近年来，中国高端制造业的终端产品在国际上的竞争力持续增强。
2023年中国高端制 造业出口值达到10.65万亿元，占全年出口交货值比例72.84%。自2020年以来，高端制造 业出海贡献度连续四年保持在70%以上，2023年该比值创历史新高5 。特别是消费电子、 新能源汽车、航空航天等领域的产品，技术水平和国际市场份额均取得了显著成就。但与 此同时，许多高端设备制造所需的关键零部件和核心技术对进口的依赖度仍然较高。根据 中国工程院对26类制造业主要产业存在的短板分析，中国当前产业基础的薄弱环节聚焦于 基础零部件/元器件、基础材料、基础制造工艺和装备、基础工业软件、基础检测检验设备 和平台，统称“五基”。造成这种进口依赖问题的原因是多方面的，包括基础研究和产业共 性研究投入限制、原始创新能力不足、产业链发展不均衡以及国际政治经济形势影响等。 2023年，中国R&D经费支出33278亿元，与GDP之比为2.64%，其中基础研究经费2212 亿元，占R&D经费支出比重仅为6.65%6 。
为积极应对、补足产业链的短板和断点环节，中国制造企业亟需加强基础科学和应用 基础研究，提升原始创新能力。加大基础研究和产业共性研究的投入，结合对进口技术的 引进、消化、吸收和再创新，将有助于帮助中国高端制造业突破当前在关键中间产品的研 发和生产中所遇到的瓶颈，提升关键核心技术和高端装备的自给率，增强产业链的自主可 控性，从而实现畅通、自主的产业链循环。
过去几年，中国的大型制造企业在数字化转型方面投入了巨大的资金和资源。中国产 业数字化规模达到43.84万亿元，占数字经济比重达到81.3%，占 GDP 比重为34.77%7 。据 统计，约有80%的企业已经完成了基础设施的信息化、自动化和数字化改造。2023年，中 国重点工业企业数字化研发设计工具普及率达80.1%，关键工序数控化率达62.9%，分别较 “十四五”初期提高了5.4和7.6个百分点8 。然而，在快速引入新技术和新系统的过程中， 系统之间的兼容性和整合性不足，再加上数据种类繁杂、标准不统一、协议封闭造成数据 难以共享等问题，造成的结果是，虽然单个系统内部的自动化水平提高了，但系统间的壁 垒却形成了一个个独立的信息孤岛，在一定程度上影响了制造业全流程的协作效率和决策 的及时性、准确性与科学性，抑制了企业响应外部市场变化和抵御内外部风险的能力。
一些领先的制造企业已经通过实施工业4.0战略，从全局的角度重新思考并规划数字 化和智能化应用，实现端到端应用场景的贯通。此外，这些企业还通过在原本相互独立的 设备上嵌入先进的数据收集和分析技术，实现不同系统和流程的无缝集成，并在此基础上 构建数字化控制塔，以提高生产过程的透明度。通过这些控制塔，企业能够实时监控生产 瓶颈，并迅速通过流程优化来解决问题，从而提高生产效率。
如今，消费者的需求日趋个性化、动态化、多样化，这一点在服装、家电、汽车和3C 等消费品制造业体现得尤为明显。以汽车市场为例，从2019年开始，新车型井喷式进入公 众视野，现在中国市场每年上市的新车型数量约为十年前的两倍。然而，单车型的销量却 不高，年度销量前五的爆款车型合计年销量比十年前下降超过50%9 。制造企业亟待从传统 的大规模生产模式逐渐转向更加灵活的定制化生产模式。根据测算，到2025年，中国C2M （用户直连制造模式）市场规模有望突破千亿元大关，到2026年将达到1374.3亿元，年复 合增长率预计可达24%10。
为顺应C2M的大势，在研发端，可以通过平台化标准组件的设计，结合客户洞察和仿 真模拟，提前预测市场需求，快速响应市场变化；在生产端，通过模块化生产，灵活调整 生产线和生产计划，适应产品的快速迭代和定制化生产，提高生产效率和市场响应速度； 在物流配送端，通过变革自身的履约网络结构、优化供应链网络，提高供应链的灵活性和 响应速度。此外，还可以应用“整合工厂模式（integrated factory model）”，通过打造 一个统一的平台界面，将研发端、工程端和制造端紧密连接，从而加速产品从设计到生产 的整个流程——利用仿真技术对研发和工程设计团队生成的CAD数据进行模拟，并预先输 入制造过程，以提前评估生产可行性，预测产品在实际生产中的表现。
2022年，全球人工智能（AI）制造业市场规模为26亿美元，预计在预测期内收入年复 合增长率为44.5%。2023年AI技术在中国制造业应用的市场规模约为56亿元人民币，从 2019年起，市场规模增长率持续保持在40%以上，2025年市场规模将达到141亿元人民 币11。通过识别类应用、数据建模优化类应用及知识推理决策类应用，AI技术正在工业研发、 生产、管理及服务等全环节助力制造业的高端化转型。例如，融合ChatGPT的工业机器人， 可以理解人类的自然语言指令，并在执行路径规划、物体识别等任务时做出相应的决策， 减少人为错误、提高产品质量和可靠性；融合智能算法的供应链管理，可以实现智能调度、跟踪和预警，更好地实现履约需求。行业应用角度，预计到2025年，电子通信/半导体AI 应用市场的规模将达到41亿元人民币；汽车制造行业紧随其后，达37亿元；能源电力行 业将达到25亿元；制药行业将达到17亿元；金属及机械制造行业将达到13亿元；其他行 业预计为8亿元12。尽管AI大模型在智能制造中的应用前景广阔，但在大规模落地应用过 程中仍面临系统集成、数据可靠性等问题。
针对识别类应用、数据建模优化类应用，当前许多企业的旧产能设备老旧，难以与新 技术有效对接。可喜的是，我们已经在市场上观察到一些企业通过升级更新现有老旧设备 的数据接口和通讯协议，在利用已有IT/OT基础设施且不淘汰现有设备的情况下，获取“边 缘侧”数据，从而实现从研发到生产再到质量控制的全流程管理闭环；针对知识推理决策 类应用，当前依然需要评估AI发出指令的可靠性，需要人为干预以确保生产安全。相应地， 随着通用AI技术的演进、企业人员能力的提升以及数据治理的日趋完善，AI所扮演的角色 将从“co-pilot（辅助）”发展为“决策主导+人工验证”，并最终演进为可受信赖的自主闭环。
随着自动化、数字化、智能化技术的快速发展和应用，传统的劳动密集型生产模式正 在向技术密集型转变，中国制造业对人才的需求结构也随之发生了显著变化——2022届在 制造业的本科毕业生就业比例达到22.2%，高职毕业生比例达到25.0%，分别较2018届提 高了4.2和3.9个百分点13。尽管中国制造业规模稳居世界第一，但制造业中科学家和工程 师占从业人员的比重仍然较低。2020年，中国制造业中科学家和工程师的占比仅为3.55%， 远低于德国的23.2%和欧盟的14.2%14。根据国家人力资源与社会保障部公布的数据分析， 到2025年，智能制造领域将需要900万人才，而人才缺口预计将达到450万人。根据国家 教育部、人力资源和社会保障部、工业和信息化部联合发布的《制造业人才发展规划指南》 预测，到2025年，新一代信息技术产业、高档数控机床和机器人、节能与新能源汽车、电 力装备、新材料这五大制造业重点领域的人才需求均将超过100万人。
一些企业通过与高校紧密合作，建立人才培养基地，共同开展技术研发和人才培养。 通过产学研结合的方式，在获得最新科研成果的同时，也引进符合产业需求的相关领域优 秀毕业生加入企业。在此基础上，由于AI技术在深入应用落地的过程中，需要既懂技术又 懂工业产业的人才，以实现技术与产业的深度融合，所以企业也应重视对现有人才的筛选 和培养，需围绕国家重大战略、重大工程、重大项目、重点产业，赋予自身员工参与相关 实际项目、积累丰富实战经验的机会，健全自身的高技能人才培养体系。
在国际市场新秀迭起、地缘政治风云变化的今天，中国制造业出海已是大势所趋。 2018年至2022年，中国制造业对外直接投资流量的年复合增长率达到9.2%，2022年流量 达到271.5亿美元，占中国对外直接投资流量总额的16.6%15。从主观角度出发，以东南亚 为代表的新兴国家经济正快速增长，为中国制造企业提供了不可多得的新业务增长点和盈 利机会，加之当地优惠的招商引资政策以及显著的人力和原材料成本优势，无一不在吸引 着中国制造企业向该地转移产能。2021年至2023年，中国制造业对东南亚的累计投资金额 超过400亿美元，远超欧洲、拉美等地区。从投资金额来看，印尼是中国制造企业投资的 首选目的地，投资规模达到59.2亿美元16。从客观角度出发，当前层出不穷的绿色壁垒、 技术性贸易壁垒、进口限制关税等诸多挑战，也正倒逼中国制造企业通过构建本地化供应 链，从而掌握海外业务主动权。在此背景下，我们观察到中国制造业正逐渐从产业链局部 环节出海，迈向端到端全链条出海。越来越多的企业正通过上下游企业联合出海的方式构 建本地化供应链。
中国制造企业有望构建起中央控制塔（control tower），将核心决策和指挥中枢保留 在总部，利用包括5G、物联网、大数据分析和AI等工业4.0先进技术优势，实时收集和分 析全球生产和供应活动的数据，提供精准的指导和支持，实现对全球产业链的集中管理和 优化。
