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李毅中:发展数字经济是国家战略,要从企业做起

浏览次数:218次      更新时间:2019-01-02 11:35:31

2018年12月15日,“改革的规则与创新——2018 光华·腾讯经济年会暨风云演讲”在北京大学举办。工业和信息化部原部长、中国工业经济联合会会长李毅中发表演讲,畅谈大数据的重要性。

李毅中 工业和信息化部原部长 中国工业经济联合会会长李毅中 工业和信息化部原部长 中国工业经济联合会会长

我想谈一谈数字工业,主要讲三个问题。第一个问题是对数字工业的认知,第二是各类企业如何跨界融合推动数字工业。最后说说问题和解决的建议。

第一个问题,推动数字经济是国家战略,我们要统筹谋划重点推进。

数字经济既是一个全球的发展趋势,更是我们的国家战略,国家领导人在不同场合多次做了重要的阐述。我有这么几点体会:核心是要抓好大数据、互联网、云计算,人工智能等新一代技术与工业制造业的深度融合,这是核心。关键是我们要自主创新,矢志不渝去突破核心技术,关键技术做到自主可控。目的是要推进工业转型升级,实现高质量发展,加快建设制造强国和网络强国。

国家为此做了顶层设计,各部门也出台一些方案细则。这里我要提一下“中国制造2025”,它的主线是两化融合,主攻方向是智能制造。国家的顶层设计为我们发展数字经济指明了方向,提出了要求,增添了动力。

第二点,大数据要切实为经济转型升级服务,重在应用和融合。说到新一代信息技术,首先要加深对大数据的认识,数据是宝贵的资源,数据中蕴藏着规律、逻辑,但是数据就像埋在地下的石油、煤炭一样,如果不开发就变不成财富。所以首先要用互联网、云计算把数据收集起来加以分析、整理,这样才能变成财富,形成数据产业、数据工具,数据工具和各行业专业技术结合,产生新的价值。

数据和信息技术的特点是覆盖性和渗透性很强,如今已经覆盖渗透到国民经济、社会生活的各个层面。由新一代信息技术和实体经济的融合所产生的那部分新增经济叫做数字经济,我理解的数字经济不是划分行业的标准,很难说哪个经济是数字经济,哪个行业不是数字经济,这是新经济的一个显著特征。

所以我认为用数字经济对经济增长的贡献率这个概念比较准确,如果说我们说所有经济在数字经济中占了多少,不如用贡献率更加科学,当然这是学术上的讨论。

第三点,发展数字经济,数字产业化是手段,产业数字化是目的,要摆正位置,不能颠倒。最近,美国通用电气(GE)前两个月出售工业互联网平台。因为GE原来是在企业内部搞数字化,取得经验后想把它转成社会平台,为社会服务,动机挺好,但是过急过快了,存在本末倒置。

GE是百年企业,有8个产业部门,飞机制造、轨道交通、电力都是它的强项。它先成立了一个信息技术部门主导这8个部门,一年花了数十亿美金,聘用了数千名IT精英,还收购了一些互联网站和计算站,但是对工业经济的复杂性了解不够,信息技术与实体经济结合得不好。搞了三年,切合工业实际场景的成果缺乏,平台业务难以为系。所以前两三个月GE决定把它出售了。

GE改变了战略,只搞自己最强的两项——电力和航空业的工业数字化转型,这个路子就走对了,能够为用户提供切实可行的解决方案。GE的教训对我们的启示是,新一代信息技术的引领助推作用,最后要落脚到具体行业的跨界融合上,要结合具体的场景解决实际问题。

第四点,发展数字经济重点、难点在数字工业,要从企业做起。多年以来,我国发展数字经济取得了明显的效果,首先还是在商贸、物流、交通、金融、服务业入手的,可以说取得了巨大的成就。比如说电子商务,移动支付等等。

但是,工业是立国之本,是实体经济的主战场,也应该是发展数字经济的重点领域。我国的工业有什么特点呢?第一,门类齐全。联合国确定的41个大类,191个中类,525个小类,美国都没有这么全。第二个特点,体量很大。去年的工业增加值为28万亿人民币,世界第一。2010年就超过了美国,媒体经常说我们是第二大经济体,但是后面还有一句,我们是世界第一大工业国,大而不强,还有很多差距。

我们的实力还是很雄厚的,但是和国际比还有很多核心技术没有掌握,很多关键零部件、元器件、关键材料受制于人,这是我们的缺点和差距。因此,平心而论,我们搞数字工业、工业数字化转型比其他行业要难一些,发展数字工业要从实际出发。我国的行业、地区和企业之间的发展水平参差不齐:地区方面,东部沿海已经到了工业化后期,但中西部还在工业化的加速期,有的还在工业化的中期,地区差距异很大;行业和企业也差异很大,日本的工业企业是从3.0到4.0,我们国家的工业企业1.0、2.0、3.0、4.0都有。

举个例子,我在国家安监总局工作了三年,搞了一项工作:关闭小煤矿。三年关了一万个小煤矿,现在还在关。小煤矿我去看了一下,形象地讲就是两层煤加一个肉体,靠人工用肩背,每天从矿底下背出来一两吨煤,拿着一点微薄的回报。这是1.0还是2.0?1.0都没有,应该淘汰取缔,这就是中国国情。

因此,我们应该从实际出发,从企业做起。我们的企业要做两件事情,一件是构建工业互联网,一件是打造智能工厂。我们首先要补短板,强弱项,不是所有的企业都在那奢谈智能化,你要补1.0、2.0的短板,向3.0迈进,在3.0的基础之上搞智能化。因此要按照自动化、数字化、网络化、智能化的台阶分层次打造生产线、车间、工厂,不要一拥而上。

其次,发展数字工业,各类企业要优势互补,共同推进,取得成效。工业企业,互联网企业和信息技术企业,各类企业要联合高等院校、科研机构,产学研用相结合,发挥各自的优势积极推进。

首先,工业企业要适应变革,应用数字技术创新升级,工业企业应该是数字工业的主体,发挥主体作用。工业企业用大数据开展以智能制造为中心的各具本行业特点的创新和改造升级,工业企业大概分几类:一类是生产资料的制造业,它的产品是生产资料。这类企业一般工艺设备都比较先进,在这个基础之上,他要建立起自己内部的数字网络,数字的挖掘、采集、整理、制造,来提高精准制造的水平。无论是流程式的还是离散式的,这两种生产资料的制造业,现在大家都比较重视。

第二类,生活资料的制造企业,产品是消费品,生活资料,更贴近民众,特点是和市场关联很紧密,所以用大数据去细分市场、开发产品、创建品牌,满足消费者个性化、多样化、时尚化的要求。比如说服装行业,像红领,家电行业像海尔,他们的事迹大家都很清楚。

还有一类企业是电子信息与产品制造业,特点就是用智能化的生产线去生产智能化的产品,不仅提供了智能化的产品,而且为数字工业提供了技术装备保障。这方面做得突出的就是华为,富士康,前一段时间是中兴成了舆论的热点,现在华为成了大家关注的热点。华为和富士康做得确实不错,智能化催生了新的生产组织。我们调研中发现,数字工业不仅是产业的变化,产品的变化,而且是生活方式,生活模式的变化,过去是封闭式的生产组织,现在有了平台式、开放式、网络式的新模式。

第二,我们看看互联网和信息技术企业如何助推工业企业数字化转型。互联网企业这几年发挥优势,关注并且加速与工业制造业的跨界融合。最初从服务业入手,取得的经验和成效,这几年开始应用到工业和制造业了。在这一方面,阿里云比较突出。

一些软件企业也在帮助工业企业把多年积累的纷繁复杂的操作规程简化为操作软件。很多工业企业都有几十年的积累,他们的工艺卡片、操作规程、产品质量标准加起来好几米厚,软件企业可以把它变成操作软件,这样就把人的规范动作变成的机器的程序。流程简化的同时,水平也提高了。

再看数字化解决方案的提供商怎样为企业特别是中小企业服务。大企业自己有人力、物力、财力,自己建物联网和平台。但是中小企业、小微企业没有这个力量,那怎么办?就需要一批公共社会服务平台为他们服务,我们调研当中发现这个平台有两类,一类是由信息技术企业发展起来的,如BAT这样的超级互联网大企业;另外比较多的是针对某几个工业行业提供更加适用的解决方案的提供商,虽然规模小,但是更专业。比如深圳的华龙讯达就面向两个行业,机械行业和汽车行业,浙江中控就面向流程式的制造业。

另一类平台就是由工业企业把自己转型升级的经验打造成对外服务,首先是对同行业服务,然后扩展到跨行业服务。比如说中国航天、三一重工,就是和腾讯合作,把自己的经验化成面向社会的服务平台。其中包括挖掘机指数,企业能第一时间捕捉到几十万台挖掘机的运行状况,多少挖掘机在工作,一个月工作多少小时,由此反映出整个国家固定资产投资建设的状况,对宏观决策很有用。他们的共同点就是信息技术IT、数字技术DT,与工作操作技术OT三个技术的结合。

最后,我说一下存在的问题。

第一个问题,不少工业企业数字化转型意识不够,应用能力还不强。一些工业企业还没有认识到数字转型对提效升级的重大意义。我们在广东调查时,广东省经贸委负责同志告诉我,说我很吃惊,广东省也存在数字化服务商很热,用户企业很冷的情况。不要看广东省工业很发达,不少工业企业对数字经济还不敏感,还没有意识到。

一些国有企业,因为有经营考核的压力,缺乏大胆实践的勇气。因为搞数字转型需要投资,当年看不到效果,考核时利润不够,而工资和利润挂钩,所以存在顾虑。再加上数字经济名词繁多,新概念层出不穷,一个概念出来厚还没有理解,另外一个概念又出现了,有些概念似是而非,搞得有些工业企业摸不着头脑。怎么办?加大对典型案例的推广,每个行业都有典型,交流推广。在国企考核当中加入数字化转型的业绩考核,同时把企业的数字化投入成本在核算中记足,不让其增加负担。另外,我们建议有关部门对学术研究、科学认证厘清新概念,规范数字经济的统计和评价体系。希望国家统计局对数字经济的统计要规范,现在版本太多,有些有点离谱。

第二个问题,大数据产业的支撑水平和应用能力不足。在核心元器件、高端芯片、集成电路、基础软件、大数据分析处理、可视化呈现等方面与国外仍然存在着较大差距。我们的高端专用芯片95%要进口,美国特朗普总统要搞贸易摩擦,可以用这个卡你的脖子,毫不隐晦。

一些大数据企业对不同工业领域的需求理解不够,工业行业太多了,细分525个行业,怎么可能每个行业都很清楚。因此,难以满足工业企业差异化、个性化的要求;另外,中国这么大,要建全国的工业互联网,是一个很大的工程。业界对工业互联网的内涵、构架、发展路径和认识不尽统一,缺少具体的行动指南,缺少标准规范;此外,要分层次,以国家、地区、行业、企业为主导,开展科技攻关,不要眉毛、胡子一把抓。

因此,要提升服务平台的专业水平,为某几个行业服务,不要一下子铺得很广;开发工业解决方案,建立完善的大数据应用标准与测评体系,加强工业互联网路径的研究,明确企业怎么打造工业互联网,行业怎么打造,全国怎么打造,明确不同层次的工业互联网发展的重点和路径;要用市场化的办法,千万不能用行政化的方法建立全国的工业互联网,必须通过行业竞争,优胜劣汰,可以参考国外的经验,逐步建立全国工业互联网。

第三个问题,信息安全形势严峻。有些大数据服务商未经授权就私自采用企业和个人的信息数据,个人的隐私得到泄露,大家感到不安全。我国工业控制系统逐渐向计算机过渡,存在安全隐患和管理缺陷,一旦失控损失巨大。数据的高度集中也意味着风险的集中,建议要研究界定数据采集、应用的范围和方式,明确相关主体的权利、责任和义务,哪些你可以用,哪些未经授权不能用,要明确起来,加强工业控制系统安全防护技术的开发。

现在打算建立一个国家级的工业企业控制系统监测预警平台,把30多万个规模以上工业企业并入网络,对存在的隐患进行预测。健全法律法规,制订细则、办法和司法解释,加强行业自律,加大对于违法违规行为的惩戒。

第四个问题,人才缺乏,就业结构调整问题突出。大数据专业人才紧缺,尤其缺少复合型人才。机器化提高了效率,也带来了用工减少,职工下岗的问题。

今年5月份法国一个数字工业代表团来访问,提供给我一个数字,法国就业委员会预测法国从现在到2025年,由于数字化将减少300万个岗位,占法国就业人数的10%。他们还测算中国的失业数据,令我很吃惊。建议要鼓励联合办学,培养专门人才、服务人才和高技能人才,鼓励和支持地区企业开展下岗人员再培训。

我举个例子,浙江这几年通过机器换人提高了效率,但是减少了200万个岗位,是浙江省二三产就业的6%,他们通过再培训再上岗,通过发展服务业找到了新的门路,没有引起社会震荡,这些经验要进行推广。





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