数字经济培育中国装备制造业高质量发展新动能的路径探析

司 聪 任保平

(1.西北大学, 陕西 西安 710127;2.北京外国语大学, 北京 100089;3.南京大学, 江苏 南京 210093)

一、引 言

制造业作为立国之本、兴国之器、强国之基,是国民经济命脉所在。党的二十大报告明确提出:“坚持把发展经济的着力点方在实体经济上,推进新型工业化……推动制造业高端化、智能化、绿色化发展。”[1]这表明党中央已将推动制造业高质量发展列入中国式现代化新征程的战略重点。装备制造业承担着为国民经济和国家安全部门简单生产及扩大再生产供应工作母机、研发高端装备、擢升产业能级的重任。习近平总书记指出:“装备制造业是一个国家制造业的脊梁”。[2]发展装备制造业是关系国家综合国力、发展质量和工业基础的长期性关键任务。在当前经济发展方式转变、经济结构优化调整与新一轮科技革命突破爆发的历史交汇节点上,传统的要素驱动模式已无法满足我国装备制造业高端化、智能化、绿色化的高质量发展要求,亟需通过开辟新的发展路径培育新动能。随着方兴未艾的数字经济逐步成为我国经济高质量发展的战略支点,以数字经济培育装备制造业高质量发展新动能,既是中国式新型工业化道路的时代体现,又是数字经济与工业经济的交汇创新,更是建设制造强国、质量强国和数字中国的扣合点。为此,我国应主动抢抓战略机遇,通过数字经济与装备制造业的深度融合培育新动能,继而形成推动实体经济高质量发展的强劲动力和引领中国式现代化发展的强大引擎。

二、数字经济培育中国装备制造业高质量发展新动能的内在机制

高质量发展的新动能是在质量型经济发展模式基础上,通过科技赋能与产业结构优化等方式生成的兼具创新性、领先性和可持续性的经济发展新动力。装备制造业作为工业经济的核心和现代化经济体系的命脉产业,兼具基础性、通用性和战略性,其本身富含高技术、高知识、高附加值属性,同时产业关联性强、集群化明显,对科技创新的吸纳度和应用度极高,是经济新动能的培育重点。在马克思语境下,装备制造业是资本主义工业化初期生产机器的机器制造业。“随着发明的增多和对新发明机器的需求增加,机器制造业日益分为多样的独立部门,进而促进了制造业的细分。大工业必须掌握它特有的生产资料,即机器本身,必须用机器来生产机器。这样大工业才建立起与自己相适应的技术基础,才得以自立。”[3]441由此表明装备制造业作为制造业的高技术细分行业,需要通过不断吸纳转化新技术驱动产业发展效能,稳固产业位势。马克思亦指出,“各种经济时代的区别,不在于生产什么,而在于怎样生产,用什么劳动资料生产。劳动资料不仅是人类劳动力发展的测量器,而且是劳动借以进行的社会关系的指示器”[3]210。数字经济以数据为生产要素,以数字科技为劳动资料,以数字网络为载体,能够凭借富含创新性、渗透性、聚合性的非实体性数字劳动与工业的实体性劳动融合催生新的生产力与生产方式,遵循了高质量发展的基本逻辑,具备新动能的培育基础。据此,数字经济能以新技术、新业态、新模式与装备制造业深度融合,进而以装备工业数字化催生的动力变革、效率变革、质量变革机制培育装备制造业高质量发展新动能。

(一)数字经济培育装备制造业高质量发展新动能的动力变革机制

以科技创新驱动激发的动力变革机制是装备制造业高质量发展的动力之源,也是培育新动能的基础。根据马克思机器大生产理论,现代化大工业孵化于简单协作的个体手工业,发展于工场手工业,兴盛于机器制造业。这表明工业经济的发展动力往往要经历从要素数量投入到要素配置效率提升再到技术创新驱动的发展阶段。马克思指出:“大工业把巨大的自然力和自然科学并入生产过程,必然大大提高劳动生产要素。”[3]444工业能够凭借科学技术的加持,打破原有生产力的传统要素驱动方式和劳动形态,以集成创新克服人工劳动的生理极限,大幅提升工业器械的制造性能、产能规模,以此提高生产效能、生产的完善程度、生产合乎自身目的的性质,使工业迸发出有别于手工式简单劳作的澎湃动力,充分发挥“历史的杠杆”作用,形成推动经济社会发展的新动力。数字科技富含极强的科技创新性、组织创新性、管理创新性和价值增值性,作用于装备制造业后,在微观层面能改善生产单元技术结构,以智能化、自动化的复杂劳动替代简单劳动,提高装备企业机械动力系统、传输系统、工作系统的运转性能,提升企业生产的规模与效率。在宏观层面能通过数智化的生产方式系统性优化装备制造生产流程的组织结构,提升产业的供应链协作效能和集群生产效能,使各装备细分行业获得差异化竞争优势,创造新的产业发展动力,以整体产业的内涵式发展推动装备制造业的动力变革。

(二) 数字经济培育装备制造业高质量发展新动能的效率变革机制

以科技手段促进全要素生产率提升的效率变革机制是培育高质量发展新动能的主线。全要素生产率是产业发展质量的根本体现,投入产出效率和要素配置效率是影响全要素生产率的关键因素。在投入产出效率方面,马克思认为“在机器生产中,整个过程是客观地按其本身的性质分解为各个组成阶段,每个局部过程如何完成和各个局部过程如何结合的问题,由力学、化学等等在技术上的应用来解决。”[3]437技术创新能够促进企业分工协作,有效节约厂房、仓库等固定资本,同时降低机器对消费资料的损耗,提高对电力、燃料等初级产品的利用率,以较少的投入完成等量生产任务。在要素配置效率方面,市场机制是资源配置的实现形式,商品生产者往往从市场价格的变动中察觉出市场的供求变化,并根据这些变化重新配置资源和调节生产,否则“生产资料就不能被劳动充分利用,不能转化为产品。”[4]数字经济培育装备制造业高质量发展新动能的效率变革机制在于:首先,数字经济具有资源配置功能,能够以大数据准确获取市场要求信息,以需求为导向调整生产要素投入的数量和配置比例,减少物质资源浪费,优化配置效率,并使市场主体通过数字平台进行交易,减少市场的信息损耗和交易成本。其次,数字经济具有资源聚合效应。在量态层面,数字经济能够通过大数据聚合生产要素资源,促进装备制造业产量倍增。在质态层面,数字经济能够通过提升生产要素的质量与性能提升产出效率。在空间层面,大数据、人工智能通过合理调配使各种生产要素在一定的区域内形成协同生产状态。在时序层面,云计算将诸生产要素同时归集,提升生产要素的利用效率。最后,数字经济具有资源互补效应。在生产力要素投入不变的情况下,数字经济能通过机器学习、智能运算等手段改进生产流程、调配生产要素、辅助生产决策,增加生产要素间的互补效应,发挥各生产要素的比较优势,以此提高全要素生产率,促进产业提质增效。

(三) 数字经济培育装备制造业高质量发展新动能的质量变革机制

以质量变革培育高质量发展新动能需要通过高质量的生产要素投入、中间品投入和最终产出产品来激发产业新动能。在生产要素投入环节,马克思认为“生产力是由多种情况决定的,其中包括:工人的平均熟练程度,科学的发展水平和在工艺上应用的程度,生产过程的社会结合,生产资料的规模和效能,以及自然条件。”[3]53这表明生产力质量受科技应用、劳动者技能、资本运用以及能源供给等众多因素的共同影响。在中间品投入环节,物化过程质量是决定物化成果质量的关键,即中间品投入质量的优劣对整体产业供给质量至关重要,甚至决定最终产品质量。在终端产出环节,产品的使用价值是衡量生产力物化成果质量的标尺,其优劣主要体现在转化为社会使用价值后能否满足经济社会的发展需求。数字经济培育装备制造业高质量发展新动能的质量变革机制在于通过技术创新的动力变革、效率变革实现质量变革。首先,装备制造领域高端技术云集,数字科技具有强渗透性,能够与高端技术充分耦合,以技术进步提升技术要素质量。此外,劳动者通过数字网络获取信息和知识亦能够提升劳动力要素质量;数字金融通过加强金融资源的配置效能,能够提升资本要素质量。其次,新型基础设施通过构造数字化生产场景,增加中间生产环节的加工、编排、调度效能,在中间物质投入层面通过全流程智能化生产提高企业生产效率,降低对生产原料的消耗,减少管理成本。在中间劳动投入层面通过数字网络提升企业经营管理水平,降低企业支付给非物质生产部门的服务费,以效率变革提升中间品投入环节质量。最后,机械设备加载数控技术与智能感知技术后,能够提升加工柔性,细化铸造工艺,提升终端产品的适配性,以此产出高质量产品,培育高质量发展新动能。

三、数字经济培育中国装备制造业高质量发展新动能的制约因素

我国是在工业化还未完成时就赶上数字化革命的浪潮,在此背景下装备制造业的现时产值虽已位居世界首位,但位势尚处于全球产业链“微笑曲线”的中低端,数字化、高端化、智能化水平与世界装备制造强国相比仍存在一定差距,这也是数字经济培育装备制造业高质量新动能的制约因素。为此,必须以数实融合为主线,从激发动能的内在机制和深层逻辑中厘清问题关键,剖析问题成因,进而为培育高质量新动能提供有力支撑。

(一) 数字技术与装备制造业产业技术融合不深,削弱高质量发展新动能的培育动力

装备制造业的技术结构和生产流程复杂,目前在基础技术、共性技术、关键技术方面与数字经济的融合程度仍不深入,尚未充分发挥数字创新驱动能力,严重削弱了高质量发展新动能的培育动力。

首先,数字技术尚未深度嵌入装备制造业基础技术。一是2018年中美贸易战之前,我国装备制造业存在外部依赖惯性,主要采用国外的设备方案与技术路线,甚至整体技术引进,导致国内底层技术脱节断档。贸易战开始后面对西方国家的科技制裁,我国装备工业开始寻求自主研发路径,但在基础的研发、设计、工艺技术方面仍以依附创新与模仿创新为主,缺乏自主创新与原始创新能力,整体产业的基础研究能力依然不足,限制了装备工业对数字技术的吸纳效果。二是装备制造业门类众多,拥有海量数据资源,但涉及基础技术参数的数据源往往呈现非标准化特征,使得数据通常以半结构或无结构的形式存在,数据格式差异较大,无法被数字技术有效接入利用,制约了数字技术与装备工业基础技术的融合质效。

其次,数字技术尚未深度交互装备制造业共性技术。一是多数装备制造企业的生产建模缺乏前瞻性设计,缺少能够关联生产技术和加工工艺的统计分析功能及应对特定生产制造流程的资源调配功能,导致以机械电子集成和线束装备为代表的传统装备产业数字化升级成本高、难度大,直接影响数字技术与产业共性技术的交互融合价值。二是装备制造行业间、企业间、地域间普遍存在软件和硬件设备接口标准不一的情况,这种非标准化的系统控制模式使装备企业的应用软件及网络设置具有单向、孤立、扁平的技术障碍,技术组织分割严重,约束了创新链与生产链间的数据联通采集、集成化控制、异构网络部署,导致装备制造企业无法将各类软硬件系统设备并行操控,严重削弱了装备制造业的集成动力。

最后,数字技术尚未深度支撑高端装备制造关键技术。一是高端装备制造居于制造业价值链顶端,产业知识、技术密集度高,例如:航空、航天、航海装备的柔性化、精益化生产技术,高端轨道交通装备的标准化、模块化生产技术,新能源装备的可视化、智能化生产技术,均对数实融合构成了较高的技术耦合门槛。二是高端装备制造处于产业链核心,以总装中心为主体,同时涉及部装、外配套、外协生产,涉及的作业单元多、供应链结构复杂、技术协同管理繁难,[5]给数字技术渗透产业关键技术,系统性整合创新资源并指导各单元协同生产造成了困难。三是高端装备制造位于产品创新链的头部,当前我国装备制造业创新体系仍然存在创新主体多头分工、创新资源缺乏统筹、创新供需衔接不畅等问题,数字技术在与高端装备关键技术融合时频频脱节,导致数字技术转化率与投产率较低,数字创新驱动效应尚未完全发挥。

(二) 数字基础设施与装备制造业基础设施融合不利,影响高质量发展新动能的培育效率

装备制造业的基础设施是“制器之器”,数字基础设施是数实融合的底座。当前,我国数字基础设施对实体经济的支撑呈现出“三、二、一”产业的逆向趋势,这反映出数字基础设施与装备制造业的基础设施融合仍不便利,影响高质量新动能的培育效率。

首先,数字基础设施与装备制造业基础设施规模化联通不足。我国移动通信基础设施在装备制造业尚未实现规模化应用。据统计,截止2022年,我国境内5G灯塔工厂达到50家,数量位居全球首位,然而仅涵盖三一重工、工业富联、宁德时代3家国内装备制造企业和10家传统制造企业,其余2/3均为中外合资企业。(1)作者根据《全球灯塔网络:续写工业4.0新篇章》整理。这表明我国大多数装备制造企业的网络设施仍主要以4G和光纤网络为主,尚未全面建成云网融合、算网协同的立体化网络,导致数字基础设施对装备制造业的服务支撑仍停留在生产的外围环节,未涉足核心环节,这导致生产设备间、程序间、流程间未能实现整体互联,极大地制约了工业互联网的性能,影响了装备制造业的产能。

其次,数字基础设施对装备制造业基础设施智能化支撑不够。智慧生产线、智能化装备是智能制造的关键设施。由于我国的算力算法基础设施与数据集成基础设施仍处于扩容阶段,多数装备制造企业仍存在数字基础设施鸿沟,生产方式仍以传统机械工业的半自动化为主,尚未实现集感知、运算、分析、决策等模块于一体的智能制造生产线。再者,由于我国对采集器、控制器、传感器等物理设备与智能通信设备的高精度控制技术仍在应用试点中,数控系统、伺服系统、精密光栅等核心系统及元器件仍未连通配套,导致以数控机床为代表的智能基础设备缺乏精确性与可靠性,在高端装备领域用户认可度不高,[6]给装备制造企业的数智化转型造成掣肘,抑制了新动能的培育功效。

最后,数字基础设施同装备制造业基础设施融合适配性不佳。当前,我国装备工业的数字化速度已落后于数字社会的发展速度,这是由于装备制造业与数字基础设施的融合适配性不佳导致的。一方面,工业数据在企业端,社会数据主要在政府端,而能够聚合政府、企业与社会的大数据共享基础设施覆盖面有限,这使得我国大量工业数据仍是未经流通的“冷数据”,缺乏可供利用的“热数据”,尚未形成完整的数据共享体系,抑制了装备工业的数据活性。另一方面,由于装备制造业涉及重大科学、重大工程,目前我国数字基础设施的自行研发水平与自主可控能力仍处于提升阶段,暂不具备对高端装备、产业全生命周期和全产业链的深度调控能力,限制了新动能的培育效能。

(三) 数字经济对装备制造业产业体系支撑不足,制约高质量发展新动能的培育质量

受制于部分历史遗留原因,我国装备制造产业体系庞大,结构繁杂,产业发展潜力仍未完全释放,同时,数字经济对装备工业在产业结构调节、市场资源调配的支撑作用仍未凸显,影响了新动能的培育质量。

首先,数字经济对装备制造业国内市场体系发掘不深。由于缺乏面向装备供需市场的数智平台,生产企业无法及时响应市场需求与消费偏好,难以降低企业的生产决策成本并产出适配市场需求的产品,影响了企业的生产效率与产品质量。在流通层面,装备制造业对供应链管理要求高,但我国目前的的电商物流体系仍无法全面支撑装备产品的流通,削弱了装备市场的流通水平。在分配层面,在全球价值链分工背景下,通过释放非核心业务是装备制造企业分工的根本遵循,但我国的数字分工尚未成熟,装备产业结构中劳动密集型、资本密集型、技术密集型企业未充分分离,影响了装备企业的分工质量。在消费层面,由于装备产业缺乏消费端的场景应用技术与体验设备,导致装备市场的商业价值、社会价值和用户价值融合不畅,抑制了装备市场的消费活力。

其次,数字经济对装备制造业在国际产业链、供应链体系赋力不足。截止2021年,我国装备产业中,电气机械制造与通用设备制造的出口交货值分别以1.44万亿元、0.65万亿元位列前二,而专用装备、高端装备制造则分别以0.44万亿元、0.23万亿元垫底。(2)作者根据工业和信息化部装备工业发展中心《2021年装备工业形势分析与2022年走势判断》整理。这一方面表明我国装备产业的产品技术含量与品牌效应不高,在国际竞争中仍依赖低成本比较优势的老路。另一方面,面对当前全球高端制造回流发达国家,中低端制造从我国迁出的双重压力,我国数字贸易对装备制造业产品与服务的支撑依然乏力,工业互联网、物联网与国际贸易市场的兼容联通仍处于探索阶段,尚未实现国内、国际装备制造产业链的深度交互,限制了产业的外溢效应。

最后,数字经济对装备制造业要素供给体系赋能不够。一是资金供给体系方面,装备制造业重大工程多、工期长,需要长期稳定的资金支持。我国金融机构对大型装备企业普遍存在金额、期限和资金成本的投融资错配与信贷约束。同时,缺少针对装备细分行业的直接融资与间接融资产品,致使一些中小企业难以维系正常经营,更无力投入数字化转型。二是人才供给体系方面,高端装备制造业对于劳动者的理论素养和技能水平要求较高,然而我国人力资本的数字化转型进程迟滞,具备数字素养的创新型、复合型人才依然短缺。此外,传统装备企业对基层操作工人的粗放替代效应会引发经济社会的“鲍莫尔成本病”,使普通劳动者不断从高端的装备制造部门转移至低端传统制造部门或服务业部门,造成工业内部、工业与服务业间的劳动力市场饱和,诱发劳资纠纷与就业问题,拖累整体产业,影响新动能培育的可持续性。三是空间供给体系方面,我国装备制造业总体布局广泛,但涉及战略新兴的高端产业主要分布在环渤海、京津冀、长三角、珠三角地区,在西部地区稀少,使得高端装备在东部和中部地区间重复竞争,在西部地区无法构成强有力的产业集群,抑制了新动能的空间培育质效。

(四) 数字经济对装备制造业生态系统构建不周,阻碍高质量发展新动能的培育进程

数实融合生态系统不仅包含科技创新生态、基础设施生态、产业生态,还需要依靠环境生态、安全生态发挥可持续保障作用。目前我国装备产业的数实融合生态系统仍存在环境、安全方面的缺漏,阻碍了高质量发展新动能的培育进程。

一方面,数字经济对装备产业环境生态改善不佳。一是节能方面,我国装备制造业普遍沿用“资源-产品-排放”的单向线性发展模式,未能对生产原材料高效利用并形成资源回收利用的闭环。同时数字经济对装备产业再制造开发不够,由此增加了产业的生产成本与环保成本,给国家造成了代际间、代际内的能源短缺。二是减排方面,我国数字经济对装备制造业高碳能源结构、高碳产业结构的治理有限,整体产业尚未实现对排放物的结构性控制。此外,由于减排的生态价值与环境效益在短期内难以通过市场价格机制体现,导致资源产品较工业产品的比价过低,企业缺乏减排降碳动力。三是绿色制造方面,我国在大气、水源、固废治理等方面对外依存度高,国产设备因技术、性能、产能相对不足,相关监测、应急设备无法补位国内市场需求,阻碍了绿色新动能的培育进程。

另一方面,数字经济对装备产业的安全生态缺乏保障。装备制造业涉及国防装备,关系国家安全,行业属性特殊。随着数字经济对实体经济的加速渗透,我国装备工业数据安全风险日益突出。一是受军工装备与先进装备高价值数据的利益驱动,国际黑客往往将攻击目标锁定于高端装备制造业,导致近年来全球高端制造领域的数据窃取事件频发。二是工业控制系统与互联网的逐步链接打破了相对封闭的装备工业生产环境,多数装备企业的工业主机、数据库存在技术漏洞,缺乏端口认证措施,致使数据泄漏风险增加。三是高端装备保密性强,我国现在的数据加密技术还无法全面应对不断更迭的非法数字技术,难以保障数据的全生命周期安全,导致装备工业在数据的采集、传输、清洗、存储等流程均存在安全隐患,给培育新动能造成了极大的安全威胁。

四、数字经济培育中国装备制造业高质量发展新动能的实践路径

未来五年是中国式现代化开局起步的关键阶段,更是数字经济与实体经济深度融合培育新动能的重要窗口期。装备制造业作为高技术、高知识、高成长性产业,应与数字生产资料、数据生产要素充分耦合,通过创新技术范式,重塑生产业态转换发展动力,培育高端化、智能化、绿色化高质量发展新动能,以新型工业化与数字化的战略协同打造我国实体经济高质量发展新引擎。

(一) 以数字科技融合创新装备制造业技术范式,激发高质量发展新动能

数字经济培育装备制造业高质量发展新动能的核心着力点即在于数字经济能够推动数字科技与产业物理组件的融合,以及伴随着更高层次技术结构关系的变化,形成数实深度融合的创新范式,[7]接着以新范式替代原范式,使传统工业技术升级为数字技术与智能技术加持下的新型工业技术,激发装备制造业生成新的驱动力,形成创新发展新动能。

首先,应以数字科技促进创新资源整合,引发装备制造业基础技术进步。基础技术是装备产业技术创新的源头,需要通过数字科技不断整合基础科学的创新资源,通过知识的转化与吸收建立新的技术范式,引发技术进步,生成装备制造业的新动力。一是应将数字孪生、人工智能、虚实互联等前瞻性数字科技应用于装备制造的各种生产技术和基础工艺形成新的原始创新技术。二是应通过互联网、物联网建立能够聚合技术创新的网络,将装备产业原始创新的策源地联通,打破科研院所间、学科间、科研与产业间的信息藩篱,形成装备产业的基础技术创新平台,充分聚合原始创新资源。三是应通过大数据扩散基础技术,以创新平台促进技术要素流动,引发传统生产单元的技术结构变革,推动装备制造业的基础技术进步,为培育新动能提供基础动力支撑。

其次,应以数字科技加速系统集成开发,扩充装备制造业共性技术供给。装备制造业上游的原材料制造业、中游的中间件制造业、下游的子系统制造业关联性高、连续性强,需要系统集成度极高的共性技术来生产组织。一是应以数据字典作为信息模型的底层技术,开发基于5G/6G的跨流程、跨产业链协同作业技术和混合云协同作业的云端部署技术,使装备制造业上、中、下游数据库和生产设备交互联通,以协同开放的制造体系提升装备制造业生产线联动效能。二是应通过智能物联网对工业软件指令集、开源库试算处理,着力开发数字集成电路、模拟集成电路和混合集成电路,整合电路系统,实现装备工业软件数据、指令、信号的一体化传递。三是应以智能计算与大数据支撑大型工业软件的几何内核算法、有限次元算法、约束求解算法,并且以物联网将工厂数据系统、知识系统、通信系统有机整合,针对装备设计、研发、试验、投产维度开发强兼容性工业平台软件,通过高端工业软件实现生产工序及系统组件间的信息交互,增强软硬件的兼容性与接口的适配性,提升生产协同效率、拓展生产可能性边界,培育生产性新动能。

最后,应以数字科技擢升智能制造能力,加强高端装备制造业关键技术攻关。高端装备制造业知识、技术密集度高,对数智技术的颠覆创新和稳健应用能力要求极高。一是应重点研发以高端数控机床为代表的新型工业母机,利用大数据匹配设计参数与运行数据,营造数字化调试环境,开发基于机电一体化的数控系统,对机床设备进行渐进试错与优化验证,提高机床的加工精度,增强机床的柔性制造能力。二是应增强工业机器人智能水平。应利用智能控制技术优化机器人的自由度、可控性及人机交互响应力,以AI深度学习技术增强机器人对于新技能的学习与反馈能力,满足各种差异化、高强度的生产活动,拓展工业机器人的场景适用能力。三是应推动虚拟现实、增强现实、混合现实技术在航空航天、海洋工程、先进轨交等领域的深度应用,构建虚实融合(XR)仿真试验场景,攻克自动化线体动态平衡性验证、装备程序虚拟调试与动态干涉等关键技术,同时应利用智能感知技术突破混合建模的协同作业难点,以复杂环境下的动态生产计划与调度、生产过程精益管控、生产流程智能决策联合推动智能制造单元组成智能生产线,重点助力航空发动机、大推力火箭发动机、核动力航天器、特种船舶等大国重器的研发,以全流程智能制造提升高端装备的垂直创新与水平创新能力,培育高端化、智能化新动能。

(二) 以新型基础设施系统升级装备制造业生产业态,焕发高质量发展新动能

马克思将诸如铁路、建筑物、农业改良设备等具有先进属性的社会固定资本视为工业革命中“一般的共同生产条件”。现阶段,发达而完备的新型基础设施是数实深度融合的底座。我国应加强新型基础设施对装备制造业生产业态的系统升级,使装备工业焕发高质量发展新动能。

首先,应以信息通信基础设施构筑工业互联网体系,提高装备工业全流程生产效率。信息通信基础设施是数字经济的战略性基础设施,也是工业互联网体系的擎架。一是应加强新一代卫星通信、量子通信技术的研发和应用,不断提升网络接入、传输、联通环节的拓扑式应用能力。二是应以物联感知、人工智能推动网络设施向着集感知、传输、存储、计算于一体的智能基础设施演进,将时间敏感网络、软件定义网络等新型技术应用于装备工业领域,形成工业互联网平台。一方面以工业互联网促进装备制造业生产、管理、服务等环节由单点作业向集成作业演进,催生平台化生产、网络化协同的新兴生产业态。另一方面以工业互联网构建装备工业跨设备、跨系统、跨时空的互联互通,实现各种生产资源在更大范围的高效、精准匹配,大幅提升企业生产效率与经营管理效率,促进装备制造业的新旧动能转换。

其次,应以算力算法基础设施支撑智慧工厂建设,提升装备企业数智化转型效能。一是应着力打造以超算中心为代表的专用算力算法基础设施,强化双精度专用计算功能对重大工程、重大科学的功能解耦、敏捷运算和辅助预测,赋能高端装备制造企业。二是应加快以智算中心代表的通用算力算法基础设施,强化单精度、半精度的多样化计算能力,构造数智化、敏捷化的运算系统,赋能通用装备制造企业。三是应在装备制造企业加载智能运算系统,整合从生产计划到执行的数据流,强化企业生产流程的算网一体化编排水平和智能调度能力,以智慧工厂的“创造性破坏”提升装备企业的资源配置效率和品控能力,培育新动能。

最后,应以融合型基础设施聚合装备物理资源,推动装备产业群体性价值跃升。融合型基础设施是装备产业赋能的重要载体。一是应在民航、高铁、城市轨交、新能源汽车等领域加大智能交通基建力度,以基于云计算的基础设施即服务加强交通路网和交通工具间的智能调度建设,构建多层级、一体化的综合交通枢纽体系,使高端交通装备群体性赋能区域协调发展,扭转内陆区位劣势,以互补优势培育经济发展新动能。二是应围绕清洁能源建设智慧装备。应对大型水电、风电、核电、光伏、氢能发电设备加载数字仪控系统,同时针对电力物联网开发终端监测设备和无线组网技术,发展智能输变电设备,提升发电、输电、变电、配电等模块的荷储互补与兼容适配能力,提高新能源发电效率,培育装备制造业低碳新动能。

(三) 以数据要素组织链接装备制造业市场体系,竞发高质量发展新动能

工业经济与数字经济的发展均是以市场资源配置为基础的,而市场发挥作用的载体是市场体系。[8]随着数字经济背景下人、机、物、料的数字交换活动持续增加,市场边界不断拓展,逐步形成了基于新型资源配置机制的数据要素市场。我国应发挥数据大国优势与统一大市场优势,通过数据市场组织衔接装备市场培育高质量发展新动能。

首先,应以数据要素链接装备制造业国内市场体系,深度发掘新动能。一是在生产环节中,应运用大数据将生产端与市场端链接,有效衔接两端的实际需求,实现靶向性生产,避免供给侧结构性过剩。二是在分配环节中,应通过算法带动装备工业由线性分工向网状分工、立体分工转变,剥离低效生产环节,降低平均生产成本。三是在流通环节中,应利用数据的直接传导效应削减中间环节,提高物流的配置效率和调度效率,降低物流成本。四是在消费环节中,应通过大数据充分解析终端消费者对装备产品的购买偏好,以平台经济发展销售新业态,改变传统装备产品的消费方式。同时,在装备产品的销售过程中增加服务要素、提高产品附加值,[9]通过组织架构创新竞发装备市场新动能。

其次,应以数据要素构建装备制造业国际市场对外开放格局,深度开拓新动能。一是应通过促进国内装备在贸易事前(市场调研、产品推广)、事中(贸易洽谈、交易结算)、事后(供应链优化、售后服务)环节的数字协作,在贸易市场高效交换信息,提升我国装备企业融入世界市场的便利性。二是应依托“一带一路”战略,通过数字平台延伸我国装备制造跨境产业链,加强对丝路沿线国家在高铁、商飞等重点装备领域的贸易支撑。应打通各国数据流通壁垒,根据不同国家的装备需求特点,编制国际装备产业数据地图,有针对性的开展跨国产业合作,构建稳定的跨境产业链供应链体系,以“非对称竞争优势”[10]培育新动能。三是应为境外高端装备企业在华建厂和对华投资提供便捷、柔性的数字贸易服务,提升在华外企的营商环境,凭借数据市场汇聚全球装备资源,以高水平对外开放拓展开放型新动能。

最后,应以数据要素改善装备制造业传统要素市场配置机制,深度支撑新动能。一是应优化金融资源配置机制。应通过大数据链接金融市场与装备工业,对装备制造核心企业及上下游企业的资金流、信息流、物流数据采集分析,为企业定制多元、柔性的融资方案。应通过大数据带动商业资本投资,促进社会资本流动,为初创期、成长期装备企业IPO、定向增发、募集配股提供金融服务,提升装备制造全链条资金融通效能。二是应改善人才供给机制。应把握先进装备发展方向,以数字平台联结科研机构、高等院校、装备企业形成多层次的创新人才培养体系,强化科研、技术、管理类人员的数字素养与数字实践,优化装备制造业人才结构,提升人才质量。应依托大数据帮扶被智能机器替代的操作工人,为其创造新的就业机遇,避免失业者过度涌入传统劳动密集型产业引发经济问题,促进工业经济的工具理性与高质量发展的本真理性有效契合。三是应改善空间发展机制。应将大数据充分应用于国土空间规划,跨越边界思维,在全国范围布局装备产业,形成横向的产业集群优势与纵向的供应链贯通优势,通过提升装备制造业的空间价值密度培育新动能。

(四) 以数字治理解蔽重构装备制造业产业生态,勃发高质量发展新动能

随着数实融合产业生态的指数级进阶,如何增强装备产业的发展韧性已成为培育新动能的重要考量。我国应以数字治理推动装备制造的产业生态从自然发展阶段迈向有规制的治理发展阶段,构造绿色、安全的产业生态格局,以此勃发高质量、可持续的新动能。

一方面,应以数字治理改善装备制造业环境生态,培育绿色发展新动能。一是应塑造装备工业节能减排模式。针对装备工业用能多、能耗高的特点,在政府层面引导企业搭建数字治理平台,对工厂车间改造智能照明、升级供配电系统、高耗能设备远程管控技术,实现对能源介质的自动监测与节约利用,减少能耗支出,提升投入产出效率。应构建数字化排放监测系统,对工厂排放废弃物动态监测,同时将ESG评估范式植入装备工业治理体系,在行业层面实行系统化控制,在企业层面实行结构性控制,对排放物由末端治理向溯源治理转变,通过数字化治理实现减排降碳。二是应驱动绿色装备产业发展。应构建绿色的装备研发体系、制造体系、资源供给体系,将自然力合理转化为生产力,建立以清洁能源主导的绿色低碳装备产业,优化数字经济、工业经济与绿色经济发展的激励相容机制,催生绿色新动能。三是应提升装备产业再制造效能。应探索“互联网+循环”的商业模式,使产业链上中下游共建共用资源回收渠道,推动资源再生利用。应在重污染行业研发污染治理机器人和垃圾分选装备,增强装备制造业的循环制造效能,促进循环经济发展,培育可持续的新动能。

另一方面,应以数字治理营造装备制造业安全生态,保障高质量发展新动能。一是应完善工业数据安全治理机制,加快更新数据安全管理技术,通过加密函数使装备产业敏感数据在链路加密、节点加密与端点加密三重模式下流通使用,确保数据全生命周期安全。二是应打造工业数据安全风险监测平台,在国家层面对涉及国防、空天、极地、深海、生化等重点装备领域的全产业链数据动态监管,对重要数据与核心数据分类识别、分级备案、分时脱敏,对数据的流量、流向、频次、路径实时跟踪,对存储数据容灾备份并密钥管理,对数据泄漏、违规传输、流量异常等问题及时预警,增强对装备数据的安全监管能力。三是应筑牢工业互联网安全框架,利用云计算、区块链打造集网络安全态势感知、信息共享和应急协同于一体的主动防御机制,有效抵御装备终端设备的网络入侵和对工厂内网、外网标识解析体系的非法攻击,充分弥合控制软件和控制协议间的操作漏洞,排除云端应用的共享隐患,构筑动态、持续、完整的网络防护体系,确保工业互联网的网络安全和工控系统安全,以装备制造业的安全生态保障高质量发展的新动能培育。