王晓东 杨丹 周朕戎

　　在数字时代，以AI、大数据、云计算为代表的数字技术的革命性突破，能引发传统生产要素与以数据为代表的新生产要素的融合和创新配置，加速产业智能化进程，驱动生产力从“量变”到“质变”，推动数智生产力跃迁。
　　党的二十届三中全会审议通过了《中共中央关于进一步全面深化改革、推进中国式现代化的决定》，提出以国家标准提升引领传统产业优化升级，支持企业用数智技术、绿色技术改造提升传统产业。这是政府在重要政策文件中首次使用“数智”一词，体现了数字化与智能化融合发展的数智化已经成为行业共识。
　　在“十四五”时期和未来中长期发展中，需要进一步发挥数智化核心优势，消除数字技术、网络技术和智能技术的开发和应用壁垒，持续推动传统产业高质量发展。
　　一、数智化内涵
　　数智化内涵丰富，既包含以数字化、网络化、智能化为代表的不同技术范式的迭代演进，也包含这些新兴技术在产业系统中的广泛扩散和应用过程。
　　（一）以数字化为基础
　　数字化是数智化的基础。数字化是指以计算机数字控制为代表的数字技术在传感检测等动力装置的支持下将生产服务流程进行数字表达。数字化是信息系统关联物理系统的过程，一方面需要将不同来源、不同格式、不同语义的多源异构数据进行标准化统一，从而实现数据资源的互通互联；另一方面也需要将生产端和运营端的数据进行集成，从而便于业务间的协同管理和可视化呈现。
　　数字化通过将纸质文档、照片、视频、音频等形式的媒体转换为数字格式，实现信息的数字化存储、共享、分发和管理。这一过程不仅提高了信息的可访问性和可用性，还为后续的智能化处理提供了数据基础。
　　（二）呈现网络化特征
　　网络化是在数字化基础上，依托物联网、云计算、大数据等网络技术实现产品间、产线间、装备间、组织间的信息联通。这有助于打通组织间的“信息孤岛”，将企业生产资源和服务能力平台化，优化资源配置，提升产业链、供应链协同效率。
　　网络化过程有助于催生新业态、新模式，并实现节能环保、智能物流、联网车间、敏捷制造、远程运维、大规模个性化定制，以及全生命周期质量追溯等多个生产服务目标。
　　（三）智能化是数智化的核心
　　智能化在数字化、网络化基础上，依托新一代人工智能技术赋予制造和服务系统“自学习”能力。
　　与传统的基于确定性逻辑在静态环境中使用的数字系统不同，智能化过程可以通过对工艺、产品、服务产生的多源异构数据进行广泛且实时的归纳、识别和分析并自主解决新老问题。智能化所赋予的感知、认知和解决问题的能力可以应用于大多数制造和服务场景，这将释放人类创新潜能并极大促进生产力。
　　智能技术在我国传统产业中的应用还处于早期示范应用阶段，但已在预测性维护、质量检测、生产计划等多个作业场景下得到深度应用，并将广泛渗透到通信装备、汽车、能源、机械等传统领域。
　　（四）数智化强调数字化和智能化的有机融合
　　数字化为智能化提供了数据基础，而智能化则通过数据分析、机器学习等技术手段，实现了对数据的深度挖掘和价值发现。这种融合创新不仅推动了技术的不断进步，还促进了产业模式的变革和升级。主要体现在如下方面：
　　1.数据驱动：数智化以数据为核心，通过数字化手段收集数据，再通过智能化手段分析数据，形成有价值的信息和知识。这种数据驱动的方式使得决策更加科学、合理。
　　2.技术互补：数字化和智能化技术各有优势，数智化通过将它们有机结合，实现了优势互补。例如，数字化技术擅长于数据采集和存储，而智能化技术则擅长于数据分析和决策支持。两者结合，可以形成强大的数据处理和决策能力。
　　3.流程优化：数智化通过数字化和智能化的融合，优化了业务流程和管理流程。数字化使得流程更加透明、可追溯，而智能化则使得流程更加智能、高效。这种优化不仅提高了工作效率，还降低了成本，提升了企业的竞争力。
　　二、数智化赋能传统产业转型升级的成效
　　在科技日新月异的今天，数智化技术正以前所未有的速度渗透并深刻改变着传统产业的格局。从生产制造到服务管理，从产品创新到流程优化，数智化技术的应用为传统产业转型升级注入了强劲动力，取得了显著成效。
　　（一）生产效率的飞跃
　　数智化技术的引入，首先带来的便是生产效率的显著提升。通过自动化、智能化设备的广泛应用，传统产业的生产流程得以重构，人工操作被高精度、高效率的机器所取代。例如，在制造业中，智能机器人、自动化生产线等设备的引入，不仅提高了生产速度，还减少了人为因素导致的误差，使得产品质量更加稳定可靠。同时，基于大数据和云计算的智能调度系统，能够实时分析生产数据，优化生产计划，实现资源的精准配置，进一步提升生产效率。
　　（二）成本的有效降低
　　数智化技术的普及和应用，有效降低了传统产业的运营成本。一方面，通过优化生产流程、提高生产效率，企业能够在保证产品质量的前提下，减少资源浪费和能源消耗，降低生产成本。另一方面，数智化技术的应用还推动了供应链管理的智能化，实现了上下游企业之间的信息共享和协同合作，降低了采购成本、物流成本和库存成本。此外，通过精准营销和个性化服务，企业还能够更好地满足客户需求，提高市场响应速度，降低营销成本。
　　（三）产业结构的优化
　　数智化技术的应用推动了产业结构的优化和升级。一方面，通过引入新技术和新模式，传统产业得以转型升级为高技术、高附加值的新兴产业。另一方面，数智化技术还促进了产业链上下游企业之间的协同合作和信息共享，形成了更加紧密的产业生态体系。这种基于数智化技术的产业生态体系，不仅能够提升整个产业的竞争力，还能够推动区域经济的协同发展。
　　三、在数智化背景下传统产业发展中存在的问题
　　随着科技的飞速发展，数字经济和智能化技术已成为推动全球经济变革的重要力量。在这一背景下，传统产业面临着前所未有的机遇与挑战。然而，在数智化转型的浪潮中，传统产业也暴露出了一系列亟待解决的问题。
　　（一）数字基础设施薄弱
　　对于大部分传统中小企业而言，受限于人力、资金等条件的约束，普遍存在数字化水平较低的问题。这些企业缺乏良好的信息网络基础设施，难以在短期内实现数字化改造升级。这直接导致了企业在生产、运营、管理和营销等多个环节上，难以充分利用数智化技术带来的便利和效率提升。
　　（二）融合程度不足
　　传统产业与数智技术的融合程度有待加深。当前，许多传统产业的产品和技术大多处于产业链的中低端，表现为初级产品多而最终产品少、工业产品多而服务产品少、中低端技术产品多而高新技术产品和高附加值产品少。这种现状使得传统产业在市场竞争中处于不利地位，难以适应快速变化的市场需求。
　　（三）粗放式发展模式不适应数智化发展
　　传统产业总体上仍采用粗放式的发展模式，数智化赋能的产业链协作程度不高。这制约了社会总体资源配置效率的提升。传统产业往往存在生产技术工艺和装备比较落后、产业结构和产品结构不合理、专业化水平低和自主创新能力较弱等问题。同时，对于能源和资源的消耗也较大，不利于可持续发展。
　　（四）数据应用与隐私保护矛盾
　　随着数智化技术的应用，数据已成为企业的重要资产。然而，在数据的应用过程中，隐私保护与共享应用之间的矛盾日益凸显。如何在保护用户隐私的同时实现数据的最大化利用，是传统产业在数智化转型过程中必须面对的问题。此外，数据壁垒和资源垄断的问题也逐渐显现，部分头部企业掌握着大量的数据资源，可能会形成新的行业垄断。
　　四、传统产业数智化转型中面临的障碍与挑战
　　目前，我国传统产业数智化改造成效显著，示范工厂、标杆工厂和灯塔工厂建设稳步推进，世界级先进制造企业不断涌现。但就总体而言，我国传统产业数智化程度仍然偏低。广大传统产业企业，尤其是中小企业，在数智化改造过程中仍面临多种障碍与挑战。
　　（一）数智化改造的成本高
　　传统产业在数智化改造过程中面临着经济成本高昂的问题，这一挑战成为许多企业转型升级的绊脚石。主要表现在如下方面：
　　1.技术更新与研发投入巨大
　　数智化改造的核心在于引入先进的数字技术和智能技术，如云计算、大数据、人工智能、物联网等。这些技术的快速发展和不断迭代，要求企业持续投入大量资金进行技术研发和更新。从硬件设备的购置到软件系统的开发，再到技术人员的培训，每一个环节都需要巨额的资金支持。此外，由于技术更新换代迅速，企业还需要不断跟进最新技术趋势，以避免被市场淘汰，这进一步加剧了技术投入的压力。
　　2.软硬件设备投资高昂
　　数智化改造离不开先进的软硬件设备支持。从智能传感器、自动化生产线到数据中心、云计算平台，这些设备的购置和维护成本往往高昂。对于许多传统企业来说，这些设备不仅价格昂贵，而且需要专业的技术人员进行安装和维护，这无疑增加了企业的运营成本。此外，随着企业规模的扩大和生产需求的增长，设备升级和扩容也成为常态，进一步推高了企业的投资成本。
　　3.业务流程与管理模式变革成本高
　　数智化改造不仅仅是技术层面的升级，更是企业业务流程和管理模式的深刻变革。为了实现数智化转型，企业需要重新梳理和优化业务流程，打破部门壁垒，实现数据共享和协同作业。这需要对现有的组织架构、管理制度和业务流程进行全面调整和优化，涉及到多个部门和岗位的调整和重组。这些变革不仅需要投入大量的人力、物力和财力资源，还需要克服来自内部的阻力和惯性思维。
　　（二）关键核心技术不足
　　在数智化赋能传统产业转型升级的过程中，关键核心技术不足的表现主要体现在以下几个方面：
　　1.数字化技术基础薄弱
　　一是数据采集与处理能力有限。许多传统产业企业在数据采集、处理和存储方面存在技术瓶颈，无法有效收集和处理海量数据，限制了数据的进一步挖掘和应用。二是数据标准不统一。由于行业内部缺乏统一的数据标准，不同企业间的数据难以实现互通互联，形成了数据孤岛，阻碍了数据的共享和利用。
　　2.网络化技术发展滞后
　　一是网络基础设施不完善。部分传统产业所在地区的网络基础设施落后，网络带宽不足、延迟高，难以满足大数据传输和实时交互的需求。二是工业互联网平台缺失。工业互联网平台是实现网络化制造的关键，但当前工业互联网平台的建设和应用仍处于初级阶段，平台功能不完善，难以支撑大规模的数字化改造。
　　3.智能化技术核心能力不足
　　一是核心算法与模型缺失。在智能制造、智能服务等领域，需要先进的算法和模型来支撑智能决策和优化。然而，我国在部分核心算法和模型方面仍依赖进口，自主创新能力不足。二是智能设备与系统国产化率低。智能设备和系统是智能制造的重要组成部分，但目前我国在高端智能设备和系统方面的国产化率较低，大多依赖进口，增加了企业成本，也限制了技术应用的自主可控性。
　　（三）复合专业人才供给不足
　　传统产业数智化需要大量兼具技术开发和传统产业知识的复合型人才支撑。在数智化背景下，我国传统产业转型升级中面临的人才困境主要有：
　　1.专业人才供给总量不足
　　尽管随着我国教育体系的不断优化，相关领域人才供给量明显增加，但在新一代信息技术、集成电路、高端装备等数智化关键领域，领军人才和创新型人才的供需矛盾问题仍然存在。
　　2.人才分布结构失衡
　　我国在新一代人工智能等数智化前沿领域的领军人才和创新型人才主要集中在平台型互联网企业，具有传统产业背景，能够支撑数智化在不同传统领域延伸的复合型人才缺乏。其背后原因可能在于，我国高校面向数智化前沿领域的人才培养体系还未成熟，理论知识未能与实践需求同频对接，产教融合生态体系尚未充分覆盖广大高校和各类实体企业。
　　3.人才流失严重
　　由于数智化转型的推进需要大量的复合专业人才，而市场上这类人才又相对稀缺，因此企业在吸引和留住人才方面面临着巨大的挑战。一些企业可能由于薪资待遇、工作环境、职业发展等方面的不足而难以留住优秀的人才；同时，一些人才也可能由于个人发展需求或其他原因而选择离开传统产业领域。这种人才流失的现象进一步加剧了复合专业人才供给不足的问题。
　　五、数智化赋能传统产业转型升级的对策建议
　　传统产业数智化改造是数字经济和实体经济融通发展的桥梁，也是新时期我国经济高质量发展的必然选择。因此，未来要进一步凝聚社会共识，坚定传统产业基础广泛转型升级的信心和决心，同时也要继续发挥制度优势，积极引导市场力量加快推进传统产业数智化改造广度和深度。
　　（一）加强政策支持与引导
　　一是制定针对性政策。政府应出台一系列针对传统产业数智化转型的政策，包括财政补贴、税收减免、低息贷款等优惠措施，以降低企业转型成本，提高转型积极性。二是建立示范项目。选取具有代表性的传统产业企业，开展数智化转型示范项目，通过成功案例的推广，带动更多企业参与转型。三是推动标准制定与规范引导。推动制定传统产业数智化转型的相关标准，规范企业转型行为，提高转型质量和效率。同时加强规范引导，通过政策引导、行业自律等方式，推动传统产业企业按照规范要求进行数智化转型。
　　（二）完善数智化基础设施、平台建设
　　一是完善信息基础设施。加强信息基础设施建设，提高网络覆盖率和带宽，为传统产业数智化转型提供坚实的信息基础。二是建设并完善数智化平台。鼓励建设行业级、区域级数智化平台，为传统产业企业提供数智化转型所需的各类服务和支持；要充分发挥行业协会、产业联盟、系统解决方案供应商等各类赋能平台的枢纽作用，通过引入科学方法持续完善对等各类赋能平台的评价体系和激励机制，大力精简整合低效平台；积极探索各类赋能平台的市场化运营手段，以市场机制提升运营效率；通过试点示范等方式，鼓励传统产业龙头企业、平台型互联网企业等各类市场主体向系统解决方案供应商转型，增加对各类细分传统行业数智化赋能覆盖度，为广大中小企业提供定制化转型方案。
　　（三）实施大规模技术升级工程
　　一是采用多种市场化政策工具，鼓励链主企业、系统解决方案供应商、金融机构积极参与数智化改造工程，鼓励融资租赁、供应链金融等多种形式的金融创新，切实降低广大企业技术改造成本。二是加强示范宣传推广，由政府部门牵头，围绕数智化改造典型案例积极召开现场推广会，降低信息不对称。三是要积极搭建应用场景，利用政府引导基金积极推动新技术新产品的迭代和新业态新模式的示范应用。
　　（四）建立复合型人才培养机制
　　一是明确数智创新人才的能力素质标准。在充分考虑企业对人才能力需求的基础上，对各级数智技能人才的专业能力以及业务运营、风险管控等能力作出界定，推动数智专业技术人才与各传统行业的融合。二是深化校企合作、政企合作，通过建设企业大学、企业培训基地等方式，鼓励高校根据市场人才需求开设相应的培训课程，为培育既精通信息技术又熟悉经营管理的人才队伍夯实基础。三是激发行业协会、培训机构、咨询公司等在数智技能人才培育中的作用，促进数智技能人才培育体系的形成。
　　（五）强化数据安全与隐私保护
　　一是加强数据安全管理。建立健全数据安全管理制度，加强数据加密、访问控制等安全措施，确保数据安全。二是保护用户隐私，在数智化转型过程中，要严格遵守相关法律法规，保护用户隐私，防止数据泄露和滥用。三是引入先进的数据加密技术，确保数据在传输与存储过程中的绝对安全。四是建立用户数据保护专员制度，负责监督数据使用的合规性，及时响应并处理用户隐私投诉。
　　六、结语
　　在数智化浪潮的推动下，传统产业正经历着深刻的转型升级。通过数字化、网络化和智能化的深度融合，传统产业不仅提升了生产效率与产品质量，还优化了成本结构，增强了创新能力，推动了产业结构的优化升级。面对数智化转型中的挑战与障碍，需要政府、企业和社会各界的共同努力，加强政策支持、完善基础设施建设、推动产业链协同与生态构建，并着力培养复合型专业人才。未来，随着数智化技术的不断发展和普及应用，传统产业将迎来更加广阔的发展前景，为经济高质量发展注入强劲动力。（作者单位：山西省国有资本运营研究院有限公司）