宁德时代首席制造官倪军：中国智能制造尚处起步阶段需高度重视基础工业

当前，面对生产要素，环境，市场等内外部形势的剧烈变化，中国智能制造处于什么样的发展水平全球智能制造领域有哪些「他山之石」在成为「制造强国」的过程中，有哪些值得关注的关键要素

《国家商报》记者采访了当代安培科技有限公司首席制造官，上海交通大学浦源未来技术研究院院长君妮教授，就智能制造进行了深入对话。

作为横跨学术界和企业界的学者，君妮多次参与中国制造业发展规划的制定，并获得上海白玉兰奖和中华人民共和国国际科技合作奖同时，他也是美国密歇根大学的终身正教授曾获美国总统奖，被美国制造工程师学会评为全球智能制造领域最具影响力的20位教授

在君妮看来，中国智能制造还处于起步阶段，很多领域的智能化趋势明显像以锂电池行业为代表的智能制造，市场渗透率也在不断提升，未来将继续引领中国制造业的转型升级

与此同时，许多关键因素决定着制造业的未来发展宏观政策，外国直接投资，能源供应，人员培训和工资增长等非技术因素应该和技术创新一样重要君妮告诉记者

智能制造已经成为一种生产范式。

NBD:事实上，每一次技术革命都推动了制造业生产模式的变革蒸汽，电力和计算机之前一直是生产范式转变的主要推动力据你观察，在第四次科技革命的当下，制造业的生产范式发生了怎样的变化

君妮:回顾制造业的发展历史，制造业的生产范式已经发生了多次变化几乎每20年就会有一次大的变化

20世纪上半叶，美国福特公司开创的以降低成本为目标的大规模制造被公认为第一个制造范式后来，日本向美国学习后，掀起了一股同时注重成本控制和质量的精益制造浪潮

七八十年代，伴随着大量计算机进入制造领域，数控机床问世，美国，日本，欧洲国家开始发展柔性制造20世纪90年代末，我们提取了大规模生产，精益制造和柔性制造的精髓，在美国创造了一种新的生产范式可重构制造，这种生产范式以市场响应速度为核心

目前，在大数据和人工智能的驱动下，占主导地位的生产范式已经转向智能制造从2020年开始，我们进入了智能制造时代其主要特点是:除了之前追求的成本控制，质量保证，市场反应速度之外，更注重各方面资源的高效利用但这并不意味着放弃之前的制造范式应该是在前者的基础上，增加不同维度的智能

无论是汽车制造，半导体制造还是锂电池制造，整个制造业的传统业务指标，包括成本，质量，产能，效率等，伴随着第四次科技革命的到来，有了明显的智能化趋势

当代安培科技有限公司追求极致制造。

NBD:你曾经提出，未来的智能制造最终可以实现4R，即响应性，弹性，可重构性和可重用性结合具体的智能制造应用场景，应该如何理解最近几年来，当代安培科技有限公司在智能制造领域做了哪些前沿探索

君妮:智能制造的定义没有标准答案关于上面提到的4R，我主要强调的是，在智能制造的过程中，机器设备要有自我意识和适应能力，能够判断自身的状态并做出相应的调整同时，在可预测的自动根源识别模式下，整个系统实现了零缺陷，接近零停机的生产状态

除了传统制造所追求的质量，成本，柔性和效率，智能制造系统的主体设备还需要具有自我感知，自我适应，自我补偿和自我预测的能力，使整个系统能够快速重构和重用，提高对市场的快速响应能力，同时提高对各种干扰的抵抗能力。

在智能制造中，人，机器，材料等各个方面都充满不确定性如何在诸多变数下保持制成品同样的高质量，是一个巨大的挑战换句话说，你的智能制造必须保证首件成功，每件都成功

我早年研究全球制造业时，世界级制造业的标准是DPPM，即每百万件产品中有一到两件次品但不能满足当前先进智能制造的需求

以锂离子设备的制造为例，动力电池的制造有很多难点首先，制造过程具有多场强耦合的特点，涉及超大型，多尺度的精密控制，对控制能力要求严格所以，在当代安普科技有限公司，我们对整个流程进行了梳理和升级，包括原材料，关键工艺流程和关键设备只要任何一个地方带来波动，导致产品不一致，我们都会通过智能传感器和算法对其进行实时自适应控制最终创造出智能闭环控制，极限制造得以实现，行业标准进一步提升到DPPB——每十亿件产品只会出现一两件次品

具体来说，实现动力电池极致制造有几个要求首先，动力电池是量产的，所以对于系统设计来说非常重要有必要对系统性能进行综合评估，包括可靠性和可调性接下来，利用仿真系统对生产线进行动态预测，优化布局此外，动力电池关键设备的调整周期极其复杂和缓慢，对设备供应商的水平要求很高

最后是关键工序的优化，需要对可控和不可控参数进行分析，从生产过程的稳定性和鲁棒性，产品一致性，服务性能等方面进行稳健的工艺参数设计和优化。

近两年，当代Amperex科技有限公司在材料研发，结构创新，极限制造等多方面进行创新，包括在全球推出钠离子电池，将极限制造升级为绿色极限制造，在宜宾建设首家认证零碳电池工厂此外，在用户端也进行储能系统的创新研发，在发电端，输电端甚至变电站端也加大R&D投入

非常重视基础产业。

NBD:1994年，您被邀请参与制定第九个五年计划2003年应邀为中国科技中长期发展出谋划策他活跃在学术界和商界，从不同维度见证了中国制造业的发展中国制造业在过去二三十年的高速发展过程中，有哪些被我们忽略的关键因素未来如何才能摆脱制造业大而不强的局面

君妮:回顾过去，中国制造业的快速发展主要得益于中国巨大的市场，低生产成本的优势，以及政府对制造业的大力支持可是，有一件事常常被公众甚至是政府所忽视，那就是外国直接投资事实上，当外国投资者在中国投资时，不仅资金来到中国，而且他们在这里投资和设厂，带来了先进的管理，技术和供应链这对提高中国的制造能力起到了关键作用未来，无论对于美国，欧洲，日本还是中国，FDI都将在制造业转型升级过程中发挥重要作用接下来，我们必须坚持改革开放，不断改善营商环境，吸引更多外资

总体来看，中国智能制造还处于起步阶段要成为制造强国，首先要重视基础工业怎么理解我发现有些地方和企业很浮躁，大家都好高骛远，注重前沿技术，却忽视基本功我们的很多大型设备，基础零部件，材料，工艺都没有通过检测比如我们生产的轴承，使用寿命只有一些先进国家的几分之一如果我们制造的设备和部件的耐用性，精度，可靠性都达不到国际顶尖，怎么生产出国际顶尖的智能制造产品

除此之外，最近几年来国内出现了很多创新的商业模式，人工智能等概念被炒得火热可是，其成功的应用仅集中在语音识别，人脸识别，决策支持等方面与此同时，很多民营工厂企业也乐于被贴上智能工厂的标签，但他们只做简单的信息化和可视化这些都不是智能制造

新一轮科技革命需要艰苦的科技创新商业模式的创新，理念的迭代，无法帮助我们在第四次科技革命中占据有利地位不是主角，只是辅助

某种程度上，中国发展智能制造的基础设施已经很好了，包括铁路，港口，机场，高速公路等等但我国在制造业方面还面临着基础研究薄弱，复合型人才短缺，科研投入水平低等问题

就企业界而言，除了华为和当代安培科技有限公司，与发达国家的竞争对手相比，大多数中国企业都严重缺乏R&D能力就学术界而言，我们已经有了深度学习，神经网络等概念，但真正缺乏的是跨学科人才在基础研究薄弱的背景下，很多高校的科研成果没有转化，只是发表了几篇研究报告，就束之高阁了与其巨额科研投入相比，高校科研成果产出极不匹配，仅养活了大量海外仪器设备供应商

未来，我国将继续加大科研投入，尤其注重科研成果的高效转化同时，引导和支持一大批智能制造中小企业，帮助其建立全周期R&D和成果转化体系，增强抵御市场风险的能力

需要注意的是，中国智能制造的发展将同时面临诸多挑战，包括受疫情影响出口市场萎缩，最近几年来生产成本的快速上升导致原有竞争优势的削弱，宏观经济下行给供应链带来了很大的压力等。