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在宏观经济转型与产业升级的时代浪潮中，智能制造已成为推动我国制造业迈向全球价值链高端、实现高质量发展的关键驱动力。智能制造并非单纯的技术革新，而是一种基于新一代信息技术与先进制造技术深度融合的先进生产方式，其核心在于实现生产过程的数字化、网络化和智能化。这种系统性的变革，不仅显著提升了生产效率和产品质量，更从根本上重塑了生产力要素，为“新质生产力”的形成提供了坚实的物质基础。
“新质生产力”代表了先进生产力的演进方向，其本质是由技术革命性突破、生产要素创新性配置和产业深度转型升级所催生的先进生产力质态。它具有高科技、高效能、高质量的鲜明特征。智能制造正是这一理论在实体经济中的核心实践。它推动了劳动资料的革命性跃升，工业互联网、工业软件等非实体形态生产工具的广泛应用，这些新型工具极大地丰富了生产力的表现形态，并促使制造范式从传统的规模生产转向灵活的规模定制。此外，在新质生产力框架下，数据作为新型生产要素的地位愈发凸显，它既能直接创造社会价值，又可通过与其他要素的结合而放大价值创造效应。因此，智能制造的成功实践并非孤立的技术创新，而是对生产力三要素（劳动者、劳动资料、劳动对象）的系统性重塑。这与“人工智能+”行动的战略部署相呼应，共同构成了中国产业智能化升级、培育新质生产力的关键路径。
在智能制造这一复杂而动态的生态形成之前，技术经理人作为连接创新链与产业链的桥梁，其角色定位相对清晰。传统上，他们主要负责科技成果的挖掘、评估、推广和交易，以确保技术创新能够从实验室走向市场。其所需的核心能力集中于技术评估、专利管理和市场对接等领域。
尽管这一传统角色在科技成果转化中发挥了重要作用，但其能力模型在面对智能制造的复杂生态时，呈现出“单点聚焦”的局限性。随着智能制造技术的迅速发展，技术经理人所需要处理的不再是单一的技术或专利，而是由人工智能、物联网、大数据等前沿技术构成的复杂系统。中国的智能制造技术人才，特别是高技能人才，当前仍存在显著缺口，已成为制约产业发展的“卡脖子”难题。传统的教育与人才培养模式相对滞后，难以跟上产业需求的快速变化。因此，传统技术经理人若仅依赖其原有的知识结构和职能范围，将难以有效地评估和推动这些跨学科、高复杂度技术的产业化，从而使得技术转化过程中的“卡脖子”问题难以得到根本解决，供需错配促使学界和业界开始重新审视和定义技术经理人在智能制造时代的新角色。
在全球范围内，传统技术经理人的定位也正受到智能制造实践的深刻冲击。例如，日本的发那科（FANUC）、安川电机（Yaskawa）和三菱电机（Mitsubishi Electric）等跨国制造企业，长期凭借机器人与自动化设备在全球供应链中占据核心地位，但它们的产品体系已由过去的单一设备，全面转向机器人、CNC 系统、伺服系统、工业软件、数据采集和远程监控等多技术融合的复杂系统。这种系统化特征，使跨国企业内部的技术经理人已无法依赖“单点技术评估”完成工作，而必须理解机器人控制、工业通信协议、工厂自动化软件、系统集成和国际标准之间的耦合关系。与此同时，美国的罗克韦尔（Rockwell Automation）、艾默生（Emerson） 等工业互联网与自动化企业，则正推动制造业向“软硬件融合”与“数据驱动运营”快速迈进，其技术经理人需要同时掌握 PLC/SCADA、工业网络安全、数据治理、AI 建模以及数字化转型战略等跨界能力。因此，全球实践表明，传统技术经理人的能力框架已难以适应智能制造的技术复杂性与组织复杂性，一种新的复合型、系统型角色正在全球范围出现。
“技术经理人+”是智能制造在全球加速落地后对技术管理职能提出的共同要求。以日本为例，发那科（FANUC）和安川电机等企业正在推动“机器人＋AI＋传感器”构成的下一代智能生产单元，日本政府也在 2024—2025 年加大协作机器人和工厂 AI 自动化的普及补贴，这直接提高了企业对“跨学科技术经理人”的需求。美国则以工业互联网平台和数据驱动制造为核心，罗克韦尔（Rockwell Automation）公司认为， 未来制造业的核心趋势是“AI 融入生产管理”、“数据驱动运营决策”和“智能工厂全栈集成”，这意味着技术经理人必须成为“系统整合者”和“数字战略规划者”，而非传统意义上的“技术中介”。因此，“技术经理人+”在全球范围实际上已经成为应对产业智能化、复杂化的必然演化方向。
面对智能制造的复杂性和挑战，对传统技术经理人角色进行拓展和升级，已成为必然趋势。这催生了“技术经理人+”这一新的专业范式，它代表了一种更全面、更综合的能力要求和生态化协作模式。这里的“+”符号并非简单地意味着能力叠加，而是一种范式的根本性转变。它标志着技术经理人从一个线性的、被动的“中介”角色，向一个网络化的、主动的“枢纽”角色转变，其价值创造从单一的技术交易环节，扩展至整个创新生态系统的协调与赋能。
“技术经理人+”不仅需继承传统技术转移的专业技能，更需具备应对智能制造复杂性所带来的多维挑战，包括法律、伦理、社会责任以及专利和科学计量学等。这一新范式的出现，本质上是智能制造的复杂性对人才能力模型的倒逼，它要求从业者能够将前沿的“未来技术”预判为可行的“商业现实”，同时在技术创新与社会价值之间建立一道“防火墙”，确保技术进步的正面效应远大于其潜在风险。这一角色的成功构建与发展，对于加速技术产业化进程、为制造业注入新动能、最终推动新质生产力发展具有不可估量的战略意义。
“技术经理人+”的核心竞争力在于其能够融会贯通智能制造的前沿技术体系，并将其与市场需求、商业模式深度结合。这要求其知识体系超越传统的单一领域，涵盖多个前沿学科。他们需要掌握人工智能算法、工业物联网（IIoT）、5G通信、边缘计算等跨学科知识，并在实际应用中进行精准评估。例如，在智能机器人开发中，他们不仅要评估机器学习模型的性能，还要考虑硬件兼容性及生产线集成的可行性。这种复合型知识结构使他们能够将复杂的数字技术“翻译”成可行的商业解决方案，从而弥合学术界与产业界的认知鸿沟。
日本三菱电机、安川电机等公司在部署自动化生产线时，技术经理人会同时评估机器人、伺服系统、PLC、工业以太网、视觉系统与工厂管理软件之间的系统耦合性；罗克韦尔（Rockwell Automation）推行智能工厂方案时，其技术经理人需要理解从设备层、控制层到应用层的全链路架构，并协调设备厂商、软件团队、运维团队和客户生产管理团队的协作。这些国际经验表明，“技术经理人+”的能力模型必须具备跨领域集成、系统级理解与商业场景洞察，才能在智能制造生态中发挥关键作用。
智能制造技术的融合性特征，要求“技术经理人+”必须具备系统性的知识结构，而非孤立地理解单一技术。他们通过数据分析和市场情报预测技术应用前景，确保研发方向与市场需求精准匹配。在实践中，这种复合能力体现在多个方面：
（1）人工智能（AI）与数字孪生：AI被用于创建流程、生产线和供应链的虚拟副本，即数字孪生体，通过实时数据进行模拟、分析和预测，以优化运营。技术经理人需评估如何将AI算法与IoT传感器数据结合，以构建和应用这些虚拟模型。
（2）工业物联网（IIoT）与5G通信：IIoT通过传感器、摄像头和智能设备实现工厂的实时监控、虚拟调试、人机协作和预测性维护。5G技术则以其大带宽、低时延和海量连接的特性，为设备无线连接和自动化AI检测提供了网络支撑，从而替代传统有线布线所带来的局限性。
（3）增材制造（3D打印）与柔性制造：技术经理人需识别增材制造、柔性制造等新兴技术对制造业的颠覆性潜力，并制定相应的产业化策略。增材制造已在航空航天发动机燃油喷嘴、涡轮叶片等领域获得广泛应用，实现了零件的批量生产。
表1 “技术经理人+”核心能力与智能制造要素的关系
“技术经理人+”核心能力 | 智能制造关键技术 | 新质生产力核心要素 | 实践应用举例 |
跨学科技术能力 | 人工智能（AI）、工业物联网（IIoT）、5G通信、数字孪生、增材制造 | 更高素质的劳动者、更高技术含量的劳动资料 | 评估AI算法性能、协同机器人应用、预测性维护、数字孪生模型构建 |
生态化协作能力 | 跨领域数据集成、供应链协同、网络化制造 | 生产要素的优化组合与高效协同、新型生产关系 | 协调高校、科研机构与企业进行技术开发、对接政策资源 |
法律与伦理素养 | 数据隐私保护、算法公平性与透明性、机器人责任归属 | 新型生产关系、高质量发展、社会责任 | 确保数据采集符合《个保法》、评估AI算法偏见风险、处理机器人事故法律责任 |
创新驱动战略眼光 | 柔性制造、数字孪生、增材制造 | 战略性新兴产业和未来产业 | 识别增材制造产业化潜力、制定技术转移方向、关注全球技术竞争格局 |
“技术经理人+”中的“+”，其本质并非简单的能力叠加，而是指向一种系统性角色变化，即从传统意义上的技术成果转化执行者，升维为创新生态系统的“战略协调中枢”。这一角色的核心能力在于：敏锐识别多元主体的价值诉求、高效整合分散的技术资源与制度资源、并以专业信任为纽带，驱动高校、科研院所、龙头企业、初创公司、投资机构、行业协会及政府部门等多方利益相关者形成目标一致、责任共担、成果共享的协同网络。在智能制造等复杂技术转移场景中，这种跨组织、跨领域、跨周期的深度协作，已成为技术成果能否真正落地、放大价值、实现产业跃迁的关键前提。
放眼全球，智能制造早已超越单一技术突破或单个企业升级的范畴，演变为一场由多维力量共同塑造的系统性变革。在日本，机器人产业生态呈现出高度成熟的开放式协同特征：发那科（FANUC）、安川电机（Yaskawa）等整机厂商与东京大学、大阪大学等高校实验室长期共建联合实验室；同时深度链接AI算法企业、精密零部件供应商与系统集成商，形成“基础研究—技术孵化—工程验证—场景落地”的创新链。在美国，工业互联网生态则依托通用电气（General Electric）、罗克韦尔自动化（Rockwell）等工业巨头与微软（Microsoft）、亚马逊云科技（Amazon Web Services，AWS）、帕兰泰尔（Palantir）等云智能与AI平台企业的战略合作，聚合大量垂直领域AI初创公司和边缘计算设备制造商，共同开发可部署、可扩展、可互操作的数字化解决方案。在这一复杂网络中，技术经理人不再仅是信息传递者或流程推动者，而是承担着三重关键职能：一是沟通者，能够精准翻译不同主体的专业语言（将学术术语转化为商业逻辑，将工程约束转化为政策建议）；二是协调者，设计适配的协作机制（共建中试平台、设立联合基金、构建数据共享沙盒），平衡各方权责利；三是共识构建者，在技术路线分歧、知识产权归属、收益分配机制等敏感议题上，引导建立基于信任与规则的长期合作范式。
智能制造技术的广泛应用，特别是在人工智能、大数据和机器人技术领域，不可避免地伴随着一系列复杂的法律与伦理挑战。这使得法律与伦理素养不再是“技术经理人+”的可选项，而是一项核心职责。在技术管理方面，人工智能技术的普及加剧了个人信息被侵害的风险，因此技术经理人需要评估数据采集、使用和存储过程的合规性，并引导企业落实数据安全管理责任，建立健全管理体系和应急预案。AI算法的公平性和透明性是智能制造领域面临的另一大伦理挑战。如果算法的训练数据存在偏见，或决策过程不透明（即“算法黑箱”），则可能导致算法歧视，进而产生负面社会影响。算法透明度不足的成因复杂，既包括技术本身的“黑箱”特性，也源于企业追求商业利益而倾向于保密算法细节，以及当前法律监管的滞后性。因此，技术经理人更需要关注何跟进伦理问题，并推动技术应用符合伦理规范。
智能制造中高度自主化的机器人系统也对传统的法律责任制度提出了根本性挑战。当工厂自动驾驶机器人发生事故时，其责任应如何归属？是归咎于制造商、开发者，还是使用者？现有法律框架以人类行为为核心，对这种由机器自主决策造成的损害存在空白和模糊性。这种归责困境不仅增加了技术转化的法律风险，也可能抑制创新者的积极性，是“技术经理人+”在推动技术应用时必须评估和管理的深层问题。
“技术经理人+”不再满足于被动地将现有技术与市场需求进行匹配，而是主动地识别和布局未来的技术趋势，将新兴技术转化为产业发展的战略方向。增材制造（3D打印）、数字孪生、柔性制造等技术正在以前所未有的速度重塑制造业格局。技术经理人是新质生产力的“发现者”和“播种者”，能够将前沿的“未来技术”预判为可行的“商业现实”，并将其转化为推动产业结构向更高端、更智能方向升级的强大动力。
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