當前，中國制造業(yè)正站在智能化轉型的十字路口。政策推動、技術迭代、市場需求三股力量交織，驅使企業(yè)加速擁抱數(shù)字化與智能化。然而，轉型之路并非坦途，從認知鴻溝到技術落地，從數(shù)據(jù)孤島到國際化挑戰(zhàn)，每一步都充滿考驗。

在近期的一場論壇中，e-works CEO黃培博士接受媒體采訪。黃博士以行業(yè)觀察者與實踐者的雙重視角，從實踐視角剖析了制造業(yè)數(shù)字化轉型的痛點、解決方案與落地案例。

轉型深水區(qū)，制造業(yè)的五大“攔路虎”

從傳統(tǒng)制造向智能制造轉型，中國企業(yè)面臨著哪些主要困難和挑戰(zhàn)是筆者關注的重點之一。黃培博士從認知斷層、數(shù)據(jù)孤島、成本與價值失衡、技術泡沫、出海挑戰(zhàn)等維度，詳細介紹了他的觀點。

“智能制造的定義一度被過度泛化，企業(yè)往往陷入‘為了智能而智能’的誤區(qū)。”黃培博士指出，許多企業(yè)將數(shù)字化工具簡單等同于智能制造，卻忽略了從精益化到數(shù)據(jù)驅動的系統(tǒng)性變革。例如，某企業(yè)斥巨資引入智能設備，卻因缺乏數(shù)據(jù)采集、車間聯(lián)網(wǎng)和數(shù)據(jù)分析，設備利用率不足40%。

更加深層的矛盾在于行業(yè)標準的缺失。黃培博士認為，高校“智能制造專業(yè)”與“工業(yè)機器人專業(yè)”的課程設置存在重疊與割裂，人才培養(yǎng)與企業(yè)需求脫節(jié)。“制造企業(yè)需要的不僅是會操作設備的高技能工人，更需要能夠在企業(yè)中推進智能制造，實現(xiàn)IT與OT融合的復合型人才。”黃培強調。

眾所周知，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為企業(yè)的重要資產，但是在制造行業(yè)，數(shù)據(jù)孤島的問題仍舊比較嚴重。黃培博士表示，AI應用的核心是算法、算力與數(shù)據(jù)，但許多企業(yè)連數(shù)據(jù)采集的基礎都沒打好。

黃培博士將數(shù)據(jù)問題歸納為五大孤島：信息系統(tǒng)孤島、IT/OT斷層、自動化孤島、云孤島和跨學科設計孤島。例如，某汽車零部件企業(yè)同時使用5套不同廠商的云系統(tǒng)，導致生產、采購、質檢數(shù)據(jù)無法互通，決策滯后嚴重。

談到中小企業(yè)的智能化轉型，黃培博士認為中小企業(yè)在AI應用上普遍面臨兩難：自建團隊成本高昂，但依賴外部服務商又難以解決個性化需求。他指出，一家年營收10億元的機械企業(yè)，引入AI質檢系統(tǒng)后，初期準確率高達95%，但隨著產品迭代，模型失效，服務商二次開發(fā)費用遠超預算。“技術投入必須與業(yè)務價值強關聯(lián)，否則就是空中樓閣。”

采訪過程中，黃培博士分享了技術泡沫與企業(yè)出海面臨的挑戰(zhàn)。

黃培直言，不少企業(yè)雖然建立了很多大屏，但實時性和實效性不高，管理者真正需要的是基于角色的實時數(shù)據(jù)，而非華而不實的可視化。

在企業(yè)出海方面，黃培博士表示，中國制造業(yè)出海已勢不可擋，但問題接踵而至。某鋰電企業(yè)在越南建廠后，遭遇電力供應不穩(wěn)、員工拒絕加班、本地化合規(guī)成本飆升等難題。黃培強調，出海不是簡單的產能轉移，而是全球資源整合能力的考驗。

以 “五朵金花”方法論，構建全產業(yè)鏈的賦能體系

針對上述痛點，黃培博士表示，e-works通過“五朵金花”業(yè)務模式，構建了一套覆蓋全產業(yè)鏈的賦能體系。

一是知識傳播——定義智能制造的“10個智能”

2016年，e-works提出“智能制造10個智能”框架，涵蓋智能產品、智能服務、智能裝備、智能產線、智能車間、智能工廠、智能研發(fā)、智能管理、智能供應鏈與智能決策，為行業(yè)樹立了清晰的實踐路徑。

二是供需對接——6萬家企業(yè)與3000家廠商的生態(tài)網(wǎng)絡

通過線下論壇、線上博覽會與行業(yè)研討會，e-works年均舉辦18場大型的聚焦智能制造特定技術、行業(yè)和區(qū)域的主題論壇，集聚了超6萬家制造企業(yè)與3000家廠商。黃培提到一個典型案例：某中小型電子企業(yè)通過e-works平臺，找到能夠快速滿足自己特定需求的MES解決方案服務商。

三是人才培養(yǎng)——分層培育“四類人才”

e-works將人才分為領軍型、推進型、應用型與技能型，并通過國際考察、標桿研修、企業(yè)內訓等方式構建培養(yǎng)體系。黃培博士支出，智能制造人才成長和知識積累需要一個長期過程，不同層級的人才應具備的知識存在一定的進階關系，側重點有所不同。e-works結合智能制造人才素質的要求和自身實踐，總結出智能制造領軍人才和各領域推進人才應該具備的知識。

四是咨詢服務——破解五大孤島的“手術刀”

針對數(shù)據(jù)孤島問題，e-works開發(fā)了智能制造成熟度評估體系，并為企業(yè)提供選型、監(jiān)理、驗收全流程服務。在與某軌道交通門系統(tǒng)制造企業(yè)的合作中，該企業(yè)由2009年4億銷售收入增長到了2021年30多億銷售收入，同時在市場份額上成為了世界第一，成為細分市場的“隱性冠軍”。

五是產業(yè)研究——打造中國版“Gartner”

通過發(fā)布《智能工廠非標定制自動化集成商百強榜》、《智能物流集成商百強榜》等一系列榜單與報告，e-works為行業(yè)樹立了標桿。

2024年，e-works發(fā)布的《人工智能（AI）在制造業(yè)的應用現(xiàn)狀調研報告》，全面梳理了中國制造企業(yè)的人工智能應用現(xiàn)狀，包括人工智能在制造企業(yè)的應用場景，產生的影響和預期的效益，以及項目推進過程中面臨的挑戰(zhàn)，并為制造企業(yè)推動人工智能應用提出應對策略和建議。

在介紹“五朵金花”的同時，黃培博士還通過一些切身經(jīng)歷的案例，進行更加細致的分享。例如，在日本考察中，他對川崎重工的雙臂協(xié)作機器人印象深刻。該機器人可精準抓取柔性電子材料，實際上也為服裝行業(yè)解決自動化難題提供了可行方案。

某電機廠原需工人在靜音房人工聽檢異響，效率低且漏檢率高。引入機器聽覺系統(tǒng)后，通過聲紋識別與在線監(jiān)測，不良品流出率顯著下降。

從“制造大國”到“智造強國”的三大躍遷

過去幾十年，“中國制造”以規(guī)模優(yōu)勢成為全球產業(yè)鏈的核心。從服裝、玩具到高鐵核電、動力電池和光伏組件，從世界工廠到全門類工業(yè)體系，中國制造業(yè)的產能和出口量長期穩(wěn)居全球首位。然而，隨著人口紅利消退、資源環(huán)境壓力加劇，傳統(tǒng)“大而不強”的模式難以為繼。新一輪科技革命下，中國正以智能化、數(shù)字化為引擎，加速從“制造大國”向“智造強國”躍遷。

黃培博士認為，從“制造大國”到“智造強國”，還需要歷經(jīng)技術、生態(tài)、價值等躍遷。

首先是技術躍遷：具身智能與群體智能的協(xié)同

黃培說，在工業(yè)領域，當前具身智能更多會以群體智能（如AGV+協(xié)作機器人）形態(tài)得以應用，而非人形機器人。“雙足機器人在工業(yè)場景實用性有限，但群體智能（多機器人協(xié)作）將在物流、裝配領域爆發(fā)。”

其次是生態(tài)躍遷：從“單打獨斗”到“全球化協(xié)作”

中國制造業(yè)出海需構建“本地化生態(tài)圈”。例如，聯(lián)想通過保留富士通品牌在日本市場站穩(wěn)腳跟，寧德時代則在德國建立研發(fā)中心，吸納本地工程師解決電池低溫性能難題。

第三是價值躍遷：從“降本增效”到“模式創(chuàng)新”

“智能制造的下半場是商業(yè)模式變革。”黃培以蘑菇物聯(lián)為例，其通過AI優(yōu)化空壓機能耗，從賣設備轉向“按節(jié)能效果收費”，服務超過5000家客戶，連接設備數(shù)超20萬臺。

寫在最后：在務實與遠見之間尋找平衡

“智能制造沒有捷徑，但也沒有退路。”黃培博士的這句話，或許是對中國制造業(yè)轉型的最佳注腳。實踐表明，唯有將技術扎根于業(yè)務場景，在人才培養(yǎng)、數(shù)據(jù)治理、生態(tài)協(xié)作上持續(xù)投入，才能穿越概念迷霧，抵達真正的“智造”彼岸。

在這場關乎國家競爭力的轉型中，既需要e-works這樣的“擺渡人”，更需要每一位從業(yè)者的清醒與堅守。正如黃培博士所述，智能化的終極目標不是取代人類，而是讓制造回歸“為人服務”的本質。