人工智能作為引領第四次科技革命的戰略性技術，不斷融合5G、互聯網、云計算和大數據等新興信息通訊技術，全面賦能實體經濟推動產業智能化轉型升級。近年來，中國人工智能產業規模達到3031億人民幣，同步增長15.1%;人工智能企業在全球占比排名第二，比重高達24.7%。 相關數據顯示，由“中國制造”向“中國智造”的轉型故事正在上演。

在工業智能化的新格局中，除了數字化，目前還有許多落后的狀態需要去改變，比如產能結構不合理，投資點與現實情況相差甚遠等，而且我國的工業智能化發展之路也面臨以下幾點挑戰：

1）疫情加劇以后，不管是美國還是中國都在量化寬松，雖然企業估值上漲，但估值增長和收入增長是不匹配的；

2）移動化、5G、AI等技術的落地比較成熟，很多頭部行業里的公司都在逐漸實現這幾項技術，而且越來越成熟，如何實現差異化刻不容緩；

3）全球話語權，現在中國的企業走向國際，開始主導一兩條國際的產業鏈。所謂產業鏈不單單是企業非常知名，而是已經形成對外輸出的能力，比如華為、小米。但是“卡脖子”問題依舊存在，所以發展專精特新企業、單項冠軍企業變得尤為重要。

工業智能化時代，智造企業應該如何破局？

中國從2010年開始成為全球第一制造大國，并沒有擁有與制造大國所匹配的全球產業鏈分工地位和全球價值鏈的分配地位。

但不可否認，我國智能制造發展迅速，發展戰略清晰。2016年12月8日，我國工業和信息化部、財政部聯合制定的《智能制造發展規劃（2016–2020年）》（以下簡稱《規劃》）頒布。根據《規劃》，2025年前，我國推進智能制造發展實施“兩步走”戰略。

第一步，到2020年，智能制造發展基礎和支撐能力明顯增強，傳統制造業重點領域基本實現數字化制造，有條件、有基礎的重點產業智能轉型取得明顯進展；

第二步，到2025年，智能制造支撐體系基本建立，重點產業初步實現智能轉型。

在政府部門的規劃中，2025年，規模以上制造業企業基本普及數字化；而到了2035年，規模以上制造業企業將全面普及數字化。

綜上所述，制造業的轉型升級勢在必行，智能制造已然成為新的時代風口。除了中國，德國的工業4.0戰略，美國的工業互聯網計劃，日本的超智能社會5.0藍圖，都在試圖向智能制造邁進。人工智能、物聯網、大數據、云計算、5G等先進技術正在以“工業4.0”之名，掀起對傳統工業的智能革命。

可以說，中國企業的崛起離不開制造業的發展，尤其是智能制造行業的發展！

盡管中國的智能制造進行得如火如荼，但我國智能制造仍面臨人才缺口大、培養機制跟不上、現有制造業人員適應智能制造要求的轉型難度較大等問題。

跟據人社部的數據，2020年，智能制造領域人才需求為750萬人，人才缺口達300萬人。預計2025年，人才需求將到達900萬人，人才缺口為450萬。

不僅是人才缺口大，制造業人員流動性也很大。根據中金公司的調研，在跨過劉易斯拐點后，制造業勞動力市場中需求方的議價能力下降。例如，有些汽車配件企業希望可以留住熟練工人，但新冠肺炎疫情發生后，部分四川、重慶的工人可能選擇不再回來，過去幾年的產業內遷也使很多中西部勞動力選擇就近就業。

而且智能制造轉型升級創造的新職位需要新型技術人才，但傳統就業人員并不一定能在短期內轉型并適應新職位需求。以工業互聯網為例，中國工業互聯網研究院的研究表明，工業互聯網相關職業在不斷涌現。2019年、2020年國家發布的29個新職業中，與工業互聯網相關的達到13個，如大數據工程技術人員、云計算工程技術人員，占新增職業的44.8%。要勝任這些新職位需要較高、較新的知識儲備，原有傳統制造業領域的工程技術人員要滿足這些新崗位的技能需求，需要時間培養。

對于制造業企業來說，除了要吸收技術上的精英之外，作為管理者或者決策者，也要提升自身視野，適配時代選擇，促進企業降本增效，實現可持續發展。

為了幫助智能制造領域的管理實踐者解決企業和個人的發展需求與問題，長沙新華開設了智能制造專業正在火熱招生中！