董云庭：数据产业化和产业数据化可能是智能制造的本质

11月12日-13日，“《财经》年会2020”在北京举办，中国电子信息行业联合会专家委员会主任董云庭出席会议并发表主旨演讲，并就如何推动智能制造发表了自己的看法。

董云庭表示，从2015年第二届世界互联网大会之后，数字经济成为人们讨论的热点话题，其中经常被提及的是数据产业化和产业数据化，这可能正是智能制造的本质。

关于推动智能制造的原因，他解释，一方面能够加快提高全要素的生产率，另一方面可以解决大规模个性化定制的问题。他认为，工业4.0与工业3.0的根本不同是，工业4.0需要解决制造过程中每一个节点的智能化，现在许多企业的生产系统，距智能还有很大距离。

他进一步指出，智能制造至少有八个要素：标识为节点、网络为基础、数据为要素、平台是核心、安全为保障、算法算力为重点、工业软件为关键、人才要跟进。

针对怎样才能推动智能制造？董云庭提出以下建议：

第一，要研发智能制造的先进技术。这涉及到软件、互联网、大数据、物联网、机器人、计算技术、人工智能和智能芯片等方面，信息物理安全应该是最难解决的问题。

第二，要培养适合智能制造业的新员工，要有持续学习能力。在科技时代，学习是我们每个人的终身要务。通过取长补短，不断提高自己的专业水平。

第三，提升科学技术工程跟数学的教育水平。而推动智能制造可以创造大量机遇，中国目前拥有41个工业大类、666个小类以及2073种类完善的工业体系，是名副其实的制造业大国。

他总结出推动智能制造当前面临八个不足因素：基础技术能力不足、设备连接能力不足、工业软件不足、工业机理模型不足、数据分析能力不足、系统解决方案不足、安全保障能力不足和生态构建能力不足。

就智能制造将来的发展战略，董云庭指出要尽快完成四大转换，即新旧动能转换、从结构转型向智能转型转换、从要素驱动向数字驱动转换和智能制造从中低端向高端转换。

他进一步指出，建立智能制造生态系统，产业链要有强化的基础，弥补关键短板；供应链要供出多门，避免受人限制；价值链要占领制高点，在标准、品牌、创新、效率、管理和知识产权等方面具有核心竞争力；生态链要资源共享、优势互补。