
回望中国,感慨良多。中国制造的发展速度也曾令世界惊叹:一座座城市拔地而起,一家家企业蓬勃而生,辉煌的建设成就使中国一改贫穷落后的旧面貌,成了充满力量的“世界工厂”。于是,一些人认为,中国的工业化就快完成了,很快就要进入发达工业国家的行列了,而一些工业品产能过剩的情况又似乎标志着工业的末路,应该“去工业化”了。然而事实上,和德国、美国相比,中国仍有很大的差距,中国工业创造和积蓄物质财富的使命还远未完成,我们仍然重任在肩。
虽然从顶尖的企业来看,中国制造的名号可以说是响当当的;但是整体上,我们的工业进程是割裂的,东部沿海可以“齐步走”,中西部城市还在学习“站军姿”。发展水平的不平衡导致总体水平的低下,高耗能、劳动密集型、把核心竞争力定位于低劳动成本的加工制造企业仍占据了中国制造的半壁江山,相较于品质精良的德国制造和极具创新活力的美国制造,中国的产品在研发和品牌两端均无比较优势。
同时,为了实现快速的经济效益,许多中国企业向来奉行抄来主义,依葫芦画瓢,将“山寨”发扬光大。如果抄不来,也宁愿买下来,而不是自己去研究开发。在低层次的竞争中,这样的做法确实可以规避研发风险,节约时间,但是,若要在世界范围内树立品牌形象,获得更高、更稳定的收益,企业必须有自己的技术优势、理念以及风格,而这些都需要经过长时间的积累。正因为缺乏技术研发的能力与耐心,中国许多资金雄厚、人才济济的大型企业始终无法进入世界高端产品领域。要知道,产品的核心是技术与品牌——苹果公司(Apple)并没有自己生产手机,却始终是高端手机领域的领导者。
人才,也成了中国制造企业在新时代发展的瓶颈。诸如“21世纪最宝贵的就是人才”“人才就是核心竞争力”这样的口号经常被大家反复强调,然而,对于什么是人才这个问题,人们似乎抱有过于狭隘的理解。中国的高等教育普遍歧视工人,歧视生产一线,几乎没有培养高级工人的意识和想法。但中国制造业的就业人口过亿,他们受教育水平的高低决定着制造业发展的速度与水平——智能机器人、物联网、云计算、工业大数据不断涌入各个工厂,若缺乏相关的知识,不懂操作,如何能实现人机和谐共处?
由此可见,中国制造业的现状令人担忧:大量从事低端加工的中小企业、庞大的就业需求、缺乏创新能力和核心技术、简单工艺的平面管理……种种问题时刻提醒着我们与世界的差距。所幸的是,向世界敞开怀抱的中国,迎来了实现跨越式发展的新机遇。
工业4.0不仅为中国的工业生产提供了一种全新思路,而且与中国国策“两化融合”(工业化与信息化深度融合)战略不谋而合。中德合作在很多方面都有高度互补性,德国的开发力和中国的生产力、德国的技术与中国的市场等都组成了完美的合作基础。在智能化时代,两国的合作会更有利于双方在激烈竞争中抢占先机。新一届中国政府鼎力推荐工业4.0,工业和信息化部快马加鞭制定“中国制造2025”,都是为了使工业4.0能顺利落地中国,并开花结果,一来可以升级“中国智造”,二来能够调整就业的结构性失衡。可见,中国版“工业4.0”——《中国制造2025发展纲要》是我们未来十年的国之大略。
中共中央总书记习近平提出,世界范围内的新一轮科技革命与中国加快转变经济发展方式、建设制造强国形成了历史性交汇。这对中国既是极大的挑战,也是极大的机遇。我们必须实现工业2.0、3.0、4.0的“并联式”发展,充分发挥市场和政府作用,统筹利用各方面资源,以“创新驱动、质量为先、绿色发展、结构优化”为发展方针,动员全社会的力量,从而大大压缩工业化进程的时间,争取让中国制造业在2025年进入世界第二方阵,迈入制造业强国行列。
工业4.0不仅是中国经济结构调整的重大任务,而且是经济增长动力持续的现实出路;它不仅是经济新常态的主要方法,而且是走向经济新常态的战略选择。最后,借用工信部部长苗圩在“2014智能制造国际会议”的一句精彩发言来结尾:“工业4.0将成为全球工业互联网的新典范,中国会全力参与,在新一轮制造革命中实现‘弯道超车’。”
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA含金量分析 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据驱动决策已成为企业核心竞争力的关键要素。CDA(Certified Data Analys ...
2025-08-28CDA认证:数据时代的职业通行证 当海通证券的交易大厅里闪烁的屏幕实时跳动着市场数据,当苏州银行的数字金融部连夜部署新的风控 ...
2025-08-28PCU:游戏运营的 “实时晴雨表”—— 从数据监控到运营决策的落地指南 在游戏行业,DAU(日活跃用户)、MAU(月活跃用户)是衡量 ...
2025-08-28Excel 聚类分析:零代码实现数据分群,赋能中小团队业务决策 在数字化转型中,“数据分群” 是企业理解用户、优化运营的核心手段 ...
2025-08-28CDA 数据分析师:数字化时代数据思维的践行者与价值推动者 当数字经济成为全球经济增长的核心引擎,数据已从 “辅助性信息” 跃 ...
2025-08-28ALTER TABLE ADD 多个 INDEX:数据库批量索引优化的高效实践 在数据库运维与性能优化中,索引是提升查询效率的核心手段。当业务 ...
2025-08-27Power BI 去重函数:数据清洗与精准分析的核心工具 在企业数据分析流程中,数据质量直接决定分析结果的可靠性。Power BI 作为主 ...
2025-08-27CDA 数据分析师:数据探索与统计分析的实践与价值 在数字化浪潮席卷各行业的当下,数据已成为企业核心资产,而 CDA(Certif ...
2025-08-27t 检验与 Wilcoxon 检验:数据差异比较的两大统计利器 在数据分析中,“比较差异” 是核心需求之一 —— 如新药疗效是否优于旧药 ...
2025-08-26季节性分解外推法:解锁时间序列预测的规律密码 在商业决策、资源调度、政策制定等领域,准确的预测是规避风险、提升效率的关键 ...
2025-08-26CDA 数据分析师:数据治理驱动下的企业数据价值守护者 在数字经济时代,数据已成为企业核心战略资产,其价值的释放离不开高 ...
2025-08-26基于 SPSS 的 ROC 曲线平滑调整方法与实践指南 摘要 受试者工作特征曲线(ROC 曲线)是评估诊断模型或预测指标效能的核心工具, ...
2025-08-25神经网络隐藏层神经元个数的确定方法与实践 摘要 在神经网络模型设计中,隐藏层神经元个数的确定是影响模型性能、训练效率与泛 ...
2025-08-25CDA 数据分析师与数据思维:驱动企业管理升级的核心力量 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业继人力、物力、财力之后的 ...
2025-08-25CDA数据分析师与数据指标:基础概念与协同逻辑 一、CDA 数据分析师:数据驱动时代的核心角色 1.1 定义与行业价值 CDA(Certified ...
2025-08-22Power Query 移动加权平均计算 Power Query 移动加权平均设置全解析:从原理到实战 一、移动加权平均法的核心逻辑 移动加权平均 ...
2025-08-22描述性统计:CDA数据分析师的基础核心与实践应用 一、描述性统计的定位:CDA 认证的 “入门基石” 在 CDA(Certified Data Analy ...
2025-08-22基于 Python response.text 的科技新闻数据清洗去噪实践 在通过 Python requests 库的 response.text 获取 API 数据后,原始数据 ...
2025-08-21基于 Python response.text 的科技新闻综述 在 Python 网络爬虫与 API 调用场景中,response.text 是 requests 库发起请求后获取 ...
2025-08-21数据治理新浪潮:CDA 数据分析师的战略价值与驱动逻辑 一、数据治理的多维驱动引擎 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据治 ...
2025-08-21