感恩ℱ碳纤维生产技术一周年 感恩有你 一路相伴

本文摘要：（由ai生成）本文探讨第四次工业革命对全球及中国产业发展的影响，强调其以物联网、大数据、机器人及人工智能为驱动力，推动生产方式从大规模制造向大规模定制转变，工业增值向服务环节拓展，并带来劳动市场变化。中国应抓住机遇，加快技术创新与产业升级，提升国际竞争力，同时做好教育与就业准备。本文转载自社科院工业经济研究所作者：刘湘丽《新疆师范大学学报(哲学社会科学版)》2019年01期录用定稿CNKI 网络首发摘要第四次工业革命是由物联网、大数据、机器人及人工智能等技术所驱动的社会生产方式变革。这场技术革命的核心是网络化、信息化与智能化的深度融合。它推动了工厂之间、工厂与消费者之间的“智能连接”，使生产方式从大规模制造向大规模定制转变，工业增值领域从制造环节向服务环节拓展，程序化劳动被智能化设备所替代。世界主要工业国家及中国已经开始了新一轮的产业结构转型升级，这在制造过程、终端产品、生产设备、数据分析平台、价值链等方面带来了全球竞争格局的变化。同时，新的产业结构会影响到劳动就业，一些国家已出现了劳动市场两极化或职业结构分化现象。中国应该以关键技术的创新与应用为突破口，加快相关领域的转型升级，适应第四次工业革命的要求，推动社会经济向前发展。同时，在教育、劳动就业各方面做好准备，借助数字技术发展契机，促进劳动者实现劳动技能转型，提升劳动价值。关键词第四次工业革命；数字技术；产业发展；劳动就业一、引言 以物联网、大数据、机器人及人工智能等技术为驱动力的第四次工业革命正以前所未有的态势席卷全球。第四次工业革命是继蒸汽技术革命、电力技术革命和信息技术革命后的又一次使人类社会经济生活大为改观的大事件。这场技术革命的核心是网络化、信息化与智能化的深度融合，它在提高生产力水平、丰富物质供给的同时，也会重塑人力与机器力结合的劳动形式和要求，在教育及产业政策方面增添新内容和新方法。第四次工业革命对中国经济社会发展是一个极好的机遇，数字技术的利用有可能加速提高制造业在产品研发、质量以及生产率方面的国际竞争力，还可能形成新产业、新业态。但同时它又亟需符合数字技术要求的高素质人力资源，这是我们必须认真对待的挑战。目前国内外已有一些学者对第四次工业革命及其影响进行了讨论，本文在综合这些文献观点的基础上，通过阐述第四次工业革命的内涵与特征，进一步考察第四次工业革命在国外及中国的进展，分析第四次工业革命对产业发展的推动作用以及给劳动就业带来的挑战，最后结合中国国情提出推动社会经济发展的政策建议。 二、何为第四次工业革命？ 人类社会的发展进程，与新技术的发明和应用有着密切关系。近代史上已经发生过三次工业革命，现在正迎来第四次工业革命[1] [2] 。第一次工业革命跨越19世纪末期到20世界初期，蒸汽机的发明带来了机械化，开启了工业生产时代。第二次工业革命从20世纪初期到20世纪60年代，电力应用催生了大规模生产方式，推动了钢铁、机械等工业的崛起。第三次工业革命始于20世纪70年代，计算机技术促进生产自动化，使生产力得到了进一步提高。而第四次工业革命，则是在21世纪以后发展起来的，以物联网、大数据、机器人及人工智能为代表的数字技术所驱动的社会生产方式变革。它推动工厂之间、工厂与消费者之间的“智能连接”，使生产方式从大规模制造转向大规模定制[3] [4] 。 第四次工业革命的核心是网络化、信息化与智能化的深度融合。在这场技术革命中，工厂内外的生产设备、产品及人员之间将连接在一起，收集分析相关信息，预判错误，不断进行自我调整，以适应不断变化的环境[4] 。越来越多的技术系统或产品能够在无人介入的情况下自主执行某些功能。比如，装载了GPS的汽车能够“知道”自己在哪里；通过内置微型相机和传感器，一个系统可以“辨认出”另一个系统；通过优秀的程序化控制，一个系统能够独立地对外界条件作出反应，在一定程度上优化自己的行为[1] 。 在第四次工业革命中，社会生产方式将发生深刻变化。一是产品生产方式从大规模制造向大规模定制转变。以人工智能为基础的自动化设备、连接企业内外自动化设备和管理系统的物联网，能够使研发、生产以及销售过程更加迅捷、灵活和高效。简单地说，消费者的需求会更及时地传递到工厂，而工厂也会更灵活地切换生产线以满足不同需求。原来的单一产品大规模制造方式将逐渐被大规模定制方式所取代。 二是工业增值领域从制造环节向服务环节拓展。在大数据、云计算等技术的推动下，数据解析、软件、系统整合能力将成为工业企业竞争力的关键与利润的主要来源。利用大数据研究客户或用户信息，能够为企业开拓新市场，创造更多价值。比如，设备制造企业借助大数据技术，向设备使用企业提供预测性维护方案与服务，可以延伸服务链条，实现竞争力的提升和价值增值。如通用电气公司原来是以制造为主的企业，但现在将业务领域拓展到技术、管理、维护等服务领域，这部分服务创造的产值已经超过公司总产值的2/3[5] 。 三是程序化劳动被智能化设备所取代。由于数字技术的飞速发展，机器人在速度、力量、精度优势的基础上，识别、分析、判断能力也大大提高。2017年5月，人工智能围棋程序“阿尔法狗”（AlphaGo）与世界排名第一的中国围棋选手柯洁进行三场比赛并全部获胜，这说明人工智能在某些分析博弈领域已经超越了人类。从生产服务过程来看，原来认为只是重复性、手工操作的业务可以被自动化设备替代，但现在的设备已经可以识别多种业务模式，能够在相当广的范围担任非重复性、需要认知能力的工作。比如，在律师业务中，计算机系统已经代替了法律助理、专利律师的一部分工作。环境复杂或需要与人互动的体力作业，以前一直被认为难以程序化，只有人才能胜任，但由于传感器、大数据和人工智能的进步，这个领域中的自动化也有了显著的进展。比如，“机器人床”可以变身为轮椅并自动行走，能够自动升降，平稳地将病人扶起坐上轮椅。未来，大多数程序化工作以及部分非程序化工作将被智能设备所替代，或得到智能设备的辅助而大幅度提高效率[6] [7] [8] [9] 。 总体来看，第四次工业革命将极大地提高生产力，推动产业结构与劳动力结构的转变，进而改写人类发展进程。每一次工业革命的发生，世界各国的竞争地位就会发生变化，一些国家崛起并成为某些领域甚至世界经济的主导者。在第一次工业革命中，英国凭借蒸汽机等技术成为“世界工厂”。在第二次工业革命中，美国依靠大规模生产方式成为世界工业及科技霸主。在第三次工业革命中，日本依托精益生产方式在汽车、家电等行业崛起。而这次的工业革命也和以往一样，必将引起经济格局的变化。谁抓住了机遇，以最快的速度实现超越行业、企业边界的“智能连接”，谁就能率先进入大规模定制生产时代；谁有效地应用了大数据和智能设备，谁就能在价值链中占据优势；谁顺利地完成了劳动力转型，谁就能使国民收入快速增长。从这个意义上说，第四次工业革命不仅会重塑未来经济格局，而且还会改变国家竞争格局。 三、第四次工业革命在各国的进展 第四次工业革命是全球性现象，已经引起了世界各国的高度重视。世界主要工业国家近年已经制定了相应的战略措施。 德国走在前列，它在2011年提出了“工业4.0”战略，目的是利用物联网等技术，将产品、设备、资源与人连接起来，实现产品制造流程的自动化，构成产业链中企业之间的合作系统[3] 。现在德国企业正在积极推进的工作，一个是建立信息物理系统（CPS），对设备进行智能化升级，并将它们连接起来，使之能够自动交流信息、发出指令并控制，而不必通过人工操作。系统可根据市场及工厂状况进行适时分析，自动调整生产量，维持最优生产状态。另一个是引进产品生命周期管理工具，对产品从设计、制造到销售与售后服务的信息进行及时共享、跟踪与控制。在虚拟空间进行产品设计和试制，并将数据直接输送到制造现场，使品种批量多变的变种变量生产成为可能，缩短新产品开发时间。另外，就是把办公室与工厂连接起来，整合经营管理系统和生产控制系统，使市场需求与制造现场相连接、灵活地改变生产计划和机械配置、实现生产周期的最优化[10] 。设备网络接口的标准化也是重要工作之一。工业4.0战略提出“即插即用”方式，就是预先对生产机械按功能进行模块组合，模块之间采用标准化的连接接口，这样就可以按照市场需求迅速地组合设备。目前，西门子、SAP、博世等大企业为提供网络平台技术展开了竞争。德国政府、行业协会等成立了指导委员会与工作组来推进工业4.0战略，并且在标准、商业模式、研究开发与人才方面采取了一系列措施，比如融合相关国际标准来统一服务和商业模式；建立适应物联网环境的新商业模式，使整个ICT产业能够与机器和设备制造商及机电一体化系统供应商工作联系更紧密；支持企业、大学、研究机构联合开展自律生产系统等研究；加强技能人才培训，使之符合工业4.0的需要[11] 。 工业互联网是美国企业应对第四次工业革命的代表性措施。通用电气公司、电话电报公司、国际商用机器公司、英特尔公司和思科公司联合成立了“工业互联网联盟”，美国、日本及德国等100家企业及机构加入其中，共同商定物联网标准化的基本框架以及分析应用创新实践[5] 。工业互联网的目标，是通过感应器收集设备及零部件运行状况数据，进行大数据分析，实现成本降低、效率提升和系统优化，大数据管理、大数据分析软件是其中的关键。通用电气公司为了推进工业互联网，2011年建立了通用电气软件中心，作为软件开发和推广使用的基地，并与EMC等公司共同出资成立了Pivotal软件公司，处理工业互联网中的大数据管理业务，2014年开始向外部客户提供工业互联网核心数据分析软件“Predix”。工业互联网使行业边界变得模糊，大数据解析成为新价值来源，像通用电气公司这样的制造业企业开始在数据解析方面创造价值，而像谷歌公司这样的信息企业也开始涉足自动汽车等制造业领域。 日本于2015年提出“机器人战略”，目标是利用云储存、人工智能等技术，将传统机器人改变成不需要驱动系统、可与外部物体和人相连接的智能机器人。以日本机械工业联合会为中心成立的“机器人战略协议会”，与政府的产业政策、科技创新机构合作，研究机器人生产体制，推介与普及先进实践做法，制定机器人国际标准及数据安全规则[12] 。现在日本从三个方面推进机器人战略[10] ：一是推进工厂内、企业内以及企业间的网络连接。一些企业已经引进了产品周期管理系统，将开发到生产的所有工序进行统一管理。二是一些大企业开始对各个独立系统进行整合，或自制软件加以补充。为了整合工厂控制系统和企业经营系统，实现整体最优控制，日本机器人工业会开发了ORiN软件系统，对不同通信规格的数据进行转换。三是为了在企业之间进行数据共享与社会整体最优控制，日本提出分步骤推进措施，研究企业之间如何划分竞争与协调领域、如何通过数据分享实现能超越单体最优的整体最优，并采取措施以清除数据共享的障碍。 第四次工业革命在世界主要工业国家的进展表明，物联网、大数据、机器人及人工智能技术为现有工业结构的转型升级开拓了新空间。传统工业从依靠单体设备功能提升、制造单元局部改革发展到今天，向上提升能力的空间逐步变小，但借助数字技术仍然可以进一步优化制造全过程，取得降低成本、提升效率的成效。不仅如此，还可以利用大数据储存与分析技术，开发各种软件，应用到设计、开发、维护等高价值服务领域，从而使工业企业同时兼有制造和服务两种功能，既满足社会需要，同时也增加企业利润。世界主要工业国家已经借助数字技术开始了新一轮的产业结构转型升级，这将在制造过程、终端产品、生产设备、数据分析平台、价值链等方面带来全球竞争格局的变化。 四、第四次工业革命中的中国态势 第四次工业革命也影响到了中国的产业发展，使中国产业结构发生了变化。首先，第四次工业革命催生了数据分析、云计算、人工智能等新兴行业，软件、机器人、互联网等行业也进入了快速发展阶段。数字技术与传统制造技术相结合后，创造出了许多新产品与新服务。行业之间相互渗透、融合，以制造为主的企业进入到服务领域，从而转型为提供解决方案的服务商，而信息企业则利用大数据技术进入到制造领域，进而开发出新产品。比如，华为成为信息与通信解决方案提供商，腾讯、百度投资开发电动汽车等。未来，这些行业劳动生产率相对更高，创造价值更多，收入增长相对更快，是推动制造业乃至整个经济发展的重要引擎。数字技术也催生了数据分析工程师、机器人协调员、现场服务工程师等新职业，同时减少了传统的机器操作工、物流运输、设备维护等职业的需求。 其次，第四次工业革命提高了中国制造业的生产率，减少了能源浪费和污染排放，促进了产业与环境间的协调发展，改善和优化了经济结构。物联网将市场需求精确、快速地传递给企业，企业的全自动化生产系统接到指令后立即调配零部件并开始生产，完成后立即传送给用户，生产过程的零部件及成品库存理论上可以接近为零，极大地提高了生产率。高精度、智能化设计软件在金属加工、铸造锻造成型、化学合成等工艺中提高了材料利用率，一些企业应用3D技术使制作程序达到了不产生任何边角废料的要求。精确、耐高温高湿严寒的传感技术与无线传送技术的结合，24小时全天候监视污染排放，为企业节能减排指出具体目标，为社会监控管理提供客观依据。 为应对第四次工业革命，中国于2015年出台了“中国制造2025”战略并明确提出，到2020年，要基本实现制造业信息化，在制造业数字化、网络化、智能化方面取得明显进展。为推进战略实施，国家制定了一系列扶持政策，从经商环境、中小企业、人才、财税等方面支持企业进行技术转型升级。2017年工信部、中国电信技术标准技术研究院等机构联合启动了“CPS信息物理系统专家宣讲团”活动，开始推动制造业信息物理系统的综合应用。 事实上，在方兴未艾的第四次工业革命中，中国在一些领域取得了显著的成绩。在超级计算机方面，核心部件全部国产的中国超算“神威·太湖之光”以每秒9.3亿亿次的浮点运算速度，在国际TOP500组织2017年6月19日发布的全球超级计算机500强榜单中首次夺冠，并且，排名第二的是中国超算“天河二号”。在电子通信行业，中国正在积极研发5G通信技术，处于全球认可的领先地位，并有望被国际电联采用作为新的国际标准。在互联网领域，阿里巴巴、腾讯、百度已跻身世界十大互联网公司。在工业机器人领域，2016年中国工业机器人安装台数达到8.5万台，超过全球新增工业机器人数量的30%[13] 。 另一方面，中国的传统制造业也在向互联网智能化方向转变，生产制造与服务的自动化、信息化水平较以前大大提高。比如，轨道车辆制造企业在物流管理中引进编码设备系统、定位系统、微型立体仓库、自动运送车辆（AGV）等自动化设备，减少了用工人数，提高了生产效率。石化炼油企业应用物联网、红外线及机器人技术，建设全封闭、全自动、无人操作的立体仓库，实现了固体产品包装、仓库作业的自动化管理和无人装车发货。中国目前所面对的课题，就是要加快科研成果的应用化过程，跟踪外国先进企业，缩短与国外企业在新技术使用上的时间差，用信息化改造带动制造业在产品性能、质量方面的提升，在以往的劳动成本优势之外，提升在产品、质量以及信誉上的国际竞争力。 五、第四次工业革命中劳动就业面临的挑战 社会生产方式的变革和生产效率的提高带来了一些社会问题，其中最突出的就是劳动就业的变化。 进入21世纪以来，以物联网、大数据、人工智能、机器人为代表的数字技术在生产、经济管理以及社会治理各方面得到广泛应用，给劳动就业带来了极大影响。英国学者弗雷（Carl Benedikt Frey）和奥斯本（Michael Osborne）认为，未来20年里，美国约有47％的工作可能被人工智能和机器人取代[14] ；野村综合研究所认为，未来10-20年里日本约有49％的工作可能被人工智能和机器人取代[15] 。韩国雇佣信息院调查显示，到2025年，韩国将有70.6%的业务内容可以被人工智能和机器人所取代，涉及1575万多个劳动岗位[16] 。 还有研究认为，人工智能和机器人对劳动的替代，会导致程序化工作的需求减少，非程序化工作的需求增加，使职业结构向两极化方向发展，具体表现为中等技能职业（以程序化工作为主）的就业减少，高技能和低技能职业（以非程序化工作为主）的就业增加。现在，发达国家及部分发展中国家已经出现了这种现象。美国中等技能职业的就业增长，在1979-2007年间低于经济整体平均水平，并在2007-2012年间出现了5％-10％的下降，而高技能和低技能职业的就业则持续增长[7] 。据经合组织调查，欧盟28个国家、日本及美国的中等技能职业人数比重，在2002-2014年间分别下降约9％、4.3％和9.5％，而同期，高技能和低技能职业则有所增加[9] 。在世界银行调查的34个发展中国家里，有27个国家在1995-2012年间，中等技能职业的就业比重下降，而高技能和低技能职业比重上升[17] 。 中国是否也会或已经出现劳动市场两极化或职业结构分化现象？根据笔者对现有资料的分析发现，此种现象在中国尚不明显。中国没有像国外那样的职业细分的就业统计，公开发布的只有国家统计局的六种职业的人数资料（单位负责人、专业技术人员、办事人员、商业和服务业人员、生产运输设备操作人员、农林牧渔水利业生产人员）。按照发达国家的规律，生产运输设备操作人员是最容易被自动化设备替代的，但在国家统计局的数据中，生产运输设备操作人员年均增长率在2002-2015年间高达6.7％，在职业结构中的比重从10.6％上升到23.4％，提高了12.8个百分点，在所有职业中上升幅度仅次于商业和服务业人员（见图1和图2）。此外，劳动市场数据也表明，在过去的十余年里，生产运输设备操作人员的劳动需求大于供给，紧缺程度甚至超过了专业技术人员。另外，行政办公人员在发达国家呈现减少趋势，而在中国则持续增长。在中国的职业结构中，只有农林牧渔水利业生产人员的比重是明显下降的。这些都表明，中国至今未出现职业结构两极化现象，因为中等技能职业（设备操作类、行政办公类职业）的需求有较大幅度的增长。同时这也说明多数中国企业仍高度依靠劳动投入，也反映出中国的自动化普及程度并不高，可以说未出现机器大规模替代人工的情况。 但是，由于劳动力成本上升，一些企业已经将机器人或自动化作为决策选项。富士康公司在昆山的工厂从2010年起引进机器人，已减少了6万名员工。近年来工业机器人的价格以年均10%的速度下降，也极大地推动了机器人的应用。今后，随着机器人等自动化设备的普及，生产过程中的程序化人工作业将会大量地被替代，这意味着劳动市场对中等技能工人的需求将会减少，中国的职业结构也可能出现两极化现象。事实上，在宏观数据层面，我们已经看到生产运输设备操作人员就业人数的年均增长率，在2002-2015年间逐渐放缓，并且在2011-2015年间转为了负增长（见图3）。 六、推动中国社会经济发展的必要措施 第四次工业革命为中国的产业转型升级、社会经济发展带来机遇，同时也对劳动就业、重塑人力资源结构带来了挑战。中国应抓住第四次工业革命的发展机遇，以关键技术的创新与应用为突破口，加快相关领域的转型升级，适应第四次工业革命的要求，推动社会经济向前发展。 在国家层面上，要加快推进“中国制造2025”战略的实施与落地。各国实践表明，政府规划的重点是关键技术领域。应该紧密跟踪技术和企业发展，逐步聚焦发展重点，选择最符合中国市场发展的技术，制定研发项目及相应措施。要充分发挥关键企业的引领作用。各国都有一批关键企业根据自身发展需求运用数字技术，带动上下游企业及客户，形成局部的物联网，进而扩大了覆盖范围。关键企业是新技术推广应用的重要主体。政府应该为企业推广应用新技术、交流信息、合作开发提供平台和服务，在税收、土地、产业政策等方面为企业发挥作用创造良好条件。另外，应借助公共科研机构的力量，助力中小企业技术升级。一些国家通过公共科研机构为中小企业开发与物联网相关的软件，比如，德国弗朗霍夫协会研发了便于中小企业使用的“即插即用”设备整合技术、产品周期管理软件，帮助中小企业进行信息物理系统建设。可以委托科研院校研究面向中小企业的软件，供企业廉价使用。 当务之急，还要对设备进行通信规格改造，统一架构。应加快标准制定，开发针对不同通信规格的数据进行转换的软件系统。加快制定信息安全配套措施。鼓励开展企业间数据共享研究；在划分竞争、协调领域的基础上，通过建立基础数据公共平台、引进信息交易机制，实现基础信息共享。此外，要加强教育培训，建立强大的人才储备机制。由政府出资在公共实训基地等机构开设在线免费课程，邀请有实力的企业承担课件、操作系统软件开发及运营管理。对于紧缺人才，设置国家项目，采取产学研结合形式进行培养。比如，从计算机科学、信息通信、工程领域选拔优秀研究生，由大学、科研机构和IT企业派遣教师对其进行专业指导。政府提供资金资助，企业提供人才培养方案和制定教学大纲。 从企业角度来讲，要以智能工厂为终极目标，逐步提高生产制造与供应链管理的自动化与信息化水平。智能制造的技术基础，是信息物理系统（CPS）。它由能够互联、互通信息，发出指令并进行控制的智能生产设备构成。因此，首先应该对生产制造流程进行标准化改造，达到产品性能先进、品质稳定、成本低、交货期短的水平。在这个基础上，运用数字技术对设备进行自动化、网络化升级，做到实时生产、稳定运行、及时更新。其次，应该引进产品生命周期管理系统，整合生产控制系统和经营管理系统，逐步实现生产链最优化联接。现在国际上有很多成熟的软件，可以直接引进全套系统，或者以此为基础进行改进开发，这将会减少成本，有利于快速推进流程设计的统一化。另外，应该加强数据分析能力，在改进生产工艺、提高能源效率、明确新产品开发目标、加强售后服务等方面获取效益。再者，随着设备自动化升级、智能制造系统引进，要加快培养从事智能设备的编程建模、软件开发、数据分析等工作的技术人才，以及既有设计、制造知识，又懂数据分析，还能熟练使用计算机与智能设备的综合型技术、技能人才。采取标准化训练、多岗位锻炼与跨部门交流相结合的方式，提高员工适应数字技术的能力。 在数字技术时代，自动化应用推动劳动方式发生了重大改变，并由此引起职业及就业结构转型的趋势越来越明显。我们还必须在教育、劳动就业各方面做好准备，借助数字技术发展机遇，促进劳动者实现劳动技能转型，提升劳动价值。首先，应该在初等教育阶段引进计算机编程等数字技术教育，尽早让青少年接触数字技术，养成适应数字技术的逻辑判断能力。在高等教育阶段所有专业应开设或加强数据分析教育。其次，应该集中企业、大学和政府力量，采取产学研相结合方式，通过产学合作研究、中长期研究实习等形式，培养紧缺技术人才。借鉴德国、日本的做法，企业直接参与在校研究生教育，获取优先选拔学生入职企业的权利。而国家则应根据技术发展以及劳动市场供求状况，设定人才培养项目，企业编制专用教材并派专家与大学一起给学生授课。学生向国家项目管理部门提出申请，批准后可获得国家资助。同时，国家也可对大学和企业给予劳务费补贴。再者，发挥政府在人才培养与服务中的作用。增加数字技术职业的培训种类，同时废除不需要的职业培训。加强人才服务与产业需求对接，促进人力资源合理配置与高效利用。设立劳动力转移支付专项基金，用于再就业员工的求职、培训活动等。来源：战略前沿技术特别声明:公 众号部分文章和图片来源于网络，发布的目的在于传递更多信息及分享，并不代表本公 众号赞同其观点和对其真实性负责，也不构成任何其他建议。版权归原作者所有，任何组织或个人对文章版权或内容的准确性存在疑议，请第一时间联系我们，我们会及时修改或删除。广告免责声明:为了公 众号稳定发展，本公众 号会不定时承接行业广告、产品推广、会议培训推广等广告展示方式有文章前/中/后以图片形式展示、软文展示、产品链接展示等。本公 众号只提供发布平台，对广告内容的真实性或有效性不做评价，请自行判别。所有广告内容及相关事项与本公 众号无关，特此声明。 来源：碳纤维生产技术