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我國制造業規模龐大、體系健全，市場空間巨大。在數字技術加速賦能的大趨勢下，將數字經濟融于制造業的發展，加快制造業與數字經濟深度融合，驅動制造業數字化轉型，對于推動實現我國經濟高質量發展至關重要。當前，對于我國制造業企業來說，加快推進數字化轉型已成為一道“必選”題。

制造業數字化轉型具備系列有利條件

隨著我國數字經濟的快速發展，大數據、互聯網、云計算、人工智能等新一代信息技術的應用對制造業發展的提升作用日益顯著，我國先進制造業發展具備了數字化轉型的優勢基礎，主要體現在以下幾方面：

一是政策體系不斷完善，為制造業數字化提供良好環境。近年來，為促進制造業實現數字化轉型，助推中小企業通過數字化、網絡化、智能化實現高質量發展，國家相關部門出臺了一系列戰略規劃和政策措施，為加快制造業企業數字化轉型提供了有效遵循和制度保障。

二是數字基礎設施建設提速，為制造業數字化提供基礎保障。截至2020年底，我國5G基站已累計達到了71.8萬個，5G終端連接數超過了2億，居全球首位。2020年，我國工業互聯網產業經濟增加值規模約為3.1萬億元，工業互聯網的快速建設和發展為制造業數字化轉型提供了重要載體和機遇。

三是產品市場供需結構升級，為制造業數字化轉型提供現實動力。雙循環經濟發展背景下，國內消費結構的升級，為制造業數字化轉型提供廣闊的供需空間。受新冠肺炎疫情的影響，消費新模式蓬勃發展，市場需求空間不斷擴大，從而倒逼供給結構升級，為制造業數字化轉型提供了動力。

四是數字技術應用市場規模壯大，為制造業數字化轉型提供有效支撐?！吨袊鴶底纸洕l展白皮書》數據顯示，2020年我國數字經濟總體規模達到39.2萬億元，數字經濟占GDP比重已提升至38.6%。數字技術蓬勃發展，為制造業數字化轉型提供有效技術保障。

缺乏核心技術、人才等成轉型“絆腳石”

當前，我國制造業數字化轉型迎來重要機遇，同時也面臨企業認識不足、產業核心技術缺乏、數字化戰略水平較低、高數字素養人才短缺等方面的挑戰。

一是企業缺乏科學認知，阻礙了制造業企業數字化轉型的整體進程。數字化不僅是技術更新，而且是經營理念、戰略、組織、運營等全方位的變革，需要從全局謀劃。目前，多數企業對數字化轉型認識還停留在如何在生產端引入先進信息系統，對企業數字化轉型缺乏全面深刻的認識，企業內部尤其是高層管理者之間難以達成共識。

二是產業核心技術缺乏，制造業企業數字化轉型基礎不牢固。目前，我國在設計、生產、管理、服務等制造全過程中仿真、混合建模、增材制造、精益管控、供應鏈協同等關鍵核心技術落后，使得制造業數字化轉型基礎相對薄弱，在一定程度上阻礙著制造業數字化轉型的進程。

三是數字化戰略水平較低是制造業企業數字化轉型面臨的重大難題。當前，部分中小企業數字化轉型普遍存在的問題是數字化戰略水平較低，企業沒有強有力的制度設計和組織重塑，缺乏清晰的戰略目標與實踐路徑，中小企業“不會轉”“不敢轉”的問題較為突出。

四是高數字素養人才缺乏，制約了制造業企業數字化轉型的能力。目前，企業普遍缺乏既懂數字技術又懂生產運營，既具備數字技能又能夠領導數字化戰略的高數字素養的復合型人才。產業互聯網的快速發展之下，制造業企業數字化轉型面臨數字化“跨界”人才緊缺、數字化人才供給不足的難題。

多管齊下加速數字化轉型

總體來看，我國制造業數字化轉型整體上還處于起步階段，為加快推動我國制造業企業數字化轉型，建議做好以下幾個方面的工作：

一是提升制造業企業數字化轉型的認知水平。數字化轉型是一個漫長且循序漸進的過程，不同行業間以及不同類型企業間，數字化轉型重點和路徑差異非常大。對于企業來說，要識別自身所具備的數字經濟生產要素，從自身需求和痛點出發，制定適合企業自身成熟度及發展戰略的數字化轉型方案，有針對性地分階段、分步驟地推進數字化轉型。

二是強化人才支撐，加大高數字素養人才培育與引進。地方政府要研究制定針對高數字素養人才的相關政策，加快產業數字化轉型人才引進培養。企業要著力構建企業自身數字化人才發展體系，增強自身數字化人才儲備。高?？砷_展大數據、人工智能等新興學科布局建設，與企業構建長期高效的數字化人才孵化機制。

三是加大數字化轉型研發投入，加強關鍵核心技術攻關。地方政府應加大對制造業數字化轉型產業共性技術以及“卡脖子”關鍵核心技術的科技投入，通過技術改造貸款貼息、加速折舊、產業引導基金投資等合理的財稅政策，引導企業進行數字化改造。企業自身也要在數字化轉型的資金、人才等資源方面加大投入力度，加強前沿科技人才投入，切實提高企業自身創新能力。

四是推進企業數字化模式創新與變革。對于大多數制造業中小企業來說，可以充分借鑒國內行業龍頭企業在數字化轉型方面的先行經驗，挖掘企業的數據資產價值，推進產品和服務創新，實現自身發展良性循環；同時要強化頂層設計，制定符合自身特點的前瞻性數字化戰略，促進企業數字化模式創新和組織管理模式變革，為最終實現智能制造打下堅實的管理根基。

五是促進數據開放和安全共享，完善數字經濟法律體系。要加快制造業數據標準制定與應用，逐步健全制造業數據標準體系，推動產業上下游企業加強數據開放和共享，助力產業鏈整體數字升級。與此同時，應參考國際經驗加快推進數據安全立法，推動制定數據權利歸屬、數據交易等相關法律制度，加強工業數據和個人信息保護。企業在數字化轉型過程中，也要搭建自身的數據安全體系，與自身關聯企業建立協同聯動的聯防聯控機制，筑牢協同聯防的體系化數據安全防范能力。