工業和信息化部不久前發布的數據顯示，截至今年2月末，我國5G基站總數達350.9萬個，5G移動電話用戶達8.51億戶，其中5G應用已融入71個國民經濟大類。這表明，我國數字賦能實體經濟水平已經大幅提升，標志著工業特別是制造業數智化轉型明顯加速。
制造業數智化的實質是以人工智能為代表的新一代信息技術與制造業的深度融合，是新質生產力的關鍵部分。加快推進制造業數智化轉型升級，已成為發展新質生產力、實現制造業高質量發展的重要途徑。今年的《政府工作報告》提出要深化大數據、人工智能等研發應用，開展“人工智能+”行動，其中一個重要內容是“人工智能+制造業”，即推進制造業數智化轉型升級。
近年來，各地大力推進制造業數智化轉型升級，取得明顯成效。工業和信息化部數據顯示，2023年我國工業互聯網核心產業規模達1.35萬億元，已全面融入49個國民經濟大類。截至2023年底，我國已培育421家國家級示范工廠以及1萬多家省級數字化車間和智能工廠。智能工廠、數字化車間在提升要素生產率、發展新質生產力方面作用明顯。
也要看到，我國在制造業數智化發展方面還存在不少問題。比如，制造業數智化發展的底層技術有待突破，大中小企業的數智化轉型協同水平亟需提升，尤其是產業鏈龍頭企業的支撐帶動作用需加強；人工智能大模型在垂直行業的落地應用也存在一些障礙，制造業數智化標準引領作用需要強化。接下來，應以培育發展新質生產力為引領，強化系統推進，加快補齊短板，更加高效推進制造業數智化轉型升級，為制造業高質量發展提供強大動力。
以科技創新驅動產業創新，強化創新引領支撐作用。強化基礎理論、原創算法、高端芯片、關鍵部件、高精度傳感器等關鍵核心技術的研發攻關，加快突破關鍵基礎材料、核心基礎零部件、先進基礎工藝技術，加快研發一批具有自主知識產權的核心支撐軟件，夯實制造業數智化技術底座。以科技創新驅動產業創新，實現制造業產業鏈與創新鏈深度融合。整合重點企業、高校院所創新資源，圍繞制造業數智化關鍵技術裝備、核心工業軟件、智能產品與服務、工業互聯網、系統集成等重大需求，進行科技研發和成果轉化，進一步打通從科技研發到技術轉化，再到商業化應用的創新鏈條，打造跨界融合的制造業創新生態系統。
提升制造企業的“數轉網聯智改”水平。加快企業推廣應用新型傳感、先進控制等智能零部件，推動智能裝備和軟件更新迭代。充分發揮我國制造業數智化場景豐富的優勢，以場景化方式推動數字化車間、智能工廠、智能生產線建設。大力發展智能設計、生產、管理等智能服務新模式。強化鏈主企業和生態主導型企業在數智化轉型中的示范、引領和帶動作用，有效帶動產業鏈上下游企業進行數智化協作和精準對接，實現數智化轉型。推動中小企業分類實施“數轉網聯智改”，鼓勵中小企業開展面向特定場景的工業互聯網應用；提倡小微企業使用成熟的云存儲、云桌面、云安全等應用服務，快速提升企業數智化水平。加強兩化融合管理體系貫徹標準，鼓勵支持基礎條件好、成長性強的中小企業特別是“專精特新”企業，率先推進“數轉網聯智改”。
適當超前布局發展5G、工業化聯網等數智化基礎設施。打造更多的多場景融合、多系統集成、多設備協同的場景應用項目。加快推進工業互聯網標識解析體系建設和推廣，探索標識解析應用服務模式，打造更多典型應用場景。加快推進工業互聯網規模化應用，有效釋放數據價值，為制造業數智化轉型升級提供有力支撐。
強化制造業數智化轉型升級的標準引領。鼓勵企業參與制定和修訂相關國家或行業標準，組織制定滿足市場和創新需要的團體標準，開展基礎共性、關鍵技術、重點行業標準與規范的研究，搭建制造業數智化標準試驗驗證平臺，建立制造業數智化標準體系。
工業和信息化部不久前發布的數據顯示，截至今年2月末，我國5G基站總數達350.9萬個，5G移動電話用戶達8.51億戶，其中5G應用已融入71個國民經濟大類。這表明，我國數字賦能實體經濟水平已經大幅提升，標志著工業特別是制造業數智化轉型明顯加速。
制造業數智化的實質是以人工智能為代表的新一代信息技術與制造業的深度融合，是新質生產力的關鍵部分。加快推進制造業數智化轉型升級，已成為發展新質生產力、實現制造業高質量發展的重要途徑。今年的《政府工作報告》提出要深化大數據、人工智能等研發應用，開展“人工智能+”行動，其中一個重要內容是“人工智能+制造業”，即推進制造業數智化轉型升級。
近年來，各地大力推進制造業數智化轉型升級，取得明顯成效。工業和信息化部數據顯示，2023年我國工業互聯網核心產業規模達1.35萬億元，已全面融入49個國民經濟大類。截至2023年底，我國已培育421家國家級示范工廠以及1萬多家省級數字化車間和智能工廠。智能工廠、數字化車間在提升要素生產率、發展新質生產力方面作用明顯。
也要看到，我國在制造業數智化發展方面還存在不少問題。比如，制造業數智化發展的底層技術有待突破，大中小企業的數智化轉型協同水平亟需提升，尤其是產業鏈龍頭企業的支撐帶動作用需加強；人工智能大模型在垂直行業的落地應用也存在一些障礙，制造業數智化標準引領作用需要強化。接下來，應以培育發展新質生產力為引領，強化系統推進，加快補齊短板，更加高效推進制造業數智化轉型升級，為制造業高質量發展提供強大動力。
以科技創新驅動產業創新，強化創新引領支撐作用。強化基礎理論、原創算法、高端芯片、關鍵部件、高精度傳感器等關鍵核心技術的研發攻關，加快突破關鍵基礎材料、核心基礎零部件、先進基礎工藝技術，加快研發一批具有自主知識產權的核心支撐軟件，夯實制造業數智化技術底座。以科技創新驅動產業創新，實現制造業產業鏈與創新鏈深度融合。整合重點企業、高校院所創新資源，圍繞制造業數智化關鍵技術裝備、核心工業軟件、智能產品與服務、工業互聯網、系統集成等重大需求，進行科技研發和成果轉化，進一步打通從科技研發到技術轉化，再到商業化應用的創新鏈條，打造跨界融合的制造業創新生態系統。
提升制造企業的“數轉網聯智改”水平。加快企業推廣應用新型傳感、先進控制等智能零部件，推動智能裝備和軟件更新迭代。充分發揮我國制造業數智化場景豐富的優勢，以場景化方式推動數字化車間、智能工廠、智能生產線建設。大力發展智能設計、生產、管理等智能服務新模式。強化鏈主企業和生態主導型企業在數智化轉型中的示范、引領和帶動作用，有效帶動產業鏈上下游企業進行數智化協作和精準對接，實現數智化轉型。推動中小企業分類實施“數轉網聯智改”，鼓勵中小企業開展面向特定場景的工業互聯網應用；提倡小微企業使用成熟的云存儲、云桌面、云安全等應用服務，快速提升企業數智化水平。加強兩化融合管理體系貫徹標準，鼓勵支持基礎條件好、成長性強的中小企業特別是“專精特新”企業，率先推進“數轉網聯智改”。
適當超前布局發展5G、工業化聯網等數智化基礎設施。打造更多的多場景融合、多系統集成、多設備協同的場景應用項目。加快推進工業互聯網標識解析體系建設和推廣，探索標識解析應用服務模式，打造更多典型應用場景。加快推進工業互聯網規模化應用，有效釋放數據價值，為制造業數智化轉型升級提供有力支撐。
強化制造業數智化轉型升級的標準引領。鼓勵企業參與制定和修訂相關國家或行業標準，組織制定滿足市場和創新需要的團體標準，開展基礎共性、關鍵技術、重點行業標準與規范的研究，搭建制造業數智化標準試驗驗證平臺，建立制造業數智化標準體系。
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