以人工智能(AI) 為代表的新一代信息技術(shù)的廣泛涌現(xiàn)，與我國(guó)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)大勢(shì)相得益彰：一方面，我國(guó)豐富的工業(yè)體系為數(shù)字技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和智能技術(shù)提供了豐富的應(yīng)用場(chǎng)景;另一方面，傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的數(shù)智化是其實(shí)現(xiàn)新、舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換和全球價(jià)值鏈躍遷的重要抓手。在近年來(lái)的產(chǎn)業(yè)發(fā)展實(shí)踐中，我國(guó)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的數(shù)智化改造一直是新型工業(yè)化建設(shè)的重點(diǎn)工程和主攻方向。在“十四五”時(shí)期和未來(lái)中長(zhǎng)期發(fā)展中，需要進(jìn)一步發(fā)揮數(shù)智化核心優(yōu)勢(shì)，消除數(shù)字技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和智能技術(shù)的開發(fā)和應(yīng)用壁壘，持續(xù)推動(dòng)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。為此，本文從解析數(shù)智化內(nèi)涵出發(fā)，在分析數(shù)智化賦能傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的機(jī)制、路徑及所面臨障礙的基礎(chǔ)上，提出對(duì)策建議。
1 數(shù)智化內(nèi)涵解構(gòu)
數(shù)智化內(nèi)涵豐富，既包含以數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化為代表的不同技術(shù)范式的迭代演進(jìn)，也包含這些新興技術(shù)在產(chǎn)業(yè)系統(tǒng)中的廣泛擴(kuò)散和應(yīng)用過程。
1.1 數(shù)字化內(nèi)涵及產(chǎn)業(yè)應(yīng)用
數(shù)字化是指以計(jì)算機(jī)數(shù)字控制為代表的數(shù)字技術(shù)在傳感檢測(cè)等動(dòng)力裝置的支持下將生產(chǎn)服務(wù)流程進(jìn)行數(shù)字表達(dá)。數(shù)字化是信息系統(tǒng)關(guān)聯(lián)物理系統(tǒng)的過程，一方面需要將不同來(lái)源、不同格式、不同語(yǔ)義的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化統(tǒng)一，從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資源的互通互聯(lián);另一方面也需要將生產(chǎn)端和運(yùn)營(yíng)端的數(shù)據(jù)進(jìn)行集成，從而便于業(yè)務(wù)間的協(xié)同管理和可視化呈現(xiàn)。
在數(shù)字技術(shù)的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用方面，我國(guó)已經(jīng)從試點(diǎn)示范過渡到大規(guī)模推廣應(yīng)用階段。例如，在浙江、廣東、江蘇、福建等地富有成效地推廣“機(jī)器換人”“數(shù)字化改造”等工程示范下，一大批傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)企業(yè)已經(jīng)在設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、營(yíng)運(yùn)、服務(wù)等流程應(yīng)用了數(shù)控系統(tǒng)和數(shù)字化裝備。但總體來(lái)說，我國(guó)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)基數(shù)龐大，數(shù)字化普及率還不高，特別是廣大中小企業(yè)缺乏能力，也缺乏動(dòng)力進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型。
1.2 網(wǎng)絡(luò)化內(nèi)涵及產(chǎn)業(yè)應(yīng)用
網(wǎng)絡(luò)化是在數(shù)字化基礎(chǔ)上，依托以物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)為代表的網(wǎng)絡(luò)技術(shù)實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品間、產(chǎn)線間、裝備間、組織間的信息聯(lián)通。網(wǎng)絡(luò)化過程通過打通組織間的“信息孤島”，將企業(yè)生產(chǎn)資源和服務(wù)能力平臺(tái)化，從而更大范圍、更高效、更精準(zhǔn)的優(yōu)化資源配置，進(jìn)而提升產(chǎn)業(yè)鏈、供應(yīng)鏈協(xié)同。網(wǎng)絡(luò)化過程有助于催生新業(yè)態(tài)、新模式，并實(shí)現(xiàn)節(jié)能環(huán)保、智能物流、聯(lián)網(wǎng)車間、敏捷制造、遠(yuǎn)程運(yùn)維、大規(guī)模個(gè)性化定制，以及全生命周期質(zhì)量追溯等多個(gè)生產(chǎn)服務(wù)目標(biāo)。
網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在我國(guó)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)中的應(yīng)用處在以實(shí)現(xiàn)大規(guī)模擴(kuò)散為目標(biāo)的商業(yè)性示范應(yīng)用階段，未來(lái)市場(chǎng)前景廣闊。繼國(guó)務(wù)院發(fā)布《關(guān)于深化“互聯(lián)網(wǎng)+先進(jìn)制造業(yè)”發(fā)展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的指導(dǎo)意見》 后，北京、江蘇、山東、浙江、廣東等多地相繼出臺(tái)扶持配套政策，并依托試點(diǎn)示范工程，培育匯聚了一批工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)企業(yè)。目前，全國(guó)重點(diǎn)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)已達(dá)32家，覆蓋能源、裝備、材料等多個(gè)傳統(tǒng)領(lǐng)域。這些平臺(tái)企業(yè)既有來(lái)自傳統(tǒng)工業(yè)龍頭的孵化。例如，由海爾集團(tuán)自身孵化打造的專注大規(guī)模個(gè)性化定制服務(wù)的卡奧斯 (COSMOPlat) 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái);也有來(lái)自傳統(tǒng)軟件商的工業(yè)云轉(zhuǎn)型，如用友精智工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái);還有來(lái)自互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)向先進(jìn)制造的延伸，如阿里云supET工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)。根據(jù)2021年工業(yè)和信息化部印發(fā)的《“十四五”信息化和工業(yè)化深度融合發(fā)展規(guī)劃》，我國(guó)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)滲透率在“十四五”時(shí)期將呈快速增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)。
1.3 智能化內(nèi)涵及產(chǎn)業(yè)應(yīng)用
智能化是在數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化基礎(chǔ)上，依托以新一代人工智能為代表的智能技術(shù)賦予制造和服務(wù)系統(tǒng)“自學(xué)習(xí)”(self-learning) 的能力。與傳統(tǒng)的基于確定性邏輯在靜態(tài)環(huán)境中使用的數(shù)字系統(tǒng)不同，智能化過程可以通過對(duì)工藝、產(chǎn)品、服務(wù)產(chǎn)生的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行廣泛且實(shí)時(shí)的歸納、識(shí)別和分析并自主解決新老問題。智能化所賦予的感知、認(rèn)知和解決問題的能力可以應(yīng)用于大多數(shù)制造和服務(wù)場(chǎng)景，這將釋放人類創(chuàng)新潛能并極大促進(jìn)生產(chǎn)力。
智能技術(shù)在我國(guó)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)中的應(yīng)用還處于早期示范應(yīng)用階段。一方面我國(guó)人工智能芯片市場(chǎng)保持高速發(fā)展，其中圖形處理器 (GPU) 和現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列(FPGA) 市場(chǎng)已經(jīng)被英偉達(dá)、英特爾等國(guó)際巨頭所壟斷，專用集成電路 (ASIC) 市場(chǎng)還存在較大競(jìng)爭(zhēng)空間。另一方面，新一代人工智能正逐漸在預(yù)測(cè)性維護(hù)、質(zhì)量檢測(cè)、生產(chǎn)計(jì)劃等多個(gè)作業(yè)場(chǎng)景下得到深度應(yīng)用，并將廣泛滲透到通信裝備、汽車、能源、機(jī)械等傳統(tǒng)領(lǐng)域。目前，我國(guó)已有超過 3 000 家人工智能企業(yè)，位列世界第二，在智能芯片、基礎(chǔ)架構(gòu)、操作系統(tǒng)、工具鏈、基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)、智能終端、深度學(xué)習(xí)平臺(tái)、大模型等多個(gè)領(lǐng)域開展創(chuàng)新活動(dòng)，具有一定的國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力，產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過 4 000 億元，初具集群化態(tài)勢(shì)。預(yù)計(jì)到2035年，我國(guó)規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)將普遍實(shí)現(xiàn)智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)。
2 數(shù)智化賦能傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的機(jī)制與路徑
技術(shù)驅(qū)動(dòng)創(chuàng)新是數(shù)字技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和智能技術(shù)驅(qū)動(dòng)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的主要理論模式和核心機(jī)制，這一過程結(jié)合我國(guó)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展基礎(chǔ)，衍生出以“并行推進(jìn)、融合發(fā)展”為主要特征的多種實(shí)踐路徑。
2.1 數(shù)智化驅(qū)動(dòng)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展
(1)數(shù)智化可以支持以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的產(chǎn)業(yè)模式創(chuàng)新。如前所述，網(wǎng)絡(luò)化過程不僅可以打破企業(yè)內(nèi)部“信息孤島”，減少企業(yè)與企業(yè)、企業(yè)與個(gè)體消費(fèi)者間的溝通成本和溝通距離，還可以重塑產(chǎn)業(yè)鏈、供應(yīng)鏈分工協(xié)作模式，為服務(wù)業(yè)向制造業(yè)延伸及制造業(yè)向服務(wù)業(yè)轉(zhuǎn)型奠定基礎(chǔ)，并逐漸形成共享制造、柔性制造、遠(yuǎn)程服務(wù)、質(zhì)量溯源，以及大規(guī)模個(gè)性化定制等多種以創(chuàng)新為導(dǎo)向、以市場(chǎng)客戶為中心的新業(yè)態(tài)、新模式。當(dāng)前，百度、阿里、網(wǎng)易等平臺(tái)型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)依托新一代信息技術(shù)優(yōu)勢(shì)向傳統(tǒng)制造領(lǐng)域滲透是數(shù)智化驅(qū)動(dòng)下產(chǎn)業(yè)模式創(chuàng)新的具體體現(xiàn)。
(2)數(shù)智化可以支持產(chǎn)品創(chuàng)新。數(shù)智化不僅可以提升現(xiàn)有產(chǎn)品質(zhì)量和功能，還能夠幫助企業(yè)開發(fā)新產(chǎn)品進(jìn)入新領(lǐng)域。① 數(shù)字技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和智能技術(shù)作為共性使能技術(shù)，可以通過嵌入操作系統(tǒng)等方式，應(yīng)用在不同領(lǐng)域、不同行業(yè)中，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品從低端到高端的邁進(jìn)，如智能手機(jī)、智能汽車、智能家電等。② 數(shù)智化相關(guān)技術(shù)也可以通過加速和擴(kuò)展知識(shí)的創(chuàng)造過程，提升企業(yè)新產(chǎn)品開發(fā)能力。一方面，深度學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺等人工智能關(guān)鍵技術(shù)的應(yīng)用可以極大提高信息檢索和數(shù)據(jù)處理效率。以往技術(shù)變革的早期跡象往往需要通過大量專利或科技文獻(xiàn)的查閱并結(jié)合專家經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行判斷，而人工智能技術(shù)可以在數(shù)秒內(nèi)完成對(duì)新興技術(shù)主題的辨別;另一方面，數(shù)智化相關(guān)技術(shù)還可以通過采集、處理、分析和整合多源異構(gòu)數(shù)據(jù)擴(kuò)大知識(shí)檢索范圍，提高不同知識(shí)節(jié)點(diǎn)重組的幾率。例如，特斯拉利用基于駕駛行為的用戶畫像進(jìn)入車險(xiǎn)市場(chǎng)，生物制藥領(lǐng)域通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法進(jìn)行化合物識(shí)別和發(fā)現(xiàn)新的工業(yè)材料。
(3)數(shù)智化可以支持生產(chǎn)工藝創(chuàng)新。① 數(shù)字技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和智能技術(shù)的綜合使用可以模擬復(fù)雜工藝過程，并通過深度學(xué)習(xí)和優(yōu)化算法找到最佳的工藝參數(shù)組合，從而提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。例如，數(shù)字孿生技術(shù)可以極大降低試驗(yàn)、檢測(cè)、生產(chǎn)的試錯(cuò)成本，并顯著減少新產(chǎn)品開發(fā)周期。② 數(shù)智化可以強(qiáng)化企業(yè)對(duì)海量生產(chǎn)數(shù)據(jù)的分析能力，發(fā)現(xiàn)隱藏的規(guī)律和趨勢(shì)，幫助預(yù)測(cè)潛在的問題并提前采取措施進(jìn)行調(diào)整。例如，人工智能不僅可以用于識(shí)別工藝或產(chǎn)品缺陷，并實(shí)施預(yù)測(cè)性維護(hù)，還可以應(yīng)用在數(shù)字安全領(lǐng)域檢測(cè)互聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)漏洞。此外，數(shù)智化還可以實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)服務(wù)過程的自動(dòng)化和智能控制，根據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)調(diào)整工藝參數(shù)，以適應(yīng)不同情況下的生產(chǎn)需求。
2.2 我國(guó)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)數(shù)智化改造主要路徑
從20世紀(jì)50年代開始，西方發(fā)達(dá)國(guó)家便開始進(jìn)行傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的數(shù)智化改造，先后經(jīng)歷了漫長(zhǎng)的從數(shù)字化到網(wǎng)絡(luò)化并面向智能化的串聯(lián)式發(fā)展過程。例如，德國(guó)“工業(yè)4.0”戰(zhàn)略強(qiáng)調(diào)在其扎實(shí)的數(shù)字化工業(yè)基礎(chǔ)上進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)化升級(jí)。但是這種串聯(lián)式發(fā)展路徑并不適用于我國(guó)：一方面，新一代人工智能技術(shù)的出現(xiàn)為我國(guó)實(shí)現(xiàn)技術(shù)趕超打開了機(jī)會(huì)窗口;另一方面，我國(guó)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)由于行業(yè)間、區(qū)域間、企業(yè)間基礎(chǔ)差異顯著，如果按照西方串聯(lián)式發(fā)展路徑，可能錯(cuò)失產(chǎn)業(yè)趕超機(jī)會(huì)。因此，我國(guó)不能完全照搬西方發(fā)展路線。目前，在各級(jí)政府自上而下地推進(jìn)數(shù)智化改造實(shí)踐中，逐漸摸索形成了以“并行推進(jìn)、融合發(fā)展”為特征的多種數(shù)智化改造路徑，為其他后發(fā)國(guó)家在傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域的快速追趕提供了寶貴的經(jīng)驗(yàn)。
第一類路徑是遵循西方的串聯(lián)式改造路線。改革開放以來(lái)，少數(shù)領(lǐng)先企業(yè)在國(guó)際合作和競(jìng)爭(zhēng)過程中積極引入先進(jìn)裝備和技術(shù)、積極布局?jǐn)?shù)智化改造。典型案例如，三一重工股份有限公司在夯實(shí)數(shù)字化建設(shè)基礎(chǔ)上，建立全球統(tǒng)一架構(gòu)的運(yùn)營(yíng)管理系統(tǒng)，并將虛擬現(xiàn)實(shí)、數(shù)字仿真等技術(shù)應(yīng)用在全球協(xié)同設(shè)計(jì)、研發(fā)和生產(chǎn)過程，以此實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)化升級(jí)，并在新一代人工智能快速發(fā)展大背景下，積極利用車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程維護(hù)。
第二類路徑是傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)企業(yè)根據(jù)自身發(fā)展需求并行推進(jìn)數(shù)字化和網(wǎng)絡(luò)化改造，以抓住智能化機(jī)遇。這類企業(yè)基數(shù)龐大，在沒有數(shù)字化基礎(chǔ)或僅有薄弱的數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化基礎(chǔ)的前提下，同時(shí)進(jìn)行數(shù)字化和網(wǎng)絡(luò)化改造。例如，新疆金風(fēng)科技股份有限公司作為我國(guó)最早從事風(fēng)電機(jī)組研發(fā)與制造的企業(yè)，在成立伊始便以數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化為導(dǎo)向不斷優(yōu)化管理、研發(fā)和生產(chǎn)系統(tǒng)，逐步建立了數(shù)字化風(fēng)電場(chǎng)整體解決方案。需要指出的是，在實(shí)踐中，少數(shù)企業(yè)如浙江春風(fēng)動(dòng)力股份有限公司并沒有遵循傳統(tǒng)的從數(shù)字化到網(wǎng)絡(luò)化的升級(jí)路線，而是先行網(wǎng)絡(luò)化改造，然后“以高打低”式地補(bǔ)齊數(shù)字化短板。
第三類路徑是外部利益相關(guān)者驅(qū)動(dòng)下的數(shù)智化升級(jí)。相關(guān)利益相關(guān)者既包括系統(tǒng)解決方案供應(yīng)商，也包括鏈主企業(yè)、公共服務(wù)平臺(tái)及產(chǎn)業(yè)園區(qū)等。例如，浙江陀曼精密機(jī)械有限公司作為軸承行業(yè)系統(tǒng)解決方案供應(yīng)商，服務(wù)于多家中小企業(yè)的數(shù)字化生產(chǎn)線改造和工業(yè)上云。這些外部驅(qū)動(dòng)因素的背后體現(xiàn)了當(dāng)前我國(guó)各級(jí)政府依靠多元主體，以市場(chǎng)化方式推動(dòng)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的政策思路。典型案例如浙江省政府通過積極引導(dǎo)、分類和認(rèn)證系統(tǒng)解決方案供應(yīng)商，并結(jié)合推動(dòng)金融機(jī)構(gòu)工具創(chuàng)新及媒體宣傳培訓(xùn)等方式，在面向廣大中小企業(yè)推廣“機(jī)器換人”過程中取得了顯著成效。
3 數(shù)智化賦能傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)面臨的障礙與挑戰(zhàn)
目前，我國(guó)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)數(shù)智化改造成效顯著，示范工廠、標(biāo)桿工廠和燈塔工廠建設(shè)穩(wěn)步推進(jìn)，世界級(jí)先進(jìn)制造企業(yè)不斷涌現(xiàn)。但就總體而言，我國(guó)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)數(shù)智化程度仍然偏低。廣大傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)企業(yè)，尤其是中小企業(yè)，在數(shù)智化改造過程中仍面臨多種障礙。
3.1 數(shù)智化改造經(jīng)濟(jì)成本高
傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)企業(yè)的數(shù)智化改造不僅涉及軟硬件采購(gòu)、設(shè)備升級(jí)、員工技能提升以及組織結(jié)構(gòu)調(diào)整，還需要考慮新技術(shù)、新裝備的穩(wěn)定性及其與當(dāng)前生產(chǎn)服務(wù)系統(tǒng)的適配性。因此，對(duì)于大多數(shù)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)企業(yè)而言，數(shù)智化是一項(xiàng)高門檻、高投入、長(zhǎng)周期且存在一定不確定性的復(fù)雜系統(tǒng)工程。盡管當(dāng)前各級(jí)政府部門對(duì)數(shù)智化改造項(xiàng)目，如“機(jī)器換人”“企業(yè)上云”等給予綜合獎(jiǎng)補(bǔ)等多種形式的資金支持，但多數(shù)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)企業(yè)受自身利潤(rùn)限制，實(shí)質(zhì)性投入仍十分有限，且通常只做局部調(diào)整，難以發(fā)揮數(shù)智化整體效益，這會(huì)使其被動(dòng)鎖定在既有技術(shù)范式體系內(nèi)，難以實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)效率和生產(chǎn)質(zhì)量的躍遷。
3.2 產(chǎn)業(yè)配套支撐有待完善
廣大傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)企業(yè)，特別是中小企業(yè)數(shù)字化基礎(chǔ)薄弱，生產(chǎn)服務(wù)數(shù)據(jù)采集率低，產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈協(xié)同難，難以依靠自身能力進(jìn)行數(shù)智化改造，嚴(yán)重依賴系統(tǒng)解決方案供應(yīng)商、行業(yè)龍頭、公共服務(wù)平臺(tái)等外部利益相關(guān)者的賦能。雖然我國(guó)目前已探索出由關(guān)鍵市場(chǎng)主體驅(qū)動(dòng)的傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)數(shù)智化改造路徑，但產(chǎn)業(yè)共性技術(shù)研發(fā)支撐不足、系統(tǒng)解決方案服務(wù)水平低、公共服務(wù)平臺(tái)及產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟帶動(dòng)性不強(qiáng)等問題依然普遍，市場(chǎng)上可供采納的數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化解決方案通常僅具通用性，無(wú)法滿足細(xì)分行業(yè)、特定企業(yè)的個(gè)性化需求，這會(huì)進(jìn)一步產(chǎn)生傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)數(shù)智化改造過程中面向產(chǎn)業(yè)共性技術(shù)的二次開發(fā)成本。
3.3 關(guān)鍵核心技術(shù)亟待攻克
我國(guó)產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)不牢，一些關(guān)鍵技術(shù)嚴(yán)重依賴國(guó)外進(jìn)口。例如在人工智能芯片領(lǐng)域，美國(guó)、德國(guó)、日本和韓國(guó)在芯片設(shè)備、芯片材料和芯片設(shè)計(jì)市場(chǎng)具有壟斷統(tǒng)治地位。雖然我國(guó)已經(jīng)開始在專用芯片領(lǐng)域開始布局，但仍主要沿用國(guó)外算法架構(gòu)設(shè)計(jì)。此外，主要工業(yè)設(shè)計(jì)軟件和制造執(zhí)行系統(tǒng) (MES) 也被國(guó)際廠商所壟斷。這種缺陷一方面提高了傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)數(shù)智化改造成本，另一方面也加劇了產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈自主可控風(fēng)險(xiǎn)。其背后原因在于，我國(guó)企業(yè)長(zhǎng)期以來(lái)研發(fā)強(qiáng)度低于國(guó)際同行，難以在高研發(fā)強(qiáng)度技術(shù)領(lǐng)域同外國(guó)同行形成競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)。這也進(jìn)一步導(dǎo)致了我國(guó)芯片、工業(yè)軟件等關(guān)鍵核心領(lǐng)域的創(chuàng)新生態(tài)不完整，特別是在標(biāo)準(zhǔn)制定方面缺乏話語(yǔ)權(quán)。
3.4 復(fù)合專業(yè)人才供給不足
傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)數(shù)智化需要大量兼具技術(shù)開發(fā)和傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)知識(shí)的復(fù)合型人才支撐。一方面，我國(guó)目前專業(yè)人才供給總量不足。盡管隨著我國(guó)教育體系的不斷優(yōu)化，相關(guān)領(lǐng)域人才供給量明顯增加，但在新一代信息技術(shù)、集成電路、高端裝備等數(shù)智化關(guān)鍵領(lǐng)域，領(lǐng)軍人才和創(chuàng)新型人才的供需矛盾問題仍然存在。另一方面，人才分布結(jié)構(gòu)失衡問題也同樣明顯。我國(guó)在新一代人工智能等數(shù)智化前沿領(lǐng)域的領(lǐng)軍人才和創(chuàng)新型人才主要集中在平臺(tái)型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，具有傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)背景，能夠支撐數(shù)智化在不同傳統(tǒng)領(lǐng)域延伸的復(fù)合型人才缺乏。其背后原因可能在于，我國(guó)高校面向數(shù)智化前沿領(lǐng)域的人才培養(yǎng)體系還未成熟，理論知識(shí)未能與實(shí)踐需求同頻對(duì)接，產(chǎn)教融合生態(tài)體系尚未充分覆蓋廣大高校和各類實(shí)體企業(yè)。
4 數(shù)智化賦能傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的對(duì)策建議
傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)數(shù)智化改造是數(shù)字經(jīng)濟(jì)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)融通發(fā)展的橋梁，也是新時(shí)期我國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的必然選擇。因此在未來(lái)工作中，要進(jìn)一步凝聚社會(huì)共識(shí)，堅(jiān)定傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)廣泛轉(zhuǎn)型升級(jí)的信心和決心，同時(shí)也要繼續(xù)發(fā)揮制度優(yōu)勢(shì)，積極引導(dǎo)市場(chǎng)力量加快推進(jìn)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)數(shù)智化改造廣度和深度。
4.1 繼續(xù)實(shí)施大規(guī)模技術(shù)升級(jí)工程，切實(shí)降低數(shù)智化改造成本
“十四五”時(shí)期是我國(guó)全面推進(jìn)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)數(shù)智化改造升級(jí)的關(guān)鍵階段，要堅(jiān)持圍繞傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展需求，以普及數(shù)字化網(wǎng)絡(luò)化、夯實(shí)智能化基礎(chǔ)為總體目標(biāo)，繼續(xù)實(shí)施大規(guī)模技術(shù)改造工程。① 依托《推動(dòng)大規(guī)模設(shè)備更新和消費(fèi)品以舊換新行動(dòng)方案》，以政府技術(shù)改造專用資金帶動(dòng)市場(chǎng)大規(guī)模投入。建議采用多種市場(chǎng)化政策工具，鼓勵(lì)鏈主企業(yè)、系統(tǒng)解決方案供應(yīng)商、金融機(jī)構(gòu)積極參與數(shù)智化改造工程，鼓勵(lì)融資租賃、供應(yīng)鏈金融等多種形式的金融創(chuàng)新，切實(shí)降低廣大企業(yè)技術(shù)改造成本。② 加強(qiáng)示范宣傳推廣，由政府部門牽頭，圍繞數(shù)智化改造典型案例積極召開現(xiàn)場(chǎng)推廣會(huì)，讓廣大傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)企業(yè)切實(shí)感受數(shù)智化改造方式和整體效益，降低信息不對(duì)稱。③ 要積極搭建應(yīng)用場(chǎng)景，利用政府引導(dǎo)基金積極推動(dòng)新技術(shù)新產(chǎn)品的迭代和新業(yè)態(tài)新模式的示范應(yīng)用，持續(xù)打造有韌性的新興產(chǎn)業(yè)體系。
4.2 完善賦能平臺(tái)建設(shè)，優(yōu)化服務(wù)評(píng)價(jià)體系
① 要圍繞大規(guī)模技術(shù)升級(jí)工程總體目標(biāo)，提前布局智能化改造，形成從算力到技術(shù)到應(yīng)用的一體化服務(wù)支撐體系。同時(shí)也要加強(qiáng)人工智能芯片、系統(tǒng)集成、軟硬件等不同領(lǐng)域機(jī)構(gòu)合作，培育針對(duì)各細(xì)分領(lǐng)域的系統(tǒng)解決方案供應(yīng)商。② 要充分發(fā)揮行業(yè)協(xié)會(huì)、產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟、系統(tǒng)解決方案供應(yīng)商等各類賦能平臺(tái)的樞紐作用，通過引入科學(xué)方法持續(xù)完善對(duì)等各類賦能平臺(tái)的評(píng)價(jià)體系和激勵(lì)機(jī)制，大力精簡(jiǎn)整合低效平臺(tái)。③ 積極探索各類賦能平臺(tái)的市場(chǎng)化運(yùn)營(yíng)手段，以市場(chǎng)機(jī)制提升運(yùn)營(yíng)效率。④ 通過試點(diǎn)示范等方式，鼓勵(lì)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)龍頭企業(yè)、平臺(tái)型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)等各類市場(chǎng)主體向系統(tǒng)解決方案供應(yīng)商轉(zhuǎn)型，增加對(duì)各類細(xì)分傳統(tǒng)行業(yè)數(shù)智化賦能覆蓋度，為廣大中小企業(yè)提供定制化轉(zhuǎn)型方案。
4.3 打通數(shù)智化改造堵點(diǎn)，關(guān)鍵核心領(lǐng)域形成突破
① 要以做優(yōu)做強(qiáng)優(yōu)勢(shì)產(chǎn)業(yè)為目標(biāo)，以產(chǎn)業(yè)未來(lái)應(yīng)用為導(dǎo)向，利用各領(lǐng)域全國(guó)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室平臺(tái)和政府引導(dǎo)基金，鼓勵(lì)高校、科研機(jī)構(gòu)、“專精特新”中小企業(yè)等多個(gè)科技、市場(chǎng)主體協(xié)同攻關(guān)各細(xì)分領(lǐng)域共性技術(shù)問題，加快前沿科技成果轉(zhuǎn)化，疏通傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)數(shù)智化改造在產(chǎn)業(yè)鏈、供應(yīng)鏈、創(chuàng)新鏈中的堵點(diǎn)。② 要以補(bǔ)足產(chǎn)業(yè)短板、夯實(shí)產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)為目標(biāo)，通過設(shè)立一系列國(guó)家重大科技專項(xiàng)等形式，加大對(duì)人工智能芯片等關(guān)鍵領(lǐng)域的重點(diǎn)難點(diǎn)問題進(jìn)行攻關(guān)，同時(shí)也應(yīng)加強(qiáng)對(duì)數(shù)智化前沿有關(guān)的基礎(chǔ)科學(xué)問題進(jìn)行探索，不斷加強(qiáng)原始創(chuàng)新。
4.4 建立面向數(shù)智化前沿的復(fù)合型人才培養(yǎng)機(jī)制
以新一代人工智能為代表的數(shù)智化前沿不僅是新工科建設(shè)的核心構(gòu)成，也是新文科建設(shè)的重要牽引。培養(yǎng)具有跨學(xué)科交叉背景的復(fù)合型專業(yè)人才是支撐傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)數(shù)智化改造的重要支撐。當(dāng)前，我國(guó)高等教育體系已經(jīng)在學(xué)科設(shè)置上先行先試，一些高校已經(jīng)結(jié)合自身優(yōu)勢(shì)學(xué)科基礎(chǔ)設(shè)立多種智能類專業(yè)。建議在“十四五”時(shí)期，要進(jìn)一步普及人工智能、集成電路等數(shù)智化前沿領(lǐng)域教育，實(shí)現(xiàn)全學(xué)段覆蓋;逐步完善多學(xué)科協(xié)同育人模式，優(yōu)化高校教師激勵(lì)機(jī)制;積極建設(shè)產(chǎn)教融合體系，在產(chǎn)業(yè)層面形成并持續(xù)更新對(duì)未來(lái)各類數(shù)智化前沿領(lǐng)域人才的需求描述，與教育體系形成良好閉環(huán);發(fā)揮行業(yè)龍頭帶動(dòng)作用，搭建產(chǎn)教對(duì)接平臺(tái)，不斷豐富數(shù)智化前沿應(yīng)用場(chǎng)景。此外，還要加強(qiáng)各層次人才合作交流機(jī)制，始終堅(jiān)持高水平對(duì)外開放。
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