一、从高端智库的文章观点偏差说起

前几天读到了一篇经济学家写的名为《新一代智能制造的主要特征及其对全球经济格局的影响》（以下称“该文”），感觉该文很可能代表了体制内经济学界对智能制造的当前认知水平。该文总体上写得行云流水，文字顺畅，叙事宏大，不少群友点赞，放到5-10年前，这应该是一篇优秀文章。但是如果以今天的科技发展态势、智能技术水准和国内外形势大背景来评判，能看出该文作者其对“新一代智能制造”的时代背景并不清晰，技术定义和论述方式并不恰当，一些观点写得明显有偏差。因此笔者想给出一些分析，看看偏差在哪里，权作技术讨论，欢迎批评指正。

该文在7月发表，恰好与6月某些著名工信专家的“新一代智能制造”论坛发言形成呼应——他们共同构成了一套对2026年产业可能产生重要影响的智库话语体系。这种看起来特别权威、读起来铿锵有力、干起来不太管用、剖析起来体系落后的高端智库文章，是近十年国内智能制造学术圈的一个典型现状。

如果说工信领域专家报告是“工程专家思维”的滞后，那么该文作者的文章则是“经济学家思维”的错位——该作者把“新一代智能制造”纳入自己擅长的工业经济学，直接嫁接到“第四次工业革命”的叙事上，这种论述逻辑表现出该文作者对当今飞速发展的真正的“新一代智能制造”核心技术——生成式AI、AI原生制造、算力底座、工业智能体等技术现状，了解不够，对中国口径的“新工业革命”的常用表达，领会不够。

二、“五个特征”的经济学观点：内容不新

该文作者文章谈了“新一代智能制造”五个特征：1.生产方式革命（大规模标准化→差异化定制）；2.人机关系革命（替代→协作→共融）；3.生产效率革命（线性→指数）；4.产业组织变革（链式→平台生态）；5.社会形态变革（单一技能→复合型人才）。

同样在7月，埃隆·马斯克在23日接受英国杂志《经济学人》专访时，谈了五个重要观点：1.大约五年之内，人工智能的综合智力水平，将会超越全体人类智力总和，十年尺度来看，人类大概率不再是主导世界的力量；2.阻止技术浪潮几乎不可能；3.人类拥有共同的底线。同时治理不能只局限美国企业，必须纳入中国AI研发团队；4.人为设置壁垒无法阻挡中国AI产业前进，限制交流只会割裂全球技术生态；5.让人类成为多行星物种，规避单一星球灾难带来的文明灭绝风险。

对比马斯克的五个观点，该文作者的五个特征高下立见。其重要缺失在于，五个特征均未触及“生成式AI”这一关乎“新一代智能制造”发展的最大变量。参见下表：

2026年下半年伊始，当DeepSeek V4已经100%运行在华为昇腾上、当中国大模型的周token调用量超美国两倍时，仍在沿用信息化/数字化概念，讨论“通过APP选颜色”、“工业互联网平台资源池”等常规技术，尽管整体上讲的内容很丰满，但是也表现出该文作者确实忽略了生成式AI技术飞速跃迁的现实，所强调的重点无法准确表达“新一代智能制造”的当今技术特征。

三、“数字员工”与“智能鸿沟”：论述不准

该文作者对“具身智能”概念的理解不是很全面。其观点：具身智能以“机器成人”的形式，可以成为企业的“数字员工”，这是对的。但是忽略了，没有“身体（物理设备）”的多智能体软件，也可以成为企业“数字员工”，例如目前已经商品化的“产品设计创新智能体CAI”软件，就可以以“数字员工”形式，通过“文生文，文生表，文生图，文生3D动画”的生成式方式，把产品概念设计的效率，提升约百倍。

该文作者认为具身智能是“感知、决策、学习能力的自主化”，却忽略了生成式AI对智能体的关键的赋智、赋能作用。尽管作者也谈到“人工智能”，但读者要注意的是：文中的“人工智能”，是指2017年定义的“新一代人工智能”中表述的五种人工智能，即“大数据智能、跨媒体协同智能、人机混合增强智能、群体集成智能、自主智能”，作者在文章中专门引用了“大数据智能、人机混合增强智能、群体智能”这三种。这些9年前的AI并不是今天的生成式AI，这是技术代际的错位。用“上一代人工智能”当作“新一代人工智能”，来论述今天的“新一代智能制造”，是作者的一个疏忽。

在论述智能制造带来的社会后果时，该文作者提到可能产生“智能鸿沟”，这是一个睿智的观察，但是，智能鸿沟到底是基于“上一代人工智能”的“智能制造”所导致，还是真正的“新一代人工智能”所导致，没有说明和界定。真正导致智能鸿沟的原因，还是新一代生成式AI。作者提出“要主动进行制度设计、教育革新和社会引导”的初衷是很好的，但是是不够的，因为没有触及根本原因。智能鸿沟的形成，并非是教育体系和制度设计的不足所导致，而是生成式AI本身对劳动市场和教育领域的双重颠覆性冲击所造成的。当生成式AI已能替代中级工程师的工艺设计工作、替代80%程序员写代码时，仅做“教育革新”是治标不治本的，因为教育本身也正在被AI颠覆，高校老师现在连怎么上课，都成了亟待解决的大问题。学什么，教什么，怎么学，怎么评价教出来的人才，这是一个需要多部委共同协调解决的社会性、革命性的大问题。作者未对此进行延伸思考。

四、“数据要素”与“平台生态”：认知面窄

该文作者在“实现路径”中强调“数据要素进入生产函数”，并指出“数据遵循边际报酬递增规律，数据具有非竞争性和正外部性，边际成本趋于零”。这些表述在经济学教科书中完全正确，但对于解决企业数据的核心痛点问题，如同隔靴搔痒。

关于“数据要素”的现实困境是：

• 企业“不敢共享”——担心工艺数据泄露给竞争对手；
• 企业“不能共享”——数据标准不统一，设备七国八制，接口封闭；
• 企业“不愿共享”——数据确权、定价、收益分配机制尚不完善。

该文作者只字未提企业的上述数据困境。其实建国70多年来，绝大部分企业从来就没有关注过该如何管理自己的企业知识，数据资产严重确实，更遑论“数据要素”。

该文作者亦不了解生成式AI带来的“合成数据革命”——当大模型能够帮助企业生成高保真的工业仿真数据时，真实数据的稀缺性将被彻底改变，“数据要素”的逻辑本身需要重写。以合成的高保真的工业仿真数据训练机器人和汽车，已经取得成功。

在“平台生态”方面，该文作者仍停留在“依托工业互联网平台，将设备、技术、人才、数据等要素数字化、标准化、模块化”的传统叙事。2026年的产业现实是：

• 开源大模型平台（如Hugging Face、OpenRouter）已成为全球AI应用的基础设施；
• OpenRouter上最受欢迎的前6个大模型全部来自中国大模型厂商；
• 中国开源模型占全球下载量的41%；
• 深圳已经成立“工业知识联盟”“开元社区”等真正为新一代智能制造赋能的开放社区。

这意味着，产业组织的核心不再是“企业主导的平台”，而是“开源社区主导的生态”。该文作者未在开源生态上着重笔墨，仍在用“链式→平台”的二维演进模型，来描述一个“开源智能体网络”的动态三维现实，认知面确实窄了一点。

五、全球格局竞争格局论述：战略模糊

该文作者在文章后半部分用了多个段落分析“新一代智能制造重塑全球经济格局”，提出“比较优势的逻辑被重构”、“全球价值链的地位分工”、“全球竞争规则被重新定义”等论述，这些说法字面上显然正确，放在2018年以前没有任何问题，但2026年7月的现实是：

• 美国对华AI芯片出口、大模型使用等管制持续收紧，技术脱钩几乎成定局，即使日后解除管制，但是中企的“备胎”意识已经建立；
• 中美在生成式AI领域形成两级对决态势，欧日韩等已经出局，“第四次工业革命”的发源地已经式微；
• DeepSeek V4包括以后新版，100%迁移至华为昇腾+CANN Next，标志着中国必须构建不依赖国外技术的平行体系。

在这种技术竞争和国际背景下来讨论“新一代智能制造重塑全球经济格局”，未免有些尴尬，“新一代智能制造”内涵没有论清楚，“重塑世界经济格局”大概率也是一厢情愿。在良好的意愿下，作者认知带有一定程度的战略模糊和去政治化的天真。

自新工业革命发生以来，全球工业智能化的发展趋势，并不是十多年前大家设想的中西方“共建”剧本，而是发展成为“中美两套体系的竞合”，欧洲体系已经落伍。

此前都是西方定义规则，中国跟随，快速赶上。如今中国想要“定义规则”，以“新一代智能制造”发展智能经济，前提必须是构建自主可控的技术栈（芯片→框架→模型→应用），而不是靠“比较优势升级”的温和叙事去取得成功，这种叙事的梦境，早已被始于2018年并且愈演愈烈的打压、断链、实体名单等各种操作，打得粉碎。

“重塑全球经济格局”需要关注的重要问题是：

• 如果脱离它国技术建立的AI生态，中国的“新一代智能制造”能否部署？
• 如果“四巨头联盟”对中企断供工业软件，会发生什么？
• 如果高端传感器和精密传动部件进口受阻，中国智能装备的“状态感知，实时分析，自主决策，精准执行，学习提升”能做到几条？

上述问题已经不是“全球价值链的地位分工”的经济学议题，而是国家技术主权的生存问题。不着眼这些“新一代智能制造”的“地基”，而只聚集“新一代智能制造”的“阁楼风景”，就如同沙滩上盖高楼了。

六、某些高端智库文章通病：对标偏差

该文中写的“新一代智能制造将是人类历史上第四次工业革命”，“新一代智能制造之所以被称为第四次工业革命的核心标志”的语句，严格地讲，有以下问题：

德国人认为“第四次工业革命=工业4.0”，这是以德国人为代表的欧系工业思维的常见表述，沿用“第四次工业革命”的说法将会落入“工业4.0”的话语窠臼。国 家层面的表述很睿智，只讲这是一轮“新工业革命”，不讲工业革命的代际划分，因为代际划分是有学术争议的。

在2019年以后，国 家层面对“新工业革命”的表述口径是“新一轮科技革命和产业变革”，绝不采用西方定义的话语体系。中国的新工业革命或新一代智能制造，没有必要与“第四次工业革命”这个西方定义的概念绑定在一起。

2026年，中国已经坐上全球科技与工业发展的主桌，有了强大的“议价”能力，绝不会再把自身发展权依附于欧系主导的“第四次工业革命”的技术路线。因此不应该有“新一代智能制造将是人类历史上第四次工业革命”这种不恰当的表述。

德国引领的“工业4.0”是一个概念成功、落地失败的欧系样板，中国没有必要再去对标和跟随。而美国引领的AI技术浪潮，已经呼啸而来，我们已经全力跟进，业界正在加紧研究工业AI的落地。高端智库专家不能在讨论“新一代智能制造”上，搞错对标方向，弄混概念和定义。

无论是经济学家的文章，还是工信专家的同主题报告，在本质上，两者都是用旧范式的话语体系，讲述2026年的“新一代智能制造”内涵，弱化了新范式的颠覆性与革命性。高端智库专家的文章，本应该对行业形成引领，但是却多处疏漏，方向偏差，技术落伍，让人感到遗憾。

七、结语：掌握“新工业革命”话语权

2026年7月的中国，已经拥有如下科技与工业竞争能力：

• Kimi、DeepSeek最新测试结果多项指标位列前茅；
• 中国主要大模型周调用量达到7.94万亿Token，对比美国模型3.76万亿Token，调用量超美国两倍；
• 中国开源模型已占Hugging Face平台月度及总体下载量的41%，位列第一；
• AI生态网站OpenRouter上最受欢迎的前六大模型，全部来自中国厂商；
• OpenAI大模型在测试中失控后，中国人工智能成功救场；
• 微软正在准备测试Kimi K3，评估它能否在部分Copilot和Azure工作负载中替代更昂贵的OpenAI与Anthropic模型；
• 拥有自主的AI算力底座（华为昇腾+CANN Next）；
• 拥有自主的龙芯芯片、鸿蒙操作系统、P-K体系等；
• 掌握“西电东送”特高压输电技术，马斯克估计今年中国发电量是美国三倍；
• 全球最大的制造业场景，最多、最全但比较分散的工业垂域数据集。

上述能力中的单项，也许不能说成是“定海神针”，但是把这些能力综合到一起，就会起到“扭转乾坤”的作用，这意味着中国第一次有能力，从跟随定义转向自主定义。希望高端智能专家们，能够看到并深入研究这些事实。

真正的问题不是“新一代智能制造是什么”，而是“谁有权定义它”。当国内的高端智库专家们仍在畅谈“柔性生产”、“上一代人工智能”时，产业界已经在用生成式AI大模型重构设计、用开源智能体重构产线、用国产算力重构国家数字底座。

新时代需要的不只是新话语，更需要敢于直面技术脱钩、敢于承认旧范式失效、敢于提出自主定义新规则的智库专家群体。

所谓的“新一代智能制造”应该贴一个时间标签了；2025年之前的“新一代智能制造”，并不是真正的新一代；2026年应该是“新一代智能制造”元年，真正的新一代智能制造，才刚刚开始。

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