随着人工智能★★、大数据★★、互联网★★、云计算等信息技术和数字技术的突破性发展★★，海量数据形成并作为生产要素参与经济生产活动★★，数字产业化★★、产业数字化迅猛发展★★，新产业★★、新业态★★、新模式持续涌现★★，数字经济逐渐成为推动经济增长的重要力量★★。面对世界进入动荡变革期★★，全球经济增长动能不足★★，不稳定★★、不确定因素增多的复杂形势★★，我国借助新一轮科技革命和产业变革浪潮★★，从2015年起出台了一系列推动数字经济发展的政策★★，以促进实体经济与数字经济深度融合★★，大大推动了我国工业数字化的发展★★。

　　通常来说★★，数字经济由数字产业化与产业数字化构成蜜桃95★★。前者是数字经济发展的先导产业★★，为数字经济发展提供技术★★、产品★★、服务和解决方案等★★，具体包括电子设备制造业★★、信息通信业★★、软件产业和信息技术服务业等★★，其本质是由数字技术的应用引发的新产品★★、新服务变革★★；后者是利用数字技术对传统产业进行升级★★，实现数据要素与资本★★、技术★★、劳动力等生产要素深度融合★★，推动传统工艺★★、生产流程★★、管理活动再造★★，从而促进产业效率提升和产出增加★★，增加的这部分产出一般被归为产业数字化范畴★★。

　　工业数字化作为产业数字化的重要组成部分★★，是将数字技术应用到工业生产★★、管理和服务的过程★★，旨在提高生产效率★★、降低成本★★、提升产品质量和增强市场竞争力★★，主要包括智能制造★★、数字化设计★★、数据采集与分析★★、供应链数字化★★、云计算与边缘计算★★、虚拟现实与增强现实★★、网络安全与数字孪生等★★。与产业数字化相比★★，工业数字化专注于工业领域★★，涉及制造★★、生产★★、供应链等方面的数字化转型★★，是产业数字化在工业领域的具体体现★★。工业数字化能够改变传统产业的生产方式与经营模式★★，在优化资源配置★★、提升资源利用率方面发挥重要作用★★。党的二十大报告指出★★，要健全促进实体经济与数字经济深度融合制度★★，培育壮大先进制造业集群★★，推动制造业高端化★★、智能化jdbcdao★★、绿色化发展★★。那么★★，当前我国工业数字化发展现状如何★★，在推动产业高端化★★、智能化★★、绿色化过程中存在哪些问题?对于以上问题的有效分析★★，将有助于进一步发挥数字经济的带动作用★★，加快实现产业转型升级★★，为打造现代化产业体系奠定基础★★。

　　根据中国信息通信研究院《中国数字经济发展白皮书（2021）》公布的数据★★，我国工业数字经济渗透率呈现稳步增长的态势★★，工业部门在数字化转型方面持续推进和深化★★。2016—2017年★★，工业数字经济渗透率增速缓慢★★，从2018年起增速逐渐加快★★，并在2022年达到24%★★。尤其是在2020年后★★，尽管遭受突发公共卫生事件的冲击★★，但中国工业数字经济渗透率仍然实现了较快的增长★★。

　　中国工业的数字经济渗透率变化趋势表明★★，中国正通过技术创新和政策引导★★，积极参与数字化变革★★，加快工业部门的转型升级★★，以更好地适应数字经济时代的发展要求★★。未来★★，中国工业的数字化转型将继续深入推进★★，并在人工智能★★、大数据等前沿技术领域取得更多突破★★。

　　本文使用CSMAR数据库中的中国工业数字化转型程度描述中国工业数字化发展情况★★，构建了包含战略引领★★、技术驱动蜜桃95★★、组织赋能★★、环境支撑★★、数字化成果以及数字化应用6个一级指标的企业数字化转型指数★★。战略引领主要包含管理层数字职务设立情况★★、管理层数字创新词频统计★★、管理层数字创新指标以及管理层数字创新导向指标★★；技术驱动主要包含技术赋能指标★★、人工智能技术词频★★、区块链技术词频★★、云计算技术词频以及大数据技术词频★★；组织赋能包括数字资本投入计划统计★★、数字人力投入计划★★、数字基础设施建设★★、科技创新基地建设情况★★；环境支撑包括各行业发明专利申请量★★、各行业R&D活动情况★★、各行业新产品开发及销售情况★★、各行业数字化技术强度★★、各行业数字资本投入强度★★、各行业人力资本投入强度★★、各城市光缆线路长度★★、各城市移动交换机容量★★、各城市互联网宽带接入用户规模★★、各城市移动互联网用户规模★★；数字化成果包括数字创新标准工作★★、数字创新论文数量★★、数字发明专利授权情况★★、数字创新资质★★、数字国家级奖项★★；数字化应用包括数字化应用指标★★、技术创新词频★★、流程创新词频★★、业务创新词频★★。本文从区域异质性和行业异质性来分析工业数字化转型现状★★。

　　战略引领主要指企业管理层对数字创新方面的引导作用★★。我国企业数字化转型现状呈现东部强于中部和西部的态势★★。东部城市的工业企业管理层在数字创新导向的强度★★、广度★★、持续性★★、前瞻性等方面都远高于中部★★、西部城市的工业企业★★；中部★★、西部的战略引领指数在波动中稳步增加★★，其中★★，中部的增速更快★★。

　　技术驱动主要从人工智能★★、区块链★★、云计算★★、大数据等核心数字技术的角度衡量工业企业的数字技术应用程度★★。东部城市的工业企业的人工智能★★、区块链★★、云计算★★、大数据等技术最多★★，中部次之★★，西部最低★★。党的十八大以来★★，各地区工业企业的技术驱动指数总体呈上升趋势★★，东★★、西★★、中部的技术驱动指数逐渐接近★★。

　　组织赋能包括数字资本和数字人力投入★★、数字基础设施建设以及科技创新基地建设等方面★★。党的十八大以来★★，我国各地区的工业企业总体上都加大了数字资本★★、数字人力的投入★★，加强了数字基础设施和科技创新基地的建设★★。东部地区工业企业的组织赋能指数在2017年达到峰值★★，在2018年有所下降★★，随后稳步上升★★。中部地区工业企业的组织赋能指数在2014年有所下降★★，而后上升jdbcdao★★，在2016—2019年间呈现较小幅度波动★★，2019年后呈快速上升趋势★★。西部地区工业企业的组织赋能指数在2013—2020年间呈波动趋势★★，2020年后则迅速提高jdbcdao★★。东部城市工业企业的组织赋能指数最高★★，中部次之★★。2020年后东部地区增速放缓★★，西部组织赋能指数急速上升★★，3个地区的组织赋能指数逐渐接近★★，呈现收敛状态★★。究其原因是中部★★、西部地区工业企业已经意识到数字经济是企业实现技术赶超的重要机遇★★，加大了数字经济方面的投入★★。

　　环境支撑主要是指企业所属行业和所在城市在数字经济发展方面的投入和支撑作用★★。东部地区工业数字化发展的环境支撑作用更强★★，中部★★、西部地区工业数字化发展的环境支撑作用较弱★★。东部地区不论是城市的光缆密度还是互联网宽带接入的用户规模都高于中部★★、西部地区★★。党的十八大以后★★，东部的环境支撑强度保持稳定状态★★。相比于东部地区★★，中部★★、西部地区逐渐意识到数字经济发展可以带来机遇★★，着力改善本地数字经济发展环境★★，数字经济发展环境支撑指数在2021年时有小幅度上升★★，但由于前期与东部地区相差较大★★，环境支撑指数仍然远低于东部地区★★。

　　数字化成果主要是指企业在数字创新标准★★、数字创新论文★★、数字发明专利★★、数字创新资质★★、数字国家级奖项等方面取得的成果★★，用来衡量企业数字技术研发成效★★。东jdbcdao★★、中★★、西部地区数字化成果指数非常接近★★，西部地区略低★★，表明3大区域内工业企业数字化成果的变化趋势基本一致★★；3大区域工业企业数字化成果在2020年达到峰值后开始下降★★。

　　数字化应用从技术★★、流程★★、业务3个层面描述了企业的数字技术应用情况★★。东部地区的数字化应用情况显著优于中部和西部地区★★，但由于中部地区工业企业数字化应用指数增长较快★★，中部与东部地区的差距正在逐渐缩小★★。

　　本文进一步将工业企业按行业划分为采矿业★★、制造业以及电力★★、热力★★、燃气及水生产和供应业★★，分行业分析中国工业数字化发展情况★★。

　　除数字化成果方面外★★，制造业在战略引领★★、技术驱动★★、组织赋能★★、环境支撑★★、数字化应用等数字化发展方面均显著高于其他行业★★，具体表现为以下几个方面★★：

　　（1）战略引领方面★★，党的十八大以来★★，3类产业的战略引领指数总体均呈缓慢上升之态★★，但制造业的战略引领指数显著高于另外两类行业★★。（2）技术驱动方面★★，制造业的技术驱动指数与另外两类行业从2013年起呈现逐渐发散的趋势★★，制造业在2015年以后保持基本稳定状态★★，采矿业的技术驱动指数在2020年前呈逐年下降趋势★★，在2020年之后★★，除制造业外的其他两类行业技术驱动指数有所上升★★，缩小了与制造业的差距★★。（3）组织赋能方面★★，制造业的数字资本投入★★、人力投入和数字基础建设蜜桃95★★、科技创新基地建设都强于采矿业与电力★★、热力★★、燃气及水生产和供应业★★。采矿业和制造业的组织赋能指数总体呈上升趋势★★，但2021年电力★★、热力★★、燃气及水生产和供应业的组织赋能指数相较于2013年并没有太大改变★★。（4）环境支撑方面★★，自党的十八大以来★★，3类行业的环境支撑指数均无明显变化★★，但制造业的环境支撑指数远高于另外两类行业★★。（5）数字化成果方面★★，3类行业的发展趋势基本一致★★，整体呈现波动中提升的态势★★。（6）数字化应用方面jdbcdao★★，制造业在技术创新★★、业务创新★★、流程创新上都远高于采矿业与电力★★、热力★★、燃气及水生产和供应业★★，自党的十八大以来★★，制造业数字化应用指数一直稳步上升★★，而采矿业与电力★★、热力★★、燃气及水生产和供应业的数字化应用指数在2019年之前一直呈现下降趋势★★，2019年才快速上升★★。

　　综合来看★★，中国工业企业的数字化转型在党的十八大之后呈现出加速发展的态势★★，特别是在东部地区和制造业领域★★。尽管中部★★、西部地区和一些传统行业的数字化转型起步较晚★★，但近年来增长势头强劲★★，展示出追赶的潜力★★。

　　2020年★★，中国电子技术标准化研究院根据GB/T 39116—2020《智能制造能力成熟度模型》和GB/T 39117—2020《智能制造能力成熟度评估方法》两项国家标准★★，利用各省区市企业数据计算智能制造能力成熟度★★，将制造业企业按智能制造成熟度由低到高划分为4个等级★★。对2019—2022年我国智能制造能力成熟度智能分布进行测度★★。测度结果显示★★，2019年我国智能制造能力成熟度分布为一级及以下（85%）★★、二级（12%）★★、三级（2%）★★、四级及以上（1%）★★；2020年★★，相应分布为一级及以下（75%）★★、二级（14%）★★、三级（6%）★★、四级及以上（5%）★★；2021年相应分布为一级及以下（69%）★★、二级（15%）★★、三级（7%）★★、四级及以上（9%）★★；2022年相应分布为一级及以下（63%）★★、二级（21%）★★、三级（12%）★★、四级及以上（4%）★★。可见★★，从等级分布情况来看★★，在2019—2022年期间★★，一级及以下成熟度等级的制造业企业下降了22个百分点★★，二级成熟度等级的制造业企业上升9个百分点★★，三级成熟度等级的制造业企业上升10个百分点★★，四级及以上成熟度等级的制造业企业上升3个百分点★★。上述数据说明★★：一方面★★，低等级的企业数量大幅减少★★，中高等级企业数量显著增加★★。这表明越来越多的制造业企业开始重视并积极推进智能制造★★，从最初的观望阶段逐步迈入实际行动阶段★★。另一方面★★，四级及以上企业数量占比虽小★★，但仍在增长★★。这表明部分领先企业已经初步探索出成熟的智能制造模式★★，并开始发挥标杆示范效应★★，引领行业发展方向★★。

　　在国家多项政策的大力支持下★★，我国智能制造水平不断提升★★，部分行业和地区已初步取得智能制造优势地位★★。智能制造的发展已由单一使用智能制造设备向全生产流程智能化转变★★，开启了制造范式的升级和重构★★，对推动我国制造业向中高端迈进具有重要意义★★。截至2022年底★★，我国已建成2 100多个高水平的数字化车间和智能工厂★★。其中★★，有209家示范标杆工厂★★；培育了6000多家系统解决方案供应商★★，建成具有一定区域和行业影响力的工业互联网平台248家★★，重点平台工业设备连接数超过8 000万台（套）★★。据统计★★，智能制造示范工厂的生产效率平均提升32%★★，资源综合利用率平均提升22%★★，产品研发周期平均缩短28%★★，运营成本平均下降19%★★，产品不良率平均下降24%★★。

　　根据中国电子技术标准化研究院发布的《智能制造成熟度指数报告（2022）》★★，2020—2022年智能制造TOP10行业所示★★。计算机通信和其他电子设备制造业★★、汽车制造业★★、电气设备和器材制造业★★、医药制造业★★、化学原料和化学制品制造业连续3年位列智能制造TOP10行业★★，表明5大行业已初步取得智能制造优势地位★★。其中★★，计算机通信和其他电子设备制造业★★、汽车制造业两大行业长期处于智能制造TOP2地位★★，是我国智能制造领头羊jdbcdao★★。

　　以上市公司★★、大型企业为数字化发展领头羊★★，以专精特新中小企业为重要组成部分★★，我国工业企业数字化发展程度不断提高★★。根据《智能制造发展指数报告（2022）》★★，相比上市公司或者大型企业★★，中小企业智能制造发展水平相对落后★★。2021年★★，智能制造水平处于一级及以下水平的企业中95.09%是中小微企业★★。从智能制造环节来看★★，2022年接近50%的中小企业在采购★★、财务★★、工艺设计等环节开展数字化改造★★，但在装备★★、生产作业★★、集成等方面与大型企业的差距较大蜜桃95★★。

　　尽管相比大型企业★★，中小企业智能制造水平偏低★★，但专精特新中小企业在中小企业工业数字化发展中起到了关键引领作用★★。《智能制造成熟度指数报告（2022）》显示★★，专精特新中小企业智能制造能力成熟度分布为★★：一级及以下（50%）★★、二级（26%）★★、三级（15%）★★、四级及以上（9%）★★。全部中小企业智能制造能力成熟度分布则为★★：一级及以下（80%）★★、二级（11%）★★、三级（5%）★★、四级及以上（4%）★★。专精特新中小企业智能制造水平明显优于全部中小企业★★。

　　第一★★，目前我国已经基本形成“综合型+特色型+专业型”的多层次工业互联网平台供给体系★★，总数超过270家★★，包括50个跨行业跨领域的综合型工业互联网平台★★、187个面向重点行业和区域的特色型工业互联网平台以及44个面向特定技术领域的专业型工业互联网平台★★。根据《跨行业跨领域工业互联网平台发展八大成效》数据★★，重点平台平均承载工业机理模型超过2.45万个★★，覆盖9大领域★★，共承载工业机理模型超过123.7万个★★。

　　第二★★，工业互联网平台规范发展持续推进★★。2020—2023年间★★，国家密集出台了11项工业互联网领域国家标准★★、30项行业标准★★、10项地方标准和166项团体标准★★，在引导企业研发★★、生产★★、管理等环节对标达标★★。2024年8月★★，国家市场监督管理总局先后批准《工业互联网平台监测分析指南》《工业互联网平台解决方案分类方法》《工业互联网平台服务商评价方法》《工业互联网平台质量管理要求》4项工业互联网平台国家标准★★，从供给侧与需求侧两端出发★★，为工业互联网平台提供指导意见★★，增强工业互联网平台产业供给能力★★，以标准为引领促进我国工业互联网平台创新发展★★，推动制造业转型升级★★，赋能新型工业化建设★★。

　　第三★★，工业互联网进入全面推进的快速增长期★★。根据中国信息通信研究院发布的《中国工业互联网发展成效评估报告（2024年）》★★，自2020年以来★★，我国工业互联网在基础能力★★、技术创新★★、产业发展★★、应用推广★★、发展环境等方面均实现大幅增长★★，工业互联网整体呈现加速迭代演进趋势★★，进入全面推进的快速增长期★★。

　　2024年9月★★，工业和信息化部等十一部门发布《关于推动新型信息基础设施协调发展有关事项的通知》★★，明确提出推进信息设施与传统设施融合发展★★，开展“信号升格”专项行动★★，加快“5G+工业互联网”规模部署★★，助力5G★★、千兆光网★★、人工智能等设施更好地服务传统基础设施智能化发展★★，深入实施工业互联网标识解析体系“贯通”行动计划★★，完善信息基础设施与其他基础设施跨行业共建共享机制★★，通过建立需求清单等方式★★，推动双向资源开放共享★★，提升集约高效发展水平★★。

　　当前★★，全国“5G+工业互联网”在建项目超过1万个★★，覆盖工业全部41个国民经济大类★★，中国移动5G智慧工厂项目超过4000个★★，中国联通5G智慧工厂项目达到3 500个★★，培育形成了典型融合应用模式★★，其不仅深化数字化管理★★、拓展服务延伸★★、支持个性化定制和平台化设计★★，应用范围也从视频监控★★、质量检测等生产外围环节逐渐向研发设计★★、生产控制等制造核心环节延伸★★，有力推动了新型工业化高质量发展★★。尤其是在工业★★、采矿★★、电力等行业已实现规模效应★★，工业领域的5G应用从视频巡检等外围环节向研发设计★★、生产制造★★、运维管理★★、产品服务等核心环节稳步拓展★★，涌现出机器视觉质量检测★★、现场辅助装配等20大典型场景★★。

　　“大型企业建平台★★、中小企业上云上平台”已经成为数字化转型的业内共识★★。根据中国信息通信研究院《云计算白皮书（2024年）》统计★★，2023年我国云计算市场规模达到6165亿元★★，相较于2022年增长了35.5%★★。其中★★，公有云与私有云市场规模分别为4562亿元与1563亿元★★，同比增长40.1%和20.8%★★。

　　从细分领域来看★★，云计算主要包括IaaS（基础设施即服务）★★、PaaS（平台即服务）★★、SaaS（软件即服务）3种服务模型★★，随着人工智能推动云计算市场快速增长★★，增长点向PaaS★★、SaaS上移★★。2023年我国IaaS★★、PaaS★★、SaaS市场总额分别达到3 383亿元★★、598亿元与581亿元★★，市场增长率分别为38.5%★★、74.9%和23.1%★★。未来★★，随着人工智能大模型进入商业落地阶段★★，预计PaaS领域产品将持续增加★★，大量中小型创新企业和投资公司将会涌入SaaS领域★★。

　　新的技术突破是制造业模式和业态创新的核心动力★★。目前来看★★，以美国为首的一些西方国家通过技术封锁以及“回岸制造”“近岸制造”等方式对“中国制造”进行立体化阻遏★★，截至2023年9月★★，美国已将我国1300多家企业★★、机构和个人列入各项制裁清单★★，使得我国一些关键技术领域出现“卡脖子”现象★★，亟待突破★★，主要体现在以下几个方面★★：

　　在智能制造方面★★，首先★★，我国存在核心器件国产化率低★★、技术受限的问题★★。高端工业控制芯片和工业机器人等核心器件的国产化率相对较低★★，产品的稳定性不足★★，依赖进口★★。其次★★，我国工业互联网根基不稳★★。我国工业互联网行业属性明显★★，标准化程度低★★，且由于工业互联网的搭建与消费互联网存在差异★★，工业互联网发展面临落地适配性问题★★。最后★★，我国工业互联网尚缺乏支撑各类软硬件相互协调的智能系统★★。智能制造涉及企业生产全生命周期的硬件★★、软件★★、各子系统和数据库的集成★★，具有复杂性★★、可扩展性和协同互联特征★★，而有些企业进行智能制造建设时★★，只注重购买高端数控设备★★，缺乏相应软件系统的支持★★，导致数据在各设备之间难以流畅共享和交互★★。

　　在工业软件方面★★，一是存在核心技术缺失★★、对外依存度高的问题★★。国内工业软件★★，尤其研发设计类工业软件jdbcdao★★，核心技术缺失★★，与国外差距较大★★。例如★★，CAD★★、CAE★★、EDA等软件大部分被欧美国家企业垄断★★，国产化率仅约为5%★★。二是我国工业软件的功能不够完善★★，与国外软件相差较大★★。国内工业软件产品的成熟度★★、适用度★★、稳定性★★、兼容性等与国外同类产品相比差距较大★★，大多数国内软件企业仅能满足个别阶段★★、个别层级的简单业务场景需求★★。

　　一是数字经济渗透率较低★★，根据2023年中国信息通信研究院发布的《全球数字经济白皮书》中所公布的数据★★，2022年51个国家的第二产业的数字经济渗透率的平均水平为24.7%★★。德国★★、韩国第二产业数字经济渗透率超过40%★★；美国★★、英国★★、爱尔兰★★、日本★★、法国★★、新加坡等第二产业数字经济渗透水平高于51个国家平均水平★★；同年中国的工业数字经济渗透率为24%★★，表明在全球数字经济竞争中中国需要进一步加速工业部门的数字化进程★★，提升数字经济渗透率★★，以缩小与其他国家之间的差距★★。

　　二是数字赋能进入瓶颈阶段★★，根据工业和信息化部统计数据★★，我国目前具有一定影响力的工业互联网平台超过340家★★，连接设备近9000万台（套）★★。根据中国工业互联网研究院测算★★，截至2021年★★，我国工业互联网产业规模将达到4.13万亿★★；但部分产业赋能出现负增长★★，2020—2021年★★，制造业赋能比重从5.59%下降至5.35%★★，批发和零售业由2.71%降至2.61%★★，交通运输★★、仓储和邮政业由3.34%降至3.12%★★，产业赋能发展陷入瓶颈★★。

　　党的十八大以来★★，我国发展数字经济顶层设计持续完善★★，但在工业企业的数字化转型过程中★★，西部地区不管是在组织赋能还是战略引领★★、技术驱动等方面均落后于东部地区★★。这种不平衡将导致资源和资本向数字化程度更高的地区集中★★，加剧东西部地区之间的经济发展差距★★。同时★★，西部地区由于缺乏足够的数字化支持★★，可能难以吸引和保留人才★★，影响当地产业的创新能力和竞争力★★。这将使得西部地区在全球产业链中的地位更加边缘化★★，难以参与到更高层次的竞争中去★★。此外★★，市场分割和环境压力的增加也可能给国家的长期可持续发展带来挑战★★。

　　根据《智能制造成熟度指数报告（2022）》★★，2021—2022年省级层面参与智能制造业能力成熟度自评估且智能制造发展水平达到二级及以上的企业数量TOP10排名如表3所示★★。相比2021年★★，2022年尽管部分省份具体排名有所变化★★，但江苏省★★、山东省★★、湖南省★★、安徽省★★、广东省智能制造水平仍处于TOP10★★。2022年★★，福建省★★、湖北省★★、上海市★★、河南省和辽宁省也取得智能制造领先地位★★。

　　新一代信息技术★★、人工智能★★、新材料等与制造业的深度融合蜜桃95★★，是推动制造业模式和业态创新的核心动力★★，而高端人才是掌握和应用这些新技术的关键★★，他们能够将新技术与制造业的实际需求相结合★★，开发出新的产品★★、服务和生产方式★★。目前★★，我国制造业模式和业态创新缺乏高端人才支撑★★，尤其是掌握多方面知识与技能的复合型高端人才缺失严重★★，主要原因是当前我国在教育和职业培训领域的不足制约了对新型复合型高端人才的培养★★。例如★★，中国的教育体系长期以来侧重于专业分科★★，强调单一学科的深度学习★★，缺乏跨学科的课程设置和培养模式★★。

　　由于数字技术迭代快★★、专业性强★★，工业数字化发展对人力资本的需求从“量”转向“质”★★，市场对复合型★★、专业型★★、实操型人才的需求量增加★★，要求人才具有战略思维★★、创新能力以及市场洞察力★★，因此★★，具备专业数字素养的高端新型人才在工业数字化领域明显供不应求★★。

　　党的二十届三中全会提出★★，要加快构建促进数字经济发展体制机制★★，完善促进数字产业化与产业数字化政策体系★★，健全促进实体经济和数字经济深度融合制度★★。随着新一代信息技术蓬勃兴起★★、数字经济快速扩张★★，为了推动实体经济高质量发展★★，促进工业数字化发展★★，不仅要加快推进传统工业的数字化转型★★，还需要创新发展数字经济核心产业★★，培育发展新兴产业与未来产业★★，优化工业数字化发展环境★★，筑牢数字安全保障★★，大力培养数字化技术专门人才★★，具体表现为以下几个方面★★：

　　集中力量攻关关键核心技术★★，发挥国家制度优势★★，以战略需求为导向★★，以国际尖端水平为标准★★，以原创性★★、颠覆性创新成果为目标★★，促进产学研深度融合★★，推动产业链上下游★★、大中小企业★★、科研院所协同创新★★，构建创新平台★★，形成利益共享★★、风险分担的创新合作机制★★。推动技术革新★★，强化企业创新主体地位★★，鼓励专精特新中小企业布局高价值专利★★，尤其是要特别注重向产业关键环节的发明专利倾斜★★，积极参与行业标准★★、国际标准制定★★，争取技术创新认定话语权★★。提升关键软件★★、核心硬件的发展水平★★，加快突破一批核心技术和产出标志性重大战略产品★★。

　　推进传统产业转型升级★★，是大力推进现代化产业体系建设★★，提升我国产业竞争力的核心工作★★。关注轻工★★、有色★★、钢铁等行业★★，利用工业数字化技术★★、绿色化技术推动设备更新与技术革新★★，实现传统产业的智能化★★、绿色化★★、高端化升级★★。开展数字化工程试点行动★★，打造一批数字化工厂★★、产业★★、产业链★★、园区★★，形成智能化生产运营生态★★。鼓励中小企业实现数字化赋能★★，建立符合中小企业需求的数据中心★★、数字化产品与服务中心★★。

　　营造有利于工业数字化发展的制度环境★★，围绕新发展阶段的新问题与新情况及时调整政策★★，提高政策实用性★★、时效性★★，补齐政策短板★★，明确知识产权边界★★，优化财税政策与融资政策★★。加大数字基础设施建设投入★★，提升网络覆盖质量★★。降低企业上网成本★★，减轻数字化转型负担★★。加强工业数字化产业园区建设★★，提供优质发展空间和服务★★。推动数据要素市场建设★★，提高数据资源处理能力★★，提升企业数据管理能力★★、数据开放水平★★，健全数据要素市场规则★★，制定数据交易定价制度★★，统筹数据交易市场布局建设★★，营造安全有序的市场环境★★。

　　制约我国数字经济发展的主要因素之一就是人才短缺问题★★。为解决这一问题★★，首先★★，要出台吸引全球数字化技术专门人才的政策★★，引领从事人工智能★★、区块链★★、云计算等研究的国外专家学者★★、留学生回国参与相关领域研究★★。其次★★，鼓励从事已开展研究的人员继续探索★★，从科研经费★★、医疗保障★★、社会福利等方面给予他们更高保障★★，使其能够将更多精力投入科技研发★★。再次★★，发挥企业技术创新的主体地位★★，给予企业技术研发相应政策支持★★，缩短创新链条★★，提升创新效率★★。最后★★，建立数字经济产学研平台★★，匹配数字技术人才供给与需求★★，提升数字技术专门人才就业质量★★，进而全方位推动数字技术发展★★，为突破“卡脖子”技术奠定基础★★。jdbapp官方下载安装★★。jdb电子下载★★。JDB电子★★，jdbAPP官网★★。