传统制造业企业智能化的路径选择研究
郭进
〔中图分类号〕F271 〔文献标识码〕A 〔文章编号〕0447—662X（2021）06—0069—10
一、引言
随着大数据、人工智能、5G网络等技术的快速发展，新一代信息技术与制造业进入了深度融合阶段，智能制造日益成为未来制造业发展的趋势和核心内容，代表着“制造业创新发展的方向”。面对业已到来的智能化浪潮，我国仍有大量的传统制造企业处于工业2.0和3.0阶段，面临着“彻底淘汰、渐近式升级、颠覆式重构、制造业服务化”的方向选择。探讨传统制造向智能制造转型升级的可能路径，不仅是传统制造企业的现实需求，更是中国制造抢占智能化发展高地的战略问题。一方面，传统制造向智能制造的转型升级，不仅是生产制造方式由生产自动化向数字化、网络化、智能化的生产方式升级，更是“生产—技术范式”由供给方主导的规模化流水线生产模式，向消费者主导的个性化定制生产模式的升级。实现这两个方面的升级，传统制造企业普遍面临“技术缺口”和“营销缺口”。要突破两个缺口，既有的研究提出了“技术升级带动产业升级、市场需求拉动智能产业发展、四个维度系统推进传统产业升级”等升级策略，具体路径包括：智能技术改造传统产业、互联网+制造业服务化、智慧云制造、企业管理智能化、优先发展智能装备产业等等;另一方面，当前，全球智能制造业正进入快速发展期，表现为“市场规模持续增长、各国政府强力推进和竞争主体多元”三个典型特征。向智能制造的转型升级不仅是企业的市场行为，更是各国政府强力推动的国家战略。目前主要发达国家有三种典型的智能制造战略：美国工业互联网、德国工业4.0、日本的工业价值链。其中，美国的工业互联网战略是“技术引领+直接升级”模式，德国工业4.0偏重于“技术升级+要素整合”组合，日本的工业价值链则以提升智能产业链的控制力为核心目标。三种智能化模式，都与各国核心企业在全球价值链中所处的地位、各自的竞争优势高度契合，是各国制造文化和创新思想的沿续，体现了各国巩固既有竞争优势、推进制造业服务化、抢占智能市场份额的战略共识。我国企业如何借鉴发达国家经验，走出有利于发挥自身特长的转型升级道路，这是本文需要研究的另一个重点问题。
二、文献综述
向智能制造转型升级的研究，目前主要围绕“智能制造体系构成和特征、智能技术对传统制造的渗透融合，智能制造模式下生产一技术范式变革”等角度展开，本文基于“智能制造实现路径”的视角，对既有文献进行了梳理，从“影响因素、升级路径和升级策略”三个方面述评如下：
1.向智能制造转型升级的影响因素
Schmitz将发展中国家的后来企业在融入全球经济过程中所遇到的困难，归纳为“技术缺口”和“营销缺口”两类。在智能技术缺口方面，Giudice认为企业应用物联网技術受到价值创造能力和技术重振的影响。高汝熹等区分“基于技术承接关系的技术链”和“基于产品上下游关系的技术链”，提出了“三链一力的产业选择系统分析框架”。张巍等进一步认为“工业互联网技术链决定了其产业链，产业链反作用于技术链”;在营销缺口方面，互联网的兴起模糊了产业的边界，改变了企业的品牌战略和赢利模式，智能制造顺应个性化定制模式而兴起。李文莲等提出了大数据时代商业模式创新的系统分析框架。罗珉等从价值创造视角认为互联网模式下的商业逻辑是“社群逻辑下的平台模式”，其追逐的是连接红利;在企业能力方面：Giuliani等认为“全球化时代产业升级的核心问题是产业集群如何通过协同演化，实现全球价值链分工地位的整体提升”。肖静华提出消费者和智能联盟是企业与消费者、与合作伙伴协同演化动态能力的重要基础，协同演化的动态能力是企业实现智能化转型升级的关键能力。
2.向智能制造转型升级的可能路径
处于工业2.0、3.0阶段的传统制造企业向智能制造的转型升级，需要同时补齐精益制造、数字化制造的功课，为进一步向柔性制造、智能制造的转型升级提供高端制造的基础，前者可以在非互联网环境下实现，后者则必须依托互联网平台的支撑。
（1）非互联网模式下，制造企业的转型升级通常有三种研究视角：一是升级过程的视角。Humphrey和Schmitz，Kaplinsky和Morris提出制造企业升级分为“过程升级、产品升级、功能升级到跨产业升级”。Ernst将线性的产业升级划分为五种类型：产业问升级、要素间升级、需求升级、功能升级和链接升级。Gereffi总结了“工艺流程升级—产品升级—产业功能升级—链条升级”的产业升级一般规律。二是企业资源基础论的视角。主要围绕制造企业竞争力的提升展开，Porter提出了企业竞争优势理论，金碚认为“关系”也是企业升级的重要资源。三是企业升级影响因素的视角。制造业升级的影响因素包括：技术进步、企业规模和市场结构、FDI、价值链、集聚效应和出口、行业差异。
（2）在互联网模式下，向智能制造转型升级的研究，主要有“改造传统制造业、互联网生产组织变革、互联网商业模式创新”等几个领域：一是智能技术对传统制造的渐近式改造。Venkatraman总结了IT技术企业转型的5个层次：局部应用、内部集成、业务流程重新设计、经营网络重新设计和经营范围重新设计。唐光海将之归纳为“生产扩大化、生产虚拟化和互联网定制化”三种升级路径。杜宝瑞等提出了“智能装备单一技术点智能化、面向智能装备的组线技术、高度自动化与柔性化的智能生产线、基于中央管控和智能调度的智能工厂、异地协同的智能联盟”的智能化发展路径。二是互联网平台的生产组织变革。基于工业互联网的智能制造体系，网络化协同是其主要的生产组织模式。谢康、吴瑶等提出企业互联网转型的“组合—迭代”战略风险控制框架。黄阳华认为数据要素将成为新型核心投入，制造业智能化将引领国民体系的智能化、大规模定制化和社会化制造等新的生产组织方式的兴起。三是互联网+商业模式创新。智能制造适应大规模个性化定制需求而兴起，需求端的商业模式创新必然引致供应端的技术创新和产品升级。谢莉娟提出流通组织通过供应链逆向整合，应对大型制造商在互联网模式下“去中间化”的渠道变革。
3.关于企业智能化升级策略的研究
Isaksen和Kalsaas认为企业选择与自身能力和行业特性相适宜的升级方向十分重要。传统制造企业选择何种升级策略，不仅取决于行业特性、企业自身能力，也取决于企业决策者的偏好和升级预期。一是引进智能技术，改造传统制造业。洪勇等认为发展中国家应选择“产业发展拉动技术进步”的起步模式，而非“技术进步推动产业发展”。潘士远认为发展中国家应该发挥后发优势，引进适宜技术，实现向发达国家的收敛。二是坚持自主研发，掌握智能化升级的主动权。周济认为中国应从产品、生产、模式、基础四个维度系统推进智能制造产业的发展。肖静华等提出了电商企业的“重构式”和“渐进式”两种战略更新模式。三是借助互联网的力量，通过市场需求拉动传统制造业智能化升级。张曙认为我国制造企业应沿着“网站产品营销—在线产品开始和服务—传统制造企业数字化智能化”的路径，逐渐推进工业4.0。
可见，既有的研究文献非常丰富，但是总体上缺乏“技术—经济”视角的深入分析。本文认为：智能制造区别于传统制造的根本性技术特征，是为生产制造系统及其供应—营销体系安装上基于人工智能的“机器大脑”及其“感知网络”，并通过专家知识库和智能技能的迭代更新，推进机器智能对人类智慧的替代，进而最大化生产活动的社会效用。这种本质的区别导致了智能制造在技术路径、生产组织方式和价值分配模式等方面，都区别于传统的制造业升级模式。因此，需要先分别研究技术链、产业链、价值链的升级路径，再从三链互动的角度，通过对发达工业国智能化升级策略的比较，汇总提出中国企业可供选择的智能化升级策略。
三、传统制造向智能制造转型升级的三维路径模型
传统制造向智能制造的转型升级，既是生产方式由“机械化、电气化、自动化”向“数字化、网络化、智能化”升级的技术过程，也是社會生产范式由供给端主导的“标准化、批量化、规模化”生产—消费模式，向消费者占据主动的“个性化、定制化、小批量”定制消费模式的转型过程。前一个技术升级过程是生产制造方式的智能化，而后一个是生产消费模式的升级。如图1所示，本文将之细分为“生产方式改进、生产组织模式重构、生产技术范式变革”三类，提出传统制造向智能制造转型升级的“三链互动升级”模型。
图1 传统制造向智能制造升级的“三链互动升级”模型
1.传统制造向智能制造转型升级的技术路径
（1）智能制造体系的构成及其转型升级的技术内涵
从传统制造到智能制造，是智能技术与精益制造技术、数字制造技术深度融合、迭代升级的过程，能否实现“动态传感、自主决策、高度柔性化自动生产、自适应和自学习功能的专家知识库”，是判别智能化升级成功与否的主要技术标志。如图2所示，智能制造的关键技术体系构成如下：
图2 智能制造的关键技术体系构成①
智能制造与传统制造的一个主要技术差异，是以机器智能替换甚至完全取代生产制造环节的人类智能。传统制造从刚性自动化到大规模制造，再到柔性制造的升级过程中，由于忽视人在高效、高性能生产系统中的关键作用，导致计算机集成系统（CIMS）的发展出现了难以逾越的障碍。为克服这一障碍，智能制造体系引入了人工智能技术，建立起由智能制造系统与智能制造技术两个部分构成的人机一体化混合系统。其中智能制造系统是指“由智能机器和专家知识库共同组成的人机一体化系统”，具有“动态感知、实时分析、自主决策和精准执行”四个典型特征。其主要功能是通过机器智能模拟专家智能，延伸人类的智力活动范围，最终会部分甚至全部取代人脑对生产组织过程的干预，从而借助智能工具突破人类在社会组织领域的发展瓶颈。
智能制造与传统制造的另一主要技术差异，是高度柔性化的生产重组能力。传统制造是刚性的生产系统，对应规模化的生产方式，具有“生产品种单一、生产线固定、设备重组周期漫长”的特征，很难适应“个性化、小批量”定制消费模式。为此，人类提出了“柔性制造”的解决方案。然而，人脑在设备动态重组、动作高频重复的环境中反应相对迟缓，导致柔性制造始终面临着“人机系统功能匹配”的瓶颈，制约了生产效率的进一步提升。智能制造体系通过引入神经网络技术和终端控制技术等智能技术，将之与精益制造技术进行深度融合，从而赋予生产设备“快速感知、精准定位、动态导航、自主决策、自主预警”能力，整个人机系统因此具备了“智能感知”和“动态重组”的功能，使得机器智能能够摆脱人工干预，自主协调和动态重组生产一线的工序、设备、物料、模具以及各类辅助资源。
（2）传统制造向智能制造转型升级的技术路径选择
传统制造向智能制造升级是整个技术体系的跨越，企业将同时面临“技术缺口”和“营销缺口”。率先突破哪一个缺口，不仅取决于企业的升级策略，更需要遵循智能制造产业链与技术链的互动规律。洪勇将技术链与产业链之间相互促进、彼此带动的关系，归纳为“技术进步推动产业发展”和“产业发展拉动技术进步”两种起步模式。其中，技术进步是推动产业结构调整升级的内生动力。实现技术跨越有“自主跨越、引进跨越、合作跨越和并购跨越”四种路径，其中后三种都属于引进技术的不同模式。智能制造产业链是网络状的技术型产业链，具有技术链决定产业链的特性。同时，技术链中的知识密度和企业的创新能力，则决定了智能价值链的形状和价值分布。链主企业只有掌握了核心智能技术和标准，才可能拥有产业链治理的话语权，进而营造一个良性发展的智能生态环境。因此，传统制造的链主企业或者具有垄断优势的企业，通常会选择自主跨越的技术路径，重点突破关键性的技术缺口，以技术进步带动产业升级。比如美国GE公司的工业互联网战略，就以“无人工厂”为突破口，以工业互联网平台带动其全球生产网络的智能化升级。
而数量更为众多的中小型传统制造企业，既缺乏技术研发能力，也没有雄厚的资本实力，通常只能采取“需求导向+引进技术”的混合升级策略，跟随链主企业同步升级。如民营的宁波沁园净水器公司就采取了整体股份转让的方式，从而得以引进母公司联合利华的智能生产技术，一次性地跨越了智能生产的门槛。如表1所示，本文以是否拥有核心智能技术为标准，区分市场需求弹性大小和产品差异情况，梳理了传统制造企业向智能制造转型升级的技术路径组合。
表1 传统制造向智能制造转型升级的技术路径组合
资料来源：作者分析整理。
2.向智能制造转型升级的产业组织路径
（1）传统制造与智能制造的组织模式比较
生产方式的变革必然要求生产组织模式的匹配。智能制造的生产组织模式具有一系列新的特征：在产业组织形态方面，由线性产业链升级为网络状产业链;在生产组织模式方面，企业间的生产协作模式日益模块化、网络化、虚拟化。如表2所示，从经济形态、技术特征、核心能力、竞争模式、产业结构特征等5个方面，对两种产业链特征作了详细比较。
表2 传统制造与智能制造的产业特征比较
资料来源：作者编制。
可见，从传统制造向智能制造转变的过程中，变化是显著的。一是产业链类型發生变化。区分“资源、市场、技术、协调”四种关键要素，产业链可以分为“资源驱动型、市场主导型和技术主导型”三类。传统制造是“资源驱动+市场主导”的类型，而智能制造则是“技术引领+市场主导”的现代制造体系。二是产业链的治理模式发生变化。智能化的生产组织模式进一步“网络化、平台化、模块化”，传统的上下游产业链分工，将向网络状的智能制造产业链演变。广泛的服务外包和定制化生产提升了交易的复杂程度和识别难度，企业的边界日益模糊。因此，必须采用基于模块化的网络治理模式。
（2）智能化升级的组织变革路径
传统制造向智能制造转型升级带来“三个替代”现象——智能机器对人力劳动的替代、智能决策系统对管理信息系统的替代、网络化协同对工厂生产计划任务的替代。为此，传统制造企业需要从组织架构、业务流程、企业间协同等三个方面变革生产组织模式，顺应“三个替代”的要求。主要体现在：一是进一步扁平化企业组织架构。“三个替代”大幅提升了企业的组织管理效率，降低了技术创新的不确定性。企业的管理能力和管理幅度因智能化而大幅提升，中间管理层的职能则被智能决策系统所替代，进而促使企业不断强化一线人员的技术技能和管理技能，知识型员工、专家型技工将成为智能企业的主体。二是广泛而普遍的虚拟生产组织。个性化定制生产要求企业统一调配企业内部资源，广泛借助外部力量，以降低资产专用性带来的风险，提升资产的使用效率，确保企业将有限的资源集中于拥有技术优势的核心领域，以获得持续的竞争优势。虚拟企业由此应运兴起，以平衡定制生产与控制成本的内在矛盾。三是网络化协同。智能制造进一步加剧了产品内的模块化分工。智能制造的生产组织将完全依托工业互联网平台展开，外包服务、网络协同将成为智能制造的主要生产组织模式，以确保协作生产的灵活性和可靠性。
3.传统制造向智能制造转型升级的价值链路径
（1）智能制造价值链的主要特征
智能制造价值链有三个显著特征：一是数据资源作为新的要素被引人生产函数，新的要素组合能够大幅提升社会生产体系的效率，实现价值链曲线的整体提升;二是产业融合降低了市场进入壁垒，消费者参与产品设计、品牌营销等过程，促进了制造业与第三产业的融合，为制造企业向价值链两端延伸创造了条件;三是范围经济取代规模经济，在网络状产业链中，资产关联服从于知识关联，知识的不可分性对于产业链整合的影响大于资产的不可分性。全球智能产品价值链的形态主要取决于各环节的知识密集程度，企业在智能价值链中的最终收益将主要取决于产品和服务的知识含量。智能制造企业凭借知识的优势，可以不再被局限于某条固定的价值链或单一的平台。同时，如图3所示，企业可以同时介入不同网络平台、不同价值链环节的业务，导致智能制造价值链的“微笑曲线”变得更为平缓。
图3 传统制造到智能制造的价值链曲线变化
（2）智能制造价值链的升级路径
智能制造价值链的三个新特征，为传统制造企业提供了三条价值链升级的新路径：一是横向扩张的资源重组路径。产业结构升级有“横向资源重组、纵向产业提升、产业跨越、产业集群化”四种模式，其中“进人壁垒、治理模式和系统效率”是决定价值链收益分配的三个主要因素。当数据资产作为新的生产要素被引入智能生产函数后，企业的生产要素配比发生改变。率先完成智能化改造的企业能够借助生产要素资源重组的“熊彼特创新”，提高系统效率和盈利能力。智能企业的大数据分析能力，有助于企业提高治理水平，更加精准地对接目标客户，从而获取更多的市场份额。二是沿价值链向两端渗透的纵向提升路径。个性化消费时代的到来，进一步提升了消费者的话语权和影响力，消费者得以更广泛地参与产品的设计、营销等生产决策过程。吸引消费者参与企业的设计和生产过程，不仅能够缩短生产与消费的距离，牢固锁定用户、精准定位个性需求，而且使企业更容易获得设计能力、品牌营销能力，为智能制造企业向价值链两端提升创造了条件。三是强化知识创新和知识积累，跟随智能价值链整体升级。智能经济时代，知识创新和知识积累将始终是企业提升自身价值、确保核心竞争力的关键。中小制造企业可以采取跟随链主企业同步升级的策略，强化核心技术研发和智能专家库的知识积累，随同整个智能价值链整体升级。
四、我国企业实现智能制造的策略选择
“三链互动升级”模型同时也揭示了企业的智能化过程有多种异构路径，不存在“智能化的标准路径模式”。企业的升级路径与策略组合，首先取决于其对智能价值链体系的目标定位，其次才是目标战略下如何突破“两个缺口和一个滞后”的瓶颈制约，即技术缺口、营销缺口和管理滞后。其中，技术缺口主要影响企业的技术升级路径，营销缺口影响企业的价值链升级策略，管理滞后则制约了企业的生产组织模式转型。因此，企业向智能制造转型升级需要以重塑智能时代的企业核心竞争力为目标，瞄准“两个缺口和一个滞后”，转换范式、弥补短板。这不仅取决于企业的技术能力和产业基础等内部因素，更受到全球智能制造业的发展现状和国家智能化战略的影响。
1.各国发展智能制造的经验启示
如图4所示，在全球制造体系中，美国、德国占据了全球制造业的高端，拥有品牌、核心智能技术、精密制造技术和标准/专利的垄断优势。其中美国制造业产值位居全球第2名，其核心竞争力源自“6s生态体系”，即“航天航空、半导体、页岩气、智能服务、创新经济、人力资本”。由于美国制造业基本普及了数字制造，故其发展智能制造的思路是继续发挥信息技术领域的优势，以知识创新、智能工具、数据分析、数据应用来颠覆和重新定义整个“生产一服务”体系。工业互联网不仅是美国制造实现智能化的网络平台，更是其颠覆制造业价值体系、重构生产制造范式的关键工具。通过掌控“两个端口”——生产供应链的原料、设备端（能源、智能原材料、智能生产装备、工业软件）、消费服务链的网络接口端（互联网操作系统及技术、信息通讯技术及服务），美国不仅牢牢锁定了全球智能价值链的高端地位，而且使其国家和企业都难以摆脱“智能工具+平台经济”的源头控制。
德国企业向智能制造体系的转型体现为“工业4.0”国家战略下的要素整合和知识整合。德国制造业产值约占全球的6%，排名全球第4，同样处于全球产业链的高端位置。德国的优势在装备工业、精密零部件和自动化生产系统等领域，有着大量的细分行业的“隐形冠军”。严谨的工匠精神、将知识固化于设备的制造文化，使得德国制造严重依赖高素质的技术工人和高性能的自动化装备，这又导致德国制造因产品质量过硬而缺少故障。因此，德国工业4.0采取了“工具智能化+服务智能化”的升级路径，通过将人工智能技术嵌入生产制造系统，实现智能知识体系与生产制造系统的集成。
图4 各国制造业在全球分工体系中的地位
日本制造业产值约占全球份额的7%，排名全球第3，属于全球制造的第2梯队。日本制造的特色是“精益制造”，始终强调人的经验、知识和团队精神在生产系统中的作用。因此，尽管日本企业拥有世界领先的智能机器人技术、精密加工技术和发达的消费电子工业，但其“工业价值链”战略本质上却不以“机器换人”和无人工厂为主要目标，而更多地表现为通过智能制造提升产业竞争力、掌握全球产业链的话语权。如日本企业高度关注新能源技术、持续收购全球原材料企业，大力发展高端智能装备、关键零部件和人工智能技术等，都反映了其“技术嵌入+需求拉动+市场控制”的智能化升级策略。
2.中国企业向智能制造升级的策略选择
美德日三国的智能制造发展策略，可以归纳为“技术引领、产业嵌入、需求拉动、直接升级”四种，核心问题是如何看待“工具智能化”和发展“智能工具”问题。其中，如图5所示，技术嵌入、市场拉动属于工具智能化的升级路径，是典型的改良式、渐近式升级策略;技术引领、直接升级属于直接发展智能工具的升级路径，代表了技术引领的跨越式升级策略。与发达工业国相比，中国制造业的情况更为复杂，企业分布高度分化，但总体上仍属于全球制造的第3梯队。中国制造既有大量的原材料供应、劳动密集型加工制造企业，也有少数如华为、航天科技等掌握核心技术的领先企业。因此，中国制造的智能化升级不能照搬国外模式，需要分类实施“技术引领、技术嵌入、需求拉动、直接升级”策略。
图5 传统制造向智能制造转型升级的策略选择
一是基于领先企业的“技术引领+直接升级”策略。技术引领是传统制造向智能制造转型升级的主导策略。智能制造作为技术型产业链，链上各产业问的相关关系主要由核心技术决定，核心技术能力决定了企业转型升级方式的差异。链主企业只有掌握了核心智能技术，才能带动整个传统制造链整体升级。在智能制造体系中，智能工具是实现技术引领的关键，其主要包括智能决策系统、专家知识库、工业互联网及其智能感知系统等等。是否拥有智能决策系统等关键性的智能工具，是智能制造区别于传统制造的主要判别标准。中国拥有华为、航天科技等本土型高科技企业，他们同时拥有世界一流的精密制造和智能技术，可以借鉴美國GE公司的“技术引领+直接升级”策略（见前文图5中间和右上角），通过“自主跨越”研发智能工具，进而重构产业体系，实现全球价值链的高端突破。二是传统制造企业的技术嵌入策略。对于更为众多的传统型制造企业，通常只在特定的领域内拥有技术优势和产业规模优势。这些企业与德国、日本的众多中小型企业类似，只是细分行业的隐形冠军。因此，可以借鉴德国西门子的工业4.0战略，通过“引智升级+合作开发”相结合的路径，将智能技术嵌入既有的生产和服务系统，渐近式推进智能传感、智能维护、数字网络化生产等。从而以“工具智能化”局部替代重复性、危险性、高耗时的劳动密集型、成本敏感型工作，提升生产制造系统的协作效能。三是基于需求拉动的产业融合策略。智能制造是基于用户参与的生产制造体系，这为互联网企业提供了广阔的参与空间。类似美国的Google、中国的寒武纪等公司，广大的互联网企业可以借助大数据、平台经济等贴近终端用户，通过研发机器智能、创新智能产品、推动智能应用，以商业模式创新和智能产品创新切入智能生产、智能服务领域，实现互联网产业与制造业的跨界融合发展。
五、主要研究结论与展望
本文通过技术链、产业链、价值链互动升级的“三链互动模型”，论证了以下观点：（1）企业向智能制造升级的核心内容和主要特色是赋予生产制造体系智能决策能力（机器大脑）和智能感知网络（工业互联网）;（2）主要发达工业国的智能化升级战略均与其企业在全球分工体系中的地位、各自的竞争优势高度契合，是其制造文化和创新思想的沿续，中国不能简单地照搬照抄，应当实施分类升级的策略;（3）技术引领和直接升级是领先企业（拥有垄断势力和技术优势的传统制造企业）向智能制造转型升级的主导策略;（4）中小制造企业应选择技术嵌入的工具智能化升级路径，渐近式推进智能化转型升级;（5）拥有技术优势的互联网公司可以选择产品智能化和研发智能工具的需求拉动策略，以产业融合的方式切入智能制造领域。
展望未来，从传统制造到数字制造再到智能制造，人类的生产制造方式正进入崭新的发展阶段。生产方式的变革、生产技术以及经济范式的转变，将使智能化生产、网络化协同成为产业组织的主要形态。未来，企业将主要围绕工业互联网平台进行知识整合和知识创新，智能决策系统甚至会自行生产、创造超出人类认识的新知识、新技能，这将彻底改写现有的技术升级路径。而链主企业面对众多的智能化生产主体，如何针对虚拟组织、机会网络等新的产业组织方式，优化网络治理模式，不仅影响其产业组织的稳定性和可靠性，更是决定其智能价值链地位的关键性因素。因此，关于智能网络的知识创新、智能网络组织治理将会进一步丰富本文的研究结论，这也是未来需要进一步深入研究的主要方向。
责任编辑：韩海燕
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