最佳路徑?jīng)]有，最有效路徑倒是有一條。

2019年，我國制造業(yè)增加值達(dá)26．9萬億元，占全球比重28．1％，連續(xù)十年保持世界第一制造大國地位。

但在另一面，中國始終未能躋身世界制造業(yè)的第一方陣。

依據(jù)《全球智能制造發(fā)展指數(shù)報告》評價結(jié)果，美國、日本和德國名列第一梯隊，是智能制造發(fā)展的“引領(lǐng)型”國家，中國則與英國、韓國、加拿大等并列第二梯隊，是智能制造發(fā)展的“先進型”國家。

眾所周知，國內(nèi)也早已在2015年提出“中國制造2025”，其中的關(guān)鍵戰(zhàn)略即“智能制造”，也就是“工業(yè)4.0”，而第一步的目標(biāo)就是在2025年邁入制造強國行列。如果說所謂的“制造強國”指的是“引領(lǐng)型國家”，那就意味著我國需要在接下來的5年內(nèi)成功從第二梯隊晉升到第一梯隊。

這個任務(wù)并不簡單。說到這里，是否存在一條最佳路徑，能夠做到加速實現(xiàn)目標(biāo)的同時，將一些現(xiàn)存問題和未來隱患一一拔除？

走向“工業(yè)4．0”：不是簡單的粗暴的“機器替人”

自“中國制造2025”口號喊出來，如今已經(jīng)過去快5年的時間。

依據(jù)《世界智能制造中心發(fā)展趨勢報告（2019）》中采集的樣本城市，智能制造整體平均產(chǎn)值為1．14萬億元，在智能制造生產(chǎn)方面，全球僅有18個城市超過這一水平，而中國就占去了7個名額，其中蘇州更是排名第一，與佛山一起進入前十榜單。

在這份漂亮成績單的背后，我們看到了上至政府，下到各個城市、園區(qū)、企業(yè)的努力成果，但是也看到了一個被隱藏的話題——智能制造人才。

智能制造發(fā)展過程中，最為明顯的一個趨勢和現(xiàn)象就是“機器替人”。數(shù)據(jù)顯示，在傳統(tǒng)加工組裝企業(yè)中，平均每開展100萬個人工操作就會出現(xiàn)500次失誤，而機器人的這一出錯率僅為11．5次，僅為人類的2．3％。

此前牛津經(jīng)濟研究院也曾作出預(yù)計，未來10年內(nèi)，機器人將代替全球2000萬個制造業(yè)崗位，每一個新的機器人進入勞動力市場，就意味著將有1．6名制造工人被替換。

猶記得在2016年，制造業(yè)巨頭富士康就陸續(xù)解雇昆山工廠的6萬名工人，頂替上崗的變成機器人。彼時，郭臺銘也曾對外宣稱，將在5年內(nèi)用機器人取代8成工人，積極向“工業(yè)4．0”靠攏。

據(jù)悉，截至2018年底，富士康已經(jīng)改造了多家“熄燈工廠”，將單條生產(chǎn)線工人由三位數(shù)降低至兩位數(shù)，減幅近90％，但是整體產(chǎn)能提升18％，人力耗用減少84％，實現(xiàn)每百萬營收制造費用降低11％，管理費用降低8％。

現(xiàn)在來看，似乎“機器替人”的效果挺不錯的，但我們應(yīng)該也注意到，即便是動作重復(fù)的流水線，富士康也沒有計劃把全部的人都換成機器人，而是依舊留下一小部分人。

為什么？因為“100％機器人替人”并不是智能制造，或者說工業(yè)4．0的精髓。再高的自動化率，機器的旁邊也需要幾個人類。只不過，在理想狀態(tài)下，這些人類所從事的不再是簡單的手工機械作業(yè)，而是監(jiān)管、調(diào)試、修理機器人等工作，也就是所謂的“智能制造人才”。

走向工業(yè)4．0：被“忽略”的人才培養(yǎng)

在“人才”的問題上，尤其是同時掌握人工智能等某一項前沿技術(shù)，與制造業(yè)細(xì)分行業(yè)生產(chǎn)特點、流程、工藝的復(fù)合型人才，不僅僅是中小企業(yè)，即便是大企業(yè)，多數(shù)也沒有達(dá)到飽和。

此前有數(shù)據(jù)作出預(yù)測，2020年智能制造領(lǐng)域人才需求將為750萬人，人才缺口預(yù)測300萬人，到2025年，人才需求預(yù)測900萬人，人才缺口預(yù)測450萬人。

簡而言之，我國現(xiàn)存的智能制造人才隊伍內(nèi)，高精尖人才較少，對整體質(zhì)量進行評估，也難以滿足轉(zhuǎn)型升級的有關(guān)需求。

不可否認(rèn)，在過去一年多以來，有關(guān)于“人才”的問題也是屢屢不斷，然而這之中，近9成的話題聚焦在AI人才和半導(dǎo)體人才，剩下的1成左右也并非全部落在智能制造人才。

可以看到，因為缺少AI人才，各大高校相繼先后成立AI學(xué)院、AI專業(yè)，上升為一級學(xué)科；因為缺少半導(dǎo)體人才，上升一級學(xué)科之后，一些企業(yè)選擇與高校聯(lián)合建立獨立大學(xué)……沒有智能制造。

針對這個問題，南京注意到了。

去年，在南京以建設(shè)具有全球影響力創(chuàng)新名城為目標(biāo)的“生根出訪”活動中，麒麟科技園前往德國漢諾威會展，并與該集團簽訂合作共建南京智能制造學(xué)院。

就在今年11月底，這所由麒麟科技園攜手南京理工大學(xué)、海爾卡奧斯以及德國智能制造學(xué)院打造、體現(xiàn)中德智能制造合作重要成果的南京智能制造學(xué)院也已經(jīng)正式揭幕，這也是國內(nèi)首個由中外合作搭建的專業(yè)人才培養(yǎng)獨立學(xué)院。

未來，該學(xué)院將立足長三角，引入德國4．0領(lǐng)域的科技成果、企業(yè)資源、對外合作等，并通過與智能制造企業(yè)的合作，打造一個“產(chǎn)、學(xué)、研、轉(zhuǎn)、創(chuàng)”的智能制造工程精英培養(yǎng)與成果轉(zhuǎn)化平臺，預(yù)計每年可累計培訓(xùn)3000名智能制造人才。

對于當(dāng)前智能制造數(shù)百萬的缺口而言，輸出3000名人才或許還不夠，但站在國內(nèi)智能制造人才培養(yǎng)的角度，南京智能制造學(xué)院的設(shè)立也將起到一個示范作用，為未來相關(guān)學(xué)院的設(shè)立、人才的培養(yǎng)打個樣。

作為共建者之一，以及國內(nèi)智能制造龍頭企業(yè)，站在企業(yè)的角度，卡奧斯COSMOPlat教育生態(tài)總經(jīng)理任學(xué)良表示，學(xué)校的科研體系還是傳統(tǒng)的，并不能完全適用于智能制造人才的培養(yǎng)，因此這一體系需要進行重構(gòu)。這一因素也是AI人才、半導(dǎo)體人才培養(yǎng)上經(jīng)常被提及的一點。

以南京智能制造學(xué)院的設(shè)立為例，任學(xué)良稱，這類學(xué)院的設(shè)立，除了承擔(dān)“人才輸出”的重責(zé)，從國家層面出發(fā)，也可以說是打通了“最后一公里”——培養(yǎng)復(fù)合型人才的同時，也幫助企業(yè)縮短新入員工培訓(xùn)周期，減少時間、成本、精力支出。

對未來進行預(yù)測，隨著企業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型升級持續(xù)推進，“機器替人”的現(xiàn)象必然會愈加普遍。屆時，流水線上作業(yè)的不再是熙熙攘攘的工人，而是三三兩兩的工程師。

而要實現(xiàn)以上場景，智能制造復(fù)合型人才的培養(yǎng)是必然且極其重要的。而在這其中，針對性更強的學(xué)院，尤其是有著智能制造龍頭類企業(yè)參與辦學(xué)、提供平臺的學(xué)院，將能夠有效促進高精尖人才的培養(yǎng)，完善智能制造各關(guān)鍵領(lǐng)域人才梯隊建設(shè)。

最后

走向工業(yè)4．0，走向智能制造，真的有最佳路徑嗎？很難有，所有的路徑都是靠著慢慢摸索向前進，繼而走出來的。

而相較于最佳路徑，最有效路徑則是實實在在存在的，關(guān)鍵點有三，分別是高端技術(shù)研發(fā)、應(yīng)用場景落地與復(fù)合型人才培養(yǎng)。這三者組合起來，就代表著智能制造產(chǎn)業(yè)的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。

現(xiàn)如今，華為、騰訊、海爾、工業(yè)富聯(lián)等行業(yè)龍頭的進入，技術(shù)研發(fā)方面已經(jīng)不需要擔(dān)心太多；應(yīng)用場景方面，雖然當(dāng)前頗有些集中化，但隨著場景的深挖，“過于聚焦”的問題也將迎刃而解。相比之下，“人才”卻是最難的，大企業(yè)不夠用、中小型企業(yè)招不到、低端勞動力閑置……為了闖出一條“智能制造最有效路徑”，“專業(yè)復(fù)合型人才培養(yǎng)”迫在眉睫。

責(zé)任編輯：xj