面向智能制造范式的企业创新

当前，新一轮科技革命迅猛发展，特别是数字科技主导的数字技术形成了全新的技术经济范式。这种技术经济范式一方面推动整个经济形态从传统的工业经济向数字经济转型，形成以实体经济为基础的产业数字化新业态、新模式等，另一方面形成了基于数字智能技术的主导产业，即数字产业。以数字产业为核心的数字经济逐步成为影响全球经济竞争结构并重塑国际竞争力的关键。

从实体经济的角度来看，新一轮数字技术革命推动数字智能技术深度嵌入企业研发创新网络与生产制造网络，传统工业制造生产模式逐步走向基于智能制造的生产制造范式，智能制造成为新型工业化推进进程中的主攻方向，也成为微观制造企业适应新一轮技术革命进程的创新方向。

本文主要从工业革命演化史的角度，探究智能制造范式形成的内在机理及其对企业创新的系列重塑效应，最终提出智能制造这一全新技术经济范式下企业创新的新方向。

智能制造范式：基于工业革命演化的视角

当前，智能制造在提升生产效率、降低生产成本、提升产品质量、推动可持续发展等方面发挥出了诸多优势。为此，系统性解构智能制造范式，厘清智能制造发展轨迹，对于推动经济体系智能化发展愈发必要。

自第一次工业革命爆发以来，生产制造经历了一系列技术范式的变革，包括生产方式、生产技术、能源利用及组织管理等方面的变革，这一系列变革为先进技术范式的诞生和演化奠定了基础。生产方式变革主要是从分散手工生产向集中化工厂生产体系转变。第一次工业革命前，生产以家庭作坊为主，工具相对简单，主要依赖人力和畜力，生产分散且效率较低。工业革命爆发后，机器的普及推动了家庭生产向工厂化集中生产转变。工厂通过集中劳动力、机械设备，实现规模化生产，大幅提升了生产制造效率。生产技术变革主要是从人力与简单工具向复杂机械的转变，集中体现为纺织业的机械化生产以及蒸汽机的革命性应用。以纺织业的机械化突破为例，詹姆斯·哈格里夫斯于1764年发明的珍妮纺纱机能够同时纺织多根纱线，而后又逐渐出现了水力纺纱机、动力织布机等，这使得纺纱织布的速度和质量均大幅提升。

到了第二次工业革命，生产制造范式开始向着标准化、电气化、科学化方向转变，主要标志为电力、内燃机、化学工业等生产技术方面的突破，人类社会由此进入电气时代和现代工业文明时代，生产方式、能源利用、生产材料等进一步出现变革。在生产方式方面，流水线与大规模生产开始出现，精密机床、齿轮切削机床等在军工和民用领域广泛应用，实现了复杂零部件的量产。以福特汽车在T型车装配中引入的流水线生产方式为例，该生产线将每个工人固定在特定岗位，使得汽车组装时间大幅缩短，推动了生产范式的革新。在能源利用方面，电力和石油逐渐成为主流能源。托马斯·爱迪生于1882年推动的电网商业化，实现了电力能源的远距离传输，工厂得以摆脱对蒸汽动力和水力位置的依赖，实现了布局自由。与此同时，发动机和柴油机的发明，使得石油成为了运输业和工业的新能源，推动生产、运输等出现革命性进步。

第三次工业革命中，信息技术、自动化技术、数字化技术等在生产制造领域的广泛应用，不仅加速了生产流程的自动化与智能化，更彻底重构了制造业的组织模式、产品设计和全球供应链，开启了柔性制造阶段，推动人类社会进入信息时代。在生产技术变革方面，信息技术被应用到主流制造领域，实现了信息技术与自动化系统的融合，与信息技术相关的领域如集成电路、工业计算机、工业机器人等开始快速发展。生产模式也从第二次工业革命时期的规模化生产转向了大规模定制化生产。一些大型跨国企业进行产品组件标准化生产，允许客户自由组合功能模块，实现定制化生产。在网络协作方面，大型跨国企业构建了分布式制造网络，外包、离岸生产、协同研发成为有效的网络协作生产模式。例如，耐克、苹果等企业纷纷将制造环节转移至东亚、东南亚等低成本地区，总部主要专注设计与品牌管理，通过协同式生产模式，这些企业实现了生产效率的再跃升。

迈入21世纪，新一轮工业革命持续深化，物理世界和数字世界发生深度融合，人类社会进入智能时代，智能制造成为主流的生产范式。此次革命综合应用人工智能（AI）、物联网（IoT）、大数据、云计算、机器人、增材制造（3D打印）等技术，彻底重构了制造业生产逻辑。具体而言，智能制造范式推动生产技术、生产模式、组织逻辑、人机关系发生重大变革。

在生产技术方面，数字世界与物理世界实现了无缝融合：物联网与工业互联网链接，数字孪生走进生产过程，多种物理设备实现数字化镜像实时同步运行状态，支持实时仿真测试与优化。在生产模式方面，标准化生产转变为高度个性化生产。客户深度参与研发、设计、生产等流程，例如，用户可以通过数字云端平台直接向生产厂商反馈信息，实现了数据驱动制造的即时响应。在组织逻辑方面，智能制造范式加速组织逻辑重构，推动企业从层级管控发展到平台生态化协作。企业利用平台化模式，全方位整合供应商、制造商、客户等多方资源，实现供应链透明化。在人机关系方面，智能制造范式推动人机关系从替代转变为协同共生，机器人不再被限制在特定的生产领域，而是可以与工人共享工作空间，执行装配、质检等任务。人类专注创新、监管，机器负责执行，协作效率最大化。

可以说，第四次工业革命催生的智能制造范式正在重塑全球制造业的核心逻辑，这一范式将数字技术与物理系统深度融合，从而有助于实现资源、效率与价值的全局最优，这不仅会重新定义未来制造业的形态，还会推动人类社会向智能可持续文明迈进。

智能制造范式对企业创新的重塑

创新主体重塑：生产端主导走向需求端主导

智能制造通过数据驱动与技术融合推动企业创新重构，传统制造范式下生产端主导的企业创新迈向了需求端主导的企业创新。具体而言，智能制造从需求洞察、产品设计、生产模式、服务交付等多方面赋能用户参与创新，充分发挥需求侧在创新活动中的重要作用。

在需求洞察方面，智能制造范式以数据驱动为基本生产逻辑，能够在需求侧实现从“模糊预测”到“精准捕捉”的转变，进而推动创新活动的开展。包括智能家电、可穿戴设备在内的智能产品能够实时采集用户数据，分析用户行为偏好，实现物联网对用户行为的紧密追踪。例如，一些智能冰箱能够通过检测食材消耗频率，推送个性化采购建议，并能联合生鲜平台提供即时配送服务，这是将硬件销售转化为“家庭食品管理”需求创新的典范。此外，有的物联网设备甚至能够整合社交媒体、供应链与历史销售记录的相关数据，在此基础上预测新兴需求趋势，从而在需求挖掘方面施行更为精准的创新。

在产品设计方面，智能制造推动个性化定制成为制造业新趋势，用户得以深度参与产品设计，进而满足自身多样化需求。例如，通过模块化设计和3D打印技术，用户可以自定义产品功能组合，实现复杂模块结构的快速生产。红领西服通过采用C2M（Customer-to-Manufacturer）平台，推动用户深度参与服装的模块化定制和设计，最短7天就可以交付个性化定制西装，价格仅比批量生产高10%，颠覆了传统服装业研发、设计、生产的逻辑。

在生产模式更迭方面，智能制造通过构建开放式创新社区平台实现了众包设计与需求共创，用户能够直接参与产品设计和版本更迭，企业通过整合用户社区创意，实现了创新设计层面的众包。例如，小米通过用户论坛收集到超过1亿条对MIUI系统的需求反馈，每周更新版本，将操作系统开发从“工程师主导”转为“用户共创”。

在服务交付方面，智能制造主导的服务交付范式实现了从“卖产品”到“卖价值”的更新，推动企业在服务模式方面进行创新。在传统制造范式下，用户需要对以实物形式存在的产品或服务进行付费；在智能制造范式下，企业可以通过订阅经济服务、全生命周期服务来满足用户需求。例如，在订阅经济模式下，企业先通过数字互联提供按需服务，降低用户的初始投入水平，提高用户留存率，后期再通过增值服务模式将用户进一步“套牢”，实现服务的闭环；在全生命周期服务模式下，基于智能制造设备采集的数据，企业可以实现用户维护、升级、回收一站式服务，从而系统性降低客户运营成本，并实现企业服务营收的增长。

创新要素重塑：数字智能技术的深度嵌入

创新要素指的是和创新相关的资源及能力，通常包括支持创新的人、财、物，以及将人财物组合的机制。在智能制造产业中，数字智能技术，如物联网、大数据、AI、云计算、数字孪生、区块链等，能够通过数据贯通、算法驱动、虚实交互等机制，在创新活动中发挥巨大优势，催生“数据定义产品、算法驱动制造、生态创造价值”的创新逻辑，是智能制造范式有别于传统制造范式创新的关键之处。

在数据贯通方面，数据智能技术的运用实现了制造设备的万物互联，缩短了创新全流程的时间。例如，在工业物联网中，实时数据采集、分析和反馈闭环能够将传统制造系统中的沉默数据转化为驱动创新的动态要素，系统性地覆盖生产、管理、服务全链条。具体而言，在生产过程中，通过构建传感器网络，即在设备关键部位部署振动、温度、压力传感器，实时采集运行数据，能够大幅度提高企业获取的数据点，从而在设备端部署决策模型，将数据要素运用于生产创新，不断优化生产工艺参数，并进行及时验证。在管理过程中，通过数字智能技术采集数据，企业能够实现对供应链动态响应管理。企业不仅仅能够实时追踪原材料位置、质量及库存状态，对创新材料进行全局和可视化预测，更能通过人工智能算法实时计算订单优先级、设备负荷及物流延迟风险，系统性提高管理创新水平。

在算法驱动方面，以算法为代表的数字智能技术驱动数据要素参与创新决策，对生产维护、智能化排产、工艺优化均起到创新赋能作用。例如，在智能制造中广泛应用的工业大数据平台，能够系统性整合ERP、MES、CRM等系统数据与设备运行数据，构建完备的企业级数据库。运用大数据技术分析海量的企业数据，能够服务企业的产品和服务创新，如通过分析客户数据，企业能够提供个性化的产品和服务，满足不同客户的独特需求；利用用户反馈和数据支持快速迭代产品设计，使产品更加符合市场需求。

在虚实交互方面，智能制造推动了实体经济向虚拟现实的映射，创造性地构建了数字孪生的仿真现实，为企业在实体层面创新提供了虚拟层面的执行和验证场所。例如，企业通过数字智能技术构建的数字平台对整个场所实现数字孪生，能够实时同步物理工厂状态，从而可以在创新时进行“先仿真验证，后物理执行”；在发现问题时，还能够利用数字孪生实时监测全厂设备状态，基于反馈的信息，远程指导现场维修和优化，大大提升服务响应效率。

可以看出，数字智能技术的应用，以数据贯通为基础、以算法应用为驱动、以虚实交互为应用，完整地赋能智能制造企业创新全过程，这不仅仅是数字智能技术的叠加，更是制造逻辑的根本性重构。

创新价值重塑：利益相关方综合价值共创

在传统制造范式下，企业既是创新价值的创造方，也是创新价值的分配方。尤其是在价值的分配过程中，企业具有理论上的唯一性和合法性，从而抑制了其他参与者参与创新价值创造的积极性。在智能制造范式下，技术赋能、数据共享和协作机制能够推动利益相关方（包括用户、企业、供应商、合作伙伴、政府等）进行综合价值共创。这种共创模式不仅能提升生产效率，还能优化资源配置，实现多方共赢。具体而言，这种创新价值重塑与共创可以从用户、企业、供应商、合作伙伴等几个角度予以审视。

用户层面，智能制造范式下，用户从消费者转变为价值共创者。用户能够通过参与需求驱动的产品创新、定制化设计和生产、数据贡献与优化反馈等加入到价值创造中。尤其是用户在智能产品使用过程中产生的数据，重要性日益凸显，企业能够将其用于优化产品性能和服务，从而实现价值创造。

企业层面，智能制造范式下，企业从创新主导者转变为生态赋能者。企业通过搭建开放创新平台、提供技术支持和资源整合方案、服务化转型等进行多维度价值创造。例如，智能制造企业不仅能够提供传统的产品，还能通过数字智能技术带来的服务创新，实现远程监控、产品维护等，与用户建立长期合作关系，从而创造更大的价值。

供应商层面，智能制造推动供应商从被动执行向主动协作转变。供应商能够以供应链协同的形式参与到产品研发和优化中，甚至能够实现动态响应和柔性生产，从而创造出超额价值。例如，供应商能够通过智能制造平台实时共享生产数据，与制造商协同优化库存和交付效率；也能够基于用户需求数据，主动提出材料或工艺改进方案，提升产品性能；还能够通过智能制造系统快速调整生产线，满足小批量、多品种的定制化需求，从而实现对客户需求的主动协作。

合作伙伴层面，智能制造推动合作伙伴从独立竞争向生态协作转变，以实现生态价值的创造。不同合作伙伴通过跨界融合、资源共享、能力互补、协同创新机制实现综合价值的创造。例如，不同领域的企业能够通过智能制造平台合作开发新产品或服务，如家电企业与人工智能企业合作，共同开发智能家居生态系统，整合双方技术与用户资源，提供综合解决方案，提升用户体验。

智能制造通过技术赋能和协作机制，将用户、企业、供应商、合作伙伴等利益相关方紧密连接，形成一个开放、协同、动态的价值共创网络。在这个网络中，各方不再是独立的个体，而是生态系统的共同建设者和受益者。这种模式不仅能提升创新效率，还能实现资源的优化配置和价值的最大化共享，为全球制造业的转型升级提供了新范式。

面向智能制造范式的企业创新新方向

企业创新战略转型：数字创新战略

智能制造范式是以数字科技为底层技术基础并深度融合制造技术的全新“技术-经济”范式，微观企业层面的创新战略也逐步从聚焦制造业本身的硬科技与实体空间下的技术-产品创新转向以数字技术与虚拟空间下的技术-产品-场景为基础的数字创新。相应地，企业创新战略逐步从聚焦制造工艺、制造技术、制造产品以及制造管理与流程创新全面转向基于数字技术的数字制造、数字工艺、数字产品开发以及数字管理与数字流程创新，实现企业数字创新战略与企业传统技术创新的深度融合。需要说明的是，从传统工业经济范畴下实体经济领域的创新战略转向数字经济范畴下的数字创新战略，并不意味着企业抛弃实体经济领域的“硬科技”创新，如实体经济领域的产品创新、工艺创新以及制造技术创新等，而是以实体经济领域的“硬科技”为基础，实现“硬科技”向数字空间与虚拟空间的转型升级与深度融合，即以数字创新战略实现“硬科技+数字化”战略，最终实现企业数字创新战略深度根植于企业技术创新体系。从这个意义上看，面向智能制造的企业创新战略虽然转向了数字经济范畴下的数字场景与数字空间，但依然需要以实体经济为根基，实现以制造技术创新体系为基础的企业数字化与智能化，使企业数字创新战略具有可持续性。

企业创新模式转型：用户与企业共同主导的创新模式

传统工业经济范式下的企业创新模式局限于企业制造系统内部研发（依赖发明人）以及产学研合作创新下的技术攻关突破。内部研发或者产学研合作研发的创新模式本质上是由企业主导发起技术创新需求，即面向市场领域开展技术需求分析，实现技术改进以及技术轨道突破，并从研发设计端最终传导到生产制造以及销售服务环节，属于企业内向企业外的传导。在智能制造范式下，企业研发设计与生产制造深度嵌入数字创新网络中，即企业所处的开放式创新系统逐步从企业内开放、企业间开放转向企业生态系统的数字化与智能化。这意味着在数字技术为基础的数字开放式创新系统下，企业数字用户（领先用户与一般用户）成为企业技术创新需求的发起者、建构者乃至治理者，成为企业技术、产品与服务开发的直接动力。相应地，企业创新模式也逐步从企业内的研发者创新、企业间的产学研合作创新向面向用户的数字开放式创新转变，用户成为企业创新的重要发起者、参与者乃至部分环节的主导者。

特别是，在智能制造的柔性化制造体系下，整个产品制造范式从传统工业经济时代的大规模流水线制造、大规模定制化向个性化定制与小批量制造转变，实现基于用户需求的柔性系统设计、制造技术与产品开发创新。例如，物联网构建的实时反馈机制，有助于及时采集用户使用数据（如操作习惯、故障频率），并直接反馈至企业研发端，帮助企业持续优化产品和服务，进行版本迭代创新。用户也能够参与到数字孪生与虚拟共创中，助推企业创新的优化，如用户可以通过虚拟仿真平台参与产品设计。汽车制造商允许用户在数字孪生模型中自定义配置，并能实时生成3D预览、验证可行性，从而实现用户与企业协同优化生产流程。需要说明的是，智能制造范式下，用户特别是数字用户成为企业创新体系乃至创新生态的重要主体，但这不意味着企业失去了其创新主体地位。企业依然需要识别用户创新需求、精准分类用户需求以及实现用户需求与企业创新需求的精准对接与融合，最终推动企业主导的创新体系建设与用户主导的创新体系相互融合，形成用户与企业共同主导的创新模式。

企业创新生态转型：数字创新生态系统

企业主导的创新生态系统是以企业为科技创新主体，发挥企业作为市场经营主体与技术创新主体的双重作用，基于企业主导的技术创新需求，与其他知识主体、用户、供应商、互补者、技术提供商乃至政府、中介组织等形成的创新生态。在企业主导的创新生态系统内，核心企业在建构生态与治理生态过程中发挥重要作用，推动生态系统内的资源要素、规则机制以及技术标准达成一致，确保生态系统的健康可持续运转。从生态系统内的主体关系视角来看，企业主导的创新生态系统内的参与者（企业、用户、供应商、政府、中介组织等）形成了一个共生的系统结构，即在一定的外部需求与内部供给能力的相互作用下，参与者形成相互适应、相互依赖与共同发展的生态结构，共同推动整个创新系统协同演化发展。

智能制造范式下企业数字创新成为主导创新范式，这要求企业构建基于数字创新导向的数字创新生态系统。在数字创新生态系统内，核心参与者（包括企业、用户、供应商、互补者、技术提供商以及政府和中介组织）并未发生显著性改变，但参与者的组成方式与形成结构发生了本质性改变。

数字创新生态系统内创新需求的动态性、适应性、即时性以及延展性成为显著特征。生态系统内主体间交互交易方式突破时空限制，依赖于数字技术，主体间的异质性资源要素得以跨层次跨模块整合，实现了主体间的数字价值共创与数字协同治理，最终实现面向数字创新生态的综合价值创造。例如，小米手机通过小米MIUI系统开放系统层API，推动用户贡献主题设计、功能插件等。据统计，目前MIUI系统超过50%的创新功能来自MIUI社区提案。

智能制造范式下，用户作为创新活动的参与者也能够及时参与到创新价值分配中，从而实现创新的持续产出。当前，诸多智能制造企业均构建了服务化延伸平台，一方面可以将产品作为服务入口，企业通过数据订阅、远程运维持续获利；另一方面，也允许用户通过贡献数据和创意获得分成，甚至是参与销售后利润和设计利润的分配。这种机制有效地推动了多方参与者参与企业的创新，实现企业的经济价值。

总的来看，在智能制造构建的创新生态系统中，用户不仅是需求提出者，更成为技术迭代的协作者、价值分配的利益相关者。企业角色从“创新主导者”转向“生态赋能者”，通过技术工具与规则设计，将分散的用户力量转化为系统性创新能力。这种模式正在重塑全球制造业竞争逻辑，未来的赢家不是拥有最强工厂的企业，而是能高效整合用户智慧、构建可持续创新网络的生态组织。

阳镇 | 中国社会科学院工业经济研究所副研究员。

钱贵明 | 南京大学商学院博士生

陈劲 | 清华大学经济管理学院苹果公司讲席教授、清华大学技术创新研究中心主任

阳镇,钱贵明,陈劲.面向智能制造范式的企业创新[J].清华管理评论,2025,(04):64-71.