當前，在智能制造技術持續突破的背景下，工業機器人正以前所未有的速度重塑全球制造業格局。以國際機器人聯合會（IFR）2024年數據為證，全球工業機器人年安裝量已達54.1萬臺，這是自2021年以來連續第三年突破50萬臺大關，該數據覆蓋了汽車制造、電子、金屬加工等主要工業領域，統計范圍包括所有新部署的工業機器人（含外資品牌和本土品牌）。其中中國占據半壁江山，以27.6萬臺的安裝量占據全球總量的51%，這一比例遠超其他國家（日本46,106臺、美國37,587臺、韓國31,444臺、德國28,355臺，四國的安裝總量僅為143,492臺，不足中國的一半）。而這種制造業的技術躍遷在連續生產場景中尤為顯著，如諸多生產制造企業通過百臺機器人與智能物流系統的協同，實現產量大幅度提升和生產周期的大幅度壓縮。可以說，這一場效率革命的背后，是機器人技術在制造業的精度、速度和適應性上的全面超越。

由此可見，不同于傳統制造業的生產方式，當前和未來，由智能制造技術（如工業機器人、AI算法、物聯網）的日益成熟而帶來的生產力工具的升級，正在重構生產要素的組合方式，機器人在重復勞動、高精度操作、24小時連續生產等場景中的效率已遠超人工（如汽車焊接工序中，機器人誤差可控制在0.1毫米內，且故障率遠低于人工）。同時，由于消費市場正在從“標準化量產”轉向“個性化定制”（如新能源汽車的模塊化生產），也在倒逼制造業的柔性化生產轉型，而機器人恰恰可以通過編程快速切換生產流程，有效避免了人工轉型的高成本和長周期短板。

因此，我們很容易預見到，未來“人”與“機器人”在制造業的合作趨勢上，大致有兩個方向：

首先是“分工深化”。即一種“人類主導創新鏈，機器人主導生產鏈”的制造模式。

?人類聚焦價值鏈高端：在技術研發（如新材料配方、工業軟件算法）、原型驗證（如產品試錯優化、工藝參數調試）、產業鏈協調（如供應鏈管理、市場策略制定）等環節，利用創造性思維、跨領域整合能力解決“從0到1”的問題。（如特斯拉工程師在研發4680電池結構時，需通過千百次實驗進行可行性驗證，而機器人則負責后續的電芯量產。）

?機器人接管“從1到N”的執行層：在組裝、焊接、質檢等重復性工序中，機器人通過傳感器與AI算法實現全流程自動化。未來隨著5G+邊緣計算的普及，機器人可能進一步形成“云端調度—本地執行”的網絡，如工廠內多臺機器人通過中央系統協同完成復雜訂單。

其次是“協同進化”。即“人機協作”從“替代”走向“互補”的技術融合型制造模式。

?新型人機交互技術賦能協同：力反饋手套、AR遠程指導等工具讓人類可實時干預機器人操作（如遠程調試產線故障），而機器人則通過大數據積累為人類提供決策支持（如生產數據反推研發方向）。

?人類轉向“機器管理者”角色：隨著機器人自主性提升（如具備故障預警、自我維護能力），人類工作重心從“操作”轉向“監控與優化”，如通過工業互聯網平臺分析機器人運行數據，迭代生產工藝。這就要求人類掌握數據分析、機器學習等新技能，形成“技術專家+機器人集群”的協作模式。

下圖：人類工程師通過工業互聯網平臺分析機器人運行數據（圖源：SIITD編輯）

通過上述兩個方向的“人”與“機器人”在制造業的合作趨勢研判，不難看出目前被列入“生產性服務業”的“科技創新”，對人類的重要性不言而喻——這是人類保持不可替代性的核心壁壘！機器人雖擅長執行預設程序，但缺乏真正的“創新能力”，無法自主提出顛覆性技術（如從燃油車到電動車的技術躍遷）、無法理解模糊需求（如用戶對“美觀”“體驗”的抽象要求）、無法在未知領域試錯（如新材料研發中的靈感突破）。而人類則可以通過“科技創新”來填補這些空白（如寧德時代研發固態電池時，需依賴科學家的理論推導與實驗創新，而機器人僅能按方案重復測試），也就是說，是機器人的“局限性”在倒逼人類聚焦創造性工作。除此之外，在制造業的價值鏈中，研發設計、品牌運營等環節的利潤往往占比超50%，而生產制造環節利潤常常不足10%。人類正是通過“科技創新”占據了“微笑曲線”兩端，才能在產業分工中獲取高附加值。

綜上所述，我們便可以回到文章標題所提出的問題——為什么高科技制造業應將“研發設計”環節納入“大制造業”范疇？這是具有時代必然性的！

首先，數字化時代正在重構制造業的產業邏輯——技術研發與制造環節的邊界逐漸消融。主要體現在兩方面：

1.研發流程與制造場景的實時聯動。高科技制造業通過數字孿生、工業互聯網等技術，將研發階段的虛擬仿真與制造環節的物理生產深度綁定，研發方案的每一次迭代都直接關聯制造端的工藝參數調整，這種“研發即制造預演”的模式，使技術研發成為制造流程的“數字前端”，而非獨立于生產的“外部環節”。

2.制造數據反向驅動研發迭代。機器人生產過程中積累的海量數據（如設備故障率、工藝誤差分布）成為研發優化的核心依據，此時，研發不再是“一次性創新”，而是基于制造數據的動態優化過程，二者形成“研發—生產—數據反哺—研發升級”的閉環。

其次，將“研發設計”環節納入“大制造業”范疇，是產業價值鏈整合的必然選擇——即從“分段式分工”到“全鏈條掌控”。主要體現在兩方面：

1.研發環節的制造屬性強化。在傳統制造業中，研發屬于“生產性服務業”，聚焦理論突破；而高科技制造業的研發則高度依賴制造場景的工程化驗證。如半導體芯片的研發需經歷“設計—流片—封裝測試”等制造環節，其中“流片”過程本身就是精密制造的一部分。這種“研發即制造實踐”的特征，使研發天然具備制造業的實操屬性。

2.高端制造對“研發—量產”一體化的必然需求。在航空發動機、精密機床等領域，技術研發與制造工藝的壁壘高度重疊。GE的LEAP發動機研發中，單晶葉片的材料配方優化與單晶鑄造工藝的研發同步進行，研發團隊需直接操控真空鑄造設備驗證方案，此時研發環節已深度嵌入制造流程。若將研發剝離于大制造業，會導致“技術理論”與“工程實現”脫節，無法突破“卡脖子”技術。

再者，在“人機合作”模式下的研發，其本質就是作為“機器人生產系統”的核心輸入。主要體現在兩方面：

1.研發成果直接定義機器人的生產邏輯。機器人的規模化生產高度依賴人類研發的“數字指令”：從工業機器人的運動控制算法，到3D打印設備的路徑規劃程序，均為研發環節的產物。此時，技術研發本質上是為機器人生產系統“編寫規則”，屬于大制造業中“定義生產邏輯”的核心環節。

2.研發效率決定機器人生產的迭代速度。在消費電子等快速迭代領域，研發周期與量產周期的壓縮成為競爭關鍵。如蘋果iPhone的研發團隊需在新機設計階段同步規劃富士康產線的機器人部署方案，確保研發完成后4個月內實現量產爬坡。這種“研發—機器人部署—量產”的無縫銜接，要求研發環節必須被納入大制造業的整體調度體系，而非獨立于生產之外的“前置步驟”。

下圖：研發部門負責在成本影響和產品可行性方面設定切合實際的預期，并制定可靠的路線圖和實時糾錯模型，確保項目各個階段都能順利推進（圖源：docanco.com）

最后，將“研發設計”環節納入“大制造業”范疇，已經獲得了政策和產業實踐的雙重驗證——全球先進制造業的范疇正表現出擴展趨勢。

在政策層面，美國《先進制造業領導力戰略》將“研發設計”與“智能生產”并列為先進制造業的兩大支柱，明確提出“通過研發與制造的協同，縮短技術商業化周期”；而德國“工業4.0”的框架中，則讓研發部門與生產部門通過CPS（信息物理系統）實現數據互通，研發成果以“工業APP”形式直接植入生產系統。這兩個國家在政策層面的制造業范疇重構，本質上是對“研發制造一體化”趨勢的認可。

在實踐層面，我們也可以看到華為在東莞的松山湖基地將5G基站的研發實驗室與智能制造產線毗鄰布置，研發工程師可實時觀察機器人貼片工序對電路板設計的反饋；寧德時代的電池研發中心直接對接宜賓基地的固態電池中試線，研發團隊通過產線數據優化電解質配方。這種“研發制造同址化”的實踐模式，已經使技術研發成為大制造業體系中不可分割的“創新引擎”。

總之，高科技制造業將“技術研發”環節納入“大制造業”范疇，并非簡單的概念擴展，而是數字化時代生產力組織方式的必然選擇。當研發成果以“數字指令”形式直接驅動機器人生產，當制造數據成為研發迭代的核心燃料，研發與制造的邊界已轉化為“創新系統”與“執行系統”的協同接口。這種整合不僅能提升產業效率，更能使先進制造業在全球價值鏈中占據“技術定義—生產實現”的全鏈條主導權，從而打破“研發歸服務業、制造歸工業”的傳統分工桎梏，構建以創新為核心的新型制造體系。

原創作者：上海產業轉型發展研究院常務副院長

撰 稿：嚴 含

責任編輯：胡珊毓

策劃審核：夏 雨