2013年4月，德國首提“工業(yè)4.0”戰(zhàn)略。2019年2月5日，德國正式發(fā)布《國家工業(yè)戰(zhàn)略2030》，明確提出在某些領(lǐng)域德國需要擁有國家及歐洲范圍的旗艦企業(yè)。

兩天之后，2019年2月7日，美國發(fā)布了由總統(tǒng)特朗普親自主持制定的未來工業(yè)發(fā)展規(guī)劃，將人工智能、先進的制造業(yè)技術(shù)、量子信息科學和5G技術(shù)列為“推動美國繁榮和保護國家安全”的四項關(guān)鍵技術(shù)。在白宮官網(wǎng)上，這份規(guī)劃的標題是——“美國將主宰未來工業(yè)”。

2019年4月11日，日本政府概要發(fā)布了2018年度版《制造業(yè)白皮書》，指出在生產(chǎn)第一線的數(shù)字化方面，中小企業(yè)與大企業(yè)相比有落后傾向，應(yīng)充分利用人工智能的發(fā)展成果，加快技術(shù)傳承和節(jié)省勞力。

今天，距離第一次提出“工業(yè)4.0”戰(zhàn)略已經(jīng)六年了。當前大國間的制造業(yè)競賽如火如荼。第四次工業(yè)革命正在以前所未見的速度迎面撲來，突破性技術(shù)和創(chuàng)新型業(yè)態(tài)催生的強大力量，將改寫全球制造業(yè)的競爭格局。

這是最好的時代。中國迎來了智能制造發(fā)展的破局時刻。作為先進制造業(yè)后來者，中國制造正在以中國速度和中國智慧奮力追趕，以期實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展，由大變強，后發(fā)先至。

想到+做到=得到

態(tài)度決定行動，行動決定結(jié)果，想到+做到=得到，這就是中國智能制造成功破局的公式。

想到：中國企業(yè)對第四次工業(yè)革命滿懷信心，對投身智能制造樂觀而不遲疑

2016年和2017年，麥肯錫連續(xù)兩次對中美德日四國400多家企業(yè)領(lǐng)袖進行了智能制造問卷調(diào)研，面對同樣一個問題：“與一年前相比，你對智能制造潛力的態(tài)度有何變化？”（見圖1）結(jié)果顯示，中國企業(yè)對智能制造抱有極大的熱情和期待，遠比美德日企業(yè)樂觀：86%的中國受訪企業(yè)相信智能制造的潛在價值，比例遠高于美德日三個發(fā)達經(jīng)濟體的企業(yè)（美國67%，德國62%，日本40%）。與此同時，美德日三國企業(yè)對智能制造的悲觀程度的比例均呈現(xiàn)上升態(tài)勢，而中國企業(yè)恰恰相反，持悲觀態(tài)度的比例由15%降至11%。整體而言，中國企業(yè)對第四次工業(yè)革命滿懷信心，對投身智能制造樂觀而不遲疑。美國和德國企業(yè)普遍感受到的是迷茫和不確定。日本是企業(yè)智能制造信心指數(shù)始終未能過半的唯一國家（2017年僅有40%的日本企業(yè)對技術(shù)革命抱以樂觀態(tài)度）。

做到：中國企業(yè)走在智能制造應(yīng)用的最前端

2018年，我們向全球800多家制造企業(yè)提出了一個新的問題：“貴公司已試點多少個智能制造解決方案？”結(jié)果表明，很多受訪企業(yè)已經(jīng)啟動了智能制造用例的試點落地工作。全球范圍內(nèi)，平均每家企業(yè)已經(jīng)試行了8個數(shù)字化制造方案，這是一個令人振奮的數(shù)字（見圖2）。

態(tài)度決定行動，聚焦中美德日四國， 一兩年前各國企業(yè)樂觀程度和各國企業(yè)實施方案數(shù)量呈正相關(guān)：中國企業(yè)走在智能制造“做到”的最前端，平均每家中國企業(yè)已經(jīng)試點了10.2個數(shù)字化制造用例，美企平均8.5個用例，德企平均6.9個用例，日企平均4.1個數(shù)字化生產(chǎn)用例，僅為全球基準的一半水平。可見在智能制造落地階段，日本遠遠落后于中美德三國。

得到：德企和美企仍為智能制造的全球領(lǐng)軍者，中國企業(yè)正快速追趕

2018年麥肯錫這份調(diào)研報告還顯示，這800多家企業(yè)中超過70%的企業(yè)落入了數(shù)字化轉(zhuǎn)型試點“陷阱”，小規(guī)模試點之后無法實現(xiàn)公司及生態(tài)系統(tǒng)的全面轉(zhuǎn)型。企業(yè)試點進展也十分緩慢。約29%的受訪企業(yè)表示其試點期已超過兩年， 56%表示已進行了一至兩年的試點， 15%表示剛剛步入試點階段。

只有以點及線，以線及鏈，從試點走向規(guī)模化，才能獲取智能制造的最大價值。2018年5月起，麥肯錫與世界經(jīng)濟論壇（WEF）聯(lián)手，在全球范圍內(nèi)遴選智能制造領(lǐng)域的“得到”者——工業(yè)4.0“燈塔工廠”。意在總結(jié)先行者的成功經(jīng)驗，惠及制造業(yè)全球生態(tài)圈。最后，我們在全球約1000家企業(yè)中選出了16家“燈塔工廠”，它們分布在制造業(yè)的各個行業(yè)，數(shù)字化試點之后，成功推廣到企業(yè)整個層面，取得了顯著的財務(wù)和運營實際效益（見圖3）。

這16家“燈塔工廠”之中，有5家來自德資企業(yè)，3家來自美資企業(yè)。作為高端制造業(yè)代表的德國和全球科技創(chuàng)新中心的美國，深厚的先進工業(yè)底蘊和全面的高質(zhì)量生產(chǎn)能力奠定了先發(fā)優(yōu)勢。難能可貴的是，作為制造業(yè)后起之秀的中國，也貢獻了2家“燈塔工廠”（海爾和富士康），且坐標在中國的“燈塔工廠”有5家（海爾、富士康、西門子、博世和丹佛斯），全球最多。“中國制造”第一次成為智能制造的全球標桿，也是發(fā)展中國家第一次在世界制造業(yè)領(lǐng)跑軍團中占據(jù)了一席之地。

2015年以來，工信部陸續(xù)選出305個智能制造試點示范項目，形成了各地各行各業(yè)的中國版“燈塔”。這些智能制造試點示范項目，涉及92個行業(yè)類別，覆蓋全國境內(nèi)所有省（自治區(qū)、直轄市），拉動投資超過千億元人民幣。初步統(tǒng)計，這些項目智能化改造前后對比，生產(chǎn)效率平均提升37.6%，最高提升了300%。

多方合力、共推智造

2019年5月8日，筆者在日本東京與100多名日本企業(yè)高管就數(shù)字化轉(zhuǎn)型開展了一場深度交流。超過三分之二的日本高管坦承其所在企業(yè)已經(jīng)落后于全球工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的革新步伐。但反差的是，他們普遍認為，在落地數(shù)字化用例之前，必須對方案設(shè)計、難度估判、投資回報率計算做好充分準備。日本企業(yè)家們恪守著謹慎、實用的行事原則，這也正是日本民族文化的縮影。

我們長期觀察日本企業(yè)的轉(zhuǎn)型發(fā)現(xiàn)，“同而大和”的集體性格深深烙在組織的每一個細胞。“同”是先決條件，任何變革都須取得自上而下的全體認同，這是一個漫長而反復的過程?！按蠛汀眲t是加速器，一旦勠力同心，轉(zhuǎn)型落地就會獲得上層的強力支持和基層的踏實執(zhí)行。與中國對于智能制造“因為相信、所以看見”有所不同，日本對于智能制造則是“因為看見、所以相信”。

從日本到德國跨越七個時區(qū)，筆者來到萊茵河畔一家制造企業(yè)，主持了一場精益和數(shù)字化轉(zhuǎn)型效率推進研討會。除了管理層外，主辦方還邀請了幾位一線生產(chǎn)管理人員。

令筆者印象最深的是一位叫奧利弗的裝配線生產(chǎn)主管。老奧利弗今年55歲，在車間摸爬滾打了30多年，是名副其實的生產(chǎn)“萬事通”。當我們在討論是否應(yīng)該引入穿戴式設(shè)備、室內(nèi)定位和RFID技術(shù)，為車間生產(chǎn)員工效率數(shù)字化賦能時，奧利弗起身表示有話要說。

他說智能制造也許不是目前這家工廠最合適的出路。原因有三個。第一，數(shù)字化的意義不明顯。這家工廠并沒有任何標準操作手冊，奧利弗和他的200多位生產(chǎn)伙伴在過去的二三十年間，早已熟稔了裝配步驟、產(chǎn)品參數(shù)、設(shè)備狀況的每一個細節(jié)。工人們在這家工廠都一二十年了，穩(wěn)定的員工隊伍和始終如一的重視質(zhì)量，形成了由工人主導的生產(chǎn)質(zhì)量管理體系。數(shù)字化工具導入不見得讓這些老兵做得更好。

第二，政策法規(guī)對個人隱私的保護趨于嚴格。數(shù)字化應(yīng)用需要獲取一線工人的數(shù)據(jù)，歐盟最近通過的個人數(shù)據(jù)保護條例要求每一次數(shù)據(jù)采集都須征得本人同意，這在歐洲國家?guī)缀跏遣豢赡軐崿F(xiàn)的。

第三，數(shù)字化的投資回報率不明確。大多數(shù)德國工廠只運行一個班次，現(xiàn)在工會還在討論將周工時進一步削減，有限的生產(chǎn)資源已無法支撐數(shù)字化應(yīng)用的試點性效益落地，遑論組織整體的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

德國的制造業(yè)改革復興掣肘于發(fā)達國家所固有的意識形態(tài)和制度法則。激進、徹底、速贏的改革舉措很難得到德國制造從業(yè)者的歡迎，德國需要的是合適、合理、合規(guī)的做法。

合適是適應(yīng)德國低離職率、以人為本的制造現(xiàn)狀，為基層工人提供更加便利友好的生產(chǎn)環(huán)境；合理是以質(zhì)量、生產(chǎn)率、運營成本為目標，科學優(yōu)化整個制造過程；合規(guī)是確保企業(yè)轉(zhuǎn)型契合國家的法治精神。智能制造在德國，需要仔細思考技術(shù)與人、技術(shù)與制造系統(tǒng)、技術(shù)與法律的可持續(xù)關(guān)系。

中國是當今世界最大的改革試驗田，我們可以看到中國制造業(yè)的今天和明天。

中國制造業(yè)的今天，近30年的人口紅利期即將結(jié)束，勞動力成本和人口老齡化形成上升雙擊，大量勞動密集型產(chǎn)業(yè)面臨“用工貴”和“用工荒”的嚴峻形勢。

某制造業(yè)臺企董事長曾向筆者吐露了他“想退休但不能退”的無奈心聲。他在大陸的工廠有6000多名員工，但近年來飽受勞動力短缺的困擾。其大陸工廠員工平均工齡不足6個月，工人離職率居高不下；工廠所在地區(qū)工資水平不斷攀升，原有報酬根本無法吸引現(xiàn)在年輕人；企業(yè)的自動化程度很低，大多數(shù)流程極度依賴熟練操作工人；加上不斷老齡化的中國社會，未來工廠甚至將出現(xiàn)操作工的斷代風險。

企業(yè)招工難，進而導致產(chǎn)能波動和產(chǎn)品質(zhì)量問題。言及至此，年逾七旬的老者幾近哽咽。

中國制造業(yè)的明天，關(guān)鍵利益相關(guān)者直面中國制造業(yè)當前的勞動力挑戰(zhàn)，以開放的姿態(tài)擁抱創(chuàng)新場景，凝聚多方能量形成合力，四股力量推動中國制造業(yè)涅槃重生。

第一股力量來自對于數(shù)字化持開放態(tài)度的員工。與發(fā)達國家不同，中國一線員工對智能制造新興技術(shù)更顯樂觀。廣大的基層工人積極接納與學習數(shù)字化工具，為轉(zhuǎn)型落地奠定了能力基礎(chǔ)。

第二股力量來自對于規(guī)?；б鏉M懷預(yù)期的業(yè)務(wù)領(lǐng)導者。統(tǒng)帥轉(zhuǎn)型的業(yè)務(wù)負責人認同中國制造規(guī)模大，普遍采用三班生產(chǎn)，因此智能制造投資回報快。

第三股力量來自偏好新工廠的技術(shù)供應(yīng)商。中國本土的技術(shù)供應(yīng)商將以突破性技術(shù)重塑工廠為己任，致力于優(yōu)先開發(fā)數(shù)字化應(yīng)用，為轉(zhuǎn)型推廣提供了技術(shù)支撐。

第四股力量，來自大力支持的政府部門。2018年，富士康新成立的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新企業(yè)工業(yè)富聯(lián)，從提交材料到上市過會僅用了36天，締造了A股市場IPO的最快速度。政府對于智能制造的壯志雄心和鼎力支持是最核心的推動力。

放眼中國，越來越多的制造企業(yè)紛紛采用物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、新一代自動化等工業(yè)4.0突破性技術(shù)。筆者走訪過在中國的五家“燈塔工廠”，它們比歐美同行更重視與人員相關(guān)的數(shù)字化和自動化技術(shù)導入，旨在提升制造人員效率，提高產(chǎn)品質(zhì)量。在海爾的青島中央空調(diào)工廠，實時數(shù)字化業(yè)績管理將員工的當班業(yè)績與個人獎金實時掛鉤；在無錫博世的生產(chǎn)現(xiàn)場，新落成的數(shù)字技能培訓中心為智能生產(chǎn)線培育新一代“智能制造者”；在天津丹佛斯的質(zhì)檢工位，基于人工智能機器視覺的檢驗系統(tǒng)，以零誤差率完成每一次高精度的部件質(zhì)量檢驗。采用智能制造技術(shù)，不讓供不應(yīng)求的一線生產(chǎn)人員做不喜歡、不擅長、不安全的工作，而讓他們做更有價值的工作，是多方合力下的明智之舉。

中國智能制造不能等，應(yīng)兼容并蓄、集之大成

中國的智能制造在快速追趕，但制造業(yè)整體大而不強的現(xiàn)狀還遠未改寫。如果把智能制造比作一場長跑，那么大多數(shù)中國企業(yè)還處在第二、第三軍團位置。智能制造是一場非常規(guī)的長跑，是一場沒有規(guī)定賽道的長跑。筆者相信，選擇賽道是擺在企業(yè)家面前的考題，而答案很可能是兼容并蓄，集之大成（見圖4）。與我們同時奔跑的德國、日本和美國，都具備各自的發(fā)展優(yōu)勢和可取之處。中國唯有潛心汲取其他制造強國的“武功秘籍”，并化為自己的“內(nèi)力”，才能后發(fā)先至。

在智能制造的戰(zhàn)略內(nèi)容上，德美日中表現(xiàn)出不同的目的和利益?zhèn)戎?。德國智能制造?zhàn)略：工業(yè)4.0，目的是發(fā)揮其傳統(tǒng)的裝備設(shè)計和制造優(yōu)勢，進一步提升產(chǎn)品市場競爭力和配套價值，主要關(guān)注智能化生產(chǎn)制造能力。美國的智能制造戰(zhàn)略：工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)目的是發(fā)揮其傳統(tǒng)信息產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢，進一步提升面向終端用戶的體系性服務(wù)能力，主要關(guān)注智能化體系服務(wù)能力及顧客價值創(chuàng)造。日本的智能制造戰(zhàn)略：工業(yè)價值鏈計劃，目的是配合機器人和物聯(lián)網(wǎng)，成為推進制造業(yè)升級的三大支柱，主要關(guān)注尋求建立一個生態(tài)系統(tǒng)，讓全行業(yè)所有企業(yè)共同受益。中國的智能制造戰(zhàn)略：中國制造2025目的是從制造大國成為制造強國，提升產(chǎn)品質(zhì)量和品牌價值，主要關(guān)注通過形成以智能制造為核心戰(zhàn)略的生產(chǎn)企業(yè)，進而帶動相關(guān)設(shè)備和服務(wù)研發(fā)公司。發(fā)達國家向智能制造前進的不同方式，為中國智能制造突圍提供了諸多啟示，筆者歸納為彎道超車、直道超車和換道超車三種策略。

彎道超車：向德國學習根基扎實的智能制造

德國的高端工業(yè)裝備和自動化生產(chǎn)線是舉世聞名的，在裝備制造業(yè)享有傲視群雄的地位。同時，德國人嚴謹務(wù)實的風格，理論研究與工業(yè)應(yīng)用的結(jié)合也最緊密。可以說德國智能制造的核心競爭力是先進設(shè)備和生產(chǎn)系統(tǒng)。在德國工業(yè)4.0的戰(zhàn)略框架中最重要的詞是“整合”，包括縱向整合、橫向整合及端到端整合，從而將德國在制造體系所積累的知識資產(chǎn)集成為一套最佳的設(shè)備和生產(chǎn)系統(tǒng)解決方案，通過不斷優(yōu)化的生產(chǎn)效率和效益實現(xiàn)領(lǐng)先。我們向德國學習，學的就是“彎道超車”，即打造智能生產(chǎn)系統(tǒng)解決方案。

西門子在成都的“燈塔工廠”就是范例。

2013年，西門子在成都建設(shè)的數(shù)字化工廠一期，從制造流程、產(chǎn)線布局、生產(chǎn)設(shè)備到工業(yè)軟件執(zhí)行全面解決方案是其對德國姐妹工廠的復制，由外籍專家全程指導并統(tǒng)率決策，通過一對一緊密指導培育技能，旨在將最純正的德系智能設(shè)備和生產(chǎn)系統(tǒng)帶到中國，為智能制造最佳實踐的本土化創(chuàng)造先決條件。時隔五年，其數(shù)字化工廠二期啟動，智能制造解決方案采用“全華班”配置。100%本土工程師設(shè)計和項目管理，本土系統(tǒng)集成商承接項目。由于更緊密地融入了本地生態(tài)系統(tǒng)，項目僅用六個月就完成了設(shè)計和落地全過程，勞動生產(chǎn)率大幅提升，投資回報期非常短。在同一片熱土上， “德國質(zhì)量”和“中國速度”交相輝映。

直道超車：向日本學習智能產(chǎn)品的客戶價值實現(xiàn)

在日本的制造文化里，人的價值最重要，對人的信任遠勝于對設(shè)備、數(shù)據(jù)和系統(tǒng)的信任，所有的自動化、數(shù)字化、智能化也都是基于如何幫助人更好地工作為目的。因而在智能制造領(lǐng)域，日本企業(yè)談?wù)摰牟皇菣C器換人或無人工廠，更加關(guān)注的是在人的工作中嵌入智能產(chǎn)品的微觀價值。其相關(guān)研發(fā)的主要精力集中于產(chǎn)品的IoT化和人工智能應(yīng)用，識別工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)各行業(yè)各價值節(jié)點的用戶痛點與訴求，專研能夠解決現(xiàn)場問題、創(chuàng)造業(yè)務(wù)新價值的“點狀”產(chǎn)品。向日本學習，學的就是“直道超車”，即以用戶為中心打磨智能產(chǎn)品，用務(wù)實的工匠精神提供用戶所需要的實際功能。

基恩士是全世界最好的機器視覺企業(yè)之一，也是日本以工匠專研精神塑造智能產(chǎn)品的縮影?；魇渴侨蚵氏忍峁┤斯ぶ悄軝C器識別技術(shù)的企業(yè)，這源自其對于客戶業(yè)務(wù)痛點與核心需求的長期關(guān)注。基恩士認識到只有人工智能視覺產(chǎn)品才能從根本上解決現(xiàn)有問題，取得行業(yè)定價權(quán)。于是大力投入研發(fā)，依據(jù)用戶實際場景度身定制了人工智能及物聯(lián)網(wǎng)功能模塊，推出了新一代視覺解決方案。該產(chǎn)品以其獨有的技術(shù)解決了其他產(chǎn)品無法解決的現(xiàn)場問題，牢牢占據(jù)機器視覺高端高利潤。2018年，基恩士在中國市場的收入是第二名的近五倍，常年維持70%左右的毛利率。增長的背后就是工匠精神孕育的智能產(chǎn)品價值。

換道超車：向美國學習數(shù)據(jù)和平臺驅(qū)動的智能服務(wù)

作為第三次技術(shù)革命的發(fā)源地，美國在信息技術(shù)領(lǐng)域的積累深厚，擁有全世界最頂尖的信息技術(shù)企業(yè)和研發(fā)團隊。因此，在智能制造誕生伊始，美國就提出了“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”的概念，將數(shù)據(jù)的整合和使用作為戰(zhàn)略重點，通過制定通用的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標準，利用互聯(lián)網(wǎng)激活傳統(tǒng)的生產(chǎn)制造過程，促進物理世界和信息世界的融合。

美國智能制造的核心是充分挖掘數(shù)據(jù)的價值，即利用其在大數(shù)據(jù)、芯片、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等“軟服務(wù)”上的強大實力，實現(xiàn)真正的工廠智能化，典型用例包括數(shù)字化資產(chǎn)管理、預(yù)見性維護、數(shù)字化業(yè)績管理等。向美國學習，學的就是“換道超車”，建立數(shù)據(jù)采集、傳輸、管理、分析及應(yīng)用的物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)，用數(shù)據(jù)驅(qū)動工業(yè)智能服務(wù)的模式創(chuàng)新，成就企業(yè)主業(yè)以外的新賽道——新興業(yè)務(wù)增長點。

總體而言，中國制造業(yè)并沒有如德國等發(fā)達國家那樣由第三次工業(yè)革命逐漸過渡到第四次工業(yè)革命。中國雖然制造業(yè)規(guī)模最大，但是行業(yè)水平參差不齊，很多中國企業(yè)仍處于工業(yè)2.0，甚至更低的水平。同時，種種挑戰(zhàn)也給中國制造業(yè)的前路帶來隱憂。但是，中國制造的強國之夢并不遙遠。敏而好學、兼容并蓄是“中國智慧”；勤于奮斗、后發(fā)先至是“中國速度”；脫虛向?qū)?、萬眾創(chuàng)新是“中國創(chuàng)造”。我們堅信，中國制造業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展將會創(chuàng)造下一個中國奇跡。