賦能產業加速 中國數字經濟潛能亟待全面釋放

　　75年風雨征程，踔厲奮發，篤行不怠。

　　隨著數字技術的飛速發展，數字經濟與實體經濟的深度融合已經成為推動社會進步和經濟發展的重要引擎。

　　黨的二十屆三中全會提出，“高質量發展是全面建設社會主義現代化國家的首要任務”。為此，必須“塑造發展新動能新優勢”，“健全促進實體經濟和數宇經濟深度融合制度”。

　　黨的十八大以來，面對全球新一輪科技革命和產業變革帶來的激烈競爭，中國深入實施創新驅動發展戰略，加快推進高水平科技自立自強，新質生產力在實踐中形成并展示出對高質量發展的強勁推動力、支撐力。

　　2013年至2023年，人工智能、云計算、5G等數字技術快速發展，“數實融合”持續推進，產業數字化、數字產業化步伐不斷加快。截至2023年末，我國已培育421家國家級智能制造示范工廠、萬余家省級數字化車間和智能工廠；數字經濟規模連續多年穩居世界第二，電商交易額、移動支付交易規模全球第一。

　　新技術持續催生新場景、激活新動能，以新產業、新業態、新商業模式為核心的“三新”經濟展現出蓬勃向上的力量。2023年，我國“三新”經濟增加值為22.4萬億元，占GDP的比重為17.73%，比2016年提高2.4個百分點。

　　“經過新中國成立75年來的發展推進，特別是黨的十八大以來，中國數字經濟進入加速發展周期，規模由2012年的11.2萬億元增長至2023年的53.9萬億元，11年間規模增長了3.8倍。其中，數字經濟規模由10萬億元增長至30萬億元用了約6年時間；由30萬億元增長至50萬億元，僅用了約4年時間。2023年，在黨中央一系列政策利好刺激下，中國數字經濟規模擴張穩步推進，較上年增長3.7萬億元，增幅步入相對穩定區間。”中國信通院兩化所副所長鞏天嘯在接受中國工業專訪時表示。

　　數字經濟賦能產業加速

　　“任何時候中國都不能缺少制造業。”習近平總書記指出，中國式現代化不能走脫實向虛的路子，必須加快建設以實體經濟為支撐的現代化產業體系。實體經濟特別制造業是我國經濟的根基所在。

　　促進實體經濟和數字經濟深度融合，這是以習近平同志為核心的黨中央統籌中華民族偉大復興戰略全局和世界百年未有之大變局，深刻把握新一輪科技革命和產業變革新機遇作出的重大決策部署。

　　黨的十八大以來，以產業數字化和數字產業化為重要著力點，實體經濟和數字經濟融合加快推進，取得積極成效。“根據中國信通院2024年8月發布的《中國數字經濟發展研究報告》顯示，數字產業化、產業數字化占數字經濟的比重從2012年的3：7發展為2023年的2∶8，體現出數字經濟賦能作用、融合能力進一步發揮。第二產業數字經濟規模占行業增加值比重約25%，并且體現出加速滲透的趨勢。”鞏天嘯表示，主要成效有以下體現：

　　其一，制造業數字化智能化程度加深。數字化轉型是中國制造業轉型升級、由大變強的關鍵路徑。當前制造業數字化轉型已從試點示范逐步進入深化應用、加速創新的階段。數字技術與研發、生產、管理、供應鏈等全環節滲透融合，推動企業提質降本增效，促進產業優化升級。智能化應用正從生產制造過程走向全價值鏈系統性優化，如汽車、大飛機等裝備行業面向復雜產品快速研制與運維需求，大力推進全生命周期一體化優化。截至2023年底，中國培育了421家國家級智能制造示范工廠、萬余家省級數字化車間和智能工廠。

　　其二，通過融合催生了新模式、新業態。數字技術加速線上與線下融合、服務與制造融合，驅動制造業在模式和業態上不斷創新，如直播帶貨、在線診療、遠程辦公以及個性化定制、共享制造等新模式、新業態蓬勃興起。

　　具體來看，人工智能驅動的創新式研發設計，極大拓展了材料、藥物、電子信息等領域的創新能力；基于“供應鏈網絡+生產網絡”的新型組織模式顯著提高資源配置效率、增強韌性安全。

　　此外，數字化還帶來企業形態演變，一批深耕制造業、以數字化理念重塑業務流程與經營方式的數字原生企業創新發展，這些企業從誕生時就將數字理念、文化、思維和技術融入到生產經營和價值創造的各環節，為我國制造業發展注入新的動力。

　　其三，數實融合基礎支撐有力。中國已建成全球規模最大、覆蓋廣泛、技術領先的移動通信網絡和光纖網絡；算力總規模達到230EFLOPS，居世界前列；移動通信實現從“3G突破”“4G同步”到“5G引領”的跨越，人工智能、大數據、云計算等新興技術規模化應用效應不斷顯現。

　　標識解析體系全面建成，“5+2”頂級節點穩定運行，服務企業超40萬家，正在實體經濟各領域深化應用，加快實現全產業鏈、供應鏈、各行業的貫通發展。

　　“5G+工業互聯網”在建項目已超1.3萬個，實現41個國民經濟工業大類全覆蓋。這些基礎設施為未來大規模推進制造業數字化轉型奠定了基礎。

　　“數字經濟具有高創新性、強滲透性、廣覆蓋性，可以促進各類資源要素快捷流動，幫助經營主體優化組織模式，賦能傳統產業轉型升級，催生新產業新業態新模式，進而提高全要素生產率。數字經濟和實體經濟深度融合，需要更注重發揮數據要素的價值，基于數據實現各種生產要素的重組，從而產生更大的價值，帶來生產方式、資源利用效率、能耗控制、產業鏈協同等多方面的變革，模式上由傳統的資源型、高污染、高能耗轉變為數字化、智能化、綠色化。”浪潮集團副總裁、浪潮通軟總經理魏代森表示。

　　中興通訊技術發言人、戰略生態首席專家屠嘉順表示，當前數字經濟和實體經濟融合要圍繞“用得廣、用得好、用得起”三個特點發力。數字化轉型不應僅僅為了數字化而進行，而應以提高工業生產效率和質量為目標，尋找價值突破口，將“N”種價值場景作為抓手和突破口，圍繞“降本、提效、增質”的目標，重點解決生產過程中的關鍵問題。只有在每個創新應用都能帶來實際效益時，數智化轉型才能持續推進。在選定價值場景后，可以采取“以終為始”的思維模式，將智能工廠視為一個智慧體，提升人的相應能力，降低勞動強度，提高作業效率。

　　“點、線、面”融合成效顯著

　　當前，各行各業紛紛加快數字化轉型。

　　鋼鐵、紡織等傳統產業，通過數字化轉型提高了生產效率和經營效益，為中國量大面廣的傳統制造業改造提升探索出有效路徑；軌道交通裝備、新能源汽車等優勢產業，應用數字技術強化產業鏈協作效率和韌性，為優勢地位的鞏固提升提供支撐；生物制造、低空經濟等新興產業，大量應用數字技術提升技術創新和成果轉化效率，進一步加快了產業發展壯大的速度。“實體經濟和數字經濟深度融合的典型成效反映在'點、線、面'各個層面。”鞏天嘯分析說。

　　“點”上，企業推進裝備、軟件、工藝和制造系統升級，基于數據驅動開展訂單、采購、生產、交付、服務的全流程業務協同、實時分析和智能優化，全面提升制造效率。如大飛機、新能源汽車、高速動車組等領域示范工廠研制周期平均縮短近30%，生產效率提升約30%。又如鋼鐵、建材、民爆等領域示范工廠本質安全水平大幅提升，碳排放減少約12%，企業用工減少，勞動生產率大幅提升。

　　“線”上，龍頭企業、平臺型企業積極帶動產業鏈上下游協同改造，逐步實現廠內訂單、采購、生產等多環節集成優化，打造深入核心制造環節的社會化生產供應網絡體系，實現跨地域、跨行業的資源配置優化。如某軌道交通龍頭企業實現與供應鏈上下游企業管理系統（MES、APS等）集成打通，實現供應鏈企業數據的集成共享。又如某汽車行業整車企業搭建供應鏈孿生平臺，實現全球31個工廠實時一體化排產調度。再如某工程機械龍頭企業搭建工業互聯網平臺，接入設備數量超過45萬臺，連接設備種類超過1000種，覆蓋全球20多個國家。

　　“面”上，立足區域產業基礎，一些地區、集群和產業園區積極推動區域內企業數字化改造，優化升級基礎設施、強化公共服務保障，暢通區域內數據鏈、創新鏈、產業鏈、供應鏈，提升數字化水平。如某高新區依托區域產業優勢，建設一批具有特色的細分行業工業互聯網平臺，打造“產業大腦”，建設人工智能超算中心等基礎設施，對規上企業進行智能化改造診斷和服務，推進企業上云，培育云上標桿企業，推進園區、產業集群內產業優化升級。

　　全面釋放數字潛力、數據價值

　　當前，推進數實深度融合，必須加快制造業數字化普及應用，全面釋放數字化對工業的放大、疊加和倍增潛力，助力工業高質量發展。

　　“我們通過調研發現，現在制造業企業數字化轉型，尤其是中小企業仍然存在'不愿轉、不敢轉、不會轉'的問題，同時，數字技術和產品供給不足、工業數據價值未充分釋放和資金人才保障不夠等方面也有待完善。”鞏天嘯直言，針對這些問題，國家和地方積極出臺相關政策，系統推動制造業數字化轉型，不斷完善數字經濟重點領域基礎性制度，加大數實融合推進力度。

　　一是加速數字技術在制造業的規模化普及應用。實施制造業數字化轉型行動和智能制造工程，探索中小企業數字化轉型長效機制。加快培育一批既懂制造業又懂數字化的服務商和系統解決方案供應商，為重點行業提供專業化服務，為廣大中小企業提供成本低、運營易、見效快的數字化解決方案。

　　二是大力發展數字技術核心產業。推進人工智能賦能新型工業化，加強通用大模型和行業大模型研發布局。聚焦集成電路、工業軟件、人形機器人、人工智能等領域，加強核心技術攻關，加快補短板、鍛長板、樹新板。

　　三是加強信息基礎設施建設。適度超前部署5G、算力等信息基礎設施，深化“5G+工業互聯網”融合創新和規模應用，加快打造高速泛在、智能敏捷、安全可控的智能化綜合性信息基礎設施，為數實融合提供發展基石。

　　四是強化數據、資金、人才等要素保障。研究制定數據產權、流通交易、收益分配、安全治理等方面制度，建設可信工業數據空間，促進數據開放利用、共享流通。充分發揮好各類政府投資基金引導作用，用好大規模設備更新再貸款、技術改造等政策支持制造業數字化轉型。加快培養一批既懂行業又懂數字化的復合型人才。

　　另外，“智改數轉”是推進新型工業化、促進產業轉型升級的重要舉措，但大量企業對“智改數轉”的認識不足，缺乏清晰的戰略目標和整體規劃。企業推進數字化轉型則是運用數字技術賦能生產要素，形成數字生產力，通過創新引領，實現數實融合，推進產業數字化和數字產業化發展。

　　“人工智能、大模型等數字技術的升級換代，進一步加速企業數字化轉型進程，這個過程中企業應重點關注四個方面：一是對標世界一流企業，提升經營管理數字化能力；二是數字技術與實體經濟深度融合，業務數字化是主戰場；三是數字平臺底座是數字化轉型的”新基建“；四是數據驅動，智能加速，大模型熱潮加速智能化升級。”魏代森建議。

　　對于數實融合過程中，屠嘉順也發現一些行業挑戰，一是，工業數據的收集與網絡互連問題，沒有大量的工業數據就無法進行大數據分析，沒有實時控制就無法實現AI端到端自動化控制。目前，我國工業制造企業的設備聯網率大約為29%，許多生產要素尚未聯網。現有的工業網絡在增加數據采集功能時面臨難度大、周期長的問題，這會對正常生產造成較大影響；二是，工業企業常常存在多個新舊IT系統并存，如何實現系統和數據的整合，持續部署新的智能化創新應用？智能化應用涉及5G、AI、大數據等多種技術的融合，技術門檻高，研發周期長。因此，需要一個智能化平臺，通過模塊化的軟件組合，降低開發難度，支持快速定制。

　　數實融合的未來新趨勢

　　隨著數實融合深度持續推進，并作為培育壯大的新動能、新優勢，和加快經濟發展的新質生產力，對于未來行業發展趨勢，鞏天嘯認為有以下幾方面：

　　一是制造業數字化轉型進入規模化推進階段，高端化智能化綠色化轉型步伐加快。從發展環節看，企業數字化改造正從生產輔助環節的信息化向核心制造環節、全鏈條的數字化、智能化拓展；從發展范圍看，數字化轉型不只是少數試點示范案例，它將成為大部分企業，包括中小企業的必修課；從行業看，數字化轉型將促進傳統產業轉型升級，激發新興產業和未來產業的發展，整體促進我國現代產業體系建設。

　　二是數據要素價值持續釋放，將成為培育發展新質生產力的核心要素。與傳統生產要素比較，數據要素具有高流動性、低成本復制、在更大范圍內呈現報酬遞增等特點，對制造業發展起到放大、疊加、倍增作用。數據在制造業各環節的不斷豐富和應用，將改變原有要素配置，擺脫傳統經濟增長方式、生產力發展路徑，升級價值創造模式，提升全要素生產率。

　　三是制造業領域的人工智能應用將更加豐富，帶動制造業創新加速。以人工智能等為代表的數字技術已經日益成為新一輪全球產業競爭的焦點所在。隨著生成式人工智能、大模型技術與制造業各類場景深度融合，面向垂直場景的行業大模型逐步涌現，展現出巨大的潛力，將成為推動制造業轉型升級的新引擎，加速新產品、新業態、新模式的產生，也加快了制造業發展速度和變革深度。

　　浪潮智能生產總經理助理魏紅表示，數據作為新型生產要素，其要素化、資源化、資產化對推動數實融合至關重要，要以數據要素為驅動，推進生產智能化，重點挖掘數據在離散制造和流程制造中的業務價值，提高全要素生產率，推動產業轉型升級，催生新產業。未來，需要不斷深化工業人工智能、大數據、算法模型、數字孿生等新技術研發應用，通過技術革命性突破和數據驅動，加速數字產業化和產業數字化，推動數實融合，最終推動傳統產業高端化、智能化、綠色化轉型升級，促進社會生產力實現新的躍升。(王珊珊)

　　轉自：中國工業報

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