智能制造，关键看数字科技与工业制造知识的融合。

作为制造强国建设的主攻方向，智能制造的发展水平，也将决定我国未来制造业的全球地位。要想抢占未来经济和科技发展制高点，加快发展现代产业体系，壮大实体经济根基，构建新发展格局，就必须提高智能制造水平。

全国人大代表、TCL创始人李东生针对中国企业如何争夺全球产业链高地，提出了《关于推动中国制造产业升级构建全球产业链的建议》。

李东生在建议中提到：

第一，提升产业链关键环节的国产化率，完善中国制造全产业链建设。建议率先支持产业基础较好、已在全球具有领先优势产业的龙头企业向产业链上游进军，提升关键领域和环节的国产化率。

第二，“引进来”和“走出去”相结合，完善中国制造产业链布局。建议国家一方面利用本轮产业链重构的机遇，推动制度型开放，吸引外资高科技制造业企业来华投资设厂，形成产业集群；一方面鼓励和支持中国行业龙头企业将工业制造优势延伸到海外，设立研发和生产基地，加快建设全球产业链。

第三，开展区域经济合作。根据亚洲周边或“一带一路”沿线国家的具体情况，利用中国制造的比较优势，有针对性地推动区域性经济合作和产业链集群化。

第四，充分利用中国经济体量和庞大市场，帮助中国企业提升行业地位和国际竞争力。

全球汽车产业变革加速，中国汽车产业智能制造水平也在快速提升。而汽车市场竞争激烈，产能利用呈现强者愈强态势。全国人大代表、长城汽车总裁王凤英就建议，发挥区域聚集优势，充分利用现有产能，做大、做强国内汽车产业；统筹闲置产能，鼓励兼并重组，加快建设智慧工厂。同时，强化监管，建立退出机制，避免资源浪费，鼓励中国车企“走出去”开拓海外市场。

智能制造，离不开数字化和工业软件。全国政协委员、红杉中国创始及执行合伙人沈南鹏认为，当前工业制造的领域知识和智能建模等数据处理能力的提供者存在脱节，专家经验无法有效固化到软件平台：作为制造过程中的副产品，数据本身并不能创造价值，只有打通数据与制造知识的链路，解决“发生了什么、为什么发生、下一步发生什么、如何改进优化”的真实业务问题，才能满足工业企业的需求。

为更好解决工业企业实际问题，进一步提升制造业数智化水平，沈南鹏建议：

一、加快推动工业传感器和通信协议兼容适配，以技术改造和新技术强化数据支撑能力

1、建议有关部门牵头，支持解决异构数据联网的技术试点示范，鼓励优先在增量国产工业设备中推动不同协议和接口兼容；

2、在重点制造行业遴选一批智能示范工厂，推动以关键工序数控化、生产线柔性适应等技术改造工程，组织发布以智能调度和精准控制促进生产制造等业务流程改进的优秀案例集；

3、整合行业资源，推进数据脱敏、差分隐私、同态加密等隐私计算技术在工业数据安全共享的落地应用。

二、以专精特新企业为依托，探索数字科技与工业制造知识融合推动数智化的新路径

1、工业互联网产业集聚区优先探索设立专项资金，以政府购买服务、制定推荐目录等方式，为辖区内的专精特新企业精准诊断数智化需求；

2、支持专精特新企业独立或联合设立研发机构，条件成熟地区可采取定向委托等形式，组织专精特新企业参与共性基础技术软件化、复用化攻关；

3、扩大工业互联网技术转化和场景应用的专项，组织高校和专精特新企业共同申请，结题考核加入转化预设计、商用效果评估等环节。

三、基于真实企业需求场景，降低开发成本和培育壮大数字科技服务商

1、优化工业大数据应用试点示范的审评标准，支持能解决实际问题（如工艺改进、节能降耗、订单增加）和具备细分行业经验知识软件化的企业入选；

2、 培育适合中小企业特点的数字科技服务商，通过遴选基础共性工业App和征集发布轻量级数字化解决方案等，降低多场景应用的开发和部署成本；

3、 鼓励金融机构为制造业数智化转型提供精准服务，为转型中的工业企业和提供数智化服务的数字科技公司提供适当的金融支持。