数字经济时代，“5G+工业互联网+”赋能我国制造业高质量发展，助力我国制造业朝着数字化、网络化和智能化方向转型。“十四五”时期，面向5G时代我国制造业高质量发展的国内外环境发生了复杂变化，既面临着新一轮技术变革和产业变革的机遇，也面临国际格局百年未有之大变局和国内实体经济之大变革的挑战。
5G在我国制造业中广泛应用所面临的问题与挑战主要包括：
5G建设成本高，智能制造落地资本需求大。一方面，当前5G建设成本高、周期长。据工信部专家测算，单从基站建设角度看，5G投资大约是4G的1.5倍，全国总体投资规模将达到1.2万亿元，投资周期超过8年。另一方面，近年我国仍处于4G网络的建设期，双网双重成本投入大。同时，5G落地应用的风险尚难以准确预估和防范，大规模和广泛落地应用的成本和效益的匹配也尚不明确，影响了现有资本市场和企业组织对5G在我国制造业大规模广泛应用的预期和研判。
二是5G标准碎片化，行业内部5G应用差距大。当前世界各国对5G在工业物联网、5G终端能力等涉及5G在制造业广泛应用的标准仍处于研究和试验阶段，不同国家、不同制造业企业5G应用或是采用不同国际标准、国家标准、行业标准、企业标准等多种不同标准，又或者没有标准，技术设备的选择无长期战略规划，制造业智能化、数字化转型缺乏基于5G的工业无线技术标准。
三是行业间壁垒高，5G跨界融合不充分、不均衡。其中，运营商、设备商、制造业企业间的行业壁垒仍然较高，尤其是我国运营商和设备商对制造业的行业特性与专业壁垒尚无明确把握及突破。
四是5G人才需求猛增，应用人才供给增长滞后。与迅速增加的5G人才需求动势相比，我国5G应用人才供给增长相对滞后，尤其是5G人才的“选、用、育、留”管理制度和机制保障尚不成熟，这主要是由于我国5G人才培养落后于产业发展步伐、人才引进长效激励机制不足、人才使用理念存在偏差等原因导致，进而大幅提高了5G与制造业的对接成本。
基于上述情况，面向5G时代我国智能制造发展可考虑以下对策。
首先要建立有效的资金支持机制加快5G基础设施建设。
一是构建以政府产业引导资金为指引、金融机构为主体、企业投入为支撑、风险投资为助力、社会化多元投入为基础的多层次、多渠道、多元化的投融资体系。二是围绕5G与制造业产业链发展的需求开展科技金融产品创新，如发展“5G”贷专属金融产品、知识产权质押贷款、信用贷款、科技贷款保险等金融服务产品，在风险可控前提下有效增加制造业企业中长期贷款和信用贷款水平，优化提升5G产业综合金融服务水平，满足制造业智能制造融资需要。三是加强5G基础设施建设统筹指导，尤其是稳步推进5G、人工智能、工业互联网、物联网等新型基础设施建设，从先行示范区试点到全区域5G网络全覆盖，加速5G商用化进程。
其次，应制定统一的5G技术标准，加速5G规模化示范应用。
为了确保我国在5G技术领域的话语权，我国要积极参与ITU、3GPP等国际组织的相关活动，积极参与5G相关标准的制定，尤其是积极参与近期5GR16标准的制定和落地，促进5G标准的全球统一，加快5G商用步伐建设。我国制造业应当率先从5G技术和标准层面处理好5G与制造业融合的问题，这样才能真正加快实现5G在制造业领域的推广应用。一方面，我国可孵化培育一批5G应用领域创新型制造业企业，开展系列5G业务示范应用，形成一批可复制、可推广、可持续的典型案例。另一方面，要坚持在开放中扩大共同利益，深化多层次全方位的5G国际合作，尤其是可继续深入与美国、韩国、日本、欧盟等国家的技术交流与合作，共同为全球5G发展与应用提速，共促全球统一的5G技术标准。
再其次，要构建5G开放合作新生态，赋能制造业高质量发展。
面向5G时代，我国智能制造发展的重点是开放与合作，要着重强调企业创新主体地位，加快建设多方协作生态体系，着力解决好跨行业、跨领域的关键共性技术问题，扎实推动制造业质量变革、效率变革、动力变革，以提高制造业全要素生产率，实现整个供应链的协同发展。一是深入推动5G技术与制造业深度融合。二是加强制造业国际交流与产能合作，共享全球技术创新红利。三是构建产业互联网+智能制造新生态。通过利用5G技术搭建工业互联网平台，引领5G与线下制造业充分融合，大力推动智能制造深入发展。四是积极探索开放共赢的新型商业模式。5G与制造业的深度融合将会推动商业转变，要强调通过重新构建一些商业模式和商业合作，共同打造一个共建、共生、共享、共赢的生态体系，发挥好各领域、各主体的积极性、主动性和创造性，共同推动我国经济高质量发展，特别是制造业高质量发展。
最后要健全融合发展人才培养机制，打造智能制造人才队伍。
从现实情况来看，智能制造涉及大型精密仪器设备、先进制造模式、数字化技术以及对熟练掌握上述设备、技术、OT+ICT语言的专业人才，是我国制造业实现智能制造升级的关键。为了突破我国智能制造发展的“智能制造人才危机”，我国应当健全融合发展人才培养机制，围绕设计人才、应用人才和服务人才三个层次加速培养制造领域人工智能专业人才，积极打造智能制造人才队伍。
