智能製造強大活力，15座城市成排頭兵、「產業帶」初步形成

在經歷了互聯網泡沫和經濟危機之後，世界各國重新意識到製造業的重要性，智能製造為各國提供了發展和轉型的機遇。在全球城市競爭中，智能製造正在成為重塑世界各城市產業競爭力的關鍵因素。

5月24日，由標準排名城市研究院，聯合經觀城市與政府事務研究院共同製作完成的《世界智能製造中心發展趨勢報告（2019）》（以下簡稱《報告》）給出前述結論。

重塑城市產業競爭力的關鍵是智能製造

《報告》指出，21世紀初的互聯網泡沫和2008年金融危機之後，世界各國尤其是美國、日本等發達國家都開始反思「經濟虛擬化」「產業空心化」所帶來的問題，也在重新審視自身產業競爭力的優劣勢，期待重振製造業。

以人工智慧、大數據、物聯網為特徵的第四次工業革命的到來，為各國提供了發展和轉型的機遇，也給世界競爭力格局的變化帶來了新的挑戰，這使得智能製造開始成為各國競爭的新戰場，它本質上就是製造業的智能化過程。前瞻產業研究院保守估計未來幾年全球智能製造行業將保持10%左右的年均複合增速，預計到2022年全球智能製造的產值將達到1.51萬億美元左右。

《報告》認為，隨著智能製造在全球的快速增長，智能製造已經成為重塑世界城市之間產業競爭力的關鍵因素。

標準排名城市研究院院長謝良兵在發布會上表示，評價體系主要由科研水平（25%）、智能生產（25%）、產業融合（20%）、發展潛力（15%）及政府扶持（15%）這五個一級指標構成，在這五個一級指標下，又分別設有15個二級指標和23個三級指標。從評價體系來看，影響智能製造最大的因素依然是科技創新。

榜單顯示，這50個城市基本上都是世界傳統製造業的中心城市，既有紐約、倫敦、東京這樣的老牌世界級製造業中心城市，也有蘇州、天津、佛山等中國的新興智能製造中心城市。

從榜單結果顯示的整體實力來看，中國城市智能製造平均指數為0.4387。其中，中國城市上海位列榜單第二、深圳第五、蘇州第八。美國所有樣本城市均高於平均水平，中國22個樣本城市中僅有6個城市高於平均水平。

《報告》稱，2010年，中國製造業產值達到1.955萬億美元，在全球製造業總產值中所佔的比例為19.8%，超過美國1.952萬億美元的總產值，此後中國製造業產值一直高居全球第一。智能製造產業成為我國促進位造業轉型升級的重要推手。目前，中國在智能製造領域展現出強大的活力，2018年產值規模超17480億元，中國工業機器人消費連續六年穩居全球第一。

智能製造的發展，離不開科研、人才和學術研究的智力支撐。榜單顯示，在智能製造發展最為重要的科研水平上，國外城市較為領先。

在智能製造業技術人才方面，全球50個樣本城市平均製造業技術人才數量為53.5萬人，僅有22個樣本城市超過世界平均水平，其中，中國樣本城市平均人才數量為47.7萬人，遠低於國外樣本城市平均人才數量58.1萬人。具體來說，智能製造業技術人才倫敦最多，北上廣深擠入前十。

在智能製造重大期刊學術論文數量方面，紐約和倫敦分別以303萬篇和298萬篇遙遙領先於其他城市，中國城市表現不佳，僅有北京位列第十名。

雖然從榜單數據顯示的結果來看，中國整體智能化水平較低，與國外水平相比仍有待提高，但在很多細分領域，一些中國城市已經在世界排名中佔領了一席之地。比如，在智能製造相關專業機構數量方面，北京（286）以微弱優勢領先紐約（282），位居全球首位，上海、重慶、天津和廣州也進入榜單前十。在智能製造企業數量方面，我國的蘇州以高達6653的智造企業數量穩居全球第一。

中國「智帶」形成，15座城市成為排頭兵

《報告》指出，中國為了推動智能製造發展，國家層面批准了一批國家級智能製造類試點項目共816個，地方層面則興建了一批智能製造類產業園區共537家，這些項目和園區承載了中國智能製造產業的發展，也成為城市智能製造產業發展的晴雨表。

通過勾勒537家智能製造產業園的分布，可以看到，智能製造產業園分布呈現出兩條縱貫南北的產業帶，鏈接了經濟較為發達地區的重要製造業城市。其中中部產業帶以「北京-天津-濟南-鄭州-武漢-長沙-廣州-佛山-深圳」為線，東南沿海產業帶則以「連雲港-鹽城-合肥-南京-蘇州-上海-杭州-寧波-莆田-廈門-汕頭-深圳」帶狀分布。其中，智能製造產業園區數量超過10家的城市達到15個，這些城市成為中國「智帶」的核心城市，也將成為未來中國智能製造領域的排頭兵。

經濟觀察報城市與政府事務研究院院長宋馥李對第一財經記者表示，智能製造目前為止還沒有一個特別準確的定義，其實對於中國龐大的製造業來說，更多的是傳統製造業逐步的信息化和智能化，不可能像川劇「變臉」一樣，一夜之間就換一副面孔。

宋馥李稱，製造業的升級是遵循市場規律一步一步進化而來的，每一個進步都是基於市場和成本的倒逼和選擇，更現實的升級過程。一味排斥傳統製造業或不切實際引入智能製造企業，都不可取。

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