一方面產(chǎn)品開發(fā)制造的復(fù)雜性不斷增加，傳統(tǒng)的方法、手段、結(jié)構(gòu)不足以穩(wěn)定的控制這種復(fù)雜性，迫使人尋找新的商業(yè)模式；

另一方面新的需求和新的技術(shù)正強(qiáng)力推動(dòng)制造業(yè)向數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化升級(jí)轉(zhuǎn)型。不管過程是“革命”還是“演進(jìn)”（本人更傾向于后者），我們都正在經(jīng)歷以智能制造為典型特征的第四次工業(yè)革命。

智能制造

首先，智能制造可以歸納為三種范式：數(shù)字化制造、“互聯(lián)網(wǎng)+制造”、新一代智能制造（數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化）。

對(duì)于中國這個(gè)制造大國來說，全球制造業(yè)三分天下有其一，轉(zhuǎn)型智能制造既有外在壓力，也有內(nèi)在動(dòng)力。

當(dāng)前我國經(jīng)濟(jì)面臨劉易斯拐點(diǎn)，人口出生率長(zhǎng)期低迷，人口老齡化加速，人口紅利消失，與此同時(shí)機(jī)器價(jià)格快速下降，人工智能等新技術(shù)積累初見成效，并且得益于高等教育，人才紅利顯現(xiàn)，人口紅利+人工智能是未來經(jīng)濟(jì)二次騰飛的發(fā)動(dòng)機(jī)，智能制造肩負(fù)重任。

外在壓力

劉易斯拐點(diǎn)將至，人口紅利消失。

劉易斯拐點(diǎn)：即勞動(dòng)力過剩向短缺的轉(zhuǎn)折點(diǎn)，是指在工業(yè)化進(jìn)程中，隨著農(nóng)村富余勞動(dòng)力向非農(nóng)產(chǎn)業(yè)的逐步轉(zhuǎn)移，農(nóng)村富余勞動(dòng)力逐漸減少，最終達(dá)到瓶頸狀態(tài)。

當(dāng)今中國制造業(yè)企業(yè)普遍面臨招工難、招工貴、工人培養(yǎng)成本高、工人對(duì)工作環(huán)境要求提升、員工流動(dòng)率陡增等難題，這背后是出生率下降和人口老齡化加速背景下的勞動(dòng)力短缺現(xiàn)象。

一組數(shù)據(jù)：2018年人口出生率為10.94‰，新生嬰兒1523萬，而2017年為1723萬，一年下降200萬，三十年前是2500+，90后比80后少5000萬，00后比90后再少1000萬。

2013年-2018年我國勞動(dòng)人口比重從73.9%下滑至71.8%，預(yù)計(jì)2023年將下降至70%，勞動(dòng)力供給不斷減少，勞動(dòng)力成本上升，已經(jīng)位居法國和日本之間（下圖），2017年制造業(yè)平均工資是越南的3.5倍。

在這樣的背景下，繼續(xù)拼低端苦力難以為繼，制造不得不由“大”轉(zhuǎn)“強(qiáng)”，拼附加值，拼高端制造。

內(nèi)在壓力

人才紅利顯現(xiàn)，機(jī)器成本下降，人工智能助力。

那么面對(duì)人口紅利消失問題，是不是我們經(jīng)濟(jì)就注定要未富先老，前途暗淡，一蹶不振？我想也未必，先切上一段聊天記錄（上圖），我們有三大優(yōu)勢(shì)：人才紅利顯現(xiàn)，機(jī)器成本下降，人工智能助力，有的是時(shí)代賦予的，有的是自身努力結(jié)果，三大護(hù)法加持，無懼轉(zhuǎn)型風(fēng)浪。

1）人才紅利釋放期

2000的高校大躍進(jìn)被很多人詬病，但其實(shí)脫離了任何時(shí)代背景的分析都是孤立片面的，大躍進(jìn)的背后是高素質(zhì)人才的極度稀缺，1978年全國普通高等學(xué)校畢業(yè)人數(shù)僅有16.5萬人，2000年為95萬，得益于這20年的高校擴(kuò)張，2018年達(dá)到820萬人。

20年增長(zhǎng)8倍，這些源源不斷的高素質(zhì)人才涌向市場(chǎng)，雖然沒有了人口紅利，人才紅利才剛剛開始，目前國家正力推職業(yè)技術(shù)教育作為促進(jìn)社會(huì)就業(yè)的有力補(bǔ)充

2）機(jī)器成本快速下降

與此同時(shí)機(jī)器價(jià)格快速下降，投資回收期縮短到一年多，以工業(yè)機(jī)器人為例，在10年前銷售均價(jià)在50萬左右，現(xiàn)在價(jià)格是四大家族機(jī)器人15－25萬，國產(chǎn)的更低。一臺(tái)機(jī)器人能替代四名員工，把員工工資、折舊費(fèi)、維修費(fèi)等考慮進(jìn)來，成本回收不足一年半。企業(yè)有很強(qiáng)的動(dòng)力進(jìn)行生產(chǎn)自動(dòng)化改造，尤其汽車、3C、家電自動(dòng)化率都是80%、90%以上了。

3）人工智能嶄露頭角

自從AlphaGo之后，人工智能成為了一個(gè)很火的概念，借助人工智能，能夠更好的組織智能制造和了解市場(chǎng)。中國與美國是當(dāng)今世界人工智能研發(fā)領(lǐng)域的領(lǐng)頭羊，近年無論是AI方面的獨(dú)角獸企業(yè)，還是論文發(fā)表影響力，中國都能與美國齊頭并進(jìn)，后面其他國家差距明顯，近年國內(nèi)多數(shù)一流高校都已增設(shè)人工智能學(xué)院，為后續(xù)人才儲(chǔ)備打基礎(chǔ)。

除開人工智能技術(shù)，新時(shí)代的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、超級(jí)計(jì)算、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)等日新月異、飛速發(fā)展，并迅速的應(yīng)用與普及，形成了群體性跨越，新技術(shù)發(fā)展為產(chǎn)業(yè)革命提供了歷史機(jī)遇。

可以預(yù)見，人才紅利+人工智能是未來經(jīng)濟(jì)二次騰飛的助推器。