摘要：随着新一代数字技术的突破和成熟，制造业加快向数字化、智能化方向转型。制造业的数字化包括制造企业的组织全领域、价值链和产品生命周期全过程、供应链的全链条以及商业生态各方面的数字化。在数字技术的推动下，制造业呈现数实融合、物智共生、虚实结合、人机协同等新形态。制造业的价值来源从产品价值扩展到服务价值、体验价值、信息价值和网络价值。除科层制企业外，平台、用户、社群和生态也成为参与价值创造的主体。制造企业可以通过创新商业模式、重设产品架构、挖掘数据价值、整合外部资源、优化业务流程等路径增强市场竞争力和价值创造能力。为增强我国制造企业价值创造能力，在产业层面，应加强制造业数字化转型关键技术的创新、加快数字基础设施建设、加大对中小企业数字化转型的支持、推进数字化治理能力建设与国际合作；在企业层面，制造企业应稳步推进数字化升级、加大科技创新投入、推进商业模式创新、提高开放发展水平。
关键词：制造业；数字化转型；智能化；价值创造
基金项目：中国社会科学院创新工程项目“全球先进制造业竞争与中国制造强国建设研究”（2022GJS02）；中国社会科学院登峰战略优势学科（产业经济学）、中国社会科学院智库基础研究资助项目。
随着云计算、大数据、物联网、移动互联网、人工智能、扩展现实、智能机器人等数字技术的成熟，制造业的数字化转型已经成为制造企业增强竞争力的重要举措和我国制造业转型升级的重要方向。世界主要工业大国都在积极推动制造业数字化转型，比如德国的“工业4.0”、日本的“互联工业”。我国也在积极推动包括智能制造、工业互联网、服务型制造等一系列制造业数字化转型的战略和政策。制造企业也在积极开展数字化探索，如通用电气发布“工业互联网”战略，德国的西门子、博世等公司积极推动工业4.0落地，我国也涌现出以海尔COSMOPlat、航天科工航天云网、三一重工树根互联、美的集团美云智数等为代表的工业互联网平台，一些初创制造企业、互联网公司、IT系统集成商纷纷将智能制造作为业务的“蓝海”。
近年来，我国制造企业的数字化水平逐年提升，但仍然处于数字化初期阶段，且数字化转型的效果尚未充分显现。《2022中国民营企业数字化转型调研报告》显示，分别有25.56%和43.7%的样本企业认为数字化转型效果不明显、有一定效果但吸引力不大，分别只有26.46%和4.28%的样本企业认为数字化转型效果明显和效果突出。对央企、国企的调查显示，有30.0%的企业数字化转型尚未对主营业务起作用，30.0%的企业数字化转型仅对主营业务中的单项职能或单项业务起作用，能对主营业务起支撑作用、可以实现企业内部协同和生态伙伴协作贡献的企业分别只占29.1%和10.9%［1］。制造业数字化转型的效果，既受到核心数字技术产业化水平、配套技术成熟度、数字基础设施、企业管理水平等方面的影响，又有对数字化条件下的价值形态、来源、创造机制等认识不清楚、理解不到位的原因。系统研究数字化条件下制造业价值创造问题具有重要的理论价值，对于推动制造业数字化转型和智能制造发展实践也具有重要现实意义。
一、我国制造业数字化的领域与新形态
当前制造业的数字化转型主要体现在数字技术相对成熟、转型效益相对较好的环节。但实际上，数字化涉及制造活动的方方面面，使制造业呈现新的形态。
（一）制造业数字化的领域
数字化是指数字技术在各部门、各领域、各产业深度应用，通过对要素投入、组织结构、生产流程、产出形态等各方面的变革，提升运营效率、优化产出质量的过程。具体而言，制造业的数字化是指数字技术在制造业深度应用，从而使制造企业、产业链/价值链/供应链、制造业产品等发生深刻变革，进而提高制造业效率、经济效益和发展质量的过程。人工智能技术的发展逐步使机器、生产系统拥有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能，有学者认为智能化是数字化的更高阶段，例如，周济等将智能制造的发展划分为数字化制造、数字化网络化制造、数字化网络化智能化制造三个阶段［2］。诸多政策文本和学术文献将制造业数字化聚焦于制造业的加工制造环节或制造企业的价值链，但实际上，数字化涉及制造业的方方面面。制造活动是企业通过对自然资源进行加工和再加工形成产品，并将产品交付给用户获得收入的一系列经济活动。在这一过程中，制造企业获得收入，用户获得使用价值，制造业可以被看作围绕价值创造的一系列有机联系的活动的总和，凡是创造价值所需的活动都可以被看作制造业的组成部分，也都存在数字化转型的可能。从这一视角出发，制造业的数字化并非仅限于产品加工环节的数字化与产品的数字化，它还包括制造企业内部的工厂以及行政、财务、投资、战略、生产经营、研发、人力资源等职能部门的全领域的数字化，从研发设计、加工制造到营销分销、售后服务，再到回收处理的价值链和产品生命周期的全过程的数字化，核心制造企业的上下游包括原材料、零部件、生产性服务活动、物流、分销、售后等供应商、服务商在内的供应链全链条的数字化，制造企业及其各种利益相关方、用户、政府机构、中介组织等构成的整个商业生态的数字化。
（二）制造业数字化的新形态
工业革命后出现的传统制造业是通过生产设施、设备、工具对原材料、零部件加以作用，最终生产出物质产品并将其交付给用户使用。除作为生产要素参与价值创造的资本、劳动、技术、管理等要素之外，制造业生产中的投入、生产过程和产出均以物质形态存在，物质形态的能源、原材料、零部件等投入经过物理、化学和生物的加工转变为最终的物质形态的工业产品。物质形态虽仍是数字化制造业的主要外在体现，但数字技术、软件、算法、数据、服务等越发成为制造业重要的组成部分，使制造业呈现数实融合、物智共生、虚实结合、人机协同等新形态。
1．数实融合
数实融合是数字技术与实体技术、数字经济与实体经济的深度融合。就制造业而言，数实融合主要表现为数字产业与制造业的融合。根据国家统计局发布的《数字经济及其核心产业统计分类（2021）》，数字经济包括数字产品制造业、数字产品服务业、数字技术应用业、数字要素驱动业、数字化效率提升业五大类，其中前四类是数字经济核心产业。制造业的数实融合意味着制造业与数字经济核心产业的界限变得模糊，制造业各细分行业、生产过程、最终产品都包含了数字经济核心产业的内容，具体包括信息技术和产品（模块）、通信功能、软件和互联网服务，数据在制造业价值链各环节与物质形态的原材料、零部件、生产设施和系统、研发工具、仓储物流设施以及最终产品相伴而生，贯穿于制造业生产活动的各个方面以及产品使用过程，具体表现为要素融合、技术融合、设施融合、流程融合和产品融合［3］。制造业的产品正在向数字化产品转变，从长远来看，所有的产品都可以融入数字产业的内容，成为数实融合的产品。
2．物智共生
随着制造业数实融合的推进，制造业产品的构成发生了显著变化，主要包括以下组成部分：一是物理组件，即传统制造业的物质构成部分，如机械、电气部件；二是智能组件，包括传感器、芯片、软件、数据存储部件；三是具有连接功能的组件，如端口、天线和协议［4］。智能组件、连接组件的加入使得制造业产品具有了通信、运算和执行的能力，可以根据外部输入、内部运行状态等数据的变化，自主工作甚至通过自我学习，持续改进优化其所具有的功能。智能产品不仅包括计算机设备、智能终端等原本属于ICT行业的产品，而且包括机械设备、家用电器、汽车等，甚至连服装、鞋帽等产品也嵌入了运算芯片及相应软件，具备了信息采集、数据计算等功能。智能产品既可以是物理设备上独立的软硬件组件，又可以是运行于数字平台上的更广泛的生态系统的一部分，且这一点越来越明显［5］。智能产品不仅可以是B2C的消费品，还可以是制造业等其他行业的生产资料，从而使智能组件、连接组件在国民经济各行业中被广泛应用，推动各行业生产过程向智能化转型。例如，制造业生产设备通过嵌入数字技术成为“智能设备”，可以与整个工厂进行通信并实现监测、优化和自动化生产等功能；制造业生产单元通过加入机器人、传感器、3D打印机、人工智能等技术成为智能制造系统，从而具备自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能［4］。
3．虚实结合
产品是有形的、实体的，服务是无形的、虚拟的。对于结构和功能简单的工业产品（特别是工业化早期出现的产品），制造商只需向用户提供产品。后来，由于产品复杂度不断提升以及用户专业知识和能力的限制，制造商开始向用户提供运输、安装支持、售后等基础性服务。自20世纪80年代起，制造业出现服务化的趋势，制造企业从过去对商品的专注转向提供商品+服务构成的产品—服务“包”或系统［6］，服务日益成为制造企业营收和利润的重要来源。在数字化转型的推动和制造技术的支撑下，制造业服务化的范围更广、程度更深，服务型制造模式创新更加活跃、形态更加多元。这些服务型制造活动既包括基于制造企业关于产品架构、生产过程积累所形成的基于能力的服务活动，如系统解决方案、定制化服务、总集成总承包，又包括通过对数据的反馈、加工、处理所形成的基于数据的服务活动，如运行状态远程监测、预防性维护等［7］。
4．人机协同
在工业革命时代，工人使用机器和工具对生产资料进行加工和制造，机器和工具被动地执行各种操作。虽然PLC、数控机床、机器人等信息化设备能够对事先输入的指令自动作出反应，但这些任务是刚性、固定工作链条的一部分。人工智能等新一代数字技术使机器具备感知环境、理解、行动和学习的能力，不仅可以使得生产过程自动化、效率提高，而且可以使得人与机器能够更好地协同工作，比如以灵活的人—机团队替代固定的装配线，工人与机器在空间上更为紧密地合作执行生产任务［8］。在汽车制造业中，僵化的装配线正在让位于与机器人密切合作的员工团队。消费品也能够通过用户界面、传感器、二维码等输入方式及时接受用户的指令，并通过内置或云端的算力、算法对输入的数据作出响应，与用户一起共同实现产品的功能，帮助用户实现产品的价值。
二、制造业的价值新来源与价值创造新主体
数字技术推动产业、企业数字化转型所展现的共同要素可以归结为四个相互依赖的基本维度：技术的使用、价值创造来源改变、结构变化和金融方面［9］。在制造业中，增材制造、物联网、机器人等数字技术的发展及其应用使得制造业价值创造范式发生了改变［10］。
（一）制造业的价值新来源
制造业价值创造的特点可以概括为：规模经济、空间和时间相对集中的生产设施、长生产运行时间、大众市场、任务专业化和标准化［11］。相较于物质产品，数字产品是可编辑、交互式、开放和易于分发的，这些特点使数字产品更具变异性，为归档、搜索、共享和协同工作提供了新的功能和价值，也为价值创造提供了新机遇［12］。随着数字化的转型，制造业的价值形态也从向用户提供产品本身的价值扩展到服务价值、体验价值、信息价值和网络价值。
1.产品价值
产品价值体现在用户可以通过对产品的使用生产其他产品、完成特定任务或获得由特定功能提供的使用价值。产品价值蕴含在物质产品结构及其物理、化学、生物学、信息学性能之中。从物理性能来看，产品会发生转移和消耗，如零部件进入新产品成为其组成部分，机器在运转过程中发生磨损，食物被消费后完全消耗；从化学性能来看，一种产品会转变为其他的一种或几种产品，如铁矿石经过冶炼转变为铁和矿渣，煤炭通过燃烧释放出能量并产生二氧化碳、煤渣等副产品；从生物性能来看，产品在微生物的作用下发生生物化学反应，使产品的分子构成发生改变。产品价值大小会受到用户主观感受的影响，但在社会生产层面既取决于产品的功能、性能、质量等，又取决于产品的结构、成分、知识和技术水平等。在数字经济时代，数字产品中的IT硬件和软件所能实现的功能可以为用户带来不同于以往的新使用价值，显著提高产品的售价，成为制造企业收入和利润的重要来源。
用户对产品价值的偏好呈现从标准化向差异化转变的趋势。工业经济时代，由于机器设备生产过程显著的规模经济特性，以及消费者购买力相对不足，主要以大规模生产为典型特征，并向用户提供低价格、标准化的产品。数字技术的发展使生产系统、生产设备的灵活性显著提高，无需花费大量时间、人力、资金来重新设置生产线就可以生产新产品，高度自动化的机器可以通过参数的改变、软件的控制提高柔性，在成本不变的情况下生产不同产品，并以此满足用户差异化的需求。无论是企业用户还是个人消费者，用户的需求本质上是不同的，用户之所以选择大规模生产的标准化产品，是因为在预算约束下标准化的产品成本更低，通过标准化产品的不同组合可以满足用户多元化需求。如果不考虑预算约束，只有差异化的产品才能更好地匹配用户差异化的需求，为用户带来更大的效用。此外，差异化的产品还能带来心理上的满足。随着经济发展和人们收入水平的提高，预算约束逐步放松，消费者越发愿意购买差异化、个性化的产品，差异化成为数字经济时代制造业的典型特征。
2.服务价值
对于大多数在使用过程中不会被完全消耗的产品来说，用户购买该产品不是为了获得该产品本身，而是为了获得使用该产品所能实现的功能。比如，购买汽车除收藏等特殊情况之外，不是为了获得汽车本身，而是为了实现人或物的空间转移。即使对于那些在使用过程中被消耗的产品，其中许多也可以由制造企业承担与该产品消耗相关的生产活动，并将产出以服务的形式提供给用户，如能源企业通过燃烧化石能源向下游用户提供电力、热力输送。从这个角度来看，对于大多数产品来说，企业向用户提供产品与提供该产品所能实现的功能是等价的，提供产品所能实现的功能的活动就是服务活动。由于产品的复杂性日益提高、用户知识的限制以及专业化的需求，服务在制造企业收入结构中所占比重持续提升。由于制造企业拥有如何制造产品以及如何使产品更好工作的知识，因而可以基于这些知识和能力，在产品中附加更多的增值服务，以增加用户的价值。
制造企业向用户提供的服务既包括产品安装、调试、维修等基础服务，又包括基于制造企业知识与能力的增值服务，还包括以软件、App、互联网服务等形式存在的数字服务。数字化转型不仅拓展了数字服务的范围，而且依托数据基础设施带来了泛在实时连接和强大的算力、算法，使得制造企业所能提供的基于知识和能力的增值服务越来越丰富。例如，通过传感器对设备上的数据进行实时采集，通过通信网络及时传输数据，通过自有服务器或云端算力对数据进行处理，制造企业可以提供设备运行监测、预防性维护等服务，甚至转变商业模式，从卖产品转变为根据设备正常运行时间收费。
3.体验价值
感知使用价值是主观的，由用户根据对产品的有用性的感知来定义。用户对商品价值的感知是基于他们对商品、自己的需求、独特体验、愿望和期望的信念。价值创造是最终产品或服务对最终用户效用的贡献，它与感知使用价值一起在公司生产产品时产生［13］。使用户获得价值认知的不仅包括产品和服务，还包括体验。人们对体验的认识多来自戏剧、音乐会、电影和电视节目等娱乐业，但是在许多传统服务行业乃至制造业中，体验也变得愈发重要。体验经济兴起的重要原因是随着经济发展和收入水平的提高，在满足衣食住行等基本需求之后，人们的需求向更高层次升级，开始追求消费产品和服务后的内心感受。“体验是在一个人的心理、生理、智力和精神水平处于高度刺激状态时形成的，每个人的体验各有差异。”［14］制造业的数字化从三个方面凸显了体验价值的作用：一是数字产品与用户的交互更加频繁，且数字产品的使用比物理产品更加复杂，功能的丰富度、人因工程的合理性及其带给用户的使用体验成为用户选择产品的重要依据；二是用户成为完整产品的共创者，用户参与价值创造的便利性、与其他用户的互动以及社群的反馈和评价，成为用户体验的重要方面；三是除游戏机等高度依赖体验的产品外，元宇宙、扩展现实等领域的虚拟现实眼镜、头盔等产品也更加强调沉浸感，使用户产生身临其境的感觉，体验在对产品价值的认知中变得更加重要。随着数字化的转型，制造企业价值创造的核心正在由“注重产品”转向“注重服务”，并进一步延伸到注重“顾客体验”［15］。
4.信息价值
早期的工业生产是由工人使用机器和工具，将原材料转变为工业产品，价值的来源是劳动、资本、自然资源、能源以及人类对自然规律认识加深所形成的知识和技术。在数字经济时代，除这些传统的生产要素之外，数据也成为重要的生产要素，能够为企业带来效率的提高和利润的增长，为用户带来产品性能的提升、增值服务和更好的使用体验，为国家带来经济增长和更多的国民财富。英国《经济学人》杂志曾将数据比作工业时代的石油。实际上，如果从数据应用的广泛性和影响的深入性来说，数据是比石油更为重要的价值来源。数据是信息的载体，信息是有背景的数据［16］。从这个意义上讲，创造价值的不是数据本身，而是数据中所蕴藏的信息。
数据要素在进入生产函数后，既改变了生产函数中的要素种类，又通过要素间替代改变了要素的组合结构，进而改变了产出的效率和质量。数据成为价值的重要来源，不仅在于数据作为重要生产要素在生产过程中参与价值的创造，而且在于制造业数字化所形成的数实融合的产品，其中包含了大量的数据，这些数据是产品用户价值的重要来源。对于生产企业来说，通过对企业内部生产经营过程中产生的各种数据以及外部来源数据的挖掘，可以提高研发、生产、物流、分销等方面的效率，提高产品与市场匹配、生产与需求匹配的精准性，减少不必要的人力、物料、能源等消耗，利用数据优势开拓市场、打击竞争对手甚至制定垄断价格，从而增加企业的利润。在企业生产经营活动中，对数据的获取、掌控和利用成为价值的重要来源。对于个人用户来说，可以通过智能设备获取产品状态、产品使用建议、个人身体健康状况等关于产品和消费者自身的信息，以及以文字、图像、音频、视频形式存在的其他各方面的信息和知识。例如，智能网联汽车不仅能提供汽车基本的行驶功能，而且能提供车辆及周边环境状态、天气、娱乐等各种信息。
5.网络价值
数字商业生态的特殊性在于数字经济中存在着显著的网络效应。对于大多数物质产品和服务而言，产品对用户的价值仅取决于产品所能提供的功能，因而无论对于用户还是生产企业而言，价值都来源于产品本身。但在数字经济领域，一个产品或服务的价值不仅取决于产品本身，而且取决于该产品用户的数量、互补品的丰富程度，或者平台另一侧的用户/供应商的数量和种类。这就意味着，为用户带来价值的不仅包括产品和服务带来的直接效应，而且包括来自构成数字商业生态核心的用户、互补品提供商的参与所形成的网络效应。以数实融合的典型产品智能手机为例，手机带给用户的价值既源于手机的处理器速度、网络灵敏度、照相机的性能等物理功能，又源于手机操作系统的使用体验、操作系统平台上App的丰富程度。对于智能手机制造商来说，收入和利润不仅来源于销售手机，而且来源于手机中内置的App和互联网服务，这两项数字业务的占比还有不断提高的趋势。
（二）制造业的价值创造新主体
价值创造是企业利用内部和外部各种资源和能力来产生一个可实现的业务产出的综合努力［17］。在工业经济时代，价值的创造主体是科层制的企业。在数字经济时代高度数字化的制造企业中，价值创造主体的边界趋于模糊，平台、用户、社群和生态都能参与到制造企业完整产品的生产过程中，成为价值创造的重要参与方。
1.企业创造价值
现代企业具有资本来源多元、专业化分工水平高、任务执行效率高等特点，在聚合资本、集中人才、组织生产等方面具有优势。第二次工业革命时期，高度垂直一体化的现代公司在美国兴起并席卷全球，此后企业为了发挥专业化、规模经济优势，逐渐聚焦于自己最擅长的领域，而把产业链和价值链的其他环节进行剥离和外包，从而进一步形成产业链和价值链上不同环节、不同规模的企业共同完成产品生产过程的分工合作关系。从微观上看，企业通过组织资源完成产品的生产和交付，在为用户提供价值的同时，也为企业自身创造价值；从产业层面来看，一个产业完整的生产过程也是由具有投入—产出和分工协作关系的一系列企业共同完成，为整个社会创造了经济价值。
2.平台创造价值
平台可以大致被定义为一个支持用户之间交易，并从这些交易中产生价值的实体［18］。在数字经济时代，数字技术带来的广泛连接、产生的海量数据以及强大的数据处理能力，使得平台成为快速发展、广泛存在且影响力巨大的组织形态。数字经济中的平台是将经济主体集聚在一起并积极管理它们之间网络效应的实体。平台具备两个关键要件：一是该实体必须促进通过某种形式的网络效应连接在一起的用户间交付；二是该实体必须以积极的方式管理这些网络效应［18］。在制造业领域，数字平台不仅被应用于产品销售、物流管理等发挥交易媒介作用的领域，而且被应用于生产制造领域。越来越多的大型制造企业为了提高企业内部的数字化水平，开发和上线了工业互联网平台；在应用于企业内部的工业互联网平台技术和运营模式成熟后，越来越多的大企业将互联网平台向商业生态企业、行业内企业甚至行业外开放，许多第三方应用和App被加载到工业互联网平台上提供给其他制造企业使用。在这一过程中，工业互联网平台不仅推动了拥有平台的大型制造企业生产效率的提高，而且通过平台提供的各种增值服务增加收入，并利用平台处于产业链核心地位所掌握的定价权重新分配价值，为拥有它的大型制造企业产生更多价值。对于使用该平台的第三方制造企业而言，通过平台提供的各种应用和算力降低了数字化转型的成本，提高了加工制造、供应链、营销销售、产品服务等环节的效率，平台也成为价值的重要来源。
3.用户创造价值
对于消费者来说，数字经济条件下的价值还来自用户的主动参与。在传统模式下，创新活动往往是以制造商为中心的封闭方式进行。但事实上，用户也是大多数工业品和消费品的第一个开发者，在复杂工业品的创新中用户发挥着重要作用，特别是随着数字技术的发展，用户的贡献还在持续增大［19］。第一，用户拥有企业难以获得甚至不具备的关于产品评价、需求偏好等方面的信息，企业与用户的频繁互动促进了这些隐性知识的转移和创造，有助于企业改进产品设计、创造新产品、合理排班定产等，更好地实现企业价值和顾客价值［20］。第二，用户拥有企业不具备的能力，特别是复杂机器设备的用户，由于对机器设备的长期使用，形成了自己关于机械设备的独特知识，并且作为领先用户，他们处于市场潮流的前端，最先遇到产品无法使用场景的新情况，有动力自己动手进行创新，提出新的产品设计或解决方案［19］。第三，企业用户拥有强大的人才队伍和专业能力，个人用户中也不乏专业性人才，这些企业和人才聚集到一起能够形成帮助企业进行产品开发、生产的巨大力量。即使是普通用户，也能通过评价、分享等简单操作，增加产品带给其他用户的价值。在数字经济时代，生产力发展带来人力资本水平的普遍提高以及闲暇时间的增加，由此形成认知盈余规模的爆发式增长；计算机和云计算作为生产力工具的普及，使得可以将这些认知盈余用于消费者内在兴趣驱动（而非工作安排下）的产品创新和生产活动。这些创新和生产活动既包括具有较高技术门槛的开源软件的开发，又包括人人可以胜任的评价、转发、分享等活动，在后一种情况中，每个消费者也是产品的生产者，由此形成托夫勒在20世纪80年代所预言的“产消合一”［21］。当产品的消费者变为产品的生产者后，产品带给他的价值不仅甚至最重要的不是产品本身，而是来自通过参与获得的成就感、社会（特别是所处社会网络如亲友圈、单位、开源社区等）的关注和认可。在开源社区，程序员将自己编写的代码公开，并不是追求从编写代码中获得直接收益，而是追求为开源社区发展作出贡献的自豪感和社区的认同。
4.社群创造价值
通信和数字技术的发展极大地降低了人与人之间的交流成本，特别是移动互联网的发展使得这种交流可以随时随地进行，这就促使具有相同兴趣和爱好的人在虚拟空间集聚，形成用户社群。社群源自社会学家Rheingold于1993年提出的“虚拟社区”概念，即由“一群通过计算机网络连接起来的突破地域限制的人，通过网络交流、分享信息与知识，形成具有相近兴趣和爱好的特殊关系网络，最终形成了共同的社区意识和社区情感”［22］。社群具有聚合力和裂变效应、情感价值的传播、自组织传播和协作等特征［23］。在数字化的制造业中，社群的价值创造体现在三个方面：第一，表达社群意愿。工业经济时代产品的开发设计由生产者决定，而在数字经济时代，社群通过共同兴趣的表达可以影响产品的设计，甚至可以决定产品设计方案的选择。小米手机开发论坛中“粉丝”对小米手机特别是MIUI系统的测试、体验和反馈，对小米手机的开发产生了重要影响。第二，促进产品销售。某一企业及其产品忠实用户形成的社群构成该产品销售的基本盘，使得每一代新产品都拥有可观的销量。此外，粉丝的口碑传播在降低企业营销费用的同时，还能扩大产品的影响，促进社会层面的持续购买。第三，参与产品生产。现代社会的产品大多具有结构复杂的特征，受制于时间、能力等方面的限制，个体虽然能够在产品价值创造中发挥重要作用，但个体间协作更有可能创造并生产出完整产品。在开源社区，众多用户协作开发并完善各种系统级或应用级软件；在工业互联网平台，个人用户和企业群体共同完善工业互联网系统，并基于工业互联网平台开发各种工业App及相关数字服务。
5.生态创造价值
随着专业分工的深化，生产链条很难由单一的企业独立完成，一家企业必须与其他企业进行合作才能获得生产所需的原材料、零部件、设备等中间投入，并把生产出来的产品交付给用户。商业生态系统与作为它对应物的自然生态系统一样是一个高度结构化的社区［24］，包括消费者、供应商、主要生产者、竞争者及其他风险承担者［25］。构成商业生态系统的企业群体通过组合它们各自的技能、资产共同创造价值，这是单个企业无法做到的［26］。在当今社会，企业及其商业伙伴构成的商业系统对企业生产活动的开展发挥着重要作用，企业创造价值的能力、市场竞争力不仅取决于企业自身，而且取决于其所处商业生态系统的完善程度。数字技术的发展极大地拓展了商业生态系统的空间范围、合作深度。数字技术提供的泛在连接使得企业间合作在较大程度上摆脱了空间限制，分布于全球各地的组织和个人都可以加入合作网络。在数字通信网络中，数据的实时传输、强大的搜索能力以及未来在区块链技术支撑下的信息可靠性，将显著改变商业生态中企业间资产专用性、交易频率和不确定性，形成更加紧密的合作关系。可以说，制造业的数字化使商业生态系统的作用更加突出，能够创造出超越各构成主体单独所能实现的价值，形成数字商业生态系统。数字商业生态系统是由个人、组织和数字技术构成的社会—技术环境，具有协作和竞争关系，通过共享数据平台来共同创造价值［27］。德国提出的工业4.0就建立在这样的认识上：“在不远的将来，工业生产的特点将会是在高度灵活（大批量）生产条件下的高度个性化，在商业和价值增值过程中客户和商业伙伴广泛整合，以及产品和高质量服务连接形成所谓的混合产品”［28］。
三、制造业的价值创造新路径
从商业角度来看，新技术的使用往往意味着价值创造的变化［9］。数字技术是典型的通用目的技术和使能技术，能够从多个领域、多个环节、以多种途径推动制造业价值体系改变。制造企业可以通过创新商业模式、重设产品架构、挖掘数据价值、整合外部资源、优化业务流程等路径增强市场竞争力和价值创造能力，实现收入和利润加速增长。
（一）创新商业模式
企业生产的商品或服务需要销售出去才能带来收入和利润，而产品或服务价值的实现需要企业向用户传递自己的价值主张，让用户了解、接受这一价值主张并通过货币支付来认可。这种关于企业价值创造、交付和捕获机制的框架就是商业模式［29］。科技创新是商业模式创新的重要推动力量［30］，数字技术作为创新最活跃、影响最广泛和深入的通用目的技术，必然会对商业模式创新和企业的价值创造产生显著影响。消费互联网领域新的商业模式不断涌现，在为消费者提供新产品、新服务的同时，也使企业获得快速成长，诞生了一批市值达到数千亿美元的互联网巨头企业和更多估值达到十亿美元以上的独角兽企业。面对制造业数字化的大潮，制造企业应将商业模式创新作为重要工作，分析数字技术对企业价值链、供应链、顾客价值链、产品架构等方面产生的变革，以及由此为商业用户和消费者提供新价值的机会，通过产品架构和生产链条的重构，创造、交付和捕获新的价值。例如，通过软件定义，将制造知识代码化和复用，自动化、智能化地对用户指令作出响应；基于数字基础设施和智能产品，由销售产品转变为按照产品使用时间或按次付费。
（二）重设产品架构
制造业数实融合、物智共生、虚实结合的新形态要求制造企业重新设计产品的整体架构和构成模块。就数字化方面而言，一是在产品中加入具有网络连接、数据采集、信息处理等功能的硬件设备，推动单纯的硬件产品升级为物智共生的产品。这样一方面可以直接增加产品的功能，另一方面可以为增值服务的开展奠定技术和物质基础。二是基于产品的硬件架构开发软件和增值服务。软件既可以嵌入式形式存在，也可以是直观可视的应用和App；服务既可以由硬件产品直接提供，也可以由云端的应用系统提供并通过网络传递来提供。增值服务的开展需要基于本地的信息采集、处理和执行设备，信息基础设施和云端的算力，以及本地的软件、算法和云端的服务。通过软件定义产品功能、软件实现产品功能、软件优化产品功能等方式，软件成为产品架构的重要组成部分和价值的重要来源［7］。
（三）挖掘数据价值
在数字经济时代，数据成为继劳动、资本、土地、知识、技术、管理之后重要的生产要素。数据沿着生产链条的物质流动过程，既是价值创造过程，又是数据流动和交互的过程，因而企业的价值链也是数据价值链。数据中既包含着显性的信息，又蕴含着隐性的知识，根据这些信息和知识，企业能够作出更好的生产经营决策。企业通过对用户和市场数据的分析，可以更有针对性地开发新产品、优化老产品、创新商业模式，为用户创造更大的价值，提高用户的满意度和忠诚度。针对智能产品数据的收集可以侧重于其自身状态的数据，当前和潜在运行或使用环境的数据，以及智能产品用户的数据［4］。通过对生产经营过程中数据的分析，可以促进生产链条更高效地衔接，提高生产效率。企业通过对商业生态中数据的分析，可以优化其与供应商、分销商等的合作，更好地为用户创造新的价值。数据的价值大小取决于数据的颗粒度、鲜活度、连接度、反馈度、响应度、加工度等多方面因素［31］。为了更好地发挥数据的价值，企业需要将价值链、供应链、生产流程中的各种原材料、零部件、生产设备和系统、设施、最终产品、供应商、经销商等接入通信网络，通过传感器、产品交付界面、用户社区等加强对数据的采集，打通企业内部、企业与商业生态企业、企业与用户以及与其他外部数据来源的连接，加强专用性软件、算法的开发，并通过云计算、边缘计算等算力基础设施对数据进行筛选、存储、计算和利用。
（四）整合外部资源
制造企业可以利用互联网不受时空限制的特点，充分调动外部资源为价值创造提供服务。一是制造企业向双边平台转变，将自己转变为资源的整合者。制造企业创造核心产品为用户提供核心价值，通过互联网平台吸引第三方供应商开发、生产种类更加丰富的产品和服务，发挥平台的网络效应，形成正反馈机制，不断增强平台对用户的吸引力。在多数情况下，平台企业本身并不直接向最终用户提供其所需的产品和服务，主要是起到为平台两侧的供应商和用户提供交易媒介以及协调双方之间的价值创造、价值分配的作用［32］。由于平台企业突破了企业内部资源、能力对成长的约束，因而得以快速成长。二是制造企业向平台运营商转变。平台不再将产品的生产作为主要业务，而是将为其他中小企业提供制造业数字化的基础设施、应用服务以及信息聚合、交易撮合功能作为主营方向。就数字化平台而言，智能化的算法可以自动地对包括搜索、下单、付款、售后、物流等数据请求进行处理，在生产过程或软件层面实现规模经济，工业互联网平台得以摆脱传统生产性服务业扩张对人员的依赖。三是制造企业自己建立或利用第三方提供的众包平台、开源社区等载体。面对科技和市场需求的高度不确定性，创新主体的异质性对于创新的成功具有关键作用；在间接网络效应或平台市场中，互补产品的丰富程度也要依赖创新主体的异质性。因此，建立创新平台，一方面可以利用全球范围内的创新资源为企业核心产品提供产品开发、软件测试等方面的支撑；另一方面最大化和协调对外部多样性知识的获取，吸引新企业和小公司贡献它们的发现和创新［33］。四是建立用户社区，吸引用户在社区发表产品使用体验、提供产品改进建议、传播产品价值。一方面，可以建立企业与用户之间更为紧密的联系，更有针对性地开发满足用户潜在需求的产品、更有效率地进行产品推广销售；另一方面也可以让用户在社群中增加认同感、满足感。
（五）优化业务流程
数字技术能够对制造业的业务流程特别是生产制造流程产生重要影响。一是以数字设备替代传统设备。数字技术以及相应的数字设备和生产系统具有新的功能或者能够以更高的效率实现既有功能，如机器人不仅比工人更适合从事繁重的工作，而且加工精度更高；机器视觉在质量检测上比人工更准确，且成本更低。基于这些优点，数字技术在生产系统中获得了日益广泛的应用。制造业生产过程的数字化很大程度上是数字化设备替代原有的机械设备，制造业生产系统逐渐向数字化、智能化方向发展。二是利用大数据优化工艺参数。随着制造业生产系统的数字化，各种生产信息的采集、储存和处理成为可能，通过大数据、人工智能系统对生产过程积累的海量数据的分析，可以发现生产设备、制造系统最优的工作参数，有助于提高生产线的良品率和生产效率。三是提高生产系统的响应速度。包括对生产设备工作状态的监测，提前发现问题并及时处理，避免生产设备故障造成损失和事故；对产品运行数据的监测，提供远程运维、预防性维护、产品使用建议等增值服务；根据用户需求及时调整产品设计、准确排产，提高产品生产的针对性，减少库存对资金的占用和积压造成的损失；根据供应链中的零部件和最终产品仓储、库存等数据，优化进货、排产等计划，避免供应链中断以及原料、商品积压造成的损失，提高资金周转效率。
四、结论与政策建议
随着新一代数字技术的突破和成熟，制造业正在加快向数字化、智能化方向转型。制造业的数字化并非仅限于产品的加工制造环节和产品本身，而是包括制造企业的组织全领域、价值链和产品生命周期全过程、供应链的全链条以及商业生态的各方面的数字化。在国家政策支持以及成本上涨、竞争加剧等因素的推动下，我国制造业数字化转型呈现较好的发展势头，但总体发展水平还处于数字化的初期阶段，且数字化转型的效果尚未得到充分体现。
研究表明，云计算、大数据、物联网、移动互联网、人工智能、扩展现实、智能机器人、增材制造等数字技术在制造业中获得了广泛、深入的应用，数字技术、软件和算法、数据、服务等成为制造业日益重要的组成部分，制造业呈现数实融合、物智共生、虚实结合、人机协同等新形态。制造业形态的变化带来了价值创造范式的改变，制造业的价值来源从产品价值扩展到服务价值、体验价值、信息价值和网络价值。企业作为生产活动主体的边界趋于模糊，平台、用户、社群和生态都能参与到制造企业完整产品的生产之中，成为参与价值创造的重要主体。面对制造业价值新体系的形成，制造企业可以通过创新商业模式、重设产品架构、挖掘数据价值、整合外部资源、优化业务流程等路径增强市场竞争力和价值创造能力，实现收入和利润更快的增长。
为促进我国制造企业加快利用数字技术构建价值新体系、增强价值创造能力，有必要在产业层面与企业层面综合发力。
就产业层面而言，产业政策的重点包括：一是加强对制造业数字化转型关键技术研发的支持，加快关键技术突破，提高自主可控水平。二是加快数字基础设施建设，既包括移动互联网、物联网、大数据、云计算、人工智能等共性的连接、算力和数据基础设施，又包括工业互联网平台以及PaaS、SaaS等服务，鼓励大型制造企业向行业内外开放成熟的工业互联网平台。三是加大对中小企业数字化转型的支持力度。开展制造业数字化转型的试点，通过成功经验吸引广大中小制造企业开展数字化转型，加大中小企业数字化技改投入，通过发放云计算、云存储、数字化解决方案服务等数字化服务券方式，降低中小企业数字化转型成本。四是推进数字化治理能力建设与国际合作，积极制定制造业数字化转型相关的技术标准和法律、政策，规范设备连接以及数据的传输、存储、应用、开放、交易、跨境流动等活动；积极参与制定《数字经济伙伴关系协定》等国际数据治理规则，为我国数字产品出海创造良好的国际环境。
就企业层面而言，制造企业应树立数字化转型意识并付诸行动。具体而言，应从如下方面着手：一是稳步推进数字化升级。根据数字技术的成熟度、数字基础设施和工业互联网平台的成熟度、企业的业务需求，综合考虑短期经济效益和中长期竞争力，稳步推进制造业产业链、价值链以及商业生态的数字化。二是加大科技创新投入。为适应制造业的数实融合、物智共生、虚实结合、人机协同的发展趋势，有必要对产品架构、价值链、供应链和商业生态等各方面进行变革和再造，这必然会涉及相关环节和领域的创新。制造企业需要加大制造活动与数字技术结合点的创新投入，以适应全面数字化转型的需要。三是推进商业模式创新。数字化的制造业在价值来源、主体、机制等方面的显著变化，要求企业必须创新商业模式，为用户生产、交付新的价值，特别是加快基于数据和数字技术的服务化转型。四是提高开放发展水平。在数字经济时代，企业资源和能力的边界被打破，利用企业外部乃至全国、全球资源的能力成为企业竞争力的重要来源，制造企业需要通过营造商业生态系统、加入或建立众包平台和开源社区等方式，整合商业合作伙伴和外部的智力资源，为企业的创新和生产活动提供服务。
参考文献
［1］牛福莲，陈维宣.央国企数字化转型的进展、障碍与建议［EB/OL］．（2022-08-08）［2022-08-10］．https://mp.weixin.qq.com/s/-NPCvU_oS
BtqrBBJHmR0cw．
［2］ZHOU J,ZHOU Y H,WANG B,et al.Human-Cyber-Physics Systems(HCPSs)in the context of new-generation intelligent manufacturing［J］.Engineering,2019(4):71-97．
［3］李晓华．制造业的数实融合：表现、机制与对策［J］．改革与战略，2022（5）：42-54．
［4］KAHLE J H,MARCON É,GHEZZI A,et al.Smart products value creation in SMEs innovation ecosystems［J］.Technological Forecasting & Social Change,2020(156),Article 120024.
［5］NAMBISAN S.Digital entrepreneurship:toward a digital technology perspective of entrepreneurship［J］.Entrepreneurship Theory and Practice,2017(6):1029-1055.
［6］VANDERMERWE S,RADA J.Servitization of business:adding value by adding service［J］.European Management Journal,1998(4):314-324.
［7］李晓华．数字技术推动下的服务型制造创新发展［J］．改革，2021（10）：72-83．
［8］DAUGHERTY P R,WILSON H J.Human+machine:reimagining work in the age of AI［M］.Boston:Harvard Business Review Press,2018.
［9］MATT C,HESS T,BENLIAN A.Digital transformation strategies［J］.Business & Information Systems Engineering,2015(5):339-343.
［10］BETTIOL M,DI MARIA E,MICELLI S.Knowledge management and industry 4.0:new paradigms for value creation［M］.Cham:Springer,2020.
［11］RAMÍREZ,R.Value co-production:intellectual origins and implications for practice and research［J］.Strategic Management Journal,1999(1):49-65.
［12］BAIERL R,BEHRENS J,BREM A.Digital entrepreneurship:interfaces between digital technologies and entrepreneurship［M］.Cham:Springer,2019.
［13］URBINATI A,BOGERS M,CHIESA V,et al.Creating and capturing value from big data:a multiple-case study analysis of provider companies［J］.Technovation,2019(June-July):21-36.
［14］B.约瑟夫·派恩，詹姆斯·H.吉尔摩．体验经济（珍藏版）［M］．毕崇毅，译．北京：机械工业出版社，2016．
［15］余义勇，杨忠．价值共创的内涵及其内在作用机理研究述评［J］.学海，2019（2）：165-172.
［16］涂子沛．数据之巅：大数据革命，历史、现实与未来［M］．北京：中信出版社，2019：256-257.
［17］EDU S A,AGOYI M,AGOZIE D Q.Integrating digital innovation capabilities towards value creation:a conceptual view［J］.International Journal of Intelligent Information Technologies,2020(4):37-50.
［18］BELLEFLAMME P,PEITZ M.The economics of platforms:conceptsand strategy［M］．Cambridge:Cambridge University Press,2021.
［19］VON HIPPEL E.Democratizing innovation［M］．Cambridge,Massachusetts:The MIT Press,2005.
［20］李刚，孙林岩，李健．服务型制造的起源、概念和价值创造机理［J］．科技进步与对策，2009（13）：68-72．
［21］阿尔文·托夫勒．第三次浪潮［M］．朱志焱，等，译.北京：新华出版社，1996：293-317．
［22］RHEINGOLD H.The virtual community:homesteading on the electronic frontier［M］.Cambridge,Massachusetts:The MIT Press,2000.
［23］金韶，倪宁．“社群经济”的传播特征和商业模式［J］．现代传播（中国传媒大学学报），2016（4）：113-117．
［24］MOORE J F.Predators and prey:a new ecology of competition［J］.Harvard Business Review，1993(3):75-86.
［25］詹姆斯·弗·穆尔．竞争的衰亡——商业生态系统时代的领导与战略［M］．梁骏，等，译.北京：北京出版社，1993：18．
［26］CLARYSSE B,WRIGHT M,BRUNEEL J,et al.Creating value in ecosystems:crossing the chasm between knowledge and business ecosystems［J］.Research Policy,2014(7):1164-1176.
［27］SEBYO P K,LIU K,EFFAH J.Digital business ecosystem:literature review and a framework for future research［J］.International Journal of Information Management,2019(4):52-64.
［28］THOBEN K-D,WIESNER S A,WUEST T."Industrie 4.0"and smart manufacturing:a review of research issues and application examples［J］.International Journal of Automation Technology,2017(1):4-16.
［29］TEECE D J.Business models,business strategy and innovation［J］.Long Range Planning,2010(2-3):172-194.
［30］CAVALCANTE S A.Understanding the impact of technology on firms'business models［J］.European Journal of Innovation Management,2013(3):285-300.
［31］李晓华，王怡帆．数据价值链与价值创造机制研究［J］．经济纵横，2020（11）：54-62．
［32］NAMBISAN S,SAWHNEY M.Orchestration processes in network-centric innovation:evidence from the field［J］.Academy of Management Perspectives,2011(3):40-57.
［33］ZAHRA S A,NAMBISAN S.Entrepreneurship in global innovation ecosystems［J］.AMS Review,2011(1):4-17.
李晓华.制造业数字化转型与价值创造能力提升[J/OL].改革:1-13[2022-12-22].http://kns.cnki.net/kcms/detail/50.1012.F.20221219.0959.003.html
