【香港商報網訊】記者宋璟報道：12月8日，由東南大學、江蘇省政府研究室、中國經濟信息社主辦的中經智庫聯盟論壇·問道中國智能制造暨2016全球智能制造發展指數發布會在南京舉行，報告顯示，中國名列智能制造發展“先進型”國家行列。

　　中國位列“智造”第二梯隊

　　工信部數據顯示，中國制造業約佔整個世界制造業20%的份額，在500余種主要產品中，中國有220多種產量位居世界第一。中國制造業智能化程度在全球處于何種地位?全球智能制造發展指數報告對22個樣本國家進行評價的結果顯示，美國、日本和德國名列第一梯隊，是智能制造發展的“引領型”國家;韓國、英國、中國、瑞典、瑞士、芬蘭、法國、奧地利和加拿大名列第二梯隊，是智能制造發展的“先進型”國家。

　　中國經濟信息社相關負責人表示，中國在全球智能制造發展指數中綜合排名第6位，然而，在智能制造的發展環境、要素支撐、發展基礎和制造業智能化應用水平方面均存在一定的“非均衡”特征，政、產、學、用、資的融合有待進一步加強。全球智能制造發展指數評價結果顯示，中國的智能制造發展環境和發展基礎較好，在22個樣本國家中分別位列第3位和第4位;在要素支撐和制造業智能化應用水平有待提升，分別位列全球第13位和第10位。

　　高端裝備對外依存度高

　　報告顯示，從智能技術研發和智能技術的應用情況來看，中國較多的學術研究成果與較低的制造業智能化應用水平形成反差。數據顯示，中國智能制造相關論文數量最多，佔世界總量的22.76%，但在世界智能制造應用排名前十的國家中，中國未列末位。從中國現階段制造業生產效率和智能裝備的使用情況來看，中國正在由“高投入、高消耗、高污染”的傳統制造業發展模式向“數字化、智能化、信息化”的創新發展模式轉型。從中國智能裝備的國際貿易情況來看，中國的進出口總額與日本、德國相當，然而，日本、德國以出口智能裝備為主，中國進口裝備規模遠高于出口規模，而且中國高端設備核心部件的數控系統也主要依賴進口，中國高端裝備對外依存度高。

　　據悉，全球智能制造發展指數對全球范圍內符合一定條件的國家進行綜合評價，通過對智能制造密切相關因素的綜合分析，建立系統、全面、特色的評價體系，並運用相應的指數化評價方法進行量化測評，旨在全面衡量並真實反映一定時期內國家智能制造產業發展綜合實力，簡明直觀、客觀公正地體現國家智能制造發展水平和狀態，為全球智能制造發展提供指導和參考。指數構建了包含4個一級指標、10個二級指標和22個三級指標的評價體系。其中，一級指標主要從發展環境、要素支撐、發展基礎以及制造業的智能化應用水平四個維度表征國家智能制造發展的內在規律。二級指標是基于功能屬性對一級指標的具體展開，考慮了真實性與全面性，同時考慮數據可獲得性，各層次之間通過指標加權後逐級合成。所有指標均來自于權威機構發布，可以由公開渠道獲取的原始數據，或通過系統且科學的方法合成計算，並有專業組織維護並定期更新的數據源。

　　專家把脈：

　　錢志新：企業家要提高“數商”

　　“得智能制造者得天下;得大數據者得大天下;超越BAT的下一代BAT就在大數據。”南京大學教授、博士生導师錢志新強調，中國企業實現智能制造的核心在于數據。他建議，企業家要提高“數商”，提高對數據的認知水平、應用能力和對數據人才的開發能力。

　　錢志新表示，數據是認知的資源，智能制造的核心是數據，但是這方面中國企業相對滯後，企業數據庫分散、陳舊、不靈活，影響智能制造的開展。他建議每個企業要建立現代化的數據中心，重視數據資產的管理和增值。在數據應用能力方面，智能制造的過程就是是數據羅列、加工、整合的過程，數據產品的生產包括數據采集、交換、轉換、加工，最後應用到設備中。企業要實現數據流、業務流、實物流、金融流四個“流”一體化，解決數字應用問題。企業要建立數據管理庫，更需要人才支撐。美國提出未來十年最重要的四類人才中，數據人才的薪水位列第一，可以體現數字人才將決定未來的發展。他表示，中國大數據人才最為集中的是北京、深圳、杭州，江蘇還不是最多，企業要培養數據官、數據總監、數據工程师等三類數據人才，支撐數據應用。

　　于秀明：找到適宜方法避免“上熱下冷”

　　工信部電子工業標准化研究院研究員于秀明表示，此次全球智能制造發展指數為企業提供了參考，亦將成為中國智能制造發展的風向標。對于智能制造的發展，她認為，智能是基礎，制造是目的，在智能化方面，企業要找到適宜的方法，避免“上熱下冷”，更不要在沒有數字化、網絡化的基礎上提“數字化”。企業要首先打造自己的基礎，其次再通過智能化的引入達到最終的目標。