中国高端制造业发展趋势

BCG（波士顿咨询公司）是一家全球性管理咨询公司，是世界领先的商业战略咨询机构，客户分布于世界主要商业地区，涉及诸多行业。BCG与客户密切合作，帮助他们辨别最具价值的发展机会，应对至关重要的挑战，并协助他们进行业务转型。在为客户度身定制的解决方案中，BCG融入对公司和市场态势的深刻洞察，并与客户组织的各个层面紧密协作，从而确保客户能够获得可持续的竞争优势，使其成长为更具能力的组织并保证成果持续有效。

当前，中国对发展新质生产力给予了高度重视。这不仅为中国制造业高端化发展提供了重要动力，也是中国响应全球经济一体化、实现可持续发展和提升国际竞争力的必然选择。

终端产品力提升

中间产品待补缺

自2020年以来，高端制造业出海贡献度连续4年保持在70%以上；2023年，该比值创历史新高。特别是消费电子、新能源汽车、航空航天等领域的产品，技术水平和国际市场份额均取得了显著成就。与此同时，许多高端设备制造所需要的关键零部件和核心技术对进口的依赖度仍然较高。

根据中国工程院对26类制造业主要产业存在的短板分析，中国当前产业基础的薄弱环节聚焦于基础零部件/元器件、基础材料、基础制造工艺和装备、基础工业软件、基础检测检验设备和平台，统称“五基”。造成这种进口依赖问题的原因是多方面的，包括基础研究和产业共性研究投入限制、原始创新能力不足、产业链发展不均衡，以及国际政治经济形势影响等。

中国制造企业亟须加强基础科学和应用的研究，提升原始创新能力。加大基础研究和产业共性研究的投入，结合对进口技术的引进、消化、吸收和再创新，将有助于帮助中国高端制造业突破当前在关键中间产品的研发和生产过程中所遇到的瓶颈，提升关键核心技术和高端装备的自给率，增强产业链的自主可控性，从而实现畅通、自主的产业链循环。

数智化成果显现

规划透明待落实

2023年，中国重点工业企业数字化研发设计工具普及率达80.1%，关键工序数控化率达62.9%，分别较“十四五”初期提高了5.4个和7.6个百分点。

然而，在快速引入新技术和系统的过程中，系统之间的兼容性和整合性不足，加上数据种类繁杂、标准不统一、协议封闭导致数据难以共享等问题，造成的结果是，虽然单个系统内部的自动化水平提高了，但系统之间的壁垒却形成了一个个独立的信息孤岛，在一定程度上影响了制造业全流程协作效率，以及决策及时性、准确性与科学性，抑制了企业响应外部市场变化的能力和抵御内外部风险的能力。

一些领先的制造业企业已经通过实施工业4.0战略，从全局的角度重新思考并规划数字化和智能化应用，实现端到端应用场景的贯通。此外，这些企业还通过在原本相互独立的设备上嵌入先进的数据收集和分析技术，实现不同系统和流程的无缝集成，并在此基础上构建数字化控制塔，以提高生产过程的透明度。通过这些控制塔，企业能够实时监控生产瓶颈，并迅速通过流程优化来解决问题，从而提高生产效率。

大规模定制势起

全链敏捷待打通

如今，消费者的需求日趋个性化、动态化、多样化，这一点在服装、家电、汽车和3C等消费品制造业尤为明显。制造企业亟待从传统的大规模生产模式逐渐转向更加灵活的定制化生产模式。

为顺应C2M的大势，在研发端，企业可以通过平台化标准组件的设计，结合客户洞察和仿真模拟，提前预测市场需求，快速响应市场变化；在生产端，通过模块化生产，灵活调整生产线和生产计划，适应产品的快速迭代和定制化生产，提高生产效率和市场响应速度；在物流配送端，通过变革自身的履约网络结构、优化供应链网络，提高供应链的灵活性和响应速度。此外，企业还可以应用“整合工厂模式”，通过打造一个统一平台界面，将研发端、工程端和制造端紧密连接，从而加速产品从设计到生产的整个流程：利用仿真技术对研发和工程设计团队生成的CAD数据进行模拟，并提前输入制造过程，以提前评估生产可行性、预测产品在实际生产过程中的表现。

生成式AI助高端

升级验证待加速

通过识别类应用、数据建模优化类应用及知识推理决策类应用，AI技术正在工业研发、生产、管理及服务等全环节助力制造业的高端化转型。从行业应用角度来看，预计到2025年，电子通信/半导体人工智能应用市场规模将达到41亿元；汽车制造行业紧随其后，市场规模将达到37亿元；能源电力行业市场规模将达到25亿元；制药行业市场规模将达到17亿元；金属及机械制造行业市场规模将达到13亿元，其他行业市场规模预计达到8亿元。尽管AI大模型在智能制造领域的应用前景广阔，但在大规模应用过程中仍然面临系统集成、数据可靠性等问题。

针对识别、数据建模优化类应用，当前许多企业的旧产能设备老旧，难以与新技术有效对接。可喜的是，我们已经在市场上观察到一些企业通过升级更新现有老旧设备的数据接口、通讯协议，在利用已有IT/OT基础设施且不淘汰现有设备的情况下，获取“边缘侧”数据，从而实现从研发到生产，再到质量控制的全流程管理闭环。相应地，随着通用人工智能技术的演进、企业人员能力的提升，以及数据治理的日趋完善，AI所扮演的角色将从“co-pilot（辅助）”发展为“决策主导+人工验证”并最终演进为可信赖的自主闭环。

人才需求结构变

内外培养待加强

随着自动化、数字化、智能化技术的快速发展和应用，传统的劳动密集型生产模式正在向技术密集型转变，中国制造业对人才的需求结构也随之发生了显著变化：在制造业，2022届大学本科毕业生就业比例达到22.2%，高职毕业生比例达到25%，分别较2018届毕业生提高了4.2个和3.9个百分点。尽管中国制造业规模稳居世界第一，但制造业中科学家和工程师占从业人员的比重仍然较低。2020年，中国制造业中科学家和工程师占比仅为3.55%，远低于德国的23.2%和欧盟的14.2%。根据教育部、人力资源和社会保障部、工业和信息化部联合发布的《制造业人才发展规划指南》预测，到2025年，新一代信息技术产业、高档数控机床和机器人、节能与新能源汽车、电力装备、新材料这五大制造业重点领域的人才需求均将超过100万人。

一些企业通过产学研结合的方式，在获得最新科研成果的同时，引进符合产业需求的相关领域优秀毕业生加入企业。在此基础上，由于人工智能技术在深入应用实践的过程中，需要既懂技术又懂工业产业的人才，以实现技术与产业的深度融合，所以企业也应重视对现有人才的筛选和培养，需要围绕国家重大战略、重大工程、重大项目、重点产业，赋予自身员工参与相关实际项目、积累丰富实战经验的机会，健全自身的高技能人才培养体系。

企业出海策略变

集中管理待构建

在国际市场新秀迭起、地缘政治风云变幻的今天，中国制造业出海已是大势所趋。从主观角度出发，以东南亚为代表的新兴国家经济正在快速增长，为中国制造业企业提供了不可多得的新业务增长点和盈利机会，加上其优惠的招商引资政策，以及显著的人力和原材料成本优势，无一不在吸引着中国制造业企业向当地转移产能。2021-2023年，中国制造业对东南亚的累计投资金额超过400亿美元，远超欧洲、拉美等地区。从投资金额来看，印尼是中国制造业投资的首选目的地，投资规模达到59.2亿美元；从客观角度出发，当前层出不穷的绿色壁垒、技术性贸易壁垒、进口限制关税等诸多挑战，正在倒逼中国制造业企业通过构建本地化供应链，掌握海外业务主动权。在此背景下，我们观察到中国制造业正在逐渐从产业链局部环节出海，迈向端到端全链条出海。越来越多的企业正在通过上下游企业联合出海的方式构建本地化供应链。

中国制造业企业有望构建起中央控制塔（Control Tower），将核心决策和指挥中枢保留在总部，利用包括5G、物联网、大数据分析和人工智能等工业4.0先进技术优势，实时收集与分析全球生产和供应活动的数据，提供精准的指导和支持，实现对全球产业链的集中管理和优化。