当今世界正处在从工业经济向数字经济转型过渡的大变革时代，全球正经历一场更大范围、更深层次的科技革命，新一代信息技术创新应用正引领新一轮产业变革。在这场变革中，工业经济时代的产业运行体系正发生根本性变革，资源配置、创新协作、生产组织、商业运营等方式加快转变，全球经济正迈入体系重构、动力变革、范式迁移的新阶段。企业需要重新审视自己的地位、重新定位自己的角色、重新找到发展方向，国家与国家、区域与区域、行业与行业、企业与企业之间的竞合关系日趋复杂，全球经济格局正面深刻变化。

2017年11月，十九大报告指出“我国社会主要矛盾已经转化为人民日益增长的美好生活需要和不平衡不充分的发展之间的矛盾”，这一论断明示了我国社会经济将追求更有质量、更有效率的可持续增长，以解决目前经济发展中的不平衡、不充分问题。2018年3月，“发展壮大新动能”和“为数字中国建设加油助力”的指示在两会政府工作报告中提出。这表明数字经济的发展不仅局限于新兴产业层面，而且将会成为驱动传统产业升级的国家战略。在《G20数字经济发展与合作倡议》中，明确了数字经济的定义，是指以使用数字化的知识和信息作为关键生产要素、以现代信息网络作为重要载体、以信息通信技术的有效使用作为效率提升和经济结构优化的重要推动力的一系列经济活动。其中，数字经济的核心作用则落脚在“新动能”，它将带动产业和社会全面数字化升级。

数字新经济的本质是经济的数字化，传统经济以实体为基础，新经济以数字为基础。数字新经济改变了经济的基础结构，基础逻辑的变化将改变一切，根本在于生产方式的大变革，即数字化生产，实施“两个一切”，即一切业务数字化，一切数字业务化。所有实体经济都要成为数字化实体经济，即企业数字化转型。企业转型是指企业长期经营方向、运营模式及其相应的组织方式、资源配置方式的整体性转变，是企业重塑竞争优势，提升社会价值，达到新的企业形态的过程。企业主动预见未来，实行战略转型，确是明智之举，但从另一个角度看，也是无奈之策。

制造业是立国之本、兴国之器、强国之基。制造业是国民经济的物质基础和产业主体，是国家科学技术水平和综合实力的重要标志；制造业是国民经济发展的发动机，是以信息化带动和加速工业化的主导产业，也是发挥后发优势、实施跨越战略的中坚力量；制造业是科技的基本载体和孕育母体，是在新科技革命条件下实现科技创新的主要舞台；制造业是国家国际竞争力的主要体现，是目前世界产业转移和调整的承接主体，决定着每个国家在经济全球化格局中的国际分工地位。制造业的兴旺，才是国家强盛的象征。当今制造业不仅是科学发现和技术发明转换为现实生产力的关键环节，并已成为为人类提供生活所需物质财富和精神财富的重要基础。良好的人居环境，充分的能源供给，便捷的交通和通讯设施，丰富多彩的印刷出版、广播影视和网络媒体，优良的医疗保健手段，可靠的国家和社区安全以及抵抗自然灾害的能力等，均需要制造业的支持。

未来的设想

未来几十年里，我们很可能会看到更多类似互联网的革命。人工智能和生物科技可能即将彻底变革人类社会和经济，甚至是人类的身体和心智。虽然基因工程、纳米、人工智能（含机器人）等技术肯定能改变世界，但这并不代表只会有一种结局。我们无法真正预测未来，因为科学技术并不会带来确定的结果。面对不可知的未来，重要的不是去努力预测，而是拥有正确的心态和处理的智慧。

选择未来哪个时间点进行想定是一件简单的事，我们不妨将目光放在2045年。最优秀的科技预言家雷·库兹韦尔在《奇点临近：当计算机智能超越人类》（2005年）中写道，在未来40年的某个时候，技术发展迅猛异常，从根本上改变人类的生存，撕裂历史的脉络。机器和生物会变得难分彼此；虚拟世界会比现实更加生动和迷人；纳米技术将促使按需制造，终结饥饿和贫困，治愈人类的一切疾病；你能够阻止身体老化，甚至实现逆转。那将是人类最重要的时期，不光因为你将见证技术变革真正让人目瞪口呆的速度，更因为技术能带给你长生不老的工具。雷·库兹韦尔相信，实现AGI（通用人工智能）最短的路线就是对大脑的逆向工程——扫描大脑，生成以大脑为基础的回路集合。用算法或硬件网络再现这些回路，再在计算机里以统一的合成大脑形式启动，之后再教给它需要知道的一切。库兹韦尔预测AGI将在2029年出现，而ASI（超级人工智能）则要等到2045年。AGI的研究引发了许多专家、学者的关注和焦虑，我们既担心又充满了对这种能达到人类水平的智能机器的渴望。

我们可以相信，到那时，除了日益发展壮大的互联网之外，制造业将继续建立全球化的工业互联网络，制造企业通过工业互联网平台，把越来越多的智能机器、存储系统和生产设施连入信息物理系统（CPS）中。美国《2016-2045年新兴科技趋势报告》中预计在2045年，最保守的预测也认为将会有超过1千亿的设备联在互联网上。在未来的CPS中，各层级智能化子系统相互作用，自动交换信息，触发动作和执行控制，从而从根本上改善涉及制造、工程、物料使用、供应链和生命周期管理的工业过程，把消费者、制造企业、供应商、产品和服务更紧密地连接和融合起来。随着计算机甚至机器人更加紧密地参与需求分析、产品设计、制造和销售的方方面面，更多的技术将变成信息技术，工业互联网必将持续不断、茁壮生长。未来的智能制造技术与系统一定能支撑制造企业为我们创造完美的价值体验空间，制造企业将和我们一起为社会创造更大的价值。特别是当危机国家安全的重大事件发生时，未来的智能制造系统犹如“变形金刚”，可快速响应环境的变化，生产线、机器人、其他智能装备可随需柔性组合，完成特定的任务。AGI、ASI与我们一起设计应急响应方案，危及人类生命安全的工作由机器人和智能装备去做，不再发生2020年新冠期间危及医护人员生命的事件，也不会发生医疗物资短缺的现象。在强大的制造业支持下，人类与智能系统有机融合，有条不紊地应对各种挑战，快速研制和生产所需的物质产品，完美解决各类突发灾难。

虽然上述想定是对未来的一种猜测，但也可以从想定中提取对未来科学技术水平、制造业的能力的相应要求。我们将根据制造业的发展设想对新基建提出需求，牵引新基建工程建设项目的安排。

新基建为制造业数字化转型夯实基础

新型基础设施建设，简称新基建，是指以5G、人工智能、工业互联网、物联网为代表的新型基础设施。该定义由中央经济工作会议在2018年12月提出。其本质上是信息数字化的基础设施。与传统基建相比，新基建内涵更加丰富，涵盖范围更广，更能体现数字经济特征，能够更好推动中国经济转型升级。2020年3月，中共中央政治局常务委员会召开会议提出，加快5G网络、数据中心等新型基础设施建设进度。新基建包括：5G、特高压、城际交通、充电桩、大数据中心、人工智能、工业互联网这七个领域。可以发现，新基建所聚焦的领域多是一些关于基础设施建设的领域，这些基础设施能够很好的衔接[敏感词]理论科研成果向实际应用场景转换。

国家发改委高技术发展司司长伍浩在4月20日举行的新闻发布会上说，目前看新型基础设施主要包括三方面内容：一是信息基础设施，主要指基于新一代信息技术演化生成的基础设施，比如，以5G、物联网、工业互联网、卫星互联网为代表的通信网络基础设施，以人工智能、云计算、区块链等为代表的新技术基础设施，以数据中心、智能计算中心为代表的算力基础设施等。二是融合基础设施，主要指深度应用互联网、大数据、人工智能等技术，支撑传统基础设施转型升级，进而形成的融合基础设施，比如，智能交通基础设施、智慧能源基础设施等。三是创新基础设施，主要指支撑科学研究、技术开发、产品研制的具有公益属性的基础设施，比如，重大科技基础设施、科教基础设施、产业技术创新基础设施等。伴随技术革命和产业变革，新型基础设施的内涵、外延也不是一成不变的，将持续跟踪研究。

根据对未来的想定、制造业面临的挑战、数字化转型的目标，以及亟待解决的问题，从制造业数字化转型升级的角度，对新基建的建设内容提出需求，并进一步将落脚点放在工业互联网和平台上。基于5G、大数据中心、人工智能、工业互联网等技术，新基建项目建成的工业互联网和平台作为制造业智能化必需的网络环境和基础设施，将分散、孤立的企业网络紧密连接在一起，通过纵向-端到端-横向三类集成，提供以下服务能力（但不限于）支持：

l 产品/子系统工程、项目系统工程、企业系统工程、工业系统工程、社会系统工程等多层次系统运作。

l 智能连接层、智能分析层、智能网络层、智能认知层、智能配置与执行层等5C技术架构。

l 生态系统成员企业的四类边界（垂直边界（层级壁垒）、水平边界（内部壁垒）、外部边界（外部壁垒）、地理边界（文化壁垒））可轻易“渗透”。

l 快速响应市场需求的变化，优化配置生态圈的制造资源，动态构建令消费者满意的价值体验空间。

l 快速响应环境变化，自适应调节，动态重构全体成员共同进行价值创造的空间。

l 针对突发重大事件，快速重构智能化的制造系统，按需快速、敏捷提供应急产品和服务。

l 大数据中心除了提供常规数据崭新的能力外，特别提供数据深加工的智能算法，支持制造业全生命周期活动的智能化。

l 支持技术创新、产品创新，可进行工业机理建模，模型确认、校验与评价（VV&A），以及工业APP的开发。

l 通过人、机、物的全面互联和全局优化，实现全系统效率的提升，并确保该系统安全、可靠。

制造业数字化转型与新基建的关系是相辅相成的。制造业数字化转型对新基建提出了应用需求，明确了部分新基建建设项目的内容。新基建建成的大数据中心、智能算力系统和工业互联网等信息基础设施，夯实了制造业所需的基础设施，为制造企业数字化转型提供必要的、智能化的支持与服务，有力促进制造业的转型目标系统的建设和转型目标的实现，将大力支持中国由制造大国走向制造强国的基础。

制造业数字化转型的系统方法论

大量的记录表明，人类许多伟大的成就来源于还原论。400年来，它一直是制造人类进行理论研究与科学实验的方法论。20 世纪初，科学家们开始注意到还原论方法并非适合处理一切事物。某些事物或系统似乎只能作为整体运行和发挥作用，它们可能确实具有可分解的组成部分(组分)，但这些并不能解释整体。系统方法论已经成为一种在考虑整体的前提条件下了解系统组分、组分与环境相互作用并适应环境状况的常用实践方法。系统工程以系统为对象，从系统的整体观念出发，研究各个组成部分，分析各种因素之间的关系，寻找系统的最佳方案，使系统总体效果达到最佳。迄今为止，任何成功的工程系统都与人密切相关，即系统整体的目的、功能、行为、适应性、灵活性、多样性和能力等，大多是由人类团队所确定的。也许未来某一天，机器智能超过了人类，复杂系统完全可以由智能机器自己设计和建造，但这些技术进展都是在人类几千年创造的基础上实现的，也必须以满足人类自身的需求为前提。

制造业数字化转型是复杂的系统工程项目，涉及企业的组织形式、生产方式、业务流程、技术/系统、环境等多个紧密耦合的要素，还原论方法已不再适用。对制造业数字化转型而言，采用系统方法论可以进行理性的和逻辑上的分析与解决。当然，解决复杂系统的系统工程方法也应该融入数字化转型的过程中。制造企业应采用系统方法论，不断扫描所处的环境，同时从内部和外部评估出境状况，并不断地重新平衡、重新构造，不断地适应自身，以便在较长的时间内保持生存和发展。

制造企业数字化转型要求在不中断的运转过程中，提高性能、效能、可靠性、快速响应能力等。利用系统方法论所提出的理想世界解决方案与真实世界的差异，作为系统变更的依据。对当前的一个或多个系统进行修订和升级，而不是一股脑地替换它们。为此，需要构建一个模拟运行环境。在模拟运行环境中运行解决问题的流程，将能代表系统的模型接入到仿真系统中，根据具体情况，模型中可能包括功能层到物理层的映射。强调一点，模拟的环境不是真的环境，若仿真的代表性不够充分，则基于仿真的决策将会是无效的。即使仿真是适当的，也可能存在为了响应环境的波动而不断地进行重构的风险。

借鉴多年的研究和工程实践积累的经验，作者总结归纳了面对制造业数字化转型这类复杂问题的一些建议，具体如下：

(1) 思维模式：应摒弃传统的线性、确定性思维方式，用复杂的方式行动和思考。首先要做的是认识和理解问题的复杂性，认真思考复杂系统(体系)是什么？参与方有哪些？变化性导致了哪些相互作用等。

(2) 关注重点：将关注的重点放在个体要素间的相互作用，对系统的影响，以及复杂系统的整体结构、性能和行为，而不要止步于将复杂系统行为理解为个体因素的简单加和。

(3) 变换视角：从个体因素和整体两个视角去发现哪些方面和因素对复杂系统(体系)起着关键性的作用。简单的观察可以帮助我们发现其中的关系网络模式。同时必须将它与任务相关联，因为实现目标才是关键。

(4) 情境验证：复杂系统无法预测，也无法全面掌握，要强化对假设的灵活运用。应该尝试在情境中推进各项工作，就各种不同的情景思考不同的解决方案，并通过情境验证(复杂系统建模与仿真)。

(5) 求同存异：组建多专业的跨界团队，鼓励团队成员大胆谏言。认真倾听团队成员的不同声音，是形成错综复杂解决方案的基本条件。

(6) 设计方法：当一个网络由数以千计的各自独立又相互作用的元器件组成时，加上迅速变化的环境，几乎不可能有任何可靠的方法来进行自上而下的整体性设计。应对复杂系统的开发，采用“自下而上”设计也是一种很好的方法。

(7) 控制速度：应当具体观察每个问题、症状、情况和任务各自的关联。不要依赖于快速判断和放之四海而皆准的方法，因为复杂性意味着相互关联。必要时应适当减缓推进速度，减少因匆忙决策造成的、原本可以避免的疏忽。

(8) 防微杜渐：从其他项目中吸取经验，善于捕捉复杂系统暴露出来的、微弱的危险信息，及时采取补救措施。在日常工作中，不断提高安全意识，积累识别和解决“危险”的经验。预见到可能会发生危险，及早提交讨论，避免因小失大。

没有强大的制造业，一个国家的经济将无法实现快速、健康、稳定的发展，人民生活水平难以普遍提高。没有强大的制造业，就没有今天的计算机、存储设备、网络交换机、宽带通信设备，以及互联网协议、工业软件，根本谈不上互联网基础设施，就不会有今天的消费互联网平台，更不要奢谈什么“共享经济”了。如果没有强大的制造业，中国则无法从制造大国走向制造强国。

随着云计算、大数据、物（互）联网、人工智能等科学技术的迅猛发展，消费者需求不断变化，定制化呼声与日俱增，制造业全球化的市场竞争日益激烈。同时，经济下行压力与生产成本、人力成本的提高，迫使制造企业开始注重数字化转型，希望利用高、新技术，提高生产效率，提升产品创新与管理能力，力争在全球化市场竞争中长久获胜。新基建通过构建基于5G通信设备、工业互联网、大数据中心、人工智能等的信息基础设施，支持制造业构建基于工业互联网的信息物理系统（CPS），夯实了制造业数字化转型的设施基础。

制造业数字化转型是复杂的系统工程项目，涉及人、组织、管理、技术、知识、环境等多个影响因素，且各影响因素之间相互作用，紧密耦合，传统的决定论(还原论)已经难以解决这类复杂系统的问题，必须站在系统的高度，考虑复杂系统的不确定性、非线性、涌现性等，从系统整体上解决问题。如果企业组织难以适应市场和技术的变化，再好的数字化技术也无法全面实现转型的目标。

制造业数字化转型是一项长期的战略行动，需要长期投入和着眼于企业的长期绩效提升。研究与实践中我们认识到：系统观总是倾向于长期的视角，找到好方案的唯一可行路径就是一小步一小步地逐渐变化。根据环境变化和转型的进展，及时调整探索的方向、步长，不断优化整体解决方案，从而确保制造业数字化转型目标的实现。

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