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智能制造“揭榜挂帅”是一种全新升级推动中国制造转型发展的有效方式，其将政策激励和企业实训紧密结合，是中国制造科技突破的关键举措。
盘和林
10月8日，工信部办公厅、市场监管总局政策研究室发布《关于开展2023年度智能制造系统解决方案揭榜挂帅项目申报工作的通知》。“揭榜挂帅”变成中国制造业向中国制造转型发展的新路径。
“揭榜挂帅”是一种新的非周期性科研课题组织模式，可以将其看作一种悬赏任务鼓励创新的形式，政府部门进行“揭榜挂帅”是为了满足领域关联性核心技术难题。最先，政府将这种瓶颈问题分解成多个技术研发单项工程。随后，政府通过悬赏任务的形式将科技攻关广告任务出来。进而，公司领取悬赏任务技术项目并投入研发。最终，视成效政府部门给予企业一定奖励。依靠这种方法，我国实现了行业技术科技攻关目标，打破了领域瓶颈问题，完成补链强链，而公司通过科技研发得到自主创新利润的与此同时，已经从实践探索中培养了自主创新能力。
本次智能制造解决方法“揭榜挂帅”，是为了对于制造业数字化转型征选公司进行技术研发，产生好几套公司智能制造转型发展的整体解决方案。国内制造业开始向数字化转型，中国制造业转为中国制造是构建中国式现代化的必经之路，智能制造系统都是创新驱动发展不可或缺的一部分。但是当前我国生产制造企业大部分处于自动化技术、信息化管理环节，对系统化智能制造欠缺总体定义，更缺乏完善的智能制造解决方法。
因此，本次《通知》以“揭榜挂帅”的形式，对焦21个智能制造解决方法科技攻关方位，激起这种行业领军企业积极投身于智能制造解决方案产品研发，以这些智能制造解决方法为突破口，产生应用案例示范作用，推动我国别的生产制造企业的向智能制造转化，明确制造业智能化技术性阻力的与此同时，也使生产制造企业见到智能制造的实际实际效果。
此次智能制造系统“揭榜挂帅”的领域包含比较广泛，包含石油化工、钢材、新型材料、工业母机与机器人等，有传统制造业，也是有新型产业和战略性新兴产业。在智能制造技术研发方向中，《通知》主要聚焦“基本生产制造能力更新”、“关键生产过程中提升”、“核心要素资源保障”3个方向。而事实上，本次智能制造“揭榜挂帅”根据不同领域有不同的要求。
化工厂、钢铁等产业链归属于传统制造业，传统制造业智能制造变革的目地更偏重于提质增效降低成本，因此关键生产过程中提升、核心要素资源保障便成为了传统行业智能制造变革的重要方位。例如机器视觉技术在产品质量检测方面比人的眼睛更有效率，这也是智能制造设备对生产过程中的改善，这种提升有效提升了传统企业的产品品质。优化算法和要素资源融合也可以为用户提供新的价值，例如融合数据资源和电力因素，可以以智能化实现节能减排，释放出来数据信息创新要素使用价值。
工业母机和工业机械手等领域归属于新型产业和战略性新兴产业，新型产业智能制造变革的目地更偏重于智能制造专业能力的建立，所说授人以鱼不如授人以渔，工业母机、工业机器人的下游企业本来就是生产制造企业，自身有智成就变革的要求，有一些工业机械手公司本来就是智能制造整体解决方案提供商，所以这样的企业就不能只是集中在生产过程中优化要素资源应急保障能力，而是要提高给予智能制造解决方案水平，提高商品融进智能制造系统软件能力。
“揭榜挂帅”创新形式的关键在于提升创新协同性。产业协同创新非常重要，原因是多方面的：
其一，现阶段生产制造企业大部分对焦产业供应链某一主要阶段，全产业链的公司非常少，因此制造企业的全部技术性改进都不能脱离上下游企业与顾客独立进行，故步自封难以实现。例如处理芯片自主创新那就需要芯片设备、芯片生产企业协同进行，假如智能制造计划方案只对焦公司内部，容易和上中下游脱轨，从而使智能制造计划方案最后无法落地式。
其二，智能制造解决方法自身是一个复杂的系统软件。在智能制造在实践中，有一些技术能够跨公司通用性，但是有些技术性只能依靠订制来达到，所以一定要防止“一招鲜吃遍天”的观念。务必意识到，无法通过一套标准化的智能制造解决方法来解决所有公司的难题，这并不现实，因此智能制造解决方法必须多方面协作，必须智能制造企业及生产制造企业在协调管理在实践中磨合期可行方案。
其三，智能制造必须产业研究统筹推进。科研单位给予智能制造技术发展趋势，而企业负责实践活动，理论和实践相结合、相磨合期，才可能在智能制造层面做到真正的提升。
总体来看，智能制造“揭榜挂帅”是一种全新升级推动中国制造转型发展的有效方式，其将政策激励和企业实训紧密结合，是中国制造科技突破的关键举措。但这一条途径也并非一帆风顺，畅行无阻，要高度重视到科技创新多元性、系统化。因此在具体项目设计方面，必须务求健全，想让公司面对真正想要的智能制造核心技术推行科技攻关，让“揭榜挂帅”的政府奖励用在刀刃上。此外，“揭榜挂帅”其实也是自主创新角度的方向标，方向标指向的方位，是我国产业链最需要突破方向。而得益于现行政策高度重视，中国制造业必定能够向中国制造全方位变化。
（作者系浙江大学国际协同国际商学院数据经济和金融前沿研究核心联席会负责人、研究者）
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