关键词：新冠肺炎疫情；智能制造突出表现；智能制造实践误区；智能制造人才培养

摘要：新冠肺炎疫情蔓延，产业链受损，经济发展受挫。在此暗淡背景下，制造业却在智能制造体系支撑下快速复工复产、转产扩展，在支持国家抗疫行动中展现了勃勃生机。同时，因为疫情特殊需求使智能制造支撑技术的融合应用加速，拓展了制造业发展新空间。然而，因为对智能制造的认识存在误区，这些年智能制造实践并非成绩斐然。所以，疫情之后，加大智能制造人才培养力度、提升人才智能制造理念仍任务重大。本文最后尝试从技术融合应用思维、智能化人才培养手段、人才培养创新模式三个方面做出探索，以期培养智能制造高潜质人才，助力制造业转型升级发展。

当前，新冠肺炎疫情在全球蔓延，对经济的影响也在持续和深化。各国隔离抗疫直接导致需求减弱、工厂停工、产业链中断，经济活动大面积“冻结”，发达经济体和新兴经济体集体陷入衰退，世界经济面临自1930年大萧条以来的最严重危机。即使中国已率先走出疫情严重时期，但在经济全球化之下，复工复产效率受限，疫后经济恢复步履维艰。4月14日，IMF发布报告，预计中国的经济增长2020年为1.2%，2021年为9.2%。[ 《MF预计今年全球经济将萎缩3%为大萧条以来最糟衰退》.中新经纬.20200415.] 4月17日，国家统计局公布一季度国内生产总值，按不变价格计算，较去年同期下降6.8%。

一、疫情之下智能制造的突出表现

不过，暗淡经济之下也有不少领域亮点频现，尤其智能制造，在疫情防控过程中作用凸显。

（一）智能制造助力企业复工复产

近几年来，智能制造一直被看作我国制造业转型升级的关键和核心，并且在国家相关政策引导下，企业智能化升级风生水起。疫情期间，一批转型升级起步较早的企业，在自动化车间、智能工厂、柔性化生产等智能制造体系的支撑下快速复工复产。在产线转换、原材料断供、产业链阻滞的纾困解困中，扮演了重要角色，书写了中国“智造”的抗疫“加速度”。

例如，宏普科技是一家智能制造解决方案提供商，他们为客户量身定制数字化升级的MES（制造执行系统）解决方案。通过MES数据采集和分析功能，实时掌握生产数据，量化管控生产成本，快速提升生产效率。借助MES目视化监控功能，对照订单数据和生产进度，实现可能逾期订单的提前预警。整个系统可以通过工业平板、手机等移动端远程操作，实现企业智能化工厂的在线管理。[《智能制造为战“疫”赋能》系列报道之三：“智”惠服务 系统解决方案供应商助力智造战“疫”.中国电子报.20200330.] 巨石集团通过智能化改造，利用机器人自动卸筒系统、原丝筒自动定位摆放系统、全自动物流输送系统等一系列自动化设备，实现了玻纤生产全程的自动输送、识别、储存、分流，工序间输送无人工干预，避免了病毒的传播风险，降低了人工成本，提高了生产效率。[ 《智能制造为战“疫”赋能》系列报道之二：战“疫”保产 智能制造助力企业复工复产.工信微报.20200320.] 浙江泰普森实业集团利用智能产线的模块化优势，由户外用品临时转产医用防护衣等防护装备，在规划转产车间、采装关键设备的基础上，用7天时间便完成了约5000平米医用一次性防护服净化生产车间的改建，当前日产能1.2万件以上,等等。

2019年初，麦肯锡做过一次智能制造积极性调查，相对美、德、日而言，中国企业对智能制造的热情最高，相关技术设备应用最积极，走在智能制造“做到”的最前端。在其所调查的企业中，平均每家中国企业试点10.2个数字化制造案例，美企8.5个，德企6.9个，日企4.1个。[ 侯文皓、王平.《中美德日智能制造大比拼》.《财经》杂志.20190527.] 赛迪智库预测，疫情之后，企业将加大提升智能化水平的投入，智能制造步伐将在疫情后加速。

（二）智能制造加速新技术融合应用

智能制造本身就是新一代信息技术与制造业深度融合的结果，主要涉及现代传感技术、网络技术、自动化技术、智能技术等，5G、人工智能、工业互联网、大数据、区块链、机器人、云计算、虚拟现实/增强现实等都是智能制造的支撑技术。疫情期间，特殊的需求场景更加拓展了这些技术融合应用的潜力和空间。

例如，高德研发的全自动红外热成像测温告警系统，利用AI人脸识别技术，依托近20年红外人体测温经验所训练出的大数据算法，可以实现多人同时非接触测温，被广泛应用于地铁、机场、商场等人流密集场合。阿里云的supET工业互联网平台，利用阿里云领先的云计算、IoT、人工智能等技术，打通企业的信息化系统，利用工业IoT梳理企业的供研产销全链路数据，再通过ET工业大脑进行加工分析，优化制造流程，保证资源协同对接。中国航天电子技术研究院研制的双臂特种仿生机器人，不仅能够进行人员测温、车辆信息识别，还具备区域内巡逻、安检与消毒作业等功能，助力企业复工过程中的疫情防控。北京金控集团联合海淀区政府、微芯研究院等研发、上线的基于区块链供应链债权债务平台，通过区块链底层技术实现政府和国企采购合同应收账款确权，并聚合融资担保、资产管理等各类金融资源，等等。

AI、大数据、工业互联网、区块链等，智能制造不仅给这些技术提供了更多融合应用的场景，而且还加速了新产品、新模式、新业态的涌现，极大拓展了制造业产业空间。另外，作为智能制造基础设施的5G基站、工业互联网、大数据中心还被列入我国疫后经济恢复引擎的“新基建”。新时代证券报告预测，未来三至五年，5G基站、工业互联网、大数据中心的合计投资体量在2000亿至2500亿，这对制造业产业发展又是一个巨大的利好消息。

二、智能制造实践的几个误区

尽管疫情之下智能制造高歌猛进、作用凸显，但这些年企业的智能制造实践并非一路坦途、成绩斐然。

2019年，在鞍钢的一次企业转型升级座谈会上，工信部装备司前司长张相木直言，大部分企业的智能化改造其实只是信息系统改造，因为企业的生产、研发和工艺部门很少参与进来，如果缺乏这些部门的经验和知识，企业的智能化改造成效和价值就有限。另外，和企业接触中经常听到这样的抱怨：搞软件的不懂制造的过程和需求，搞制造的不懂软件如何整合信息提升效率，双方在老板的要求下上了一堆系统，然后互怼，最后软件公司收钱走人，留下一堆华而不实的系统给企业。可见，不能系统看问题是当下智能制造实践之路上的最大诟病。

2016年，《Engineering》杂志发表了周济院士团队撰写的《面向新一代智能制造的人-信息-物理系统(HCPS)》一文，认为智能制造是一个综合智能系统，由人、信息系统、物理系统组成，物理系统是主体，信息系统是主导，人是主宰。因此，企业要想成功转型升级必须对智能制造进行整体规划、全局认知、全员参与，可以分步改善，但不能蜻蜓点水、修修补补。

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