一、對2016年形勢的基本判斷

（一）智能制造將迎來發展黃金期

2015年，政府和企業聯合發力，推動智能制造進入發展快車道。國務院相繼印發《中國制造2025》和《國務院關于積極推進“互聯網+”行動的指導意見》，明確了智能制造作為兩化深度融合的主攻方向，指出了“互聯網+”協同制造等11個重點行動領域。工信部組織開展了《2015年智能制造試點示范專項行動》，批準實施了94個智能制造專項項目，開啟了我國智能制造發展的新篇章。天津、廣東等地紛紛出臺智能制造配套政策，加大智能制造推動力度。智能制造正成為行業發展熱點。格力集團、長虹電器、三一重工等制造企業以智能手機為切入點，面向智能家居、工程機械等細分領域，積極搶占智能制造產業體系入口。3D打印、工業機器人等智能裝備普及加速。青島3D打印研究院、武漢金運激光公司等機構推出3D在線打印平臺，將客戶需求、設計師、制作工廠、物流配送等資源匯聚撮合，實現了創意產品的個性化定制。工業機器人正從汽車、電子、金屬制品、橡膠等行業向紡織、物流、國防軍工、食品、原材料等領域加速滲透。智能工廠逐步成為制造企業標配。四川長虹、九江石化、中石油、中海油等多家企業啟動建設智能工廠，其中，青島海爾的沈陽冰箱互聯工廠成為全球家電行業首個智能互聯工廠。2016年，智能制造政策紅利將持續釋放，人工智能、虛擬現實、機器視覺等智能制造技術創新將愈加活躍，智能工程機械、工業機器人、智能汽車、可穿戴設備等智能裝備和產品普及率將大幅躍升，一大批智能制造解決方案提供商將在市場逐鹿中脫穎而出。

（二）制造業線上線下融合成大勢所趨

當前，線上和線下融合正由零售、酒店、餐飲等生活領域向生產領域加速滲透，一大批制造企業通過O2O模式融合線上線下渠道，探索個性化定制、按需制造等新型生產方式。寶馬搭建了汽車眾創設計平臺，并在德國開設了客戶創新實驗室，使眾多分散的消費者與寶馬汽車的設計者、生產者實現廣泛、實時、頻繁的交流互動，激發了社會群體的創新潛力，有效滿足了消費者個性化需求。青島紅領通過搭建線上線下融合的個性化定制平臺，逆向整合服裝設計和生產要素，形成了全球協同、全員在線、實時同步、數據驅動的服裝智能定制模式，實現了從C2M的全產業鏈協同設計制造和從M2C的一站直式營銷，平均每天完成2000-2700件定制西裝的生產，原材料庫存減少了80%，生產周期縮短了40%。紅豆集團建設了基于互聯網的紡織材料交易中心、面料館、紅豆商城交易中心，通過線上線下渠道提供信息、交易、交割等服務，形成了為智能設備廠商做配套、為傳統企業做行業應用的B2B2C融合平臺，促進服裝紡織產業鏈企業和個人客戶全面參與，截止2015年6月，該平臺注冊企業2800多家，交易企業近400家，交易額達84.76億元。洋河酒廠推出白酒行業的線上營銷線下經營O2O模式的“洋河1號”配送酒行，滿足了消費者線下場景購酒便利性的需求，成為白酒行業O2O模式的先行者和領航者。2016年，隨著“互聯網+”理念的深入和應用的普及，越來越多的制造企業將順應O2O融合大勢，以線上線下雙向轉化為抓手，整合線上線下兩種資源優勢，開展基于互聯網的個性化定制、遠程診斷、質量監測、在線維護等新業務，推動制造業向價值鏈高端邁進。

（三）工業軟件“云化”將成主流

隨著云計算的深入應用，云存儲、云同步、云備份逐漸普及，軟件行業“云化”之勢悄然開啟，工業軟件領域自然也不例外。一方面，傳統工業軟件企業紛紛啟動“云化”轉型。數碼大方推出“工業軟件云服務平臺”，將軟件和信息資源部署在云端，使用者根據需要自主選擇軟件服務，同時，使用者可通過云端分享“他人”的案例、庫、標準、手冊以及經驗等，也可將自己的成果提供到云端，實現信息共享和知識復用，目前使用企業已達3萬家。寶信軟件依托“上海工業云公共服務平臺”，匯集了汽車、民用航空、鋼鐵等領域上百類制造資源，為企業提供云設計、云仿真、云制造等軟件服務。用友加快互聯網化步伐，將ERP等傳統信息化軟件搬上云端，提供多樣化的增值服務。另一方面，一些初創企業緊抓行業發展機遇，創新推出工業軟件云服務。北京市科學技術研究院和北京工業大學聯合成立研發和孵化機構——北京工業技術研究院，聚焦工業軟件云，聯合軟通動力、IBM、CAXA等合作伙伴，共同推出北京“云鏈”工業SaaS云平臺，該平臺集成了多款國內外工業設計、仿真軟件，為中小工業企業提供軟件租用服務，改變了傳統購買套裝軟件的使用模式，降低了企業使用軟件的成本。截至2015年5月，北京“云鏈”工業SaaS云平臺已經為200多家中小企業、科研院所提供相應的云服務。2016年，將有更多工業軟件企業加速“云端”部署，工業軟件將從套裝模式向云化模式轉變，工業軟件云服務將憑借成本和資源優勢成為中小工業企業使用軟件的主流模式。

（四）工業大數據商業價值日益顯現

工業大數據應用正由企業單一營銷環節向全生命周期、全產業鏈蔓延擴散，成為驅動制造業創新發展的關鍵要素。海爾推出SCRM會員大數據平臺，建立了“look-alike”模型，將用戶社區數據、中國郵政地址數據、雜志機構客戶數據相匹配比對，實現了營銷信息的精準投放。寶潔公司憑借百度提供的用戶體驗行為數據分析報告，準確定位中國消費者行為偏好，確保了營銷策略的精準有效。福特在研發設計階段引入大數據技術，基于消費者數據分析了解用戶使用習慣，使汽車功能設計更加貼合消費者需求。遠大集團利用大數據技術，對用戶空調機組數據進行遠程實時采集分析，實現了對機組運行狀態的動態感知和故障實時診斷排查。三一重工集團計劃依托互聯網在線診斷云平臺，通過高精度傳感器實時采集機械裝備數據，運用大數據技術深度挖掘加工設備狀態信息，為制定設備監測和維修方案提供決策支撐。紅領集團基于RCMTM大數據平臺，面向全球提供高級服裝定制服務，實現了2015年上半年企業營收同比增長超200%的經營業績。上海電力公司借助IBM公司的智能停電計劃方案，通過運用大數據分析技術，將設備可用系數提高至99.8958%，企業售電量及年產值增加0.65%。飛鶴乳業聯合IBM、漢端科技，基于大數據技術打造全產業鏈可追溯體系，實現了對產品的全程追溯管理。2016年，隨著國家大數據戰略的落地實施，社會各界將會掀起工業大數據應用熱潮，大量的工業企業將認識到工業大數據的潛在價值，探索應用工業大數據分析技術，挖掘工業數據價值，打造數據驅動型企業以獲取市場競爭優勢。

（五）傳統制造業將加速互聯網化

在“互聯網+”的浪潮下，傳統制造企業與互聯網企業協力推動產業創新變革將成為新常態。在家電領域，家電巨頭頻頻與互聯網巨頭從資本、內容、渠道等方面展開多模式結盟。如，繼小米以12.66億元正式入股美的后，美的再擁抱京東、當當等電商平臺，實現智能家居及渠道共享的戰略合作；TCL集團牽手萬達欲在智慧家庭、互聯網商業等領域發力外，又與騰訊合作共同布局大屏市場；2015年初，海爾聯手魅族科技同攻智能家居、互聯網金融；海信與未來電視、愛奇藝PPS、鳳凰視頻等11家視頻網站簽約。在汽車領域，眾多傳統汽車企業聯合IT企業開啟“互聯網+汽車”戰略，推動汽車由“功能車”向“智能車”轉變。如，東風、長安等企業與華為合作，共同研發智能汽車觸摸屏和操作系統；上汽集團與阿里巴巴在“互聯網汽車”及相關應用服務領域開展合作，共同打造“互聯網汽車”生態圈；北京汽車與樂視聯合推出“SEE計劃”，并宣稱將垂直整合汽車互聯網生態系統。2016年，傳統制造企業互聯網化進程將加速，鋼鐵、機械、化工、輕紡等越來越多的傳統制造業將加速擁抱互聯網，互聯網將與研發設計、生產制造、物流配送、企業管理等各環節融合，促進工業生產節能減排，推動傳統生產模式、經營模式創新變革。

（六）跨境電商將成制造業“出海”風口

當前，跨境電商發展迅猛，并帶動制造業加快“出海”征程。一大批制造企業正積極搭乘跨境電商發展快車，以拓展海外市場，提升品牌國際競爭力。一方面，跨境電商正成為制造業產能過剩的化解器。廣東東莞、福建晉江、浙江義烏等制造業密集地區，以跨境電商加強出口導引，將產能輸送向東南亞、南美等世界各地，使以往高達數十億元的庫存壓力得到有效疏解。截至2015年5月，福建晉江從事跨境電商的制造企業數量已突破1500家。另一方面，跨境電商正成為制造企業將產品銷往世界各地的連接器。浙江奧康國際依托跨境電商平臺蘭亭集勢，實現了鞋制品對200多個國家的網絡銷售。廣東鷹牌陶瓷集團通過全球最大B2B跨境電商平臺TradeKey開展在線銷售活動，將市場版圖擴大到了全球182個國家。廣東易事特電源股份有限公司與拉美地區知名B2B電商平臺Mercantile合作，實現了對30多個拉美國家的業務拓展。福建九牧王服裝集團通過跨境電商，實現了對全球20多個國家的男裝市場布局。2016年，跨境電商發展態勢將依然強勁，預計我國跨境電子商務交易額將達到6.8億元，年均增速超過30%。此外，再加上國家“一帶一路”政策的戰略引領，跨境電商將逐步演變為制造企業“出海”的重要通道。

二、需要關注的幾個問題

（一）工業企業管理模式與O2O不相適應

金字塔式的工業企業管理組織架構，使信息傳遞層級繁多，從一定程度上阻礙了O2O模式的快速發展。傳統企業在實施O2O的過程中，往往因信息傳遞緩慢，致O2O效率優勢無法體現，如客戶由線上導流到線下時，交易數據是否真實，交易是否達成，雙方互評體驗如何等信息，大多無法快速獲取并予以響應。可見，O2O模式的落地需要設立專業部門組織實施，并對企業原有的組織結構和業務流程再造升級，才可能實現線上線下環節的順暢銜接。

（二）本土IT企業工業大數據服務能力薄弱

當前市場上工業大數據業務實力過硬的企業，大多為IBM、GE、惠普、Oracle、EMC、西門子等外資企業。華為、浪潮、中科曙光、百度、騰訊、阿里等國內企業雖然也在大數據領域做了相應的戰略部署，但大多對制造業的行業特性缺乏了解，因此，目前國內IT企業在工業領域的大數據應用案例并不多見。工業數據涉及國家經濟命脈，從安全角度來看，發展一批工業大數據服務提供商勢在必行。

（三）制造服務業統計指標體系缺失

隨著新一代信息技術在人類生產生活中的廣泛應用，制造業與服務業融合發展已經成為現代產業發展的主流趨勢。然而，我國現有的產業統計指標體系，依然遵循《國民經濟行業分類》標準執行，這與產業邊界日益模糊的現狀已經不相適應，更不利于從宏觀角度衡量制造服務業發展狀況。因此，根據制造服務業的內涵和重點內容，探索建立制造服務業統計指標體系，為制定制造服務業發展政策提供客觀依據意義重大。

（四）跨境電商物流配送滯后

當前我國跨境電子商務物流方式主要以物品行郵方式出境，一件發往歐美的EMS國際包裹通常需要300多元，送達時間在15-20天之間。不僅物流時間長，投遞時效不穩定，而且費用頗高。另外，很多跨境電商公共服務平臺、電商企業、物流企業之間尚未實現數據對接，導致配送時間長、包裹無法全程追蹤，甚至出現通關受阻以及包裹破損丟失等不可控問題。

三、應采取的對策建議

（一）支持發展一批O2O第三方專業服務機構

一是鼓勵企業構建面向制造業的第三方O2O開放平臺，為制造業與O2O深度融合發展搭建橋梁。二是探索建立生產性創新服務平臺，面向初創企業提供設計、測試、生產、融資等創新創業服務。三是鼓勵圍繞O2O與制造業融合的第三方專業服務機構發展，為制造業開展O2O提供組織變革、業務流程優化、資源整合等咨詢服務，以及平臺搭建、系統運維、產品監測等方面的技術服務。

（二）加快推動工業大數據服務發展

一是研究出臺促進工業大數據應用的政策文件，明確工業大數據不同產業環節的重點內容，為IT企業發展工業大數據服務指明方向。二是建立IT企業與制造業溝通交流平臺，推動雙方在資本、技術等方面加強合作，協力破除工業大數據應用發展瓶頸。三是制定相應的財政扶持政策，如稅收優惠、貼息貸款等，引導社會資本參與工業大數據服務創業創新。

（三）研究建立制造服務業統計指標體系

一是加強對制造服務產業發展規模、結構、效益的定性和定量分析研究，研究建立符合國際慣例、反映我國制造服務業發展特點和水平的統計指標體系。二是探索建立研發設計服務、電子商務、售后服務等傳統業態和融資租賃、總承包總集成、精準供應鏈管理、個性化定制等制造服務業新興業態的統計指標體系，以便對制造服務業的發展進行跟蹤和監測。三是推動建立我國制造服務業統計信息管理和定期發布制度。

（四）整合物流倉儲服務資源支持跨境電商發展

一是鼓勵跨境電子商務企業建立海外倉，支持有條件的企業在海外設立批發展示中心、商品市場、專賣店、“海外倉”等各類國際營銷網絡，整合大型國際快遞企業、物流配送企業等物流資源，促進跨境貿易服務本地化。二是積極利用移動互聯網、地理位置服務、大數據等信息技術提升跨境電子商務通關效率。三是整合優化電商服務資源，支持集交易、電子認證、在線支付、物流、信用評估等服務于一體的第三方跨境電子商務綜合服務平臺發展，推進跨境電子商務一站式服務。

本文作者：工業和信息化部賽迪研究院 兩化融合形勢分析課題組