美国商务部4月16日宣布，未来7年将禁止美国公司向中兴通讯销售零部件、商品、软件和技术。中兴事件是最近中美贸易战持续升级的一种表现，是美国政府针对中国企业、打击中国芯片产业的切入口，或将对中国高新技术产业产生严重的影响。

  我国的芯片短缺只是一个缩影，背后凸显的则是我国高新技术产业发展之痛。尤其是在当今全球人机一体化智能系统发展的浪潮之下，以人机一体化智能系统为核心的新工业革命成为国际社会关注的焦点,也是我国由制造大国向智造大国跨越实现弯道超车的大好机遇，但中兴事件折射出我国高新技术产业大而不强的现实，以及在发展高新技术产业过程中所存在的系统性体制机制问题。

  可以预计，中兴事件注定将成为中国崛起路上的一个标志性事件，惟有深刻认识自身短板，才能走好未来发展之路。为此，洪泰智造行研团队对我国智能制造业发展中存在的关键性问题进行了系统梳理与总结，以期对我国智能制造产业的发展有所启发。

  当前我国智能制造发展的相关指标还很不均衡，在技术、人才、金融等要素支持以及智能化应用水平等方面尚处于初级发展阶段，核心存在四大痛点：核心技术掌握在别人手里、产品化能力弱、梯度人才教育培训机制不健全、缺乏商业化的产业基金支持。

  近几年来我国智能制造装备整体发展迅速，但高端装备及应用系统创造新兴事物的能力不足，芯片、工业机器人、高档数控机床、工业软件等关键技术装备与软件系统仍然依赖国外。目前，我国近90%的芯片、70%的工业机器人、80%的高档数控机床和80%以上的核心工业软件依赖进口。这造成国内智能制造企业成本居高不下，产品缺乏市场竞争力，严重制约我国智能制造的发展。

  芯片是半导体元件产品的统称、集成电路的载体，构成了智能手机、PC等电子产品的核心部件，承担信息的载体和传输功能，是电子产品的核心，信息产业的基石，现代经济的“石油”。

  半导体市场周期性波动向上，市场规模超4000亿美元。根据世界半导体贸易统计组织(WSTS)数据披露，全球半导体销售额于2000年突破2000亿美元，2011年达到3000亿美元,2017年突破4000亿美元，半导体产业规模不断扩大，逐渐成为一个超级巨无霸的行业。

  集成电路技术更新换代快、投资大风险高。根据摩尔定律：当价格不变时，集成电路上可容纳的元器件数目，约每隔18-24个月便会增加一倍，性能也将提升一倍，从而要求集成电路尺寸不断变小。而横向对比来看，集成电路设计门槛也显著高于互联网产品研发门槛，集成电路的设计成本往往达到亿元量级。而集成电路制造的门槛更高，一条28nm工艺集成电路生产线nm工艺生产线亿美元。

  国产芯片特别是核心芯片自给率不足，基础技术和底层产品跟美国依然还有很大差距。在2014及2015年的统计中芯片进口就超过了2000亿美元，超过了原油，成为中国进口量最大的商品。根据ICinsights数据，2015国内半导体自给率还没超过10%，16年自给率刚达到10.4%。预计15年到20年，国内的半导体自给产值CAGR能达到28.5%，从而达到2020年国产化比例15%的水平。我国计算机系统中的CPUMPU、通用电子统中的FPGA/EPLD和DSP、通信装备中的嵌入式MPU和DSP、存储设备中的DRAM和NandFlash、显示及视频系统中的DisplayDriver，国产芯片占有率都几乎为零。能够实现国产替代的芯片，大部分集中在电源、逻辑、储存、MCU、半导体分立器件等中低端产品。

  工业机器人是智能制造系统的重要组成部分，广泛应用于汽车、电子电气、金属和机械等领域，是实现智能制造的基础，也是工业自动化、数字化、智能化的保障。

  工业机器人的核心技术与市场掌握在四大家族手里。日本、德国的工业机器人水平全球领先，其中，日本在工业机器人关键零部件(减速机、伺服电机等)的研发方面具备较强的技术壁垒。德国工业机器人在原材料、本体零部件和系统集成方面有一定优势。从企业来看，在工业机器人领域，精密减速器、控制器、伺服系统以及高性能驱动器等核心零部件掌握在四大家族库卡、安川电机、发那科及ABB手里，2016年四大家族占了世界市场份额近60%左右。

  工业机器人的价值链高端环节集中在产业链上游的零部件供应环节。工业机器人成本结构大致如下:本体22%、伺服系统25%,减速器38%、控制系统10%以及其他5%。在所有核心零部件中，减速器的毛利率最高，达到40%，伺服电机和控制器毛利率分别为35%和25%。

  我国处于工业机器人生产的产业链下游，多数厂商承担系统二次开发、定制部件和售后服务等附加值低的工作。在工业机器人产业链中，控制器在国内大部分知名机器人本体制造公司均已实现自主生产，但和国际水平仍有差距。而另两个关键基础部件一一伺服电机和减速器，目前国内公司与国外竞争对手相比尚缺乏竞争力，技术差距较为明显，国产化率很低。机器人本体制造整体技术难度低于核心零部件制造，目前国内公司的技术水平与竞争力正在逐渐接近国外竞争对手。在机器人功能应用实现与系统集成环节，国内公司因具备工程师红利等成本优势，竞争力较强。因此，目前我国的工业机器人行业普遍采取制造与成套设计相结合的经营模式，在自行进行机器人制造的同时，也大量外购机器人本体及关键零部件产品，并按照客户需求进行方案设计与系统集成，最终向客户提供非标准的解决方案。

  我国工业机器人的核心零部件大部分只能依赖进口，而这些零部件占整体生产成本的70%以上。以精密减速器为例，日本占据了世界精密减速器75%以上的份额，国内高价购买占了生产成本的45%，而日本本土只有25%。关键零部件大量依靠进口，导致国内本体生产公司成本压力大，比之于外企，国内公司要以高出近4倍的价格购买减速器，以近2倍的价格购买伺服驱动器，严重压缩国内机器人公司的盈利空间，进而削弱了国内机器人公司的国际竞争力。

  国产工业机器人的整体性能与国外先进相比仍有较大差距。国产工业机器人在硬件上不够精细，经常需要维修，而国外品牌同类机器人连续24小时工作多年都不会出问题。目前，国外品牌占据了国内工业机器人市场70%以上的份额。其中，技术复杂而我国使用又最多的六轴以上多关节机器人（主要使用于汽车领域）国外公司市场份额约为90%；作业难度大、国际应用最广泛的焊接领域，国外机器人占84% 。

  机床是装备制造业智能制造的工作母机，加快发展智能机床，是实施《中国制造2025》打造我国制造强国的关键和基础。

  我国数控机床发展整体呈现大而不强态势，高端数控机床及数字控制系统高度依赖进口。近年来，我国的数控机床从产品种类、技术水平、质量和产量上都取得高速发展，2014年产量达到39.1万台，2016年中国机床消费总额约为275亿美元。当前我国可供市场的数控机床有1500种，几乎覆盖了整个金属切削机床的品种类别和主要的锻压机械，大致可分为经济型机床、普及型机床、高档型机床三类。目前我国数控机床仍以中低端为主，高端数控机床80%以上要从欧美日韩进口，2016年进口额近26.12亿美元，与2015年相比同比进口金额减少了13.1%，但平均单价在23万美元/台，相对于2015年上涨了近42.55%。

  关键功能部件的缺失使国产数控机床在精度、精度的稳定性、可靠性、效率等方面和德国、日本机床相比还存在较大差距。比如在精度保持方面，德国、日本机床可以24小时不停机，国产设备不行；在效率方面，国外机床可以1秒加工1个零件，国内设备需要1.5秒加工1个零件。其核心在于我国高档数控机床关键功能部件工业还不能满足国内需要。我国数控功能部件生产企业的整体规模偏小。据统计，我国固定资产达到1000万元以上的功能部件生产企业有70多家，占全部生产企业的10%以下。

  工业软件渗透到智能制造的每个角落。企业内部制造环节，工业软件包括PLM、MES、ERP等，企业外部环节，工业软件包括供应商管理软件SCM等。常用的工业软件对企业制造的贡献来看，主要体现为对企业产品创新、交付时间、产品质量和成本管控等环节具有较大的贡献。

  我国在智能制造工业软件发展方面存在着“软件不强”的“空心化”危机。这体现在两方面。

  一是工业软件的市场成熟度仍然较低。尽管近年来我国工业软件的增速高于全球工业软件市场增长率，但总体市场规模偏小。2015年全球工业软件市场规模为3348亿美元，我国仅1193亿元人民币，差距巨大。从国际市场来看，工业软件主要被德国、美国、法国等欧美发达国家所占据，代表企业包括西门子、甲骨文、SAP、ABB、达索系统等。

  二是智能制造关键应用软件对外依存度高。SAP、IBM、西门子、甲骨文等国外跨国公司占据了设计软件、试验验证软件、生产流程信息化管理系统、操作系统等关键核心工业软件的市场主导权。长期以来，我国飞机、船舶、冶金、化工、生物医药、电子信息制造等重点制造领域习惯于用国外工业软件，如目前国防军工业领域制造装备用操作系统95%以上依赖进口，电子、航空、机械领域的研发设计软件大多为外购，对外依赖率分别高达90%、85%及70%。

  在高端装备领域，国内实验室原型设计能力并不落后，在高精密仪器和关键元器件制造能力上已逐步追赶，但产品化和商品化能力较弱，在实验室技术、样机、样品与工业化大规模生产之间，仍存在一条不可逾越的鸿沟。

  小试与中试环节是决定产品化和商品化能力的关键，而孵化器是跨越从技术到产品化与商品化鸿沟的有效手段。小试中试环节始于科技成果的实验室或专利形态，终于商品化、产业化形态。小试与中试所涉及的要素非常多，它并不仅仅是实验成果的简单扩大或放大，更为重要的是对原创技术的补充、完善和提升，解决装备、工艺流程、系统参数、产品质量、环境保护以及市场营销等方面的问题。而孵化器是集开发、生产、经营、服务于一体的经济技术实体，可以集中高级技术人才，配备完善的机器设备、良好的社会化服务体系，吸引较多的资金投入，为较多的因技术力量薄弱、资金欠缺、设备不完善而无法中试的企业提供一个非常好的场所，解决企业中试所面临的物质环境问题。

  智能制造创业企业对专业孵化器的需求强烈。相较其他领域的创业企业，智能制造创业企业对于技术支持、供应链管理、检测检验、融资等专业化特色化的服务需求更为强烈，这主要基于如下原因：一是智能制造创业企业对供应链的要求很高。从产品设计创新门槛，到线上和线下、代理商、实体店等线上线下渠道和生产商、供应商等产业链环节，以及在融资、拉用户等系列问题上都在考验着智能制造创业企业的执行力与渠道建设能力。二是智能制造的试错成本很高。智能制造对工艺以及品质有较高要求，产品从立项、研发、营销、推出市场的过程周期较为漫长，不允许有试错的机会，这样一来，就不可能做到快速迭代，快速迭代无疑会导致产品质量问题频频发生，影响质量口碑，进而危机整体的品牌。三是投入较高。智能制造的创业门槛相对较高，往往需要较大的研发投入费用，这要求创业企业具备较强的资金基础以及融资能力。

  我国孵化器专业化发展趋势明显，但普遍存在专业服务能力不够的问题。首先，专业服务能力不足。专业孵化器，顾名思义就是要具有特定的专业技术背景，拥有相应技术专家综合把控，拥有相应的专业管理团队，因而要比一般的综合孵化服务更具有针对性和实效性。但目前我国大部分的孵化器软件服务能力较薄弱，除提供场地出租、物业管理及代办入门这些基础服务外，缺少技术服务、创业辅导、投融资、人才培训等专业化的增值服务。

  其次，专业资源整合力不足。专业孵化器相对综合孵化器具有较强的资源整合能力。由于专攻一个行业，具有技术、人力、服务等方面的优势，专业孵化器有能力整合业内技术领先的研究机构和规模较大的企业共同建立技术服务平台，这些机构和企业在行业内的资源协调能力也为孵化器提高了专业服务水平，使孵化器易于实施技术研发，便于知识溢出与技术共享，利于加速产业调整，促进产业升级。但目前我国大部分孵化器与资本、中介、人才、市场等创业要素结合不够紧密，整合社会资源能力不足。

  第三，产业集聚力不够。由于专业孵化器的专业分工带来的人才、资金、技术等生产要素的空间集聚，加速了产业集聚，快速形成了集群效应、扩散效应，带动了相关产业的发展。但目前我国很多孵化器缺乏高素质、有经验、有专业能力的管理人才，使得孵化器运营效率不高、孵化效率不高，没有实现作为区域新兴产业发源地的原初功能定位。

  无论是智能制造新产业的发展还是传统制造业智能化升级改造，都需要合理的人才梯次结构支撑，这既需要科学家，还需要一大批专业技术人员、工程师和产业管理人才，而目前我国的教育培训体系还不能满足这些需求。

  根据2017年教育部、人社部和工信部联合发布和《制造业人才发展规划指南》预测，未来制造业十大重点领域将面临大量的人才缺口。到2025年，新一代信息技术产业领域和电力装备领域的人才缺口都将超过900万人；高档数字控制机床和机器人领域人才缺口将达450万人；新材料领域人才缺口将达400万人；节能与新能源汽车领域人才缺口将达103万人；航天航空装备、农机装备、生物医药及高性能医疗器械三大领域都面临40万人以上的人才缺口；海洋工程装备及高技术船舶领域人才缺口将达26.6万人；先进轨道交通装备领域缺口将达10.6万人。

  从企业实际发展的需求来看，《世界经理人》杂志在《中国制造企业智能制造现状报告》[1]调查中指出，近三成受访企业认为，使用智能设备生产的最大难题是人才，担心现有的基础措施或是人才无法配套、适应这些新的智能制造生产流程；因为机器换掉的不仅仅是出卖体力的简单工人，企业需要的是技术工人，特别是能够独立操作各种智能机器人的工人和维修机器的高级技术人员。越来越多企业面临“设备易得、人才难求”的尴尬局面。

  [1]该报告对近200家制造企业分别从智能设备制造和智能设备应用两个角度进行了调研，涉及领域包括机器人、智能仪表与控制系统、数字控制机床、智能专业设备、汽车产业以及石化能源等行业。

  人机一体化智能系统变革了企业的专业岗位设置，但对应的专业人才培养却处于缺失状态。随着智能制造的发展，一些传统岗位在生产中的作用将逐渐弱化，甚至消失，例如：晒图员岗位逐渐退出历史舞台，而数字化建模、精益专员、逆向造型、3D打印、精密测量与检验岗位越来越重要。这些岗位目前在高校范围内并没有对应的专业，岗位员工主要是企业自我培养。又如，工业机器人产业的快速发展对人才需求主要体现在三个方面：一是机器人制造厂商需求，包括机器人组装、销售、售后支持的技术和营销人才；二是机器人系统集成商需求，包括机器人工作站的开发、安装调试、技术支持等专业人才；三是机器人的应用企业需求，包括机器人工作站调试维护、操作编程等综合素质较强的技术人才。但目前，我国工业机器人应用技术人才缺口20万，并且还以每年20%的速度增长。

  目前的教育培训机制难以满足智能制造对复合型人才的巨大需求。智能制造所需的专业知识分散在不同的专业中，培养适应智能制造生产模式的复合型人才对高职教育提出了新的挑战。根据《中国制造2025》规划给出的相关政策， 2017年将迎来大范围的设备改造，制造类规模生产企业将有一半实现全自动化生产。产业转型升级对不同工作岗位人才岗位能力要求有所变化，要求技术工人既要有丰富的专业知识，又要具备熟练的动手操作能力和解决复杂问题的创新能力。随着国家有计划地进行传统制造企业数控化、信息化、智能化、工业机器人、3D打印等智能装备的普及，员工还要具备对企业生产过程的分析能力。而目前我国的教育与培训导向却是过分细分与专业化，难以满足智能制造对专业性、通用性、融合性技能的复合型人才的需求。

  智能制造高端人才储备与发达国家相去甚远。智能制造创新的载体是人才，技术创新的实践最终要落在高端人才的创新实践之中。但目前，我国人才结构性过剩与结构性短缺并存，高技能人才和领军人才紧缺。以人工智能为例，根据《全球AI领域人才报告》显示，中国资深人工智能人才数量与美国差距显著，10年从业者仅占38.7%，而美国的10年以上AI从业人员比例达到全球最高的71.5%。但中国人工智能人才也有其优势，即高学历者众多，其中研究生及以上学历的人才占比达到62.1%，领先于美国的56.5%。这意味着中国人工智能人才虽然比较年轻缺少经验，但学历高、接受能力强，后续潜力不容小觑。

  智能制造的发展、企业的智能化升级都离不开资金的支持，但目前仍普遍存在着政府引导性产业基金不健全，企业普遍感到融资渠道不畅,新创企业所需要的早期投资、企业资源整合所需的并购资金均显不足等问题。

  智能制造属于资金密集型行业。资金规模与实力是智能制造行业的重要壁垒之一。以智能制造装备为例，智能制造成套设备涵盖研发、设计、生产、安装、调试以及客户验收等多个阶段，项目实施周期一般较长，一般产品生产周期短则几个月，长则超过一年，而新开发产品的周期更长。在业务结算方面、智能制造装备企业标准零部件采购中，主要采取货到全额现款结清方式，而销售客户一般采取分期付款的方式，包括预付款、发货款、验收款、质保金等，货款回收周期较长。因此该行业企业一般均面临较大的资金压力，而且越是在业务快速发展阶段，企业面临的资金压力越大。

  智能制造企业融资需求集中于研发、扩大产能、市场拓展等领域。2016年，某第三方调研机构曾对50家智能制造企业展开抽样调查，抽样范围涉及元器件制造、设备组装与系统集成、设备应用等产业链上下游。调研报告显示，绝大多数智能制造企业存在融资需求，且融资需求主要分布于2000万—5000万元之间，融资后的资金主要用于长期投资，包括研发投入、厂房建设、扩大产能、市场推广和市场并购等领域。

  根据《世界经理人》杂志发布的《中国制造企业智能制造现状报告》，我国 87％的企业承认其生产线应该用工业机器人改造生产线，以应对人力成本上涨，其次是希望通过加强研发，提高附加值。但在实际中，约90%的中小企业智能制造实现程度较低。其原因在于：

  第一，智能化升级成本，让很多企业望而却步。中国大部分企业，目前仍旧停留在工业2.0及工业3.0阶段，智能制造则属于工业4.0阶段，从2.0、3.0跨越到4.0，意味着需要投入大大量的资金去做生产设备及运营流程的改造，而我国中小企业却普遍具有资金数量少、资金流转快、融资难的特点。因此，一般的中小型企业是难以承担智能化升级成本的。

  第二，企业用自有资金进行智能化升级，自身资金储备有限，难以快速实现智能化升级。根据德勤调研的相关数据显示，年收入小于5亿元人民币的企业中，50%的企业在智能化升级过程中采用自有资金。这决定了企业不可能快速的投入到智能制造的升级之中，而只会是渐进式的投入。

  第三，企业缺乏融资渠道，银行与资本市场都恐担风险，不愿意放款及投资中小企业的智能化升级。根据调查数据显示，在年收入小于5亿人民币的企业中，用于智能化升级的资金，银行贷款和资本市场融资各占11%，企业收入规模大于50亿元人民币的企业，其智能化升级资金来源中自有资金占67%，银行贷款占比25%。由此来看，中小企业从银行获取资源的难度相当大。大多中小企业只能是将有限的自有资金投入到智能化建设之中。

  第四，各级地方政府的支持力度尚可，但并未发挥出应有的杠杆作用。根据德勤研究给出的数据，截止2013年，政府给予的企业智能化升级转型补贴占比已经达到了25%。在“互联网+”与“中国制造2025”等相关政策推行以后，各地政府给予企业智能化升级改造的支持力度都在增大。但政府的财政支持并不能只局限于支持与补助，而更应该发挥政府财政资金的杠杆作用，帮助企业拓宽融资的渠道，形成多样化的融资产品，如融资租赁、融资担保以及设立产业引导基金等。

  受中美贸易摩擦刺激以及中兴事件的影响，我国集成电路、工业互联网等智能制造关键产业领域早日实现自主可控的急迫性再度显现。面对当前我国智能制造产业发展所面临的问题，可以预期国家会进一步加大对智能制造相关产业的支持力度，以及推动一系列的有利于高新技术产业发展的体制机制改革措施，从而对整体产业发展形成利好。

  第一，智能制造相关政策设计与体制机制改革将会进一步加快推进并落地实施。2018年4月11日，发改委联合科技部、工信部等八部门出台了《关于促进首台（套）重大技术装备示范应用的意见》（发改产业〔2018〕558号），以加强对我国装备制造业创新发展的支持力度。可以预计，中兴事件后，我国政府将产生更强的改革紧迫感、凝聚起更大的改革力量，将会进一步加快推进智能制造相关产业政策的完善和科技体制改革，形成更加有利于创新驱动发展的制度环境，以解决我国高新技术产业发展中存在的体制机制性问题。如国家近十几年来，一直通过863/973/核高基等国家级科研计划对关键器件进行支持，投入巨大，但真正能够转化为实际产品并量产的成果很少，其中关键一点就是科研界与产业界的脱节。实验室测试通过并不意味着能够量产，如何保证量产是需要从设计一开始就考虑的。但科研项目评审只要能够提供几颗样片，演示出所需性能即可拿到尾款，这就决定了很多科研单位选择的架构本身就决定了成果只能交差，而不能量产。

  第二，智能制造关键技术领域的国产化替代成为未来发展大势。从长期来看，此次事件将促使中国加快智能制造前沿技术研发和薄弱环节的突破，以产生一批颠覆性的技术成果，包括在通信行业中5G技术和高速光电芯片、通讯芯片以及由此而延伸的新材料、关键元器件、应用系统等领域，以加速占领技术高地和实现国产化替代。同时，在政策上也会加速支持和鼓励自主研发商品在市场上的应用。比如在芯片领域，国产芯片发展不起来的一个关键制约是没有机会投入到市场中实用，从而进行优化迭代。因为芯片（尤其是通用芯片）是一个复杂的系统，并不是说投入多少钱或者掌握了某项技术就可以在一定程度上完成弯道超车，而是需要长期积累和持续迭代。

  第三，构建市场化的生态体系将成为我国抢占人机一体化智能系统发展制高点的关键举措。在局部竞争优势不强的情况下，系统化的优势将凸显出来，如苹果的CPU性能不如英特尔，但它在技术链上的优势却能够让它霸占手机市场。可以预期，未来我国将围绕技术、产品化、人才、资金等关键短板要素，以市场机制为基础，全面布局有利于人机一体化智能系统产业发展的生态体系。而这其中最关键的就是市场化机制，因为无论是技术突破，还是人才培育、资金投入，最终是为了出科技成果与产品化，而如果科技成果交易不了、产品化不了，所有的投入都是无效的。而时至今日，我国实际上依然未能真正形成高新技术产业发展所需关键要素的市场化配置机制，诸如科技成果、科技成果转化、财税体制、资金投入等。在我国《人机一体化智能系统发展规划（2016-2020）》中，明确把“培育人机一体化智能系统生态体系”作为未来发展的重要任务之一，提出“不同领域企业紧密合作、协同创新，产业链各环节企业分工协作、共同发展”的人机一体化智能系统发展生态体系，这实际上就是要充分发挥市场在配置资源中的决定性作用，强化企业市场主体地位，激发企业推进人机一体化智能系统的内生动力。由此也可以预期，以市场资源配置为核心的人机一体化智能系统产业创新服务型的平台类企业将会迎来有利发展时机。返回搜狐，查看更多