中国智能制造实现工业化的新旧动能转换推动标准竞争

“一流企业定标准、二流企业打品牌、三流企业卖技术、四流企业做产品”，这句话告诉企业家谁制定了标准成为行业的定义者，谁就能轻而易举的控制整个市场。30年前，英特尔和微软为PC行业定义了基于X86架构的处理器和Windows操作系统内核，从而统治PC至今。2007年之后，随着移动时代的到来，基于ARM架构的处理器和高通的无线通讯芯片又逐渐成了智能移动产业的事实标准。据公布的财报数据，从2013到2015年，高通每年从智能手机厂商收取的专利授权费和价格提成就将近80亿美元。由此可见，制定行业标准不但能让企业坐享丰厚的行业利润，而且能彻底消除行业的竞争对手。

近几年，随着IT技术的快速发展，为了充分利用物联网、大数据、云计算、人工智能以及虚拟现实等新兴技术带来的机遇，推动工业的智能化转型，德国提出了工业4.0战略，以GE为代表的企业提出了工业互联网战略，中国也发布了中国制造2025以及智能制造战略。从产业层面讲，这是各国政府结合各自的产业优势提出的不同方向和路线的工业化转型战略。但从本质分析，这是各国政府试图将各自的工业战略推广到全球，为进一步构建不同行业和不同层级的工业化标准做铺垫。

当前，由于智能制造的发展仍然处于探索期，智能制造的架构、标准和体系有待完善。与此同时，随着以物联网、大数据、云计算和人工智能为代表的新兴技术逐渐融入到制造企业，要想推进智能工厂的实施，传统的工业自动化控制协议和标准也要进行更新甚至重新定义，这是推动中国制造业由大变强的真正机遇。由此，智能制造体系、架构和标准制定权的争夺也从企业层面上升到国家层面，智能制造战略转型的竞争也逐渐发展成为国家之间对新一代智能化工业标准化制定权的争夺。当前，中国政府和企业正在积极的把握机遇推动智能制造体系和标准的建立，从最基本的技术和标准做起逐渐构建自己的行业标准，并取得了极具意义的成效。

在政府层面，2017年3月23日，国家标准委发布了《关于下达〈智能制造对象标识要求〉等国家标准制定计划的通知》，包括智能制造对象标识要求、工业互联网总体网络架构、智能制造标识解析体系要求、数字化车间通用技术要求、数字化车间机床制造信息模型、工业云服务能力总体要求以及工业云服务模型等7项智能制造国家标准正式立项。对推动中国智能制造标准体系建设过程中具有里程碑意义，也标志着智能制造标准化工作从顶层设计阶段向落地实施阶段迈出了坚实的一步。

在企业层面，由浙江大学、清华大学、浙江中控技术公司、大连理工大学、中科院自动化所等单位联合制定的用于工业测量和控制系统的实时以太网标准——EPA，并联合开发了基于EPA工业以太网标准的变送器、执行器、远程分散控制器、数据采集站、现场控制器等产品，推出了基于EPA工业以太网标准的DCS系统，并在企业得到了成功应用。

华为作为中国网络通信领域最具国际竞争力的企业，从2014年开始，通过加大对物联网和5G通信标准的布局，先后拿下了属于中国的5G通信编码标准和符合3GPP的R13标准协议的基于蜂窝的窄带物联网技术——NB-IoT。这意味着，在5G时代，中国企业不再需要交纳高额的“高通税”，在物联网领域，中国企业有能力构建包括物联网芯片、接入网络设备到物联网云平台在内自主化的生态体系。

在人工智能领域，百度正在从算法、平台和框架层面布局人工智能应用，其构建的人工智能产业生态也逐渐完善。在芯片层面，2017年华为发布了麒麟970人工智能芯片，首次采用台积电10nm工艺，与高通最新的骁龙835芯片是一个工艺，但集成55亿个晶体管远比高通的31亿颗、苹果A10的33亿颗多，带来的是功耗降低20%。除华为之外，国产智能芯片制造商“寒武纪”发布的人工智能芯片也在开始支持从端到云的各种智能化平台。在语音识别、图像识别、机器翻译、增强现实等应用领域，腾讯、阿里巴巴、科大讯飞等厂商也在追赶甚至赶超国际同行。

总结

e-works认为，随着智能制造战略的持续推进，IT、OT、CT逐步走向融合。传统低效率的工业化技术与标准必然让位于更高效的技术与标准。比如，速率较低的工业现场总线让位于更快的工业以太网，速率较低的4G标准被速率较高的5G标准取代，串行计算架构的嵌入式芯片让位于计算速度更快且支持深度学习算法的人工智能芯片，大量陈旧的工业自动化控制协标准必然被更加智能化的标准协议取代。只有经历这一过程，才能实现工业化的新旧动能转换，推动传统低效的生产制造向自动化和智能化的智能工厂转型，在这一过程中，推动中国自主化智能制造标准的建设将是中国制造走向强大的基石！