近年来，随着云计算、大数据、物联网等新一代信息技术蓬勃发展，人工智能技术迎来爆发式增长阶段。基于深度学习的人工智能算法在模式识别、自然语言处理等方面的表现开始接近甚至超过人类智能，并已被广泛应用在智能制造、智能安防、金融、教育、医疗等多个领域，加速与实体经济的深度融合发展。以人工智能为代表的新一代信息技术被广泛应用在舆情分析、社区管理、精准追踪、疫苗研发等方面，助力我国经济社会高质量发展。

　　作为一项溢出带动性很强的通用技术，人工智能、大数据、云计算、区块链等智能技术正在开启全新的智能时代。随着全球信息通信技术进入技术架构大迁徙阶段，基于云架构的数字化转型2.0已经成为我国产业转型升级、实现高质量发展的重要途径。

数据+算法赋能生产和决策

　　在以传统IT架构为特征的数字化转型1.0时代，传统产业数字化转型主要模式是对生产要素或生产流程的简单数字化替代。在智能时代，数据成为重要的生产要素和变革引擎，以云架构为特征的数字化转型的本质是利用数据和算法来化解复杂世界的不确定性。其核心要义是通过数字技术的全面应用，实现数据在“设备—生产线—企业—产业—价值链”的汇聚和流通，并将每个行业所独有的工业机理、行业特点与数据相结合，构成一个数据驱动的全生命周期优化闭环，实现快速感知、敏捷响应、动态优化和全局智能化决策模式。智能时代传统产业数字化转型不再是简单的数字化替代，而是基于数据+算法的赋能生产和决策革命，呈现以下特征。

　　一是生产运行效率更加高效。主要通过两方面实现。一方面，传统企业可以建立数字孪生系统，实现对物理系统的精准描述与虚实联动，在监控物理系统的同时，实时对物理系统的运行进行分析优化，从生产环节降低失误率，从而提升企业生产运行效率。另一方面，智能技术能够克服传统市场信息不对称带来的生产决策不固定性，通过对市场情报数据的高效集成，针对外部需求的变化和内部运营的弹性等不确定性因素，提升企业敏捷响应和应对不确定性的能力，进一步提升企业的生产效率。

　　二是生产决策能力更加智能。传统产业将智能技术应用到自身数字化转型过程中，实现知识的创新和创造以及知识和行动统一的全局智能决策，推动简单智能向多元复杂智能发展，帮助解决大量机理可知或不可知的复杂多维问题，从而打造和提升传统企业智能决策分析能力。企业发展重心转向将有限的资源集中于产品的前段研发和后端用户服务上，建立以产品为本、客户为中心的智能制造体系，实现柔性生产制造，从一定“规模”的“定制”向高度个性化、差异化的“个性化定制”转变，满足“千人千面”的消费需求。

　　三是生产管理组织更加协作。在智能技术作用下，传统企业组织将由封闭僵化、金字塔形的“科层制”架构向开放共享、扁平化的“智能生态型”架构转变，打破组织边界、实现社会化协同。数字化生产技术特别是智能技术可以实现不同产业、区域间企业在数字化空间的虚拟集聚，通过数字化连接实现企业外各类生产资源和社会资源的协同并优化产业资源配置效率，进而形成产业数字化转型的“矩阵效应”。而在企业内部，不同部门、不同层级趋向网络化和扁平化，不同部门和层级之间协作性加强，从而实现企业研发、生产、管理等不同业务的协同。此外，智能技术还促进人机协作和相互补充，各自发挥比较优势更好实现生产活动。

　　四是产销环节联系更加紧密。在智能时代，之前以生产者价值创造为主的模式转向以消费者价值需求为主导，消费者个性化需求成为产业发展的核心动力和价值取向。在用户价值为主导的商业逻辑下，用户与企业共同参与价值创造，生产者与消费者之间的界限被打通，生产端和消费端的联系更为紧密、趋于统一，生产者和消费者成为紧密的利益共同体，并由此引发生产和销售环节相互融合、共同促进，“员工创客化、用户员工化”特征开始显现。信息资源共享让生产者和消费者在深度互动中进行价值创造和价值实现，供需双方长期合作、双向共创，双方基于环境、需求等方面变化不断实现迭代式创新。

全方位布局传统产业数字化转型

　　推动传统产业数字化智能化改造，协同推进数字产业化和产业数字化转型已经成为当前推动数字经济健康发展的重要内容。智能时代的数字化转型不仅是技术变革，更是一场组织变革、管理变革。针对当前存在的关于数字化转型供给体系不健全，数据资产应用效率不高，不同行业、不同地域、城乡之间的传统产业数字化转型模式和进度各异，数字化转型人才匮乏且引进难度较大等现实问题，需要全方位布局。

　　一是加快完善政策支撑服务体系。当前，我国已编制印发《中小企业数字化赋能专项行动方案》《关于推进“上云用数赋智”行动 培育新经济发展实施方案》等多项实施方案，推动引导传统产业加快数字化转型。应加快已出台政策意见的实施落地，研究制定相关政策意见的配套政策，利用财税、金融、土地等政策力量，全力推动传统产业数字化转型。

　　二是加快部署新型信息基础设施。以5G、物联网为代表的通信网络基础设施，以人工智能、云计算、区块链等为代表的新技术基础设施，以数据中心、智能计算中心为代表的算力基础设施等新型信息基础设施，为传统产业越来越迫切的数字化、智能化升级需求提供了坚实物理基础。应统筹加快5G布局与商用步伐，优化网络布局和基站建设，推进5G与工业互联网、大数据、人工智能深度融合，为传统产业“上云用数赋智”扫除网络障碍。

　　三是加快构建工业互联网供给体系。工业互联网能够实现不同数字化、智能化水平设备的泛在连接，降低数字化转型的成本和难度，加速智能技术从消费环节向生产环节扩散、从提高交易效率向提高生产效率延伸、从推动生产资源的局部优化向全局优化演进。加快推动工业互联网平台体系建设，培育覆盖若干个行业、区域、企业的平台，加强特色工业互联网平台和应用体系建设，推动工业互联网关键资源与工具的共享，依托工业互联网平台资源降低中小企业数字化门槛。

　　四是加快推动产业园区数字化转型。产业园区是传统产业发展的重要载体，以园区数字化改造带动各类传统产业转型升级，是变革传统生产方式、组织方式、管理方式的重要路径，是驱动传统产业数字化转型的重要支撑。要推进传统产业园区数字化建设，建立以园区管理、运营平台为基础，产业服务平台为核心、大数据运营平台为支撑的智慧园区，全方位服务传统企业，打造良性循环的数字化生态。

　　五是加快解决传统产业数字人才紧缺问题。采用线上和线下相结合的方式，加强传统产业企业管理人员的数字化技能培训，提升数字化认知水平。设立针对中小企业的扶持性基金项目，鼓励引导数字化人才向中小企业下沉，助力中小企业加速数字化进程。推动数字专业技术人才与各传统行业的融合，完善基于能力水平的数字技能人才职业化等级台阶设计。加强数字化方面职业教育，深化校企、政企合作，通过建设企业培训基地等方式，培育既精通信息技术又熟悉经营管理的“数字工匠”。

　　党的十九届五中全会提出，“十四五”期间，要加快数字化发展，推动数字经济和实体经济深度融合，塑造产业发展新优势，助力构建现代化产业体系。充分认识智能时代产业数字化转型的特征，推动传统产业朝着数字化、智能化方向发展，加快传统产业的质量变革、效率变革、动力变革，既是时代发展的紧迫要求，更是实现经济高质量发展的必然要求。

　　（本文系中国社会科学院创新工程基础研究学者资助项目“技术经济学的产业视角研究（2020—2024）”阶段性成果）

　　（作者单位：中国社会科学院数量经济与技术经济研究所；中国社会科学院大学）

来源：中国社会科学网-中国社会科学报　作者：李文军 李玮