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一、数字技术正向制造业深度渗透
近年来，以云计算、人工智能、物联网、3D打印、虚拟现实、区块链为代表的一系列数字技术快速发展，在制造业中的应用场景不断拓展，有望进入成熟期。
在制造业创新链条中，数字技术也在向各個环节渗透发展。在创意形成环节，数字技术通过增强信息感知能力和覆盖范围，增强了创新者的观察域、学习能力和搜寻能力，有助于在更加广阔的范围发掘创新点。在研发设计环节，数字化研发工具广泛普及，不断升级，功能更加丰富，物理试验逐步向数字仿真演变，有效降低了研发成本，提升了效率。在工程转化环节，工业互联网、数字孪生等技术以大规模、多维度的信息采集能力和模拟能力，使制造过程得以“黑箱洞见”，为跨越死亡之谷拓宽了路径。数字技术的广泛渗透，不仅改变了制造业创新活动的形式和流程，也给制造业创新生态带来了趋势性变化。
二、制造业创新生态面临“四化”新趋势
（一）创新主体大众化
先进的数字技术通过市场聚合、产权保护、平台协作等功能降低技术创新难度、创新成本和风险，推动更多的大众群体参与到制造业创新活动中来。当前的大数据技术与电子商务模式结合，可以有效聚合“长尾用户”，发掘形成新产品和新技术的有效需求，为创新者提供了市场推动力，提高了创新成活率，实现创新主体扩容。
大数据、人工智能和工业互联网的联合应用让一些制造企业搭建起“所见即所得”的创新平台，降低开发者的技术门槛，吸引用户直接参与到产品的设计创新中来。
部分工业互联网平台为制造开发者提供了API（应用程序接口），通过平台提供的数据和软件，参与者可以便捷的开发自己的工业APP，并借助平台实现商业化应用。基于此种模式，产业链上下游的企业、个体开发者和“创客”积极参与工业APP以及工业软件的模块开发，围绕产业链形成了庞大的创新群体。
（二）协同创新便捷化
数字技术的深入应用使制造业创新模式由“链式”向“并发”转变，为创新协同提供了时间窗口。在企业内部，综合考虑可采购性、可生产性、可维护性和可盈利性的产品全生命周期研发管理体系的建立，使得多部门协同开发成为趋势。
泛在的网络接入、虚拟现实、数字孪生等技术，让创新网络中的创新各方交流更充分，多部门在线汇聚、智慧全天候临场成为常态化创新场景，跨地域、跨企业、跨产业链的大规模协同创新成为可能。
在创新资源整合方面，先进数字技术的支持使得各类知识资源和技能汇聚成为知识资产池。高度集成的数字化模型、仿真体系都为企业在创新流程中整合知识、工具和方法提供了便利。各类知识资源的流动冲破了专业、部门和厂所之间的壁垒，将传统上相互独立、顺序进行、碎片化的研发活动在时间和空间上实现了重组和优化，有利于创新活动中的动态协同和创新合力形成。
在信用环境和独占性制度构建方面。大数据和区块链等技术有利于数据安全管理、隐私保护、质量追踪和信息溯源能力的提升，创新参与者的信用情况更加透明，技术泄漏风险降低，知识创造的收益保障增强，创新协同可持续。
（三）创新载体平台化
随着创新所需要的知识越来越复杂，即使是大型企业也更加依赖外部资源。在数字化技术支撑下，制造业网络平台能够丰富创新者的外部链接，优化创新组织结构，提升创新活动效率，成为汇聚产业链、供应链上各类创新者的核心载体。创新活动由原来因为地理临近导致的地域集中逐步转化为数字时代的向平台集中。
在服务能力方面，基于数字技术的平台以数据作为重要创新要素，能够解决承载大规模应用时出现的资源调度问题，并能够精确匹配海量用户需求，实现服务资源的优化部署。
在资源支撑方面，数字化平台不仅提供信息渠道，还可以共享计算力、存储量、工艺技术、制造设备等复杂性软件和硬件设备，平台基础设施内容不断扩展，有力推动开源、共享、协同的创新生态形成。
在创新组织优化方面，平台提供的“众包”模式促使研发设计组织形式从“公司+有限雇员”的金字塔结构向“平台+海量个人”的扁平化结构转变。平台提供的丰富链接增进了企业间的强关联，扩大了弱关联范围，破除创新者的制度惯性，避免路径依赖。
（四）创新扩散加速化
大数据技术可以从多个维度对知识技能进行更加精准的描述，虚拟现实技术以远程交流临场化促进隐性知识显性化，这都促进了技术知识的有效传播。创新平台上沿链企业的并行研发活动能够促进不同行业创新成果的横向交流和跨界传播。生产设备和先进仪器的共享模式降低了中小企业使用新技术、新设备和新工艺的门槛，促进了“干中学”“用中学”等非研发型创新活动。
数字技术的支持改善了技术市场的流畅度和安全性，促进了技术市场的繁荣。创新者数量增加、信用透明度增强、交流网络密度提升、平台服务的成熟，便于技术市场流畅度的提升。区块链和大数据等技术提升了知识产权保护能力，降低了交易成本和风险，增强了技术市场的安全性。
三、多措并举营建我国制造业创新云生态
从上述制造业创新生态的变化趋势来看，在数字技术的支撑下，未来制造业将形成基于云端的创新生态。现阶段，应当针对我国数字技术本身以及数字技术推动制造业创新的薄弱环节采取必要举措，加强我国制造业对未来创新生态的适应性。
（一）加快前沿数字技术研发
发挥国家战略科技力量作用，对人工智能、大数据、物联网、区块链等关键数字技术的未来发展方向进行预判并开展深入研究，夯实理论基础，增强技术储备。鼓励数字技术服务企业加强面向制造业的专门关键技术研发，实施工业技术软件化工程，构建面向行业的知识库、模型库、零件库、工艺库和标准库，增强制造业的数字资源基础。以行业龙头企业、制造业创新中心、产业创新中心牵头，联合各产业链上下游对行业内关键共性数字技术进行研发。
（二）加强数字化基础设施建设
加大高速网络的覆盖率，保障制造企业和工业设备对高质量网络的连接能力。制定制造业数据采集标准，建立全面覆盖的制造业基础数据采集体系。优化超级计算机和算力中心布局，建立行业算力中心和区域算力枢纽。鼓励社会资本投资数字化基础设施建设，并纳入REITs基金投资对象。推广数据管理和网络安全等技术应用，联通数据孤岛，整合碎片化数据。引导制造业平台企业与公共部门加强征信等数据对接，建立政企互动的信息分享合作机制，打造开放共享的制造业大数据公共资源。
（三）推进制造业企业数字化改造
加快推动企业设备和生产线数字化改造，推动核心设备和业务系统上云入网，加快工业软件普及。打通企业内外信息流、数据流、业务流、资金流、知识流的协作链条，加快工业互联网网络和标识解析体系建设。广泛培育工业APP，推进企业在工业互联网上资源共享、能力协同。
（四）促进制造业数字化平台建设
鼓励制造业龙头企业牵头，联合上下游企业，打造各具特色的数字化平台，探索融合“研发互联网+制造互联网+消费互联网+服务互联网”的全链式平台。提升数字化平台高弹性计算、数据库、安全、IOT（物联网）、存储等核心技术和服务的供给水平，促进企业聚集。完善平台治理相关法律法规体系，加强制造业数字化平台监管，鼓励有序竞争，防范平台垄断，维护好平台上各类主体的合法权益，积极构建多主体、多维度、多要素的多元共治的良性治理模式。
（作者单位：国家发展改革委产业所）
近年来，以云计算、人工智能、物联网、3D打印、虚拟现实、区块链为代表的一系列数字技术快速发展，在制造业中的应用场景不断拓展，有望进入成熟期。
在制造业创新链条中，数字技术也在向各個环节渗透发展。在创意形成环节，数字技术通过增强信息感知能力和覆盖范围，增强了创新者的观察域、学习能力和搜寻能力，有助于在更加广阔的范围发掘创新点。在研发设计环节，数字化研发工具广泛普及，不断升级，功能更加丰富，物理试验逐步向数字仿真演变，有效降低了研发成本，提升了效率。在工程转化环节，工业互联网、数字孪生等技术以大规模、多维度的信息采集能力和模拟能力，使制造过程得以“黑箱洞见”，为跨越死亡之谷拓宽了路径。数字技术的广泛渗透，不仅改变了制造业创新活动的形式和流程，也给制造业创新生态带来了趋势性变化。
二、制造业创新生态面临“四化”新趋势
（一）创新主体大众化
先进的数字技术通过市场聚合、产权保护、平台协作等功能降低技术创新难度、创新成本和风险，推动更多的大众群体参与到制造业创新活动中来。当前的大数据技术与电子商务模式结合，可以有效聚合“长尾用户”，发掘形成新产品和新技术的有效需求，为创新者提供了市场推动力，提高了创新成活率，实现创新主体扩容。
大数据、人工智能和工业互联网的联合应用让一些制造企业搭建起“所见即所得”的创新平台，降低开发者的技术门槛，吸引用户直接参与到产品的设计创新中来。
部分工业互联网平台为制造开发者提供了API（应用程序接口），通过平台提供的数据和软件，参与者可以便捷的开发自己的工业APP，并借助平台实现商业化应用。基于此种模式，产业链上下游的企业、个体开发者和“创客”积极参与工业APP以及工业软件的模块开发，围绕产业链形成了庞大的创新群体。
（二）协同创新便捷化
数字技术的深入应用使制造业创新模式由“链式”向“并发”转变，为创新协同提供了时间窗口。在企业内部，综合考虑可采购性、可生产性、可维护性和可盈利性的产品全生命周期研发管理体系的建立，使得多部门协同开发成为趋势。
泛在的网络接入、虚拟现实、数字孪生等技术，让创新网络中的创新各方交流更充分，多部门在线汇聚、智慧全天候临场成为常态化创新场景，跨地域、跨企业、跨产业链的大规模协同创新成为可能。
在创新资源整合方面，先进数字技术的支持使得各类知识资源和技能汇聚成为知识资产池。高度集成的数字化模型、仿真体系都为企业在创新流程中整合知识、工具和方法提供了便利。各类知识资源的流动冲破了专业、部门和厂所之间的壁垒，将传统上相互独立、顺序进行、碎片化的研发活动在时间和空间上实现了重组和优化，有利于创新活动中的动态协同和创新合力形成。
在信用环境和独占性制度构建方面。大数据和区块链等技术有利于数据安全管理、隐私保护、质量追踪和信息溯源能力的提升，创新参与者的信用情况更加透明，技术泄漏风险降低，知识创造的收益保障增强，创新协同可持续。
（三）创新载体平台化
随着创新所需要的知识越来越复杂，即使是大型企业也更加依赖外部资源。在数字化技术支撑下，制造业网络平台能够丰富创新者的外部链接，优化创新组织结构，提升创新活动效率，成为汇聚产业链、供应链上各类创新者的核心载体。创新活动由原来因为地理临近导致的地域集中逐步转化为数字时代的向平台集中。
在服务能力方面，基于数字技术的平台以数据作为重要创新要素，能够解决承载大规模应用时出现的资源调度问题，并能够精确匹配海量用户需求，实现服务资源的优化部署。
在资源支撑方面，数字化平台不仅提供信息渠道，还可以共享计算力、存储量、工艺技术、制造设备等复杂性软件和硬件设备，平台基础设施内容不断扩展，有力推动开源、共享、协同的创新生态形成。
在创新组织优化方面，平台提供的“众包”模式促使研发设计组织形式从“公司+有限雇员”的金字塔结构向“平台+海量个人”的扁平化结构转变。平台提供的丰富链接增进了企业间的强关联，扩大了弱关联范围，破除创新者的制度惯性，避免路径依赖。
（四）创新扩散加速化
大数据技术可以从多个维度对知识技能进行更加精准的描述，虚拟现实技术以远程交流临场化促进隐性知识显性化，这都促进了技术知识的有效传播。创新平台上沿链企业的并行研发活动能够促进不同行业创新成果的横向交流和跨界传播。生产设备和先进仪器的共享模式降低了中小企业使用新技术、新设备和新工艺的门槛，促进了“干中学”“用中学”等非研发型创新活动。
数字技术的支持改善了技术市场的流畅度和安全性，促进了技术市场的繁荣。创新者数量增加、信用透明度增强、交流网络密度提升、平台服务的成熟，便于技术市场流畅度的提升。区块链和大数据等技术提升了知识产权保护能力，降低了交易成本和风险，增强了技术市场的安全性。
三、多措并举营建我国制造业创新云生态
从上述制造业创新生态的变化趋势来看，在数字技术的支撑下，未来制造业将形成基于云端的创新生态。现阶段，应当针对我国数字技术本身以及数字技术推动制造业创新的薄弱环节采取必要举措，加强我国制造业对未来创新生态的适应性。
（一）加快前沿数字技术研发
发挥国家战略科技力量作用，对人工智能、大数据、物联网、区块链等关键数字技术的未来发展方向进行预判并开展深入研究，夯实理论基础，增强技术储备。鼓励数字技术服务企业加强面向制造业的专门关键技术研发，实施工业技术软件化工程，构建面向行业的知识库、模型库、零件库、工艺库和标准库，增强制造业的数字资源基础。以行业龙头企业、制造业创新中心、产业创新中心牵头，联合各产业链上下游对行业内关键共性数字技术进行研发。
（二）加强数字化基础设施建设
加大高速网络的覆盖率，保障制造企业和工业设备对高质量网络的连接能力。制定制造业数据采集标准，建立全面覆盖的制造业基础数据采集体系。优化超级计算机和算力中心布局，建立行业算力中心和区域算力枢纽。鼓励社会资本投资数字化基础设施建设，并纳入REITs基金投资对象。推广数据管理和网络安全等技术应用，联通数据孤岛，整合碎片化数据。引导制造业平台企业与公共部门加强征信等数据对接，建立政企互动的信息分享合作机制，打造开放共享的制造业大数据公共资源。
（三）推进制造业企业数字化改造
加快推动企业设备和生产线数字化改造，推动核心设备和业务系统上云入网，加快工业软件普及。打通企业内外信息流、数据流、业务流、资金流、知识流的协作链条，加快工业互联网网络和标识解析体系建设。广泛培育工业APP，推进企业在工业互联网上资源共享、能力协同。
（四）促进制造业数字化平台建设
鼓励制造业龙头企业牵头，联合上下游企业，打造各具特色的数字化平台，探索融合“研发互联网+制造互联网+消费互联网+服务互联网”的全链式平台。提升数字化平台高弹性计算、数据库、安全、IOT（物联网）、存储等核心技术和服务的供给水平，促进企业聚集。完善平台治理相关法律法规体系，加强制造业数字化平台监管，鼓励有序竞争，防范平台垄断，维护好平台上各类主体的合法权益，积极构建多主体、多维度、多要素的多元共治的良性治理模式。
（作者单位：国家发展改革委产业所）