数字化推动制造业与服务业融合发展

李勇坚

(中国社会科学院财经战略研究院，北京100006)

随着国民经济的发展，数字化（digitalization）与服务化（servitization）正在成为制造业发展的重要趋势。从服务化方面来看，2012年中国服务业增加值占GDP比重达到 45.5%，首次超过工业成为第一大产业，此后服务业占比持续提升，2015年这一数字首次超过50%。2015—2019年，我国服务业对经济增长的贡献率接近60%，位居第一。2022年我国服务业增加值达到638698亿元，占GDP的比重为52.8%。服务业还吸纳了农业及工业的全部就业，即使在制造业内部，“服务”的含量也越来越高。发达国家普遍存在“两个70%”的现象，即：服务业占GDP的比重超过70%；制造业内部的服务含量超过70%。从产出来看，全球顶尖制造企业的收入份额中，服务的份额在逐步增加。从数字化来看，根据中国信通院发布的《中国数字经济发展研究报告（2023）》，中国数字经济2022年达到50.2万亿元，占GDP的比重为41.5%，连续11年显著高于GDP增长率。从全球方面来看，2022年，美国、中国、德国、日本和韩国5个世界主要国家的数字经济总量为31万亿美元，数字经济占GDP比重为58%，较2016年提升11个百分点。

从制造业发展趋势来看，数字化和服务化两个趋势并不是孤立的，而是交织在一起。制造业在数字化过程中，不单纯是对制造业内部生产流程的改造，更是对其发展逻辑、商业模式、成长路径等的重构，数字化正在推动制造业和服务业深度融合。

从政策体系来看，中央高度重视制造业的融合发展。《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》明确提出，加快发展现代服务业，推动现代服务业同先进制造业、现代农业深度融合，加快推进服务业数字化。党的二十大报告提出，构建优质高效的服务业新体系，推动现代服务业同先进制造业、现代农业深度融合。在这个意义上，制造业的数字化以及制造业与服务业融合发展，是一体两面的。制造业数字化过程不单纯是制造企业内部流程的数字化，而是要推动制造业本身的商业模式转换，从而发展出新的增长路径。

基于这一现实，对制造业乃至实体经济的数字化应该有新的理解方式和新的发展路径。对数字化的理解不能局限于生产流程的数字化，而是要从企业全流程、全链路数字化来考虑。习近平总书记出席2018年4月20—21日召开的全国网络安全和信息化工作会议时强调，“要发展数字经济，加快推动数字产业化，依靠信息技术创新驱动，不断催生新产业新业态新模式，用新动能推动新发展；要推动产业数字化，利用互联网新技术新应用对传统产业进行全方位、全角度、全链条的改造，提高全要素生产率，释放数字对经济发展的放大、叠加、倍增作用。”

数字化推动制造业与服务业深度融合，也意味着数字化模式的重大转变。传统的数字化模式主要是由数字化服务商通过对企业的深入调研，针对企业提出数字化解决方案，以消除企业运营流程中的“X-非效率（X-inefficiency）”[1]。这个过程中，服务商主要扮演技术提供者角色，其背后的逻辑是，企业是一个高度理性的组织，各个部门、各个环节如同机器的不同零部件，通过数字化提高各个部门的运行效率以及部门之间的耦合效率，从而推动整体生产效率的提升。这一模式的问题在于，服务商将数字化视为一个单一的线性过程，不考虑数字化给企业带来的组织模式、供应链、管理等方面的影响，不但技术复杂、成本高、时间长，而且效益也不明显。通过实地调研可以发现，企业更需要低成本、低技术门槛、低人力资本需求、可信任、更精准的数字化方案。这种数字化方案需要平台、服务商、企业、消费者协同推进，从而推动数字化转型从单一流程、单一环节和单一企业向全方位、全角度、全链条转变，以生产过程的数字化推动全流程数字化，促进企业数字化与供应链产业链数字化、产业集群数字化相融合，从而实现数字化的高效益与高价值。在这个过程中，企业的产业形态将发生变化，不仅最终产出的服务内容更多，而且企业资源投入中，服务也变得越来越重要。数字化以及制造业与服务业深度融合将使企业发展进入新的阶段。

一、数字化的含义及数字化转型的既有模式

（一）数字化的含义

数字化是一个较为笼统的概念，在使用中充满了歧义。从学术视角来看，“数字化”具有数据化（digitization）、 数字化（digitalization）和数字化转型（digital transformation）三方面含义。咨询公司ECM认为[2]，数据化是将信息从物理格式转换为数字版本的过程。数字化是利用技术来增强企业流程的实践。根据Gartner对IT词汇（IT glossary）的解释[3]，数字化是利用数字技术改变商业模式并提供新的收入和价值创造机会，是企业转向数字业务的过程。因此，数字化并不等同于数据化。数据化涉及信息，数字化涉及流程，而数字化转型则包括了数据化过程，也包括了数字化的过程，是一个在企业业务中嵌入数字技术以推动根本变革的过程。其中，涉及企业的技术、文化、生产、经营、组织和人等诸多因素，从而改变业务活动、模型和能力。数字化转型包括多个数字化项目，从而实现从技术中心向客户中心的转型，利用数字技术为客户创造更多的价值，以帮助企业建立真正的、长期的竞争优势。由于数字化不仅涉及业务转型，也涉及组织转型。因此，成功的数字化转型需要有数字能力与领导能力。综上，数字化转型是多项数字创新的综合效应，能够带来新的参与者（和参与者群）、结构、实践、价值观和信念，这些改变会取代或补充组织和领域内的现有规则，是一项激进的制度变革。

在一般观念中，数字化是由数字化服务商提供数字化解决方案，对企业的生产流程进行改造，从而提升企业生产效率。然而，如果从服务化和数字化交织推动制造业转型升级的视角来看，前述关于数字化的理解是比较片面的。从后者的视角来看，数字化是借助于新一代数字技术与数字化工具，通过改造企业生产流程、引进新的生产方式，对企业的研发、生产、营销进行全链路改造，推动企业的组织管理形态转型，带动产业链供应链耦合方式智能化升级，改变区域产业集聚路径，并重塑企业商业模式的过程，从而实现企业降本、提质、增效的目标，增强企业的核心竞争力，并提升产业链供应链安全水平，推动区域产业集群快速发展。这意味着企业的数字化转型不再是一个单一流程的数据化或智能化控制，也不是一个从研发设计到营销数字化的线性过程，而是一个基于数据化、网络化、智能化纵向推动产业链供应链耦合度增加、横向推动区域产业集群的网状过程。

（二）数字化的既有模式比较

从数字化的模式来看，经过多年的发展，数字化已形成一些基本的模式（表1）。从总体上看，这些模式提供了企业数字化转型的基本路径，并为加速推进数字化奠定了基础。

表1 企业数字化转型模式比较

（三）现有数字化模式的问题

现有的数字化模式并没有带来想象中的效益，这说明这些模式仍存在不少问题。

有调查显示，仅有35%的企业高管声称数字化转型有助于他们更好地满足客户期望并提高运营效率[4]。Heiko Gebauer等[5]提出了“数字化悖论”（the digitalization paradox）的概念，认为数字化并没有带来生产率的增长。究其原因，主要在于现有的数字化解决方案都是由数字化服务商根据单一企业场景而提供的，但是企业的研发、设计、生产、营销、管理、服务等场景具有专业性和动态变化的特征，单一服务商难以对所有场景进行同步优化并实现高效耦合。而数字化又涉及数据收集、生产流程、管理模式、商业模式等底层结构，需要企业具有既懂数字技术又懂业务的人才。人才的缺乏使企业无法根据数字化的要求对其底层结构进行优化，从而使数字化的效益无法发挥出来。

从数字化转型的投入产出比来看，数字化转型仍缺乏明确的成本与收益分析框架。数字化转型需要在前期投入大量成本，增加在网络、数字化设备、信息系统等资源方面的投入。在数字化转型过程中还会涉及基础设施改造、系统建设、人才培训和引进、运行维护等多个方面的成本，需要投入大量资金。随着数字化转型的深入，还涉及多种互补技术的协同，这些技术的应用需要企业持续投入资金。中小企业在进行数字化投资时，面临着在哪些方面投资、按照什么时序进行投资等问题。从一些咨询公司的调研结果来看，70%～80%企业的数字化转型项目难以取得理想的效果。即使一些有可能获得成功、有利于强化中小企业发展潜力的项目，其数字化转型所耗费的时间也会较长，不会带来立竿见影的收益和生产力提升，这将增加企业的投资沉没成本，使数字化的收益无法充分体现出来。

从前述分析可以看出，经过多年的实践，数字化的概念已经比较清晰，也形成了一定的通用模式，但是，由于企业、数字化服务商等方面所存在的问题，数字化转型仍存在一定阻碍。

二、数字化模式创新的出发点：推动制造业和服务业深度融合

企业的数字化转型过程并不只是一个生产技术转换的过程，也是一个企业运营模式转换的过程。因此，在数字化过程中，必须考虑制造业与服务业融合发展的现实情况。

数字化模式创新要基于制造业与服务业融合发展这一趋势，并进一步推动这种趋势。具体而言，数字化推动制造业与服务业融合主要表现在几个方面，一是数字化使企业的投入更为服务化；二是数字化使企业的产出更为服务化；三是数字化使企业的运营模式更为服务化；四是数字化推动制造企业与服务企业深度融合，共同形成价值网络。

（一）数字化推动制造企业投入更为服务化

数字化对制造业而言，会推动其发展逻辑产生根本性变化。现有的制造业模式具有典型的工业化大规模生产的特点。这种生产模式的核心是如何以低成本生产出高质量的产品。但是，这些产品是否真的符合消费者的需求，却不是生产商所关心的。为了吸引消费者购买这些产品，整个经济体系会形成一个巨大的广告系统，将这些产品直接推送给消费者。而制造业引入数字化元素之后，将利用数字化技术，从消费者的各类行为数据中，挖掘出其真实需求，从而制造出更符合消费者需求的产品。为了适应这种模式的变化，企业需要利用新一代信息技术重构研发、生产、流通等各个环节，提升全产业链智能化、数字化水平，推进全链路数字化实现从设计端、产品端、营销端、渠道端等各维度的贯通，促进信息流引领技术流、资金流、人才流和物资流，达到对客户需求的精准反映。在这个转换过程中，数据、数字技术等服务性、软性要素在生产投入中的地位更为重要。

在研发方面，数字化促进直线式研发生产模式向平台型生产研发模式转变。采用“大设计、小试验”的研发模式替代传统的“试错研发”模式，促进产业快速升级，丰富产品品类。通过新“模式”的平台化、共享化，使用户实现个性化定制，生产者实现柔性化生产、按需生产，提高了企业的灵活性和快速响应能力。平台、服务商等服务要素在研发中占据的地位更为重要。

从企业的生产过程来看，数据、算法、数字技术服务等成为企业生产最为重要的投入内容。这个无形的投入具有可重复利用的特点，要求用平台化思维构筑产业服务生态圈，通过平台共享为企业发展赋能，形成多元主体共生的生态系统，实现数字技术与生产制造交叉融合，提升全产业链智能化、敏捷化水平，以更富弹性的生产系统满足消费者多样化需求，实现供需动态平衡，为产业互联网的进一步应用和融合创造条件。这个过程将推动产业互联网与消费互联网深度融合，推动企业对生产设备和工艺流程进行数字化、网络化、智能化改造。具有产业互联网元素的企业将进行更深度的数字化转型，采取更加智能化的生产方式，这样既能减少生产对人工的依赖，又能提高生产的柔性化程度，可以更适应消费者的需求变化，以更低的成本调整产能。而消费端的数据、线上渠道等资源与产业互联网要素深度融合，将使全产业链的效率有更大提升，也更为敏捷。

（二）数字化推动制造企业产出更为服务化

在数字化推动下，C2B/C2M等新型生产经营模式正在全面兴起。C2B/C2M是一种通过大规模定制满足消费者个性化需求的新型商业模式，其核心是由消费者提出具体需求，企业通过汇聚消费者需求，为消费者提供适合其需求的产品或服务系统。在工业化时代，以低成本、高效率为追求的大规模标准化生产，建立了一个大规模的分销系统。这个系统中，生产者与消费者的距离遥远，产品主要是满足一般性的需求，个性化的需求很难得到满足。C2B/C2M模式则利用互联网庞大的数据基础，利用大数据分析技术，完全立足于用户需求，满足于用户的个性化需要。这种模式大大缩小了生产者与消费者之间的距离，实现个性化消费和柔性化生产的有效对接，尽可能地释放市场消费能力。C2B/C2M模式并不是一种简单的定制化生产方式，而是一种利用电子商务形式，将现代柔性生产技术、信息化管理手段、高效供应链、敏捷设计、3D打印等多种经营模式进行深度整合的新型商业模式。这种模式将从社会整体生产方面，推动工业化时代的大规模标准化生产向信息化时代的个性化、柔性化、多样化生产转型。以消费者为中心、消费者参与设计与生产、消费者主导等是C2B/C2M模式的特征，但这些特征不是C2B/C2M模式区别于其他模式的关键因素。真正的C2B/C2M模式的核心含义就是其名称所提示的，即从消费者（consumer）开始，再到企业（business）。具体而言，C2B/C2M模式就是利用互联网庞大的信息汇聚能力，整合消费者的需求，为消费者量身定制产品和价格，并让消费者主动参与产品设计、定价，甚至营销。这要求制造企业在各种服务方面投入更多精力和资源。由此可见，在制造业C2B/C2M模式兴起的背后，是整个制造业生产模式的变革。

（三）数字化推动制造企业运营模式更为服务化

在数字化推动下，制造业服务化由1.0向2.0转型，企业的运营模式由生产中心向服务中心转型。制造业服务化是一种新趋势，是指企业以顾客为中心，提供更加完整的“包（bundles）”，包括物品、服务、支持、自我服务和知识等，即制造业服务化是制造企业的角色由物品提供者向服务提供者转变。我国的有关政策长期鼓励制造企业积极发展精准化的定制服务、全生命周期的运维和在线支持服务，提供整体解决方案、个性化设计、多元化的融资服务、便捷化的电子商务等服务形式。

因此，制造业服务化是一种商业模式与运营模式的创新，大致可以划分为产品延伸服务模式、产品功能服务模式、整合性解决方案服务模式、去制造化模式、服务型制造模式等。

1.产品延伸服务模式

在产品延伸服务模式中，客户拥有有形产品的所有权，而制造企业以产品全生命周期为重点，在产品购买前、购买时以及购买后提供全面服务。制造企业坚持产品全生命周期管理的理念，向顾客提供全面价值增值服务，有助于强化制造企业与顾客之间的关系，提升顾客满意度和忠诚度。

2.产品功能服务模式

在产品功能服务模式下，产品的所有权为制造企业所有，制造企业提供的是产品和服务或功能的组合，顾客购买的是产品的功能而非有形产品本身，因而顾客只对产品提供的功能付费而不需要对有形产品本身付费。

3.整合性解决方案服务模式

在这种模式下，制造企业向顾客或消费者提供的是一整套解决方案，包含服务、产品和系统，即制造企业将产品涉及的多种服务或产品功能整合起来，最终向顾客提供科技、产品和服务三方面创新的有机组合，以满足顾客对高价值产品的需求。

4.去制造化模式

去制造化是指制造业企业退出低附加值的制造领域，而从事附加值相对高的上下游产业链服务环节。

5.服务型制造模式

有别于传统的生产型制造，服务型制造是制造与服务深度融合的一种先进制造模式，是面向制造的服务和面向服务的制造协同发展的新型产业形态，进而实现从以产品为中心向以服务为中心的转型。在互联网、大数据、人工智能等技术的推动下，依托工业大数据、智能技术与物联网技术，打造适应消费者或用户多变需求的产品系统。

（四）数字化推动价值网络形成

在原有的工业化生产模式下，企业之间的生产合作主要是基于产业链的分工合作，这种合作模式的核心是将生产过程进行模块化，从而形成链式价值创造的过程。在数字化支撑下，制造业与服务业融合推动企业运营模式转型，改变制造企业与服务企业之间的关系，实现从价值链向价值网络的转变。制造企业利用新一代数字技术，建立更具柔性的生产线，使生产能力实现平台化，从而使制造过程变得更“轻”，与外部的服务企业之间的合作不断加紧，价值创造过程将融入更多的服务要素，使价值创造过程向网络化发展。首先是企业的生产过程将实现数据化，这样企业内部的生产能力将变成一个平台，企业内部的各个部分均可实现对生产能力的利用。企业将变成一个内部创业平台，制造能力与企业外部各种服务商之间的联系更为紧密。其次，企业与服务商协同，利用互联网、大数据等与外部企业共享生产能力，实现企业的快速转型。再次，基于互联网、大数据的生产平台，通过与服务商的紧密合作能够实现生产的智能化，达成企业的研发、设计、营销、售后服务等部门的一体化，实现更快的响应速度。例如，企业与供应链服务商，通过获取仓储、配送、销售环节的各类数据，甚至将客户数据、企业内部数据、供应商数据汇总到供应链体系中，通过对供应链上数据的采集和分析来优化供应链，在实现对客户快速响应的同时，进一步降低成本。此外，利用大数据技术建立智能补货系统、智能采购系统，能够为企业降低库存作出很大贡献。在这个过程中，制造企业与外部服务企业之间的合作更为紧密，从而形成一个价值创造网络。

从前述分析可以看出，数字化推动制造业与服务业深度融合，其本质是企业运营模式的变化，从以生产、流程为中心，向以客户为中心转型。在以客户为中心的理念下，企业的投入和产出会更为服务化，推动注重生产流程的价值链向基于产业生态的价值网络转型。

三、数字化推动制造业与服务业深度融合的创新模式

将企业数字化转型视为一种技术过程与模式转型过程的情况下，前文所述的数字化转型模式将很难达到推动制造业与服务业深度融合的目标。基于这一问题，笔者通过对企业的调研，提出了“中国式数字化转型”。

（一）“中国式数字化转型”的定义

“中国式数字化转型”是由平台、服务商、企业、消费者协同推进，根据不同企业特点提供低成本、低技术门槛、低人力资本需求、可信任、更精准的数字化方案，以客户为中心，通过产业互联网与消费互联网协同融合，以数字化推动制造业与服务业融合，并最终形成各方协同的价值共创生态，从而实现高效数字化转型。

“中国式数字化转型”的核心是企业（B）、服务商（S）、平台（P）、用户（C）形成价值共创生态系统：以最终用户（C）为中心，由平台（P）和服务商（S）协同，为企业（B）开发出个性化的数字化工具或解决方案，从而使企业在数字化过程中，其投入和产出更为服务化，使制造企业与服务商的融合更为紧密。

（二）“中国式数字化转型”的特点

本文所提出的“中国式数字化转型”的特点主要体现在以下几个方面。

1.平台特色

数字化要兼顾前端（消费端）和后端（企业内部流程端） 、内部（企业本身）与外部（供应链产业链）才能实现高效率。前端与后端、内部与外部的融合数字化，需要平台的参与。针对数字化推动制造业与服务业深度融合，平台将消费互联网与产业互联网深度融合。消费互联网能够将数亿消费者连接起来，并利用平台的技术能力、数据沉淀、连接能力、汇聚能力等优势，深入挖掘消费者的需求。平台除了链接消费之外，还链接了大量数字化服务商，这些服务商能够提供各种产业数字化转型的服务，与平台协同完善数字化方案，为制造企业数字化、服务化提供大量战略性资源和互补性技术，从而降低数字化的门槛和成本，推动商业模式创新，并增强企业数字化的信心和能力。

2.个性化特色

制造业内部行业繁多，制造业与服务业融合的路径及模式较为多元，数字化流程复杂，没有一家服务商能够提供一个普适的数字化方案。现有模式下，产业互联网平台上并没有太多的服务商提供不同的个性化服务，因为其商业模式大部分是B—P模式，小部分为B—P—S模式，无法提供个性化服务。

“中国式数字化转型”模式是在平台上聚合各类服务商，提供数字化产品、技术和运营等多个维度的服务。服务商能够深入企业内部，对各个细分行业及各种融合模式进行深入了解，能够提供更加符合企业需求的数字化方案。针对企业所在的行业、规模、运营模式等特征，提供丰富多样的个性化数字化转型服务工具，以适应平台上企业行业多元化、企业异质化、模式多样化、需求丰富化的特点，使数字化真正能够为企业创造价值。平台上的不同服务商（技术服务商、推广服务商、硬件设备服务商、软件服务商等）通过协同，能够为企业带来高效的全链路数字化解决方案。在这个过程中，服务商需要深入了解企业的需求，实现以交易产品为中心的模式转向以客户为导向的参与模式转变，形成互补的数字化能力、关系特定的数字资产、数字化知识共享程序和合作伙伴关系治理等新型关系，从而为企业提供个性化服务。

3.服务特色

“中国式数字化转型”模式推动制造企业加速与服务业融合。在投入方面，平台及服务商提供大量的数据要素、数字技术、转型方案等更多服务性无形资源，使企业的投入更为服务化。在产出方面，企业利用平台上的资源，可以将其产品变为服务，向消费者或用户提供，从而使其产出由制成品向服务转型。同时，很多企业在数字化过程中，获得了大量数字化技术与经验，这些也可以使制造企业向数字化服务商转型。事实上，现在很多产业互联网平台企业就是由原有的制造企业转型而来的。

4.聚合特色

“中国式数字化转型”聚合了企业从产品研发到全营销的全流程数字化。现有制造业数字化一般是由平台或者数字化服务商提供各种相关的数字化解决方案，解决企业生产、经营等活动中的薄弱环节，从而提高运营效率。平台主要是产业互联网平台，其重点是将生产过程进行数据化，从而打造人、机、物、系统融合一体的信息物理空间（Cyber Physical System，CPS），对生产过程进行动态监控、控制和优化，从而提升效率。在现有的制造业数字化方案中，前端（消费者端）和后端（生产经营端）是分离的。而在“中国式数字化转型”过程中，平台依托生态优势，聚合了大量终端用户与消费者，汇聚了各个环节的服务商，从而能够推动企业全流程数字化，使中小微企业在平台上能够获得一站式的、产业互联网和消费互联网全面融合的、全链路的数字化解决方案。在这个数字化过程中，制造企业将推动制造业与服务业融合。在数字化成本方面，平台上聚合了大量的中小微企业，能够发挥规模优势，降低服务成本。

5.价值共创

数字化涉及多方主体，为各方主体创造共享价值是数字化的一个重要方面。Lusch and Nambisan[6]指出，服务创新可以通过基于服务主导逻辑（S—D）的三个要素进行概念化，即服务生态系统、服务平台和价值共同创造。而“中国式数字化转型”正是以平台为中心，推动各方构建协同价值共创生态，形成各方共同参与、优势互补、分工合作、利益共享的价值共同体。服务商能够发挥平台上企业众多的优势，在以低价格提供解决方案的同时，获得大量客户，从而取得较好的利润。企业以低成本获得平台上的优质流量、精准的数字化方案，能够快速推动数字化转型，获得相应的效益。用户在平台上能够获得更精准、更高效、更低价的服务，以及更频繁的互动。研究指出，如果让消费者积极参与到企业的生产与销售过程中，并以远程或实地的方式体验这一过程，这些高度参与的客户购买频率可以提高90%，每次购买的支出能够增加60%，年价值增加3倍。

四、数字化推动制造业与服务业融合发展相关建议

以数字化推动制造业与服务业深度融合，实现数字化与服务化的融合互动，是数字化领域的新方向和新模式，建议在以下方面予以支持。

（一）加强理论研究

制造业在数字化过程中，产生了大量与服务业融合发展的新模式，这些模式大多是根据实践调研所获得的鲜活事实和相关理论提出的，对探索数字化的基础具有重要价值。但该模式的理论与实践仍不完善，需要有关科研院所、大学、政府部门加大相关理论研究，并对正在实践该模式的平台企业等进行更深入的调研，从而在理论上进行更深度的解释，为数字化转型实践提供更丰富的指导并做好总结。

（二）高度重视数据要素的价值

数据是数字化与服务化的核心要素，数字化推动服务业与制造业融合发展，要求企业将其内部数据与外部数据充分整合，实现全流程的数据化。世界经济论坛（World Economic Forum，WEF）指出，制造业中的数据共享能够进一步优化资产、跟踪价值链上的产品、跟踪价值链上的流程条件、交换数字产品特性、验证出处。

建立良好的数据生态对数字化与服务化具有极其重要的意义。从实践来看，与生产相关的数据主要来源于研发、设计、仿真、采购、生产、销售、供应链、金融、物流等各个过程，不涉及个人隐私，可作为数据共享的试点。例如，在工业企业生产过程中，设备的运行将产生大量的数据，这些数据对预测设备的维护使用、提高产品质量、增加生产的稳定性等具有极其重要的作用与意义。但是这些数据到底应属于哪个主体，是生产企业还是设备制造商，或者是产业互联网系统的运营商、数据收集方，需要在政策法律层面进行明确。从工业生产实践来看，工业生产网络中数据来源多元，包括工业企业生产流程、管理流程、机器设备上的各种传感器、供应链上各个主体、互联网消费者行为数据等，由于缺少统一数据标准，形成大量的“数据孤岛”，数据交易流程不明确也导致数据价值难以发挥出来。因此，在政策层面，要建立适应数字化与服务化发展的数据权利、数据交易、数据共享等方面的政策法规，构建形成良好的数据治理环境。在国家层面，应建立工业大数据中心，打通各种数据来源，统一规范数据格式与接口，集中收集相关数据，面向应用特点形成可用的数据集以及相应的数据资源目录，供生产企业、设备制造商、产业互联网运营商、研究机构等共享使用。

（三）更好地发挥平台的作用

有一种观点认为，在制造业数字化过程中，大型制造企业将扮演主导角色，因为这些企业在特定制造领域方面具有很多的工业知识积累，具有将工业知识及行业经验以数字化方式转化成通用制造模型的基础能力。然而，从实践来看，大型制造企业在聚合同行业中小企业、降低模型易用性、成本和收益平衡等方面，仍有较大的改进空间。而现有的互联网平台企业，无论是在计算能力、数字化技术、用户聚合等方面已形成一定的优势，能够为企业数字化提供更为通用的基础资源。因此，应鼓励平台企业与大型制造企业、中小微企业等进行全面合作，使其效能更好地发挥出来。