智能制造与绿色制造融合发展的路径探索

智能制造与绿色制造融合发展的路径探索

陆辉

浙江天能汽车电池有限公司

摘要：随着科学技术的不断进步，在新一轮科技革命的时代浪潮之下，夯实智能制造的发展基础，推动效率变革与质量变革，是中国经济实现高质量发展的必要之举。制造业奠定了实体经济的根本条件，直接决定着一国综合实力和国际竞争力。近年来，以人工智能、区块链、物联网、云计算为代表的数字技术打破了传统的产业竞争格局，从根本上重构了制造业的运行规则，并且带来了新的发展机遇。发达国家纷纷出台了具有针对性的发展规划，不断加大制造业的投入力度，运用数字化的泛在连接和智能化的技术工具，赋能传统业务优化以及新兴业态塑造，试图培育经济增长的新动能，抢占全球产业竞争的主动权。

关键词：智能制造；绿色制造；融合发展；路径探索

引言

推动制造业绿色发展是加快建设现代化产业体系的重要内容。制造业绿色发展符合生态文明建设的价值目标，是完成“双碳”目标的重要保障，也是实现制造业高质量发展的内在要求。制造业是立国之本、强国之基，作为实体经济的重要组成部分，是推动国家经济发展的重要动力。随着工业化的迅速发展，制造业对资源的消耗和环境的污染日益严重，成为人类面临的重大且急迫的全球性挑战，推动制造业绿色发展成为全球共识，也是新一轮科技革命和产业革命的发展方向。我国制造业的发展还未跨越高消耗、高排放的阶段，要突破资源和环境约束的瓶颈，必须加快构建资源节约、环境友好的绿色制造体系，走制造业绿色发展的道路。

1推动制造业绿色发展的现实逻辑

1.1实现制造业高质量发展的内在要求

制造业是国民经济的根基，推动制造业高质量发展关系到国家经济命脉。随着我国制造业的快速发展，出现了自然资源的过度消耗和环境破坏的现象，生态环境问题日益严重。制造业作为国民经济的重要支柱，其高质量发展不能忽视对生态环境的影响。基于新发展理念，制造业高质量发展内涵包括的六个维度之一就是绿色，绿色发展已成为实现制造业高质量发展的内在要求，是一种注重保护环境和资源可持续利用的发展方式，强调在制造业发展的过程中把生产活动限制在自然资源和生态环境的承受范围之内，实现经济效益、社会效益和环境效益的有机统一。推动绿色发展是解决制造业发展问题的关键，这就要转变制造业的发展方式，推进制造业绿色发展，以最少的资源消耗和最小的环境代价实现制造业持续健康发展。此外，绿色低碳循环发展也是当今产业结构调整升级和科技革命的发展方向，制造业的高质量发展要抓住新的发展机遇，顺应和引领全球绿色发展的潮流，建设制造强国。

1.2符合生态文明建设的价值目标

生态文明是工业文明发展到一定阶段的产物，在继承工业革命创造的巨大生产力的基础上对其进行超越，更加注重人类社会发展的持续性，追求建立人与自然平衡的内生机制。工业革命以来，传统工业迅速发展，创造了巨大的社会财富，但是也对资源环境造成了破坏，西方国家相继发生了多起环境公害事件，给人类的生存和健康带来负面影响。我国在工业迅速发展的过程中也意识到“大量生产、大量消耗、大量排放”的粗放式生产模式是不可持续的，充分吸取西方工业化进程中的经验教训，注重生态文明建设，将生态文明建设纳人“五位一体”总体布局，并将绿色作为生态文明建设的实践方向。

2全球智能制造主要趋势

2.1数字技术深层嵌入

数字经济开启了人类借力虚拟世界的新纪元，数据快速流通打破组织壁垒，有利于降低各类主体之间信息不对称。传统的经济活动不再拘泥于时空约束，向着更加立体化的网络空间进行延伸，交易便利性和合作深度都得到显著提升。得益于数字技术的底层驱动作用，企业生产模式趋于模块化、柔性化。模块化设计理念降低了生产制造的协同成本和衔接难度，各个环节之间的技术连接变得更加紧密，为智能制造创造了有利条件。所有的零部件都遵循统一的技术标准体系，并且可以依据定制要求进行多元化的功能性组合，精准匹配个性化的消费需求。

2.2基于数字平台的一体化管理

随着数字技术深层嵌入，平台作为数字经济的典型业态，对加快智能制造建设起到关键的驱动作用。平台利用数字技术建立的网络连接，将相关业务部门汇聚到虚拟化组织中，以数据流带动信息流、物流、资金流的协同融合，推动线上线下的一体化管理。从实际效果来看，一体化管理有助于降低企业之间开展技术合作的交易成本，能够在一定程度上避免由于技术社群孤立而造成的技术退化现象。智能制造将数字技术和制造技术进行融合与应用，离不开科研院所和高校的实验室研发所提供的有力支持，政府、企业、用户也都深度参与其中。所有主体都能够在线上了解各项业务进展，保障主要业务的稳定运行，针对突发状况及时地采取应对措施。虚拟化组织形态中，每个主体都拥有充足的流动性，可以自由地选择合适的业务伙伴，灵活地调整合作模式。

2.3增进智能化与绿色化的同步同频

智能制造不仅是指每家企业突破技术瓶颈以及对技术进行协同升级，而且要求其他机构立足于整个系统层面对各项业务进行相应的优化，加强企业之间全面协同。智能制造将依托越来越多的数字传感设备和数据处理工具，进一步加大电能需求，对能源供给质量提出更高的要求。工业化时期，制造业快速扩张，给人类生活带来了丰富的物质财富，也加重了自然环境负担。

3智能制造对制造企业绿色全要素生产率影响的异质性分析

3.1所有制层面的异质性分析

由于国有和非国有企业在绿色全要素生产率提升空间和融资成本等方面存在差异，智能制造对二者绿色全要素生产率的促进作用有所不同。从提升空间角度看，国有企业的经营目标多元化、管理机制相对僵化，易导致其技术创新活力不足，经营效率较低。因此，国有企业绿色全要素生产率的基数较小，智能制造更能发挥出提高效率和缩减劳动力成本等作用，更大程度地提升企业绿色全要素生产率。从融资角度看，智能制造需要大量资金支持。国有企业拥有相对宽裕的资金，且在债务融资、优惠政策等方面处于优势地位，能以更低的成本开展智能制造，进而提高绿色全要素生产率。而非国有企业的债务担保能力和抗风险能力相对较弱，容易遭遇各类融资障碍，这导致智能制造对绿色全要素生产率的提升作用在一定程度上被抵消。

3.2区域层面的异质性分析

由于实施智能制造的能力和条件等方面存在差异，不同区域的企业实施智能制造对绿色全要素生产率的提升效果不同。东部地区经济相对发达，制造业发展较为成熟，人力资本、技术研发以及管理现代化水平较高，要素禀赋结构较为合理。同时，地方政府对环境污染治理有着较严格的规定和较多的财政投入，积累了较多的绿色技术和治污经验，因此制造企业的绿色全要素生产率基数较大，智能制造对其边际提升效应有限。而中西部地区制造业资本有机构成较低，资源投入产出比不高，加之政府对中西部地区的政策倾斜，智能制造更能发挥其功能，更有效地促进绿色全要素生产率。

3.3智能制造对制造企业绿色全要素生产率影响的调节效应

市场竞争的加剧将导致制造企业市场集中度下降、利润减少，使其更有动力利用智能制造来提升绿色全要素生产率，以期在竞争中生存及获取更多利润。根据波特的竞争优势理论，总成本领先战略和差异化战略是企业维持其市场地位的重要途径。市场集中度下降将促使制造企业主动推进智能制造的全流程应用，寻求最大限度地降低生产运营各环节的成本，以获得成本优势，提高企业的市场地位。制造企业还将更积极地应用智能制造进行定制研发，提高产品的异质性，进而提高企业市场竞争力。随着环保意识持续增强，企业将更充分地利用智能制造节能减排，满足消费者对绿色产品的需求，取得更大的市场份额。

4智能制造与绿色制造融合发展的路径探索

4.1数字协同凝聚智造合力

在人类社会发展进程中，系统动力学和技术进步加快了知识碎片化趋势，知识在产品中的价值不断提高。技术改进使得技术本身具备了可分离性。高科技产品的设计工艺日趋复杂，任何一家企业都无法具备完成产品生产的所有能力。为了完成产品和服务的有效供给，企业必须与其他企业进行合作，借助彼此的专业化优势，共同促进产能增长和质量提高。合作主体之间利用数字技术建立起互联互通的敏捷合作模式，以三维立体化的视角全域监督所有环节，设计一体化管理方案，弥合技术断层，缩短对机会利基的响应时间。任何主体都可以找到匹配的技术生态位，融入产业运行机制，将创意构想转化为实际产出。同时，空间制度、运行环境、治理机制等外部措施随着主体之间的持续互动而得到修正与优化。政府部门也有机会参与其中，除了做好监管工作之外，可以更深入地了解产业基础动态，在政策引导、生活配套、资本融入、标准认证，以及其他服务等方面提供可靠的外部保障。

4.2完善政策支持体系，增强制造业绿色发展动力

在财政支持上，应该加大对绿色低碳产业和绿色技术研发等的支持力度，设立绿色制造专项资金，为制造业企业提供资金支持，建设环保设施、推广清洁能源，为制造业绿色发展提供相应的基础设施。此外，创新资金支持方式，充分利用市场资源，引导更多社会资金投人制造业绿色发展项目。在税收政策上，扩大对节能环保企业的所得税优惠目录范围，鼓励制造业企业增加对绿色制造的资金投入；通过加计扣除、减免所得税等方式，鼓励制造业企业开展节能减排技术研发和创新，从而降低生产成本，提高产品市场竞争力。在金融政策上，建立完善的绿色金融服务体系。积极引导金融机构推出针对绿色制造企业的贷款、债券等金融产品，为制造业提供更多的融资渠道和支持，解决企业面临的融资难、融资贵等问题，促进制造业的绿色转型和发展。

4.3数字孪生技术

数字孪生是以数字化方式创建物理实体的虚拟模型，借助数据模拟物理实体在现实环境中的行为，通过虚实交互反馈、数据融合分析、决策迭代优化等手段，为物理实体增加或扩展新的能力。数字孪生作为实体产品在信息化平台上的虚拟映射，相较于传统的CAD技术，数字孪生技术是一种将物理世界的实体资产、过程和系统与虚拟世界的数字模型相结合的技术。通过收集实体资产、传感器、运行数据等信息，建立数字模型，并将其与实际物理系统进行比对和更新，以实现多物理系统的实时监测、分析和预测。数字孪生具有较高的扩展性，通过数字环境平台，可以任意的添加各种模型，实现多物理、多环境、多状态的环境搭建。

4.4引导和帮助制造业深化数字化转型

在智能经济时代，数字化转型是中国制造再崛起，实现高质量发展的重要动能。第一，重视数字化转型对制造业再崛起的作用，积极搭建信息技术驱动制造业再崛起的新平台，促进高端生产型服务创新，提升制造端与数字端的相互渗透度，以大规模企业带动供应链快速迭代，驱动制造企业基于工业互联网的大数据进行网络协同制造和新业态、新模式的孵化。政府要加强对制造业转型的研发投入，引导相关研究院和研发人员等持续攻克人工智能、区块链、云计算、数据挖掘、5G、物联网、机器学习等关键智能信息技术与制造业结合的难点，为制造业数字化转型提供持续创新驱动动力。第二，营造良好的制造业数字化的创新环境。政府对数字技术应用的高技术行业进行财税政策优惠，以专业性、服务型政府治理营造竞争中性市场，推动数字化制造业新业态发生。

4.5激发技术创新与应用

智能制造产业园区实行绿色设计与运维的根本在于技术创新及应用。全面实行绿色运维管理策略，可以促进新技术与新材料的研发与应用。绿色建筑设计的需求促使节能材料与智能控制系统技术的创新。绿色运维对智能化监控与管理技术提出更高的要求，激发大数据、云计算及物联网技术在环境管理领域的广泛应用。绿色设计与运维还推动循环经济和清洁能源技术的发展，废物的资源化处理和可再生能源的高效利用。智能制造产业园的绿色设计与运维不仅可以满足环境保护需求，更有效驱动技术革新与产业升级。

结语

目前，发达国家普遍将智能制造作为提振经济活力的重要抓手，在克服制造业传统困境的同时，打开行业增长的新局面。全球智能制造主要趋势表现为数字技术深层嵌入、基于数字平台的一体化管理，以及增进智能化与绿色化的同步同频。相较于传统制造，智能制造更加重视用户参与和反馈，突出了生产方式的柔性化、集成化、定制化与绿色化，精准提高产品质量和服务水平，所形成的协同机制与融合机理有利于凝聚智造合力、释放智造潜能。

参考文献

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