第一篇 总报告

近年来，全球主要经济体都在积极寻求构筑未来中长期增长的支点。美国提出制造业复兴计划，法国、英国、日本等也都各自提出了振兴制造业的战略或计划。即便是一直被认为是制造业强国的德国也推出了工业4.0战略，以便在全球新一轮产业革命的背景下能够继续提升其制造业部门的竞争力。随着经济发展进入新常态，进入增速换挡、结构优化和动力转换的新阶段，中国也宣布实施制造强国战略和《中国制造2025》行动计划。可以看出，各主要经济体不约而同地将目光聚焦在制造业上。制造业是国民经济的支柱型产业，目前中国的制造业规模已经位居世界第一，制造业占GDP比重接近三分之一，但一个明显的事实是，中国制造业总体上大而不强、结构性矛盾突出、自主创新能力弱的问题仍然没有根本改观。

在新的形势下，能否尽快提升中国制造业部门的核心能力和国际竞争力，将直接决定中国经济转型的成败和进入高收入国家目标的顺利实现。鉴于德国制造业部门在全球经济中的引领地位和本国经济中的特殊重要性，如何从理念到体系借鉴德国工业4.0，并结合中国实际，进行融合、创新和应用，从而推动中国制造业的转型升级就显得很有意义。

一、什么是工业4.0

回答什么是工业4.0其实并不是一件容易的事情。过去几年来，与此相关联的概念至少有：杰里米·里夫金的第三次产业革命、埃里克·布莱恩约弗森等人的第二次机器革命、舒瓦布的第四次产业革命、经合组织的下一代生产革命、G20杭州峰会提出的新工业革命等。而且，我们经常看到的情况是，工业4.0有时候泛指第四次工业革命，有时候又特指德国工业4.0。本报告虽然并没有就上述概念之间的共同点与不同点进行一一比较分析，但可以明确地指出，我们所理解的工业4.0，是以工业、制造业部门为对象，以德国工业4.0为核心的一个概念体系。

（一）工业4.0的概念

“工业4.0”由德国率先提出，其核心理念是深度应用信息通信技术，推动实体物理世界和虚拟网络世界的融合，在制造领域形成资源、信息、物品和人相互关联的“信息物理系统”（CPS）。该战略旨在通过充分利用信息通信技术和网络空间虚拟系统——CPS相结合的手段，推进制造业向智能化转型。从本质上看，“工业4.0”是以智能制造和智能服务为标志的生产方式的革命。

当然，工业4.0相伴的是整个传统工业的创新与转型。首先，是传统工业创新发展的过程，涉及制造技术、产品、模式、业态、组织等多方面的创新；同时，也是传统工业转型发展的过程，从大规模生产转向个性化定制，从生产型制造转向服务型制造，从初级要素投入转向知识性要素投入等。

此外，工业4.0也是一个内涵丰富、动态演进的概念。除了核心的智能制造之外，工业4.0还提出了通过掌控从消费需求到生产制造的所有过程，从而实现互联的工业和高效的生产管理。

对德国工业4.0一个比较技术性的表达是RAMI 4.0，如下图所示。

RAMI 4.0是从产品生命周期/价值链、层级和架构等级三个维度，分别对工业4.0进行多角度描述的一个框架模型。它代表了德国对工业4.0所进行的全局式思考。有了这个模型，各个企业尤其是中小企业，就可以在整个体系中寻找到自己的位置。

在此基础上，德国政府进一步提出了“智能服务世界”战略，如下图所示。

智能服务世界涵盖了产品的全生命周期，其目标是在工业4.0生产出来的智能产品的基础上，通过物联网技术将产品连接到互联网上，并应用大数据和其他IT技术，将企业的商业模式从产品驱动转变为数据驱动，从销售产品转变为销售服务，从而实现业务模式的革新甚至革命。

综上所述，人们都在从不同的视角、层次理解德国工业4.0，德国工业4.0仍处于一个不断完善和发展的过程之中，但其核心理念和目标已经比较清楚，那就是：数字化、智能化、网络化的制造和服务。

（二）工业4.0的基本特征

1．“自下而上”与“自上而下”相结合

德国工业4.0源自于其企业界、产业界自发形成的自下而上的倡议，由产学研联盟通信促进小组（FU）发起，在德国国家科学与工程院（Acatech）的协调下，由德国信息技术、通信与新媒体协会（BITKOM）、德国机械设备及制造商协会（VDMA）和德国电子电气制造商协会（ZVEI）三个专业协会提出了初步实施建议，之后才上升到国家战略。进而，德国在原有协会制定的工业4.0平台基础之上，升级设立了国家级的新工业4.0平台，形成了自上而下顶层设计、分层推动的系统优化组织和机制，总体布局是政府统筹，标准架构先行，龙头企业与协会推动，中小企业广泛参与。

2．需求导向

随着经济的发展，社会结构较以往更加复杂，细分的需求集合增加，且差异明显。在此背景下，个性化定制的需求向高度个性化、差异化方向演进。最极端的状况是：一个顾客即一个主体，每个顾客的需求均有差异；每个顾客极微小的需求量即构成了一个订单。这就要求制造体系必须具备高度柔性，必须能适应宽广的品种及订单范围，必须能高效率地实现品种切换和敏捷回应。正是到了“个性化定制”阶段，“工业4.0”才有了用武之地。因为只有高度信息化、智能化的“智能工厂”才能产生“范围经济”：品种众多但制造成本不增、制造效率不减，工业4.0从定制化、个性化的终端需求出发解决生产过程中的质量问题、效益问题和效率问题。

3．“以人为中心”

工业4.0是一个以人（管理者、生产者、员工、用户）为中心的战略。在工业4.0背景下，未来的工厂世界是人与机器和谐共处和共同缔造的。充分利用人的创意以及机器的稳定性，合理利用这“两类员工”的特长，把人和机器各自的优势发挥到极致，让工作中的人可以高质量、安全地进行智能设计、运作、维护，人机协同共同打造一个美好和谐的工业环境。所以，工业4.0绝不是简单地使用机器代替工人，而是通过机器、程序给员工及管理者更好的决策支持辅助。人在生产中仍然扮演着决定性角色；在产品研究开发和设计以及后期市场开发中，人员的作用更是不可替代的。

4．大生态系统

工业4.0不只是构建智能工厂，以智能工厂为基础创造超预期的用户体验才是最终目的；不只是制造系统的智能化升级，更重要的是背后的管理变革；不只是冷冰冰的智能设备，还需要构建一个能够自行“生长”的生态圈。工业4.0将利用新的工业平台构建起比原先更为广泛和宏大的生态系统，实现更大范围的资源与要素配置。

通过生态体系的构建，典型的工业4.0互联工厂已经不仅是一套流水线或者一个车间，而是一个涵盖设计、采购、制造、营销和服务的全流程生态圈，是一种满足用户广泛需求的体系和能力。

（三）工业4.0的主要趋势

1．从数字化工厂到智能工厂

工业4.0的初级阶段是数字化工厂，高级阶段将是智能工厂。智能化和网络化是工业4.0的未来发展方向。智能工厂是工业4.0的最终形态，实现智能工厂的前提是数字化工厂。

数字化工厂是在计算机虚拟环境中，对整个生产过程进行仿真、评估和优化，并进一步扩展到整个产品生命周期的新型生产组织方式。它是现代数字制造技术与计算机仿真技术相结合的产物，主要作为沟通产品设计和产品制造之间的桥梁。其本质是信息的集成。

智能工厂是在数字化工厂的基础上，利用物联网技术和监控技术加强信息管理、服务，提高生产过程的可控性。智能工厂已经具有了自主能力，可采集、分析、判断、规划；通过整体可视技术进行推理预测，利用AR、VR、仿真及多媒体技术，将实现扩增展示设计与制造过程。系统中各组成部分可自行组成最佳结构，具备协调、重组及扩充特性，具备自我学习、自行维护能力。实现了人与机器的相互协调合作。其本质是人机有效交互。

2．从企业内部集成到企业间集成

工业4.0通过企业内部结构和机制的变革，推动企业内部组织流程的变革，驱动企业全流程的各个环节主动拉近与用户距离，大大缩短产品的开发周期，降低开发成本，提高企业效率，更重要的是提升产品与用户需求的匹配程度，为用户提供超值的产品和体验。

不仅如此，工业4.0同时需要企业打开边界，将全世界的一流资源引入生态圈，实现真正的互联制造、企业间集成。企业间集成将通过价值链上不同企业资源的整合，实现从产品设计、生产制造、物流配送、使用维护的产品全生命周期的管理和服务，它以产品价值链创造集成供应商、制造商（研发、设计、加工、配送）、分销商以及客户信息流、物流和资金流，在为客户提供更有价值的产品和服务的同时，重构产业链各环节的价值体系。

3．从单一封闭平台到跨行业开放平台

工业4.0将打破过去单一封闭的平台格局，打造一个跨行业开放的平台，这种平台将是一个典型的以工厂为中心，集合众多开放资源配合的社会化协作模式。任何单一个体为解决供需信息不透明、不匹配的矛盾，避免产能过剩或订单找不到合适厂商的情况发生，必然要打破自身组织的“围墙”，将自己的订单、设备、物料、人员等信息通过开放平台进行分享，实现企业-企业、企业-个人等多组织形态的社会化协作，构建“网状”的社会化制造生态圈。

在这种情境下，任何一个企业将不再是一个相对封闭的组织，而是一个社会化的、具有高度智能调度和超级加工能力的组织。

4．从生产性制造到服务型制造

随着产业价值链水平的上升，制造业的价值分布已经开始从制造环节向服务环节转移，产品开发、改进、销售、维护、回收等服务性活动所占比重越来越大。在新技术的推动下，服务型制造能力成为决定现在和未来制造企业竞争力的关键以及利润的主要来源。传统的制造企业正在将业务重心从生产型制造向服务型制造过渡，全球制造业发展正呈现出制造业服务化，即以生产过程为主向服务型制造转型的趋势。

工业4.0强调的正是提升制造业的体系性服务能力。制造服务化本质上就是在实物产品的基础上衍生出越来越多的附加服务，并逐步以服务为中心重构企业的制造模式，最终完成向服务型制造的转变。

（四）工业4.0的支撑体系

1．标准体系

德国电气电子和信息技术协会下属的德国电工委员会编纂的全球首个“工业4.0”标准化路线图为所有参与方就“工业4.0”涉及的现有相关标准和规格提供了一个概览和规划基础。“工业4.0”工作组认为，推行“工业4.0”需要在8个关键领域采取行动。其中第一个领域就是“标准化和参考架构”。标准化工作主要围绕智能工厂生态链上各个环节制定合作机制，确定哪些信息可被用来交换。为此，“工业4.0”将制定一揽子开放、科学的，涵盖智能设备、智能产品、智能工厂，以及数据采集和传输格式、工业操作系统、云服务等各个环节的标准体系架构，使合作机制成为可能，并通过一系列标准（如成本、可用性和资源消耗）对生产流程进行优化。

2．工业4.0平台

德国在原有相关协会制定的工业4.0平台基础之上，升级设立了国家级新工业4.0平台，形成了顶层的推动组织和机制。新工业4.0平台的管理层由德国经济和能源部长加布里尔、德国教育和研究部长万卡，以及商业、工会、科学界代表组成，下设指导委员会、六大工作组，负责技术和实践层面的专家决策支持；下设战略委员会、学术顾问委员会，负责政策监管、社会协调及多方合作；同时，由产业财团负责应用成果转化，由德国电气电工信息技术委员会（DKE）等国际标准化组织负责标准的国际化推广。

3．数字化设计和精益管理

德国工业4.0是在德国工业和制造业的现有基础上提出的一个战略。正如德国工业界所强调的，德国已经比较普遍地推行了数字化设计和精益管理。

数字化设计是指通过在数字空间中建立数字样机模型，并在数字实验环境中进行模拟仿真，不断找出产品设计、工艺等方面的问题。让设计人员在产品生产之前就可以对产品的可制造性进行调整，而不需要制造实物反复迭代生产，真正实现面向制造的设计，既能够提升设计的质量水平，又可以缩短产品上市的周期。

精益管理强调对人的尊重与信任，围绕人性特点重组生产流程。首先是将人解放出来，通过创新的组织方式调动人的积极性，激发人的活力与责任心，主动发现和解决生产流程中的问题并及时优化，以提升生产效率，减少生产浪费。其次，强调的是整个生产价值链，如果仅关注单一环节的效率提升，或者简单将“看板”等同于精益生产，就无法真正推行精益生产方式。

4．人才、教育、职业培训

人才、教育、职业培训是德国工业4.0的人力资本基础。一是职业认证等级制度的完善。包括提升技能型专门型职业人才在人才体系中的地位，建立更为完善的职业资格认证机制，为人才的持续进步与技能提升提供引导，提升人才从接受培训到发挥价值全过程的效率。二是职业教育管理体制的调整。从国家层面协调劳动人事部门与教育管理部门，建设现代职业教育体系。在企业层面继续推动用人单位为主体的继续教育培训机构建设。三是优化职业教育与培训市场环境。建立市场机制，加强企业开展工程教育培训的力度和体系化建设，配合认证体系，推动企业培养人才跨企业流动的机制，优化企业内部培训资源。四是以制造业发展规律为基础的人才结构。研究型、应用型、技能型人才培养并重。在高等教育、职业教育体系中，推广建立解决跨学科问题型人才的培养体系。强化产业、行业在学校人才培养、教学目标、人才评价等环节的作用。

（五）工业4.0的产业实践

德国在国家战略的推动下，围绕工业4.0框架体系，以由博世、西门子、SAP这样的一些龙头企业牵头，中小企业参与的形式进行了工业4.0的实践探索。

博世公司的工业4.0实践。博世是工业4.0的重要发起者之一，在工业4.0领域拥有领先的能力和独到的优势；依靠在机械设计、制造以及软件服务等领域所积累的经验，以及全球超过250家工厂运营储备的广泛制造知识，成为工业4.0的领军企业。其对外部提供包括传感器、硬件设备、软件以及服务的一站式解决方案，同时在内部开展了超过100个工业4.0的试点项目。

目前在博世苏州汽车电子工厂开展的工业4.0应用涵盖了多个方面，在物料管理、生产订单安排、设备维护保养以及人员效率提升等方面的效益体现尤为明显。

在生产区域，所有工位、原料均处于有序管理状态。

根据生产订单，实现设备自动叫料，机器人准确定位，自动派料。

依托大数据收集和分析完成预知维护。共享的知识库、可视化通信系统为即时维护提供有力保障。

在多种终端实现定制化报告，针对不同场景为员工提供最及时可靠的关键数据。

西门子的工业4.0进展。凭借全集成自动化（TIA）和“数字化企业平台”，西门子长久居于信息技术集成领域的领导地位。西门子还与德国弗劳恩霍夫协会以及大众汽车公司合作，通过利用产品生命周期管理软件（PLM）进行虚拟生产规划，可降低生产线上机器人的能耗高达50%。目前，在先期已经建成的德国之外首家数字化工厂——成都安贝格姊妹工厂的基础上，西门子正在启动成都生产研发基地（SEWC）的二期规划，SEWC主要生产Simatic工业自动化产品，遵循全球统一的研发、生产和质量标准，对订单、财务、产品设计、生产规划、生产实施、物流和质量进行全数字化管理。具体来说，它采用产品生命周期管理软件，通过虚拟化的产品设计和规划，实现了信息的无缝互联，使工厂全面透明化。

中小企业的工业4.0实践。VDMA针对431家德国中小企业进行调查，被调查企业普遍认为“工业4.0”是利大于弊的积极事物。90%的企业都认为“工业4.0”有助于其在市场竞争中获得领先地位。结果显示，57.2%的参与调查企业表示他们的企业已经有工业4.0项目。其中20%的企业表示正积极努力开发应用工业4.0解决方案。在应用工业4.0技术的程度方面，12%的机械工程企业表示他们是“先行者”，另有20%的企业表示他们是“跟随者”。

（六）国际经验启示

德国所定义的工业4.0是由一个信息、一个网络、四大主题、三项集成、八项计划组成的体系。德国工业4.0整体框架与中国的实际国情有很多地方不同，但是，对于大而不强的中国制造业，无论用何种词汇来表达，“工业4.0”所包含的核心内容都是我们未来的发展方向。德国工业4.0的理念和实践仍然有很多地方值得中国借鉴。

1．德国提出工业4.0战略符合其国家阶段性的产业升级需求

德国“工业4.0”是德国政府确定的面向2020年的工业和制造业发展的国家战略。从整体上看，德国已经完成了自动化和精益生产，工业4.0是要借助数字化、智能化打造新的竞争力，符合德国的工业化发展阶段。从外部环境看，较高的劳动力成本对德国产品的出口带来了负面影响；全球资源和能源价格不断上涨，万物互联的技术潮流使得国际竞争进入更加激烈和复杂的新阶段，德国需要以创新发展来巩固和提高自身优势地位。从内部实际看，制造业增加值的增速明显低于GDP增速、人口老龄化、欧盟政治动荡、经济低迷，德国亟待升级制造业以维持国家稳定发展及强化其在欧盟体系中的中坚作用。

中国经济和工业、制造业部门面临的环境、问题与德国虽有诸多不同，但也有许多相同之处。在新的阶段，同样需要面向未来的国家工业和制造业发展战略。

2．“平台化”机制有利于工业4.0的发展

德国工业4.0平台的发展模式是一种从上至下顶层设计、分层推动的“系统优化”。该平台旨在为所有“利益相关者”提供支持，以达成对工业4.0的共同理解。这意味着，平台并不实际在市场上开展如示范中心、研究项目等活动。同样，在标准化领域，平台也只是提出对标准和规范需要采取何种行动。

平台的总体布局是政府统筹，标准架构先行，博世、西门子等工业综合体巨头与协会推动，中小企业广泛参与。由于很多制造工厂在以前的自动化进程中已经建立了各自专用的技术体系，德国云服务平台也强调“IT技术与自动化技术的融合”，强调“数字双胞胎”概念。

牵头企业也都建立了各自的平台或系统，诸如博世、西门子和SAP。博世的工业4.0战略赋予其双重角色：既要成为卓越的供应商，也要成为领先的实践者。为此博世成立了互联工业创新集群，并发布了物联网云，希望最终建立涵盖解决方案、云和服务的平台；西门子强调“数字双胞胎”是云服务平台的基础，即通过充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。SAP公司在工业4.0和智能服务领域建立了开放、连接、安全的数字化平台，在水平和垂直两个维度上全面推动企业的数字化。

3．工业4.0的发展将形成整合大中小企业的生态体系

工业4.0并非大企业专属物。在德国，虽然目前工业4.0从概念到实践主要集中在博世、西门子、蒂森克虏伯、宝马等国际耳熟能详的大型跨国公司，但是，德国各界普遍认为让中小企业参与到4.0战略中更为重要。

德国大约有330多万中小企业，他们是德国经济的支柱和推动力量，特别是行业内存在大量被称为“隐形冠军”的专业元器件开发制造商、系统集成商和综合解决方案提供商组成了“三位一体”的市场结构，支撑着整个产业链。没有这些众多隐形冠军的参与，仅凭少数大集团单兵突进，整个产业链的工业4.0是不稳固的。

德国的中小企业之所以成为德国技术创新的主要推动力，首先得益于政府的扶植政策。德国特别强调，中小企业既是智能化生产技术的使用者和受益者，也是先进工业生产技术的创造者和供应者。另外，又与公立科研院所面向中小企业的合同式研发模式及市场化的技术中介机构密不可分。在德国，各类企业尤其是中小企业能够得益于公共研究和私人研究，从而超越其国际竞争对手。如联邦教研部负责的“中小企业创新项目”计划，对信息通信技术、纳米技术、光学技术、生产技术、资源效率和能效技术及公共安全领域的科技创造予以资助。德国联邦经济技术部推出的“中小企业创新核心”计划不受行业和技术领域的限制，一方面对企业自身产品开发或生产工艺创新进行资助，另一方面对企业之间或企业与研究机构之间的合作，加速技术知识的商业转化提供资助。

此外，针对中小企业对工业大数据被大企业操控从而影响企业自身经营安全的担心，以及数字化转型对于中小企业存在着不小的资金、技术、人才和知识上的障碍等问题，德国多个州政府正积极整合各方面资源，力图从技术、信息、融资、人才、平台建设等方面为中小企业参与工业4.0提供扶持。工业4.0平台还联合其他单位共同编制《中小企业工业4.0实施指南》，对中小企业提供技术支持。

发挥中小企业的积极性，构建整合大中小企业同步推进工业4.0的生态体系，对我国推动制造业转型升级是一个有益的借鉴。

4．工业4.0需要人才结构的转换作为支撑

工业4.0是一个以人（用户、生产者、管理者、员工）为中心的战略。制造业价值链（设计-制造-物流-销售-维护）与用户实现交互，由用户驱动生产、销售和物流，追求消费者最佳体验。“工业4.0”战略的核心在于人机关系的深刻变化。由于IT技术与生产制造的融合更加紧密，对工人提出了更多跨专业的要求。复合型的人才将是工业4.0时代的主要需求，其不仅仅需要懂得生产和制造的知识，还需要具备一定的IT技能。在这方面，德国教育和培训体系发挥了至关重要的作用。

德国政府重视发展职业教育、继续教育和培训及高等教育等多层次的人力资源开发体系，培育高素质产业工人。针对中小企业在获取技术人才方面的困难，德国在政策上重点支持培养中小企业青年工程师。最常见的就业途径是双元制职业培训，学生们从覆盖所有经济领域的349种职业（2013年）中选择一种接受专业的就业技能培训。培训课程主要包括在企业中当二到三年的学徒，每周培训三四天，剩余一两天在非全日制职业学校接受更多的理论培训。

5．工业4.0的推进是一个循序渐进的过程

德国提出“工业4.0”的战略规划也不过几年时间，无论是企业界还是政府部门仍处于摸索前进的状态。即使已经代表了全球工业化最高水平，预计“工业4.0”的设计目标仍要在2030年以后才可能实现。

与德国相比，中国工业化的整体水平仍有较大差距。虽然可以看到中国工业机器人近年来实现了快速增长，但仍有大部分是替代简单重复劳动的第一代工业机器人，且核心零部件严重依赖进口，离“工业4.0”要求的智能化相去甚远。

从德国的发展路径可以看出，德国大部分企业具有良好的工业3.0基础。在他们实践工业4.0的过程中，IT行业的专家与自动化专家必须一起合作，协调作战。

因此，实现中国工业4.0也不是一蹴而就的，需要完成四部曲：生产制造自动化、流程管理数字化、企业信息网络化、智能制造云端化。在借鉴“工业4.0”推进中国制造业转型升级的过程中，还面临很多本土化的问题，现在各方面都还处于初步的探索阶段，不能盲目推进。总而言之，推进工业4.0将是一个循序渐进的过程。

二、中国制造业在工业4.0坐标系中的位置

（一）中国制造业整体上处于从工业2.0向工业3.0过渡的阶段，不同行业和地区之间的智能化水平有较大差异

中国信息化百人会与中国两化融合服务联盟计算了2016年中国制造信息化指数。根据测算，2016年中国制造信息化指数为36.9，对标工业4.0，正处于由工业2.0向工业3.0过渡的阶段。

不同地区智能化水平有较大差异。2016年，江苏、浙江、广东、天津、上海和山东智能制造水平处于第一梯队，得分在47以上，最高的江苏分值为54.2（接近工业3.0的水平）。全国制造业的智能化水平呈现“东部沿海高，西部内陆低”的态势。

不同行业智能化水平有较大差异。2016年，石化、电力、电气行业智能制造水平较高，以文化教育、工艺美术和家具制造为代表的一些行业，在个性化定制、服务型制造等方面有现实需求，智能制造水平相对较高。而非金属矿采选业、木材加工、有色金属矿采选业、有色金属冶炼业、煤炭开采业和黑色金属矿采选业的智能化水平较低。

（二）中国制造业已经成长了一批龙头企业，但尚缺乏具有较强综合能力的产业综合体

近年来，中国一大批制造业企业迅速崛起，已经拥有众多单项能力很强的龙头企业，并在各自领域成为具有世界影响力的龙头企业或隐形冠军。例如，华为已经超越爱立信、新诺基亚、阿朗等成为全球电信设备的最大供应商；沈阳机床实现了两千多台i5智能装备的联网，且每年实现1倍以上的增长，成为全球智能机床领域的重要企业；海尔大型家用电器2016年品牌零售量占全球市场的10.3%，稳居全球第一；在互联网应用领域，阿里巴巴2016年电商交易额超过3万亿元，超过沃尔玛成为全球最大的零售巨头。

在企业层面上开展工业4.0研究或建设的企业也开始涌现。例如，BAT、华为、中兴、沈阳机床、海尔、格力、三一重工、联想、中石化、宝钢等一大批行业领军企业都已经设立智能制造相关研究院，中国航天、宝钢、中船重工、中国电子等大型国有企业已经建立了企业级工业互联网平台。三一重工正式发布了“树根互联”平台，该平台定位在面向中国智能制造的一个基础性服务平台，帮助中小制造企业快速进入物联网时代；沈阳机床、神州数码、光大金控三方投资建立了“智能云科”平台，将数控机床中的i5运动控制系统与互联网连接起来，聚焦智能制造中的社会化协同生产；中国航天科工集团打造了“航天云网”平台，其目标是在工业互联网领域采取类似消费互联网的模式，在企业层形成制造资源和能力的共享和网络效应。同时，也涌现出一批依托工业电商平台创新的微观主体和新型模式，如海智在线、智能云科等。

但是，与德国、美国等发达国家相比，中国部分龙头企业尽管在某方面的能力较为突出，但缺乏同时兼具各种能力的顶尖企业或者产业综合体，导致在全产业链、全环节上推进工业4.0的能力仍然欠缺。近年来，发达国家特别强调将关联性创新主体（高校、研究所，包括中小企业在内的初创企业、大企业和孵化器等）集聚起来，培育有竞争力的行业上下游链条以及建立可持续的生态体系。如萨克森州“硅谷”和柏林州Adlershof科技园。经过15年培育，“萨克森硅谷”成为欧洲最大的微电子和信息通信产业集群，千余家初创型企业、德累斯顿工业大学和弗劳恩霍夫协会等在创新链条上关联；柏林州Adlershof科技园依托洪堡大学应用类科学系、既有的航空研发基地、原东德传媒基地，成为欧洲创新竞争力前四的园区。

（三）中国制造业推进工业4.0的整体能力仍然有限，但需求空间已经出现

随着全球经济结构深度调整，中国制造业面临低端和高端双向挤压的双重挑战。在低端产品方面，面临来自东南亚等低成本国家的竞争，而在高端制造业方面，面临来自发达国家“再制造业化”的挑战。以美国为例，在奥巴马提出的“先进制造业计划”基础上，新总统特朗普促进制造业回归的政策取向十分明确具体，其主要措施是贸易保护和企业减税。在“恩威并施”下，美国已经出现了一些制造业回归的趋势。苹果、英特尔、福特汽车、星巴克等公司或将生产线迁回美国，或加大投入美国本土的生产研发。另外，美国近年来也具备了一定的吸引制造业回归的经济基础。例如，随着页岩油气革命，美国逐步实现了能源自给甚至出口，导致全球能源成本急剧下降，加之其较低的土地成本，都成为美国发展制造业的有利条件。

在越来越激烈的竞争形势下，加上国内产业转型面临的诸多挑战，中国制造业近年来的平均盈利能力显著下滑，在一定程度上制约了企业推进工业4.0的能力。2012年以来，中国规模以上工业增长速度大幅度下降。2015年工业增加值全年增长6.1%,2016年为6.0%，比2000～2012年间14.1%的平均增长速度下降了一半以上。从企业效益看，2012年以后有大幅度下滑，2001～2012年的高速增长期间，工业企业的销售成本利润率平均在9%左右，有时超过10%，但2012年以后快速下降到6%以下的水平。分行业看，部分产能严重过剩行业的效益下降情况更加明显。钢铁等重化工行业，由于产能过剩程度高等原因，已经较长时间处于增长低迷和效益低下的局面。例如，2012～2016年上半年间，钢铁行业上市公司的销售利润率基本徘徊在盈亏平衡附近的水平，煤炭行业的利润率也是一路走低，2015年年底出现了负利润。这两个行业只是在2016年国家大力推动去产能的情况下，效益才有所好转。

效益水平过低制约了这些企业通过推进工业4.0和智能制造进行升级的能力。在推进智能制造初期，企业需要大量投入，但很多效益只有达到一定的发展规模和综合配套以后才能体现出来，短期内不一定能很快见到经济回报，需要企业很强的资金实力和抗风险能力，这给处于经济转型期的中国制造业提出了严峻的挑战。

但是，中国既是一个生产大国，也是一个消费大国，特别是近年来居民消费呈现快速升级的态势，消费者对高品质产品，对个性化、定制化产品的需求快速涌现。与其他国家相比，中国巨大的人口规模存在显著的聚合效应，也就是说即使人群中对某种产品的需求比例很小，但巨大的人口基数，特别是互联网的发展可以使这种分散的需求得以集聚，形成对少数创新企业的现实需求。而这种个性化、定制化产品的需求，在传统大规模生产模式下很难被满足，而工业4.0的一个重要推动因素就是用智能生产的方式满足个性化需求，因此，中国独特的规模优势和消费升级阶段从客观上提供了发展工业4.0的需求支撑。

（四）中国制造业分工细、协作强，但广大中小企业的信息化能力普遍不足

发展工业4.0、推进智能制造并不仅仅是少数龙头企业的任务，往往需要全产业链企业的共同升级和协作，才能发挥协同效应。在发达国家，企业之间尽管也有大小差别，但整体水平都较高，很多小企业虽然规模较小，信息化、智能化水平却并不低，从工业3.0向4.0升级的能力很强，很容易接入大企业创立的工业互联网或智能制造的平台中。

中国制造业企业之间发展水平参差不齐，尤其是多数小企业发展水平低，缺乏推进工业4.0或者接入平台的愿望和能力。根据《世界经理人》“2015中国制造业信息化管理现状调研”，中国制造业近九成的企业信息化水平处于初、中级水平，43%的企业信息化覆盖的业务部门比较窄，各IT系统或处于割裂状态，或集成程度不高。2015年，德勤对132家来自机械加工制造、汽车及零部件、工程机械、电力电气、电缆电线、轨道交通行业的企业进行了调查，90%的受访企业已经不同程度地开展了信息化工作，其中6%的企业处于起步阶段，46%的企业处于单项业务覆盖阶段，42%的企业处于综合集成阶段，仅5%的企业进入全产业链和用户协同创新阶段。

根据德勤和中国机械工业联合会的调查，中国智能制造尚处于引进智能设备阶段。2015年，有23%的企业表示其智能设备生产已经进入广泛应用阶段，已经使用智能设备的企业占比由2013年的51%上升到2015年的59%。受访企业对智能制造的布局以引进和开发智能化加工设备（47%）为主，建立智慧生产系统的企业仅占20%，进一步延伸至价值链整合及商业模式优化的企业则更少。

（五）中国对借鉴工业4.0推动制造业升级高度重视，但尚缺乏整体性的体系支撑

近年来，中国对促进创新驱动、制造业转型升级高度重视，提出了《中国制造2025》以及1+X的规划体系，出台了一系列促进企业技术创新和转型升级的政策体系，并从资金支持、人才培养、环境优化等多个方面提出了支持措施。但不管是《中国制造2025》还是工业4.0，都是一个庞大而复杂、需要开放合作的生态系统，它依赖于实时的信息和网络，需要生产设备制造商、ICT制造商、制造类企业、研究机构、政府和各方面的共同投入和紧密合作。在这些方面，中国仍有许多需要完善的地方。

发达国家普遍形成了有利于制造业升级的系统性支撑环境，无论是大企业还是中小企业，都可以方便地从社会获得各方面的支持。在德国创新创业体系中，高校和企业以外的社会组织是科研创新活动的重要组成部分。德国目前有四大代表性非营利社会组织包括：马克斯普朗克学会（MPG）、亥姆霍兹联合会（HGF）、弗劳恩霍夫应用研究促进协会（FG）和莱布尼茨科学联合会，它们承担了联邦政府、州政府和企业的合同研究任务，年度总研发经费超过100亿欧元，占全德科研经费投入的1/8。这些协会为企业及各方面提供科研任务，主要采取“合同科研”的方式，客户享有协会下属各研究机构雄厚的研发科技资源和高水平科研队伍所提供的优质服务，可直接、迅速地得到为其量身定做的解决方案和科研成果。

与德国相比，中国制造企业长期重生产、轻设计，致使产品设计环节严重落后，缺乏系统性的体系支撑，对整个制造过程形成了明显的制约。其具体表现为：在需求管理上，“挣快钱”思想盛行，普遍通过逆向工程完成产品设计，缺乏“正向设计”思维和“设计品牌”意识，没有从系统的需求分析出发，因而也很少形成包括概念设计、方案设计、方案选择、工艺设计等在内的整体设计方案。在设计方法上，除航空航天等少数尖端领域，中国制造企业在以数字建模和模拟仿真为核心的数字化设计能力上，与国外同类企业有较大差距。在试制周期上，中国制造企业通常是通过试生产的方式来验证生产工艺，部分复杂零件工艺稳定周期很长，上市周期较长。在产品的可制造性上，中国大部分制造企业依然采用以文字描述为主的二维工艺卡片进行工艺设计，在进行工艺设计时难以直观了解现有机器设备的情况，工艺设计结果难以进行仿真分析，只有在实际加工时才能进行工艺合理性验证。在制度保障上，知识产权保护制度缺失，设计方案易被抄袭模仿，进行创新设计的企业无法获得相应回报，导致设计创新动力不足。

三、借鉴工业4.0推动制造业转型升级的思路、目标和路径

（一）总体思路

顺应全球制造业数字化、智能化、服务化、平台化和绿色化发展趋势，借鉴发达国家推进工业4.0和工业互联网的成功经验，结合制造强国战略、《中国制造2025》及规划指南、智能制造试点示范项目的有益探索，以推动制造业与数字化技术在全生命周期、全产业链上的深度融合为核心理念，以推动制造业发展动能转换、结构优化、质量效益提升和建设智能制造强国为战略目标，以市场需求为导向，以产业政策为推手，以大型工业综合体牵引，全产业链协同参与，以自上而下的整体顶层设计和规划体系为指南，以数据链挖掘、引导和整合产业链、价值链和创新链，加强信息物理系统集成、平台支撑体系、参考标准架构、大数据分析、云平台服务、人才培养和商业模式等领域的系统创新，有计划、分层次、有步骤地实施以“一大载体、双轨路径、三个阶段、四大支撑、五条措施”为核心内容的“12345战略”，全面推进中国制造业的数字化转型，力争到2050年将中国建成为世界智能制造强国，并在诸多新兴和传统制造业部门涌现出一大批全球领先的智能产品生产商、智能服务提供商和工业物联网平台综合运营商。

其中，“12345战略”（见下页图）的含义是：

一大载体：以细分行业内工业互联网发展基础好的若干龙头企业为发起人，吸引国内外制造企业、互联网企业和产业投资基金等战略投资和风险投资，以资本为纽带，组建实体性质（如以股份公司形式）的工业互联网综合体或智能制造产业联盟，以此为战略实施和政策承载主体，推动全行业工业互联网的升级发展。

双轨路径：一是以制造企业为主体推进的“制造+互联网”模式，与以互联网企业为主体推进的“互联网+制造”模式并行；二是在现有企业工业互联网体系基础上延伸打造的开放共享的行业级工业互联网平台，与跨地区、跨行业、跨学科的全国性工业4.0协同推进平台并行；三是解决眼前突出矛盾的“问题导向”型战略和措施，与着眼于未来长远发展蓝图的“规划引领”型战略和措施并行；四是“一步到位”式（如按最新工业4.0标准来新建智能工厂）与“补课”式（如老企业智能化改造）发展模式并行；五是大集团引领的规模化推进与中小企业协同跟进并行；六是传统制造业与新兴制造业同步推进；七是基于工业互联网的技术创新与商业模式创新并行；八是有形的智能产品、智能工厂、智能物流等智能生产环节，与无形的大数据分析、云服务、人工智能、嵌入式软件等智能网络化服务并行。

三个阶段：通过“补短示范，全面追赶”“重点突破，缩小差距”和“并驾齐驱，全面超越”三步走战略，实现近期和中长期基于智能制造的产业转型和升级目标。

四大支撑：以工业互联网与智能制造标准体系、工业互联网平台、制造业全产业链支撑体系，以及人才、教育、职业培训体系等为支撑，推进工业互联网和智能制造与服务。

五条措施：通过组织保障、产业政策、创新政策、人才政策和国际合作五个方面的举措，形成推进工业4.0战略实施的政策合力。

（二）目标体系

1．宏观目标（面向制造业）

借鉴以信息物理系统为代表的工业4.0概念，推动实现基于工业4.0相关技术的优化升级，即通过工业4.0相关技术在制造业系统的深度应用，推动中国制造业结构的优化和提升，包括增长驱动力、价值网络、数字生产力、智能基础设施、大数据决策与监管、产业生态群落和协同联盟平台等几个方面的子目标。

通过工业4.0体系战略实施，特别是信息物理系统的深度应用，实现由要素驱动、投资驱动，向创新驱动、数字化驱动的增长模式转变。

通过工业4.0体系的深度应用，打破原有价值形态，在价值创造上实现从链条式线性价值形态和金字塔式价值形态，向网络状、分散型价值形态转变。

摆脱传统的依靠低成本资源和要素投入的竞争方式，转向更多依靠数字化、智能化平台的竞争方式，即提高数字生产力。

消除不同部门之间、企业与政府管理部门之间的数据藩篱，建立统一开放的、标准化的大数据平台。

通过工业4.0相关技术在制造业的深度应用，形成鲜活的工业生态系统。

建立一个开放的、协同的创新平台和价值共享平台。

建立一个一个先进的、开放的、高效率的智能基础设施平台，使单体智能工厂走向体系化、网络化的智能制造。

2．微观目标（面向企业）

总体微观目标是应用工业4.0相关技术，通过生产效率提高、质量改善等提升企业核心竞争力，涉及精益管理、数字化集成、需求响应、数据安全与标准、商业模式创新、数字化人才等若干子目标。

智能生产与服务同步。数字化、可视化和同步化的深度应用，使精益生产思想发挥到极致。实现生产即服务，服务即生产。

精益管理。在供应链管理、企业资源管理、工作现场改进和库存管理等方面实现精益管理。

数字化集成。通过工业操作系统、应用软件和大数据系统等，将原本处于分散的数据源和信息平台进行高效集成。

数据安全与标准化。建立开放、科学的，涵盖智能设备、智能产品、智能工厂，以及数据采集和传输格式、工业操作系统、云服务等各个环节的标准体系构架。

需求响应。通过智能化网络及时发现、解析和引导大量个性化定制需求，并做出及时的柔性化响应。

数据平台与工业云。分别梳理并掌控各个行业或商业联盟的数据平台和云服务能力（包括数据库及核心算法）。

数字化人才。用数字化理念和知识武装企业每一位员工，更大限度地挖掘员工的创造性。

商业模式创新。将物质生产过程与虚拟的数字化网络进行创造性深度融合，使工业大数据的商业价值得以深度挖掘和全面实现。

3．中观目标（面向细分行业）

汽车产业：中国汽车产业借鉴应用工业4.0的最终目的是提高自身的竞争力，更好地满足广大人民群众的移动出行需求。具体来说就是实现智能产品、智能生产、智能服务，以提高生产敏捷性，满足消费者的个性化需求。

装备制造业：推进装备制造业工业知识体系、精益生产水平、工业云服务平台的夯实与突破，促进工业综合体和新型工业生态的培育。

家电行业：积极探索互联工厂，缩短研发周期，提升产品满意度，提升工厂的自动化程度和生产效率，快速满足用户个性化需求，实现从大规模制造到大规模定制的智能化转型。

电子信息产业：电子信息产业成为推动中国经济转型的主导产业，成为中国经济新的增长极。其产业规模显著扩大，产业体系进一步完善，行业上下游产业链配套完备。通过借鉴工业4.0，实现企业竞争力的提高，大幅提升自主创新能力，掌握一批关键核心技术，拥有一批自主知识产权，形成一批行业标准；产业实力明显增强，形成若干具有全球竞争力的世界级龙头大企业和电子信息产业集群，电子信息产业的产品在社会各领域的智能化应用得到普及。

石油化工业：石油化工智能制造总体目标表现在产品创新、技术创新和产业模式创新三个层次。产品创新重点是石油化工产品向数控化和智能化方向发展，从根本上提高产品的功能、性能和市场竞争力。技术创新重点是石油化工流程制造业向数字化、可视化、自动化、网络化、集成化为特征的集成制造发展，全面提升产品设计、制造和管理水平。产业模式创新重点是规模定制生产方式和生产性服务业等石油化工流程制造业生产模式和产业形态的深刻变革。

（三）“三步走”路线图

第一步（3～5年）：补短示范，全面追赶。核心任务概括为“补短板、打基础、扩试点、塑平台”。一是补齐工业互联网的数字短板，打好软硬件基础；二是通过试点示范寻求重点突破的领域；三是借鉴德国、美国等国经验，打造“中国版工业4.0平台”，为政、产、学、社、研、用等不同利益主体搭建一个通畅的信息沟通与利益诉求机制。

第二步（5～10年）：重点突破，缩小差距。核心任务概括为“夯实基础、提升水平、重点突破、局部领先”。一是巩固第一阶段已有成果，同时总结试点示范的经验，及时发现问题并找到解决对策。二是提升水平，一方面是将数字化、智能化制造由局部试点示范向全国范围全面铺开；另一方面是显著提升工业4.0相关技术的应用水平。三是在3D打印、人工智能、机器学习、虚拟现实、数字化园区、智能人才等领域明显缩小与发达国家的差距，并形成一大批优势产业集群，参与国际竞争并力争取得竞争优势。

第三步（10～15年）：并驾齐驱，全面超越。核心任务概括为“创新、超越、再创新、再超越”。经过二三十年的探索与积累、学习与超越，中国智能制造水平无论是硬件方面还是软件方面，都能达到国际领先水平，中国作为世界智能制造强国的地位最终确立。一是智能制造企业的生理系统和功能高度复杂和发达，中国成为全球智能产品和智能服务市场的风向标和主导性力量；二是人工智能、机器学习、虚拟现实、大数据平台、数据区块链、量子通信、高端软件、商业模式创新等已经达到国际领先水平，且全面融入各个制造业领域，成为推动制造业增长的最大动力；三是智能制造与全社会物联网、智能城市、智能电力、智能港口、智能交通、智能人才等领域已经实现全面融合，形成了广覆盖、高效率的智能制造生态系统；四是人与机器实现完美结合，数字化人才的数据分析能力、学习能力、创造能力成为决定企业竞争成败的关键；五是制造业的创新体制机制成熟且充满活力，各种创新要素自由流动，不存在制度性障碍；六是制造企业的核心竞争力更多地体现在数字化能力（digital capability）上。

四、政策建议

沿着“边练内功、边抓机遇”这个总体思路，重点做好以下几方面工作。

（一）加强顶层设计和统筹协调

系统深入开展对新工业革命的基础性研究，系统总结国内优秀企业的实践经验，提出与制造大国地位相匹配的工业思想和工业文化，逐步形成有中国特色的、符合中国发展阶段和国情的工业转型升级理论体系。

深入推进《中国制造2025》战略，强化战略的稳定和可预期性，以战略课题的形式有节奏地推进新型技术装备部署、服务型制造、智能云生产、工业基础要素突破等前沿探索。与此同时，继续鼓励企业自主探索，并对实践证明行之有效的模式在国家战略层面上予以肯定。

尽早布局工业互联网平台建设。鼓励大型企业的联盟协作，鼓励具备资源条件的互联网企业向工业领域渗透。鼓励工业电商和供应链金融先行，依托智能产品培育大数据生态。鼓励各垂直生态内的龙头企业发展工业云服务平台。

完善国家制造强国建设领导小组机制，继续加强领导小组办公室制度化、常态化建设，同时注重发挥办公室协调沟通制造业各利益相关主体、形成共识、解决问题的平台功能，充分发挥办公室的“政企对话”功能。

加大中央和地方、中央各部门之间的协调统筹力度，提高各种促进政策、资源支持、指导意见的系统性、互补性，形成政策合力。多管齐下，切实消除各类“隐性门槛”，持续优化市场竞争环境。

（二）突破关键技术和基础零部件

充分发挥重大专项、技术创新联盟、创新中心等多种研发组织方式的作用，加强企业、科研机构、高校之间的协同合作，鼓励企业之间联合建设技术协会组织，引进成熟度等级评估概念以促使企业针对基础研究之后、商业化之前的“空白”环节构建合作联盟，力争实现从材料、芯片、元器件、整机到终端设备，从数控机床到智能机器人，从硬件、软件到集成服务的全产业链上的自主控制。

针对从事关键技术与基础零部件研发生产的企业，在落实好现有支持政策的基础上，进一步加大支持力度。推动金融资本和产业资本联合走出去，鼓励支持国内企业通过海外并购、投资等多种方式获得成套关键技术，并实现消化吸收再创新。对国内能够实现进口替代的关键技术和基础零部件，在应用环节给予更多支持。

加强知识产权保护，营造知识产权友好的产业生态环境。加大对企业特别是中小企业的知识产权诉讼服务力度，切实降低企业面临的知识产权纠纷维权成本。加大知识产权交易平台建设力度，做大做活基于知识产权的技术市场。

（三）加速已有先进技术的扩散和应用

研究设立“中国制造业扩展项目”，鼓励大型企业、工程类大学和具有先进生产制造技术的中小企业面向产业进行工艺技术、现场管理和产业工人技能提升等方面的培训和合作。鼓励各类社会性组织和生产力促进中心面向中小企业开展生产工艺提升服务。

通过技术咨询师认证和鼓励退休工程师担任工艺指导志愿者等多种方式，在目前的技术改造资金扶持中，加入现场管理和技能提升等咨询性服务内容，提高技术改造资金的使用效率，提升广大中小企业的工程化和产业化能力。

（四）突出示范应用和“以点带面”

聚集汽车、钢铁、石化、机械、航空、航天、电子信息、船舶、冶金、轻工、纺织等重点领域，加快建立国家智能制造创新中心。紧扣关键工序智能化、生产过程智能优化控制、供应链及能源管理优化，建设智能工厂/数字化车间，分类实施流程制造试点示范与离散制造试点示范，在个性化定制、柔性化制造、异地协同开发、云制造等智能制造新模式方面形成可推广的系统解决方案。

以示范工厂建设为重要载体和抓手，实现“以点带面”。加大行业性示范工厂建设力度，在国家层面研究提出关于示范工厂建设的意见或计划，并鼓励相关企业自主积极探索。把企业开展示范工厂建设情况，作为其申报国家重大项目的重要考量。在示范工厂建设中，突出精益生产等生产管理创新和“精英型”技能工人培养。

（五）加快标准体系建设

坚持标准引领，优先开展智能制造综合标准化建设，以构建智能制造标准体系作为重点任务，梳理已有标准，并按“共性先立、急用先行”的原则集中力量制定一批包括信息安全等在内的关键标准，助力智能制造技术和产业发展。

拓展或者新建标准化试验验证平台，确保标准的可行性、合理性，并推动智能制造标准在重点行业的示范应用和落地推广。

（六）加快建设多层次人才队伍

统筹产业发展和人才培养开发规划，加强产业人才需求预测，加快培育重点行业、重要领域、战略性新兴产业人才。充分发挥用人主体在人才培养、吸引和使用中的主导作用，全面落实国有企业、高校、科研院所等企事业单位和社会组织的用人自主权。

调整优化职业教育管理体制，加大劳动人事、教育管理等相关部门的协调力度，建设现代职业教育体系，建立清晰的多层次人才发展路径。完善职业认证等级制度，提升技能型专门型职业人才在人才体系中的地位。完善规范职业教育与培训市场环境，鼓励支持一批专门面向产业用户提供信息化、智能化等培训服务的制造服务型企业发展。

加快推进学校教育体系改革。尊重制造业人才结构特征，研究性、应用型、技能型人才培养并重。优化调整现行教学模式，在高等教育、职业教育体系中推广建立跨学科、问题导向的培养体系，更多发挥产业、行业在学校人才培养、教学目标、人才评价等环节的作用。

（七）提升通信基础设施建设水平

综合运用财政资金、PPP等多种模式，积极探索跨区域共建共享机制和模式，推动云计算、大数据等基础设施建设，支持传感器件、智能设备、工业网络等新型工业互联网基础设施的发展。科学规划全国云计算数据中心选址布局，统筹云计算数据中心发展。加快城乡工业宽带网络升级改造，推进全国基础设施物联网络建设。

在通信基础设施建设升级过程中，要加强信息通信服务供应商与工业企业的对接，减少信息通信服务与企业智能化改造的需求不匹配问题。

（八）广泛深入开展国际合作

在“一带一路”倡议和国际产能合作的大框架下，统筹国内智能制造试点工作。可以考虑选择智能制造发展基础较好、在区域经济战略中承担重要功能的国家级开发区、新区或自贸区，对接德国、美国智能制造高端资源，开展高层次、机制化国际智能制造合作示范试点工作。

借鉴先进经验，加强与领先国家的合作，在国内有条件的智能制造试点地区联合共建“中德（中美）智能制造工业技术研究院”，筹建“中德（中美）智能制造合作引导基金”，搭建产业合作服务平台，共同致力于低成本、集成化、网络化和智能化的共性技术研究开发，并结合设备推广和工程管理服务推广，实现智能制造共性技术、标准的突破和推广。

创新产业导入方式，改变传统的“单项目、单方面、单方向”的项目招商模式，取而代之以“集群导入、系统导入、合作导入”这一新型合作新模式。