世界制造强国都具备四个主要特征：一是具有雄厚的产业规模和成熟的现代产业体系；二是产业结构优化；三是生产技术先进、产品质量优良并占据价值链高端环节；四是自主创新能力强、科技引领能力逐步增长。《中国制造2025》也指出制造强国应以“创新驱动、质量为先、绿色发展、结构优化、人才为本”为基本方针。因此，这里分别从创新驱动、高质量发展、绿色发展以及制造业产业结构优化四个方面对制造强国建设的标准化需求进行分析。

01创新驱动与标准化需求

创新驱动是新发展方式的主要内容。工业特别是制造业不仅是技术创新的主要来源,还是技术创新的使用者和传播者。因此，制造业与创新驱动的良好互动是制造强国建设的关键。为此，中国制定了以税收优惠、创新补贴为代表的一揽子技术创新激励政策，但专利占比较低、高质量技术创新较少以及微观层面“骗补式创新”“策略式创新”等问题依然突出。而这主要源自于上述激励政策没有从根本上解决制造企业技术创新的内在动力问题。由标准本质决定，标准是激发制造企业技术创新内在动力最有力的工具，《国家创新驱动发展战略纲要》明确指出这一点。

创新生态系统是集“政、产、学、研、用”于一体的多元化创新共同体,主要由创新主体、创新环境、创新资源相互耦合与协同构成，而所有的这些都与标准密不可分。创新动力是创新主体从事创新的内部驱动力，标准的质量信号与信息披露效应可以有效激发自主技术创新；研发投入是技术创新的物质基础，标准可以通过对多样性的限制和技术的公开发布有效降低研发成本进而促进技术创新；科研成果（专利）得到有效保护可以有效提升创新环境，而专利与标准相结合则为科研成果转化提供了保障；此外，标准还可以通过对产品技术多样性限制，使其所占用的相关资源得以释放和重新配置，进而使技术研发获得更多资源配置，对于行业整体研发投入的增加和技术创新的提高具有推动作用。

02高质量发展与标准化需求

制造业竞争归根结底是质量竞争。纵观《中国制造2025》，无论是顺序还是内涵的表述上，“质量为先”都具有相当份量。将“质量”作为一个核心概念置于重大政策意涵表达之中可见其重要性。

何谓质量为先？《中国制造2025》指出，就是坚持质量作为建设制造强国的生命线，强化企业质量主体责任，加强质量技术攻关、自主品牌培育。而所有的这些都离不开标准化。首先，最低质量限定标准可以直接对产品质量产生影响。中国《标准化法》明确规定对于不符合强制性标准要求的产品禁止出厂、出售和出口，可见最低质量限定标准可以直接提高制造业生产和出口产品的平均质量水平。其次，技术标准可以有效提升产品技术水平，包括零部件标准、先进基础工艺标准、关键基础材料标准等。再次，制造企业质量监管和质量管理体系也离不开标准的内容，ISO9000 早已成为制造企业实施质量认证的核心标准。最后，标准与认证认可、检验检测和计量通常可以综合适用，为制造企业产品、服务的质量提升和品牌建设提供质量技术支持的“一站式”服务。

03绿色发展与标准化需求

面对资源和环境问题，以高能耗和高排放为代价的传统低端制造业已经走到尽头，发展绿色制造、创新绿色科技成为制造业可持续发展的新引擎。2020年，中国在联合国大会上表示将采取更有力的措施努力遏制气候变化，并制定了3060目标，制造业绿色发展进入新时期。制造业的绿色发展主要集中在原材料、生产和产品三个环节。在原材料环节，主要使用绿色环保部件；在生产环节，主要改进生产技术和工厂设施，确保工厂的生产排放符合绿色环保；在产品端，则是利用新的节能技术减少产品碳排放量，帮助用户实现节能减排。制造业绿色发展的实现需要建立相应的综合性标准体系加以支撑。2016 年《绿色制造标准体系建设指南》正式颁布，将绿色制造标准体系分解为综合基础、绿色产品、绿色工厂、绿色企业、绿色园区、绿色供应链和绿色评价与服务七个部分，但这远远不够。首先，制造业原材料使用环节，无论是国内采购还是国外进口，都需要对原材料品质进行限定，形成中间投入品质量标准；企业生产环节，通过技术标准与管理标准，促进企业绿色技术创新和管理的规范化；企业产品端，通过碳排放标准制定，减少产品碳排放量，实现节能减排。而这些重要环节的关键标准仍有待于进一步完善。

04数字经济下产业结构的优化与标准化需求

产业结构优化应核心体现为传统制造业的转型升级和战略性新兴产业的提升。数字经济时代的到来，为制造业产业结构优化带来了新的发展契机与挑战：一方面数字经济与传统制造业产业深度融合，进行制造业的数字化转型。制造业数字化转型作为产业数字化的重点体现，是未来中国产业转型升级的焦点所在，也是巩固壮大中国实体经济根基的重要举措。另一方面，数字产业的发展也极大地充实了战略性新兴产业并带动了以新能源汽车为代表的其他战略新兴产业发展。但数字经济下制造业的结构优化存在缺乏权威的数据标准、数据安全存在隐患、数据开放与共享水平尚需提高和关键核心技术能力与创新不足等掣肘，迫切需要顶层设计和宏观把握，对基础共性、通用技术、数据要素、数字化供应链等制造业数字化转型的核心内容进行标准化。