數字經濟時代，“5G+工業互聯網+”賦能我國制造業高質量發展，助力我國制造業朝著數字化、網絡化和智能化方向轉型。“十四五”時期，面向5G時代我國制造業高質量發展的國內外環境發生了復雜變化，既面臨著新一輪技術變革和產業變革的機遇，也面臨國際格局百年未有之大變局和國內實體經濟之大變革的挑戰。
5G在我國制造業中廣泛應用所面臨的問題與挑戰主要包括：
5G建設成本高，智能制造落地資本需求大。一方面，當前5G建設成本高、周期長。據工信部專家測算，單從基站建設角度看，5G投資大約是4G的1.5倍，全國總體投資規模將達到1.2萬億元，投資周期超過8年。另一方面，近年我國仍處于4G網絡的建設期，雙網雙重成本投入大。同時，5G落地應用的風險尚難以準確預估和防范，大規模和廣泛落地應用的成本和效益的匹配也尚不明確，影響了現有資本市場和企業組織對5G在我國制造業大規模廣泛應用的預期和研判。
二是5G標準碎片化，行業內部5G應用差距大。當前世界各國對5G在工業物聯網、5G終端能力等涉及5G在制造業廣泛應用的標準仍處于研究和試驗階段，不同國家、不同制造業企業5G應用或是采用不同國際標準、國家標準、行業標準、企業標準等多種不同標準，又或者沒有標準，技術設備的選擇無長期戰略規劃，制造業智能化、數字化轉型缺乏基于5G的工業無線技術標準。
三是行業間壁壘高，5G跨界融合不充分、不均衡。其中，運營商、設備商、制造業企業間的行業壁壘仍然較高，尤其是我國運營商和設備商對制造業的行業特性與專業壁壘尚無明確把握及突破。
四是5G人才需求猛增，應用人才供給增長滯后。與迅速增加的5G人才需求動勢相比，我國5G應用人才供給增長相對滯后，尤其是5G人才的“選、用、育、留”管理制度和機制保障尚不成熟，這主要是由于我國5G人才培養落后于產業發展步伐、人才引進長效激勵機制不足、人才使用理念存在偏差等原因導致，進而大幅提高了5G與制造業的對接成本。
基于上述情況，面向5G時代我國智能制造發展可考慮以下對策。
首先要建立有效的資金支持機制加快5G基礎設施建設。
一是構建以政府產業引導資金為指引、金融機構為主體、企業投入為支撐、風險投資為助力、社會化多元投入為基礎的多層次、多渠道、多元化的投融資體系。二是圍繞5G與制造業產業鏈發展的需求開展科技金融產品創新，如發展“5G”貸專屬金融產品、知識產權質押貸款、信用貸款、科技貸款保險等金融服務產品，在風險可控前提下有效增加制造業企業中長期貸款和信用貸款水平，優化提升5G產業綜合金融服務水平，滿足制造業智能制造融資需要。三是加強5G基礎設施建設統籌指導，尤其是穩步推進5G、人工智能、工業互聯網、物聯網等新型基礎設施建設，從先行示范區試點到全區域5G網絡全覆蓋，加速5G商用化進程。
其次，應制定統一的5G技術標準，加速5G規模化示范應用。
為了確保我國在5G技術領域的話語權，我國要積極參與ITU、3GPP等國際組織的相關活動，積極參與5G相關標準的制定，尤其是積極參與近期5GR16標準的制定和落地，促進5G標準的全球統一，加快5G商用步伐建設。我國制造業應當率先從5G技術和標準層面處理好5G與制造業融合的問題，這樣才能真正加快實現5G在制造業領域的推廣應用。一方面，我國可孵化培育一批5G應用領域創新型制造業企業，開展系列5G業務示范應用，形成一批可復制、可推廣、可持續的典型案例。另一方面，要堅持在開放中擴大共同利益，深化多層次全方位的5G國際合作，尤其是可繼續深入與美國、韓國、日本、歐盟等國家的技術交流與合作，共同為全球5G發展與應用提速，共促全球統一的5G技術標準。
再其次，要構建5G開放合作新生態，賦能制造業高質量發展。
面向5G時代，我國智能制造發展的重點是開放與合作，要著重強調企業創新主體地位，加快建設多方協作生態體系，著力解決好跨行業、跨領域的關鍵共性技術問題，扎實推動制造業質量變革、效率變革、動力變革，以提高制造業全要素生產率，實現整個供應鏈的協同發展。一是深入推動5G技術與制造業深度融合。二是加強制造業國際交流與產能合作，共享全球技術創新紅利。三是構建產業互聯網+智能制造新生態。通過利用5G技術搭建工業互聯網平臺，引領5G與線下制造業充分融合，大力推動智能制造深入發展。四是積極探索開放共贏的新型商業模式。5G與制造業的深度融合將會推動商業轉變，要強調通過重新構建一些商業模式和商業合作，共同打造一個共建、共生、共享、共贏的生態體系，發揮好各領域、各主體的積極性、主動性和創造性，共同推動我國經濟高質量發展，特別是制造業高質量發展。
最后要健全融合發展人才培養機制，打造智能制造人才隊伍。
從現實情況來看，智能制造涉及大型精密儀器設備、先進制造模式、數字化技術以及對熟練掌握上述設備、技術、OT+ICT語言的專業人才，是我國制造業實現智能制造升級的關鍵。為了突破我國智能制造發展的“智能制造人才危機”，我國應當健全融合發展人才培養機制，圍繞設計人才、應用人才和服務人才三個層次加速培養制造領域人工智能專業人才，積極打造智能制造人才隊伍。
