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全球智能制造指数发布 中国位列先进型

2016-12-08
来源:香港商报网

  【香港商报网讯】记者宋璟报道:12月8日,由东南大学、江苏省政府研究室、中国经济信息社主办的中经智库联盟论坛·问道中国智能制造暨2016全球智能制造发展指数发布会在南京举行,报告显示,中国名列智能制造发展“先进型”国家行列。

  中国位列“智造”第二梯队

  工信部数据显示,中国制造业约占整个世界制造业20%的份额,在500余种主要产品中,中国有220多种产量位居世界第一。中国制造业智能化程度在全球处于何种地位?全球智能制造发展指数报告对22个样本国家进行评价的结果显示,美国、日本和德国名列第一梯队,是智能制造发展的“引领型”国家;韩国、英国、中国、瑞典、瑞士、芬兰、法国、奥地利和加拿大名列第二梯队,是智能制造发展的“先进型”国家。

  中国经济信息社相关负责人表示,中国在全球智能制造发展指数中综合排名第6位,然而,在智能制造的发展环境、要素支撑、发展基础和制造业智能化应用水平方面均存在一定的“非均衡”特征,政、产、学、用、资的融合有待进一步加强。全球智能制造发展指数评价结果显示,中国的智能制造发展环境和发展基础较好,在22个样本国家中分别位列第3位和第4位;在要素支撑和制造业智能化应用水平有待提升,分别位列全球第13位和第10位。

  高端装备对外依存度高

  报告显示,从智能技术研发和智能技术的应用情况来看,中国较多的学术研究成果与较低的制造业智能化应用水平形成反差。数据显示,中国智能制造相关论文数量最多,占世界总量的22.76%,但在世界智能制造应用排名前十的国家中,中国未列末位。从中国现阶段制造业生产效率和智能装备的使用情况来看,中国正在由“高投入、高消耗、高污染”的传统制造业发展模式向“数字化、智能化、信息化”的创新发展模式转型。从中国智能装备的国际贸易情况来看,中国的进出口总额与日本、德国相当,然而,日本、德国以出口智能装备为主,中国进口装备规模远高于出口规模,而且中国高端设备核心部件的数控系统也主要依赖进口,中国高端装备对外依存度高。

  据悉,全球智能制造发展指数对全球范围内符合一定条件的国家进行综合评价,通过对智能制造密切相关因素的综合分析,建立系统、全面、特色的评价体系,并运用相应的指数化评价方法进行量化测评,旨在全面衡量并真实反映一定时期内国家智能制造产业发展综合实力,简明直观、客观公正地体现国家智能制造发展水平和状态,为全球智能制造发展提供指导和参考。指数构建了包含4个一级指标、10个二级指标和22个三级指标的评价体系。其中,一级指标主要从发展环境、要素支撑、发展基础以及制造业的智能化应用水平四个维度表征国家智能制造发展的内在规律。二级指标是基于功能属性对一级指标的具体展开,考虑了真实性与全面性,同时考虑数据可获得性,各层次之间通过指标加权后逐级合成。所有指标均来自于权威机构发布,可以由公开渠道获取的原始数据,或通过系统且科学的方法合成计算,并有专业组织维护并定期更新的数据源。

  专家把脉:

  钱志新:企业家要提高“数商”

  “得智能制造者得天下;得大数据者得大天下;超越BAT的下一代BAT就在大数据。”南京大学教授、博士生导师钱志新强调,中国企业实现智能制造的核心在于数据。他建议,企业家要提高“数商”,提高对数据的认知水平、应用能力和对数据人才的开发能力。

  钱志新表示,数据是认知的资源,智能制造的核心是数据,但是这方面中国企业相对滞后,企业数据库分散、陈旧、不灵活,影响智能制造的开展。他建议每个企业要建立现代化的数据中心,重视数据资产的管理和增值。在数据应用能力方面,智能制造的过程就是是数据罗列、加工、整合的过程,数据产品的生产包括数据采集、交换、转换、加工,最后应用到设备中。企业要实现数据流、业务流、实物流、金融流四个“流”一体化,解决数字应用问题。企业要建立数据管理库,更需要人才支撑。美国提出未来十年最重要的四类人才中,数据人才的薪水位列第一,可以体现数字人才将决定未来的发展。他表示,中国大数据人才最为集中的是北京、深圳、杭州,江苏还不是最多,企业要培养数据官、数据总监、数据工程师等三类数据人才,支撑数据应用。

  于秀明:找到适宜方法避免“上热下冷”

  工信部电子工业标准化研究院研究员于秀明表示,此次全球智能制造发展指数为企业提供了参考,亦将成为中国智能制造发展的风向标。对于智能制造的发展,她认为,智能是基础,制造是目的,在智能化方面,企业要找到适宜的方法,避免“上热下冷”,更不要在没有数字化、网络化的基础上提“数字化”。企业要首先打造自己的基础,其次再通过智能化的引入达到最终的目标。

[责任编辑:许淼祥 ]
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