，国内出货量首屈一指的家电基地，全球首条最高世代线代线……半月谈记者在宁波、泉州、合肥等部分国内制造业一线城市走访时，明显感觉到产业一线正在发生快速变化：产业创造力提升，政策指引更聚焦，新旧动能正在转换。

  在全国首个“中国制造2025”试点示范城市宁波，政府为此制定了22条精准扶持政策措施。2016～2018年，战略性新兴起的产业、高技术产业和装备制造业规上工业增加值占全市规上工业增加值的比重分别提高9.3、9.0和1.2个百分点，规上工业增加值占GDP的比重从44.1%增至46.1%。

  在泉州、宁波等城市，无论是传统的石化行业还是纺织服装行业，都发生了明显变化。泉州华宝鞋业改造后，减少用工70%以上，提高产能1.25倍；江苏胜利精密公司3年来完成20多条生产线的智能化改造，效率和产出提升超过30%，智能化和数字化为传统产业快速赋能。

  新业态、新模式在很多城市快速涌现。以海尔COSMO、树根互联、航天云网为代表的工业网络站点平台发展迅速，工业机器人无人机、智能网联汽车等新动能加快速度进行发展。在新松“机器人智能工厂”，公司制作效率提高200%，这一工厂模式仅需3个月就可以完成复制，有效提升了国产高端机器人产能。

  一批长期专注关键零部件生产、基础材料研制的中小企业慢慢成长为行业的“专精特”冠军企业。

  宁波德鹰精密机械有限公司为全球90%以上的缝纫机整机厂配套旋梭，产量占全球40%。宁波还有36家企业主流产品市场占有率全球第一，149家企业主流产品市场占有率全国第一。

  在推进制造业发展中，部分企业家和专家总结出两条宝贵经验：一是要处理好政府与市场的关系，发挥集中力量办大事的体制优势；二是政策导向必须始终聚焦强基础和补短板两大关键点。

  中国工程院院士周济说，我国实现制造业强国目标有两大优势，即能够集中力量办大事的制度优势和超大规模的市场优势。因此，要特别强调政府引导和市场机制相结合，充分的发挥市场在资源配置中的决定性作用。

  “政府引导要有力，市场在资源配置中又要发挥决定性作用，这个度的把握是成败的关键。”海天塑机董事长张静章说，从企业角度看，政府的根本原则应该是用市场化手段开展调控引导。他说，明显感觉到近年来宁波在政策引导中更加重视市场手段，如创新资产金额的投入方式，更多使用后补助、贷款贴息和股权投资等方法，以市场化手段支持企业发展。

  工业基础不牢、关键零部件等“卡脖子”问题突出是我国制造业发展面临的两大主要难题，因此政策导向须聚焦强基础和补短板两大关键点。实践证明，抓住这两大关键点就会产生效益。

  以合肥家电制造业为例，过去虽然公司数多、产量大，但基础薄弱、质量效益差。近年来，合肥从做强产业基础、做长家电产业链入手，形成了“有突出贡献的公司—大项目—产业链—制造基地—产业集群”的模式。家电制造不仅成为合肥首个千亿级产业，还带动液晶面板这一千亿级高新技术产业崛起，实现了传统产业和新技术产业的双提升。

  宁波市发改委副主任鲍正操说，在坚持强基础、补短板两大政策导向时，一要有专注目标持续投入的韧性，二要有勇于挑战世界难题的雄心，三要有全球资源配置的眼光。服装纺织行业一直是宁波支柱产业之一，2008年金融危机后服装外贸出口困难。宁波坚持鼓励企业把老本行做精做专，通过技术革新、数字化应用等再造产业链，推动了服装纺织行业提档升级。

  智能制造是我国制造业发展的主要方向之一。赛迪（上海）先进制造业研究院的调研报告数据显示，当前我国人机一体化智能系统进入增速回落的产业洗牌期，主要体现在工业机器人产业和数控机床行业产生下行趋势。尽管增速回落，但在政策支持下，智能制造领域的发展前途依然被业界看好，呈现十大新趋势：

  需求导向、痛点聚焦将指引工业人工智能从理想走入现实。相较“锦上添花”的工业智能产品，“雪中送炭”的技术更容易被制造业企业接受。比如，基于机器视觉的表面上的质量检测可帮助企业提升产品质量，或用基于知识图谱的智能CAD来提高生产效率，采用这样的技术将是企业的优先发展方向。

  工业大数据将成为智能制造和工业互联网发展的核心。赛迪（上海）先进制造业研究院执行院长董凯认为，工业核心数据、关键技术专利等数字化资产对企业的价值正在加速提升；降低数据安全风险隐患、提升系统安全和数据安全成为公司进行数字化改造升级时愈加看重的参考指标；保障厂区生产安全、过程安全迫在眉睫。

  基于大数据的工业智能将带来更多服务型应用场景。董凯举例说，比如正在快速形成的基于工业数据的故障诊断及预测性维护就是很好的服务型应用场景。

  设备状态智能管理系统将成为远程运维的新模式。将形成以“数据”为核心的，从智能采集、智能分析、智能诊断、智能排产、自动委托、推送方案、远程支持到智能检验，再进入新一轮智能采集的闭环运行模式。

  此外，制造业智能化发展的趋势还包括：工业区块链将服务于数据安全及分布式智能生产网络；协作机器人将成为工业机器人的主流发展趋势；基于算法的工业智能平台将成为应用场景的重要基石；云边协同将成为工业智能应用产品重要技术路线；TSN（即时间敏感网络）和5G技术将引领工业网络发展；工艺装备的智能化将成为制造业转型发展的突破口。

  基于以上新趋势，应鼓励深入挖掘工业服务为工业公司创造价值，面向工业客户，积极寻找创新可盈利的模式，逐步加强政府的政策性引导，协同创新，打造智能远程运维的创新中心，以服务为核心整合多方资源。

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