今年以來，新冠疫情全球蔓延，國際市場震蕩。從因疫情大范圍停工，到克服困難復(fù)工復(fù)產(chǎn)，全球制造業(yè)也在危機中尋求新出路。

盡管外部不確定因素增加，但全球范圍內(nèi)，新一輪科技和產(chǎn)業(yè)變革仍是大勢所趨。對于探索智能制造轉(zhuǎn)型的中國來說，面對疫情如何“危中尋機”，改造提升傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，培育壯大新興產(chǎn)業(yè)，仍是重點課題。

全球制造業(yè)“危中尋機”

疫情給全球生活生產(chǎn)方式帶來新挑戰(zhàn)，對制造業(yè)沖擊尤其大。制造業(yè)依賴全球產(chǎn)業(yè)鏈，但各國出于疫情防控需要，對企業(yè)用工數(shù)量和通航等進(jìn)行了諸多限制，全球物資流通和企業(yè)生產(chǎn)受到巨大影響。

不過，疫情作為“催化劑”，也進(jìn)一步激發(fā)了生產(chǎn)線均由機器人操作、可實現(xiàn)關(guān)燈狀態(tài)下的全自動化作業(yè)的“熄燈工廠”、工業(yè)機器人等智能制造轉(zhuǎn)型需求。全球制造業(yè)通過加速智能化、數(shù)字化轉(zhuǎn)型，“危中尋機”。

美國工具公司首席執(zhí)行官、美國《福布斯》雜志撰稿人安娜·謝德列茨基此前在該雜志上發(fā)表文章說，為減少病毒傳播，對于工人操作距離的要求明顯增加，這離不開制造業(yè)現(xiàn)代化，“我們可能在未來18個月看到過去許多年才會實現(xiàn)的創(chuàng)新，這將帶來更高效率、更低成本和更少浪費”。

愛爾蘭研究與市場公司發(fā)布的全球智能制造市場研究報告預(yù)計，到2020年年底，全球智能制造市場總額將達(dá)到1813億美元，到2025年將達(dá)到2204億美元。

目前，中國疫情得到控制，但全球范圍內(nèi)疫情仍在蔓延。在復(fù)工復(fù)產(chǎn)大背景下，如何解決跨國協(xié)作是制造業(yè)面臨的又一難題。通過與新興科技公司“聯(lián)姻”，以數(shù)字化、智能化新技術(shù)手段擺脫傳統(tǒng)人力對效能的束縛被認(rèn)為是發(fā)展方向。

中國增強現(xiàn)實（AR）科創(chuàng)公司亮風(fēng)臺聯(lián)合創(chuàng)始人、董事長廖春元說，今年以來，亮風(fēng)臺在制造業(yè)方面的業(yè)務(wù)需求，特別是在遠(yuǎn)程裝配指導(dǎo)、遠(yuǎn)程驗廠、遠(yuǎn)程售后等增強現(xiàn)實協(xié)作方面的需求有明顯提升，而挑戰(zhàn)在于這些新技術(shù)手段能否與傳統(tǒng)制造業(yè)深度融合，最終成為行業(yè)的常規(guī)能力與常規(guī)需求。

“智能制造”如何再升級

抗疫之戰(zhàn)在未來一段時間仍將持續(xù)，全球科技經(jīng)貿(mào)交流何時回歸正軌尚不明朗，對中國制造業(yè)抗風(fēng)險能力提出更高要求。

“在新冠疫情前，制造業(yè)強調(diào)全球戰(zhàn)略，裝備需求市場往往在一個地區(qū)或國家，裝備集成在另外一個地區(qū)或國家，而相關(guān)軟件、零部件分布在其他地方，大家唇齒相依、共同發(fā)展。現(xiàn)在這種格局被疫情或人為破壞了。”中國清華大學(xué)機械工程系長聘教授劉辛軍說。

劉辛軍建議，中國制造業(yè)應(yīng)抓緊補這段時間暴露的“短板”，比如機器人作業(yè)是切斷病毒與人接觸的有效途徑，但中國的機器人只在送餐、消毒等領(lǐng)域發(fā)揮了作用，而在最需要無人化作業(yè)的診斷、治療、護(hù)理等技術(shù)性領(lǐng)域發(fā)揮作用有限，這凸顯出我國醫(yī)工交叉研究嚴(yán)重不足，后期需要重點加強。

“工業(yè)機器人是個通用設(shè)備，具體能應(yīng)用在哪兒，取決于具體需求和應(yīng)用工藝。打通基礎(chǔ)研究、通用技術(shù)、專業(yè)知識和應(yīng)用場景的無縫銜接十分必要。”劉辛軍說。

廖春元也坦言，新技術(shù)企業(yè)和傳統(tǒng)制造企業(yè)之間存在認(rèn)知、模式、敘事方式等差異，二者需更深入交流，理解制造企業(yè)實際需求，才能真正實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)融合。

此外，中國工業(yè)智能化人才仍有很大缺口。既懂工業(yè)，又精通數(shù)據(jù)分析、網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)和人工智能算法的高端復(fù)合型人才極度缺乏。劉辛軍指出，當(dāng)前更需重視對專業(yè)技能人才的培養(yǎng)。

受訪專家指出，除人才挑戰(zhàn)外，中國智能制造基礎(chǔ)研發(fā)能力相對較弱，特別是在基礎(chǔ)部件、智能制造標(biāo)準(zhǔn)、工業(yè)軟件、網(wǎng)絡(luò)信息安全方面尤其需要多下功夫，更多企業(yè)尚處于電氣化、自動化甚至機械化階段，因此要分區(qū)域、分領(lǐng)域、分階段推進(jìn)智能制造，要以效果和解決問題為目標(biāo)，切忌急功近利。