中国制造业转型升级大约要多久，有哪些机遇和挑战？
第一阶段：基础巩固与初步升级（已在进行，但仍在持续）
这个阶段的核心是效率提升和成本优化。中国制造业过去几十年的优势在于“世界工厂”的地位，通过规模化生产、低成本劳动力和完整的供应链，满足了全球对消费品的需求。现在，这个阶段的升级在于：
自动化和智能化改造： 用机器人替代人力，提升生产线的效率、精度和稳定性。这已经在很多领域（如汽车、电子）如火如荼地展开。
绿色制造和环保升级： 满足日益严格的环保法规，减少污染排放，发展节能技术。这既是挑战，也是对低端产能的淘汰。
供应链韧性建设： 应对全球地缘政治和疫情等因素带来的供应链中断风险，构建更具弹性和多元化的供应链体系。
这个阶段的升级，可以说已经进行了一段时间，并且会持续相当长的时间，因为它涉及到基础生产能力的改造和企业文化的转变。我认为，在这个层面的基础升级，至少需要1015年才能看到普遍性的、深度性的改变。
第二阶段：创新驱动与高端化发展（正在加速，是关键的转型期）
这是中国制造业真正意义上的“转型升级”，从“制造大国”走向“制造强国”的核心阶段。重点在于：
技术自主创新： 从模仿到创造，在核心技术、关键零部件、高端装备上实现突破。比如，芯片、高端数控机床、航空航天材料等。
研发投入加大： 企业需要将更多资源投入到研发，建立自己的技术壁垒和知识产权。
品牌建设与价值提升： 从OEM（代工生产）转向OBM（自有品牌生产），提升产品附加值和国际竞争力。
服务型制造： 将生产与服务深度融合，提供定制化解决方案、远程维护、全生命周期管理等增值服务。
这个阶段的难度和挑战更大，需要更长时间的积累和突破。我认为，要在这个阶段实现质的飞跃，让中国制造在全球高端产业链中占据主导地位，可能需要2030年，甚至更长的时间。 这期间会有反复，会有成功，也会有挫折。
第三阶段：智能化生态与全球领导力（远景目标，需长期培育）
当基础和创新能力都达到一定水平后，中国制造业将进入一个更高级的阶段：
构建产业生态： 形成以数字技术为驱动，融合设计、研发、生产、销售、服务等全要素的智能化产业生态。
引领全球标准： 在新兴技术和产业领域制定国际标准，掌握话语权。
高质量发展模式： 实现可持续、包容性的发展，技术进步与社会福祉同步提升。
这个阶段的实现，将是一个持续数十年的过程，甚至可能是一个永无止境的追求卓越的过程。
总结一下，如果非要给一个大致的“多久”，我认为中国制造业从“大”到“强”的深刻转型升级，是一个至少需要2030年才能见到显著成效，并持续演进的过程。
机遇：
1. 巨大的国内市场潜力： 中国拥有全球最大、最活跃的消费市场。随着居民收入水平的提高和消费结构的升级，对高品质、个性化、智能化产品的需求不断增长，为制造业转型升级提供了最根本的市场支撑。
2. 完整的产业体系： 中国已经建立了门类齐全、产业链相对完整的制造业体系，这是其他国家难以比拟的优势。这种体系能够为新技术、新产品的推广和应用提供良好的基础，也便于进行协同创新和系统升级。
3. 科技创新加速： 国家大力支持科技创新，在人工智能、大数据、5G、物联网、新材料等领域取得了显著进展，这些前沿技术为制造业的智能化、数字化转型提供了强大的驱动力。
4. 政策红利与支持： 国家出台了一系列支持制造业转型升级的政策，包括减税降费、研发补贴、人才引进、金融支持等，为企业提供了良好的发展环境。
5. 全球供应链重塑中的机遇： 随着全球地缘政治的演变和供应链风险的增加，一些跨国公司正在寻求供应链的多元化和区域化。中国凭借其强大的制造能力和相对成熟的供应链，有机会吸引更多高端制造环节的转移和就近配套，提升在全球价值链中的地位。
6. 绿色发展需求： 全球对可持续发展的关注，为中国发展绿色制造、节能环保技术、新能源产业提供了巨大机遇，可以借此摆脱资源环境的束缚，实现高质量发展。
挑战：
1. 核心技术“卡脖子”问题： 在芯片、高端装备、精密仪器、核心软件等关键领域，中国仍然依赖进口，自主创新能力有待加强。一旦被“卡脖子”，整个产业链的升级就会受阻。
2. 创新能力与机制： 虽然科技投入加大，但原始创新能力、技术成果转化效率、产学研深度融合等方面仍有提升空间。很多企业依然习惯于跟随模仿，缺乏颠覆性创新。
3. 人才短缺与结构性矛盾： 高端技术人才、复合型人才、产业工人技能升级等方面的需求巨大，但供给相对不足。人才培养体系与产业发展需求存在错配。
4. 中小企业转型困难： 广大中小企业缺乏转型升级的资金、技术和人才，面对市场竞争和成本压力，转型升级的动力和能力相对较弱，容易被淘汰。
5. 成本上升压力： 劳动力成本、环保成本、原材料成本等持续上升，对过去依赖低成本优势的企业构成了严峻挑战。
6. 市场环境和营商环境： 部分领域的市场准入限制、知识产权保护不足、公平竞争机制不完善等问题，依然制约着企业大胆创新和发展。
7. 全球贸易摩擦和技术封锁： 国际贸易保护主义抬头，地缘政治风险加剧，对中国的出口和技术引进带来不确定性，增加了转型升级的外部压力。
8. 传统观念的束缚： 一些企业和管理者仍然存在“重生产、轻研发”、“重规模、轻效益”、“重短期、轻长远”等传统观念，不利于深层次的转型。
总而言之，中国制造业的转型升级是一项系统工程，机遇与挑战并存。这条路需要战略定力，需要持续的投入和改革，更需要企业自身的革新与适应。它不是一蹴而就的，而是充满艰辛但又前景广阔的伟大征程。
网友意见
我从小是在工厂里长大的。我妈退休前在一家齿轮厂负责生产工作，而我也就读在厂里的幼儿园和小学。所以我童年里磨灭不去的回忆里有旧旧的厂房、一楼车间里轰鸣的机器声，和永远散不掉机油味。而像我们这种在子弟小学就读的人，从小就认得车、钳、洗、刨这几个字。而在这些回忆里，其实更多的是大量的工人的辛勤工作。夏天中午没时间午休的时候，很多工人师傅就会选择拿几个纸片子往地下一铺，就着机器席地而睡。工厂离不开工人，而工人也成为了机器的一部分，这大概是二十年前中国制造业的基本面貌。
以前的模式基本就是一到两个工人师傅负责一台车床，而且一般也是师傅带徒弟的学徒制。但在这之下，无法掩盖的是居高不下的不规范作业造成的工伤，因为人工操作失误或者车床失修造成的废件。这也导致了质检成了大部分制造业耗工最多的环节。而为了解决这个问题，国务院在2015年提出了《中国制造2025》的纲领 [1]，其中最重要的一个想法就是用「互联网+」来促进制造业发展。而互联网+说的通俗点其实就是要促进信息化和工业化的融合，也就是探索如何使用信息化来提升工业制造的效率的质量。在对《中国制造2025》采访中[2]，工信部长苗圩特别点出了制造业升级的重点是做出一批“智能化”的产品，比如如果我们加了人工智能（AI）到机器中，那么它在发现有潜在的安全风险时就不会操作，从而保护到操作人员，这就是智能化的具体体现。
而很多人不知道的是智能化已经不再是仅存在于报告里的词汇，而已经走入了越来越多的工业界产品中，当然制造业也不例外。先谈谈智能化的难点。第一是大部分流程是很难被放到一个框架里的，拿机械生产为例，不同的产品可能设计图纸不同，需要的车床组合也不同。因此如果下游种类很多，那么生产线需要深度优化才能实现智能化。第二是工厂中的设备本身往往缺少算力，很难支持复杂的智能控制。甚至在很多车间里是没有网络的，而设备也没有联网能力，这就限制了智能化的部署。所以总结来看，制造业的智能化是需要基于软件（智能模型推理&训练与优化）和硬件（设备算力、联网能力）的综合。
在2021的视角上看，已经有相当一批技术水平很高的制造企业在实际生产中用上了智能化，其中比较成熟的一套体系叫做「云边协同」（Edge-to-Cloud，简称E2C）。这套系统主要是解决上文提到的制造车间里设备无法被赋能，靠近设备的边缘侧缺乏算力，无法完成实时性强的数据处理和指令执行，更无法支持复杂智能模型部署的问题。举个简单的例子，我们想在传统的车床上加个摄像头来对成品进行拍照，并交给智能模型来检测这个成品是否有质量问题，如何调优，调优结果如何下发到摄像头这样的终端。最大的问题是怎么打通这个流程，比如摄像头该加在哪，智能模型应该被安放在何处。要知道大部分车床（这里更正一个概念：摄像头/车床上的传感器是终端设备，属于端。而传感器后端链接的服务器是边缘，或者说边缘侧。企业数据中心通常是私有/混合云端。端没有运算能力是肯定的，摄像头不会有计算能力，可以讨论的是边缘侧服务器是否承担部分算力的问题。）并不具备运算能力，或者运算能力非常有限，基本都是按照原始功能本身设计的算力而没有多余的能力做新的运算。
在这种前提下，云边协同的理念可以较低限度的对现有生产设备进行升级。比如我们可以在生产车间里加一台处理器负责采集车床上收集来的图片（这个叫做边端，edge），并由这台处理器进行简单的图片处理，并把信息传回到总公司（这个叫做云端，cloud）。一般来说，云端的算力非常强大，可以吞吐海量的数据，并可以训练、部署复杂的智能模型。而最后一步，就是把云端训练的复杂模型回传到生产车间里，而由车间里的处理器进行实时处理（如检测不良品），从而形成闭环。因此总结来看，云边协同就是把轻量级的处理放在边端（比如车间里），而复杂的计算放在云端，两者协调下达到高效的智能产业化。
而高效的智能制造业其实在疫情期间就显得更为重要，拿物联网龙头企业京东方为例，它们使用和云边协同的系统加速了生产性的恢复。从我所读到的报告来看，京东方的生产会涉及到复杂的协调问题，从收到订单、到把任务分发到智能工厂，再到进行生产，并进行验收，每一环都涉及到很多决策问题。拿其中的验收环节为例，传统的制造企业只要通过人工的方法对不良品进行检查。但人工的检验有很多问题，比如培训价格高，人会感到疲惫，且及时发现不良品也无法直接定位到故障设备。于是京东方和科技巨头英特尔（Intel）携手打造了一套完整的基于云边协同的智能系统（见下图）。
简单来说，京东方收集了大量的历史图像和工业相机采集的信息，并把这些信息送入了（云端的）数据中心进行数据处理并训练处复杂的人工智能模型，这个过程中会涉及到各种高运算开销的机器视觉模型和深度学习模型。当最适合的模型被选择出来后，这套系统会把它推送到（工厂里的）边缘服务器上，进行实时的质量监控、缺陷检测等任务。
不难看出，这一套复杂的系统需要极强的软件硬件支持，在软件层面它使用了英特尔基于OpenCV全面优化的OpenVINO™工具套件 ，可以加速人工智能模型的运算。在硬件层面上，京东方的边缘处理器使用了英特尔®至强®可扩展处理器作为其边缘服务器的核心计算引擎，而这款处理器集成了更多的核心和告诉缓存，非常适合在边端对深度学习推理任务中的密集计算提供特定硬件加速支持。在软硬协调、云边协同下，京东方实现了高达96%的缺陷检测准确率，这也是制造业智能化的优秀案例，同时，实现了人工替代率70%。
而这一套一体化的智能系统其实可以在很多场景下发挥效用，比如药剂生产厂商汇川技术所采用的智能灯检机检测系统。简单来说，汇川主要生产液体药物制剂，而其中质检的重要流程就是观察生产出的药剂是否有杂质或者沉淀。在传统生产制造的角度来看，这个过程依然是无法避免大量的人工，主要是安排视力符合药典标准的操作工在暗室中使用灯检仪对容器进行逐一检查。而想要自动这个流程，就需要协调边端的多个模块和智能模型一起工作。
而就像上图所示，汇川的一站式解决方案通过英特尔CPU提供算力的同时，结合英特尔® 工业边缘控制平台打造的 AC801 高性能智能机械控制器来协调多个部分的流程。同时灯检机的重点离不开机器视觉和对收集到的图片处理，而汇川的方案也同样使用了上文提到过的OpenVINO™工具套件以及优化视觉库 (Photography Vision Library)和英特尔®Media SDK 等组件，并通过内置英特尔® 深度学习部署工具 (Intel® Deep Learning Deployment Toolkit) 来有效提升推理速度。虽然这套系统主要是在边端依靠英特尔® 工业边缘控制平台来进行检测，但我认为如果未来搭配一个云端的配套组件，应该也可以发挥更好的效果。
因此在我看来，中国的制造业升级已经在路上，很多优秀的科技企业已经成功的把智能模型运用于了实际生产中，比如通过云边协同、软硬协调的模式解决智能模型落地的实际问题。而我积极的期待着，工厂里不该只是轰鸣的机械声和散不掉机油味，而是更多需要智能化、安全性的提升。它不仅代表着工人师傅们更加安全的生产环境，也代表着企业更高的效率和我们整个国家的创新能力。
参考文献：
[1] 国务院关于印发《中国制造2025》的通知。http://www.gov.cn/zhengce/content/2015-05/19/content_9784.htm
[2] 工业和信息化部部长：“中国制造2025”可简单概括为“一二三四五五十”。http://www.gov.cn/xinwen/2015-05/20/content_2865061.htm
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