隨sui著zhe新xin一yi代dai科ke技ji革ge命ming和he產chan業ye變bian革ge潮chao湧yong，越yue來lai越yue多duo的de國guo家jia把ba發fa展zhan數shu字zi經jing濟ji作zuo為wei推tui動dong經jing濟ji增zeng長chang的de重zhong要yao途tu徑jing。其qi中zhong，積ji極ji促cu進jin新xin一yi代dai信xin息xi技ji術shu和he製zhi造zao業ye深shen度du融rong合he，大da力li發fa展zhan先xian進jin製zhi造zao和he智zhi能neng製zhi造zao
，是shi各ge國guo普pu遍bian采cai取qu的de重zhong要yao舉ju措cuo。我wo國guo製zhi造zao業ye規gui模mo龐pang大da、tixiwanbei，dandaerbuqiangwentituchu。youqishichuantongzhizaoye，zizhuchuangxinnenglibuqiang，shengchanguanlixiaolvjiaodi。zaiwoguozhizaoyedichengbenyoushizhubujianruodebeijingxia，bixuzhelitigaochanpinpinzhiheshengchanguanlixiaolv，zhongsujingzhengyoushi，shuzihuazhuanxingzhengshitishengzhizaoyejingzhenglidezhongyaotujing。dangqian，xugenghaoshunyingshuzijingjifazhanqushi，jiejuehaozhizaoyeshuzihuazhuanxingjinchengzhongdenandianwenti，qieshituidongzhizaoyegaozhiliangfazhan。

　　0 1 

　　我國製造業數字化水平顯著提升

　　《中國兩化融合發展數據地圖（2017）》顯示，製造業研發、製造、營銷等環節的數字化指標值較高

，集成互聯、智能協同指標值較低，說明製造業數字化改造進展較快，但在網絡化
、智能化方麵的數字化轉型進展依然較慢。

　　數字經濟是繼農業經濟、工(gong)業(ye)經(jing)濟(ji)之(zhi)後(hou)新(xin)的(de)經(jing)濟(ji)形(xing)態(tai)，它(ta)以(yi)數(shu)據(ju)資(zi)源(yuan)為(wei)重(zhong)要(yao)生(sheng)產(chan)要(yao)素(su)
，以(yi)數(shu)字(zi)化(hua)轉(zhuan)型(xing)為(wei)重(zhong)要(yao)推(tui)動(dong)力(li)。目(mu)前(qian)

，越(yue)來(lai)越(yue)多(duo)的(de)國(guo)家(jia)把(ba)發(fa)展(zhan)數(shu)字(zi)經(jing)濟(ji)作(zuo)為(wei)推(tui)動(dong)經(jing)濟(ji)增(zeng)長(chang)的(de)重(zhong)要(yao)途(tu)徑(jing)，大(da)力(li)推(tui)動(dong)新(xin)一(yi)代(dai)信(xin)息(xi)技(ji)術(shu)和(he)製(zhi)造(zao)業(ye)深(shen)度(du)融(rong)合(he)、大力發展先進製造和智能製造。 

　　數(shu)字(zi)化(hua)轉(zhuan)型(xing)也(ye)是(shi)我(wo)國(guo)製(zhi)造(zao)業(ye)提(ti)高(gao)產(chan)品(pin)質(zhi)量(liang)和(he)生(sheng)產(chan)管(guan)理(li)效(xiao)率(lv)的(de)重(zhong)要(yao)途(tu)徑(jing)。雖(sui)然(ran)我(wo)國(guo)製(zhi)造(zao)業(ye)發(fa)展(zhan)取(qu)得(de)了(le)長(chang)足(zu)進(jin)步(bu)，但(dan)現(xian)實(shi)地(di)看(kan)，大(da)部(bu)分(fen)製(zhi)造(zao)業(ye)企(qi)業(ye)仍(reng)處(chu)於(yu)較(jiao)低(di)發(fa)展(zhan)階(jie)段(duan)。在(zai)此(ci)基(ji)礎(chu)上(shang)的(de)製(zhi)造(zao)業(ye)數(shu)字(zi)化(hua)轉(zhuan)型(xing)，既(ji)包(bao)括(kuo)企(qi)業(ye)進(jin)行(xing)信(xin)息(xi)化(hua)（數字化）改造，也包括少數已經有基礎有實力的企業將大數據
、人工智能等技術深度應用於供應、製造、銷售、服務等環節，進入網絡化
、智能化發展階段。

　　近(jin)年(nian)來(lai)，為(wei)促(cu)進(jin)包(bao)括(kuo)傳(chuan)統(tong)製(zhi)造(zao)業(ye)在(zai)內(nei)的(de)製(zhi)造(zao)業(ye)轉(zhuan)型(xing)升(sheng)級(ji)，我(wo)國(guo)不(bu)斷(duan)完(wan)善(shan)製(zhi)度(du)環(huan)境(jing)
，出(chu)台(tai)了(le)一(yi)係(xi)列(lie)戰(zhan)略(lve)規(gui)劃(hua)和(he)政(zheng)策(ce)措(cuo)施(shi)，推(tui)動(dong)我(wo)國(guo)製(zhi)造(zao)業(ye)數(shu)字(zi)化(hua)水(shui)平(ping)不(bu)斷(duan)提(ti)升(sheng)，處(chu)在(zai)產(chan)業(ye)發(fa)展(zhan)前(qian)沿(yan)的(de)工(gong)業(ye)互(hu)聯(lian)網(wang)應(ying)用(yong)也(ye)在(zai)不(bu)斷(duan)拓(tuo)展(zhan)。國(guo)務(wu)院(yuan)印(yin)發(fa)《關於深化製造業與互聯網融合發展的指導意見》等，對製造業數字化轉型進行了全麵部署；工業和信息化部、財政部等部門相繼印發《智能製造發展規劃（2016-2020年）》《工業互聯網發展行動計劃（2018-2020年）》等

，明確了製造業數字化轉型的具體目標和重點任務。這些文件就技術研發、成果應用、重點領域突破以及金融、財稅、人才、基礎設施
、質量基礎、信息安全、服務平台等方麵給出了支持政策與措施，發揮了卓有成效的推動和促進作用。

　　與此同時，我國信息化

、工業化發展水平也持續上升
，但數字化轉型仍需加力。工業和信息化部發布的《中國兩化融合發展數據地圖（2017）》顯示，研發、製造
、營銷等環節的數字化指標值較高，集成互聯、智能協同指標值較低，說明製造業數字化改造進展較快，但在網絡化、智能化方麵的數字化轉型進展依然較慢。

　　值(zhi)得(de)關(guan)注(zhu)的(de)是(shi)
，我(wo)國(guo)工(gong)業(ye)互(hu)聯(lian)網(wang)應(ying)用(yong)規(gui)模(mo)正(zheng)在(zai)迅(xun)速(su)擴(kuo)大(da)。工(gong)業(ye)互(hu)聯(lian)網(wang)是(shi)製(zhi)造(zao)業(ye)數(shu)字(zi)化(hua)轉(zhuan)型(xing)的(de)前(qian)沿(yan)技(ji)術(shu)應(ying)用(yong)，發(fa)展(zhan)工(gong)業(ye)互(hu)聯(lian)網(wang)已(yi)經(jing)成(cheng)為(wei)各(ge)主(zhu)要(yao)工(gong)業(ye)強(qiang)國(guo)搶(qiang)占(zhan)製(zhi)造(zao)業(ye)競(jing)爭(zheng)製(zhi)高(gao)點(dian)的(de)共(gong)同(tong)選(xuan)擇(ze)。工(gong)業(ye)互(hu)聯(lian)網(wang)技(ji)術(shu)主(zhu)要(yao)應(ying)用(yong)在(zai)產(chan)品(pin)開(kai)發(fa)、生產管理、產品服務等環節。工業互聯網的主要應用模式和場景可歸納為以下四類：一是智能產品開發與大規模個性化定製；二是智能化生產和管理；三是智能化售後服務；四是產業鏈協同。在產品開發和服務環節應用工業互聯網技術的企業，一般致力於開發智能產品，提供智能增值服務；在生產管理環節應用工業互聯網技術的企業
，一般主攻發展數字工廠、智能工廠。從調研情況看，我國在產品和服務環節應用工業互聯網技術的企業，遠遠多於在生產管理環節應用工業互聯網技術的企業。

　　還要看到，工業互聯網平台為製造業數字化轉型提供了服務和支撐。工業互聯網平台可以分為通用平台、行業平台、專業平台
，它們都可以直接為用戶提供服務
，但更多的情況是：通(tong)用(yong)平(ping)台(tai)為(wei)行(xing)業(ye)平(ping)台(tai)提(ti)供(gong)服(fu)務(wu)，行(xing)業(ye)平(ping)台(tai)為(wei)專(zhuan)業(ye)平(ping)台(tai)提(ti)供(gong)服(fu)務(wu)
，專(zhuan)業(ye)平(ping)台(tai)為(wei)用(yong)戶(hu)提(ti)供(gong)服(fu)務(wu)。目(mu)前(qian)，我(wo)國(guo)已(yi)有(you)一(yi)批(pi)工(gong)業(ye)互(hu)聯(lian)網(wang)平(ping)台(tai)實(shi)現(xian)了(le)規(gui)模(mo)化(hua)商(shang)用(yong)。

　　0 2 

　　數字化轉型麵臨諸多難點

　　盡管我國製造業數字化轉型已經取得了一定成效
，但阻礙行業發展的難點問題依然不少。

　　一是缺乏權威的數據標準。製造業企業每天產生和利用大量數據，比如，經營管理數據、設備運行數據、外部市場數據等。但是，工業設備種類繁多、應(ying)用(yong)場(chang)景(jing)較(jiao)為(wei)複(fu)雜(za)，不(bu)同(tong)環(huan)境(jing)有(you)不(bu)同(tong)的(de)工(gong)業(ye)協(xie)議(yi)，數(shu)據(ju)格(ge)式(shi)差(cha)異(yi)較(jiao)大(da)，不(bu)統(tong)一(yi)標(biao)準(zhun)就(jiu)難(nan)以(yi)兼(jian)容(rong)
，也(ye)難(nan)以(yi)轉(zhuan)化(hua)為(wei)有(you)用(yong)的(de)資(zi)源(yuan)。目(mu)前(qian)
，我(wo)國(guo)已(yi)有(you)全(quan)國(guo)信(xin)息(xi)技(ji)術(shu)標(biao)準(zhun)化(hua)技(ji)術(shu)委(wei)員(yuan)會(hui)、智能製造綜合標準化工作組、工業互聯網產業聯盟等多個從事相關標準研發的機構
，製定了《國家智能製造標準體係建設指南（2018年版）》《工業互聯網標準體係框架（版本1.0）》等文件，但具體標準的研製和推廣工作剛剛啟動，市場接受度還不夠高。 

　　二是數據安全有待保障。工業數據的安全要求遠高於消費數據。工業數據涵蓋設備、產品、運營、用戶等多個方麵，在采集、存(cun)儲(chu)和(he)應(ying)用(yong)過(guo)程(cheng)中(zhong)一(yi)旦(dan)泄(xie)露(lu)，會(hui)給(gei)企(qi)業(ye)和(he)用(yong)戶(hu)帶(dai)來(lai)嚴(yan)重(zhong)的(de)安(an)全(quan)隱(yin)患(huan)。數(shu)據(ju)如(ru)果(guo)被(bei)篡(cuan)改(gai)，可(ke)能(neng)導(dao)致(zhi)生(sheng)產(chan)過(guo)程(cheng)發(fa)生(sheng)混(hun)亂(luan)，甚(shen)至(zhi)會(hui)威(wei)脅(xie)城(cheng)市(shi)安(an)全(quan)、人身安全
、關鍵基礎設施安全乃至國家安全。目前，各種信息竊取
、篡改手段層出不窮

，單純依靠技術難以確保數據安全
，相關懲罰措施亦不到位
，不能給數據竊取
、篡改者足夠的威懾。

　　三是數據開放與共享水平尚需提高。隨著數字經濟發展，企業對外部數據的需求呈現不斷上升的趨勢，包括產業鏈上下遊企業信息、政府監管信息、公民基礎信息等，將這些數據資源進行有效整合才能產生應用價值，但前提是這些數據能夠被獲得。目前，政府、事業單位等公共部門的數據仍處於內部整合階段，對社會公開尚需時日。在社會數據方麵，對哪些數據可以采集並獨享、哪些數據能采集但必須共享
、哪些數據不能采集還缺乏詳細規定。

　　四是核心關鍵技術能力不足，信息基礎設施和製造業數字化轉型的基礎相對薄弱。當前，關鍵工業軟件
、底層操作係統、嵌入式芯片、開發工具等技術領域基本被國外壟斷；我國能夠生產的工業傳感器與控製產品大多集中在低端市場；控製係統、平(ping)台(tai)數(shu)據(ju)采(cai)集(ji)開(kai)發(fa)工(gong)具(ju)等(deng)領(ling)域(yu)的(de)專(zhuan)利(li)多(duo)為(wei)外(wai)圍(wei)應(ying)用(yong)類(lei)，缺(que)少(shao)核(he)心(xin)專(zhuan)利(li)。此(ci)外(wai)，雖(sui)然(ran)我(wo)國(guo)信(xin)息(xi)基(ji)礎(chu)設(she)施(shi)供(gong)給(gei)能(neng)力(li)顯(xian)著(zhu)增(zeng)強(qiang)
，但(dan)發(fa)展(zhan)不(bu)平(ping)衡(heng)矛(mao)盾(dun)依(yi)然(ran)突(tu)出(chu)。

　　以上這些都在一定程度上製約了製造業數字化轉型的進程。

　　0 3 

　　推動轉型需進一步改善發展環境

　　數(shu)字(zi)化(hua)轉(zhuan)型(xing)是(shi)製(zhi)造(zao)業(ye)自(zi)身(shen)發(fa)展(zhan)的(de)現(xian)實(shi)需(xu)要(yao)，這(zhe)一(yi)進(jin)程(cheng)中(zhong)遭(zao)遇(yu)的(de)多(duo)數(shu)問(wen)題(ti)應(ying)由(you)市(shi)場(chang)解(jie)決(jue)，市(shi)場(chang)也(ye)有(you)能(neng)力(li)解(jie)決(jue)。但(dan)是(shi)，發(fa)展(zhan)環(huan)境(jing)的(de)改(gai)善(shan)需(xu)要(yao)政(zheng)府(fu)的(de)積(ji)極(ji)推(tui)動(dong)，在(zai)這(zhe)方(fang)麵(mian)要(yao)更(geng)好(hao)發(fa)揮(hui)政(zheng)府(fu)作(zuo)用(yong)。

　　完善支持鼓勵政策
，促進製造業數字化改造。通過技術改造貸款貼息、搬遷補助
、職工安置補助
、加速折舊、產業引導基金投資等方式支持和鼓勵企業進行數字化改造；通過政府購買服務等方式鼓勵中小企業與服務平台合作
，引導中小企業通過“上雲”提升數字化水平；通過試點示範，培育工業互聯網平台

，鼓勵、支持優勢企業提高工業互聯網應用水平
，推廣網絡化協同製造、服務型製造、大規模個性化定製等新模式、新業態。 

　　推動工業數據標準製定與應用，促進數據的開放共享。引導行業組織
、企業研究製定工業數據的行業標準
、團體標準、企業標準。梳理現有國家標準
，適時將成熟的行業標準、團體標準上升為國家標準。加強標準體係與認證認可、檢驗檢測體係的銜接
，促進標準應用。加快公共數據開放進程，促進數據資源的高效利用。建立健全社會數據采集、存儲、交易等製度，保障數據有序、規範應用。

　　加強數據安全保護體係建設。強化工業數據和個人信息保護
，明確數據在使用、流通過程中的提供者和使用者的安全保護責任與義務；加強數據安全檢查、監督執法，提高懲罰力度，增強威懾力；嚴厲打擊不正當競爭和違法行為，如虛假信息詐騙
、倒賣個人信息等，引導
、推動行業協會等社會組織加強自律。

　　加強核心技術攻關，夯實技術基礎。加大對通信、網絡、人工智能、核心器件、基礎軟件等領域的技術研發資助力度，加強底層操作係統、嵌入式芯片、人機交互
、工業大數據

、核心工業軟件、工業傳感器等核心技術攻關。增加企業牽頭的科研項目數量。完善政府采購製度
，加大采購力度，從需求側拉動技術發展，幫助新技術、新產品進入市場。

　　圍繞製造業數字化轉型要求，增強信息基礎設施支撐能力。適應數字經濟發展對信息基礎設施的要求
，現有信息基礎設施仍需加強普遍服務。與此同時
，數字工廠、智能工廠對信息基礎設施的要求遠高於消費互聯網，基於明確需求和應用場景的5G建設在工業領域可以適當加快。

　　加強國際合作，提升國際影響力。當前，美國
、德國正在合作探討工業互聯網參考架構（IIRA）和工業4.0參考架構模型（RAMI4.0）的一致性，最終有可能形成統一的架構。我國應發揮產業門類齊全、市場規模大、數據資源豐富等優勢
，謀求與其他國家的深入合作，並引導行業組織在國際合作方麵進一步發揮作用。

　　統籌規劃，與再就業培訓、社會保障體係有機結合。製造業數字化轉型將大幅提高企業的智能化水平、減少普通就業機會。同時，舊有的知識、技能不能適應數字工廠、智能工廠要求的勞動者也難以適應數字化的服務業的要求。對於可能出現的新情況，相關部門需及早謀劃、做好預案
，通過技能培訓

、提供公益性崗位等化解就業壓力
，同時切實發揮社會保障體係的作用。

　　作者：國務院發展研究中心創新發展研究部研究室主任、研究員 沈恒超