当前，对于制造业的关注，似乎都放在了生产与制造这一环节里，无论是汽车制造、电子制造，还是食品饮料、钢铁材料的加工，各种围绕MES、数字“孪生”、工业互联网的讨论都仅限于工厂层面。但是，作为工厂构成的核心单元——机器，却似乎并未被真正的重视，除了机床似乎被放大的关注过之外，其它更多的机器制造行业都还没有被引起重视。而要突破制造业很多“卡脖子”那关，首先就必须要重视机器制造业的发展。

　　为什么不重视机器制造业

　　(1)显示度低：机器制造商通常不是那么“光鲜、靓丽”，苹果手机的背后其实是由很多机器构成，但是，他们都没有苹果“靓丽”。奔驰、宝马这些品牌比他们工厂的那些高精度机床、冲压设备、注塑设备的供应厂商要具有更高的知名度。因为，这些制造业大户是资本市场的“宠儿”——大市场、高亮度，也是地方政府的“座上宾”，就像特斯拉可以在一年搞定工厂、合肥把大量支持给了京东方。这并没有错，但是，鲜有人会关注后面做机器的厂商，因为他们都是Supplier供应商。

　　流程工业，例如石油炼化、化工、制药、发电机组等工业，其实属于连续型生产，他们也是由大量装置所构成，但是，投资往往比较大，而且产值也比较高，因此会被重视，因为这是拿国家的钱为当地创造税收、就业、产业链发展的基础。而且这些领域的机器本身都是一些连续的反应装置，因此，成套装置基本上单值很大，但数量很少——不能称为一个行业或者都是工程项目，它不具有可重复性，而且，它通常都是由发改委审批的——这种本身就带有被政府重视的属性，因为，这代表着投资的引入——国家重点工程项目的引进本身也是一件光彩的事情。

　　(2)规模不大：机器制造行业，即使是最大的制造商，与它行业下游的用户相比，规模都是较小的。虽然，他们的机器为这些工厂创造着财富，但他们却似乎并没有这些工厂那么有财富的号召力。在这些领域创业的人，尽管有些人充满着对事业的热爱，然而也并不会让他们成为商界的领袖与英雄——不是光鲜的产业访谈节目的聚焦点，就是政府智囊的座上宾——这是因为并不能体现“高大上”。

　　(3)市场宣传缺乏：机器制造商似乎也都欠缺市场运营能力，不像消费品、汽车等行业的厂商那样，做一个三维建模所花的钱可能都顶很多大型机器制造商一年的市场预算，甚至很多公司似乎连市场部也没有。很多公司在官方网站上呈现的机器产品图，看上去都像是随意拍的，粗糙得不像那些IT业界和汽车、地产行业厂商拍得那么充满科技质感、或是充满豪华与尊贵的气质，甚至连产品手册上的字体经常都是那种缺乏端庄大气的宋体字。

　　(4)不是前沿热点：一个晶圆封测厂动辄投资就几十亿，一个制程工厂就达到数百亿;一个汽车厂的投资也达到数十亿和百亿级;而一个机器制造厂的投资一般并不算太大，关注度不够，感觉很传统，也就很难与工业互联网、元宇宙这样的词争夺靓丽的光辉了。

　　(5)制造业是以组装为主发展起来的，其实，大部制造厂商做的都是组装业务，买的进口设备，然后生产出产品而已，因此，大多数时候我们理解的制造就是组装，但实际上，制造并非只有组装，而且最值钱的并不是组装。但是，我们却能做的非常有竞争力，因为生产量够大，因此就会有竞争力，成本可以被打到非常低。

　　综上所述，似乎机器制造行业没有受到太高的重视程度，资本不重视是因为该行业的规模不够大，利润比较低;政府不太重视，是因为认为这是传统产业，而且规模不大，垂直行业又多;市场也不重视，本身他们就是隐藏在幕后的力量，没有站在前台那么“光鲜、亮丽”——就连制造业的人都很普通，人才不够被重视，机械专业人才也都想转到软件、芯片、人工智能等热门专业。

　　为什么一定要重视机器制造业

　　但是，有几件事情必须要被重视，才能真正发展起我们自主的制造业：

　　(1)机器是构成制造的“基石”：这不难理解，再怎么高端大气的产业，仔细解析那些制造工厂，就会发现其中最主要的投资还是一些设备，而且，干活最核心的部分就是设备。

　　目前，大部分讨论的都是关于机床，作为“母机”，它的确是需要更高的精度，但机床只是千万种材料加工中的一种，因为材料的种类有很多，机床主要指的是金属类加工，另外还有塑料颗粒、纸张、金属粉末、纤维类等等都需要成型处理——那么，这些怎么没有被重视呢?

　　例如，在半导体设备里，有非常复杂的物理化学反应的工艺控制需求，如刻蚀、扩散、退火;也有非常高精度的电磁场控制(如离子注入、薄膜沉积、溅射工艺);还有极高精度的光学定位需求，如光刻机。在整个制程过程中，像电子特种气体，就有数十种之多，都是超高纯气体PPB级，这个级别的电子特种气体占了14%左右的成本，这些其实也是在他人的控制之中，另外还有众所周知的光刻胶、光刻机就更不用说了。半导体设备里国产设备的存在感极低，如果不突破这一关，后果是不堪设想的。

　　任何的产品，都依赖于机器的生产，机器，其实只有两种情况：一种就是前道用于成型，另一种就是后道用于组装。

　　(2)“卡脖子”的地方都在这里

　　虽然我不是很认同“卡脖子”这个词，因为有些纯粹是我们自身根本就没有重视才导致的，在法律和行政意义上，并没有被卡，但也被情绪化地认为是“卡脖子”——凡是我造不了的，就称为“卡脖子”。实际上，“卡脖子”的很多都是跟机器有关的地方，而不是这个产品本身，产品不卖给你的时候，我们是完全可以沿着这个产业链条向上追溯来解决这些问题的，并且基本上都是和机器相关的。

　　仍然以半导体为例，半导体的制程设备里包括了光刻、刻蚀、沉积、离子注入、抛光、清洗这些核心机器，以及在后道封测阶段的减薄、划片、键合、成型、切筋等工艺设备，每个设备都价值不菲，甚至买也买不来，就像光刻机——其实参与光刻机的有数千家公司，每家公司都在其中投入了大量的研发成本——因为每个都要进行测试验证，甚至是在产线上的测试验证，大家都知道晶圆可不是随便测试的。一个30亿的封测厂，其设备投资大概占到80%，很多人说设备好贵，这个思维方式不是商业思维，因为，你是靠它赚钱的，这是投资，它的评价标准不是贵不贵、花了多少钱，而是ROI 投资回报率。

　　为什么半导体设备如此复杂?这是因为它要把扩散、光刻、刻蚀、沉积、离子注入、抛光、清洗这些工艺重复很多遍，一层层地进行叠加，对于普通制程要重复数十次这样的循环，而对于5纳米级工艺，这个过程要重复上千次——任何做过制造业的人都清楚，每个工序都会损失一定的良品，如果再循环100次，如何确保良品率?任何做过制造业的人都清楚这意味着什么。

　　几乎所有的制造业问题最终一定会被追溯到材料与工艺上去，而材料，回到流程工业，其实还是机器的工艺决定的。而流程主要生产材料，材料如何被加工就是成型阶段的事情了，离散制造业可以分为成型阶段(金属切削成型、冲压成型、弹簧卷绕成型、折弯成型;塑料类的注塑、吹塑、挤出成型;玻璃的切割板材切割属于分离型成型;制药也同样是片剂、胶囊剂、丸剂、气雾剂;纺织就是并条、粗纱、细纱都是属于成型、经编、微变;到了印刷的纸盒纸箱、书刊都是成型设备，印刷本身其实也是把图案压印到材料上、3D打印都是属于成型)。

　　所以，我们可以看到，设备基本上都在做成型，然后才会到后道，不同的零部件被组装，而成型部分则是最难的，过去，我们都是买了人家的成型设备生产零配件，然后做组装，赚快钱，但是，因为这个过程，我们从来没有重视自己在成型类机器方面的投入和研发。有很多这样的产业都没有被真正重视，首先，一些大厂自己也不大愿意用国产设备，其次，国产设备也主要通过拷贝的过程成长起来的，基础比较薄弱，掌握的核心技术较少，再者，包括前述的资本市场、政府、大学等都缺乏足够的重视，存在感也似乎比较低，除了那些已经成名成姓、较大的上市企业之外，大部分的机器制造业企业并未被真正的重视，也缺乏人才的引入，自身盈利能力也成问题。目前在光伏、锂电等行业，我们还是看到了很多在资本共同刺激下的设备企业的快速成长，但是在更为广泛的机床、半导体设备这些更需要长周期投资的领域，则仍然缺乏关注。

　　(3)所有的智能化都要机器去执行

　　今天，各种智能化、数字化、智能制造，都无法脱离机器本身，最终，一切都要服务于机器，而且，要让机器来执行，而机器并不像我们想的，给个参数，它就按照你的想法去执行，如果做数字化的人都这么思考问题，那数字化就没有任何意义。因为，你伟大而卓越、充满智慧的思想，都无法落地——因为，机器它并不像你想的“如使臂膀”。

　　数字化让机器变得更灵活，但是，这里蕴含着数百年工业发展以来人们对于机器的认知，摩擦力、压力、温度对机器传动的影响，对工艺的影响——而这些，并未穷尽，人类可认知的世界只是极小的部分，机械中发生的力学、电磁效应、光电子效应、热场的相互干扰造成的复杂局面，至今都仍在探索之中。

　　由于机器中的机械、控制、工艺之间的强耦合关系，以及其未知性，使得在执行阶段，必须也同样在发展其本身的技术，因此，机器本身所发生的材料特性的复杂性、以及在不同处理工艺下的复杂性，都是让机器数字化难以落地的原因。

　　数字化必须是同步发展的，不能思想走在了前面，而脚步却停留在过去，任何缺乏协同的都不经济，也没有意义。

　　(4)机器也是工业软件的载体

　　今天发展工业软件，人们聚焦于CAD/CAE/CAM/CAPP，以及各种垂直领域的仿真类软件、数字孪生类软件、AR/VR等，但在制造业，其实所有这些软件，都是一个“结果”，不是先有这个软件，而是先有“问题”，所谓的解决方案就是这么来的。工业软件的发展，并非像纯软件，它运行在统一的通用处理器架构和操作系统上。它包含了非常多的电-磁-光-热-流体等效应的叠加，设计类软件、运行类软件都是先有问题、再解决，在解决过程中，为了避免重复工作，把这些知识用软件来封装，就形成了现在的工业软件，因此，工业软件的本质是工业知识的复用，前提是要有工业知识，才能去复用，有大量的基础研究、工程测试与验证、以及软件工程的开发集成，才能形成工业软件，而不是先有软件，再去迭代——当然，对于开放的思维来说，软件工程可以这么干，借助于跨界的技术与方法，可以让软件开发效率更高，但是，制造业的问题就是要沉浸在其中，才能明白“知与行之间的关系”。

　　工业软件包括了求解类软件、运行类软件、实时操作系统、工艺仿真等多种类型，其实这些都是大量工业知识的积淀，并且，如果开发了这些软件，它也是运行在机器上的，而机器并不像我们想象的那么听话。

　　工业软件的开发是在软件与工艺之间不断的测试、迭代而形成的，需要去现场验证，没有去过现场的人才会对工业软件高谈阔论，制定规划、发展策略，这很有意思，如果依靠这些人能够发展好工业软件，就不会存在现在的问题，真正了解的人却并不能在这个位置上，而那些默默在现场的人、主持机器整体研发的人却往往离决策很远。

　　机器制造业，它掌握的技术是我们自己的，制造本身有Know-How需要数字化，但它的实现依赖机器与装备的自主可控。

　　装备企业最需要的是“试错”机会

　　重视制造业，不能只重视光鲜、靓丽的部分，而要真正重视这些基础的装备研发企业，给予他们更多的关注。在这点上，现在国家提倡的高质量发展、“专精特新”企业，就是一个好的现象，很多产业并不需要大的企业，而是需要“专”的企业，装备产业、工业软件企业都是这种类型。

　　装备制造企业完全符合这样的发展规律。有非常多的优秀企业、也有很多默默无闻的企业家有着自己的情怀，想把这个领域做好，但是他们欠缺被人关注，也欠缺更多的支持——最大的支持可能在于更多的国内大厂愿意使用国产设备，让他们有机会在现场测试验证，这种高昂的代价是需要给予支持的——资金要用在刀刃上，可以给用户一些补贴，让他们用国产，而不是把资金给那些其实不缺钱的企业——虽然从风险的角度来说，那些投资有保障，但发展自己的技术，不是盈利那么简单，而是安全第一。

　　在“专精特新”企业的发展上，一定要有集群思想，由产业上下游共建生态，在内部资源共享，这是另一个话题。

　　数字化、智能化，如果不与机器融合，不与制造工艺、装备融合，那么，数字化就脱离了制造的本源，就是走弯路，而不是走在艰难的道路上，必须承认，这的确是一条艰难的路，但有时候，必须要走，我们之所以没有走，是因为太难了，但是，有些路你不走，等你想明白的时候，却已经走了一条弯路，而非你想的“我在弯道超车”——不要幻想弯道超车，你能想到的路，别人都试过了。

　　这篇文章主要阐述的是为什么要重视机器制造业，接下来想谈论一下装备制造业的自动化、数字化发展历程，试图梳理出对趋势性以及全局性的理解，并对未来做出一些预测，希望能够进一步来分析机器制造业的发展思路，敬请关注。