（通稿）北京11月6日电　题：人工智能发展对日本制造业转型升级的影响

作 者 中国政法大学商学院教授金仁淑

中国社会科学院日本研究所《日本学刊》供本网特稿

中国政法大学商学院教授金仁淑在《日本学刊》2024年第5期发表《人工智能发展对日本制造业转型升级的影响》（全文约2.5万字）。

金仁淑认为，日本人工智能发展起步早，但总体竞争力相对落后。为此，日本政府不断完善人工智能总体战略布局和措施安排，通过数字化转型和智能制造提高了劳动生产率水平和产品质量，提升了制造业技术水平和附加值，催生了智能型制造业等新兴产业模式。然而，日本人工智能发展后劲不足，加上制造业保守的经营发展战略，导致其人工智能产业的组织形态和商业模式改革滞后，尤其是中小制造企业的智能化普及率较低，阻碍了人工智能与制造业深度融合，不利于日本制造业整体的转型升级。

随着第四次科技革命的不断深化，人工智能作为主导未来的战略性技术，与制造业深度融合，不仅引领着全球新的产业变革，推动产业结构转型升级，也成为实现经济高质量发展的重要驱动力。人工智能通过大数据、云计算、数字化、网络化、智能化生产等，提高技术创新、劳动生产率和竞争效应，对资源配置、生产方式及商业模式带来全方位影响，进而推动制造业逐步向高科技、高附加值和服务型转型升级，实现制造业的高端化、高效益、高科技、高质量发展。

（一）日本人工智能发展促进制造业转型升级的效果

日本人工智能技术发展起步较早，并在机器人等领域全球领先。2015年安倍晋三政府将发展人工智能纳入国家发展战略层面，之后接连出台了科技创新综合战略，不断调整人工智能发展目标及具体措施，已经形成了金字塔结构的人工智能战略体系。日本政府从国家层面提出了发展人工智能的顶层设计，设立专门机构研究制定人工智能发展战略，并积极推动人工智能技术的快速发展及其在社会经济领域的广泛应用。显然，日本政府把人工智能作为经济复苏、制造业转型升级的动力和引擎，并政企联合强化了人工智能与制造业的融合，以期扭转制造业竞争力下滑的劣势。

二战后日本制造业经历了以纺织业为主的劳动密集型（20世纪50年代），向以钢铁、化工、造船为主导的资本密集型（60年代）再到以汽车、机电产业为主的技术密集型（70～90年代）的结构转型，实现了从粗放型向技术集约型的跃升，树立了品质卓越、工艺精湛、竞争力强的日本制造业品牌。进入20世纪90年代，随着互联网、新经济的飞速发展，日本制造业又加快向通信机械、精密仪器、电子元器件制造业为主的知识密集型结构转型。然而，泡沫经济的崩溃导致日本制造业出现利润率下滑、国际竞争力下降的结构性衰退。尤其是2008年国际金融危机后，日本制造业更面临人才短缺、企业技术研发和创新不足、管理保守等难题，丰田等全球知名制造业企业丑闻不断，导致日本制造业整体竞争力水平显著下降。面对第四次科技革命的浪潮，日本深刻认识到基于人工智能等先进技术的智能化、数字化对实现日本经济复苏和增长至关重要，亦是重振日本制造业、实现转型升级的重要方向，因此日本政府加快推进物联网政策、人工智能机器人产业化实用化政策等具体措施，旨在大力推动制造业向智能化转型升级，其中机电、精密仪器、机床、汽车等产业成为日本制造业实现高技术化、高附加值化及服务化的主导产业。

目前，人工智能在日本制造业领域的应用已逐渐渗透产品设计、生产流程、质量控制等各个环节，为制造业的高附加值化、高科技化发展提供了强大的推动力，催生了很多服务型产业和智能型制造业。即日本企业利用工业机器人优势，降低成本，提高生产效率；通过数字化转型、创新商业模式，催生服务型制造业；借助智能制造模式，精准减少故障，实现高质量生产。

（二）日本人工智能与制造业融合面临的挑战

日本人工智能虽然发展起步早，但后劲不足，已经落后于美国、中国等第一梯队国家，阻碍了其与制造业的深度融合。

首先，日本人工智能发展后劲不足，导致制造业对AI的使用率低、劳动生产率下滑。日本在AI企业数量、AI基础研究、数据收集、风险投资等领域存在劣势，因此阻碍了其人工智能的发展。而日本人工智能本身发展不力，制造业企业对人工智能的使用率较低，必然导致制造业劳动生产率出现下滑，体现在日本制造业人均附加值的下降及日本在全球制造业附加值中的占比下滑。

其次，人才短缺、数据壁垒森严，不利于制造业数字化转型。虽然日本政府和企业采取了一系列解决AI技术人才短缺的措施，但少子老龄化人口结构下的劳动力不足限制了人工智能产业的市场推广与制造业应用。AI技术人才不足是日本制造业采用人工智能技术实现转型升级的主要障碍。另外，人工智能就是依靠强大的大数据，在最短的时间内进行资源的整合和优化进而实现边际收益的最大化。与中美两国丰富的数据资源相比，日本在数据收集和共享、分析等方面亦存在较大壁垒，尤其是企业间数据共享不足，严重限制了中小企业的AI技术应用和发展，进而阻碍人工智能与制造业的融合创新。

再次，AI时代匹配保守经营管理模式，导致日本制造业的传统优势转为劣势。在大数据、人工智能技术与制造业的融合中，产业的分类逐渐模糊，相互交叉产业的竞争优势显现。尤其是想在竞争激烈的国际市场上获得成功，企业需要充分利用物联网、云计算、大数据、深度学习等新一代信息通信技术或人工智能技术来提升竞争力。在此背景下，日本制造业以精工细作为特点的“工匠技术”传统难以充分发挥优势，使得日本制造业的传统优势逐步成为保守、僵化的劣势。日本在有效利用人工智能创造新附加值的商业模式、利用 IT 技术进行企业组织和企业之间合作的改革，以及加强竞争力并创造需求等方面均落后于美国，尤其是中小企业应用AI的普及率较低，削弱了日本通过人工智能与制造业的深度融合加快制造业整体转型升级的效果。不仅如此，日本企业保守的经营战略亦阻碍着创新型研发。日本很多企业注重硬件和实业发展，而对于软件和信息技术的重视程度略显不够；90%的研发对象为传统技术的改良，对创新型技术的开发则只占10%。换言之，官民均呈现出强烈的风险规避倾向，企业的创新亦呈现为“内向型创新”，不利于国际合作，阻碍了人工智能与制造业的融合创新。

（三）日本的经验教训

日本的经验和教训或可为中国制造业转型升级提供借鉴。未来，人工智能技术的全面应用将是引领中国传统制造业结构升级及经济转型的主要动力，同时也是振兴实体经济、建设现代化经济体系的重要抓手，以及提高新质生产力的源泉。中日制造业加强人工智能合作，或将成为人工智能时代中日制造业共同提升国际竞争力、实现高质量发展的重要渠道。

第一，推动人工智能和制造业的深度融合。目前中国在人工智能领域尤其是基础技术方面仍处于追赶和模仿阶段，引领全球的技术创新较少，为此应鼓励开发开源人工智能工具和平台，以减少对国外软件的依赖，促进国内生态系统的广泛采用和创新，实现AI技术层面的重大突破。同时，应推动产业生态体系协同创新，鼓励和支持企业成为研发主体、创新主体、产业主体，加快组建产学研用联盟，促进人工智能技术的“社会实际转化”，加快实现人工智能技术产业化、制造业技术高级化。

第二，通过“内育外引”突破人才短缺瓶颈。培养人工智能领军人才和杰出人才以及利用AI技术的一线工人，是中日两国共同面临的难题。为此，中国应进一步加强自身人才培养，满足急需的基础人才需求，促进产学研合作，鼓励高校及研究所的高端人才不断流向企业，助力人工智能原创科研成果及应用的突破；引进华人AI人才集聚国家的高端人才，补充顶尖人才的不足；还应鼓励制造业企业一线工人“学中干、干中学”，即在实际操作中应用AI技术进行预测维护、质量控制、优化生产计划、人机协作等，从而不断提升个人技能和企业竞争力，为制造业企业创新提供源源不断的动力。

第三，促进中日人工智能技术合作。人工智能技术的可持续发展，需要国际良性竞争与高水平开放合作。中国拥有巨大的市场和数据资源，而日本企业在制造设备和材料相关数据与AI的有效融合上具有优势，可以通过在华投资的日本企业共同制定工业现场数据通信标准，推进人工智能对中高技术类制造业产业链供应链的提升作用。例如，日本车企与中国可合作研发符合本地交通环境的自动驾驶技术和纯电动等新车型，以扭转日本汽车产业的劣势，拓展广阔的中国电动汽车市场，推动中日新能源汽车的快速发展。

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