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隨著新一代科技革命和產業變革潮涌，越來越多的國家把發展數字經濟作為推動經濟增長的重要途徑。其中，積極促進新一代信息技術和制造業深度融合，大力發展先進制造和智能制造，是各國普遍采取的重要舉措。

我國制造業規模龐大、體系完備，但大而不強問題突出。尤其是傳統制造業，自主創新能力不強，生產管理效率較低。在我國制造業低成本優勢逐步減弱的背景下，必須著力提高產品品質和生產管理效率，重塑競爭優勢，數字化轉型正是提升制造業競爭力的重要途徑。

當前，需更好順應數字經濟發展趨勢，解決好制造業數字化轉型進程中的難點問題，切實推動制造業高質量發展。　

數字經濟是繼農業經濟、工業經濟之后新的經濟形態，它以數據資源為重要生產要素，以數字化轉型為重要推動力。目前，越來越多的國家把發展數字經濟作為推動經濟增長的重要途徑，大力推動新一代信息技術和制造業深度融合、大力發展先進制造和智能制造。

數字化轉型也是我國制造業提高產品質量和生產管理效率的重要途徑。雖然我國制造業發展取得了長足進步，但現實地看，大部分制造業企業仍處于較低發展階段。在此基礎上的制造業數字化轉型，既包括企業進行信息化（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于供應、制造、銷售、服務等環節，進入網絡化、智能化發展階段。

近年來，為促進包括傳統制造業在內的制造業轉型升級，我國不斷完善制度環境，出臺了一系列戰略規劃和政策措施，推動我國制造業數字化水平不斷提升，處在產業發展前沿的工業互聯網應用也在不斷拓展。

國務院印發《關于深化制造業與互聯網融合發展的指導意見》等，對制造業數字化轉型進行了全面部署；工業和信息化部、財政部等部門相繼印發《智能制造發展規劃（2016-2020年）》《工業互聯網發展行動計劃（2018-2020年）》等，明確了制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、服務平臺等方面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、制造、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，說明制造業數字化改造進展較快，但在網絡化、智能化方面的數字化轉型進展依然較慢。

值得關注的是，我國工業互聯網應用規模正在迅速擴大。工業互聯網是制造業數字化轉型的前沿技術應用，發展工業互聯網已經成為各主要工業強國搶占制造業競爭制高點的共同選擇。工業互聯網技術主要應用在產品開發、生產管理、產品服務等環節。

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，遠遠多于在生產管理環節應用工業互聯網技術的企業。

還要看到，工業互聯網平臺為制造業數字化轉型提供了服務和支撐。工業互聯網平臺可以分為通用平臺、行業平臺、專業平臺，它們都可以直接為用戶提供服務，但更多的情況是：通用平臺為行業平臺提供服務，行業平臺為專業平臺提供服務，專業平臺為用戶提供服務。目前，我國已有一批工業互聯網平臺實現了規模化商用。

一是缺乏權威的數據標準。制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、應用場景較為復雜，不同環境有不同的工業協議，數據格式差異較大，不統一標準就難以兼容，也難以轉化為有用的資源。目前，我國已有全國信息技術標準化技術委員會、智能制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，制定了《國家智能制造標準體系建設指南（2018年版）》《工業互聯網標準體系框架（版本1.0）》等文件，但具體標準的研制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于消費數據。工業數據涵蓋設備、產品、運營、用戶等多個方面，在采集、存儲和應用過程中一旦泄露，會給企業和用戶帶來嚴重的安全隱患。數據如果被篡改，可能導致生產過程發生混亂，甚至會威脅城市安全、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，包括產業鏈上下游企業信息、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于內部整合階段，對社會公開尚需時日。在社會數據方面，對哪些數據可以采集并獨享、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，信息基礎設施和制造業數字化轉型的基礎相對薄弱。當前，關鍵工業軟件、底層操作系統、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制產品大多集中在低端市場；控制系統、平臺數據采集開發工具等領域的專利多為外圍應用類，缺少核心專利。此外，雖然我國信息基礎設施供給能力顯著增強，但發展不平衡矛盾依然突出。

以上這些都在一定程度上制約了制造業數字化轉型的進程。

推動工業數據標準制定與應用，促進數據的開放共享。引導行業組織、企業研究制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。加強標準體系與認證認可、檢驗檢測體系的銜接，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、交易等制度，保障數據有序、規范應用。

加強數據安全保護體系建設。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，加強底層操作系統、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。完善政府采購制度，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。

圍繞制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于消費互聯網，基于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，并引導行業組織在國際合作方面進一步發揮作用。

統籌規劃，與再就業培訓、社會保障體系有機結合。制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。對于可能出現的新情況，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系的作用。

來源：經濟日報