重構的製造業 待做的選擇題
經濟觀察報 方躍/文 當前，製造業的價值鏈正經歷從傳統的鏈狀結構向全生態價值網絡化的轉變，這一過程呈現出去中間化、產銷合一等特點。數字化轉型是企業戰略性重構，不僅是簡單將原有線下的業務轉換到線上，更涉及企業未來業務發展的方向、相應的組織文化、創新能力和價值創造能力的重構。
傳統制造業的增長曾依賴於勞動力、資本和能源。然而，這種增長模式已基本走到盡頭，其核心競爭力的構建現在需要依靠科技的驅動力。數字經濟的興起標誌着一個新時代的開啓。與工業化時代乃至後工業化時代相比，數字經濟帶來了哪些新機會，工業化時代又有哪些改變？
1995年，《數字經濟——網絡智能時代的承諾與危機》的作者首次提出了“數字經濟”這一概念，特別強調了“網絡”與“智能”的重要性。當時，互聯網尚未在中國得到普及。
從全球經濟到社會的發展變化，從商業模式的演進到生產力的提升，這些進步在很大程度上得益於網絡和智能技術的巨大潛力，它們推動了我們的發展。企業首先需要適應這些變化，並應對由此產生的挑戰。從另一個角度來看，這些變化也爲衆多企業和行業帶來了難得的機遇。
適應數字化轉型
當談及製造業轉型時，我們爲什麼更多時候使用的是“轉型”這個詞語，而不是“改進”或者“優化”？轉型意味着顛覆傳統認知和多年積累的競爭優勢，以尋求新的增長機遇。“智造”作爲製造業的另一個關鍵詞，標誌着其正經歷一場根本性變革。從製造到智造，製造業的轉型體現在多個方面。
過去三十年，新興企業和行業的崛起開闢了新的賽道，爲製造業帶來了前所未有的機遇。新舊產業間博弈激烈，在位企業希望維持已有的競爭優勢，如零售業線上與線下的競爭、新能源汽車與燃油車的競爭等。這場博弈不僅推動了市場的快速演變，也促使消費者行爲發生變化，激勵或倒逼企業不斷創新。最終，這種創新將引發組織結構和企業文化的變革，轉型本質上是一次深刻的進化和“再生”過程。
應當指出，這裡提及的創新，在很大程度上是由客戶需求驅動的，而非純粹依賴技術。一些企業的技術發展已超越了當前客戶需求，形成了未來的技術儲備。例如，5G技術尚未完全展現其價值，6G技術已經在來的路上了。
儘管數字化轉型已討論了20多年，許多企業仍面臨着巨大挑戰，有的失敗，有的難以爲繼。還有許多企業至今仍未找到適合自己的轉型戰略和路徑。
以汽車產業爲例，網絡智能給汽車產業帶來了劇烈變革。未來的汽車，無論是何種能源驅動，都將具備智能化特徵，基於網絡互聯構建。數據作爲網絡的血液和智能化的基礎，其價值的實現需要硬件與軟件的有機結合。
在這一過程中，主要涉及三種不同的網絡形態：首先是車體內的網絡智能系統，它負責車輛內部各系統的高效通信和協同工作，如自動駕駛技術和智能車載娛樂系統；其次是車與人及環境互動的智能系統，通過車聯網技術實現車與外界的實時數據交換和通信，提升道路安全和交通效率，如智能交通管理系統和緊急事故響應系統；最後是汽車產業鏈、價值鏈和循環生態圈的發展與進化，通過數字化和網絡化手段優化產業鏈運作，實現資源的高效配置和循環利用，推動產業的可持續發展，如數字供應鏈管理、共享出行服務和循環經濟模式。
當前，許多行業都在經歷與汽車行業類似的變革，面對“網絡”和“智能”帶來的衝擊，正經歷顛覆性的變化。而對於製造業而言，其轉型和發展需特別關注三個方面。
從方向上看，全球範圍內，未來的發展方向已形成共識。網絡智能技術的規模化應用正推動製造業的轉型升級，朝着自動化、智能化、高效和可持續的方向發展，這將爲製造業帶來更大的競爭空間和增長潛力。今天，中國製造業在某些細分市場的市佔率已非常高，傳統的數量和規模增長模式已觸及天花板。
從增長方面看，面對技術和市場的快速變化，製造業需擺脫依賴勞動力、資本和能源的傳統增長路徑。未來的製造業必須不斷創新，加速產品和服務的迭代，開拓新市場和客戶需求，發揮數據的價值，打造差異化競爭優勢，以實現長期增長。
從價值方面看，製造業的價值鏈正從鏈狀結構轉變爲全生態價值網絡化，這一過程特徵爲去中間化、產銷合一。例如，傳統的製造業鏈條中生產、銷售、使用是相互獨立的環節，產品力或核心競爭力主要體現在生產製造環節。同時，製造業還出現價值鏈網絡去中間化的趨勢。隨着人工智能的發展，這些特徵還將進一步強化。
創新的方向
當前，中國製造業需認清自身定位。雖然已不再是早年外企的單純代工廠，擁有了自己的品牌，但在許多細分領域，我們仍在一定程度上依賴國外巨頭所掌控的原材料和生產加工設備。真正的創新不應僅限於產品硬件設計，還應涵蓋製造工藝和軟件，以實現從模仿、代工到需求和技術引領的產業升級。
創新是新質生產力的核心。企業創新需要超越傳統的經濟增長模式和發展路徑，以實現高質量發展，這必須具備高科技、高效能和高質量的特徵。
許多企業投入大量精力進行商業模式創新。然而，對於製造業而言，商業模式創新不足以解決差異化和持續增長的問題。製造業的核心競爭力應由科技驅動。過去依賴勞動力、資本和能源增長的模式已接近盡頭。
我們正在探索新方向，通過科技驅動的創新，開發新的製造技術路線，利用新型生產工具變革來降低成本、提升效率，更好地滿足用戶的個性化需求。同時，我們需要改變追求快速見效的商業模式，轉而長期堅持科技創新，這需要時間的磨練和沉澱，摒棄短期投資和短期收益的傳統發展理念。
具體到企業層面，應關注新質生產力的三個關鍵要素：生產工具、勞動力隊伍和生產關係。企業需要審視自身狀況，從這三個方面評估是否具備參與未來競爭的能力。
中國製造業在尋求新的市場和增長點的同時，也面臨着一個關鍵問題：經歷了30年的快速增長後，下一步的發展路徑是怎樣的？
工業化的進程最早始於歐洲，隨後轉移到美國，再到日本和韓國。每次轉移過程中，原有的製造強國都需深思熟慮，識別出哪些領域需要堅守，哪些則應放棄。例如，二戰後，儘管許多歐洲品牌被美國取代，但歐洲仍保留了關鍵的高端設備製造能力，這成爲其在製造業價值鏈和生態系統中的一項重要核心競爭力。
當前，中國製造業正站在一個類似十字路口的轉折點。我們必須審慎考慮，在全球化的競爭格局中，哪些傳統優勢值得我們繼續堅守，哪些領域需要我們勇於放棄？
戰略性重構
中國製造業目前面臨諸多問題與挑戰，這些問題不僅制約了製造業的持續發展，也對中國經濟發展的轉型升級產生了深遠影響。這些問題包括創新能力不足、資源和環境的雙重約束、產業結構調整和升級的壓力、勞動力成本的上升、國際競爭的加劇和數字化轉型的困難等。總體趨勢是推動產業鏈上下游的協同配合，進而實現產業結構的整體調整。
中國的生產能力已十分龐大，大家找不到新的增長點，導致許多行業出現了所謂的“內卷”現象，其本質在於缺乏差異化。其中部分問題可以通過企業的努力得到改善，例如加強信息化建設和推進數字化轉型。
數字化轉型有很多定義。企業是否值得下功夫去做這個，需要看是否有人“買單”，學術裡稱作由客戶價值驅動的企業戰略性重構。比如新能源汽車的競爭，最後誰會勝出，這由誰來決定？市場來決定。市場又由誰來決定？由消費者來決定。用戶爲什麼買這個車型，沒買那個車型？實際上有很多考量，性價比和客戶體驗是關鍵。
而一個製造企業想要勝出就要依靠製造價值。企業通過數字技術的應用和組織文化變革升級企業價值鏈，提高客戶體驗、滿足客戶多元和個性化需求，最終爲客戶和社會創造價值。
企業的戰略性重構不僅僅是將線下業務轉移到線上，而是對企業的發展方向和價值創造能力進行根本性的重構。如果僅僅將舊有組織結構和信息技術簡單相加，可能會導致更加糟糕的“昂貴而低效的舊組織”。
不同企業對數字化的理解各不相同，這與其市場定位相關。以華爲爲例，自2015年起，華爲開始以數據作爲新型生產要素，驅動決策、管理和客戶分析，將數字技術作爲新型生產力工具，對企業業務進行全面重塑，實現提質、增效、降本和創新的企業轉型升級，並最終落實到業務層面，實現業務的重構。數字化轉型是一把手的系統工程，需要企業高層的領導和從上至下的全面規劃，不可能一蹴而就。
成爲未來企業
面向未來的企業應具備以下基本特徵：一是效率，二是創新，三是敏捷性，四是協同。關於效率與創新的重要性，前文已有討論。接下來，我們將探討敏捷性與協同作用的重要性。
製造業歷來是一個依賴計劃和標準化的行業。然而，爲了適應技術、市場和競爭環境的快速變化，敏捷性與協同能力已不再是可有可無的附加優勢，而是企業生存和發展的關鍵要素。對於製造業來說，敏捷轉型不僅體現在軟件系統的靈活性、實體產品的快速迭代，還包括工業製造流程的敏捷適應。同時，提高企業內部，以及企業與用戶和生態夥伴之間的協同性，也是數字化轉型的主要目標之一。
企業變革中，技術到底起什麼作用？不能爲了技術而技術。轉型也一樣，不是爲了轉型而轉型。今天，人工智能能否發揮其巨大的潛在價值，技術本身的發展固然重要，但能否實現大規模的應用落地是關鍵。
對於製造業企業而言，在研判是否對一項新技術進行投資時，需要考慮以下幾個關鍵因素：首先是商業影響力，即新技術能否爲企業帶來實質性和可量化的商業效益；其次是靈活性與敏捷性，該技術能否使企業運營更加靈活、響應更加迅速、決策更加獨立；再次是互聯互通性，新技術是否有助於打破組織內外部，以及組織與價值鏈各方（包括用戶）的溝通障礙，增強整體的連接性、互動性和協同性；最後是發展潛力與可擴展性，新技術是否有潛力在更廣泛的領域內規模化應用，並促進企業運營與管理方式的優化甚至重塑。
在企業變革中，技術的作用不容忽視，但決不能“爲了技術而技術”。同樣的道理，企業轉型也非僅爲了轉型本身。今天，人工智能能否發揮巨大的潛在價值，技術本身的發展固然重要，但能否實現大規模的應用落地是關鍵。
中國企業走向世界，還有很長的路要走。今天，不是簡單的“產能走出去”，中國企業全球化的未來的重點是如何讓“產品走進去”。
（作者系中歐國際工商學院經濟學與決策科學教授、中歐經濟學和決策科學系系主任、中歐AI與管理創新研究中心主任、AI與企業管理研究領域主任、企業數智化轉型課程聯席課程主任）
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