京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
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
在 MySQL 实际应用中,“频繁写入同一表” 是常见场景 —— 如实时日志存储(用户操作日志、系统运行日志)、高频交易记录(支付 ...
2025-10-30为帮助教育工作者、研究者科学分析 “班级规模” 与 “平均成绩” 的关联关系,我将从相关系数的核心定义与类型切入,详解 “数 ...
2025-10-30对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“相关系数” 不是简单的数字计算,而是 “从业务问题出发,量化变量间关联强 ...
2025-10-30在构建前向神经网络(Feedforward Neural Network,简称 FNN)时,“隐藏层数目设多少?每个隐藏层该放多少个神经元?” 是每个 ...
2025-10-29这个问题切中了 Excel 用户的常见困惑 —— 将 “数据可视化工具” 与 “数据挖掘算法” 的功能边界混淆。核心结论是:Excel 透 ...
2025-10-29在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“多组数据差异验证” 是高频需求 —— 例如 “3 家门店的销售额是否有显 ...
2025-10-29在数据分析中,“正态分布” 是许多统计方法(如 t 检验、方差分析、线性回归)的核心假设 —— 数据符合正态分布时,统计检验的 ...
2025-10-28箱线图(Box Plot)作为展示数据分布的核心统计图表,能直观呈现数据的中位数、四分位数、离散程度与异常值,是质量控制、实验分 ...
2025-10-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“分类变量关联分析” 是高频需求 —— 例如 “用户性别是否影响支付方式 ...
2025-10-28在数据可视化领域,单一图表往往难以承载多维度信息 —— 力导向图擅长展现节点间的关联结构与空间分布,却无法直观呈现 “流量 ...
2025-10-27这个问题问到了 Tableau 中两个核心行级函数的经典组合,理解它能帮你快速实现 “相对位置占比” 的分析需求。“index ()/size ( ...
2025-10-27对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“假设检验” 绝非 “套用统计公式的机械操作”,而是 “将模糊的业务猜想转 ...
2025-10-27在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中,“统计分析” 是挖掘数据规律的核心,“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22