目前,数字经济方兴未艾,数字技术领域的颠覆性创新不断涌现,并迅速渗透到实体经济部门。十九届五中全会审议通过的《中共中央关于制定国民经济经济和社会发展第十四个五年计划和2035年远景目标的建议》指出,加快数字化发展,促进数字化产业化和产业数字化,促进数字化经济与实体经济的深度融合,打造具有国际竞争力的数字化产业集群。制造数字化转型是大数据、云计算、人工智能、工业互联网等多种数字技术的集群创新突破,以及与制造业的深度融合,为制造业的设计、研发、制造、仓储物流、销售服务等全过程、全链、全要素的改造,充分发挥数据要素的价值创造作用。制造数字化转型不仅是抓住新一轮科技革命和产业变革浪潮的要求,更是深化供应方结构性改革、巩固供应方结构性改革、巩固供应方结构性改革、销服务等各个环节的需求。
第一,在生产环节,有利于提高供应质量,降低成本,提高效率。
生产是国民经济活动的起点,也是国内大循环畅通的基础。生产环节的能力和水平直接影响分配、流通和消费的质量和国内大循环的畅通。自2010年以来,中国制造业的增值一直稳居世界第一,但大而不强的问题仍未解决,技术能力和设计水平与世界制造强国之间存在很大差距,关键技术和核心部件高度依赖进口。需要注意的是,数字技术在制造业中的应用可以从多个方面提高生产环节的供应能力。在R&D和设计领域,虚拟模拟、人工智能等数字技术可以显著降低R&D成本,提高R&D效率,加快科研过程和科技成果的工程化、产业化,加快新产品的上市速度;在生产现场,依靠物联网、大数据、工业互联网、人工智能等数字技术,可以实现设备、生产线、车间甚至整个工厂的无缝对接,最大限度地提高质量控制和质量控制。
第二,在分配环节,有利于稳定就业岗位,增加工人收入。
通过国内经济的大循环,需要不断提高居民收入和购买力水平,扩大中等收入群体的规模。国内市场规模巨大,是推动新发展格局建设的底气。虽然我国人均GDP已经突破1万美元,社会消费品零售总额超过41万亿元,但总体而言,我国居民收入和购买力水平仍较低。尤其是近几年来,我国劳动密集型产业加速向周边低成本国家转移,就业吸收能力受到挑战。制造业的数字化转型可以从多个方面稳定就业,增加工人收入。第一,机器人、人工智能等成熟的数字技术可以显著提高劳动密集型环节的劳动生产率,保持我国的综合成本优势,减缓劳动密集型产业的外迁速度,维持就业机会。第二,通过数字化转型促进制造业创新能力和生产效率的提高,改善盈利空间,从而扩大劳动者收入增长空间。三是制造业产业链长,制造业数字化发展能够带动产业链上下游的中小配套企业、生产服务型企业的成长,不断创造出新的就业岗位。比如,制造业的数字化转型会对新一代信息技术产业、数字化智能化解决方案产业等提出更高的要求,创造一批高收入的工作岗位。
第三,在流通环节,有利于建立便捷的销售渠道,实现供需高效连接。
流通是连接生产和消费的桥梁。中国地域广阔,制造企业数量众多,生产销售之间存在很多信息不对称的问题。很多好的产品打不开市场,消费者买不到一些质优价廉的产品。流通顺畅的关键是实现生产销售之间的信息和数据的顺畅流动,这是数字技术的天然优势。电子商务的发展及其模式的不断创新为制造企业提供了低成本、广泛覆盖、高效率的流通渠道。比如制造企业直接建立在线销售渠道,可以减少流通环节,实现与消费者的直接对接,大大降低流通成本;电子商务平台可以帮助制造企业快速建立在线销售渠道;大数据分析、人工智能等技术可以帮助制造企业优化供应链,提高供应链效率,区块链等技术的使用也可以建立产品可追溯机制,提高供应链的透明度和可靠性;社交电子商等在线销售模式不断创新,更有利于制造企业品牌;
第四,在消费环节,有利于准确定位消费者需求,实现供需动态平衡。
消费者是社会生产的基本目的,也是国内大循环的重要支撑。消费者环节的阻碍在于消费者多样化、多层次的需求没有适当的供给匹配,消费者日益增长的个性化和服务需求没有得到充分的回应。更深层次的原因是,在传统的商业模式下,制造商无法充分掌握消费者信息,无法准确判断消费者的需求特征和发展趋势;以产品为中心的大规模生产模式不能适应个性化、服务化的消费趋势,从而导致制造业严重同质化竞争。数字技术的发展和应用使得以消费者为中心的理念真正有了落地基础。首先,通过对用户搜索、购买、评论、使用等全过程数据的全面收集和深入分析,制造企业可以更准确地判断消费者的消费特点和产品需求,从而开发出适合销售的产品。电子商平台可以为海量消费者数据分析提供更好的参考。三是柔性化制造系统、物联网等技术,能够支撑企业、用户及其产品建立实时连接,通过对数据的深度分析挖掘,在产品基础上开发在线监测、远程运维、个性化定制等增值服务,从而更好地服务客户和消费者。
总的来说,近年来,在相关政策的支持下,中国制造业的数字化水平不断提高,为顺利通过国内大循环奠定了初步基础。然而,相对来说,中国制造业的数字化转型仍处于起步阶段,无论是设备设施的网络化水平、工业软件的普及率,还是生产现场的数据挖掘和利用,与美国、德国、日本等世界制造业国家相比,仍有一定差距。
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