發改委官員重磅演講：天天忽悠新概念，中國要為此付出沉重代價！
2020年以「新製造時代」為主題的「中國網際網路製造峰會」在廈門召開，當時國家發改委產業司原司長年勇發表重要講話。
以下為演講速記，由中制智庫整理：
今天要講製造業，有人跟我說不太理解，說你還講製造業，題目和內容都有點low。我說講什麼不low呢？講大數據、雲端運算、區塊鏈不low，但是我說你理解錯了，我們這個社會目前最大的誤導就是製造業不行了，製造業落後了，要講大數據、雲端運算、區塊鏈、量子計算之類，才跟得上形勢，才與時俱進。這是當前社會最大的問題。
美國從來沒有放棄製造業
要談製造業是因為當前製造業還是我們國民經濟的基礎，是我們科學技術的基本載體。一個國家的科技水平和經濟實力體現在哪裡？唯一的標誌就是製造業發不發達。這個是我們現在沒人說的，不想說，不願意說。我總結，人類的發展進步就是製造業的發展進步。人家會說我偏激，我說人和動物的區別就是在於人可以製造工具。現在有一個說法叫做美國是服務經濟了，後工業社會，不搞製造業了，而中國製造業很發達。你知道美國的具體情況是什麼樣？我分享一下我的觀點，可能不一定對，大家共同交流。
去年美國服務業的比重是81%，以此證明美國是後工業經濟，是不要製造業的經濟。但是很多人不知道，81%背後的東西是什麼？美國的服務業裡頭60%以上都是為製造業服務的，大體這些年占美國經濟總量48%、49%、50%。什麼意思？美國為製造業服務的生產占一半，就是說美國經濟全部總量里有一半是為製造業服務。加上製造業本身，就超過了60%。換句話說，可以說美國製造業占美國經濟總量超過60%。美國其實還是一個製造業大國，美國從來沒有放棄製造業，直到今天。前天川普還說，美國要成為世界製造業的超級大國，中心意思是講要擺脫中國的依賴。如果我們中國對這個認識不清楚，天天忽悠新概念，我估計中國要為此付出沉重的代價。
智能製造的昨天、今天和明天
第一，昨天。人類歷史就是科學技術不斷為製造業賦能的歷史，我們不斷發明新的科學技術，不斷應用在製造業上，促進位造業的發展進步。
智能製造提出的時間不長，是1988年美國的懷特教授出的一本書《智能製造》，這裡面首次提出來，提出來以後到現在也就32年，時間很短。實際上說起智能製造，往前追溯，應該說是從第一次工業革命開始，那個時候是1776年，瓦特發明蒸汽機，那個時候製造業開始比較快的進步。瓦特發明蒸汽機，是動力的進步，不用人去拉，人就可以解放出來。那個時候開始我們就已經進入了製造業的現代化進程。（防失聯請複製加微信：snianshus註明讀者）
第二次工業革命是以1821年法拉第發明電動機為標誌，人類進入了電氣化時代。從1946年發明電子計算機開始，我們進入了第三次工業革命的時代。第三次工業革命這個時代還在持續，至於持續多長時間不知道。
這個過程當中我們經歷了自動化或者叫數位化，後來經歷了網絡化，近幾年由於大數據、雲端運算、人工智慧等等新技術的出現，包括人工智慧的技術，第三次工業革命就被認為是智能化時代。在過去200多年當中，第一次工業革命以來，已開發國家從來沒有放棄過製造業，而且始終處在製造業的領先地位。
從國內來看，我們國家改革開放40年來，我們緊跟已開發國家的步伐，向他們學習，抓住全球產業大勢，特別是新一代資訊技術和傳統的製造技術有機融合，這方面還是取得非常大的進步，取得了很多成就，這些成就就不一一列舉。為什麼有這個成就？一個原因是我們積極向別人學習借鑑，一個是我們自己不斷努力的結果。
第二，今天。儘管過去40年我們製造業取得很大成就，發展成世界第一大製造體系（總規模），製造業存在的問題也是很多，距離已開發國家差距還非常巨大。儘管塊頭不小，但是比較高端的這部分差距還是非常巨大。
當然，我們真正走工業化的時間還是比較短，實際上也就這40年，換句話說，現在我們取得的成就實際上是我們用三四十年的時間走完了西方已開發國家近300年的工業化道路。走過了第一次工業革命的一百年，走過了第二次工業革命的一百年，又走過了第三次工業革命的前三四十年，這麼短的時間內我們急速追趕，勢必肯定缺失了很多東西，少了很多環節。
歸納起來比較突出的有三個方面：
第一，產業基礎十分薄弱。其中最為突出的就是基礎研究，基礎研究對後面的應用至關重要。因為前面工業化時間很短這個客觀現實，好多基礎研究沒有跟上，大學研究機構和大企業的基礎研究都很差。一百多年前美國有一個物理學家叫做亨利·羅蘭，他有一個演講，他說為了應用科學，科學本身必須成功，假如我們停止科學的進步而只留意科學的應用，很快就會退化成中國人那樣。多少代人以來他們都沒有什麼進步，因為他們只滿足科學應用，卻從來沒有追問過他們所做事情的原理，這些原理就構成了科學。到了一百多年之後的今天，我們改的怎麼樣了？我回答不了這個問題。但是我們看到的現實是我們重大的基礎理論、重大的原創核心技術幾乎是空白。
高端的晶片、智能的工業機器人等等這些硬體我們目前幾乎不能生產，原創的作業系統等這些關鍵軟體也要依靠進口。比方說驅動電機，生產驅動電機的一個小部件國內生產規模很大，全世界沒有人可比，但是製造這個電機所需的高速精密軸承、耐電材料、高精度位置和溫度傳感器、電子開關IGBT等等這些東西，我們沒有一件能生產。由於基礎的研究差，導致了底層的硬體、底層的軟體都要依賴別人，這是我們跟已開發國家和美國最根本、最大的差距。
第二個短板是產業生態上不去。製造業的整個產業鏈不完整，這個問題非常突出，有的環節是空白的。為智能製造服務的關鍵基礎設施還差得很遠。
第三，產業環境亟待提升。我歸納有三個偏差。第一個偏差是不重視製造過程、製造經驗。就是好大喜功，沒有認識到工業1.0、2.0、3.0到4.0要一步一步走。工業化的進程可以縮短，但不可以省略。省略了任何一個環節將來都要付出沉痛的代價，而且早晚還要補上。你想跳過，將來都要付出代價，而且這個代價非常沉痛。所以第一個偏差是認知偏差。第二，引導偏差，很多引導策略不系統、不完整，碎片化，沒有辦法執行，針對性和可操作性都很差，重點也不突出。這種情況下怎麼形成共識、形成合力？第三個偏差就是執行偏差，在推進位造業智能化或者推進智能製造過程中，沒有看見主導力量，各自為政，一片散沙，資本、人力、物力的投入都浪費掉了。
這就是我們今天面臨的形勢，就是這麼嚴峻。
第三，明天。明天面臨什麼？實際上很清楚，今天面臨什麼短板、瓶頸，那就是我們明天要努力的方向。
第一，要夯實基礎。有大學的問題、研究機構的問題、企業的問題，這些基礎都要夯實，沒有這個基礎想飛是不可能，必須全社會有這個意識。大學在基礎研究中承擔至關重要的角色，美國的經濟起飛有兩個引擎，一個在美國的西部，在加州的舊金山灣區，一個在美國的東部，在麻省的波士頓。西部地區有加州大學、史丹福大學這樣一系列的著名大學。東部地區有哈佛大學、麻省理工學院等。這些大學有雄厚的研究力量，有長期的積累，有源源不斷的學生進來和出來，提供了源源不斷的一代又一代的精英人才。美國這兩個地方圍繞著大學形成產業。
同時，這一套已開發國家的製造業體系和發達的金融業體系確保了美國從大學的基礎研究出來的成果能夠小試、中試、產業化，然後放大，最後就是很大的產業。工廠可以不放在美國，可以放在中國、歐洲。但是，它的原創成果在它的大學裡，而且這些教授、實驗室主任領著老師學生圍繞著某一個細分領域持續研究，從前幾代的實驗室主任手裡接過來這個接力棒。
曾經有一個中國小孩在那工作，我就問他，你是幹什麼的，他就做研究，來了半年。我說我想知道這半年你的學習、生活狀態是什麼樣子？他說我的半年全部在實驗室，早上起床吃點東西就到實驗室，到晚上十一二點回去。他說也不是老師要求他這樣子，從實驗室主任到一幫年輕老師到學生都是這樣的狀態，而且全是自願的，每天的狀態都非常激昂，覺得有意義。我說這就是美國強大的唯一原因，誰能做到一點誰就是最大最強的。
第二，健全生態。一個是健全智能製造產業鏈，把短板補上。一個是推進智能製造的基礎設施建設，包括工業網際網路、5G。一個是人才體系的建設，沒有人什麼都幹不成。
第三，完善環境。第一，提升認知水平。第二，加強引導，要破除引導策略的碎片化。我曾經牽頭制定了一個《增強制造業核心技術三年行動計劃》。為什麼要制定這個？就是想集中少數重點領域，把各種資源、資金、人才都集中到這個領域，使這個領域儘快有所突破。現在已經執行到第二輪，支持了一大批項目，效果非常好。第三，推動實施。我們講智能製造，重心還是製造，你不能想像你的製造不行，上面加個計算機，加個軟體就行了，不是這樣的。製造業需要積累，需要摸索，它有很多隱性知識，不是三天兩天就學的來的。如果不熟悉製造過程、製造程序、製造工藝，那後面的再多的數據都沒有用，你根本不知道數據背後是什麼。
從這個意義上講智能製造的推進可能需要一個製造業巨頭來引領來主導，沒有的話，這個事情就很難做。製造巨頭才了解製造業，才明白製造工藝、製造程序，掌握製造的核心技術，不掌握這個，你想引領也引領不了。國際上最典型就是GE，上百年的製造經驗，它對製造工藝的理解比任何其他企業都深刻。同時又有巨大的實力來提升資訊技術水平，掌握了大量資訊技術的關鍵，這樣，兩方結合才可能引領智能製造的發展。
