當前，中國制造業正站在智能化轉型的十字路口。政策推動、技術迭代、市場需求三股力量交織，驅使企業加速擁抱數字化與智能化。然而，轉型之路并非坦途，從認知鴻溝到技術落地，從數據孤島到國際化挑戰，每一步都充滿考驗。

在近期的一場論壇中，e-works CEO黃培博士接受媒體采訪。黃博士以行業觀察者與實踐者的雙重視角，從實踐視角剖析了制造業數字化轉型的痛點、解決方案與落地案例。

轉型深水區，制造業的五大“攔路虎”

從傳統制造向智能制造轉型，中國企業面臨著哪些主要困難和挑戰是筆者關注的重點之一。黃培博士從認知斷層、數據孤島、成本與價值失衡、技術泡沫、出海挑戰等維度，詳細介紹了他的觀點。

“智能制造的定義一度被過度泛化，企業往往陷入‘為了智能而智能’的誤區。”黃培博士指出，許多企業將數字化工具簡單等同于智能制造，卻忽略了從精益化到數據驅動的系統性變革。例如，某企業斥巨資引入智能設備，卻因缺乏數據采集、車間聯網和數據分析，設備利用率不足40%。

更加深層的矛盾在于行業標準的缺失。黃培博士認為，高校“智能制造專業”與“工業機器人專業”的課程設置存在重疊與割裂，人才培養與企業需求脫節。“制造企業需要的不僅是會操作設備的高技能工人，更需要能夠在企業中推進智能制造，實現IT與OT融合的復合型人才。”黃培強調。

眾所周知，數據已經成為企業的重要資產，但是在制造行業，數據孤島的問題仍舊比較嚴重。黃培博士表示，AI應用的核心是算法、算力與數據，但許多企業連數據采集的基礎都沒打好。

黃培博士將數據問題歸納為五大孤島：信息系統孤島、IT/OT斷層、自動化孤島、云孤島和跨學科設計孤島。例如，某汽車零部件企業同時使用5套不同廠商的云系統，導致生產、采購、質檢數據無法互通，決策滯后嚴重。

談到中小企業的智能化轉型，黃培博士認為中小企業在AI應用上普遍面臨兩難：自建團隊成本高昂，但依賴外部服務商又難以解決個性化需求。他指出，一家年營收10億元的機械企業，引入AI質檢系統后，初期準確率高達95%，但隨著產品迭代，模型失效，服務商二次開發費用遠超預算。“技術投入必須與業務價值強關聯，否則就是空中樓閣。”

采訪過程中，黃培博士分享了技術泡沫與企業出海面臨的挑戰。

黃培直言，不少企業雖然建立了很多大屏，但實時性和實效性不高，管理者真正需要的是基于角色的實時數據，而非華而不實的可視化。

在企業出海方面，黃培博士表示，中國制造業出海已勢不可擋，但問題接踵而至。某鋰電企業在越南建廠后，遭遇電力供應不穩、員工拒絕加班、本地化合規成本飆升等難題。黃培強調，出海不是簡單的產能轉移，而是全球資源整合能力的考驗。

以 “五朵金花”方法論，構建全產業鏈的賦能體系

針對上述痛點，黃培博士表示，e-works通過“五朵金花”業務模式，構建了一套覆蓋全產業鏈的賦能體系。

一是知識傳播——定義智能制造的“10個智能”

2016年，e-works提出“智能制造10個智能”框架，涵蓋智能產品、智能服務、智能裝備、智能產線、智能車間、智能工廠、智能研發、智能管理、智能供應鏈與智能決策，為行業樹立了清晰的實踐路徑。

二是供需對接——6萬家企業與3000家廠商的生態網絡

通過線下論壇、線上博覽會與行業研討會，e-works年均舉辦18場大型的聚焦智能制造特定技術、行業和區域的主題論壇，集聚了超6萬家制造企業與3000家廠商。黃培提到一個典型案例：某中小型電子企業通過e-works平臺，找到能夠快速滿足自己特定需求的MES解決方案服務商。

三是人才培養——分層培育“四類人才”

e-works將人才分為領軍型、推進型、應用型與技能型，并通過國際考察、標桿研修、企業內訓等方式構建培養體系。黃培博士支出，智能制造人才成長和知識積累需要一個長期過程，不同層級的人才應具備的知識存在一定的進階關系，側重點有所不同。e-works結合智能制造人才素質的要求和自身實踐，總結出智能制造領軍人才和各領域推進人才應該具備的知識。

四是咨詢服務——破解五大孤島的“手術刀”

針對數據孤島問題，e-works開發了智能制造成熟度評估體系，并為企業提供選型、監理、驗收全流程服務。在與某軌道交通門系統制造企業的合作中，該企業由2009年4億銷售收入增長到了2021年30多億銷售收入，同時在市場份額上成為了世界第一，成為細分市場的“隱性冠軍”。

五是產業研究——打造中國版“Gartner”

通過發布《智能工廠非標定制自動化集成商百強榜》、《智能物流集成商百強榜》等一系列榜單與報告，e-works為行業樹立了標桿。

2024年，e-works發布的《人工智能（AI）在制造業的應用現狀調研報告》，全面梳理了中國制造企業的人工智能應用現狀，包括人工智能在制造企業的應用場景，產生的影響和預期的效益，以及項目推進過程中面臨的挑戰，并為制造企業推動人工智能應用提出應對策略和建議。

在介紹“五朵金花”的同時，黃培博士還通過一些切身經歷的案例，進行更加細致的分享。例如，在日本考察中，他對川崎重工的雙臂協作機器人印象深刻。該機器人可精準抓取柔性電子材料，實際上也為服裝行業解決自動化難題提供了可行方案。

某電機廠原需工人在靜音房人工聽檢異響，效率低且漏檢率高。引入機器聽覺系統后，通過聲紋識別與在線監測，不良品流出率顯著下降。

從“制造大國”到“智造強國”的三大躍遷

過去幾十年，“中國制造”以規模優勢成為全球產業鏈的核心。從服裝、玩具到高鐵核電、動力電池和光伏組件，從世界工廠到全門類工業體系，中國制造業的產能和出口量長期穩居全球首位。然而，隨著人口紅利消退、資源環境壓力加劇，傳統“大而不強”的模式難以為繼。新一輪科技革命下，中國正以智能化、數字化為引擎，加速從“制造大國”向“智造強國”躍遷。

黃培博士認為，從“制造大國”到“智造強國”，還需要歷經技術、生態、價值等躍遷。

首先是技術躍遷：具身智能與群體智能的協同

黃培說，在工業領域，當前具身智能更多會以群體智能（如AGV+協作機器人）形態得以應用，而非人形機器人。“雙足機器人在工業場景實用性有限，但群體智能（多機器人協作）將在物流、裝配領域爆發。”

其次是生態躍遷：從“單打獨斗”到“全球化協作”

中國制造業出海需構建“本地化生態圈”。例如，聯想通過保留富士通品牌在日本市場站穩腳跟，寧德時代則在德國建立研發中心，吸納本地工程師解決電池低溫性能難題。

第三是價值躍遷：從“降本增效”到“模式創新”

“智能制造的下半場是商業模式變革。”黃培以蘑菇物聯為例，其通過AI優化空壓機能耗，從賣設備轉向“按節能效果收費”，服務超過5000家客戶，連接設備數超20萬臺。

寫在最后：在務實與遠見之間尋找平衡

“智能制造沒有捷徑，但也沒有退路。”黃培博士的這句話，或許是對中國制造業轉型的最佳注腳。實踐表明，唯有將技術扎根于業務場景，在人才培養、數據治理、生態協作上持續投入，才能穿越概念迷霧，抵達真正的“智造”彼岸。

在這場關乎國家競爭力的轉型中，既需要e-works這樣的“擺渡人”，更需要每一位從業者的清醒與堅守。正如黃培博士所述，智能化的終極目標不是取代人類，而是讓制造回歸“為人服務”的本質。