金融危机之后，德国出台工业4．0战略，美国提出工业互联网战略，这些制造业发达的国家正凭借制造业的智能化、网络化、数字化升级，纷纷把发展重点重新回到工业上来，牢牢掌控高端制造业的竞争优势。中国也不甘落后，正在抓紧制定实施“中国制造2025”发展战略。

当前，安徽省制造业正在蓬勃发展，但制造业发展方式相对粗放、创新能力较为薄弱、生产效率低下。安徽凭借人口大省优势发展劳动密集型制造企业，但是近年来由于人口红利的消失，出现 “用工慌、用工难”现象，使得安徽人工成本持续上升，传统的依靠劳动力等要素投入来维持增长的发展模式已走到尽头，制造业产业变革势在必行。因此，推进智能制造，调整产业结构促进产业升级转型，提升安徽智能制造综合竞争力具有极其重要的现实意义。

一、安徽推进智能制造的必要性

（一）智能制造生产模式可以消减人工成本

劳动力短缺、人工成本上升是推动智能制造发展的一个重要因素。随着人口结构的改变、人口红利的逐渐消退，“招工难”“用工荒”已经成了劳动力市场的新常态，人工成本持续上升过度地挤压了制造业的利润，使部分制造业接近频临破产的边缘。从安徽省最具代表性的合肥市情况来看，工业企业在岗职工年平均工资从2010年的33900元左右上升到2016年的61289元左右。对于劳动密集型企业的安徽制造业，人力成本大幅上升侵蚀了利润空间，同时机器人等智能装备的价格一直处于下降趋势，生产效率是人工的十几倍甚至几十倍，这种人机生产成本的倒挂从而逼迫企业必须加快向智能高效生产模式转型。

（二）智能制造生产模式能够提升劳动生产率，推动传统产业加快转型升级

智能制造在节约人工成本的同时，还可实现生产效率的大幅提升，推动传统产业加快转型升级。目前，安徽省制造业技术装备总体非常落后，多数仍处于工业2．0时代，其中服装、制鞋、家具等产业人主要还是依靠人工生产。智能制造为安徽传统产业提供了难得的改造和提升空间。

（三）智能制造生产模式是应对“双重挤压”必由之路

当前，安徽省已成为承接制造业产业转移的重要基地之一，但安徽制造业多散乱而不精，正面临来自发达国家和周边发达地区的双重挤压。一方面，发达国家加速重振制造业，主要表现为：（1）凭借其先进的研究能力和创新能力，从技术、标准、规则和市场等方面设置障碍，迫使制造业向高端升级难度增大；（2）加大高科技的研发投入，降低生产成本，加强投资及利用税收优惠政策吸引高端制造企业回归本国。另一方面，发达周边地区以更低生产成本承接产业转移，主要表现为：凭借低生产成本优势，主动承接产业转移，压缩了我省承接产业转移的空间。在此背景下，安徽必须加快推进信息技术与制造技术的深度融合，大力推进智能制造技术研发、提高产业化水平以应对周边地区传统低成本优势所面临的挑战。

从企业目前的融资难易程度来看（图4），企业认为比较容易融资的约占总体23%，绝大多数企业认为融资困难但可以争取（约占样本比例的72%），而融资很困难和容易获取的企业仅占3．5%和1．5%。由此可见，合肥市制造企业的融资状况总体上较困难，但有很大改善的余地。

四点直线度监测示意如图2所示。图2中，针对4个间隙测点相对对于悬浮架的坐标A(x1,z1)、B(x2,z2)、C(x3,z3) 、D(x4,z4)，采用最小二乘法拟合获取同一时刻4个间隙测点的第一拟合直线，再根据4个间隙测点与对应拟合直线的偏差值获取中低速磁浮轨道在当前时刻所处位置的四点直线度。

二、安徽省推进智能制造的现状分析

从企业主要融资来源来看（如图4所示），安徽省制造企业融资主要是靠自有资金、银行贷款和国家财政补贴实现的，分别约占43%、26%和15%。这说明自我发展和银行贷款是安徽省制造企业发展融资的主要来源。而浙江省民间借贷占据主导力量，约占50%以上。

（一）制造业的总体发展情况

为了对制造业近些年的发展情况有进一步的了解，本文由安徽省统计年鉴整理得出2011年至2016年安徽省制造业年产值即工业增加值在当年的地区生产总值所占比重，如表1所列。通过图1和图2可以清楚地观察2011年到2016年历年地区生产总值和工业增加值的变化，以及制造业所占比重的变化趋势。

 

表1 2011年—2016各年度安徽省地区生产总值和制造业产生总值比较 单位（亿元）

  

数据来源：安徽省各年统计年鉴。

 

年份 制造业总产值 总产值 制造业所占比重2011 8309．38 15300．65 54%2012 9404．84 17212．05 55%2013 10390．04 19229．34 54%2014 11077．67 20848．75 53%2015 10946．83 22005．63 50%2016 11666．6 24117．9 48%

从调研的数据来看，安徽省制造企业机械制造工艺技术应用最为广泛，约占20%；其次为数控技术与数字化制造、控制技术，所占比例均为15%；除此之外的其它智能制造技术（如网络技术、智能信息处理技术、机器人技术、感知技术、通信工程等）占技术应用总体的比例在45%左右。总体来看，安徽省智能制造技术的应用范围较广，且各类型智能制造技术应用比例较均衡。具体来看，技术应用主要集中在产品的实体制造环节，如机械制造工艺、数字化制造等，而生产辅助技术（如通信、网络、信息处理等）的应用则不够广泛。

  

图1 安徽省生产总值与制造业生产总值比较

  

图2 安徽省各年份制造业总产值

（二）人才培养模式

制造业是安徽经济社会发展的优势和根基所在，是顺应中国制造2025大势所趋。安徽省应以信息技术与制造技术深度融合为主线，以“互联网＋”和自主品牌为重要支撑，不断优化财政金融扶持政策、加快发展智能制造产业，全面推进安徽制造业的自动化、智能化、网络化、数字化、绿色化。

  

图3 企业技术人才培养渠道

（三）融资渠道

从调研的企业反馈信息，80%的企业担心升级设备的资金出处，在尚未使用智能设备的企业，超过一半企业仍然对引入智能设备持观望态度。

Escalator system length Ls and split section length A1, A2(including manual input split section length A1, A2) are calculated from SAP system.

本课题组通过问卷调查形式搜集安徽省（合肥市、芜湖市、马鞍山、铜陵、安庆、淮北、阜阳等地市）主要制造业企业的基本信息，共发放问卷300多份，收集有效问卷243份，被调查企业主要分布在装备制造业、电子信息产业和新材料产业三大行业（约占总样本的92%）。其中，合肥市约占总样本的70%。经统计分析，安徽省制造业相关情况如下：

  

图4 融资渠道

在Ⅲ度及以上手足综合征方面，有7篇研究[3-8，11]作了报道，样本量共504例：替吉奥组252例，卡培他滨组252例。各研究间有同质性（P=0.96，I2=0%），采用固定效应模型。结果显示，替吉奥组Ⅲ度及以上手足综合征少于卡培他滨组，具有统计学意义[RR=0.09，95%CI：（0.03，0.34），P=0.003]，见图 4。

  

图5 融资难易程度

（四）企业智能制造技术研发与应用

2011年，安徽省的地区生产总值为15300．65亿元，制造业产值为8309．38亿元，所占比重为54%，超过了一半的份额。在接下来的几年里，制造业产值持续高速增长（如图2）。虽然比重有所波动，制造业在生产总值中所占的份额也从未低于45%，足见制造业在安徽省经济发展中起着举足轻重的作用。制造业逐渐成为安徽工业经济的重要增长点。

三、安徽推进智能制造存在的问题

综上所述，安徽省智能制造企业在推进智能制造生产模式过程中主要面临以下几个问题：

（一）企业融资环境需要改善

安徽省制造业机械设备普遍落后，企业选择智能化生产设备需要更新升级，资金来源急需解决，然而企业融资难主要体现在银行贷款难、融资渠道窄、审批手续复杂等方面。银行贷款难主要原因在于银行贷款条件和管理要求十分严格，门槛高阻挡了一部分企业从银行获得资金的通道。与此同时，一些中小企业存在信用问题、抵押物不足等问题。融资难是安徽省制造企业在推进智能制造生产模式的重大阻碍。

（二）企业税收环境尚待改进

安徽省制造业为数一半企业希望政府能够减免税费。由于智能制造技术改进和升级需要投入一定的人力、财力、物力，而安徽省制造业多以私营企业为主，融资难的问题造成企业资金捉襟见肘，进一步的智能化升级需要政府予以政策支持，给予制造业一定税收优惠以激励智能化升级。

（三）企业缺少专业技术带头人

由于智能制造生产模式是一个智能化的网络生产体系，安徽省的发展模式尚未成熟，企业普遍反映缺少专业技术带头人，缺乏行业标准和参考模范。同时，加强信息化平台建设，在培育智能制造生产模式行业标杆的同时，注重促进企业先进经验交流。要聚焦重点骨干龙头企业，根据企业自愿原则进行智能制造装备的专项试点工作。

（四）企业对智能技术市场信息掌握不足

智能化生产模式对信息技术的更新换代要求较高，“互联网＋”时代企业需要拥有强大的智能技术信息整合能力。虽然安徽省制造业发展具一定规模和基础，但是由于智能技术中介服务体系不健全，企业信息化平台建设滞后，使得制造业难以得到或跟踪相关智能技术，因此必须在建立健全安徽省智能技术中介服务体系的同时，重点搭建企业信息化平台。

由此可见，现代化医院要在日益激烈的市场竞争中占据一席之地，就必须将过去传统的医疗经营模式打破，不断完善医院财务会计内部控制，巩固医院经济主体的地位，促进现代化医院经济效益与社会效益的提升。

四、安徽发展智能制路径探析

从企业技术人才培养的主要途径来看（如图3所示），安徽省制造企业技术人才培养的渠道主要来自于企业内部培养，约占样本总量的71%。其次来自于外部引进，其比例约为21%。而各企业内公派进修等其他渠道来源的人才比例很少，只有约8%。这说明安徽省制造业高端人才仍然依赖企业内部培养，说明除了重视发掘与培养内部高素质人才外，积极制定吸引外部优秀人才政策也是发展智能制造的重要路径。

主题爬虫模块设计的主要流程是：获取信息的条件设置→解析互联网传输协议实现远程连接→获取互联网资源地址→获取抓取数据并在本地存储→有效信息控制。

音乐作品是否能作为文本用来研究音乐？对这一问题的回答，似乎是显而易见的。然而，当我们仔细究其是否有这种可能性，亦或是追问如何有这种可能性的时候，就会陷入困境。因为，我们首先要知道音乐作品是否是文本，也就是说与文本等同？其次，文本如何能成为音乐的对象？再次，如果音乐作品作为文本，那么这样的文本是如何能与作曲家所构想的音乐获得必然的关联？

（一）努力推进制造企业实现“互联网＋”

“互联网＋”是发展安徽信息技术与制造技术深度融合的重要支撑，全国各地纷纷出台促进信息经济、“互联网＋”经济发展的相关政策。例如：浙江省《信息经济发展规划（2014—2020年）》，明确了信息经济的发展重点和方向，并从科技创新、人才引进、财税金融扶持政策等方面制定了保障措施；吉林省《促进互联网经济发展的指导意见》，希望通过“互联网＋”与传统产业融合发展，形成产业的升级与创新；江苏省《关于加快发展互联网经济的意见》，为推动产业集聚、经济转型升级提供有力支撑．．．．．．因此，安徽省应当积极借鉴以上发达地区的成功经验，快速推进“互联网＋”行动计划，加快传统行业的转型和升级。

（二）设立促进智能制造生产模式专项资金

为了推进智能制造，我国部分省市已经率先行动设立“智能制造”专项资金促进制造业转型升级，提升制造业发展智能化水平。例如，福建省政府于今年7月下发《关于加快发展智能制造九条措施的通知》，明确规定支持泉州加快推进“数控一代”促进智能装备产业发展的若干措施，省级财政一次性奖励泉州市3000万元，专项用于发展智能制造。因此，安徽省必须学习借鉴各省市和发达国家的促进智能制造的成功经验，合理运用好财政和税收政策，加大政府对智能制造企业的扶持力度，设立专项资金促进企业加速发展智能制造，鼓励和引导企业实现智能制造生产模式。

（三）鼓励多元化资金扶持智能制造生产模式

在当前经济结构调整和产业转型升级的背景下，企业试运行智能制造需要大量的资金升级设备。然而中小企业自有资金通常不足，政府财政补贴能力又有限。因此，建立健全多层次、多元化、多渠道的智能制造融资体系，组织开展银企对接。鼓励金融机构创新金融产品，对智能制造、智能装备科技成果转化项目等加大信贷支持力度支持智能制造企业上市融资，鼓励生产型企业以融资租赁方式购买设备，实施智能化改造鼓励智能制造装备企业采用厂商租赁形式推广市场应用。

（四）加强对智能制造生产模式的服务指导

通过智能制造实现制造业的集成化、协同化、敏捷化、绿色化、服务化，是提高“安徽制造”在全国制造业中重要地位、摆脱低端标签的关键举措。智能制造采用新型技术和新型装备，将先进的信息通信技术应用到工厂，并贯穿于设计、生产、管理、服务等生产制造活动的每个环节，在生产制造领域构建先进的信息系统，这是一种生产方式的伟大变革。因此，推进智能制造生产模式对于安徽省绝大多数企业来说还是比较陌生的，必须加强对“智能制造”发展的引导工作。首先，应成立智能制造专家咨询小组，为各个智能制造企业问诊把脉，提供技术支持和指导工作，对部分岗位采用机器代替人工。其次，建设智能制造公共服务平台，为中小智能制造企业提供服务和支撑工作。最后，为企业提供物联网应用方面的技术支持，便于企业对生产过程的实时监测、质量控制，以及产品售后过程的跟踪、分析、诊断，提高企业服务水平和产品竞争力。

［参 考 文 献］

［1］ Eurostat．Statistical classification of economic activities in the European Community［R］．2008．

［2］ International Federation of Robotics（IFR）．Industrial breakthrough with robots 2011：The most successful year for industrial robots since 1961［R］．2012．

［3］ 董志学，刘英骥．工业4．0浪潮下智能制造的路径研究［J］．企业管理，2015，（9）．

［4］ 福建省政府．福建省加快发展智能制造九条措施［EB／OL］．2015－07－21http：／／www．mnw．cn／．

［5］ 吴雨婷，田蓉．互联网背景下安徽省制造业转型升级研究［J］．经贸实践，2017，（1）．

［6］ 章立东．“中国制造2025”背景下制造业转型升级的路径研究［J］．江西社会科学，2016，（4）．