中國製造業新動能不斷積聚（創新賦能新質生產力）

8月14日，在浙江省金華市金東岸江東鎮的浙江超浪新材料有限公司內，數據中心看板實時顯示企業流水線的各項生產數據。新華社記者 徐昱 攝

9月21日，在安徽省六安市金寨縣安徽鴻鵠智創銲接材料科技有限公司智能工廠生產車間里，智能製造設備和工人一同生產銲接材料。肖本祥 攝（人民圖片）

「在促進工業高質量發展政策推動下，我國製造業高端化、智能化、綠色化發展態勢明顯，新的增長動能不斷積聚。」近日，國家統計局新聞發言人在國新辦新聞發佈會上這樣表示。

數據顯示，今年10月，高技術製造業增加值同比增長9.4%。其中，集成電路、工業機器人的產量同比數別增長11.8%、33.4%。智能設備、綠色產品生產持續高速增長，10月份智能無人飛行器製造業增加值增長41.9%；新能源汽車、太陽能電池產量分別增長48.6%和13.2%。

專家分析指出，當前，中國製造業正向產業鏈價值鏈中高端持續邁進，在全球產業分工體系中的地位穩步提升，具備可觀的發展潛力。

高端化躍升 提升含「金」量

說起風電葉片，人們或許能想到聳入雲端的「風車」，也或許見過高速公路上裝載葉片的貨車。但是風電葉片是怎樣生產出來的呢？

當人們來到位於湖南韶山的三一重能葉片工廠，第一感覺就是「大」——廠房大，生產設備大，生產的產品也大，生產車間里的生產線正在繁忙運轉中。

這裏的風電葉片生產車間，生產流水線長度將近600米，可容納12套模具同時生產，每年可生產風電葉片3000支。

與「大」相對應的，是工廠還擁有一個「智慧大腦」，在這座工廠里，一台平板電腦就能掌控工廠里的各種實時運行情況和生產數據，這要歸功於三一重能為了提升工廠管理效率和運營精度而自主研發的數字元平台，通過數字化與智能化升級，從源頭保障了葉片全生命週期的安全可靠。

據瞭解，葉片作為風力發電機組（以下簡稱「風機」）的核心大部件，直接影響著風機的發電性能和全生命週期的可靠性，葉片成本佔機組總成本的20%至30%。然而，風電葉片製造技術的數字化與智能化升級，一直是個難題，尤其是在當前風機大型化趨勢下，葉片的長度迅速突破百米，隨之而來的材料選型、生產工藝系列變化，更是將葉片「製造」向「智造」轉型的難度推上了新高度。

三一重能將數字孿生技術、人機互聯技術、自動化技術和5G通信技術相結合，可實時監控整個葉片生產過程、工藝參數、技術指標，從生產單元的溫度濕度，到螺栓力矩控制、葉片打磨平整係數等工藝參數與技術指標，每一項影響產品質量的關鍵指標都將呈現在平台上，相當於在實體工廠之外打造了一個1∶1的線上數字工廠。

「我們可以在平板上監測從生產每一個單元的參數，從溫度、濕度一直到力矩，到打磨的粗糙度，以此實現對生產全流程無死角的在線監控和精益化管理。」三一重能韶山葉片工廠負責人彭海兵說。

這種自動化技術的運用不僅體現在機械操作上，還延伸到了關鍵的生產工藝中。以葉片灌注為例，韶山葉片工廠通過採用規模化集中灌注技術，實現樹脂材料進、存、用全流程高度自動化，使得葉片灌注就像汽車去加油站加油一樣便捷、精準，灌注效率提高25%。

技術突破、產品更新，像三一重能一樣，科技創新與數字化技術的深度融合，正在推動中國製造業加速邁向高端，含「金」量不斷提升。統計顯示，今年前三季度，規模以上高技術製造業增加值同比增長9.1%，比規模以上工業平均增速高3.3個百分點。從協調發展上來看，無論是產業結構、需求結構，還是區域結構，都繼續在優化。製造業增加值佔規模以上工業增加值的比重在繼續提升。

屏幕上訂單、物料等信息實時更新，雲平台可以實現供應鏈可視化查看，訂單交付達成率比行業平均水平高15%……在位於安徽合肥的聯想合肥聯寶科技工廠，數字技術對製造業的改變清晰可見。據介紹，智能化後，每天排產時間大大縮減，帶動產量提升23%。

在總部位於浙江省紹興市上虞區的臥龍集團，從物料運輸到產品下線，智能機器人連接起各項生產程序。臥龍集團牽頭打造了浙江省首個「產業大腦」——「電機產業大腦」，依託舜智雲工業互聯網平台提供的「全生命週期」服務，基於大數據遠程智能診斷，幫助企業及早發現電機隱患，助力數字化轉型。

「裝備製造業是一個國家製造業的脊樑，高端裝備尤其是工業母機是衡量一個國家綜合經濟發展實力的重要標誌。」工業和信息化部賽迪研究院工業經濟研究所所長關兵說，近年來，裝備製造業加快開展，對工業經濟增長髮揮了非常重要的「壓艙石」的作用，這也表明了中國工業經濟和產業結構在不斷升級。

智能化升級 提升含「新」量

一瓶牛奶從牧場抵達消費者手中都要經歷什麼？除了陽光的溫暖，牧草的清香，更有來自數智化轉型賦予的科技新意。

在蒙牛寧夏工廠的門口，當一輛滿載鮮奶的運輸車緩緩靠近大門時，系統識別車牌號後便會自動打開放行。司機進入工廠後，打開手機APP，按照系統指令即可完成從采樣檢測、牛奶裝卸、清洗車體等一系列動作。

這個場景是蒙牛寧夏工廠全數智化覆蓋的一個縮影。在這裏，生產運營可實現一鍵啟動，工人不再是傳統的等待式工作，而是作為生產要素的一環實時響應系統調度，實現一人多崗的轉變。

「在傳統工廠中，包裝車間通常是耗費人力最多的地方，同等產能的車間大概需要200人，而在這裏只需要不到20人。」蒙牛乳業寧夏工廠相關負責人說，生產過程中的每包牛奶涵蓋了100多項業務點、上千個動作要素、36個關鍵控制點和139項檢驗項目，在這裏可以全部實現數字化在線管控。

據瞭解，蒙牛寧夏工廠從設計之初就明確了「高效、智能、綠色可持續」的理念，通過打造5G+立體化、效益化、高效化、智能化一體的「綠色智慧」工廠，實現全系統、全鏈條、全流程、全自動的「全智化」，使牛奶的生產流程不再是孤立的環節，而是通過數據驅動的「全鏈條」智能化升級，覆蓋了從牧場到餐桌的每一步。

搭上新質生產力的發展快車，傳統產業更有含「新」量。

「在數智化驅動下，蒙牛寧夏工廠將所有業務數據化、所有數據業務化，讓數據驅動系統指揮。」蒙牛寧夏工廠相關負責人說。

據介紹，建成以來，蒙牛寧夏工廠坪效、人效、品效、能效四大指標表現優異，實現了「四效合一」。與傳統工廠相比，寧夏工廠空間利用率提升37%，包裝效率提升67%，坪效提升2.06倍；在人效上，勞動生產率提高近20倍，實現「百人百億」的突破；在品效上，實現產品精度提升55%、質量缺陷減少60%，質量一鍵追溯效率從2小時縮短到2分鐘；在能效上，智慧能源系統優化設備數量，減少異常損耗，實現能源消耗整體降低43%。

隨著信息技術與傳統製造業的深度融合，許多傳統製造業企業通過實施智能製造工程，推廣應用智能製造技術，實現了定製化生產、自動化生產和精密製造、低能耗製造，大大提高了生產效率，拓展了技術創新和升級路徑。

全智化模式打通了高效生產的全鏈條，也為產業的數字化轉型提供了明確的方向。在南開大學經濟研究所所長、中國新一代人工智能發展戰略研究院首席經濟學家劉剛看來，中國製造正在加快數字化轉型。「通過數字技術和人工智能實現柔性化、低成本製造，使中國製造業在轉型升級過程中與數字化、智能化相結合，進一步釋放了產業潛力。」劉剛說。

截至目前，全國已累計培育421家國家級智能製造示範工廠，建成萬餘家省級智能工廠。同時，紮實開展首批中小企業數字化轉型城市試點，已推進近萬家中小企業數字化改造，規模以上工業單位增加值能耗持續下降。製造業整體「向綠向新」邁進，新質生產力不斷釋放，充分反映出了中國製造業智能化和數字化水平不斷躍升的態勢。

綠色化發展 提升含「綠」量

綠色發展是高質量發展的底色，在傳統行業轉型升級過程中，綠色科技引領著發展方向。

當智能感知與數據分析為生產原料的循環利用裝上「導航系統」，當工業物聯網技術成為排放指標的實時「監測站」，當一份動態更新的「碳賬單」成為能源消耗與廢棄物排放的精準「晴雨表」……在數字化和智能化的推動下，越來越多的工廠正將人工智能技術融入生產過程，實現綠色發展。

在位於福建晉江經濟開發區的鳳竹紡織科技股份有限公司，挑高12米的車間里，一批針織面料經過蒸汽的高溫熨燙後，將運抵下遊成衣企業，化身為整潔有型的運動衫。用於熨燙的蒸汽並沒有在空中消散，而是經由一條條腰身粗細的管道回收後又投入染色環節。在鳳竹紡織，有多項「綠色」技能助力：柔性支架搭建的太陽能光伏，新型智能、節水、節能和環保工藝設備，智能染色中控系統……一套組合技術下來，企業的綜合能耗降低了20%以上，從傳統的能耗大戶到智能、綠色印染的踐行者，鳳竹紡織在綠色製造中受益。

綠色低碳的理念，正在貫穿產業發展的全過程。

「極致的有效性和實現可持續發展是我們轉型升級的目標。」工業富聯智能製造總監吳振廷說。工業富聯旗下的深圳觀瀾工廠，主要從事手機精密機構件等精密金屬產品的研發和生產，其生產原料中回收材料含量增加到75%，碳排放量減少了24%，供應鏈碳排放量減少了42%，在綠色發展上實現了創新與突破。

據介紹，觀瀾工廠在轉型初期面臨的主要難題是供應鏈的碳排放——這部分佔工廠總排放量的80%以上。從原材料開採到製造、運輸，再到廢棄處理，各個階段的碳排放量繁多而複雜，數據收集和管理也極具挑戰性。為了確定減排重點，工廠追蹤了產品全生命週期的碳排放數據，從而發現了供應鏈中的「重汙染區域」。然而，要實現數據的完整獲取與跨企業共享，過程既耗時又協調難度大。

為解決這些難題，觀瀾工廠將AI技術融入生產，採用碳模擬模型，通過「碳賬單」模擬模型評估和優化高排放製造過程。它能夠量化材料使用、能源消耗和廢物產生的碳排放，實現比較分析和假設情景，以確定改進的方向。特別是在金屬資源循環利用中，工廠為鋁、鋼鐵和鈦建立了全生命週期追蹤系統，借助工業物聯網技術實時監測碳排放。對於生產中碳排放密集的環節，比如陽極氧化和數控加工，工廠通過物聯網傳感器和模型預測控制，將陽極氧化液的使用壽命延長，減少了廢棄物和生產成本。

通過過程級建模，工廠能詳細評估每個再製造環節的利用率，人工智能技術還會深入分析以識別並優化低效環節，從金屬收集到再製造，實現材料回收效率和質量的大幅提升。在此基礎上，觀瀾工廠還引入了智慧化環保能碳一體化管理平台，進一步在生產質量與環境管理之間找到了有效的平衡。平台通過細緻的碳排放監測與管理，實現了數據驅動的決策過程，結合「開源」和「節流」的環保降碳技術，確保在提高生產效率的同時，降低環境影響。

在綠色轉型方面，工廠聚焦源頭減排，實施了嚴格的用水控制措施，並推廣節水器具的使用。此外，工廠還積極採用無害替代材料，推進資源的循環利用，減少資源消耗。在減排與減量方面，智慧環能碳管理系統通過精準的資源供應與需求匹配，儘可能避免了資源浪費。吳振廷說：「工廠建立了每日處理能力達到2400噸的生活廢水回用系統，在環保治理技術上不斷提升標準，將廢水轉化為可再利用的資源，降低了對環境的負擔。」

工業富聯首席數據官劉宗長表示，觀瀾工廠正致力於在2030年前實現生產運營的碳中和，並在2050年實現整個價值鏈的碳中和，進一步推動消費電子行業的高端化、智能化和綠色化發展。

在劉剛看來，隨著全球低碳轉型的加速和中國「雙碳」目標的確立，產業發展迫切需要滿足綠色低碳的要求。數字技術的快速發展推動了傳統產業的數字化轉型，為低碳轉型提供了新的解決方案。綠色化促進數字化，而數字化又賦能綠色化，二者相輔相成，對可持續發展意義深遠。

專家指出，中國把發展綠色製造作為推動傳統製造業轉型升級的重要方向，綠色製造體系加速形成。綠色製造工程的深入實施，不僅有效提升了製造業質量效益和競爭力，促進降碳、減汙、擴綠、增長協同推進，還為城鄉居民提供了豐富多彩的綠色低碳產品，帶動了城鄉居民生活方式的綠色化轉型。「這些舉措引導了傳統製造業落後產能的有序退出，遏製了高耗能、高排放、低水平項目的盲目上馬，又促進了傳統製造業提高資源利用效率，推動了經濟社會可持續發展。」中國宏觀經濟研究院研究員薑長雲說。（葉曉楠 王聰）

《人民日報海外版》（2024年12月03日 第 05 版）