数智化背景下吉林省制造业转型升级探索

摘 要：随着数据时代的到来，大数据、人工智能、区块链等技术飞速更新，行业的智能化转型和变革已经成为顺应市场需求的重要发展方向。作为东北老工业基地之一，在当前数字经济与实体经济融合的当下，吉林省的主要发展产业之一必定是制造业，而数智化方向是产业转型升级的必由之路。本文立足制造本质，结合数字化智能化行业特征，从加强体系创新融合、夯实数字基础支撑、完善体系保障措施以及拓展数智化应用范围，实现数智化和制造业的深度融合，促进吉林省传统工业的改革和发展。

关键词：吉林省 数智化 制造业 基础设施 转型升级

一、引言

数智化是在数字化的基础上进一步智能化集结，可以简单理解为数字化和智能化的结合。其核心在于通过大体量的数据内容，利用智能技术升级，将原先独立的数据岛的个体进行连接形成整体，进而结合场景化解决问题。数智化转型利用人的智慧将大数据进行操控和联结，并通过数据让人的智慧更加规范化，简化问题解决路径，减轻人力压力，同时赋予机器学习能力，实现人机深度交互，构造人机融合制造新生态。2019年9月17日，习近平总书记在郑州煤矿机械集团股份有限公司考察调研时，针对制造业高质量发展做出了一系列指示。他指出，要坚定推进产业转型升级，加强自主创新，发展高端制造、智能制造，把我国制造业和实体经济搞上去，推动我国经济由量大转向质强。随着数据时代的到来，大数据、人工智能、区块链等技术飞速更新，数字经济的发展推动了技术创新环境的改变，进而促进了制造业产业的转型升级，行业的智能化转型和变革已经成为顺应市场需求的重要发展方向。制造业作为我国国民经济的支柱产业，更要利用数智化掌握主动权，在新的高度为经济发展提供支撑。制造业作为吉林省的支柱产业之一，关系到经济社会发展大局，亟需数智化转型。

二、吉林省制造业数智化发展现状和面临的挑战

吉林省坚定不移实施高质量发展，全面部署实施“一主六双”高质量发展战略，统筹推进“六新产业”发展和“四新设施”建设。如近年来长春市机械工业第九设计研究院的数智_{81f86916b8abe76c00e9e8f94b51559d24ad9cdd4a5310d4e36e351ae5565204}化团队开发了一系列智能软件产品，为汽车工厂更好的地进行数智化转型升级提供完善的方案。一汽作为吉林省支柱产业的龙头企业，正在加快数智化转型升级的步伐，在中国汽车产业迎来智能化和网联化的新时代下，抢抓机遇，启动共建智能网联“321”工程，为吉林老工业基地振兴注入新动能，并围绕汽车制造、装备制造、原材料制造等领域，促进《吉林省制造业智能化改造和数字化转型行动方案（2023－2025年）》的出台，将智能化改造和数字化转型即“智改数转”作为制造业转型升级的重要推动力和发展方向，为制造业发展打造新动能，提高产业竞争力，同时提出目标，力争用3年时间，重点支持300个以上“智改数转”示范项目，建成1－2家灯塔工厂、100个智能制造示范工厂、300个省级智能制造数字化车间，通过规范化的引导和坚实的保障，推动制造业的数智化转型升级。

当前，“数字吉林”建设颇有成效且在稳步向前发展，但是在数字化智能化转型升级方面仍面临一些挑战。一是中小企业转型难。一部分中小企业的数智化转型意识不够、积极性不高。大部分有一定意愿想要转型的中小企业，对数智化转型的认识也不够全面，对于转型所需的企业内部组织优化、技术革新、保障工作等的准备也不够充分。同时，经济不确定性也影响了企业的转型意愿，企业面临生存危机时不得不考虑转型的长回报周期和高投入带来的变数。二是产业化基础较为薄弱。生产性服务业本应为制造业的全产业链各环节提供必要支持，但目前吉林省的制造业相关配套产业的总量和比重仍不高，技术研发、物流仓储、金融服务等相关行业配套的不完善，使得不同层级系统连接不顺畅。同时，数字生态化还处于初级阶段，在一定程度上制约了制造业的发展。三是智能化应用场景不多。在不同层级、不同部门和不同领域无法做到资源共享。由于数据的体量和分布范围较小，数据更新无法及时感知，存在“数据孤岛”情况。同时，数据的标准不规范导致智能场景应用和交互有限，使数据无法发挥应尽作用。

总体来看，吉林省制造业数智化发展呈现良好的发展态势，但仍存在中小企业转型难、产业化基础薄弱、智能化应用范围小等问题。

三、吉林省制造业数智化转型升级实施探索

围绕创新、基础、保障和应用四个维度打造完善的制造业数智化转型体系，利用数字化、网络化、智能化发展制造业数智化新生态。

（一）加强体系创新融合

强化研发技术的核心地位，充分建设并利用数据资源共享服务平台，加快发展系统解决方案，实现集成服务，推动数智化产业体系优化升级。

一是着力开展智能制造装备研发工作。重视基础零部件如先进控制器、智能数控系统等的研发，在加强通用智能制造装备和专用智能制造装备瓶颈技术攻关的基础上，推动数字孪生、自适应机器人等新型智能制造装备的创新，针对目前存在的技术短板，加强协同创新，实现深度感知、精准控制、智慧决策以及高效执行，促进数字化和智能化与装备制造业的进一步融合。

二是通过建设数据处理和共享平台，推动创新系统数据流通、加速应用。围绕关键核心技术和系统集成技术，利用行业的示范性和龙头企业的影响力和带动力，联合研发机构和高校，打造数据共享平台。将数据进行筛选及整合，为制造企业提供清晰合理的智能化升级路径；利用更加专业的人才队伍，开展协同创新，对数据进行更精密的分析和研究，进一步提供更科学和更有针对性的决策；利用平台对数据的整合和输出，促进创新成果的落地，推动制造业全产业链各环节的处理效率，让产业化体系高效运转。

三是重视系统解决方案。依据企业的技术特点和发展方向，加强智能制造系统解决方案供应商与用户的深度交流，从技术研发、产品设计、核心软件、交互网络等方面协同创新，设计和打造系统性高、可操作性强、有针对性的系统解决方案。参照中小微企业的实际规模和特点，提供使用成本低、后期维护简易的解决方案。出台相关措施规范行业秩序和引导系统供应商等企业发展，促使其提供更具针对性、更专业和全流程的集成服务。

（二）夯实数字基础支撑

通过优化信息基础设施建设，健全数据计量和使用标准，强化系统安全建设等基础支撑，打造一个安全可靠、完备适用的数智化产业发展支撑体系。

一是优化信息基础设施建设。充分发挥算力载体作用，加强云数据中心、智算中心等建设。强化网络联通的作用，完善5G、卫星互联网、物联网等信息基础设施建设，提高数据传输速率。通过数据流通过程的提速完成对制造业产业链的升级，通过整合、分类、储存和输送过程，提高产业链的信息集成水平，进而提高产业链供应链竞争力。将信息通信技术与智能化生产紧密关联，打造数智化生产体系，实现生产全生命周期的集成化和系统化。

二是深入推进数据标准化实施。围绕企业生产方式、技术类型、业务细分等领域引导制造业行业内不同企业和机构积极参与，打造一套可以随时更新的大数据标准，设置专人跟进实际业务，对出现的问题及时收集和调整。提高数据获得开放性，放宽数据资源准入门槛，扩大数据的获取和使用范围。对标国际数据标准化规则，鼓励建设智能工厂，并行发展地方标准和国际标准。

三是强化系统安全建设。将数据安全保护贯穿数据获取、传输和应用全过程，保障知识产权的安全。完善数据平台监管机制，拓宽密码技术使用范围，健全数据防护体系和安全监测预警网络，认真评估抽查结果，提高人员数据安全风险意识，从根源提高数据网络安全性，加强对数据风险案件惩处力度。提高部门协同安全管理水平，数据安全管理部门、企业自身和提供第三方数据安全服务的机构加强信息的共享程度，从规范制度、数据安全产品等方面，根据企业自身业务内容找到精准的安全需求，制定完善和有适配性的数据安全保障方案，多方确保行业数据安全。

（三）完善体系保障措施

加大资金支持，加强多元化人才培养，吸引优质外资合作外部支持，形成数智化制造的稳固保障。

一是对数智化转型企业予以多样化的财政补贴。对如通过专家评议对企业数智化转型相关项目贷款产生的利息给予贴息支持。增加基础设施方面的财政支持，充分发挥省内现有资源特色，扩大基础设施的供给范围，提高供给能力和水平。全方位提高城市的基础设施水平和承载能力，有重点、有效率地为制造业转型升级发展提供坚实资金保障。对平台建设相关企业、系统解决方案供应商等多方设立补助标准和评优机制，对年度平台化绩效较好企业和供应商予以下一年度的财政支持或上一年度的补贴，促进工业智能、云化部署技术等的进一步发展，提高制造业内各相关组织的数智化积极性。

二是人才培育向数字化和智能化倾斜。加强校企联合培养，探索一条有地域和企业特色的数智化专业技能培训道路。优化和调整高校学科建设，根据国家和地方产业政策对课程和学科进行调整，保持学科的前沿性，考虑开设一批智能化特色产业学院。推动数智化人才职业发展，规范制造业数智化方向职业准则，根据企业实际情况定期发布人才需求报告，调整人才职业技能培训方案，举办技能竞赛或评比。

三是优化对外合作。明确引入外资的选择方向，以要素相关度和生产效率为主，选择自身生产水平较高，具有核心技术竞争能力的外企，并注意排除掉有恶性竞争或不良合作记录的企业，在获得技术和资金交流的同时保持良好的市场环境。要从信息资源优势等核心竞争力方向着手，利用本省现有的智能制造特色，如智能车间、智能工厂，吸引优质外资企业合作，进一步打造具有优势的数智化产业。

（四）拓展数智化应用范围

打破企业发展壁垒，带动行业整体转型升级，聚焦数字智能制造，形成跨区域的协同创新数智化产业体系。

一是引领带动中小企业数智化转型。充分发挥全产业链各环节引领者的作用，打造数字生态共同体，通过头部企业的影响力和带头作用，根据中小企业的体量和资金规模特点，将企业个体的成功案例与典型应用场景相结合，转化为适合行业内中小企业的标准化应用方案，并通过检验实践结果进行进一步改进，从而实现“以大带小”的产业转型体系。实施中小企业数智化促进项目，做好数字化“加减法”，适当降低中小企业数字化采购成本，鼓励系统解决方案供应商向中小企业提供试用版、订阅式服务等。完善中小企业数智化服务体系，鼓励多方企业与中小企业的合作，降低中小企业转型成本和生产风险，推动中小企业数智化转型升级。

二是加强智能制造示范工厂的建设。数智化生产与传统生产方式相比，能够根据产品不断变化的需求快速响应新方案，随着技术不断升级尽快进行产品的更新换代，大大缩短企业生产研发周期，保证产品质量同时提高产品收益。推动新一代信息技术与制造产品融合，促进实体经济的转型。通过云平台对产品研发生产所需数据资源的采集和加工，利用联网实现多设备协同生产和管理，将技术创新渗透进智能工厂的生产设备、物流设备、智能化生产线、车间方针以及工厂管控系统等工厂生产环节中，形成智能工厂集群应用示范，打造智能创新协同制造新模式。

三是推动不同地区的数智化制造业发展。改善区域制造业发展不均衡现状，挖掘制造业发展地区特色，利用互联网平台对数字化和智能化的关键软件应用技术、智能装备技术等实现共享和合作。促进多方合作，协同培养优质人才，组织人才跨地区培训和实地实践。建设试验园区，形成示范作用，对先进技术、装备和方案进行推广应用，形成数智化制造业产业集聚区，输出优质行业技术和产品，并出台相应鼓励政策支持市场拓展。

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（作者单位：吉林省科学技术信息研究所）

责任编辑：康伟