在新一代数字技术推动下，全球加速迈进数字经济时代。数字产业化和产业数字化是数字经济的两大内容，在互联网、大数据、云计算、人工智能、区块链等数字产业快速发展的同时，涉及产业领域更多、市场规模更大、结构层次更深的产业数字化也在如火如荼推进，成为数字经济未来发展的重要方向。

在新冠肺炎疫情严重冲击全球经济的背景下，越来越多的产业通过加快数字化转型，推动数字技术和实体经济深度融合，从而获得新发展动力。

数据成为关键生产要素

数据本身具有经济价值，能提高资源利用效率，直接带来经济效益

在韩国三星电子半导体车间，许多箱子沿着上空轨道不停穿梭。利用自动运输OHT系统，机械臂可以自动搬运装有半导体晶片的箱子，完成一道道工序的加工，速度迅捷，秩序井然，不会发生冲撞。同“空中轨道”的繁忙相比，车间的地面则显得有些冷清，偶有一两名技术人员在设备间踱步。“生产线上数千台生产设备的运行信息都会实时显示在办公室的电脑上，技术人员对这些信息进行监控，并确保设备正常运行。”工作人员介绍。

像这样的数字化工厂正不断涌现。中国信息通信研究院发布的《全球数字经济白皮书》显示，2020年，在测算的47个国家中，数字经济增加值占GDP比重为43.7%，其中产业数字化是数字经济发展的主引擎，占数字经济比重为84.4%，呈现出占比持续提升的趋势。这意味着，在全球范围内，数字技术和数据资源正从更深层次、更广领域加速拥抱实体经济。

当前人类社会发展面临的土地、资源、能源和环境约束加大，经济增长需要激活新动能。随着数字技术不断成熟，数据成为继土地、劳动、资本等之后人类又一重要生产要素。“数据本身具有经济价值，作为生产要素参与生产活动，能够提高资源利用效率，直接给企业带来经济效益。”中国社会科学院工业经济研究所研究员李晓华指出。

以新能源产业为例，数字技术的加入能够有效提高可再生资源的利用效率。英国帝国理工学院的一个科研团队利用大数据模拟风力发电场的发电过程，发现当所有风车都处于运行状态时，前列风车叶片产生的气流会影响到后面风车的工作效果。如果按照大数据给出的建议确定风车安装的位置，并有选择性地开启部分风车，发电效率反而大大提升，发电成本也会大幅下降。

“数据对其他要素具有替代作用，能够优化生产要素的投入结构，改变生产函数，并在此过程中要求企业对产品架构、生产流程、价值链组织方式等进行全面改革。”李晓华解释说，作为一种生产要素，数据还具备很多优势特征，比如低边际成本、可复制、可共享、可不断生成和供给，“取之不尽、用之不竭”，能克服传统生产要素的资源总量限制，具有规模报酬递增特性。

由于与生产力进步息息相关，各国政府对产业数字化高度重视，出台了一系列战略和政策。比如，美国“先进制造业伙伴计划”、德国“工业4.0”战略、日本“超智能社会(社会5.0)”战略等。疫情防控期间，发展数字经济的紧迫性更加凸显，多国加大政策引导力度，如欧盟2021年发布《2030年数字指南针：数字十年的欧洲之路》，提出要促进企业全面数字化转型，目标是到2030年，75%的欧洲企业使用云计算服务、大数据和人工智能，超过90%的中小企业至少达到基本的数字化水平。

数字化推动传统产业升级

积极探索适合自身的数字化路径，“灯塔工厂”等领军者率先垂范

相对于互联网等新兴产业，消费品、工业品制造等传统产业如何进行数字化转型？科尔尼管理咨询公司认为，传统企业拥抱数字化转型时，在战略层面应当基于自身业务，将数字化战略与公司愿景及业务战略进行衔接，让自身主业插上数字化的翅膀。

在欧洲传统工业强国德国，西门子公司曾在汉诺威工业博览会上展示了一个啤酒行业的案例。

在过去几百年间，基于“啤酒纯净法”酿造的德国啤酒广受欢迎。一杯啤酒要经过10多道工序，高水平酿酒技师一直是产品质量的重要保证。不过人力操作存在不确定性，特别是在啤酒工业早已全球化的当下，同一品牌的啤酒如何在全球不同工厂实现大规模生产，保持相同口感和质量，并且根据市场变化快速做出调整，一直是行业的巨大挑战。

西门子研发的食品饮料全集成控制系统BRAUMAT，能让技术人员精确控制糖化和发酵过程中的时间、温度、压力、浓度、电导率等众多参数，还可以掌控最后的贮存、过滤、灌装环节。借由这套系统，只需要几名操作员在屏幕前，就可以每小时产出10余万瓶啤酒，生产效率大幅提高。

与此同时，系统收集的生产数据，借由西门子工业云MindSphere，可以在该啤酒品牌全球任何一个工厂实时共享，以实现产品质量统一。一旦发现数据偏差，系统还会及时报警，减少了停机和维修的时间。

通过数字孪生技术，生产前的设厂流程也能实现数字化。戴上VR眼镜，在虚拟的操作台前，管理者能够调节各项工序参数，定制生产流程，调整设备摆放位置与管线布局，以更好地利用厂房空间，节约建材和能源。

“拥抱数字化的啤酒厂，可以利用实时数据分析改进生产管理，通过远程监控和错误预防降低设备维护成本，借助流程软件精准确定峰值生产力和产品质量。由于生产经理的盲点减少了，他们可以更容易地规划流程并显著提高生产力。”德国啤酒行业数字化专家施尼伯格说。

目前，基于数字化技术的酿造过程控制系统已经广泛应用于德国啤酒行业。据了解，BRAUMAT系统的第一代版本诞生于1983年，目前已经升级到第八代，可以提供标准和精简2种版本，后者适用于小型和精酿啤酒厂。从自动化到数字化，德国形成了以西门子为代表的超大型技术供应商开拓数字化技术和市场，带动中小企业跟进的发展态势。

全球来看，还有不少在产业数字化方面率先垂范的领军者。自2018年开始，世界经济论坛与麦肯锡公司在全球发起评选“灯塔工厂”项目，寻找制造业数字化转型的典范，目前已有来自全球各地22个行业的90家工厂入选。这些“灯塔工厂”广泛分布于消费品、汽车、家用电器、钢铁制品、医疗设备、制药、工业设备等多个领域，积极探索适合自身的数字化路径，展现了传统产业数字化转型的巨大潜力。

工业互联网：推动制造业发展的有力支撑

从 2012 年首次提出数字化转型概念，距今已有十年。随着相关技术的成熟和制造产业的发展，数字化转型已经达成共识，我国工业互联网发展步入快车道，日益成为推动制造业数字化转型和支撑经济高质量发展的重要力量。

中国工业互联网研究院院长鲁春丛表示，工业互联网作为新型的基础设施、新型的应用模式和新型的工业生态，不仅是第四次工业革命的重要基石，更是推动制造业发展质量变革、效率变革、动力变革的有力支撑。

作为制造业数字化转型的关键依托，实施工业互联网创新发展战略四年多以来，我国工业互联网发展取得了突破性的进展：

一是基础设施不断完善，网络平台数据安全四大功能体系快速推进，全国5G基站超过161万个，高质量的外网实现了地市全覆盖，五大顶级节点建成并运行，特别是二级节点正在全面的快速的建设和运营。工业互联网平台具有影响力的超过150个，国家工业互联网大数据中心也在快速的推进，工业互联网安全态势感知平台已经覆盖了14个重要的工业领域。

二是应用模式持续深化，工业互联网将数字技术与行业特有的知识、经验、需求相结合，加速工业机理模型的汇聚沉淀，提升生产经营各环节的数字化水平，带动了产业链上下游的协同、高效运转。大家也都了解到工业互联网的创新应用从研、产、供、销的服务转向综合集成与系统创新，特别是向生产控制环节加速延伸，目前已形成平台化的设计、智能化的生产、网络化的协同、个性化的定制、服务化延伸、数字化管理等六大典型的应用模式。

三是应用范围快速延伸，已经拓展至钢铁、机械、电子装备、医疗交流等40多个国民经济的重点行业，形成融合应用实践，特别是中国利用5G发展的独特优势，最新数据统计在建的项目超过2400个，特别是在电子设备、装备制造、钢铁22个重点行业打造了上万个应用创新的案例和20个典型的应用场景，成为工业互联网创新最活跃的领域之一。

鲁春丛也表示，在快速发展的同时还要看到工业互联网推动制造业数字化转型是一个长期持续的过程，存在诸多问题与挑战，比如行业数字化水平差异大，缺乏既懂工业又懂数字化的人才，工业互联网建设投入大、周期长等。

他强调要加强基础设施建设，不断提升工业互联网新型基础设施的支撑能力，夯实技术产业技术，加快5G工业芯片模组、智能传感终端、基础工业软件等领域的创新突破，进一步深化融合创新应用，持续扩大工业互联网应用的广度与深度，激活数据要素的潜能，提升企业数字技术的应用能力，构建跨界融通的生态，加强产、学、研、用的协同创新。

在数字空间超越传统制造

作为第四次工业革命的重要基石，工业互联网一头连着传统制造业，一头连着新一代信息技术，是推动数字经济发展的重要发力点。聚焦在数字空间超越传统制造，中国工程院院士李培根分享如何践行孪生、协同、自主、超越。

在李培根看来，新一代制造的最大特点是数字孪生，数字孪生的关键在于和物理生命体的“共生”，所谓共生就是全生命周期，数字孪生体是和物理实体应联系在一起。数字孪生体是描述物理对象在其全生命周期中与其系统动态过程“共生”的数字化模型。数据好比物理生命体的“血液”，数据及智能赋予物理实体以“生命”，而数字孪生是智能装备的“灵魂”。

比如在风机上面装一些传感器搜集数据，除了机器本身的数据外还有风厂的数据，风力、风向等，基于这些数据搜集，借助数据孪生模型进行仿真，调整叶片角度从而使得发电效率更高，未来智能装备发展的重要性也此。

就协同而言，“协同表现在很多方面，比如产品开发的时候，开发设计过程中设计者和软件系统之间可以协同。”李培根表示，人和机器共融是机器人未来发展重要的趋势。

在同一自然空间内，充分利用人与机器的差异性和互补性，通过人机个体间的融合、人机群体间的融合、共同演进实现人机共融共生、人机紧密协调，自主完成感知与计算，机器人与人的感知过程、思维方式和决策方法将紧密耦合。以美云智数在研、产、供、销全产业链上拉通协调，列举供应链协同对企业的重要性。

就自主技术而言，他认为包括机器人技术的发展已经逐步面向开放世界，机器人的应用范围不再局限于企业内部，而是已经可以应对各种操作条件、人口稠密的空间甚至其他自动化设备。基于地图定位技术，运用该项技术的自主移动机器人AMR，通过扫描作业环境并自主更新地图，无需辅助固定信标，对工作场地几乎没有改造需求，实现“即到即用”的效果。

同时他还提示融合时代需要超越，人工智能超越科学认知和传统文化，超越时空意识，比如通过AR技术、MR技术的应用，AR头戴装置可以直接将虚拟控制面板投射到产品上，用户可以只用手势和声音指令进行控制。

例如虚拟操作机床面板，不仅可以同时操作多台机床，还能超越传统的空间，工厂不一定是唯一环境，办公室甚至其他空间均可移动完成。随着技术的发展，制造型企业自动化不仅能替代体力，还能部分替代人的脑力，并通过数字技术、人工智能技术可以解决一些非固定模式、非结构化、不确定性的问题。

“在大数据时代，有观点认为最大的转变就是放弃对因果关系的苛求，取而代之关注相关关系。工程里面仍然要讲因果关系，但仅仅只关注因果也不行，还要关注相关关系。”李培根表示，企业需要超越常规的因果关系与相关关系，体现更多批判性思维与整合思维等。

文章来源： 人民网，美云智数