促进数字技术与制造业深度融合
所谓制造业数字化转型，是大数据、云计算、人工智能、工业互联网等多种数字技术的集群式创新突破及其与制造业的深度融合，对制造业的设计研发、生产制造、仓储物流、销售服务等进行全流程、全链条、全要素的改造，充分发挥数据要素的价值创造作用。分析来看，数字化转型能够有效破解“大而不强、全而不优”的发展掣肘，有利于优化生产流程、推进降本增效，有利于提升供给质量、创造服务价值，有利于拓宽销售渠道、实现产品溯源。进一步看，制造业数字化转型亦可以促进生产要素的再重组，催生新业态新模式，引领发展新方向，推动制造业质量变革、效率变革和动力变革，提升自主创新能力，实现从数量扩张向质量提升的战略性转变。
不容忽视的是，我国是制造业大国，但与国际先进制造水平相比仍有不小差距。目前，我国制造业数字化转型面临诸多挑战，包括核心技术自主研发能力薄弱、综合性服务商规模不足、核心技术人才供给匮乏、数据管理规范尚不明晰等，这些难题亟待破解。持续推动制造业数字化转型，需要瞄准这些短板弱项精准施策，坚持创新导向，把握数字浪潮新机遇，更好实现数字技术与制造业的深度融合。
一方面，要加强核心技术攻关，构建制造业创新网络。在技术创新方面，要聚焦底层操作系统、高端芯片等领域的研发和迭代升级，建立自主可控、安全可靠的信息技术体系。在这一过程中，要促进创新链和产业链精准对接，围绕制造业发展需求布局数字技术创新项目，消除科技创新中的“孤岛现象”；依托制造业创新中心、数字产业创新联盟等载体，开展关键共性技术研发供给；通过技术成果转化等方式，加速技术成果向制造业生产力转化。在应用创新方面，要加快制造业领域5G网络部署，推动5G应用向核心生产环节渗透；搭建工业互联网平台体系，推动人工智能、区块链、大数据等技术在制造领域的创新融合。
另一方面，要提升数字化转型服务商供给质量，强化数字转型服务。制造业数字化转型尚面临技术支持薄弱、整体规划模糊等挑战，数字化转型服务商能够帮助企业有效解决问题、规避风险。因此，可考虑围绕诊断咨询、架构设计、运行维护、监管测评等综合服务需求，培育优质的数字化转型服务商，夯实服务基础和技术能力，全链条、多环节、高质量赋能制造业数字化转型；面向更为广泛的应用场景，开发复用性高、通用性强、可规模化推广的解决方案，增强解决方案供给能力；引导数字化转型服务商精准对接企业转型难点，定制开发个性化解决方案；进一步发挥平台的连接枢纽作用，加强制造企业和平台企业间的合作交流，鼓励平台企业开发更多转型产品和服务，不断提升工业互联网平台服务能力。
除了在技术和服务上下功夫，加快制造业数字化转型，实现数字技术与制造业深度融合，还需要重视人才建设和数据管理两个重点领域。
其一，要建设技术人才队伍，健全人才培养机制。鼓励企业建设数字化人才团队，建立健全数字高质量人才培养机制，培养数字化生产、运营、管理等领域的复合型创新人才。特别是要支持企业与科研机构、高校展开深度合作，着力推进“政产学研用金”一体化建设，积极举办专家企业对接会、学术交流等活动，探索更具价值的复合型人才培养模式。同时，还要以数字经济创新平台为载体，打造数字化产业集聚区，以产业集群和规模效应吸引数字人才。
其二，要完善数据管理制度，推动数据汇聚共享。要看到的是，制造业设备繁多，应用场景复杂，存在大量多元异构数据，导致不同行业、企业、系统之间的数据难以兼容。对此，要推进国家工业互联网大数据中心建设，规范数据接口标准和统计口径，整合产业链、供应链、价值链数据，探索跨行业、跨领域、跨区域的数据共享，提升对数据的存储、清洗、加工、防护等管理能力；加快推进在化工、汽车、机械等离散制造行业内打造流程统一、标准一致、上下游数据互通的数据管理中心，推动行业内数据资源的高效流通；鼓励工业设备企业开放数据接口，推动企业构建信息化系统及数据中台，整合集成内外部数据，释放数据潜在价值。
来源：经济日报 作者：张凌翔陆婉樱