装备机械论文精选(九篇)

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第1篇：装备机械论文范文

该课程在理工科类课程当中具备独特的性质，它具有很强的综合性、知识含量的广泛性、实践性等，因此决定在对该课程的教授上要采用切合实际，实践性的方法。

二、机械制造装备设计课程教学的问题

随着经济发展，相关课程设置也出现相应的问题，具体变现如下:第一，目前主要的相关课程内容并不是凭空产生的，它是建立在原有的课程内容基础之上的，沿用了传统的教学理念与教学内容，随着时间的推移，对课程内容的改动也很少，所涉及到的新方法与新技术在课程中提出较少。此外，教材的内容大多是理论知识，在实际应用与具体实例方面介绍有明显欠缺。第二，目前开设的课程实验多表现为验证性，即在原来理论基础之上，通过实验验证来完成，这种方式难以培养学生的实际动手能力，更难以培养学生在面对实际问题时的处理能力。第三，现行的教学受到了国家现有的教学大纲限制，导致教学模式的死板、不灵活，更不能满足学生创新能力的培养需求。第四，课程模式在实体知识传授过程当中与实践脱离，在教授时，一般采用传统模式，即课堂讲授，但是教师占主导地位的教授方式，理论的学习与实践能力的培养存在明显差异，这种教学模式脱离了时代的需求，更严重阻碍了相关领域的更新发展。最后，在课程所用的硬性教材内容老化严重，跟不上国际先进科技的步伐与前沿技术的更新，导致学生在学校内学会的知识到社会上一无用处，造成了人才的浪费与教学资源的浪费。

三、机械制造装备设计课程教学的改革

因此，综合现阶段我国在该专业教育模式与理念上出现的偏差等问题，本文提出以下各个路径:第一，要建构新的教学理念与教学模式，将理论教学与实践教学有机的结合在一起，实现在新时代下对新科技人才培养的传略目标转移。机械制造装备设计是机械工程类专业的重要课程，也是必修课程，它的主要内容在于解释机械制造中的相关装备的工作原理及其作用等。其课程的设置最终目的是，实现学生在相关技术领域方面获得最基本的知识技能，以在将来社会进化与工业进步的进程当中做出贡献。第二，这门课程涉及的实践内容较多，其中包括机床设计与应用、零部件构造与生产、常用构件的设计以及生产装备流水线运作流程等方面内容，虽然此类内容在之前的学习过程当中都有相关涉猎，但是，作为一个专业型人才所需掌握的知识，只通过前期学习是不够的，在如何操作也分析等方面的知识也有明显欠缺。因此，通过该课程的学习来培养专业知识是必要的，但是只局限于在课堂当中通过教师当面的将讲授，或通过多媒体等方式展示图片，都不能使学生很好的掌握这些知识。所以，在教学不仅要开展理论教学的多样化，还要注重对实际操作的培养，开展实践课，让学生真实面对机械部件，细致、生动的了解真实构件的结构与生产。第三，教学过程不能只注重学生的对知识的掌握，更要注重学生在面对问题时的处理能力培养。对于机械工程类专业学生来讲，机械专业问题是在今后日程工作中所必须面对的，如何解决才是真正所要学习的知识点。在知识教授过程当中，教师时常设立问题，借助互联网找出前沿问题，与学生共同探讨解决方法，让学生在思考当中学会，并掌握解决问题的技巧与相关理论知识。最后，理论教学绝对不是简单的只关注课本知识，而且还注重对前沿科技知识的把握，在教学过程当中，要利用网络资源，下载或浏览相关前沿科技，如我国在精密仪器制造商最新成果，以及国外最新成果，通过类似举措，不断的扩充学生与老师的知识量与对相关知识的把握，这样才能更好的跟随时代进步的步伐。

四、结论

第2篇：装备机械论文范文

智能制造的欧美版本

在“中国制造2025”出台以前，智能制造在国际已经有多种版本，其中最主要的是欧美三国的版本，即德国的“工业4.0”、英国的“高值制造”、美国的“先进制造”。

德国的“工业4.0”。“工业4.0”是德国面向2020年的高技术战略，核心内容是智能化生产系统，即在系统或产品的生命周期内，相关信息通过网络化实时传给产业链的各个环节，随时通过数据优化价值创造流。

根据《产品生命周期管理概论》作者乌尔里希·森德勒的观点，理解“工业4.0”有四个要点，即第四次产业革命、信息物理融合系统(CPS)、物与服务联网(IOTS)、机器对机器的通信(M2M)。

“工业4.0”是第四次工业革命。第一次工业革命被称为“工业1.0”，其标志是蒸汽机和机械生产设备；第二次工业革命被称为“工业2.0”，其标志是电动机和大规模生产线；第三次工业革命被称为“工业3.0”，其标志是电子、信息技术和高度自动化生产；第四次工业革命被称为“工业4.0”，其标志是信息物理融合系统(CPS)和智能化生产。简而言之，“工业1.0”是机械化时代，“工业2.0”是电气化时代，“工业3.0”是信息化时代，“工业4.0”是智能化时代。

信息物理融合系统是互联网发展的新阶段。信息物理融合系统也称之为智能技术系统，它不是独立设备的集合，也不是单纯的互联网，而是由具备物理输入输出功能且可相互作用的元件组成的网络。互联网原来只限于传统意义上的计算机，现在则是具备万维网接口的任意设备。信息物理融合系统的基础是数字通信技术，主要包括传感器、执行器以及网络化的智能组件技术。智能工厂就是把若干信息物理融合系统整合起来，形成更大的系统。

物与服务联网是物联网发展的新阶段。物与服务联网，就是所有的产品和服务都配备一个IP地址，通过标准协议彼此联网，同时也和人联网。物与服务的联网，实质是基于数字技术的智能化服务。

机器对机器通信是指终端设备之间的数据交换。机器与机器之间的通信在电缆和传统电器中早就存在，在“工业4.0”中，主要是增加了由无线服务和标准协议所建立的网络。

根据德国《“工业4.0”白皮书》，实现上述内容需要解决五个方面的问题：价值创造网的水平整合，全生命周期内工程学的一致性，垂直整合和网络化的生产体系，新的工作基础设施，跨领域技术。①

英国的“高值制造”。英国政府面向未来的战略是“高值制造”。“高值”是从价值形态上说的，“高值制造”就是高附加值的制造。“高值制造”是一场制造业的革命，它的产业形态是按需制造、分布式制造和产品服务化，它的技术形态是新兴技术群、数据网和智能基础设施。根据英国政府科学办公室前瞻水平扫描中心的定义：“这场革命由新技术、新方法和新材料驱动，同时伴之以基于三维打印技术的本地化定制生产，走向产品加服务的商业模式——‘产品服务化’。”②

“高值制造”战略的主题是资源效率、制造工艺、材料集成、制造系统、企业模式。在主题之下，又分为若干新兴技术群和产业领域。新技术、新工具、新方法、新材料使制造形态和商业模式发生变革。

数据网是第二次互联网革命的主要内容。互联网是第一步，数据网是第二步。数据网为数据和网络文本添加结构和意义，基于通用互联网协议实现各种数据、物体的互联，同时把互联网分成专属的“网络分区”，从而改变网络的价值。

智能基础设施与互联网革命密切相关。互联网是在现有的基础设施特别是固定电话网络的基础上发展起来的，而互联网的革命将深刻改变基础设施，不仅是数据传输基础设施，还包括数据处理、数据储存和电力供应，主要是智能电网、传感器网络的推广和应用，以及对现有基础设施的“拆拼再利用”。

美国的“先进制造”。美国面向未来的战略是高端制造。根据美国科技顾问委员会的定义，“先进制造系指一组活动，它们依赖于信息、自动化、计算、软件、传感和网络等的采用与协调，并运用物理学和生物学开发的前沿材料和新兴能力，例如纳米技术、化学和生物学。它既包括以新颖方式来生产已经有的产品，也包括制造基于新兴前沿技术的新产品”。③简言之，“先进制造”是指采用信息技术和网络技术，并利用新材料等新兴技术生产新产品的系列活动。

“先进制造”与数字革命相联系。美国工程院认为当前正在发生的数字革命有三个特征：计算能力的持续增长，通信和分析能力快速提高，机器人技术和控制系统的进步。数字革命使高速计算机、先进传感技术和先进材料不断进入生产过程，这必将变革价值创造方式和就业格局，极大地提高生产率。美国信息技术与创新基金会建议支持“数字驱动型创新”，包括数据收集、存储、处理、分析、使用和传播等技术研发。

据中国专家的实地调研，美国正在进入“新硬件”时代。“新硬件时代，是以美国强大的软件技术、互联网和大数据技术为基础，由极客和创客为主要参与群体，以硬件为表现形式的一种新产业形态。这里说的新硬件，不是主板、显示器、键盘这些计算机硬件，而是指一切物理上存在的，在过去的生产和生活中闻所未闻、见所未见的人造事物。”

上述智能制造的三种版本，“工业4.0”最优。各个版本虽然表述、重点有所不同，但我们由此可以得出三点基本结论：

第一，人类正在发生产业革命，这场革命不是把互联网简单应用到传统产业领域，而是互联网、物联网、传统产业三位一体的革命，智能制造是这场革命的典型表现。

第二，此次产业革命的根本特征是智能化，即原子世界与比特世界全面融合，人与人、人与物、人与服务、物与物、物与服务全面链接，基础设施、生产过程和价值构成重新整合。

第三，数字技术是智能化的使能技术(或关键技术)。数字技术使云计算、大数据、互联网新应用、智能工厂、机器人、增材制造和软件设计等众多新技术成为可能，而众多新技术的突破又反过来为进一步数字化提供物理和生物基础。

智能制造与新产业革命

一段时间以来，智能制造成为热词，但同时也在很大程度上被简单化。很多人以为只要把互联网引入传统产业，智能制造就实现了。这是从传统发展方式理解的智能制造，而不是从新产业革命的意义上理解的智能制造。作为新产业革命的主要部分，智能制造不是偶然的、孤立的，而是与新产业革命的三个要件不可分割的。这三个要件，也可以说是智能制造的三大支柱，就是劳动力知识密集化、劳动工具数字化、劳动对象服务化。

劳动力知识密集化。所谓劳动力知识密集化，是指劳动力不仅接受过专业教育，而且还具有即时学习的能力，从而使专业知识交叉融合、知识与操作交叉融合。

在传统工业化的发展方式中，研发、设计、销售、服务等知识密集环节与制造环节相对分离，学科之间、理论与实操之间线性接续，互不交叉，因而需要的是专业型的员工。智能制造产业链是非线性的、矩阵式的，各个环节平行运行、交互作用、协同优化，生产系统的复杂性增强；由于分布式制造和产品服务化，产业链已不仅限于企业内部，而是跨企业、跨地域的。这就要求劳动力既要具有专业知识，同时又要有跨学科知识；既要有理论知识，又要有实际操作能力。跨学科、跨专业、跨领域的复合型、主动型人才成为主要需求。这种新型的劳动力既是设计者、研发者，又是协调者、操作者；既懂软件和硬件技术，又懂机械和制造技术。与自动化相适应的是专业化的人才，与智能化相适应的是复合型人才和能力型人才。

需要说明的是，智能制造并不取消专业性，而是在专业性的基础上要求全面性，能够融会贯通，理解全局。这种全面性之所以可能，是由于互联网使海量知识资源能够即时共享，只要愿意，人们可以在任何时间、任何地点获取所需的知识。E学习、APP学习、微信学习、游戏学习等新型学习、教育方式，为劳动力知识密集化提供了新的途径和机遇，据《欧洲产业和企业数字转型》报告，E学习市场在未来十年间将增加15倍，占全部教育市场的30%。

劳动力知识密集化在就业结构上体现明显。据美国布鲁金斯学会的一份报告，美国高端产业雇佣了全美80%的工程师。美国由“从事科学和工程学、建筑与设计、教育、艺术、音乐和娱乐的人们”构成的“创意阶层人士”，2000年已经占到就业人口的近1/3，欧洲平均也在25%～30%。美国创意产业的薪酬占到全美所有产业薪酬的将近一半，相当于制造业和服务薪酬的总和。⑤2011年，劳动年龄人口受过高等教育的人口比例，美国为61%，俄罗斯为54%，日本为41%。可以说，科学家、工程师等专业人员在就业结构中已经居于主导地位。

生产工具数字化。所谓生产工具的数字化，是指数字程序控制的生产工具和生产工具的虚拟化，以及生产工具与虚拟生产工具之间的交互结构。例如，数控机床就是生产工具由数字程序控制；计算机辅助设计系统(CAD)就是生产工具的虚拟化。

工业文明的生产工具是大机器，而且是自动化的机器，生产装置在无人干预的情况下自动运行，从而把人从繁重的体力劳动和有害的环境中解放出来。

这种情况在新产业革命中改变了。按照IBM工业研究院哈德·鲍姆的观点，智能制造或第四次工业革命的基础是五种技术创新，即移动计算技术、社会化媒体技术、物联网技术、大数据技术、分析和优化技术。它们相互影响，从根本上改变了增值、商业模式和产业形态，也改变了生产工具的形态。机器装备等劳动工具普遍使用信息技术、通讯技术和网络技术，形成信息物理融合系统，包括高端数控机床、工业机器人、柔性制造系统等。数字化工具在生产的每一个环节和生活的全部过程，实时感知、分析、处理和控制，相互交流并与周围环境交流，自动更改配置并存储信息，分布式地自我组织，提供和执行全流程最优化方案。

生产工具的数字化使软件具有了战略意义，软件的研发成本也占据了重要份额。西门子公司软件研发的支出占了整个集团研发预算的大约40%，达到了40亿欧元。据国外专家估计，当前纯工业软件的世界市场份额已达180亿欧元，预测未来每年还将上升8%；工业型软件在有关物流、安全和能源管理领域的额度已超过1000亿欧元。⑥

生产工具的数字化也使生态文明成为可能。数字化使技术体系能够通过提高单位资源效率的方法来增加产品总量，在生产、分配、交换和消费等全部经济、社会过程中减少资源消耗和废物产生，对废物进行资源化和再利用，把物质消耗和环境污染维持在自然界自我修复能力的范围以内。

劳动对象服务化。所谓劳动对象的服务化，是指劳动对象特别是劳动产品从物质单体变成从物质单体诞生直至回收的系统，而服务是该系统的主要部分。

工业化发展方式中的劳动对象，从动力上看，是大规模的化石能源特别是石油、天然气和煤炭；从原材料上看，是大规模的钢铁、水泥等矿物质材料；从最终产品上看，是大规模的实物商品，所有产品都是物质实体，从研发、设计开始，在制造终端完成。

而在新产业革命中，产品变成与服务一体化的系统，这个系统包括实体产品，以及围绕实体产品的服务。据陕汽公司提供的数据，目前平均一辆卡车的售价为30万元人民币，但卡车使用以后产生的成本是500万，在卡车整个生命周期内，服务的价值占绝大部分。所谓整个产品生命周期，是指产品系统从产品设计、研发开始，经过制造、售后，直至回收再制造的全过程。

产品系统中的服务，主要包括单体产品服务——产前、产中、产后服务等，以及单体产品衍生服务——服务是主体，单体产品是载体或工具，还包括无产品服务——与单体产品无关、但经济上有关的结构。其中单体产品服务是最核心的服务，产前服务是指产品的研发和设计，这是一个以产品为核心，制造商、供应商、用户、创新者、投资者等利益相关者参加的设计、研发圈；产中服务主要是厂内和社会的相关生产；产后服务则是从产品诞生直到实体产品消失为止的服务“长尾”。据麦肯锡全球研究院的一份报告，发达经济体制造业服务类投入占到制造业产出的20%～25%，制造业岗位中30%～55%具有服务性职能，若加上外包服务，美国制造业服务类岗位已超过生产类岗位。据笔者实地调研，2014年，中国智能制造走在前列的陕西汽车股份公司，利润的44%来自于产品服务。2005年世界著名传统制造公司利润的50%以上来源于服务活动，全球500强企业中56%的公司从事服务业。而且制造业企业的生产，越来越依靠金融、电信、物流等服务性企业，据美国布鲁金斯学会的一份研究报告，美国高端产业每个工人每年从其他商业服务中采购23.6万美元的商品和服务，而其他产业的采购仅为6.7万美元。

智能制造与中国机会

以智能制造为重要内容的产业革命，向包括中国在内的所有国家都敞开了窗口。同时，向中国敞开的还有另外两个窗口，一个是巨大的经济存量的转型，另一个是工业化和城市化中后期带来的经济增量。如果说经济增长速度换挡期、结构调整阵痛期与前期刺激性政策消化期在同一时间重合出现，是老的三期叠加，那么，新产业革命的发生期、新发展方式的形成期、全面小康社会的建成期同时重合出现，则是新的三期叠加。如果说老三期叠加困难不少，那么新三期叠加则是机遇大于挑战。

新发展方式形成期提供的第二窗口。新发展方式形成期的机遇首先是大规模实体经济提供的载体空间。我国具有世界最大规模的实体经济，面临转变发展方式。物质消耗和环境容量已经走到临界区域；低端外部需求已经接近极限；单纯以廉价劳动力、廉价商品和薄利多销为内容的向下竞争，已经走到尽头，加速形成新的发展方式上升为刚性需求。巨大的经济存量要求经济发展方式必须从以物质资源投入为主转变为以人力和知识资源投入为主，即用无形资本替代有形资本，真正转型为一个知识型、创新型、服务型的经济体，实现智能型增长。

其次是大规模城市化提供的增量空间。2014年我国城市化率已经超过54%。如果按照每年转移1000万农村劳动力的速度计算，10年后还会有1亿人口城市化。城市化必然引起经济结构的转型升级和经济总量的巨大增长，也必然引起我国消费规模的巨大增长和消费水平的大规模升级，相应地也将对智能制造产生巨大需求。我国的城市化是在发达国家城市化完成以后开始的，又是人类历史上最大规模的城市化，有条件不重复、也不应该重复先发国家传统城市化的老路，即先污染后治理、先粗放后集约、先发展后转移的道路，而必须一开始就以智能制造、生态经济支撑。

全面小康社会建成期提供的第三窗口。我国已经度过了温饱阶段，实现了整体小康，正在建设全面小康。2012年的统计公报反映，城镇居民和农村居民消费的恩格尔系数都在下降，而且两个数值越来越接近。从经济规律来看，在温饱问题尚未解决的阶段，人们的需求主要集中在生活资料领域，生产和消费水平比较粗放；而在温饱问题解决以后，人们的物质消费不仅有较大的增长，而且会出现重大的升级，同时人们的非物质性消费也大幅度增长、升级。这就为智能制造、高端服务开辟了新的领先市场。

新三期叠加放大了智能制造的机会窗口。有一种观点，认为我国制造业整体水平处于中低端，发展很不平衡，存在大量“工业2.0”产业，因此，中国智能制造只能分两路走。一路是大多数弱势产业，必须循序渐进，从“工业2.0”上升到“工业3.0”，然后到“工业4.0”；另一路，是少数优势产业，有可能直接从“工业3.0”进入“工业4.0”。

除了上述两路大军以外，还有一路大军，他们已经处于智能制造阶段，虽然水平不一定是世界最高的。如华为、中兴、陕汽、海尔，等等，他们是我国智能制造的第一方阵。

处于“工业2.0”阶段的产业，以及城市化形成的增量产业，不一定按部就班地从“工业2.0”到“工业3.0”再到“工业4.0”，虽然也有这种可能性。由于新三期叠加，放大了智能制造的机会窗口，出现了“毕其功于一役”的现实可能性，即三路大军几乎同时进入智能制造阶段。我们既要看到老的三期叠加，同时又要看到新的三期叠加，而且我国经过30多年的高速发展，已经处于新的历史起点：整体上已经渡过温饱阶段，进入工业化和城市化的中后期，科教兴国和人才强国战略带来的科技人力资源红利正在显现，只要战略选择得当，经过扎实工作，三路大军完全可以平行实现智能制造。

智能制造的中国战略

新三期叠加的窗口已经打开，必须采取必要的战略，为智能制造准备充分而必要的条件，否则也可能丧失机遇。

人力资源超增长战略。人力资源超增长战略，就是在从2016年到2025年10年左右的时间内，通过投入和优化结构，急速使我国新增劳动人口普及高中阶段教育，55%达到大专及大专以上文化程度。

如果持续使新增劳动人口的55%达到大专及以上文化程度，就要求高等教育入学率，即在校大学生占该年龄段人口的比例，必须达到55%。国际上通常认为，高等教育大众化阶段的毛入学率在15%～50%，普及化阶段的毛入学率在50%以上。高等教育毛入学率超过50%的国家，全球有54个；⑦经合组织国家高等教育毛入学率为55%。

人力资源超增长战略具有现实可能性。一是由于新增劳动人口的减少，中国劳动适龄人口已经处于一个加速减少的时期。据专家预测，中国劳动适龄人口在2015年达到峰值，此后将开始减少，2020年后减少甚至会加速。实际上，从2012年开始，我国劳动适龄人口已经连续3年减少，分别减少了345万、244万、371万。新增劳动人口的减少是个劣势，但又是个优势，即缩小了受教育人口的基数。二是我国具有适当扩大教育规模的公共财力和社会资本。新增劳动人口的减少和教育规模的适度扩大，使较大幅度提升入学率成为可能。

2013年我国高中阶段教育毛入学率为86.0%。十一五期间，高中阶段教育毛入学率平均每年增加近6个百分点，十二五前三年增速放缓，每年增加1个百分点强。根据《国家中长期教育改革和发展规划纲要(2010～2020年)》，2020年高中阶段教育毛入学率达到90%，在此基础上，经过努力工作，每年增加2个百分点，到2025年普及高中阶段教育是可以做到的。

2013年，中国高等教育毛入学率达到34.5%，与全球平均水平(2012年为32%)⑧相当。从2014年开始，全国本专科招生总规模已达到当年年满18岁人口的46%。如果全国本专科招生人数每年保持在700万，那么到2020年，全国本专科招生总规模占当年年满18岁人口的比例将超过55%，当年的高等教育毛入学率也将超过50%。十二五前三年高等教育毛入学率平均每年增加近3个百分点。2020年以后，若使高等教育毛入学率每年增加1个百分点，到2025年中国高等教育毛入学率可以达到55%。

人力资源超增长具有重大战略意义，不仅可以使我国获得自主创新所需的人力和社会基础，而且还能够使这种基础从此长期延续。当新增劳动力资源50%受到大专以上教育以后，即使全社会劳动力走出减少期、再度进入增长期，新增劳动力受教育水平仍将保持在50%以上的高位水平，不会降低。这种社会遗传机制，是人类文明进步规律之一。

实施人力资源超增长战略的主要政策包括：

第一，实行中等专业学校义务教育。凡中等专业学校教育一律免费，争取在较短的时间内，实行12年义务教育。

第二，发展多层次应用型大学。除211等高校按研究型大学重点支持外，其他普通高校和大量高职高专院校都应向应用型大学转变。吸引社会资金特别是企业参加兴办多种所有制的高等职业和高等专业技术学校。应用型大学对人才的培养和科研活动经费少部分来自财政拨款，绝大部分是市场化的，根据企业订单培养人才，根据企业合同开展设计、研发等创新服务。

第三，建立全民即时学习平台。依托国家开放大学(中央广播电视大学)，整合大学、中学、小学和职业教育优质资源，建立全民素质教育平台，普遍开展学历和非学历的自学教育，随时随地向全体公民开放，三网融合，免费学习，知识共享，最大限度增强科学文化的正外部性，使一切有学习意愿的人，特别是广大农民、工人、战士、老少边穷地区人民、低收入人群能够与条件优越的人群一样拥有优质教育机会。

第四，建立复合型人才教育模式。中学教育废除文理分科，大学教育、科研、实习采取矩阵模式，学生可以跨专业、跨学科选课，也可以跨院系参加科研项目，跨领域参加生产实习，培养学生发现问题和综合解决问题的能力。鼓励大学依托企业建立教学、科研、实习基地，企业依托大学建立人才培养基地。社会教育、职业教育学用结合，以用为主，为制造业源源不断地输送适用人才。

轻资产优先增长战略。轻资产优先增长战略，就是把知识性、技术性资产置于经济发展的首位，优先投资，优先形成生产能力，优先市场准入，使创新型企业在设计、研发、专利、版权、标准、品牌、培训、服务等方面的轻资产投资超过设备、材料等重资产投资。

轻资产优先增长，是国际经济转型的基本趋势。在制造业产业链中，重资产已经下沉到低端，而轻资产则上升到高端，而且以轻资产为核心的无形资产投资占比超过有形资产。据美国《科学与工程指标2014》显示，知识与技术密集型产业占GDP的比例，美国高达40%，欧盟、加拿大、日本和韩国等主要发达经济体为30%左右，而我国仅为20%左右。据英国学者的一份研究报告，2007年，英国私营部门无形资本投资为1330亿英镑，而有形资本投资为950亿英镑，无形资本投资占比58%，物质资本投资占比42%，前者高出16个百分点。2000年至2007年，英国私人部门生产率增长的2/3来源于无形资本投入。

我国具有轻资产优先增长的知识和技术资源。科技人力资源总量已经超过7000万，世界第一；年研究与试验发展(R&D)经费支出超过13000亿人民币，居世界第二；高等学校2500多个，科研机构3600多个，规模以上工业企业研发机构30000多个；2014年受理发明专利申请92.8件，连续4年位居世界首位；PCT专利申请量增长强劲，位居世界第三，占全球总量的11.9%；2004年至2014年(截至2014年9月)我国科技人员共发表国际论文136.98万篇，位居世界第2位。

我国已经具有充裕的公共财力和社会资本。经济总量位居世界第二，2014年财政收入11140亿元，外汇储备38430亿美元；24个省市的地方总产值过万亿。此外，还有庞大的民间资本。

实施轻资产优先增长战略的主要政策包括：

第一，发展技术密集型、知识密集型的制造业。围绕新产业革命开展国家计划项目、地方计划项目布局，特别是开展科研体系、科技人才和基础设施的布局，引导企业、大学、科研机构和其他社会力量，积极投入轻资产，把科技要素转化为生产性、创新性资产。

在保证研发投入稳定增长的同时，大力激发全社会非研发的创新投入，包括创意设计、技术转移、技术改造、知识服务、人员培训、品牌开发、市场营销等方面的投入。特别是鼓励制造与服务的融合，支持按需制造、分布式制造、产品服务化等方面的技术创新，支持基于知识的管理模式、商业模式创新。

第二，发展知识密集型服务业特别是创新服务业。所谓知识密集型服务业，就是通过服务的科技化和科技的服务化而形成的服务业，包括金融服务业、信息服务业、电子商务服务业等。其中创新服务业是知识最为密集的服务业，包括设计研发服务业、技术转移服务(转移、转化、孵化)业、技术改造服务(节能、环保、信息化等)业、知识服务(云计算、检验检测、质量认证、战略咨询等)业等。

创新服务业无论是内资外资、国有民营，都是低投入、低消耗、低排放和高技术、高效益的行业，可以吸收大量的科技人力资源就业，具有强大的辐射带动作用。大量的传统产业、中小企业、本土企业以及落后地区的产业，技术落后、生产粗放，是转变生产方式的短板，而且在这些领域市场往往失灵，特别需要创新服务业提供支持。

第三，以知识和技术密集产业带动城市化。城市化必须注意转变发展方式，避免走产业外延扩张、城市集中建设的老路。城市化每走一步，绿色产业、新兴产业就扩大一步，步步为营，扎实推进。发展以生物资源为原料、生态化生产为特征的绿色产业，包括生态农业、农产品加工业、生物质产业；发展新兴产业，包括生产质能、太阳能产业、节能环保产业、生物产业、新材料产业等；发展循环经济，在企业内部各生产单元之间、上下游企业之间、园区关联产业之间建立循环经济产业链；推广使用新能源交通工具，兴建新能源和节能环保住宅，推行垃圾分类回收和低碳消费模式，建设绿色社区。大力发展商业、旅游、养老等第三产业，形成持续的人流、物流、资金流和信息流。

政企合作的创新战略。政企合作的创新战略，或公私合作(PPP)创新战略，就是以企业为主体，发挥政府与企业两个积极性，项目来源于企业用户的有效需求，公开征集、公开招标；招标成功后立项，政府与企业根据项目合同共同投资、共担风险、共享收益，共同完成国家也即企业的具体创新目标。

政企合作之所以是重大创新战略，是由我国的特殊国情决定的。我国的优势是政府动员能力、组织能力、执行能力强大，能够集中力量办大事，这是其他国家无法做到的；劣势是企业主体能力不强，科技与经济脱节，很多科技成果不能应用。政企合作能够扬长避短，放大我国的优势，克服我国的劣势。在未来的发展中，要反对把政府与市场对立起来的机械论观点，坚持以企业为主体，政府与企业协同创新。

政企合作模式在发达国家的实践已经取得了成功经验。由于政企合作模式提高了公共资金使用效率，有效化解和分散了创新风险，增加了社会对创新的投资，既实现了社会效益最大化，又保证了企业和社会资本有利可图，许多国家称之为公共项目管理的最佳模式。

传统科技计划项目的目标是单维的技术目标，而政企合作项目的目标则是三维的工程目标，涵盖研发、生产、经营整个创新过程，既包括技术目标，也包括产品性能、市场占有和行业能力等经济目标，以及综合目标和总体解决方案。传统的科技计划项目往往是科研导向，而政企合作项目则是企业用户导向，项目则来源于企业用户的具体需求，一开始就在需求中研发，研发完成之日就是技术应用之时，也是国家目标实现之时。传统科技计划项目是政府投入、企业配套，而政企合作项目则是企业投入、政府配套，还有大量社会资本进入，投入结构多元化。传统科技计划项目重立项、轻结果，而政企合作项目则重视商业成功，共同投资、共担风险、共享收益。

实施政企合作创新战略的主要政策包括：

第一，在科技创新类计划项目中实施。除基础研究计划项目外，在重大专项、重点研发计划、技术创新引导专项(基金)、基地和人才专项等各类技术创新计划中，如果项目数额较大，均应采取政企合作模式。

第二，探索多种政企合作创新形式。对于竞争前技术(战略前沿技术)，政府与大中型企业合作。由政府根据国家需要征集技术创新项目，在此基础上通过招标、邀标等方式，与某个大型企业，或分别与一些大型企业签订创新项目合同。对于关键共性技术，政府与企业伙伴合作。先由若干企业用户按照共同需求，签定协同创新合同，结成创新伙伴关系。政府根据国家需求向企业伙伴征集技术创新项目，在此基础上通过招标、邀标等方式与这些企业伙伴总体签订项目合同。对于技术转移，政府与转移伙伴合作，先由中小企业与大学或研究机构签定研发、设计、许可等技术转移合同，然后政府向转移伙伴征集技术创新项目，通过入门遴选等方式与转移伙伴签订项目合同。