戚聿東，徐凱歌

北京師范大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與工商管理學(xué)院，北京 100875

當(dāng)前，全球經(jīng)濟(jì)格局正面臨百年未有之巨變，人工智能、量子信息等先進(jìn)技術(shù)不斷突破并持續(xù)與產(chǎn)業(yè)融合，數(shù)字技術(shù)、金融資本開始從消費領(lǐng)域向?qū)嶓w經(jīng)濟(jì)全面滲透，新冠肺炎疫情的外生沖擊也進(jìn)一步加速了企業(yè)數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型的進(jìn)程。在全球智能化浪潮全面推進(jìn)的背景下，新一代“科技革命”、“產(chǎn)業(yè)革命”、“工業(yè)革命”的相關(guān)呼聲日漸高漲，智能制造成為核心技術(shù)范式，并逐漸受到世界各國的重視。2012年美國推出《美國先進(jìn)制造業(yè)國家戰(zhàn)略計劃》，同年美國通用電氣公司率先提出了建設(shè)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的構(gòu)想。2013年，德國正式推出工業(yè)4.0戰(zhàn)略，為智能制造落地提供了切實可行的戰(zhàn)略體系。中國于2015年發(fā)布了《中國制造2025》，成為中國政府實施“制造強國”戰(zhàn)略的首個十年綱領(lǐng)。2021年12月，工業(yè)和信息化部等八部門聯(lián)合印發(fā)了《“十四五”智能制造發(fā)展規(guī)劃》，提出了我國智能制造“兩步走”戰(zhàn)略(1)參見：《關(guān)于印發(fā)“十四五”智能制造發(fā)展規(guī)劃的通知》，2021年12月28日，https://www.miit.gov.cn/ztzl/rdzt/znzzxggz/wjfb/art/2021/art_5f8301bd228b4b6a9c30383430823293.html，2022年1月15日。，表明了中國對智能制造的高度重視。與以往技術(shù)革命相比，智能制造技術(shù)在提高勞動生產(chǎn)率的同時，還能實現(xiàn)供需匹配上的“產(chǎn)消合一”，從而在一定程度上緩解供需矛盾和生產(chǎn)過剩。人類經(jīng)濟(jì)發(fā)展歷史表明，每一次技術(shù)革命都伴隨著把握住該輪技術(shù)革命浪潮的工業(yè)強國和一流企業(yè)的崛起，中國應(yīng)當(dāng)把握好本輪智能化浪潮的機遇，順利實現(xiàn)從“制造大國”向“制造強國”的轉(zhuǎn)變。

一、第六次技術(shù)革命浪潮下的智能制造

“智能制造”的概念最早由美國學(xué)者Wright和Bourne在著作《智能制造》(ManufacturingIntelligence)中提出，被定義為“利用集成知識工程、制造軟件系統(tǒng)及機器人視覺等技術(shù)，在沒有人工干預(yù)的條件下，智能機器人獨自完成小批量生產(chǎn)的過程”(2)P.K.Weight and D.A.Bourne，Manufacturing Intelligence，Massachusetts:Addisin-Welsley Publishing Company，1998，p.vii.，但其技術(shù)體系仍多局限于自動化范疇，尚未觸及智能制造技術(shù)范式的本質(zhì)。當(dāng)前，傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)正處于數(shù)字化、智能化的根本性變革中，智能制造技術(shù)的內(nèi)涵仍在不斷演變。相較于工業(yè)領(lǐng)域如火如荼地開展構(gòu)建工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的實踐，學(xué)界對智能制造的相關(guān)研究尚處于起步階段，對智能制造的定義尚未達(dá)成共識，并缺乏智能制造的全景式剖析。布萊恩·阿瑟在《技術(shù)的本質(zhì)》中指出，技術(shù)塑造了經(jīng)濟(jì)形態(tài)，“一項新技術(shù)的到來會引起經(jīng)濟(jì)中的價格和生產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)在各行各業(yè)伸展、重塑”(3)〔美〕布萊恩·阿瑟：《技術(shù)的本質(zhì)》，曹東溟、王健譯，杭州：浙江人民出版社，2018年，第171頁。?？v觀歷次工業(yè)革命，技術(shù)進(jìn)步與經(jīng)濟(jì)發(fā)展緊密相關(guān)，將技術(shù)演化置于經(jīng)濟(jì)發(fā)展史中，合理劃分技術(shù)革命階段，是厘清智能制造概念和本質(zhì)的前提。

(一)智能革命：第六次技術(shù)革命浪潮

隨著數(shù)字化、智能化技術(shù)對實體經(jīng)濟(jì)的滲透、融合，新一輪“科技革命”、“產(chǎn)業(yè)革命”、“工業(yè)革命”的相關(guān)呼聲日漸高漲，例如，“工業(yè)4.0”在德國語境下被理解為第四次工業(yè)革命，德國學(xué)者烏爾里希·森德勒、克勞斯·施瓦布均就此展開過論述(4)〔德〕克勞斯·施瓦布：《第四次工業(yè)革命：轉(zhuǎn)型的力量》，李菁譯，北京：中信出版社，2016年，第3-11頁；〔德〕烏爾里?！ど吕眨骸豆I(yè)4.0：即將來襲的第四次工業(yè)革命》，鄧敏、李現(xiàn)民譯，北京：機械工業(yè)出版社，2014年，第1-27頁。；克里斯·安德森將關(guān)注點放在創(chuàng)客運動，并稱相關(guān)變革為“新工業(yè)革命”(5)〔美〕克里斯·安德森：《創(chuàng)客:新工業(yè)革命》，蕭瀟譯，北京：中信出版社，2015年，第25-43頁。；杰里米·里夫金則以可再生能源作為區(qū)分，認(rèn)為第三次工業(yè)革命才即將到來(6)〔美〕杰里米·里夫金：《第三次工業(yè)革命——新經(jīng)濟(jì)模式如何改變世界》，張體偉、孫豫寧譯，北京：中信出版社，2012年，第27-105頁。。無論何種表述，均認(rèn)為呼之欲出的“工業(yè)革命”將助推產(chǎn)業(yè)從信息化向智能化躍升，其中，新熊彼特學(xué)派學(xué)者結(jié)合康德拉季耶夫長波提出的演化經(jīng)濟(jì)學(xué)理論，為劃分工業(yè)革命和技術(shù)革命浪潮提供了合理的思路。

卡蘿塔·佩蕾絲以技術(shù)革命作為劃分康德拉季耶夫長波的節(jié)點，界定了五次技術(shù)革命浪潮，并以每次誘發(fā)技術(shù)革命浪潮的重大技術(shù)突破為起點，提出了從波峰到波峰來確定一次技術(shù)革命的思路，從而使每一次工業(yè)革命都能包括兩次完整的“V”型長波(7)〔英〕卡蘿塔·佩蕾絲：《技術(shù)革命與金融資本——泡沫與黃金時代的動力學(xué)》，田方萌等譯，北京：中國人民大學(xué)出版社，2007年，第13-27頁。?？死锼埂じダ锫梃b馮·圖澤爾曼、錢德勒等人的觀點，同樣認(rèn)為一次工業(yè)革命將經(jīng)歷兩次康德拉季耶夫長波，并在佩蕾絲研究的基礎(chǔ)上，對前五次技術(shù)革命浪潮中的經(jīng)濟(jì)增長進(jìn)行深刻分析(8)〔英〕克里斯·弗里曼、弗朗西斯科·盧桑：《光陰似箭：從工業(yè)革命到信息革命》，沈宏亮譯，北京：中國人民大學(xué)出版社，2007年，第143-155頁。。從經(jīng)濟(jì)史的角度看，歷次工業(yè)革命都會經(jīng)歷百年周期，而每一次技術(shù)革命浪潮會持續(xù)約半個世紀(jì)(9)賈根良：《第三次工業(yè)革命與新型工業(yè)化道路的新思維——來自演化經(jīng)濟(jì)學(xué)和經(jīng)濟(jì)史的視角》，《中國人民大學(xué)學(xué)報》，2013年第2期。。第一、二次技術(shù)革命浪潮合稱為“第一次工業(yè)革命”，第三、四次技術(shù)革命浪潮合稱為“第二次工業(yè)革命”，國內(nèi)學(xué)者賈根良、胡樂明等已對前四次技術(shù)革命浪潮作了詳盡闡述(10)賈根良：《第三次工業(yè)革命與工業(yè)智能化》，《中國社會科學(xué)》，2016年第6期；胡樂明、劉剛、高桂愛：《經(jīng)濟(jì)長波的歷史界分與解析框架：唯物史觀視角下的新拓展》，《中國人民大學(xué)學(xué)報》，2019年第5期。，本文不予贅述。“第三次工業(yè)革命”由信息通訊技術(shù)引領(lǐng)的第五次技術(shù)革命浪潮和正在發(fā)生的第六次技術(shù)革命浪潮組成，隨著當(dāng)前智能化技術(shù)的持續(xù)推進(jìn)和飛速發(fā)展，第六次技術(shù)革命浪潮的主要方向已逐漸清晰，即第六次技術(shù)革命是以智能制造為核心技術(shù)范式的智能革命，理由如下。

其一，科學(xué)技術(shù)的演化是推動第六次技術(shù)革命浪潮的最關(guān)鍵因素。佩蕾絲稱第五次技術(shù)革命浪潮為“信息和遠(yuǎn)程通訊時代”，芯片為關(guān)鍵生產(chǎn)要素，并指出技術(shù)革命浪潮的興起伴隨著關(guān)鍵生產(chǎn)要素的突破和變遷。自1971年英特爾發(fā)明首臺微處理器的半個世紀(jì)以來，集成電路芯片基于傳統(tǒng)馮·諾依曼架構(gòu)，在摩爾定律的作用下不斷迭代升級，極大提高了貯存、加工和傳輸信息的效率。但是近年來，摩爾定律正在逼近極限，若繼續(xù)沿襲摩爾定律的技術(shù)軌跡，基于傳統(tǒng)馮·諾依曼架構(gòu)的芯片性能提升將面臨瓶頸。與此同時，人工智能、大數(shù)據(jù)驅(qū)動的智能制造技術(shù)發(fā)展日新月異，機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等代表性技術(shù)涉及海量數(shù)據(jù)，需要大量并行計算和負(fù)載。顯然，在后摩爾時代下，傳統(tǒng)芯片制程已無法滿足智能化所需的巨量算力，更多致力于突破摩爾定律、圍繞非馮·諾依曼芯片架構(gòu)的顛覆性技術(shù)創(chuàng)新集聚出現(xiàn)，例如光子芯片、類腦芯片、存算一體AI芯片等，將為構(gòu)建虛實融合的智能制造賽博系統(tǒng)提供足夠的算力基礎(chǔ)。因此，隨著后摩爾時代的到來和關(guān)鍵生產(chǎn)要素——芯片的技術(shù)軌道躍遷，以智能化為特征的第六次技術(shù)革命浪潮得以涌現(xiàn)。

其二，新技術(shù)向經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)擴(kuò)散引致了先導(dǎo)產(chǎn)業(yè)、基礎(chǔ)設(shè)施的智能化變革。在主導(dǎo)技術(shù)由ICT向人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算等新一代數(shù)字技術(shù)轉(zhuǎn)變過程中，第三次工業(yè)革命的技術(shù)特征由信息化、自動化向數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)變。信息化、自動化僅能勝任已設(shè)定好的、標(biāo)準(zhǔn)化、流程化的事務(wù)，而智能化可以處理個性化的、異常的非系統(tǒng)性工程，更加強調(diào)機器的自主決策。在這一進(jìn)程中，光纖電纜、因特網(wǎng)已無法滿足智能化所需的強大算力，融合全產(chǎn)業(yè)的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、虛實結(jié)合的賽博物理系統(tǒng)(Cyber-Physical Systems,CPS)等新型基礎(chǔ)設(shè)施開始涌現(xiàn)，工業(yè)機器人、智能裝備制造、3D打印、虛擬現(xiàn)實成為先導(dǎo)產(chǎn)業(yè)。

其三，將智能革命劃歸為第六次技術(shù)革命浪潮，符合工業(yè)革命演化規(guī)律和馬克思機器技術(shù)思想。雖然當(dāng)前有關(guān)“第四次工業(yè)革命”的呼聲日漸高漲，但本文認(rèn)為，智能技術(shù)革命仍歸屬于第三次工業(yè)革命，信息化是智能化的基礎(chǔ)，智能化則是在信息化基礎(chǔ)上涌現(xiàn)的生產(chǎn)力高級形態(tài)。首先，第一、二次工業(yè)革命都?xì)v經(jīng)了百年周期，而第三次工業(yè)革命從1971年至今僅過了半個世紀(jì)，智能制造是第三次工業(yè)革命滲透到生產(chǎn)領(lǐng)域的新形式，可見第三次工業(yè)革命對經(jīng)濟(jì)社會的系統(tǒng)性改造并未徹底完成，在此情況下討論第四次工業(yè)革命為時尚早。其次，馬克思把工具機和發(fā)動機分離，指出只有工具機的革命才是工業(yè)革命的起點和標(biāo)志，“機器的這一部分——工具機，是18世紀(jì)工業(yè)革命的起點。在今天，每當(dāng)手工業(yè)或工場手工業(yè)生產(chǎn)過渡到機器生產(chǎn)時，工具機也還是起點。”(11)《馬克思恩格斯全集》第44卷，北京：人民出版社，2001年，第429頁。馬克思認(rèn)為第一次工業(yè)革命的起點是作為工具機的紡織機的出現(xiàn)，而蒸汽機作為發(fā)動機，將第一次工業(yè)革命推向了高潮。與之相類比，無論是信息化還是智能化革命，工具機仍是以芯片為核心硬件驅(qū)動的計算機，所以均可歸為第三次工業(yè)革命的范疇，而后摩爾時代芯片的算力升級，恰好為第六次技術(shù)革命浪潮的興起提供了“發(fā)動機”。

其四，從經(jīng)濟(jì)背景看，信息化、智能化主導(dǎo)的第三次工業(yè)革命同屬于數(shù)字經(jīng)濟(jì)的時代，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的前半場是由信息化引領(lǐng)的消費互聯(lián)網(wǎng)階段，智能化技術(shù)浪潮推動數(shù)字經(jīng)濟(jì)從消費互聯(lián)網(wǎng)向產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)過渡，也是數(shù)字技術(shù)與實體經(jīng)濟(jì)、各類產(chǎn)業(yè)深度融合的階段。

(二)技術(shù)革命、產(chǎn)能過剩與經(jīng)濟(jì)周期性波動

迄今為止，歷次技術(shù)革命通過將新型技術(shù)引入機器大生產(chǎn)，在一定程度上克服人力的限制，并通過迂回的生產(chǎn)方式深化了社會分工和協(xié)作體系，實現(xiàn)了生產(chǎn)效率的提升。誠然，先進(jìn)的生產(chǎn)力無疑是保障人民豐富的物質(zhì)生活資料的基礎(chǔ)，但正如馬克思所指出的，“隨著大工業(yè)的產(chǎn)生，這種正確比例必然消失；由于自然規(guī)律的必然性，生產(chǎn)一定要經(jīng)過繁榮、衰退、危機、停滯、新的繁榮等等周而復(fù)始的更替。”(12)《馬克思恩格斯全集》第4卷，北京：人民出版社，1958年，第109頁。自18世紀(jì)第一次工業(yè)革命以來，市場經(jīng)濟(jì)開始循環(huán)往復(fù)地經(jīng)歷“技術(shù)革命→生產(chǎn)方式變革→生產(chǎn)效率提升→產(chǎn)能過?！?jīng)濟(jì)周期性波動”的規(guī)律，即生產(chǎn)效率的提升固然可以實現(xiàn)社會財富高速增長，但不停歇的機器化生產(chǎn)同時造成產(chǎn)能過剩，進(jìn)而導(dǎo)致社會供需嚴(yán)重失衡與經(jīng)濟(jì)危機的爆發(fā)，幾乎在同一時期，新的突破性技術(shù)在上一輪技術(shù)周期的危機中醞釀，當(dāng)生產(chǎn)和消費的平衡得到暫時恢復(fù)后，新技術(shù)的發(fā)展引致新的動力部門、支柱產(chǎn)業(yè)和基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，從而推動經(jīng)濟(jì)新的繁榮。

1771年，全球第一個水力棉紡紗廠成立，標(biāo)志著工具機對人類體力勞動的替代，棉紡業(yè)占工業(yè)增加值的份額從1770年的2.6%增長到1801年的17%(13)N.F.R.Crafts,“British Economic Growth，1700-1831：A Review of the Evidence”，The Economic History Review，1983，36(2)，pp.177-199.，隨著生產(chǎn)效率的提高和英國工業(yè)迅速擴(kuò)大，英國國內(nèi)市場無法消化快速膨脹的工業(yè)產(chǎn)品，1825年英國爆發(fā)了資本主義歷史上第一次普遍性的生產(chǎn)過剩危機，經(jīng)濟(jì)周期開始進(jìn)入下降波段，與此同時，新的技術(shù)突破正在醞釀。1829年，蒸汽動力機車“火箭號”試驗成功，蒸汽機為生產(chǎn)提供了巨大的動力，鐵路、汽船的大規(guī)模建設(shè)和應(yīng)用使經(jīng)濟(jì)再次繁榮，但隨后“高效機械化生產(chǎn)時代”造成了生產(chǎn)過剩和超額生產(chǎn)能力現(xiàn)象(14)D.A.Wells，Recent Economic Changes，London：Longmans，1890，p.74.。1873-1878年爆發(fā)的經(jīng)濟(jì)危機的破壞程度之深前所未有，成為資本主義從自由競爭階段向壟斷階段過渡的分水嶺。

在同時期，新的技術(shù)突破蜂聚出現(xiàn)，1875年卡內(nèi)基酸性轉(zhuǎn)爐鋼廠投入生產(chǎn)，1882年愛迪生在紐約建立第一座發(fā)電站，開啟了鋼鐵和電力時代，并掀起了新一輪投資高潮，以西門子、通用電氣為代表的巨型企業(yè)和卡特爾興起，勞動生產(chǎn)率顯著提升。此次技術(shù)革命浪潮的結(jié)構(gòu)調(diào)整危機為1929—1933年大蕭條。1908年第一臺T型車問世，開啟了以石油、汽車和大規(guī)模生產(chǎn)為特征的第四次技術(shù)革命浪潮。流水線和大規(guī)模生產(chǎn)模式使工人節(jié)約了62%-88%的生產(chǎn)時間(15)J.T.Womack，D.T.Jones and D.Roes，The Machine that Changed the World，New York：Rawson Associates，1990，p.29.。但市場需求增長遠(yuǎn)不及標(biāo)準(zhǔn)化生產(chǎn)能力的擴(kuò)大，基于石油、汽車、耐用消費品的福特主義大規(guī)模生產(chǎn)范式遇到的社會問題越來越多，例如1973年和1979年的歐佩克石油危機。

1971年英特爾生產(chǎn)出第一臺微處理器，標(biāo)志著信息時代的來臨，Jorgenson等研究發(fā)現(xiàn)美國1977—2000年間的經(jīng)濟(jì)增長主要來源于對信息技術(shù)的投資，并且1995—2001年間信息技術(shù)對美國勞動生產(chǎn)率增長的貢獻(xiàn)率高達(dá)42%(16)D.W.Jorgenson，M.S.Ho and K.J.Stiroh，“Growth of US Industries and Investments in Information Technology and Higher Education”，Economic Systems Research，2003，15(3)，pp.279-325;D.W.Jorgenson，M.S.Ho and K.J.Stiroh，“Lessons from the US Growth Resurgence”，Journal of Policy Modeling，2003，25(5)，pp.453-470.。與此同時，股市對互聯(lián)網(wǎng)等高技術(shù)的狂熱投資的“非理性繁榮”也醞釀了2002年互聯(lián)網(wǎng)泡沫危機。按照佩蕾絲的技術(shù)—經(jīng)濟(jì)范式理論，連續(xù)的浪潮之間存在重疊現(xiàn)象，2008年金融危機之后，第五次技術(shù)革命浪潮進(jìn)入拓展期，同時與第六次技術(shù)革命的導(dǎo)入期重疊，智能化浪潮就在此期間醞釀。

歷次技術(shù)革命浪潮表明，技術(shù)創(chuàng)新提高了勞動生產(chǎn)率。毫無疑問，智能制造首先極大提高了生產(chǎn)效率。Graetz等通過對不同國家的制造業(yè)行業(yè)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)工業(yè)機器人會對全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生積極且顯著的影響(17)G.Graetz and G.Michaels,“Robots at Work”,The Review of Economics and Statistics，2018，100(5)，pp.753-768.。國內(nèi)學(xué)者陳彥斌通過數(shù)值模擬，認(rèn)為人工智能的發(fā)展能促進(jìn)全要素生產(chǎn)率的提高，進(jìn)而提高資本回報率(18)陳彥斌、林晨、陳小亮：《人工智能、老齡化與經(jīng)濟(jì)增長》，《經(jīng)濟(jì)研究》，2019年第7期。。李丫丫、宋旭光等也對工業(yè)機器人之于工業(yè)勞動生產(chǎn)率、全要素生產(chǎn)率的顯著提升作用作了貼合中國國情的分析(19)李丫丫、潘安、彭永濤、楊文斌：《工業(yè)機器人對省域制造業(yè)生產(chǎn)率的異質(zhì)性影響》，《中國科技論壇》，2018年第6期；宋旭光、左馬華青：《工業(yè)機器人投入、勞動力供給與勞動生產(chǎn)率》，《改革》，2019年第9期。。

在技術(shù)革命前期，伴隨著勞動生產(chǎn)率的提高，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)在升級過程中創(chuàng)造投資和生產(chǎn)高潮，主導(dǎo)產(chǎn)品供不應(yīng)求，使經(jīng)濟(jì)周期進(jìn)入繁榮的上升波段。但是，按照技術(shù)革命發(fā)展規(guī)律，智能化浪潮也會帶來相應(yīng)的生產(chǎn)過剩，當(dāng)新的產(chǎn)業(yè)部門相繼建立，投資熱潮逐漸冷卻，主導(dǎo)產(chǎn)品供過于求時，就會出現(xiàn)供求失衡，經(jīng)濟(jì)進(jìn)入衰退的下行波段。二戰(zhàn)之后，各國通常采用刺激消費的手段應(yīng)對需求不足導(dǎo)致的經(jīng)濟(jì)危機，這并未從根本上解決資源配置不合理的問題。在馬克思看來，無限制發(fā)展的生產(chǎn)能力與有限消費之間的矛盾是經(jīng)濟(jì)危機產(chǎn)生的根源?！笆鞘裁礀|西維持了生產(chǎn)的正確的或大致正確的比例呢？是支配供給并先于供給的需求；生產(chǎn)是緊隨著消費的。大工業(yè)由于它所使用的工具的性質(zhì)，不得不經(jīng)常以愈來愈大的規(guī)模進(jìn)行生產(chǎn)，它不能等待需求。生產(chǎn)走在需求前面，供給強制需求?！?20)④ 《馬克思恩格斯全集》第4卷，第109、144頁。智能革命與以往技術(shù)革命不同，在聚焦于勞動生產(chǎn)率提升的同時，還可在一定程度上改善供需關(guān)系。即通過數(shù)字技術(shù)驅(qū)動社會生產(chǎn)突破時間、空間的局限，重構(gòu)現(xiàn)有生產(chǎn)要素的配置效率，從而在一定程度上優(yōu)化資源配置、化解供需矛盾、克服生產(chǎn)過剩，或可更科學(xué)、更平穩(wěn)地度過康德拉季耶夫長波的波動周期。

(三)智能制造的本質(zhì)：以“產(chǎn)消合一”改善供需關(guān)系

與以往技術(shù)革命浪潮相比，智能革命在處理供需關(guān)系上呈現(xiàn)出不同之處，數(shù)據(jù)作為新型生產(chǎn)要素發(fā)揮了首要作用。數(shù)據(jù)要素的獨特之處在于，能夠依托數(shù)字技術(shù)賦能，與其他傳統(tǒng)生產(chǎn)要素進(jìn)行融合、重構(gòu)。在上一階段的信息化浪潮中，囿于大數(shù)據(jù)容量、算法的復(fù)雜性、算力的支撐性，尚不足以支持?jǐn)?shù)據(jù)在生產(chǎn)關(guān)系中的全面、深層滲透。隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，在智能制造技術(shù)范式下，強大的算力能夠支撐對海量數(shù)據(jù)的迭代模擬運算，甚至構(gòu)建虛實融合的賽博空間。

數(shù)據(jù)要素也成為構(gòu)建工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的基石。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是在工業(yè)企業(yè)全面互聯(lián)的基礎(chǔ)上，以數(shù)據(jù)流動而帶動形成的新工業(yè)發(fā)展業(yè)態(tài)。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是智能化時代最主要的新型基礎(chǔ)設(shè)施，是智能制造技術(shù)應(yīng)用的載體，同時智能制造也是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的核心技術(shù)，智能制造以工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)為基礎(chǔ)支撐，應(yīng)用于設(shè)計、生產(chǎn)、制造、管理、服務(wù)等諸多環(huán)節(jié)。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)依托智能制造技術(shù)，能夠突破時間和空間的限制，通過與組織內(nèi)各層級業(yè)務(wù)活動及流程進(jìn)行差異化動態(tài)匹配，形成信息的雙向擴(kuò)散，實現(xiàn)對各生產(chǎn)要素的調(diào)度和優(yōu)化配置，從而促進(jìn)傳統(tǒng)工業(yè)制造體系再造，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同發(fā)展。

由此，數(shù)據(jù)要素依托數(shù)字技術(shù)實現(xiàn)了供需兩端的貫通，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)為智能制造技術(shù)應(yīng)用提供了載體，從而為組織生產(chǎn)由大規(guī)模定制轉(zhuǎn)為個性化定制創(chuàng)造了條件。大規(guī)模定制出現(xiàn)于第五次技術(shù)革命浪潮，已意識到滿足客戶個性化需求的重要性，但尚未做到一單對一人，本質(zhì)上仍是以供給主導(dǎo)需求(21)〔美〕約瑟夫·派恩：《大規(guī)模定制》，操云甫等譯，北京：中國人民大學(xué)出版社，2000年，第72頁。。隨著數(shù)字技術(shù)的發(fā)展、數(shù)據(jù)成為活躍生產(chǎn)要素、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等基礎(chǔ)設(shè)施的出現(xiàn)，實現(xiàn)真正意義上的個性化定制逐漸具備了可行性，企業(yè)組織生產(chǎn)轉(zhuǎn)向了與消費者需求精準(zhǔn)匹配的邏輯。供給端逐漸不受規(guī)模經(jīng)濟(jì)的約束，可根據(jù)需求端導(dǎo)入的信息進(jìn)行個性化定制，僅靠在一條生產(chǎn)線上更換軟件或者少量設(shè)備和工具，就可以制造出完全不同的產(chǎn)品，進(jìn)一步解決了生產(chǎn)成本、產(chǎn)品多樣性、產(chǎn)能和生產(chǎn)周期等多目標(biāo)之間的沖突，能夠更好地適應(yīng)快速變動的市場環(huán)境和消費者個性化需求，維持供求兩端的動態(tài)平衡。

二、智能制造賦能“產(chǎn)消合一”的實現(xiàn)機制

在新一輪的智能革命浪潮下，企業(yè)或可通過技術(shù)創(chuàng)新的力量，以“產(chǎn)消合一”在一定程度上優(yōu)化資源配置，克服供需匹配失衡。具體而言，隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代的來臨，數(shù)據(jù)成為新型生產(chǎn)要素，也是實現(xiàn)產(chǎn)消合一的要素基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)嵌入賦能傳統(tǒng)生產(chǎn)要素全面釋放數(shù)字生產(chǎn)力，數(shù)據(jù)在組織內(nèi)部的深度滲透和在市場的自由流通，降低了信息不對稱程度，實現(xiàn)供需的動態(tài)均衡。但是，數(shù)據(jù)要素本身不會自發(fā)地產(chǎn)生價值，需要通過數(shù)字技術(shù)融入生產(chǎn)過程才能真正轉(zhuǎn)化為新型生產(chǎn)力，產(chǎn)消合一的具體技術(shù)機制是構(gòu)建虛實融合的資源配置技術(shù)系統(tǒng)，形成工業(yè)數(shù)據(jù)在全生命周期的感知、傳輸、分析與科學(xué)決策的精準(zhǔn)資源配置模式。在數(shù)據(jù)要素驅(qū)動和技術(shù)支持下，生產(chǎn)者和消費者、供給和需求的界限逐漸模糊，最終使企業(yè)在組織生產(chǎn)上以個性化定制模式實現(xiàn)供需兩端價值共創(chuàng)。

(一)要素基礎(chǔ)：數(shù)據(jù)打通信息壁壘

黨的十九屆四中全會明確提出要“健全勞動、資本、土地、知識、技術(shù)、管理、數(shù)據(jù)等生產(chǎn)要素由市場評價貢獻(xiàn)、按貢獻(xiàn)決定報酬的機制”(23)《中共中央關(guān)于堅持和完善中國特色社會主義制度 推進(jìn)國家治理體系和治理能力現(xiàn)代化若干重大問題的決定》，《人民日報》，2019年11月6日。，首次將數(shù)據(jù)納入生產(chǎn)要素。大數(shù)據(jù)技術(shù)是開展智能革命的必要前提，數(shù)據(jù)是實現(xiàn)智能制造產(chǎn)消合一的基礎(chǔ)要素。

首先，數(shù)據(jù)嵌入推動傳統(tǒng)生產(chǎn)要素和生產(chǎn)資料的數(shù)字化，從而全面釋放數(shù)據(jù)生產(chǎn)力。相較于其他生產(chǎn)要素，數(shù)據(jù)不僅本身成為生產(chǎn)要素，還可以與土地、資本等傳統(tǒng)生產(chǎn)要素互相融合，充分利用要素間的協(xié)作性和聯(lián)動性，發(fā)揮協(xié)同和倍增作用。嵌入式軟件和傳感器等設(shè)備將包括物力資源和人力資源在內(nèi)的生產(chǎn)資料轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)形式，依托算力、算法使海量數(shù)據(jù)得以匯聚傳輸、分析應(yīng)用，充分釋放了數(shù)據(jù)的生產(chǎn)力價值。

其次，數(shù)據(jù)要素在組織內(nèi)部深度滲透，實現(xiàn)供需動態(tài)均衡匹配。大數(shù)據(jù)分析可實現(xiàn)對產(chǎn)品的某一模塊進(jìn)行即時替換，對其他兼容性模塊進(jìn)行相應(yīng)升級，以組合式創(chuàng)新來完成性能的添加與升級，從而使多個模塊的排列變陣傳遞出不同的使用價值，以實時維持供求兩端的動態(tài)均衡。此外，算法模型可在第一時間對生產(chǎn)要素配置進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化，從而有效避免勞動、資本、技術(shù)等要素配置的盲目性。

再次，數(shù)據(jù)的高速流動突破了生產(chǎn)者和消費者之間的時滯性，降低了信息不對稱程度，提高了資源配置效率。一方面，數(shù)據(jù)具有天生的非競用性，可以在市場自由流通、被不同主體同時使用而不發(fā)生損耗，由此降低了交易費用，便于市場各供給主體對需求變化做出快速調(diào)整。另一方面，數(shù)據(jù)自流動打破了數(shù)據(jù)流通的物理空間局限，最大程度消除了復(fù)雜系統(tǒng)的不確定性，形成以消費者需求為主導(dǎo)的高速交互、實時優(yōu)化、自行組織的價值創(chuàng)造網(wǎng)絡(luò)。

(二)技術(shù)支持：虛實融合實現(xiàn)精準(zhǔn)資源配置

賽博物理系統(tǒng)是智能制造理論架構(gòu)體系的核心，也是未來智能制造體系構(gòu)建的主導(dǎo)方向。在理想狀態(tài)下，產(chǎn)消合一的具體技術(shù)機制就是借助數(shù)字技術(shù)，構(gòu)建物理空間與賽博空間相互映射、實時交互、高效協(xié)同的賽博物理系統(tǒng)，從而實現(xiàn)要素資源低成本的精準(zhǔn)高效匹配。具體過程為通過嵌入式軟件把生產(chǎn)資料轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)要素，形成以物料管理清單(BOM)為核心的數(shù)據(jù)采集平臺，實現(xiàn)全價值鏈的人、設(shè)備、物料相融合。同時依靠數(shù)字孿生技術(shù)具有的實時同步、忠實映射、高保真度的特性，對企業(yè)研發(fā)、生產(chǎn)、銷售各環(huán)節(jié)進(jìn)行虛擬仿真，在實時反饋迭代中提升智能制造系統(tǒng)的高效協(xié)同運作能力，從而構(gòu)建工業(yè)數(shù)據(jù)在全生命周期的感知、傳輸、分析與科學(xué)決策的精準(zhǔn)資源配置模式。

在研發(fā)設(shè)計階段，利用智能聚類、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)，深度捕獲、分析、反饋客戶評價、服務(wù)商的協(xié)商調(diào)研、其他企業(yè)的信息交互、現(xiàn)役產(chǎn)品關(guān)鍵性能等海量數(shù)據(jù)，進(jìn)而指導(dǎo)產(chǎn)品研發(fā)設(shè)計方向、甚至使客戶親自參與到產(chǎn)品的研發(fā)過程。在研發(fā)試驗階段，通過數(shù)字孿生技術(shù)重構(gòu)產(chǎn)品研發(fā)過程的試錯學(xué)習(xí)方式，在賽博空間反復(fù)進(jìn)行大量不同方案的模擬測試，在模擬驗證后選擇最優(yōu)的研發(fā)方案投入實際生產(chǎn)，極大縮短了研發(fā)周期，降低創(chuàng)新試錯的財務(wù)成本、時間成本。

在生產(chǎn)階段，在以BOM為核心的信息流通模式下，通過嵌入式軟件形成更精益的自動化數(shù)據(jù)鏈控制，數(shù)據(jù)的動態(tài)采集與分析模式使數(shù)據(jù)滲透到生產(chǎn)過程的全生命周期。繼而根據(jù)供應(yīng)商、銷售數(shù)據(jù)的全流程節(jié)點的移動可視化，構(gòu)建暢通的智能化物流信息鏈，企業(yè)得以及時調(diào)整優(yōu)化生產(chǎn)、庫存的節(jié)奏和規(guī)模；根據(jù)客戶需求及時調(diào)整生產(chǎn)工序和工藝，實現(xiàn)制造柔性化、模塊化，使車間的前瞻性管理成為可能。由此通過信息流轉(zhuǎn)推動生產(chǎn)制造各環(huán)節(jié)高效協(xié)同，對資源進(jìn)行有效的監(jiān)督和配置，在信息實時共享與協(xié)同中化解生產(chǎn)過剩。

在銷售階段，利用機器學(xué)習(xí)技術(shù)從海量客戶群體數(shù)據(jù)中模擬抽象出客戶畫像，更好地了解、預(yù)測并響應(yīng)客戶需求變化。進(jìn)而基于數(shù)據(jù)算法模型，對訂單參數(shù)進(jìn)行全方位多維度的預(yù)測，從銷售預(yù)測、計劃管理、庫存調(diào)配、訂單履約和智慧物流等供應(yīng)鏈過程進(jìn)行設(shè)計，建立需求驅(qū)動的、以消費者為中心的智能供應(yīng)鏈，以消定產(chǎn)、以消定研，直至產(chǎn)消合一。

此外，智能制造還強調(diào)跨領(lǐng)域、跨企業(yè)的資源協(xié)同配置。將單一企業(yè)的訂單、設(shè)備、物料、人員等信息通過開放平臺進(jìn)行共享，一方面，這拓寬了創(chuàng)新研發(fā)的邊界，改變企業(yè)內(nèi)部、企業(yè)與企業(yè)及客戶間的交互方式，為企業(yè)創(chuàng)新提供更多可供選擇的思路和方案；另一方面，可無縫銜接多個公司之間的材料、能源和信息的資源配置，實現(xiàn)企業(yè)-企業(yè)、企業(yè)-個人等多種主體形態(tài)的社會化協(xié)作。

需要指出的是，賽博空間的構(gòu)建過程仍面臨諸多現(xiàn)實困難。智能制造具有強技術(shù)依賴性，在算力支撐上，海量數(shù)據(jù)和算法模型都需要算力作為基礎(chǔ)支撐，賽博空間數(shù)據(jù)量的不斷增加、更真實和精確的建模與交互對算力提出極高要求，但與此同時，隨著后摩爾時代的來臨，摩爾定律趨近極限，亟需基于芯片底層架構(gòu)的顛覆性創(chuàng)新以突破算力提升瓶頸。在算法運行和模型搭建上，數(shù)字孿生的雙向耦合技術(shù)對數(shù)據(jù)傳遞的連續(xù)性及收斂性提出了極高的要求，賽博空間內(nèi)成倍放大的隨機性、涌現(xiàn)性會給數(shù)學(xué)模型的搭建帶來極高的挑戰(zhàn)。因此，賽博空間和實體空間完全同步的難度極大，目前的賽博物理系統(tǒng)離實現(xiàn)真正的智能化還有一定的距離。此外，賽博空間建設(shè)成本巨大，企業(yè)推進(jìn)智能制造系統(tǒng)的前期需要投入大量資金等固定成本，實體產(chǎn)品也沒有邊際收益遞增的規(guī)律，所以企業(yè)回本盈利的前景并不明朗，甚至有研究表明企業(yè)數(shù)字化投入對部分企業(yè)的發(fā)展產(chǎn)生阻礙作用(24)M.Hajli，J.M.Sims and V.Ibragimov,“Information Technology(IT) Productivity Paradox in the 21st Century”，International Journal of Productivity and Performance Management，2015，64(4)，pp.457-478.?！瓣柎喊籽?，和者蓋寡”，傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)不存在普適性的智能化轉(zhuǎn)型策略，所以企業(yè)應(yīng)充分考慮投入成本和轉(zhuǎn)型效果的關(guān)系，根據(jù)現(xiàn)實條件審慎構(gòu)建智能制造系統(tǒng)。

(三)實現(xiàn)方式：個性化定制緩解生產(chǎn)過剩

智能制造通過將機器、設(shè)備等設(shè)施群與先進(jìn)的傳感器、控制裝置和工業(yè)軟件相連，構(gòu)建虛實融合的賽博物理系統(tǒng)，打通傳統(tǒng)企業(yè)研、產(chǎn)、銷割裂的模式，最終在組織生產(chǎn)上以個性化定制模式實現(xiàn)產(chǎn)消合一。個性化定制的最主要特征就是以用戶需求為中心，生產(chǎn)和消費的二元邏輯逐漸演變?yōu)椤吧a(chǎn)-消費”一元論，生產(chǎn)者和消費者、供給和需求的界限逐漸模糊，最終實現(xiàn)供消兩端價值共創(chuàng)。進(jìn)而實現(xiàn)從產(chǎn)品質(zhì)量上，通過提高產(chǎn)品附加值，緩解因粗放型生產(chǎn)低質(zhì)低檔產(chǎn)品導(dǎo)致的生產(chǎn)過剩；從產(chǎn)品數(shù)量上，通過柔性化生產(chǎn)實現(xiàn)客戶需求端與制造生產(chǎn)端的連接，避免生產(chǎn)制造中因?qū)κ袌鲂枨蠖ㄎ黄钜鸬纳a(chǎn)過剩。

供給端：從模塊化生產(chǎn)到智能化制造平臺。在企業(yè)生產(chǎn)端，目前的個性化定制主要分為兩種模式，一類是以模塊化生產(chǎn)快速響應(yīng)訂單需求變動，主要存在于機械電子、裝備制造行業(yè)。另一類是以阿里巴巴犀牛智造、海爾卡奧斯為代表的智能化制造平臺，利用大數(shù)據(jù)平臺主動觸及客戶需求，實現(xiàn)按需開發(fā)，按需制造。

模塊化生產(chǎn)即通過信息技術(shù)與制造環(huán)節(jié)的深度融合，可以將復(fù)雜系統(tǒng)分解為一系列相互關(guān)聯(lián)、相互依存的模塊和模塊間的集合，產(chǎn)品的規(guī)格、材料、零部件等物理信息被剝離出來，形成可銜接的標(biāo)準(zhǔn)化界面，通過技術(shù)架構(gòu)的去耦、重組，使客戶根據(jù)自己的偏好對不同的功能模塊進(jìn)行組合，生產(chǎn)出差異化、個性化產(chǎn)品。模塊化生產(chǎn)的主要特點是能夠兼容各種模塊的技術(shù)界面以及個性化產(chǎn)品的類型和功能等要素，這意味著化解了規(guī)模經(jīng)濟(jì)和產(chǎn)品差異化之間的矛盾，在多品種、小批量生產(chǎn)的同時保證與大批量生產(chǎn)同樣的效率，目前在豐田、大眾等汽車行業(yè)已形成較為成熟的模塊化生產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)。

隨著人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算等數(shù)字技術(shù)向制造業(yè)逐漸滲透，傳統(tǒng)制造企業(yè)相繼轉(zhuǎn)型為智能化制造平臺，企業(yè)利用數(shù)字化手段，依托海量的消費大數(shù)據(jù)，主動形成客戶畫像，實現(xiàn)對消費者實時需求的追蹤與了解，提高生產(chǎn)者與消費者的連接效率與連接深度，根據(jù)消費者的需求信息優(yōu)化產(chǎn)品定位與產(chǎn)品功能，包含規(guī)格型號、標(biāo)準(zhǔn)架構(gòu)和技術(shù)性能等信息。例如2020年成立的阿里旗下數(shù)字化智能化制造平臺——犀牛智造，重構(gòu)了傳統(tǒng)的以產(chǎn)定銷的生產(chǎn)模式，借助數(shù)字技術(shù)打通制造和銷售環(huán)節(jié)，以整合、分析消費者需求數(shù)據(jù)為核心，在平臺上實現(xiàn)各方高效協(xié)作與供需精準(zhǔn)匹配，致力于具備“從5分鐘生產(chǎn)2000件相同產(chǎn)品，到5分鐘生產(chǎn)2000件不同產(chǎn)品”的能力，這正是從大規(guī)模定制轉(zhuǎn)向個性化定制的智能化制造實踐。

消費端：用戶參與研發(fā)生產(chǎn)。傳統(tǒng)商業(yè)模式下，消費者在交換活動中往往處于被動地位，是產(chǎn)品供給的接收者。智能制造范式下，消費者供需關(guān)系的主動性得到增強，具體表現(xiàn)為用戶的個性化需求逐漸被重視，并能親自參與到研發(fā)設(shè)計生產(chǎn)的全價值鏈環(huán)節(jié)，消費者逐漸成為具有消費者和生產(chǎn)者雙重屬性的“產(chǎn)消者”。

在產(chǎn)品研發(fā)環(huán)節(jié)，企業(yè)搭建完備的數(shù)字平臺，數(shù)據(jù)在平臺的自由流通打破了產(chǎn)消信息的隔閡，用戶可以在線上隨時為產(chǎn)品的研發(fā)和設(shè)計提供建議，數(shù)字化連接增強了消費者和生產(chǎn)者的雙向互動，使原本處于總需求曲線長尾部分的消費者個性化需求有機會得到滿足，同時也為企業(yè)的創(chuàng)新活動提供了指引和方向，生產(chǎn)者和消費者由傳統(tǒng)的博弈關(guān)系轉(zhuǎn)向價值共創(chuàng)、合作共贏。目前消費者參與研發(fā)的主要形式為開放式創(chuàng)新，例如，海爾2013年正式上線的Hope開放創(chuàng)新平臺，通過線上提供創(chuàng)新需求和技術(shù)方案，吸引用戶對產(chǎn)品需求的交流與反饋，從而形成產(chǎn)品生產(chǎn)的可行性方案；小米成立“米粉”社群，注重用戶在產(chǎn)品研發(fā)設(shè)計過程中的參與感，既保證了用戶粘性，又可通過線上互動迅速摸清消費者需求和偏好；戴爾建立了Idea Storm網(wǎng)絡(luò)社區(qū)，吸引全球用戶共同參與產(chǎn)品的設(shè)計和優(yōu)化；寶潔公司成立Open Innovation網(wǎng)絡(luò)社區(qū)，用戶可以在社區(qū)中分享創(chuàng)意、市場經(jīng)驗和改進(jìn)建議。

在產(chǎn)品生產(chǎn)環(huán)節(jié)，消費者依托企業(yè)線上平臺主動介入生產(chǎn)流程和生產(chǎn)實踐過程，獲得個性化的產(chǎn)品供給，有助于降低企業(yè)的試錯成本，強化供給效率，進(jìn)一步破除低效、無效供給。例如，戴爾采用C2B模式，打造全生命周期的數(shù)字化場景體驗，用戶可以根據(jù)自己的需求，對電腦產(chǎn)品進(jìn)行“由內(nèi)到外”的個性化定制，不僅可以自由選擇CPU、硬盤、內(nèi)存等硬件配置，也可以就筆記本的外殼色彩、圖案、材質(zhì)自由搭配，實現(xiàn)用戶對生產(chǎn)活動的在線參與。類似模式也存在于香奈兒高級服裝定制、耐克運動鞋個性定制、宜家家具定制、寶馬汽車定制，等等。

三、“產(chǎn)消合一”的具體體現(xiàn)

產(chǎn)消合一不僅僅是技術(shù)或組織層面的概念，更是涉及改變整個產(chǎn)業(yè)體系，甚至社會生活的供需關(guān)系。優(yōu)化資源配置是一個復(fù)雜、動態(tài)的系統(tǒng)過程，除科技革命提供技術(shù)支撐外，也要在社會層面打破舊的常識、規(guī)則，瓦解舊的經(jīng)濟(jì)形態(tài)，使技術(shù)進(jìn)步、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、社會制度相適應(yīng)。產(chǎn)消合一使“生產(chǎn)-消費”、“供給-需求”逐漸融為一體，在微觀、中觀、宏觀層面體現(xiàn)為產(chǎn)品價值鏈、企業(yè)、產(chǎn)業(yè)都呈現(xiàn)邊界模糊、跨界融合的態(tài)勢，具體表現(xiàn)為拉平產(chǎn)品價值鏈的“微笑曲線”、企業(yè)邊界逐漸打破、制造業(yè)與服務(wù)業(yè)相互融合。

(一)拉平產(chǎn)品價值鏈的“微笑曲線”

波特在《競爭優(yōu)勢》中首次提出價值鏈，指的是不同主體參與同一產(chǎn)品生產(chǎn)過程的不同環(huán)節(jié)分工。宏碁集團(tuán)董事長施振榮1992年提出微笑曲線，用以描述制造流程中各個環(huán)節(jié)的價值創(chuàng)造能力，并指出在研發(fā)—制造—營銷的價值鏈條上，處于微笑曲線兩端的產(chǎn)品研發(fā)及品牌營銷是價值高端環(huán)節(jié)，而中部制造處于價值低端。智能制造是數(shù)字技術(shù)和制造業(yè)深度融合的產(chǎn)物，智能制造對大規(guī)模生產(chǎn)流水線進(jìn)行深度的協(xié)同化智能改造，提升了生產(chǎn)過程中的信息化、智能化水平，將從根本上解決傳統(tǒng)制造業(yè)產(chǎn)能利用率低、質(zhì)量低下等問題，提升了制造環(huán)節(jié)的價值創(chuàng)造能力，使得制造環(huán)節(jié)在產(chǎn)品價值鏈上的戰(zhàn)略地位將變得與研發(fā)和營銷同等重要，推動價值鏈演進(jìn)呈現(xiàn)“中部崛起”的新特征。由此，智能制造重塑微笑曲線呈現(xiàn)趨平的趨勢，微笑曲線有可能變成“沉默曲線”甚至“悲傷曲線”(25)黃群慧、賀?。骸丁暗谌喂I(yè)革命”與中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展戰(zhàn)略調(diào)整——技術(shù)經(jīng)濟(jì)范式轉(zhuǎn)變的視角》，《中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)》，2013年第1期。。此外，智能制造同時使價值鏈兩端產(chǎn)品研發(fā)和營銷的價值提升，并推動產(chǎn)品制造與研發(fā)、營銷全價值鏈高度融合，微笑曲線的理論解釋力將逐漸失去存在的現(xiàn)實基礎(chǔ)。

(二)數(shù)字技術(shù)打破企業(yè)邊界

科斯在《企業(yè)的性質(zhì)》中指出，企業(yè)之所以在依靠價格機制進(jìn)行專業(yè)化交換的市場經(jīng)濟(jì)中出現(xiàn)，是因為企業(yè)內(nèi)部組織生產(chǎn)的成本小于通過外部市場購買的交易成本(26)R.H.Coase，“The Nature of the Firm”，Economica，1937，4(16)，pp.386-405.。隨著企業(yè)規(guī)模的擴(kuò)大，當(dāng)企業(yè)內(nèi)部組織管理成本等于市場交易成本時，企業(yè)的邊界得以確定?？扑菇灰壮杀纠碚撔纬捎趥鹘y(tǒng)工業(yè)時代，而在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代，智能制造推動生產(chǎn)關(guān)系所涉及的生產(chǎn)、分配、交換、消費等環(huán)節(jié)愈發(fā)地融為一體，基于數(shù)字技術(shù)而建立的數(shù)字化連接打破了組織內(nèi)部和外部的邊界，囿于歷史的局限性，傳統(tǒng)的企業(yè)邊界理論或?qū)⑹ъ`。與傳統(tǒng)生產(chǎn)要素相比，數(shù)據(jù)穿透突破了時間和空間的限制，企業(yè)內(nèi)部管理成本和市場交易成本均得以大幅降低。在企業(yè)組織內(nèi)部，嵌入式軟件實時采集、分析企業(yè)運營各環(huán)節(jié)的動態(tài)數(shù)據(jù)，智能化數(shù)據(jù)深度理解機制支撐業(yè)務(wù)活動秒級處理，極大提高了組織內(nèi)部的協(xié)同效率，降低組織管理成本；在外部市場，各方通過數(shù)據(jù)自流動消除復(fù)雜系統(tǒng)的不確定性，數(shù)據(jù)賦能交易各方的實時聯(lián)通交互，極大緩解了信息不對稱，降低了市場的交易成本。由此，隨著企業(yè)內(nèi)外部成本降低，企業(yè)邊界日趨模糊，企業(yè)間的關(guān)系由單個企業(yè)的競爭轉(zhuǎn)向?qū)ν獠啃畔?、資源開放利用以及企業(yè)間的協(xié)同共贏，企業(yè)開始打破組織邊界，尋求跨界連接，在此過程中也推動了資源高效流通和精準(zhǔn)配置。一方面，企業(yè)組織結(jié)構(gòu)突破了傳統(tǒng)的科層制，企業(yè)形態(tài)向網(wǎng)絡(luò)型、平臺型等跨邊界的柔性組織轉(zhuǎn)變，甚至構(gòu)建生態(tài)圈式的共生發(fā)展格局。例如，小米確定生態(tài)鏈布局計劃，孵化出100多個圍繞小米產(chǎn)業(yè)鏈的智能硬件公司；海爾以“人單合一”構(gòu)建開放并聯(lián)的小微生態(tài)圈，與利益各方價值共創(chuàng)共享。另一方面，在交易效率改進(jìn)的推動下，企業(yè)開始分離和外包非核心業(yè)務(wù)。隨著智能化產(chǎn)品對性能的要求提高，企業(yè)開始與具有特定知識和技能的合作伙伴優(yōu)勢互補，外包或承包某一組件的生產(chǎn)任務(wù)，保證每一組件都由最佳供應(yīng)商完成，從而更好地滿足客戶的個性化需求。

(三)制造業(yè)與服務(wù)業(yè)相互融合

智能制造產(chǎn)消合一的經(jīng)濟(jì)學(xué)本質(zhì)，在產(chǎn)業(yè)層面直接表現(xiàn)為制造業(yè)和服務(wù)業(yè)的“兩業(yè)融合”。與前幾次技術(shù)革命率先滲透至工業(yè)部門不同，信息技術(shù)浪潮首先作用于以服務(wù)業(yè)為主導(dǎo)的第三產(chǎn)業(yè)，以阿里巴巴、京東為代表的電子商務(wù)，以騰訊為代表的社交網(wǎng)絡(luò)，以抖音、快手為代表的短視頻等消費互聯(lián)網(wǎng)業(yè)態(tài)取得了巨大的成功。2015年，中國服務(wù)業(yè)增加值占GDP比重突破50%，并首次超過第一、第二產(chǎn)業(yè)的合計數(shù)。雖然服務(wù)業(yè)創(chuàng)造了廣闊的就業(yè)市場，但是經(jīng)濟(jì)增長的核心在于勞動生產(chǎn)率的提高，服務(wù)業(yè)在提高勞動生產(chǎn)率方面貢獻(xiàn)有限，產(chǎn)業(yè)部門的不均衡發(fā)展甚至?xí)l(fā)“鮑莫爾病”，必須改革傳統(tǒng)工業(yè)生產(chǎn)方式和組織形式才能使中國經(jīng)濟(jì)維持長期穩(wěn)定的增長(27)劉偉、李紹榮：《產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟(jì)增長》，《中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)》，2002年第5期。.。智能制造不僅僅是建造智慧工廠、智能車間，更以其產(chǎn)消合一的本質(zhì)特征打通了生產(chǎn)要素間的配置壁壘，建立起生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)與制造業(yè)之間的良性支撐關(guān)系。通過交互式平臺，消費者可以全程參與產(chǎn)品設(shè)計和品牌營銷；通過在產(chǎn)品內(nèi)嵌入智能模塊，企業(yè)提取分析數(shù)據(jù)信息以提供多樣化智能服務(wù)，如客戶增值體驗、產(chǎn)品優(yōu)化方案等。制造企業(yè)由此沿產(chǎn)業(yè)鏈與服務(wù)業(yè)不斷融合，打破了傳統(tǒng)的封閉式制造流程和服務(wù)業(yè)態(tài)壁壘，業(yè)務(wù)重心從提供工業(yè)產(chǎn)品轉(zhuǎn)向為用戶提供個性化服務(wù)，收入模式從一次性出售產(chǎn)品轉(zhuǎn)向通過提供持續(xù)服務(wù)獲得收入。制造業(yè)與服務(wù)業(yè)呈現(xiàn)融合共生的發(fā)展態(tài)勢，產(chǎn)業(yè)生態(tài)體系正在被加速重構(gòu)，不能適應(yīng)生產(chǎn)體系變化的企業(yè)會被市場淘汰，最終推進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(28)任保平、張越：《新經(jīng)濟(jì)推動生產(chǎn)體系變化下供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的路徑》，《北京師范大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版)》，2021年第6期。。

四、政策建議

習(xí)近平總書記指出：“科學(xué)技術(shù)從來沒有像今天這樣深刻影響著國家前途命運，從來沒有像今天這樣深刻影響著人民生活福祉?！?29)習(xí)近平：《在中國科學(xué)院第十九次院士大會、中國工程院第十四次院士大會上的講話》，《人民日報》，2018年5月29日。在智能制造主導(dǎo)的第六次技術(shù)革命浪潮下，企業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型是必然之舉。但是，智能制造對傳統(tǒng)企業(yè)的影響屬于熊彼特創(chuàng)新理論中對原有部門的“創(chuàng)造性破壞”，在使生產(chǎn)要素重新組合、構(gòu)建全新生產(chǎn)函數(shù)的同時，也意味著大規(guī)模地淘汰舊的技術(shù)和生產(chǎn)體系。因此，面對智能化革命，企業(yè)在深刻認(rèn)識到轉(zhuǎn)型必要性的同時，也應(yīng)進(jìn)行恰當(dāng)?shù)捻攲釉O(shè)計，實現(xiàn)智能化轉(zhuǎn)型的平穩(wěn)過渡。對于中國企業(yè)而言，應(yīng)當(dāng)重點圍繞以下三個方面做出應(yīng)對。

第一，企業(yè)應(yīng)樹立智能化變革的戰(zhàn)略意識。當(dāng)前企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型尚處于起步和探索階段，企業(yè)應(yīng)意識到智能制造是一個系統(tǒng)工程，著重做好頂層設(shè)計和分步實施，以避免陷入“不轉(zhuǎn)型等死，轉(zhuǎn)型找死”的智能化轉(zhuǎn)型悖論。對傳統(tǒng)企業(yè)而言，轉(zhuǎn)型不意味著轉(zhuǎn)行，智能化轉(zhuǎn)型不必然代表摒棄建立在傳統(tǒng)工業(yè)化體系之上的知識和能力，而是應(yīng)依據(jù)現(xiàn)實條件分步平穩(wěn)地進(jìn)行智能化過渡。

第二，根據(jù)企業(yè)異質(zhì)性，有針對性地推行智能化轉(zhuǎn)型。數(shù)字企業(yè)與實體企業(yè)最大的差別在于，數(shù)字產(chǎn)品存在零邊際成本、近乎無限供給的特征，即使企業(yè)在創(chuàng)業(yè)初期投入了高額成本，但當(dāng)連接規(guī)模達(dá)到臨界值后，將會呈現(xiàn)邊際報酬遞增的規(guī)律。然而，企業(yè)推進(jìn)智能制造系統(tǒng)的前期需要投入大量資金等固定成本，實體產(chǎn)品也沒有邊際收益遞增的規(guī)律，所以何時真正盈利的前景并不明朗。因此，智能制造在不同行業(yè)的表現(xiàn)有很強的異質(zhì)性。企業(yè)應(yīng)充分認(rèn)識到，并不存在普適性的轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略，應(yīng)根據(jù)所屬行業(yè)屬性、規(guī)模體量、技術(shù)優(yōu)勢、地區(qū)差異、資源稟賦、產(chǎn)權(quán)屬性等特征逐一漸次推行，例如在航空航天、汽車、高鐵、電子等高端企業(yè)率先推行，逐步克服成熟于舊體系下的各項組織慣性對企業(yè)轉(zhuǎn)型帶來的阻滯力量。

第三，加大智能制造技術(shù)人才的內(nèi)培外引力度。隨著智能革命浪潮的逐步推進(jìn)，未來中國對智能制造人才的需求會更為旺盛，對此企業(yè)應(yīng)當(dāng)主動應(yīng)對。一方面，加強對組織內(nèi)部員工的數(shù)字化技術(shù)培訓(xùn)，加速員工輪崗；另一方面，適時調(diào)整組織人員結(jié)構(gòu)，培養(yǎng)、吸納一批具有智能制造素養(yǎng)的人才隊伍，尤其要注重引導(dǎo)數(shù)據(jù)分析人才對組織實際業(yè)務(wù)和工業(yè)流程的認(rèn)識，這對于企業(yè)轉(zhuǎn)型升級、強化核心優(yōu)勢是必不可少的。

與此同時，在企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的過程中，政府政策對技術(shù)創(chuàng)新資源的集成能力、集聚效率和適應(yīng)性效率具有積極作用，恰當(dāng)?shù)闹С终吣軌蛑翼樌麑崿F(xiàn)技術(shù)經(jīng)濟(jì)范式的轉(zhuǎn)變和趕超。本文從以下三點為政府提供政策建議。

第一，加強智能制造核心技術(shù)的攻關(guān)力度。智能制造要實現(xiàn)智能化生產(chǎn)、個性化定制、網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同，在巨量數(shù)據(jù)貫通上仍面臨巨大挑戰(zhàn)，需要復(fù)雜多元的算力、算法作為支撐。應(yīng)聚焦高端芯片、工業(yè)軟件、人工智能關(guān)鍵算法等關(guān)鍵領(lǐng)域，加大基礎(chǔ)研究的財政投入力度，必要時依靠新型舉國體制對關(guān)鍵技術(shù)重點進(jìn)行研發(fā)突破與迭代應(yīng)用。

第二，加快智能化基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)進(jìn)程。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺建設(shè)周期長、技術(shù)融合協(xié)同程度高、投入成本巨大，單獨依靠企業(yè)自身很難將積累的知識轉(zhuǎn)化為專利和生產(chǎn)工藝。需要充分發(fā)揮政府的統(tǒng)籌協(xié)調(diào)功能，加快構(gòu)建全國一體化大數(shù)據(jù)中心等新型基礎(chǔ)設(shè)施，為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的建設(shè)提供算力保障。

第三，完善智能制造人才培育體系，引導(dǎo)勞動供給結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)變。數(shù)據(jù)分析人才對工程機制缺乏了解，難以系統(tǒng)、完整地理解業(yè)務(wù)本質(zhì)，這已成為智能制造落地過程中的一大難題。因此應(yīng)探索跨學(xué)科協(xié)同培養(yǎng)的教育模式，通過深化產(chǎn)教融合、校企合作，培養(yǎng)跨學(xué)科領(lǐng)域的復(fù)合型人才。此外，還應(yīng)緊跟新技術(shù)發(fā)展需求，建立相應(yīng)培訓(xùn)機制，扶植培育利于傳統(tǒng)制造業(yè)智能化發(fā)展的新型崗位，并通過在線工作或參與零工經(jīng)濟(jì)引導(dǎo)勞動力結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型。