當前，面臨生產要素、環境、市場等內外部形勢的劇烈變化，中國的智能制造處于怎樣的發展水平？全球智能制造領域又有哪些“他山之石”？邁向“制造強國”的過程之中，有哪些值得關注的關鍵要素？

《每日經濟新聞》記者專訪寧德時代首席制造官、上海交大溥淵未來技術學院院長倪軍教授，圍繞“智能制造”進行了一場深入對話。

作為橫跨學界和企業界的學者，倪軍多次參與制定中國制造業發展規劃，曾獲上海市白玉蘭獎和中華人民共和國國際科技合作獎。同時，他還是美國密西根大學終身正教授，曾獲美國總統獎，被美國制造工程師協會（SME）評為“全球智能制造領域20位具影響力教授”。

在倪軍看來，中國的智能制造還處于剛起步的萌芽階段，多個領域智能化趨勢明顯。像是以鋰電行業為代表的智能制造，市場滲透率不斷提升，未來將持續引領中國制造業轉型升級。

“與此同時，很多關鍵因素決定著未來制造的發展。宏觀政策、外商直接投資（FDI）、能源供應、人才培養、工資增長等非技術因素與技術創新應該是同等的重要。”倪軍向記者表示。

倪軍

智能制造已成生產范式

NBD：事實上，每一次技術革命都推動著制造業領域生產范式的轉變，蒸汽、電力、計算機構成了此前生產范式轉變的主要驅動力。根據您的觀察，身處第四次科技革命的當下，制造業的生產范式發生著怎樣的轉變？

倪軍：回顧制造業的發展歷史，制造業的生產范式發生了多次轉變。幾乎每20來年就會發生一次重大轉變。

20世紀上半葉，美國福特創造的以降低成本為目標的“大規模制造”，是大家公認的個制造范式。后來日本在學習美國之后，在全球掀起了關注成本控制同時關注質量的“精益制造”浪潮。

到了上世紀七八十年代，隨著計算機大量進入制造領域，數控機床也出來了，美國、日本及歐洲國家開始發展“柔性制造”。上世紀90年代末期，當時我們把大規模生產、精益制造、柔性制造三者的精華提取出來，在美國創造出了聚焦市場響應速度的新生產范式“可重構制造”。

當前，在大數據、人工智能等驅動之下，主導的生產范式已轉向了智能制造。從2020年起，我們就開始進入到智能制造時代。其主要特征，除了之前所追求的成本控制、質量保障、市場響應速度外，它更加講究各方面資源的高效利用。但這并不意味著放棄了此前的制造范式，它應該是在前者的基礎上于不同維度增加了智能化。

不管是汽車制造業，半導體制造業，還是鋰電制造業，整個制造工業隨著第四次科技革命的到來，其傳統的業務指標包括成本、質量、產能、效率等都有一個明顯的智能化趨勢。

寧德時代正追求極限制造

NBD：您曾經提出未來智能制造可終實現“4R”即響應性（Responsiveness）、韌性（Resilience）、可重構性（Reconfigurability）和可重用性（Reusability）。結合具體的智能制造應用場景，我們應如何理解？近幾年，寧德時代在智能制造領域又有哪些前沿探索？

倪軍：關于智能制造的定義沒有一個標準答案。關于上述“4R”，我主要強調的是在智能制造的過程中，機器設備需具有自我意識和自適應能力，能判斷自身狀態并做出相應調整。同時，整個系統在可預測的自動識別根因模式之下實現零缺陷，近零停機的生產狀態。

在傳統制造追求的質量、成本、柔性、效率以外，智能制造系統的主要設備需要擁有自我感知、自我適應、自我補償、自我預測的能力，令整體系統可以快速重構、重復利用，具備對市場快速反應能力的同時，提升抗各種干擾的能力（這種干擾可能來自供應鏈、原材料、設備、環境等等）。

在智能制造中，人、機、料等各個環節充滿了不確定性。如何在眾多變數之下，制造出的產品保持一樣的高質量，是一個巨大挑戰。換句話說，你的智能制造必須保證“首件成功，件件成功”。

我早年在研究全球制造業時，那時制造的標準是DPPM即每百萬個產品有一兩個不良品。但這已不能滿足當前先進智能制造的需求了。

以鋰電設備制造為例，動力電池制造有眾多難點，首先制造過程具有多場強耦合的特性、涉及超大多尺度的精度控制，且要求嚴格的控型控性能力。于是，我們在寧德時代，對整個流程進行梳理升級，包括原材料、各個關鍵工藝流程、關鍵設備等。只要任何一個地方帶來波動，導致產品不一致，我們就通過智能傳感器及算法，對其實時自適應管控。終打造出智能化的閉環控制，實現“極限制造”，進一步將行業標準提升至DPPB——每十億個產品才能出現一兩個不良品。

具體來看，動力電池實現“極限制造”有幾個層面的要求。首先，動力電池屬于大規模生產，因此對于系統層面的設計十分重要，需要對系統性能做綜合全面的評判，包括可靠性、可調整性等。接下來，就是運用仿真系統，對產線動態預測，優化布局。此外，動力電池關鍵設備調整的周期極其復雜和緩慢，需要對設備供應商的水平有很高要求。

后就是關鍵工藝的優化，需要分析各項可控參數和非可控參數，從生產工藝的穩定性和魯棒性（Robustness）、產品一致性和使用性能方面對工藝參數進行魯棒設計和優化。

近兩年，寧德時代在材料研發、結構創新和極限制造等多方面進行創新，包括在全球鈉離子電池、將極限制造升級為綠色極限制造，在宜賓建設全球獲得認證的零碳電池工廠等。除此之外，儲能系統也在使用端進行創新研發，還在發電端、輸電端甚至變電端加大研發投入。

需高度重視基礎工業

NBD：1994年，您受邀參與制定“九五規劃”。2003年又受邀為中國科學技術中長期發展出謀劃策，活躍在學界和企業界，從不同維度見證了中國制造業的發展。在中國制造業這二三十年飛速發展的過程中，有哪些是被我們忽視了的關鍵因素？未來如何才能擺脫制造業“大而不強”的局面？

倪軍：回過頭看，中國制造業高速發展主要得益于中國巨大的市場、低生產成本的優勢、以及政府對制造業強大的支撐。但有一點很多時候是被大眾，甚至是被政府層面忽視了的，那就是外商直接投資（FDI）。事實上，外商到中國投資，不僅是資金來到了中國，他們在此投資設廠，隨之帶來了先進的管理、技術及供應鏈。這對于中國制造業能力有著關鍵的提升作用。未來，無論是對美國、歐洲、日本，還是中國來說，FDI在制造業轉型升級過程中都扮演著重要的角色。接下來，我們必須堅持改革開放，持續完善營商環境，吸引更多外資。

整體而言，中國的智能制造還處于萌芽階段。要變成制造強國，首先必須重視基礎工業。怎么理解？我發現一些地方和企業心態非常浮躁，大家都好高騖遠，關注技術，卻忽視了基本功。我們很多大型設備、基礎元器件，材料及工藝都沒有過關。比如我們生產一個軸承，使用壽命僅有某些先進國家的幾分之一。如果我們做出來的設備、元器件，其耐用度、精度、可靠性都無法做到國際的話，我們如何生產出國際的智能制造產品。

此外，近幾年中國出現了很多商業模式創新類企業，人工智能等概念被炒得火熱。然而其成功應用的領域僅集中在語音識別、人臉識別、輔助決策等。同時，許多民營工廠企業都樂于貼上“智能工廠”的標簽，然而他們僅僅只是做到了簡單的信息化、可視化而已。以上這些都不是智能制造。

新一輪科技革命需要的是硬科技創新。商業模式的創新、概念的迭代，它沒有辦法幫助我們在第四次科技革命中占據有利地位，它不是主導，只能是輔助。

某種程度上，中國發展智能制造的基礎設施已經非常好了，包括鐵路、港口、機場、高速公路等等。不過中國在制造業領域依然面臨基礎研究薄弱、復合型人才短缺、企業科研投入水平低等問題。

就企業界而言，除華為、寧德時代外，中國大多數企業相較于發達國家競爭對手，其研發能力嚴重不足。就學界而言，深度學習、神經網絡等等這些概念我們已經有了，但真正缺的是跨學科的復合型人才。在基礎研究薄弱的背景之下，高校里面很多科研成果都沒有得到轉化，僅僅只是發了幾篇研究報告，便束之高閣。相較其巨大的科研投入，高校的科研成果產出極不匹配，只是“養活”了一大批海外儀器設備供應商。

未來中國要持續加大科研投入，尤其要注重科研成果的高效轉化，同時引導扶持一大批智能制造中小微企業（SMEs），幫助其建立起全周期的研發及成果轉化體系，提升其抵御市場風險的能力。

需要注意的是，接下來中國發展智能制造將同時面臨很多挑戰，包括受疫情影響，出口市場萎縮；生產成本近幾年快速上升導致原有的競爭優勢減弱；宏觀經濟下行給供應鏈等帶來巨大壓力等。