摘要：以数字化、智能化为核心的新一轮工业革命正处于由导入期转入拓展期的关键阶段。数字化、智能化技术是“互联网+”的后续延伸，在技术层面上各有侧重又相互促进，共同影响着企业的生产过程，并进一步渗透到生产管理、研发设计、组装流程、售后服务等企业价值链的各个环节。由此从整个价值链体系及所带来的商业模式变革等角度出发，系统阐述数字化、智能化对企业价值链的重塑机制。数字化、智能化能够有效提升生产管理效率、为生产研发提供综合服务、为生产组装提供技术支持、使销售及售后协同发展、促进企业商业模式变革，在企业转型升级过程中发挥积极作用，推动企业价值链的重塑，能够为我国在经济新常态下及时调整产业政策、优化制度环境提供助力。
关键词：数字化；智能化；价值链
基金项目：本文是国家社会科学基金资助项目“技术集成能力对复杂装备性能的影响研究”（编号：16BGL040）的成果。
20世纪90年代，信息技术开始飞速发展，互联网技术渗入各行各业，全球数据量增长迅猛，数据处理能力快速提升。经过近三十年的发展，数字化、智能化技术趋于成熟，在车联网、远程医疗等先导性产业及服装、零售等引致性产业的市场应用中不断迭代。以数字化、智能化为核心的新一轮工业革命正处于由导入期转入拓展期的关键阶段。［1］作为新一轮技术浪潮的基础，数字化、智能化为新经济的发展提供了契机，并推动了企业价值链的重塑。
一、新一轮工业革命拓展期数字化、智能化技术的应用与发展势头迅猛
改革开放以来的多数时期我国产业结构是不完备的。梳理发达工业国家的工业化过程可发现其产业结构变迁的共同经验，库兹涅茨和钱纳里等学者根据这些经验揭示了工业化的一般规律，这为不同时期政府选择下一阶段的主导产业提供了较为清晰的参照。［2］作为后发国家，中国对传统产业的主导设计和生产制造技术比较成熟，成本导向的选择性产业政策成为长期以来我国产业政策的主要内容。然而，新经济与传统产业的技术经济范式和面临的竞争环境完全不同。不论从技术特征上看，还是从经济特征上看，新兴产业的技术路线都迫切需要继续探索。同时，由于新技术对于发达国家和领先企业的战略性意义，处于技术前沿的国家和企业都对这些技术高度封锁和保密，中国企业在这些领域的技术能力只能依靠自主创新内生形成。［3］因此，不同的技术经济范式和发展环境决定了中国必须在新一轮技术浪潮和产业革命中抓住机遇，制度和政策制定者要克服既往中国经济和传统产业快速增长所形成的“光环效应”，积极主动地对已经与新经济和新环境不相适应的产业政策和制度环境适时进行调整。［4］
我国在从工业大国向工业强国转型的过程中，很多产品满足了基本的功能性要求，但是性能指标，如可靠性、稳定性、精度等指标与需求导向的产品特征还存在明显差距，需要通过引入数字化、智能化技术来提升产品的性能。如，通过建立数字化、智能化互动平台，能够提升企业对客户和合作伙伴的吸引力并促进其形成与客户、合作伙伴及整体环境的良性互动，充分了解市场预期与需求。企业可根据客户需求，更有针对性地进行生产，将整个产品生命周期与多种数字化技术和智能化技术相结合，以提升效率并推动创新。引入数字化、智能化技术是涉及企业全生命周期的过程。虽然数字化、智能化仍然属于新技术，还有极大发展空间，但现有技术已经被企业充分认可。IBM商业价值研究院2016年针对全球数字化趋势的调研显示，所有类型的公司中65%以上对于数字化技术有所应用，而工业企业这一比例则达70%以上，充分体现了数字化、智能化技术的重要性。
那么，数字化、智能化是如何通过重塑企业价值链来提升效率，进而引发企业生产模式转变的呢？在回答这个问题之前，有必要先对数字化与智能化各自的特征加以辨析。20世纪40年代，香农发表的《通信的数学理论》成为现代信息论的基础，此后，信息具备了可计算性和可量化性两个特点。数字化就是把复杂信息由连续型函数转化为离散型数据，再通过数字化模型，实现信息的模数转换、算法模型、集成化和虚拟化。数字化的发展促进了计算机、互联网等高新技术的突破，尤其计算机技术与数字通信技术的结合一定程度上促成了第五次信息技术革命。计算机软硬件的飞速更新及高新技术的普及，支撑起企业生产经营过程中大量信息的数字化处理，企业开始向产品制造自动化、产品设计自动化及经营管理自动化的方向发展，生产效率大幅提升的同时实现了信息与数据的网络化积累。运用互联网技术的规模经济性，极低的边际成本导致信息量的迅速膨胀，信息冗余突显出人类处理能力的局限。面对这种大数据的新特征，制约企业发展的根源不再是信息资源、机器设备或者计算能力的限制，而是如何最有效率的运用这些资源与技术。因而，智能化应运而生。智能化就是运用人类智慧促进资源和技术的使用效率提升，实现人类智能与机器智能、个人智能与社会智能协同发展的过程。从本质上看，智能化包括以下递进的四种能力：感知并获取信息的能力、存储信息并进行分析和决策的能力、自我协调并适应环境的能力和能够进行自我行为决策的能力。通过这四种能力的运用和扩展，就能够实现企业的智能化发展。
通过对于数字化和智能化内涵及各自特征的分析可知，企业引入数字化和智能化是“互联网+”的后续延伸，二者的关系可以从以下两方面理解：第一，企业对于数字化和智能化技术各有侧重。企业引入数字化技术重点在于信息收集、传递和处理技术的运用，并且发展出了机器计算和无人工厂。而企业引入智能化发展战略，更加注重生产者个人对于信息的学习和反映及人机互动的能力。第二，企业引入的数字化和智能化技术也是相辅相成、相互促进的。互联网时代企业引入数字化技术，探索电子商务、大数据、云计算和物联网技术，成为智能化发展的前奏。企业充分运用智能化技术和系统之后，也能更充分地利用数字化阶段的各种技术。如，人机协同实现企业线上与线下的协调以及人类判断与科学分析相结合，处理数据水平提升的同时大数据技术也得到了应用开发。大多数企业，尤其是制造类型的企业，寻求数字化和智能化变革的最重要目的就是重塑企业价值链，提高生产效率、增强竞争力，进而追求利润最大化。
二、既有观点对数字化、智能化技术的认识
已有众多学者关注数字化和智能化的相关问题，从数字化技术应用研究、智能化技术应用研究及数字化、智能化与产品性能关系等不同角度出发，研究数字化、智能化技术对企业的影响。
部分研究聚焦数字化、智能化技术对生产研发及组织管理的作用。刘焱宇等从理论角度探讨了数字化对于信息挖掘转化、业务流程化和企业管理优化的作用，指出数字化是企业未来发展的基础和保证。［5，6，7］郭顺生等从生产管理环节出发，针对建材装备企业的数字化管理模式进行了设计，经过企业实际应用，发现数字化管理平台在信息的传递和共享、管控与协调方面发挥了重要作用。［8］王安麟针对工程机械企业，指出产品性能提升的关键在于利用数字化技术进行一体化设计，这也是引入产品智能化技术的前提。［9］
部分研究关注数字化及智能化技术对研发平台的促进作用。高慧颖等采用层次分析法构建了企业数字化评估指标体系，为评价企业数字化技术应用水平提供了科学的方法。［10］姜黎辉以洛阳装备制造企业智能化转型为例，探讨了区域性公共研发平台的组织架构与运作模式，为智能化时代由政府主导向企业辐射的公共研发平台建设提供了模式探索。［11］
部分研究表明，数字化及智能化技术能够提升生产集成及组装效率。王仲奇、杨元认为数字化和智能化技术是应用于飞机装配的关键技术，使得飞机装配效率和技术水平得到显著提升。［12］马光辉、谢小星分析了西航集团公司DNC与PDM、MES系统集成的效果及特点，为解决信息化技术应用中的难点提供了可行方案。［13］芦永明等分析了钢铁企业物联网信息采集与集成、网络通信及集成应用等技术在生产环节的应用，探索了运用物联网技术实现企业智能化生产的路径。［14］
部分研究涉及数字化、智能化对于销售及售后管理的作用。陈志、钱崇东发现工业控制软件的推广有助于企业实现产品的数字化、智能化、网络化与综合集成化，从而改善服务对象的工艺流程和过程控制。［15］金誉华研究了基于大数据的智能化管理系统，提出以智能化、自动化为核心的智能管理云，使机械制造企业更加了解客户需求，提供的产品及解决方案可以实现精准生产、消除浪费。［16］
部分研究关注产品生产周期中的某一阶段，并多以单一企业为案例进行分析。如，蒋东煦和黄继坤从不同角度对医药企业进行了智能化方案设计，并在实践中取得了良好的经济效益。［17，18］段明波把智能化引入钢铁生产过程，分析了智能化生产中的控制技术、生产过程的检测传感技术等对于提升产品质量的作用。［19］薛建昌研究了棉纺织企业智能化制造水平提升方案及ERP系统在销售、采购、物流、计划等模块的应用。［20］
由上可知，现有的研究主要集中于数字化、智能化在管理、生产、销售等价值链的某一环节的应用，对于数字化、智能化如何对企业全价值链的重塑发挥作用，进而影响到最终产出产品的性能尚鲜有系统性研究。因此，从全价值链视角出发，探讨企业引入数字化、智能化的内在机制和原理具有一定的现实意义。
三、数字化、智能化技术重塑企业价值链
数字化、智能化作用于企业价值链重塑的过程，是企业通过把数字化和智能化技术运用于整个产品生命周期，从而形成数字化和智能化供应链，并最终实现企业效率和效益的提升。企业的价值链一般包括生产管理、生产研发、生产组装、产品销售、售后服务等几个阶段。随着对于企业研究的不断深入，企业价值链的内涵也不断扩展，企业与其客户、分销商、供应商、服务商等利益相关方之间构成的网络结构成为价值链中十分重要的内容，这也成为企业引入数字化和智能化技术的重要环节。价值链的立体化、网络化和信息化从根本上又促成了工业产品生产模式的改变。这种转变起初表现为，从以企业为中心发展为以个人为中心，尤其重视客户的个性化需求。但随着技术的渗透，逐渐推动现有经济模式的演变，在全新模式下，客户、上下游企业成员及企业员工都会扮演积极参与者的角色，实现无缝协作，而不只是作为被动接受者。［21］因此，企业引入数字化和智能化应注意划分阶段和目标，非一蹴而就，这种新技术的利用应该适应新经济模式的发展阶段同时反过来促进经济模式的发展，进而驱动生产效率的提升。
（一）数字化、智能化提升生产管理效率
生产管理问题是各行业企业尤其是制造类企业面临的首要问题，只有建立科学的管理系统，才能更有效率的统筹企业后续研发及生产组装过程。因此，作为企业价值链的必要环节，企业引入数字化、智能化生产管理系统对于产品性能的提升有关键作用。具体体现在以下四个方面：
1.优化企业组织结构。一方面，企业引入数字化、智能化改变了传统的金字塔型组织结构，使得企业的物流、资金流、决策指挥系统运作平稳并提升了信息流效率；另一方面，数字化、智能化技术使企业生产管理过程信息可视化，提升管理效率。MES采用各种传感技术，通过基于物联网的RFID、条形码、传感器、智能设备的应用，在生产过程中建立计算机闭环自动控制系统，准确跟踪生产线各个环节，及时监测仓储和物流系统，提供生产过程质量、安全的追踪和回溯及专业化管理分析。
2.提供良好的服务模式和盈利模式。企业在管理中引入数字化、智能化技术，使得企业营销模式、服务模式和管理模式都产生了变革，更能适应现代业务模式。具体技术包括在控制生产过程中的计算机监控系统（SCADA）；在企业生产资源管理过程中的业务流程重组（BPR）、产品生命周期管理（PLM）、企业资源计划系统（ERP）、制造资源计划（MRPII）管理模式；集成生产和管理活动的计算机集成制造系统（CIMS）等。各种高新技术提升了企业均衡生产能力、综合竞争力、综合服务能力和盈利能力。
3.提高企业的质量管理能力。质量是产品性能的重要表现，通过引入数字化及智能化，可实现由检验最终产品的合格性转向在设计和生产中的预防；由经验化的书面管理转向以信息化为依托的规范化管理；由专业人员管理转向全员参与管理；由定性的质量管理转向量化的质量管理；由手工采集信息转向自动采集信息。
4.量化、实时、在线和可控性管理。引入数字化和智能化有助于量化、实时、在线和可控性管理的实现。量化管理模式具有客观的评价体系和数字化指标，更加标准化和清晰化；实时管理方式提高了数据计算、统计、分析、处理的速度，对企业管理有效的关键信息及时做出反应；在线和可控性管理则消除了地理障碍，如RFID和WSN等物联网技术，都使得智能监控和实时定位跟踪成为可能，大幅提升仓储等管理水平。
（二）数字化、智能化为生产研发提供综合服务
企业数字化、智能化研发平台的运用，对于企业研发数据的积累、产品研发质量的提升、产品开发效率的提高都有重要的意义，进而对生产研发过程提供综合化支撑。引入数字化、智能化能够充分发挥企业研发平台的优势，贯穿从设计到大规模生产的整个过程，也就是产品生命周期管理（PLM）的理念。在企业产品开发过程中对产品结构信息进行管理，有效地组织各产品在不同时期的过程数据，追踪产品从研发到生产的全过程，并收集相关信息，为提升产品质量提供全面的资料。［22］同时，将计算机辅助设计与制造（CAD/CAM）技术及应用系统集成，使整个企业产品生命周期中的相关数据得以高度融合、协调、共享，在此基础上建立专家库、知识库、经验库及人工智能系统，实现企业产品研发设计的高度信息化管理。企业数字化、智能化研发平台在不同类型的企业中有不同的设置方式，综合现有研究，具体包括以下六种类型。
1.综合信息管理平台。主要是集成企业信息化数据的应用系统（如MES、ERP）接口，以获取原料数据、产品生产监控数据及产品销售反馈数据。
2.产品配方辅助设计平台。在配方管理中以建模的方法建立数学模型库，并利用企业积累的生产经验建立知识库，最后运用计算机辅助设计和辅助制造技术将模型库和经验库有机结合，形成整个产品配方辅助设计平台，为企业产品研发人员提供信息化辅助设计支持。
3.指标预测报警系统。在产品研发过程中，可提前预测可能带来的产品理化指标的变化情况，大幅度减少企业在此方面的实验量及在实验方面的经济投入，稳定企业产品质量，减少企业由于理化指标波动带来的经济损失，同时也能促进整个行业的技术进步。
4.企业智能化共性技术甄别系统。生产制造类企业通常需要运用图谱技术甄别智能化共性技术。通过绘制技术图谱，管理者可辨识技术各层级之间的传递关系，通过对多种技术图谱进行聚类分析，即可有效甄别出共性技术特征。
5.智能化专项公共研发平台。公共研发平台是以智能化专项方式制定研究计划。不同投资规模的企业，需要衡量自身竞争力水平与智能技术敏感性和智能技术成熟度的匹配情况，对智能化技术进行选择、排序和优化。
6.知识产权管理系统。智能技术公共研发平台应重视知识产权的管理工作，专门建立知识产权管理系统，负责制定和实施知识产权管理战略，进行专利规划、专利申请、专利互换、科技情报分析和对外合作，以形成多层次、立体的知识产权管理网络。
（三）数字化、智能化是生产组装环节技术优化的重要支撑
生产组装是企业价值链中的关键环节，尽管与其他环节相比利润空间小，但却直接关系到生产产品的性能。因此，在这一环节引入数字化、智能化技术至关重要。企业在生产组装环节引入数字化、智能化，可以丰富其方案内容、优化服务，同时不同类型的企业会根据自身的特点和需求，进行不同的运用。其中，一个重要的应用就是数字化多媒体远程诊断和远程工程支持系统。通过将接收服务的工业设备的传感器和执行器与Modem相连，进入计算机广域网；或通过工业设备上的PLC，连接Modem或工厂现场总线，再通过PC工作站连入广域网，同时现场的视频音频信号可直接入网或通过PC工作站连入广域网，提供服务的一端也可以通过Modem或远程PC工作站连入广域网。数据库可以为远程设备的故障诊断和参数设置提供支持。通过广域网和多媒体信号，实现远程设备故障诊断和分析、远程在线设备调整和远程信息服务。另外一个企业数字化的应用是CAXA和MES采集，这是一种自动数据采集技术。CAXA网络DNC系统为企业数字化生产提供了基础，在网络DNC通信模块中内置了串口采集功能，支持FANUC、Mitsubishi、HAAS等具有串口反馈功能系统的数据采集以及串口条码扫描采集。此技术通常应用于数控通讯中，CAXA网络DNC监测采集模块提供给客户实时数据的同时，也具备数据库写入能力。制造企业引入智能化的重要技术是智能工艺决策及人工智能。其中，智能工艺决策技术依靠智能自动处理程序快速准确的做出工艺方案等方面决策。该技术以大量的基础工艺记录为前提，在工艺设计过程中基于模糊评价和决策推理技术，结合工艺专家的经验判断，生成更为智能化的工艺方案。
分别以大中型机械企业、钢铁生产企业、制药企业为例。大中型机械企业在引入数字化、智能化技术时，会涉及一个智能管理云系统。从物理结构上由四个部分构成，分别为智能加工中心、智能化生产管理、智能化生产监控、智能化生产物流，从而形成智能生产工厂。智能加工中心是生产设备的智能化，智能化的生产设备可以实时反映设备状态并判断设备潜力，有助于设备的充分运用。智能生产物流是为实现物料在生产中的智能化流动，以物联网、机器人为技术特征的现代智能化物流技术与设施。智能生产管理是在计划和执行生产时，根据实际需求动态安排生产任务，实现生产自动报工，实时化品质管控。智能生产监控有助于生产信息的动态呈现，包括生产现场的透明化、异常状况报警的实时化、在线生产数据分析等，以实现对生产过程的智能化管理。钢铁生产企业在生产过程中引入的数字化、智能化技术包括以下几类：第一，智能化控制技术。即专家系统、模糊控制和神经网络等。第二，生产过程的检测传感技术。该技术可以为钢铁生产过程的控制和产品质量提供坚实的技术保障，并向智能化系统反馈产品检测信息。第三，智能化生产中的传动技术。该技术能够加强电气传动系统与控制器、传感器之间的配合，提高轧制过程的快速响应性和控制精度。第四，智能化生产中的分布式控制系统。该系统以一台计算机作为中央计算机指挥中心，指挥若干台计算机进行现场测控。第五，计算机集成制造系统。这一系统将信息资源的共享和生产过程进行统一管理，以便适应现代生产的要求。制药企业将数字化、智能化技术引入工业生产中，也有其独具特点的技术内容，具体包括ERP和MES两类综合自动化系统。ERP是从企业全局角度对经营与生产做出统一计划，是制造企业的综合集成经营系统。MES是介于ERP与生产控制之间的生产管理层，它是工厂层调度、分配、发送、跟踪、监控与控制、实时测量并报告生产信息的生产执行系统。过程控制是生产过程全局控制的最下层，它通过完整的工业控制网络，驱动、监测、反馈、协调整个生产过程中所有设备的协同运转，完成生产加工过程。综合自动化系统是当前医药工业智能化发展的趋势。
（四）数字化、智能化使销售及售后协同发展
产品的销售和售后服务环节是与消费者直接接触的阶段，在这一阶段引入数字化、智能化技术，可以获取产品营销、市场反馈及客户行为等数据以进行管理和分析，进而为产品性能的提升提供针对性指导。［23］在实务中，企业在销售和售后环节对于数字化、智能化的应用包括如下三类：
1.企业智能营销终端体系的运用。终端经销商是销售渠道的末端，是至关重要的一环，不仅能够销售产品实现利润，而且可以反馈市场信息，指导生产决策。企业引入智能终端，可以充分利用系统及时获取销售、库存等各种市场信息和竞争者的管理信息，实现销售终端的可视化管理和市场分析［24］；通过建立覆盖整个销售网络的仓储物流体系，实现销售数据的全面量化分析、销售任务的动态考核、销售佣金的计算、销售分支机构的管理等功能。
2.企业电子商务功能模块的运用。电子商务模块包含企业与消费者、制造商、品牌商的供需情况以及他们之间的相互影响，可以实现商品在线上平台的展示和销售、个性化产品和服务定制、信息推送与互动交流，相较于线下实体店系统，其具有更为明显的优势。在该功能模块的运转过程中，物流系统模块、线上交易支付和保障系统是不可或缺的。
3.企业智能化Web商务数据挖掘引擎。企业Web商务数据挖掘系统包含Web内容挖掘、Web信息获取和客户行为挖掘。这一系统使网络搜索引擎技术和Web数据挖掘技术相结合，企业能够从搜索结果中快速找到真正有价值的信息，并对客户偏好做出分析和判断，指导企业生产。
（五）数字化、智能化促进企业商业模式变革
企业引入数字化、智能化技术是运用信息技术的手段，也是对企业结构和工作流程进行全面优化和根本性的改革，向以人为中心逐渐演化。企业引入数字化和智能化技术之后，企业与消费者的互动方式发生了改变，进而改变企业的商业模式，促使传统的“企业对企业”（B2B）转变为“人人对人人”（E2E）商业模式。
E2E商业模式以人为核心的本质决定了以用户为中心的一些消费、零售领域会最先接纳这一变革，并逐渐扩展到包括工业产品在内的“企业对企业”（B2B）行业。区别于B2B模式，E2E商业模式具有统筹性、互动性、共生性、认知性的特点。统筹性，即该模式可以根据业务生态系统进行实时统筹协调；互动性，即客户及合作伙伴的体验取决于其特定的行动和需求；共生性，即客户与企业之间是共生依存的；认知性，即该模式可以通过对数据的识别和认知来进行自我学习及预测。
E2E商业模式需要企业自身进行新的战略部署，以充分发挥数字化、智能化技术的重要作用。主要表现在四个方面：第一，掌握新的专业知识。在E2E商业模式的应用过程中，企业需要对客户体验进行重新定义，而重新定义的前提是企业要对产品、服务和流程进行数字化改造。进一步地，企业通过预测分析和认知计算，为E2E商业模式的应用提供灵活且敏捷的运营环境。第二，重视人才，培养创新文化。在数字型企业构建中，人才是关键。企业要善于发现、留住并培养所需人才，给予人才激励，使人才更好地发挥作用。同时，培养企业的创新文化，将设计思维、敏捷工作和容错精神等纳入企业文化。第三，不断扩大市场份额，提高利润。企业需要利用数字强化因素，对现有的运营和流程进行优化，从而增加税息折旧及摊销前利润，进而实现收入的增长、市场的拓展，为相关技术的部署和进一步流程的优化提供资金支持。［25］第四，善于运用数字化技术提升消费者满意度，促进企业转型，构建客户所需的深层次体验。
四、结语
大多数企业，尤其是制造类型的企业，可以通过将数字化与智能化内化到企业价值链的各个环节中实现效率的提升。同时，数字化、智能化通过信息技术的手段和理念作用于企业结构和工作流程，从以企业为中心向以人为中心逐渐演化，引起企业经济模式的根本性转变。企业数字化和智能化是“互联网+”概念后续延伸与发展的重要体现。数字化的信息采集、信息传递和数据分析技术必须依托互联网技术的推进，而数字化发展到一定阶段，与人类的智慧深入结合，又发展到了以人工智能为代表的智能化时代。因而，企业必须充分利用数字化、智能化趋势，循序渐进地把数字化、智能化技术引入产品生产的整个生命周期，乃至整个产业网络结构中，形成数字化供应链和智能化供应链，以促进企业效率和效益的提升。
数字化和智能化技术对于企业价值链的重塑有较为全面的驱动作用，但是由于技术发展存在局限，在实践中仍然有一些缺陷需要继续解决和完善。如，企业实践过程中对于数字化、智能化先进技术利用不充分，限制先进设备的使用效果；数字化、智能化平台面临信息安全问题，形成潜在威胁；数字化、智能化系统开发不完善，影响企业生产效率；数字化、智能化设备成本高昂，对于企业的资金水平有很高要求，但亟待优化转型的企业往往资金供给不足。
数字化和智能化是新时代的风口，更是我国企业乃至产业自主升级的推动力，还需要加大自主投入，不断完善数字化和智能化发展规划，并合理布局。对于数字化和智能化技术可能带来的负面影响要进行针对性预防，最大程度的趋利避害。目前，在我国智能制造体系中，严重缺乏诸如华为等能够自主构建起整体数字物理系统硬件和全流程数字化、智能化解决方案的综合集成企业，同时在产业层面也存在智能化供应链配套不足、工业基础落后的现实问题，产业层面的问题是企业层面问题的基础，因为任何单个企业都很难仅仅依靠自身力量完成智能化转型。智能化制造并非简单利用机器替代人工，而是涉及整个供应链的协同，包括智能化设计、智能化服务等。
为了更好地支持企业发展，势必要求政府在产业生产思路和工具选择上，根据智能制造的技术经济范式和我国的产业能力基础及时进行调整。第一，加强信息基础设施建设。信息技术是数字化、智能化应用的底层技术，信息存储、传输和处理能力是决定数字化、智能化技术成熟度和应用效果的关键因素。然而，新一代信息基础设施建设是一项长期工程，应在产业规划的引导下，做好信息基础设施建设发展规划，在建设国家高效能运算研发中心、共性科技研发平台等创新载体方面加大力度，为前沿技术突破提供支撑。第二，推动产业创新和技术扩散体系的形成。多方参与、多线并进的开放性创新机制是提高试错与迭代速度、探求适用性智能制造体系的最有效手段。应围绕智能制造、人工智能等重点领域，以产业链为基础，形成水平创新链和垂直创新链共进，以企业为创新网络的节点，支持企业、政府、高校院所合作共建高水平产业创新网络，推动科技成果扩散、共享和应用。并通过“引进来”和“走出去”，探索与国际知名研发平台合作机制，进而形成多元化、竞争与合作并存的产业创新格局。［26］第三，进一步推进数字化、智能化技术向各领域渗透融合。坚持把融合发展作为产业培育的主要方式，基于数字化、智能化对于产品乃至产业价值链重塑的影响，鼓励两者在相关领域提供应用服务，以试点示范项目应用为抓手，培育一批掌握自主核心技术、具有较强产业链带动作用的数字化、智能化应用优势企业，形成可复制、可推广的典型经验或案例，带动制造业从生产型制造向服务型制造转变。
参考文献
[1]Perez,Carlota.TechnologicalRevolutions and Techno-economic Paradigms[J].Cambridge Journal of Economics,2010(1):185-202.
[2]贺俊,吕铁.从产业结构到现代产业体系:继承､批判与拓展[J].中国人民大学学报,2015(2):39-47.
[3]江鸿,贺俊.协调视角的产业政策研究[J].学习与探索,2017(10):113-114.
[4]贺俊.新经济与结构性产业政策的精细化调整[J].探索与争鸣,2017(1):45-48.
[5]刘焱宇.企业数字化神经网络及其作用[J].管理现代化,2001(1):31-32.
[6]赖明忠.试论企业数字化管理[J].湖南社会科学,2009(1):214-216.
[7]许皓,陈来.中国企业数字化管理探析[J].合肥工业大学学报(社会科学版),2005(5):10-13.
[8]郭顺生,杜百岗,孙利波,等.建材装备制造企业数字化管理平台设计与实现[J].计算机集成制造系统,2015(1):226-234.
[9]王安麟.工程机械产品智能化的技术选择[J].工程机械与维修,2015(4):78.
[10]高慧颖,阎艳,卢继平.基于AHP的流程型企业数字化评估研究[J].改革与战略,2008(1):39-41.
[11]姜黎辉.企业智能化转型的公共研发平台研究[J].技术经济与管理研究,2016(6):113-118.
[12]王仲奇,杨元.飞机装配的数字化与智能化[J].航空制造技术,2016(5):36-41.
[13]马光辉,谢小星.大型企业数字化车间系统集成技术[J].航空制造技术,2008(19):50-53.
[14]芦永明,钱王平,邓多洪,等.利用物联网技术实现钢铁企业智能化生产管理[J].中国冶金,2014(9):1-5.
[15]陈志,钱崇东.冶金工业软件产业发展的探索与实践[J].自动化博览,2011(7):30-32.
[16]金誉华.基于大数据的机械企业智能化管理应用[J].武汉工程职业技术学院学报,2016(3):31-34.
[17]蒋东煦.制药企业智能化生产体系初探[J].中国医药工业杂志,2004(5):63-64.
[18]黄继坤.生物制药厂的智能化系统解决方案[J].信息与电脑(理论版),2011(7):60-61.
[19]段明波.浅论钢铁企业智能化生产[J].科技资讯,2012(24):86.
[20]薛建昌.棉纺织企业智能化提升方案与应用探讨[J].棉纺织技术,2017(8):1-9.
[21]马铸.企业智能化制造体系构建与实施[J].工程机械与维修,2014(4):84-86.
[22]王镓垠.工业4.0下企业智能化之路[J].装备制造,2015(8):84-87.
[23]张茉楠.全球数字贸易战略:新规则与新挑战[J].区域经济评论,2018(5):23-27.
[24]蔡跃洲.数字经济的增加值及贡献度测算:历史沿革､理论基础与方法框架[J].求是学刊,2018(5):65-71.
[25]李建军,胡宗义.全球价值链下贸易增加值的核算思想､方法与展望[J].内蒙古社会科学(汉文版),2018(6):95-102.
[26]国胜铁,杨博,王林辉,等.产品质量､技术差距与技术改进效率:来自上海市制造业的经验证据[J].宏观经济研究,2018(3):103-117.
邵婧婷.数字化、智能化技术对企业价值链的重塑研究[J].经济纵横,2019(09):95-102.
