我国制造业模式与业态创新进展以及“十五五”展望

 

一、引 言

“十四五”时期，党和政府积极为制造业新模式、新业态发展保驾护航，为新质生产力的发展提供了重要助力。近年来，我国围绕制造业模式与业态创新，从三个层面展开系统布局，推动制造业高质量发展。第一，通过发展规划引导新模式、新业态有序健康发展；第二，遴选示范企业、标杆园区及创新项目，构建具有扩散效应的示范矩阵，加快可复制的优秀新模式、新业态的推广应用；第三，积极构建标准体系与制度框架，为制造业模式与业态创新提供制度支撑。在多方合力下，我国制造业新模式与新业态快速成长，逐步成为推动制造业转型升级、实现经济高质量发展的重要抓手。

回顾相关文献，制造业模式与业态创新机制备受学者关注。总体而言，技术驱动与需求结构变化是制造业模式与业态创新的核心影响因素。姜奇平认为，数字技术的应用催生了新的生产方式，从而形成新业态，为制造业发展提供了新的可能。马为清等认为，企业对新技术的挖掘深度是新业态诞生的关键驱动力。郭朝先认为，通过数字化手段推动制造业模式与业态创新，融合了先进制造业与现代服务业，有利于发挥“中国制造+中国服务”组合效应，能有效克服“鲍莫尔成本病”，为经济高质量发展提供关键路径。李晓华等从需求侧视角出发，认为随着消费者需求的个性化升级，将倒逼制造业企业进行服务化转型。任贺松等发现，不同类型的环境规制对企业进行绿色制造具有显著影响，环境规制强度的不同主要体现在政府和消费者对美好环境的需求上。

文本边际贡献主要体现在三个方面：一是基于技术演进与需求变化的双重视角，系统阐释了制造业模式与业态创新的演化方向和基本特征；二是从产业前沿角度探索制造业模式与业态创新的新范式，克服了已有文献对制造业模式与业态创新的研究多停留在企业层面的探讨；三是系统归纳了我国现阶段制造业模式与业态创新的基本类型，并对各类型的发展现状进行深入剖析。

二、制造业模式与业态创新演化方向、基本类型与重要特征

（一）制造业模式与业态创新演化方向

制造业模式与业态创新由技术进步和需求变动共同推动，其演化方向既要符合技术进步方向，又要符合需求结构变化。制造业模式与业态创新是要适应生产系统从大规模标准化生产过渡到规模化定制生产、并进一步走向社会制造的过程，体现了从以产品为中心向以客户为中心的经营理念的转变。制造业模式与业态创新演化方向见图1。

 

图1 制造业模式与业态演化方向图

注：作者绘制。

 

首先，制造业模式与业态创新的基础发生了变化，即从刚性生产系统转变为柔性生产系统。在市场供不应求和机械自动化时代，制造企业以刚性生产系统为基础（例如，福特制以大规模标准化生产和垂直一体化为特征）建立了大规模标准化生产，既适应了当时的技术进步，又通过单一（或少品种）大批量生产满足当时的需求。但随着经济不断发展、技术日新月异，市场需求逐渐趋向多变，以刚性生产系统为基础的大规模标准化生产虽然可以生产满足消费者共同物质需求的产品，但其缺乏灵活性，无法满足消费者的定制化需求或精神需求，难以适应快速变化的市场环境。在这一背景下，制造业开始寻求改变，使刚性生产系统逐步转向柔性生产系统。制造企业的生产系统柔性化能够使企业在现有技术条件下快速利用、组织各种要素高效高质地生产多样化产品以满足市场需求，抵御市场潜在风险并提升产品竞争力。

其次，在数字技术快速发展与多样化、个性化需求逐渐增加的情况下，柔性生产系统日益强化，制造业模式与业态创新促使规模化定制成为现实。在生产端，企业可借助数字技术搜集数据不断调整生产经营模式，构建智能化柔性生产链实现市场多样化、个性化产品批量生产。例如，戴尔以消费者在线定制平台为核心，通过供应链管理支持数千种配置组合，成为行业规模化定制与柔性生产的标杆。在消费端，制造企业既可通过网络爬虫、大数据技术等前沿数字技术收集并分析海量客户信息，又可通过网络平台有效链接分散在各个市场的消费者，在实时监测市场需求变动的同时，触达原本难以覆盖的客户群体，聚合长尾市场的小众需求，形成规模经济。因此，规模化定制是在保持大规模生产的低成本优势基础上，如同定制化生产般满足客户部分个性化需求的一种模式。在该模式下，企业呈现从以产品为中心（B2C）向以客户为中心（C2B）过渡的趋势。

最后，在数字技术和增材技术基础上，规模化定制逐步走向社会制造。社会制造作为分布式制造模式，通过整合社会资源、分布式协作和产消者（Prosumer）联结，推动制造业向去中心化、个性化、可持续化的方向转型。规模化定制中的消费者可以部分地选择产品零件和配置，但不参与产品设计，社会制造中的产消者对产品的参与度覆盖全价值链，可利用增材制造的灵活性充分发挥广大产消者的聪明才智，实现产消者对产品的物质需求和精神需求的深度融合。

（二）制造业模式与业态创新的基本类型

在技术驱动和需求结构变化牵引下，制造业模式与业态创新演化出四个基本类型：智能制造、增材制造、服务型制造和绿色制造（见表1）。

 

表1 制造业模式与业态的主要类型和具体内容汇总表

注：作者绘制。

 

智能制造和增材制造主要由技术进步驱动，前者依托数字技术实现生产过程的高度自动化和智能化，后者以3D打印技术为基础，通过逐层添加材料实现高材料利用率和设计自由度。服务型制造和绿色制造主要是需求变动及其异质性需求驱动的结果。服务型制造从以“产品”为中心转向以“产品+服务”为中心，提供综合的产品和服务解决方案，满足用户更加复杂、多样化的需求；绿色制造旨在实现绿色发展，强调环保生产和资源高效利用，满足用户对美好生活的需要。

实际上，制造业模式与业态创新类型更加多样，但都属于上述四种基本类型的细化或交织应用。例如，在互联网平台得到广泛应用后，服务型制造诞生共享制造这一新模式。共享制造进一步衍生出诸如云制造、网络化制造、协同制造等各种模式。实践中通常存在基本类型交织应用的情况，例如，智能制造已扩展至产业链的上下游，通过全产业链的智能化推进制造业服务化转型，涉及服务型制造范畴；利用智能制造推进原材料节约和监控污染排放，属于绿色制造范畴。

（三）制造业模式与业态创新的重要特征

1.高端化是制造业模式与业态创新的基本要求

制造业模式与业态创新将推动制造业适应复杂多变的外部环境，满足消费结构高端化需求，因此，创新体现高端化这一基本要求。一方面，在全球产业链重构的背景下，如何通过自主创新实现制造业高端化转型，建立安全可控的产业链是当前面临的核心挑战。制造业模式与业态创新能够通过重塑生产组织方式、运营模式和产业形态，提升资源配置效率、降低创新成本，从而促进制造业转型升级并强化产业链供应链韧性。另一方面，制造业模式与业态创新推动企业的价值导向转向以消费者为中心，实施供给侧结构性改革从而匹配高端化的需求结构，这一过程本身符合高端化这一基本要求。

2.智能化是制造业模式与业态创新的关键支撑

智能化的发展源于数字技术的出现，作为一种颠覆性技术，数字技术在深度融入制造业的过程中，推动传统制造模式与业态深刻变革。具体而言，传统制造业的模式与业态通常在传统技术基础上构建而成，面对数字技术的迅猛发展与冲击，传统模式的局限性日益显现，原有的生产体系和管理框架难以满足智能化生产的需求，无法有效发挥数字技术的潜力与优势。为充分释放数字技术的巨大潜能，制造业企业必须进行模式与业态创新，从而更好地适应智能化生产要求。在这一转型过程中，企业通过构建智能化的生产体系、依托工业互联网打造更加协同高效的产业生态、探索个性化的服务模式等多种途径充分挖掘数字技术的潜能。新模式、新业态的出现使制造业能够充分利用新技术，从而降低成本，提高产品质量，增加市场竞争力。

3.融合化是制造业模式与业态创新的重要内容

制造业与现代服务业的融合以及不同模式、业态的融合是制造业模式与业态创新的重要内容。具体而言，制造业与现代服务业融合的本质在于产业间的协同共生，通过产业相互渗透实现资源共享、优势互补，从而形成新的生产要素组合和商业模式，即模式与业态创新。二者的融合途径包括：制造业服务化、现代服务业向制造业拓展延伸（例如，哈啰单车从最初的共享单车服务平台发展为自主研发生产车辆）以及制造业与现代服务业双向深度融合。

4.绿色化是制造业模式与业态创新的内在诉求

绿色发展是全球共识，给制造业发展提供了新机遇，提出了新挑战。面对资源环境约束趋紧的形势，绿色化不再是可选项，而是制造业模式与业态创新的内在诉求，是推动制造业可持续发展的必由之路。当经济发展与环境保护失衡时，环境质量成为制约经济高质量发展的重要因素，以牺牲环境为代价换取经济增长的传统制造业模式与业态已难以为继。新时代呼唤新的生产方式，新的制造业模式与业态内含绿色化要求，即将绿色发展理念贯穿设计、生产、消费等各环节。在绿色化发展过程中，制造业模式与业态创新将逐步转向循环经济模式，从产品设计伊始即考虑产品的可回收性、可重复利用性，并在生产过程中尽量减少资源消耗和污染排放。在这一模式下，资源将得到最大限度循环利用，废弃物将减至最少，从而实现经济效益和生态效益的双赢。

三、我国制造业模式与业态创新的进展与存在的问题

（一）我国制造业模式与业态创新的进展

1.智能制造确立为主攻方向，智能制造能力成熟度水平显著提升

为适应新一轮科技革命和产业变革，我国将智能制造作为制造业高质量发展的主攻方向，围绕生态体系建设，深入实施智能制造工程，推动制造业智能化转型。根据中国电子技术标准化研究院评估，2019-2024年，我国智能制造能力成熟度等级分布情况如图2所示。2019-2024年，我国智能制造成熟度水平显著提升，制造业企业对智能制造的重视程度持续上升，转型步伐明显加快。一方面，一级及以下低成熟度企业的比例由85%降至53.96%，二级及以上中高成熟度企业的比例由15%上升至46.04%，表明越来越多的制造业企业已从规划和部署阶段转向实际实施阶段，并初步具备了智能制造转型的基本条件；另一方面，二级成熟度企业从2021年开始增速较快，表明智能制造转型速度正在加快，企业在智能化改造中的推进力度显著增强，转型效果逐步显现。

 

图2 2019-2024年我国智能制造能力成熟度等级分布情况图

数据来源：《智能制造发展指数报告（2019）》《智能制造发展指数报告（2020）》《智能制造发展指数报告（2021）》《智能制造成熟度报告（2022）》以及智能制造评估评价公共服务平台。

 

我国智能制造体系的构建与发展形成以政策引领、技术赋能、需求驱动、示范牵引为核心的四维支撑机制。政策层面，自“十三五”规划实施以来，中央及地方政府围绕智能制造密集出台顶层设计与专项扶持政策。例如，《中国制造2025》明确了智能制造的主攻方向，《智能制造发展规划（2016-2020年）》系统部署了关键技术攻关与产业生态建设。通过设立专项资金、税收优惠、人才引进等政策工具，有效降低了企业数字化转型成本，加速技术应用从试点示范向规模化推广延伸，为“十四五”时期智能制造的快速发展奠定了坚实基础。“十四五”时期，政府进一步围绕标准规范制定与战略规划落地两大主线，形成了智能制造政策支持体系，为智能制造发展提供了制度保障。技术层面，随着数字基础设施的完善，大数据、人工智能、5G、工业互联网等核心数字技术的突破显著降低了数据采集、分析和设备协同的技术门槛，为企业建设智能工厂、实现智能化转型提供了可靠的技术支撑。需求层面，消费市场对个性化、高品质产品的需求倒逼企业提升生产柔性，进行智能化改造，以更加高效、灵活的生产方式应对市场变化和客户需求，提升企业竞争力。示范层面，中央政府通过标杆引领加速经验扩散。自2021年重启智能制造示范项目遴选以来，已累计评选421家国家级示范工厂及1235个典型示范场景。相关标杆案例具有显著的经济效益，带动行业从单点技术应用向全链条协同创新跃迁。例如，作为工业和信息化部（以下简称工信部）首批智能制造试点示范工厂，三一重工长沙18号工厂以数字技术的综合应用打造高度智能化、自动化的柔性生产链，打通了从产品设计到交付全流程，构建了产品全生命周期数字化管理以实现智能制造转型升级。目前，在相同面积工厂中，其产能提升123%，人员效率提升98%，单位制造成本降低29%，碳排放总量降低8%。

2.增材制造初步形成全链条技术创新体系，应用场景不断丰富

增材制造通过复杂结构一体化成型、设计驱动创新推动制造业向高端化转型，成为突破传统制造瓶颈、重塑产业生态的核心技术。近年来，我国通过构建顶层规划引导、相关项目支持和标准体系建设三方面的政策框架（见表2），推动增材制造技术创新与产业化应用，实现了全链条技术突破与国际竞争力提升。

 

表2 增材制造相关政策文件表

注：作者整理。

 

自2022年起，工信部对增材制造典型应用场景进行了两批次遴选，共选出78个典型应用场景。增材制造技术主要应用领域分布呈现三方面特征：首先，工业领域是增材制造应用最广泛的领域，其应用数量仍在持续增加。工业领域具体应用场景主要集中在航空航天和汽车领域。这些领域对高精度、复杂结构和个性化零部件有较大需求，推动增材制造应用的迅速发展。其次，医疗领域是增材制造应用的重点领域，通过增材制造，医疗机构能够提供更加高效、个性化、精准的医疗服务，特别是利用增材制造制作生物活性支架、个性化医疗器械等产品，从而提升医疗质量。最后，建筑、文化和体育领域正在成为我国增材制造技术的应用新方向。在建筑领域，增材制造能够较好契合设计师理念，极大提升建造效率和设计灵活性；在文化领域，增材制造通过文物复制和文创产品制作实现技术赋能；体育领域开始接入增材制造技术，利用增材制造加环保新材料制造个性化体育装备。随着增材制造技术的不断进步和推广，其应用领域将不断扩张，从而推动相关行业的发展和革新。

3.政策引领和示范引导协同发力，服务型制造快速增长

服务型制造指制造企业在其产品的整个生命周期为用户提供研发、设计、咨询、融资、培训、使用、维护、升级、回收等一系列服务，是制造与服务有机融合的新型业态，也是实体经济与数字经济深度融合的前沿领域。近年来，党和政府高度重视服务型制造的发展，通过提供发展指导（例如，印发《关于加快培育共享制造新模式新业态促进制造业高质量发展的指导意见》《关于推动先进制造业和现代服务业深度融合发展的实施意见》《关于进一步促进服务型制造发展的指导意见》等政策文件）和构建标准体系（例如，颁布《服务型制造标准体系建设指南》）双层次政策体系，结合遴选示范机制协同发力，推动制造业向服务化延伸。

图3是我国国家级服务型制造示范企业（平台、项目）的总体情况，截至目前，全国已累计形成372家示范企业、157个示范项目及225个示范平台，标志着服务型制造进入规模化推广阶段。分批次看，国家级服务型制造示范企业（平台、项目）第一批产生120个，第二批产生114个，第三批产生169个，第四批产生190个，第五批产生161个，由于取消了示范项目的评审，第五批数量较第四批有所减少，排除这一因素，历次产生的数量呈现递增态势，说明国家级服务型制造示范企业（平台、项目）的示范效应正逐步显现。与此同时，各地在国家级服务型制造示范企业（平台、项目）带动下，开展了更多省市级服务型制造示范企业（平台、项目）评审，共同推动我国服务型制造水平稳步提升。

 

图3 历次国家级服务型制造示范企业（平台、项目）评审结果图

数据来源：根据工信部网站发布的第一批到第五批服务型制造示范企业名单整理。

 

4.绿色政策推动和最佳实践引领，绿色制造加速发展

绿色制造通过供应链绿色化、资源循环利用以及节能减排等路径推动制造业绿色低碳转型，实现经济效益与环境效益的统一。我国从“十三五”时期就高度重视绿色发展，通过标准体系建设、提供发展规划和指导、遴选优秀示范工厂和项目等举措引领我国制造业加速绿色转型。截至目前，工信部累计开展了九批绿色制造示范遴选，形成了绿色工厂、绿色园区等四类绿色制造，为制造业低碳发展提供了实践路径（见表3）。

 

表3 我国绿色制造试点名单统计汇总表

注：根据工信部网站发布的第一到第九批绿色制造试点名单整理，其中，第六到第九批分别对应2021-2024年绿色制造名单。

 

由表3可知，我国绿色制造水平不断提升，四大领域最佳实践——绿色工厂、绿色产品设计、绿色园区、绿色供应链管理示范企业总量均得到显著提升。根据最新统计，绿色工厂总数为6527家，绿色产品设计总数为3802种，绿色园区总数为498个，绿色供应链管理示范企业为739家。其中，绿色工厂的数量从首批的201家逐步增长到第九批的1382家，呈现稳定且显著的增长态势。绿色产品设计在第五批和第六批迎来爆发式增长，分别达到1073种和989种，表明在产品设计阶段对环保的重视程度不断增强。绿色园区和绿色供应链管理示范企业的数量也在逐步增加，第九批分别达到123个和126家，标志着产业链协同绿色化进入加速阶段。

（二）我国制造业模式与业态创新存在的主要问题

1.关键技术领域亟待突破

新的技术突破是推动制造业模式与业态创新的核心驱动力。目前，我国在部分关键技术领域仍存在“卡脖子”问题，亟须突破当前的技术瓶颈。

一方面，工业软件存在核心技术依赖进口、研发投入不足问题。工业软件是连接制造业各种投入要素的重要工具，是制造业的“大脑”和“神经”，制造业模式与业态创新离不开工业软件的辅助。目前，我国的核心工业软件还需依赖进口，国产化率较低。2022年，我国CAD（计算机辅助设计）市场中，全球知名的工业软件厂商达索系统、西门子、欧特克等三家公司的市场份额分别为23.5%、15.3%、12.5%，总份额达到50%以上。此外，在研发投入方面，2024年上半年，我国14家工业软件上市公司研发费用合计43.73亿元，同比仅增长2.84%，部分企业研发投入甚至同比下降17.45%；近年来，国际工业软件巨头达索系统研发投入持续增长，年均投入增长超过10%，2022年，其研发投入高达10.9亿欧元，占总营收比重达到19.2%。

另一方面，支撑智能制造和增材制造发展的核心器件领域国产化率较低，仍依赖进口。智能制造和增材制造主要由技术驱动产生，其发展必然以相关设备体系为依托，诸如工业机器人、芯片、3D打印机设备等，一旦核心器件遭遇“卡脖子”问题，将极大阻碍两种业态的发展。具体而言，在工业机器人领域，减速器被认为是附加值最高的部件，也是机器人最核心的部件。日本的哈默纳科和纳博特斯克两家公司生产的精密减速器，占据全球市场约75%的份额。技术依赖问题严重制约我国在高端工业机器人领域的自主生产能力。在增材制造领域，高端增材制造装备使用的关键元器件，例如，打印头、激光器、扫描振镜、微滴喷头等，部分仍依赖进口。尽管部分激光器和扫描器件已经实现了自主研制，但技术稳定性和可靠性仍有待提升。

2.数据开放度不足

在数字经济时代，制造业模式与业态创新离不开数据支撑。随着制造业模式与业态创新的演化不断向社会制造方向发展，消费者个性化需求的不断提升使数据分析愈加重要，尤其是如何应用大数据技术深入分析消费者行为数据已成为推动制造业创新的关键。例如，工业设备厂商通过传感器采集设备状态数据，提前预警故障并推送维保方案，将传统售后维修升级为增值服务，这种模式不仅提高了设备的使用效率，而且提升了客户满意度和忠诚度。目前，我国数据开放程度不足，主要原因有两个。一是数据格式、接口规范等标准尚未统一，导致数据共享与流通面临困难。例如，在工业软件领域，全球有2万余种工业软件，但这些软件存在数百种不同的数据格式，跨软件、跨企业甚至跨版本的数据交换皆受到严重制约。这一技术壁垒限制了数据的流动性，制约了跨领域协作效率的提升。二是制造业面临“数据孤岛”问题。根据弗雷斯特研究机构2022年的报告，约67%的受访企业在数字化转型过程中仍面临不同部门、不同系统间无法共享数据的难题。

3.高端人才缺口较大

新一代信息技术、人工智能、新材料等新技术与制造业的深度融合，是推动制造业模式与业态创新的关键。跨领域的综合高端人才是掌握和应用这些新技术的关键，其能将不同领域的新技术与制造业的实际需求相结合，开发出新的产品、服务和生产方式。目前，我国制造业模式与业态创新缺乏高端人才支撑，尤其是掌握多方面知识与技能的复合型高端人才缺口较大。例如，2023年，人瑞人才科技集团与德勤中国发布的《产业数字人才研究报告与发展报告2023》指出，当前数字化综合人才总缺口约为2500万-3000万，且该缺口仍在持续扩大。主要原因在于各高校的专业体系设置通常滞后于市场需求，且强调单一学科的深度学习，缺乏跨学科的课程设置和培养模式。

4.政策支持手段不多、力度不够

政府政策的支持能够有效降低创新门槛，激发市场活力，为制造业模式与业态创新营造良好的环境。但目前我国在部分领域的政策支持力度不足，在一定程度上阻碍了制造业模式与业态创新进程。

探索“两业融合”新模式、新业态是制造业转型升级的关键路径。当前我国在推动“两业融合”方面仍面临诸多制度性障碍。首先，跨部门政策协调机制尚未完善。财政、税收、金融等关键政策分别由不同部门管理，缺乏统筹与协调机制。例如，制造业向服务化转型过程中涉及税收优惠、用地审批等环节，由于政策边界模糊，企业通常面临重复申报、审批流程繁琐的问题，甚至出现政策“真空”现象，影响企业的决策效率和落地进程。其次，融资渠道受限制约制造企业的服务化转型。服务型制造前期资金投入规模大，回报周期较长，具有较高的不确定性。目前，中小企业融资渠道相对狭窄，难以获得充足的资金支持，成为其迈向服务化升级的关键障碍。最后，数据共享标准与边界不清晰，阻碍跨行业数据协同发展。在制造业与服务业深度融合的背景下，数据已成为企业创新和业务升级的重要驱动力。但由于不同行业、不同企业间的数据格式不统一，数据接口标准化程度较低，加之数据所有权界定不明晰，导致数据流通受阻，影响“两业融合”的进程。

四、“十五五”时期我国制造业模式与业态创新发展展望

（一）人工智能和工业机器人结合使“黑灯工厂”型智能制造显著增多

截至2024年6月底，我国人工智能企业数量超4500家，为人工智能技术研发和成果转化奠定了坚实基础。根据国际机器人联合会（IFR）数据，我国是全球最大的机器人市场，销量遥遥领先于其他国家或地区。可以预见，“十五五”时期我国有望将人工智能与工业机器人深度结合，推动“黑灯工厂”型智能制造显著增多。

工业机器人接入人工智能将极大地提升其智能化程度，助力无人生产普及。应用智能制造的目的是实现柔性生产，满足消费者的个性化需求。传统工业机器人的柔性生产能力不足，在切换生产场景时需依赖人工编程，无法通过传感器和算法实现动态环境感知，导致环境适应性较差。此外，传统机器人还存在维护成本较高、人机协作程度受限等一系列问题。人工智能接入后，工业机器人将在语音、视觉、决策、控制等方面实现全面融合，形成感知、决策、控制的闭环系统，不仅提升了机器人的“智慧”程度，而且使机器人能够通过人工智能技术理解人类的自然语言指令，并根据指令迅速、准确地执行相应动作，从而调整和适应不同任务需求，应对更加灵活、多变的生产场景。

（二）数字化转型将推动服务型制造模式持续创新和提升供应链效率

近年来，大数据、云计算、物联网、人工智能等新兴数字技术的快速发展，为服务型制造模式的创新提供了新的驱动力。可以预见，随着制造业企业数字化转型的不断深入，“十五五”时期我国服务型制造前景将更加广阔，不断进行模式创新和提升供应链效率。

一方面，服务型制造将在数字技术的持续赋能下不断涌现新模式、新业态。随着数字技术的深度融合，生产环节间的联系会更加紧密，不仅能够提高劳动力间的协调程度，而且可以通过数据反馈提升企业对市场的反应程度。这种通过技术促进效率的提升需要有新的模式与之相适应。例如，数字技术的接入使服务型制造诞生共享制造这一新模式，共享制造在数字技术的不断赋能下发展出云制造模式，这种模式通过整合社会现有的生产资源，能够更好地满足消费者需求。因此，未来服务型制造还将在数字技术的推动下不断创造新模式。

另一方面，数字化服务转型将提高供应链效率。数字技术的深度融合将使企业不断提供高品质服务以提升产品附加值，推动服务型制造从单纯提供产品和简单服务向构建完整的生态体系转变。例如，通过智能设备监控和数据分析，企业可以为客户提供与自身产品相关的远程维护、故障预测、定制升级等服务，延伸产品的生命周期，为客户带来更大的价值。此外，通过数字化赋能，企业能够更好地掌控供应链，增强与上下游企业间的协作。大企业通过开放其数字化供应链平台，助推中小企业融入供应链，提高其市场竞争力和生存能力。这种“以大带小、以小促大”的协同发展模式，不仅能够提升供应链效率，而且能够推动整个行业的服务型制造转型。

（三）增材制造技术与其他技术融合促进增材制造向纵深发展

目前，我国增材制造技术与多个行业相结合，应用领域稳步扩张，以应用带动技术不断成熟。可以预见，“十五五”时期增材制造将与数字技术、新材料技术、新设计理念加速融合，推动制造业生产模式向更加灵活、高效、个性化的方向发展。

首先，增材制造将与数字技术深度融合，推动生产模式向分布式、网络化方向发展。通过物联网、云计算等技术，能够链接分散的3D打印设备，实现制造资源的跨地域共享。这种模式将推动生产不再集中于大型工厂，而是向社区、零售终端等接近消费者的领域渗透。

其次，增材制造将与新材料技术紧密结合，不断拓展应用领域。增材制造的难点之一是，受材料限制难以制造出高质量的产品。未来，随着高性能材料、复合材料以及生物材料等新材料的研发和应用，增材制造有望制造出能够应用于更多领域的性能更加优异、功能更加丰富的产品。

最后，增材制造将与新设计理念相互促进，推动产品设计创新。增材制造摆脱了传统制造工艺模块化的束缚，为设计师提供了更大的设计自由度。未来，设计师可充分利用增材制造的优势，设计出更加复杂、精密的结构，进一步提升产品功能。

（四）“双碳”目标助力绿色制造发展

“十五五”时期是我国推进“双碳”目标实现的关键时期，对制造业的生产方式提出更高要求，绿色制造将迎来巨大的发展空间。

首先，数字技术将持续赋能制造业绿色制造。企业通过应用智能化控制系统、能效管理平台等数字技术赋能生产过程，能够进一步降低能源消耗和碳足迹，提升资源利用率。

其次，随着环境规制要求的不断提升，处理污染的过程将逐渐从制造业中独立出来，形成专业化的环保服务行业。这一变化不仅为制造业提供了更加专业和高效的污染处理服务，而且极大减轻了制造企业的负担，使其能够专注于核心业务和绿色转型。

最后，绿色供应链将成为推动企业实现绿色制造的重要方式。绿色供应链涵盖从原材料采购、生产加工、物流运输到产品使用和回收处理各环节。通过优化物流、减少能源消耗、使用环保包装等措施，制造业企业将实现在供应链各环节的碳减排，从而促进整条供应链上的企业绿色化转型。

五、“十五五”时期推进制造业模式与业态创新的对策建议

（一）加快核心技术攻关和国产替代，优化制造业模式与业态创新的技术供给

核心技术是基础，设备是核心技术的综合体现，工业软件是连接核心技术和设备的桥梁，“十五五”时期要充分发挥核心技术的功能，控制设备高效运行。三者的结合是制造业模式与业态创新的驱动力。只有把关键核心技术掌握在自己手中，推进关键核心技术攻关和国产设备、软件替代研发，才能从根本上解决“卡脖子”难题。为此，要对基础研究给予长期支持。一方面，要完善多元化的资金投入机制，吸引社会资本参与基础研究；另一方面，由于基础研究周期较长，要构建长周期的评价体系以鼓励科研人才从事基础研究。与此同时，要加快实现关键机器设备零部件以及工业软件的国产化，从源头解决部分关键领域依赖进口的问题。要鼓励各行业“链主企业”牵头攻关核心零部件以及工业软件。聚焦相关领域的关键核心技术，协同产业链上下游企业、相关高校以及科研团队，整合资源集智攻关，形成以领军企业为核心的战略研发格局，摆脱核心技术“卡脖子”困境。

（二）推进新型基础设施建设，降低制造业模式与业态创新应用成本

在数字经济时代，新模式、新业态的创新多以数字技术为核心驱动力，因此，创新的成本首先是数字技术的应用成本。例如，5G技术、大数据、人工智能、云存储等，如果无法解决耗电量高、电价高、应用成本高等问题，相关技术将难以推行。因此，要持续激发制造业企业模式与业态创新能力，以庞大的信息技术基础设施为保障，降低新技术的应用成本。首先，要坚持顶层规划原则。政府牵头带领产学研协调推动新基建发展蓝图，通过出台政策打破行政壁垒，建立跨领域、跨区域新基础，提倡共建共享机制，防止低效重复建设。其次，要强化跨区域绿电输送基础设施建设，完善跨区域绿电交易机制。一方面，要进行专项规划与相关投资加快特高压输电通道建设，破解绿电跨省输送瓶颈；可以在相关工业园区建立“微电网”，支持绿电自发自用，余电参与跨省交易，等等。另一方面，要建立国家级绿色交易平台，通过有效整合分散的绿电交易市场，打破区域间绿电交易壁垒。最后，要坚持应用牵引新基建原则。立足长期产业发展目标和短期转型升级的需求，围绕相关应用场景构建配套新基建，推动新基建从顶层设计到落地应用的系统化衔接。

（三）大力发展人工智能，赋能制造业模式与业态创新

人工智能的发展和应用将带来更多新模式和新业态。生成式人工智能可根据训练内容生成新内容，帮助制造业快速生成设计方案，提供更加丰富的服务内容。通用型人工智能在制造业中偏重“决策”和“优化”，既可以通过分析海量数据优化生产计划、调度和物流，提高生产效率和资源利用率，又可以分析市场趋势、客户行为等数据，预测未来的市场需求，帮助企业更好地制订生产计划和营销策略，提供决策支持。首先，要强化算力与数据要素支撑。通过大力支持国产芯片企业的发展，整合现有数据资源为人工智能的训练提供基本保障。其次，要强化资金支持。政府可设立与人工智能发展专项资金，激发企业研发活力。最后，要建立产学研用协同创新机制。支持高校、科研机构和企业协同开展人工智能算法、大模型研发，加强创新资源共享和合作交流。

（四）培养和延揽复合型高端人才，强化制造业模式与业态创新的人才保障

对制造业模式与业态创新而言，人力资本的重要性不可忽视。首先，针对制造业新模式与新业态快速发展的需求，应加强对高端人才的专业技能培训，重点培养掌握大数据、人工智能、云计算、物联网等新一代信息技术的复合型人才以及精通工业设计、工艺流程、质量管理等方面的专业人才。其次，应鼓励企业家、工程师、设计师等不同领域的人才跨界学习，促进知识融合和技术创新。可搭建跨行业、跨领域的交流平台，通过举办研讨会、论坛等活动，促进不同领域人才间的思想碰撞和经验分享。最后，要建立健全人才评价激励机制，构建有利于人才成长的制度环境，让优秀人才脱颖而出，做到人尽其才。

（五）宣传推广优秀案例，助力制造业模式与业态创新的应用普及

制造业新模式、新业态的应用示范既能使其他企业直观地看到其优势和价值，打消顾虑，增强信心，带动更多企业学习借鉴，从而加快推广应用；又可以在实践中积累经验，发现问题，并及时调整优化，助力其他企业少走弯路，降低创新风险。首先，可选择一批代表性强、成长性好的企业，支持其开展新模式、新业态的应用示范，打造一批可复制、可推广的典型案例。其次，建立健全政府引导、企业主体、社会参与的多元化推广机制。可搭建线上线下相结合的推广平台，定期举办展览展示、经验交流、对接洽谈等活动，宣传推广优秀案例和成功经验。再次，针对新模式、新业态发展过程中出现的新技术、新产品、新服务，及时制定和完善相关行业标准和规范，引导行业健康有序发展。最后，对应用新模式、新业态的企业，在资金、税收等方面给予政策倾斜和支持，鼓励企业加大创新投入，加快转型升级步伐。

（六）推动数据开放程度，激发制造业模式与业态创新活力

数据的开放共享程度越高，越能激发中小企业在模式与业态创新方面的潜力。首先，必须统一数据标准规范。政府应联合相关行业协会、企业和科研机构对产品、接口的数据格式进行一定范围内的标准统一，减少数据流通时产生的应用成本。与此同时，还应加强与国际标准的对接，提升我国制造业数据在全球范围内的流通性与互操作性。其次，要解决“数据孤岛”现象。我国拥有巨大的市场以及应用场景，每天产生极为庞大的数据量，“数据孤岛”问题制约了对数据潜在价值的深度挖掘，阻碍制造业模式与业态创新。最后，要加强数据安全保障。应制定完善的数据安全法律法规，通过立法明确数据的所有权、使用权与共享规则，在确保数据安全的同时，保护企业的合法权益。

注释与参考文献从略，请参阅期刊纸质版原文

 

李治鸿 | 中国社会科学院大学应用经济学院博士研究生。

 

郭朝先，李治鸿.我国制造业模式与业态创新进展以及“十五五”展望[J/OL].新疆师范大学学报（哲学社会科学版），1-12[2025-05-07].https://doi.org/10.14100/j.cnki.65-1039/g4.20250421.001.