当前，中国制造业正站在智能化转型的十字路口。政策推动、技术迭代、市场需求三股力量交织，驱使企业加速拥抱数字化与智能化。然而，转型之路并非坦途，从认知鸿沟到技术落地，从数据孤岛到国际化挑战，每一步都充满考验。
在近期的一场论坛中，e-works CEO黄培博士接受媒体采访。黄博士以行业观察者与实践者的双重视角，从实践视角剖析了制造业数字化转型的痛点、解决方案与落地案例。
转型深水区，制造业的五大“拦路虎”
从传统制造向智能制造转型，中国企业面临着哪些主要困难和挑战是笔者关注的重点之一。黄培博士从认知断层、数据孤岛、成本与价值失衡、技术泡沫、出海挑战等维度，详细介绍了他的观点。
“智能制造的定义一度被过度泛化，企业往往陷入‘为了智能而智能’的误区。”黄培博士指出，许多企业将数字化工具简单等同于智能制造，却忽略了从精益化到数据驱动的系统性变革。例如，某企业斥巨资引入智能设备，却因缺乏数据采集、车间联网和数据分析，设备利用率不足40%。
更加深层的矛盾在于行业标准的缺失。黄培博士认为，高校“智能制造专业”与“工业机器人专业”的课程设置存在重叠与割裂，人才培养与企业需求脱节。“制造企业需要的不仅是会操作设备的高技能工人，更需要能够在企业中推进智能制造，实现IT与OT融合的复合型人才。”黄培强调。
众所周知，数据已经成为企业的重要资产，但是在制造行业，数据孤岛的问题仍旧比较严重。黄培博士表示，AI应用的核心是算法、算力与数据，但许多企业连数据采集的基础都没打好。
黄培博士将数据问题归纳为五大孤岛：信息系统孤岛、IT/OT断层、自动化孤岛、云孤岛和跨学科设计孤岛。例如，某汽车零部件企业同时使用5套不同厂商的云系统，导致生产、采购、质检数据无法互通，决策滞后严重。
谈到中小企业的智能化转型，黄培博士认为中小企业在AI应用上普遍面临两难：自建团队成本高昂，但依赖外部服务商又难以解决个性化需求。他指出，一家年营收10亿元的机械企业，引入AI质检系统后，初期准确率高达95%，但随着产品迭代，模型失效，服务商二次开发费用远超预算。“技术投入必须与业务价值强关联，否则就是空中楼阁。”
采访过程中，黄培博士分享了技术泡沫与企业出海面临的挑战。
黄培直言，不少企业虽然建立了很多大屏，但实时性和实效性不高，管理者真正需要的是基于角色的实时数据，而非华而不实的可视化。
在企业出海方面，黄培博士表示，中国制造业出海已势不可挡，但问题接踵而至。某锂电企业在越南建厂后，遭遇电力供应不稳、员工拒绝加班、本地化合规成本飙升等难题。黄培强调，出海不是简单的产能转移，而是全球资源整合能力的考验。
以 “五朵金花”方法论，构建全产业链的赋能体系
针对上述痛点，黄培博士表示，e-works通过“五朵金花”业务模式，构建了一套覆盖全产业链的赋能体系。
一是知识传播——定义智能制造的“10个智能”
2016年，e-works提出“智能制造10个智能”框架，涵盖智能产品、智能服务、智能装备、智能产线、智能车间、智能工厂、智能研发、智能管理、智能供应链与智能决策，为行业树立了清晰的实践路径。
二是供需对接——6万家企业与3000家厂商的生态网络
通过线下论坛、线上博览会与行业研讨会，e-works年均举办18场大型的聚焦智能制造特定技术、行业和区域的主题论坛，集聚了超6万家制造企业与3000家厂商。黄培提到一个典型案例：某中小型电子企业通过e-works平台，找到能够快速满足自己特定需求的MES解决方案服务商。
三是人才培养——分层培育“四类人才”
e-works将人才分为领军型、推进型、应用型与技能型，并通过国际考察、标杆研修、企业内训等方式构建培养体系。黄培博士支出，智能制造人才成长和知识积累需要一个长期过程，不同层级的人才应具备的知识存在一定的进阶关系，侧重点有所不同。e-works结合智能制造人才素质的要求和自身实践，总结出智能制造领军人才和各领域推进人才应该具备的知识。
四是咨询服务——破解五大孤岛的“手术刀”
针对数据孤岛问题，e-works开发了智能制造成熟度评估体系，并为企业提供选型、监理、验收全流程服务。在与某轨道交通门系统制造企业的合作中，该企业由2009年4亿销售收入增长到了2021年30多亿销售收入，同时在市场份额上成为了世界第一，成为细分市场的“隐性冠军”。
五是产业研究——打造中国版“Gartner”
通过发布《智能工厂非标定制自动化集成商百强榜》、《智能物流集成商百强榜》等一系列榜单与报告，e-works为行业树立了标杆。
2024年，e-works发布的《人工智能（AI）在制造业的应用现状调研报告》，全面梳理了中国制造企业的人工智能应用现状，包括人工智能在制造企业的应用场景，产生的影响和预期的效益，以及项目推进过程中面临的挑战，并为制造企业推动人工智能应用提出应对策略和建议。
在介绍“五朵金花”的同时，黄培博士还通过一些切身经历的案例，进行更加细致的分享。例如，在日本考察中，他对川崎重工的双臂协作机器人印象深刻。该机器人可精准抓取柔性电子材料，实际上也为服装行业解决自动化难题提供了可行方案。
某电机厂原需工人在静音房人工听检异响，效率低且漏检率高。引入机器听觉系统后，通过声纹识别与在线监测，不良品流出率显著下降。
从“制造大国”到“智造强国”的三大跃迁
过去几十年，“中国制造”以规模优势成为全球产业链的核心。从服装、玩具到高铁核电、动力电池和光伏组件，从世界工厂到全门类工业体系，中国制造业的产能和出口量长期稳居全球首位。然而，随着人口红利消退、资源环境压力加剧，传统“大而不强”的模式难以为继。新一轮科技革命下，中国正以智能化、数字化为引擎，加速从“制造大国”向“智造强国”跃迁。
黄培博士认为，从“制造大国”到“智造强国”，还需要历经技术、生态、价值等跃迁。
首先是技术跃迁：具身智能与群体智能的协同
黄培说，在工业领域，当前具身智能更多会以群体智能（如AGV+协作机器人）形态得以应用，而非人形机器人。“双足机器人在工业场景实用性有限，但群体智能（多机器人协作）将在物流、装配领域爆发。”
其次是生态跃迁：从“单打独斗”到“全球化协作”
中国制造业出海需构建“本地化生态圈”。例如，联想通过保留富士通品牌在日本市场站稳脚跟，宁德时代则在德国建立研发中心，吸纳本地工程师解决电池低温性能难题。
第三是价值跃迁：从“降本增效”到“模式创新”
“智能制造的下半场是商业模式变革。”黄培以蘑菇物联为例，其通过AI优化空压机能耗，从卖设备转向“按节能效果收费”，服务超过5000家客户，连接设备数超20万台。
写在最后：在务实与远见之间寻找平衡
“智能制造没有捷径，但也没有退路。”黄培博士的这句话，或许是对中国制造业转型的最佳注脚。实践表明，唯有将技术扎根于业务场景，在人才培养、数据治理、生态协作上持续投入，才能穿越概念迷雾，抵达真正的“智造”彼岸。
在这场关乎国家竞争力的转型中，既需要e-works这样的“摆渡人”，更需要每一位从业者的清醒与坚守。正如黄培博士所述，智能化的终极目标不是取代人类，而是让制造回归“为人服务”的本质。
