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http://www.gkong.com 2024-09-23 11:24 来源：新华网

近年来，我国制造业转型升级再提速，众多企业引入工业机器人以提升效率与质量。未来，制造业的发展需深度融合大数据、AI等信息技术，对于转型中的制造企业而言，突破数字化转型的技术瓶颈，已成为亟待解决的关键课题。

智能制造核心支撑是装备

中国是全球大的机器人市场。数据显示，目前工业机器人应用已覆盖中国国民经济60个行业大类、168个行业中类，中国连续10年成为全球大工业机器人市场。2022年，中国工业机器人产量达到44.3万套，同比增长超过20%，装机量占全球比重超过50%。

随着新兴科技加速拥抱千行百业，智能制造正在多领域多场景落地开花：在汽车制造领域，通过引入机器人、物联网等技术，实现生产线自动化改造，降低了生产成本；在电子信息领域，通过引入智能工厂、工业互联网等技术，实现生产过程实时监控、数据分析和优化调整；在生物医药领域，通过引入基因编辑、生物打印等技术，实现生产过程的控制和个性化定制。

“智能制造已成为全球各国加速产业升级、拉动经济增长、构建竞争新优势的关键力量，成为各行各业实现质量变革、效率变革和动力变革的主要手段。”新松机器人总裁张进介绍，机器人作为智能制造的核心支撑装备，成为当下大国参与全球产业分工、争夺全球产业链的重要战场。

作为国内早涉足于机器人技术的研发企业，新松机器人参与了深中通道等国家重大工程。在2018年平昌冬奥会闭幕式上，新松机器人研发的24个移动机器人带来了充满现代感与科技感的表演，将惊艳世界的“北京8分钟”演出推向了高潮。如今，新松成功打造了涵盖核心技术、核心零部件、核心产品与行业系统解决方案的全产业价值链体系，以金蝶云·苍穹平台为技术底座，以金蝶云·星瀚为应用支撑，助力新松全面替代了国外SAP ERP系统；打通系统间壁垒，建设了一体化、智能化、数字化的运营管控平台，以业务数据驱动财务数据，推动业财一体化深度融合。

在张进看来，面对全球机器人产业新一轮的变革机遇期，机器人企业在坚持自主创新的同时，必须借助前沿技术和工具，打破传统架构与模式，向平台化、一体化、智能化方向发展，并通过数字化转型实现国产化升级，以迈向高质量发展之路。

数字化驱动产业转型升级

随着科技的不断进步，“人工智能+”作为加快发展新质生产力的新引擎之一，正在引领各行各业的转型升级。

发展新质生产力是推动高质量发展的内在要求和重要着力点。党的二十届三中全会审议通过的《中共中央关于进一步全面深化改革、推进中国式现代化的决定》提出健全推动经济高质量发展体制机制，并明确“健全促进实体经济和数字经济深度融合制度”“推动制造业高端化、智能化、绿色化发展”。

今年以来，“智能制造”成为社会关注的热点话题，各行各业都在积极探索如何将AI技术与自身业务相结合，以实现更高效、智能的运营模式。在企业级AI赛道上抢先布局，金蝶软件推出了数字员工、苍穹GPT大模型能力平台及财务领域大模型，并发布了包括新一代企业级AI平台和超级智能AI管理助手，为企业提供更强大、更智能的数字化转型支持。

在金蝶集团总裁章勇看来，数字化是企业划破迷雾、韧性变革的利器，能够帮助企业实现降本增效和商业模式的创新、转型。新松与金蝶在业财融合、管理平台、工业互联网等方面深入合作，双方团队一起攻坚克难，实现了ERP系统的国产化替代，建设了一体化、智能化、数字化的运营管控平台。并通过企业级云服务平台+EBC企业业务能力，解决了在研发、制造、计划、组织等领域的“顽疾”，塑造了装备制造行业数字化转型的国产化。

数智赋能点燃新质生产力

当下，随着科技革命和产业变革的深入发展，基于工业互联网的产业生态加快形成。数据显示，截至2023年年底，国家两化融合公共服务平台服务工业企业18.3万家。我国关键工序数控化率和数字化研发设计工具普及率分别达到62.2%和79.6%

数字经济作为加快发展新质生产力的重要抓手，主战场在制造业。如何迎接数字化趋势，真正地解决企业具体问题？北京兰光创新科技有限公司董事长朱铎先认为，新质生产力是核心竞争力，数字化转型是有效路径，数字技术是重要的使命技术。企业在数字化转型的过程中，很重要的一点则是应用数字技术。

对此，金蝶中国高端制造事业部副总经理张家逢也表达了同样看法，制造企业数字化转型中，核心是基础数据，“数字”是基础的基础，这个如果不整理好，就会对后面一系列规划带来致命影响。特别是对于大型企业来说，基础数据与业务初始系统一样重要；初始化数据要提前规划好，要责任到人，要对数据的质量负责。

业内人士表示，加快发展智能制造有助于巩固壮大实体经济根基，关乎我国未来制造业的全球地位。一方面需要有关部门继续加大对智能制造装备产业的支持力度，推动产业技术创新和产业链协同发展，建成一批引领产业发展的智能制造示范工厂和一批具有行业及区域影响力的工业互联网平台。另一方面，需要培育一批水平高、服务能力强的智能制造系统解决方案的供应商，更好地推动企业进行数字化转型、智能化提升。

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