智库报告-关于推动湖南省先进制造业产业发展的建议

发布时间: 2023-11-29

【按】当前,我国正转向高质量发展阶段,处于转变发展方式、优化经济结构、转换增长动力的攻关期。站在新一轮科技革命和产业变革与我国加快转变经济发展方式的历史性交汇点,《“十四五”智能制造发展规划》提出,要以智能制造为主攻方向推动产业技术变革和优化升级,推动制造业产业模式和企业形态根本性转变。“十四五”期间,湖南省大力实施“三高四新”战略,将新一代信息技术作为赋能制造业高质量发展的重要手段,聚焦“3+3+2”重点领域,构建现代产业新体系,奋力打造国家重要先进制造业高地。2023年10月20日,“科创中国”机器视觉产学融合会议在长沙以线上线下结合的方式成功召开。会议由中国科协科学技术创新部主办,中国图象图形学学会是、湖南大学、中南大学、长沙市科学技术协会共同承办,湖南省科学技术协会等单位协办,主题为“数字赋能 智造未来”,聚焦“科创中国”试点城市—长沙市智能制造产业需求,汇聚智能制造方向的新理论、新技术、新成果,搭建产学研用融合创新平台,探索培育永久性活动品牌,调研论证,形成建议报告。现予编发,供参阅。

一、 湖南先进制造业的发展现状

当前,全球制造业格局面临深刻调整,以美国、德国、日本为代表的发达国家开始重振制造业,把智能制造作为塑造竞争新优势的重要抓手。党的十八大以来以习近平同志为核心的党中央把科技创新摆在我国现代化建设全局的核心地位。党的二十大报告中更是强调“要建设数字中国,加快发展数字中国,加快推进中国的经济高质量发展”,用数字技术去赋能给传统的制造业转型升级,使制造业真正走向数字化、网络化、绿色方向的发展。2023年9月,习近平总书记就推进新型工业化作出的重要指示,特别强调要把建设制造强国同发展数字经济、产业信息化等有机结合。

湖南省科教资源底蕴深厚,创新发展势头强劲。近年来,湖南省以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导,深入学习贯彻党的二十大精神、习近平总书记对湖南工作系列重要指示和考察湖南重要讲话精神,把握新发展阶段,贯彻新发展理念,构建新发展格局,全面落实“三高四新”战略定位和使命任务,着力推进智能制造赋能工程,以新一代信息技术与先进制造技术深度融合为主线,以提升应用水平、供给能力和基础支撑为着力点,加快构建智能制造发展生态,推动制造业向高端化、智能化、绿色化、服务化、融合化方向发展,提升制造业发展质量效益和竞争力,为构建具有竞争力的现代产业新体系、打造国家重要先进制造业高地提供重要支撑。

“十三五”期间,湖南省深入实施智能制造工程,通过推进试点示范应用、培育系统解决方案供应商、优化发展环境等多项举措,智能制造取得良好发展态势,为全面深入推进智能制造、深化新一代信息技术与制造业融合发展、推动制造业数字化转型智能化升级奠定了坚实基础。“十四五”以来,湖南省深入实施智能制造赋能工程,着力提升智能制造创新能力、供给能力、支撑能力和应用水平,系统深入推进智能制造发展,为深化新一代信息技术与制造业融合发展、推动制造业数字化转型智能化升级奠定了坚实基础。为全面落实“三高四新”战略定位和使命任务,助力打造国家重要先进制造业高地,深入实施智能制造赋能工程。

近年来,湖南省抢抓“中国制造2025”和“互联网+”行动计划的重大机遇,大力推进产业数字化、网络化、智能化,稳步开展智能制造试点示范项目建设,助推湖南经济的高质量发展。智能制造已成为湖南牵引产业升级和推动经济转型的重要抓手,在推动制造业高质量发展,促进存量制造业产业转型和升级、高端制造业集聚的过程中,形成了独具特色的湖南模式。湖南省工信厅组织开展“智能制造进园区”活动13次,组织189名行业专家为141家企业提供免费诊断咨询服务,为500多家中小企业进行了政策宣贯和专家授课,推动银行与企业签订智能制造贷款、授信协议8亿余元,搭建起了智能制造赋能中小企业的对接平台。2022年底,湖南省工信厅公布“2022年度湖南省智能制造标杆企业和标杆车间”,山河智能装备股份有限公司等16家企业被认定为2022年度湖南省智能制造标杆企业;中国铁建重工集团股份有限公司大型高端装备关键零部件智能制造车间等42个车间被认定为2022年度湖南省智能制造标杆车间。通过试点示范,成功打造了一批可复制、可推广的智能制造新模式样板工程,带动了智能制造装备、工业软件、系统解决方案等智能制造供给能力不断提升,推动全省制造业的全面提质升级。作为工业机器人的核心技术,机器视觉、三维视觉、多模态感知融合等新兴技术都在不断推动着智能制造的前沿进展。

目前,湖南全省有11家企业成功入选国家智能制造示范工厂揭榜单位名单,入选总数居全国第五、中部第一。共有3家企业入选国家2022年度智能制造标准应用试点项目,入选数量居全国第三、中部第一。博世汽车、三一集团先后入选“灯塔工厂”,总数居全国前列。全省已获批国家智能制造示范工厂揭榜单位总数达11个,居中部第一。智能制造贯穿设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节,在加速传统制造业转型升级、催生新产业新业态新模式、打通研发成果产业化“最后一公里”等方面具有无限潜力。

2023年以来,湖南省把深入开展“智赋万企”行动作为推动企业数字化转型的主抓手,以建设智能工位、智能制造产线(车间)、智能制造企业为着力点,赋能传统产业转型升级,催生新产业新业态新模式,让千行百业“数字化”武装,让万企千态“智能化”前行,数实融合高质量发展不断推进。按照“智赋万企”行动工作部署,深入实施平台体系壮大工程。推动国内工业互联网龙头企业中科云谷从上海回迁湖南,企业正式落户湘江新区。新增的30个省级工业互联网平台建设计划企业平台建设进度加快,其中3家企业完成平台建设全部计划投资、12家企业完成计划投资额的90%以上。湖南飞沃新能源建设的飞沃高强度紧固件工业互联网平台建设投入超计划投资额,以平台建设应用为支撑实现研发设计、采购供应、生产调度等环节数字化,推动公司运营成本降低36%、生产效率提高23%、不良品率降低25%。湖南桃江南方水泥建设的生产运维工业互联网平台,将生产全生命周期进行数字化管控,对多维度数据进行统一采集,实现设备管理数字化、质量管理数字化、能源管理及生产可视化。

推动工业互联网加速向制造业融合渗透,大力发展智能化制造、网络化协同、个性化定制、服务化延伸、数字化管理等新模式新业态,湖南省着力提高工业企业关键工序数控化率、数字化研发设计工具普及率等,为制造业提质增效提供有力支撑。“上云上平台”标杆企业长沙世通纸塑箸业围绕“工艺建模、生产管控、经营管理、售后服务”等核心环节进行数字化改造,企业物流效率提升30%、产品质量提升8%、生产效率提高20%。截至2023年6月底,全省累计推动53.73万家企业上云,2.78万家企业上平台。全省主要工业互联网平台累计研发工业APP超过30000个,采集的数据参数种类超过38000种,连接的工业设备超过700万台(套)。组织实施了湖南省制造业“三化”(数字化、网络化、智能化)重点项目471个,10家企业被认定为湖南省第三批省级“5G+工业互联网”示范工厂。

通过基础通信企业改造升级现有网络、建设新型网络等方式,湖南省着力构建超大容量、超低时延、超高可靠性的骨干网,加快实现重点企业、重点园区5G网络深度覆盖。全省累计建成5G基站11.5万个,排名全国第8位。全省重点行业龙头企业加快利用边缘计算、5G、IPv6等技术进行内网改造,推动信息技术网络与生产控制网络融合,企业内各环节网络化水平有效提升。加快补齐标识解析体系建设短板,在工程机械、钢铁、输配电等行业领域新布局建设了5个标识解析二级节点项目和1个标识解析二级节点创新应用项目。

2023年5月,工信部在长沙组织召开工业互联网安全深度行活动总结会,湖南省被评为工业互联网安全深度行活动成效突出地区。深化工业互联网在安全生产中的融合应用,培育了一批安全服务提供商,加速推动了安全生产向动态感知、智能预防、全局联防的转变。湖南省成为全国4个“工业互联网+安全生产”试点省份之一,聚焦化工、有色、钢铁等重要基础性行业制定了“工业互联网+安全生产”试点实施方案。组织开展湖南省工业互联网企业网络安全实网攻防演练活动,全省290家工业互联网企业作为防守单位参加活动,实现了以练代战、以战筑防的目标。

湖南省智能电网装备集聚相关企业300余家,是国内最大的输变电产业集群。国家天然气干线管道新粤浙湖南段投产运行,建成城镇燃气管网达到2.9万公里。算力服务能力持续升级。全省建成5G基站超过6万座,县级及以上行政区主城区全部实现5G网络覆盖,行政村光纤和4G网络覆盖率达100%。国家超算长沙中心的算力提升到200个PFLOPS,进入全国前4位。以算力集群赋能产业集群正在加速形成,全省建成和在建规模以上数据中心48个,机架总规模达15.9万架,人工智能算力体系累计提供算力服务达11亿核时。世界计算大会永久落户湖南,构建了以飞腾、鲲鹏CPU和麒麟操作系统为核心的信创领域“两芯一生态”发展格局。科创带动能力逐步增强。拥有长株潭国家自主创新示范区、岳麓山种业创新中心、岳麓山工业创新中心等重大创新平台。实现了超级杂交稻、国产最大直径盾构机、深海钻机、北斗应用等一批重大科技成果。

二、 行业面临的问题和痛点

(一)高端人才紧缺,智能基础薄弱。智能制造企业在智能化改造时还面临着供给服务能力不足、高端技术供给弱等问题。与国外先进水平相比,依然存在技术积累不足、产业基础薄弱、高端供给缺乏等问题。据长泰机器人统计,2014年国内机器人产业企业600余家,2017年时机器人企业数量已达4000多家,高速增长导致人才争夺异常激烈,高端从业人员年薪50万以上,技术人才流失仍旧严重。人才的缺乏和高成本,导致传统和低利润产业领域缺少关键人才,企业转型困难重重。

(二)研发经费投入不足,创新难。湖南省制造业研发经费在2011-2019年间从184.97亿元增加到609.56亿元。截至2019年,湖南全社会的研发投入经费位于全国第10位,占全国投入总量的3.55%。研发投入虽逐年稳步上升,但与全国平均水平还略有差距,仍有极大的发展空间。全省的基础研究投入在近十年一直处于2.8%到3.5%之间,相比于全国平均水平也略有差距,制约了制造业的技术创新与高质量发展。目前关键领域的外部依赖较为严重,产品的研发对外依存度较高,企业外部技术购买的成本较大,公共研发领域目前的政府投入还有待提升。多个国家重点实验室、工程技术研究中心承担着众多工程技术领域的基础研发工作,但是,研发项目没有公共资源的固定投入,目前急需得到公共研发投入的专项补助。企业自主创新能力总体上不强,全省制造业重点领域在关键核心技术、核心基础零部件等方面依然存在不少短板,传统产业数字化、网络化、智能化改造任务繁重,工业新兴优势产业链体量还不大,制造业良性发展生态亟需完善。

(三)高校科研与企业实际需求脱节。高校科研成果与企业实际需求存在匹配度低的问题,导致科技成果与市场需求脱节,亟需摸准痛点,深入开展调研摸排,基于个性化、定量化模型真正摸清搞懂中小企业转型发展的痛点所在和需求方向。针对中小企业不同的行业属性、发展阶段与转型需求也需要采取差异化普惠性措施,降低中小企业工业互联网使用成本。

(四)统筹规划不足,产能过剩。受近几年固定资产投资增长的影响,工程机械产业生产能力日益扩大,产能总量存在过剩,并且还有企业不断加入这一行业;另外,不管是主机企业还是配套企业,产品多集中在技术含量不高、市场准入门槛低的中低端产品上,重复建设多,造成产品同质化和恶性竞争。在产品需求不足的情况下,企业往往会以提高产品市场占有率为第一选择,而为了达到这一目的,企业会争相采用分期付款、赊销等各种销售方式,加大企业财务成本和财务风险。这导致货款回笼变慢,加大财务成本和财务风险,企业可用的流动资金大量减少,影响企业的持续发展。

三、 推动湖南先进制造业产业发展的建议

(一)强化AI+传统行业升级。前十年,AI在一些行业率先落地,主要集中在金融、教育、娱乐、信息等相对新兴的第三产业。新十年,AI则会进一步“下沉”到千行百业,包括制造业、医疗、养老业以及古老的农业。比如农业,互联网巨头纷纷布局“养猪”业务,落地数字农业战略。AI与IoT设备、农机、无人机、无人车等技术结合,可用于提高农作物产量、优化灌溉系统、保护农田、治理虫害、监测牲畜健康,提升农业效益。有数据显示,农业领域人工智能技术和解决方案方面的支出预计将从2020年的10亿美元增长到2026年的40亿美元。比如医疗,AI与生物科技、医疗科技等技术结合,将会对医疗健康产业产生深刻影响。DeepMind 的AlphaFold应用深度学习技术在数十年来的蛋白质折叠生物学挑战中获得重大突破,科学家们用机器学习模型来学习化学分子的表示,以便制定更有效的化学合成计划。

   (二)加强算力基础设施高质量发展。打造一批算力新业务、新模式、新业态,深化算力赋能行业应用。近年来,以人工智能大模型作为算力应用落地的代表,生成式人工智能技术不断发展,多种大模型产品竞相亮相。海量应用场景成为我国人工智能发展的优质“试验田”,一大批新技术、新应用、新突破加速成长,释放算力应用潜能。通用认知智能技术将持续快速发展,带来重大模式创新和产业变革,比如改变信息分发和获取模式、革新内容生产模式、全自然交互完成任务、实现专家级虚拟助手、颠覆传统手工编程方式、成为科研工作加速器。随着大语言模型的发展,产业和社会也将从数字化、网络化走向智能化。人工智能发展的根本目标是落地于产业、服务于人。能真正解决用户需求,距离场景和数据更近的企业,将拥有大模型的未来。

   (三)壮大核心产业,提升自主供给能力。一是构筑智能装备产业新优势。加快高端智能装备产业化,提升高端制造装备智能化水平,培育智能装备优质企业,打造国家重要的智能装备产业集聚区。二是打造智能制造系统解决方案。培育系统解决方案供应商,鼓励供应商与用户加强供需互动,打造优秀智能制造解决方案。三是推动工业软件开发及应用。开展智能制造工业软件的研发,建设软件测试验证平台,推进工业软件在智能制造中的应用,开展安全可控工业软件应用示范。

    (四)完善服务体系,推动协同融合发展。一是搭建产业服务平台。建设一批面向智能制造领域的制造业创新中心和智能制造支撑平台。二是推动区域协同发展。深化与长三角、粤港澳大湾区等国内区域开放合作,推动长株潭地区与省内其他区域对接,带动欠发达地区智能制造的快速发展,促进智能装备、系统集成本土化的应用和推广。三是促进产业融合发展。推动建设网络化协同制造服务体系。鼓励制造业企业与软件和信息技术服务企业、互联网企业跨界融合。深入推进先进制造业和现代服务业融合发展试点。

 

来源:中国图象图形学学会

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