纪初电气化的“工业2.0”、20世纪70年代信息化的“工业3.0”而言的第四次工业革命。

　　“工业4.0”是在德国学术界和产业界共同推动下提出的，以智能制造为主导的第四次工业革命或革命性的生产方法，通过充分利用信息通讯技术和网络物理系统等手段，实现由集中式控制向分散式增强型控制的基本模式转变，目标是建立高度灵活的个性化和数字化的产品与服务的生产模式，推动制造业向智能化转型。

　　在全球制造业竞争愈演愈烈，并逐步进入“4.0”时代的大背景下，德国不是唯一已经认识到要在制造行业引入物联网和服务的国家。不仅仅亚洲对德国工业构成竞争威胁，美国也正在采取措施，通过各种计划来应对“去工业化”，促进“先进制造业”。2009年初美国开始调整经济发展战略，同年12月公布《重振美国制造业框架》；2011年6月和2012年2月相继启动《先进制造业伙伴计划》和《先进制造业国家战略计划》，并通过积极的工业政策，鼓励制造企业重返美国。目前，美国已经正式启动高端制造计划，积极在生物制造、新一代微电子研发、高端机器人、纳米技术、高端电池、能源材料等领域加强攻关，这将推动美国高端人才、高端要素和高端创新集群发展，并保持在高端制造领域的研发领先、技术领先和制造领先。从实际效果看，美国制造业占GDP的比重从2010年的12%回升至2013年的15%，战略效应已经显现。

　　全球主要发达国家已经敏锐地意识到了全球工业发展的大趋势，这对于长期处于全球工业制造业中低端链条上的中国而言，具有更强的警示和启迪意义。

　　近些年，随着中国人口红利逐步消失，中国传统制造业优势也日益衰减，从劳动密集型产业向技术密集型、资本密集型产业转型将是大势所趋。目前，中国处于为旧技术革命“补课”、扩展现有技术革命、迎接新技术革命的叠加期，在信息技术深度运用和新一轮技术革命孕育阶段，我们要统筹处理好传统产业改造提升、信息技术深度应用和新兴产业培育三者的关系。

　　中国已经是世界上第二大经济体，制造业产出在2012年即超过世界总量的20%，成为全球第一制造业大国。然而，我国制造业“大而不强”的情况十分突出：一是我国制造业增加值率只有26.5%，远低于发达国家35%~40%的水平。我国制造业单位增加值能耗是日本的9倍、德国的6倍、美国的4倍。许多行业还存在着“贫困化”增长的现象。二是我国产业创新体系创新主体缺失集中反映为共性技术平台的缺失。由于共性技术在经济上表现为公共产品，因此完全依靠市场力量很难从根本上解决共性技术供给不足的问题。三是在国际产业分工体系中，中国信息技术水平大部分居于产业链下游和价值链低端，深度融合所需要的工业软件和行业应用解决方案也需要依赖于国外企业。最后，我国信息网络基础设施与发达国际相比仍差距悬殊，无法满足“两化”深度融合的需要。

　　所幸的是，工信部等4部委联合起草的中国工业强国的战略规划——“中国制造2025”有望于明年出炉。有报道称，“中国制造2025”在借鉴德国版工业4.0战略的基础上，更加注重中国制造业战略的顶层设计和整体设计，再加上重点行业、领域和区域规划的“1+x”模式，将力争在2025年从“工业大国”转型为“工业强国”。

　　笔者认为，未来要从“中国制造”走向“中国智造”的核心在于加快推进制造业“两化（工业化、信息化）”深度融合，促进制造业智能化，为此要高度重视大数据产业开发，前瞻布局核心智能制造技术，进一步整合研发资源，构建产学研合作体系，突破一批核心技术、关键技术，大力培育生产性服务业，加工技术如工艺、装备及系统管理技术如信息集成、服务集成，以提升制造业价值链水平。

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