數智化背景下吉林省制造業轉型升級探索

摘 要：隨著數據時代的到來，大數據、人工智能、區塊鏈等技術飛速更新，行業的智能化轉型和變革已經成為順應市場需求的重要發展方向。作為東北老工業基地之一，在當前數字經濟與實體經濟融合的當下，吉林省的主要發展產業之一必定是制造業，而數智化方向是產業轉型升級的必由之路。本文立足制造本質，結合數字化智能化行業特征，從加強體系創新融合、夯實數字基礎支撐、完善體系保障措施以及拓展數智化應用范圍，實現數智化和制造業的深度融合，促進吉林省傳統工業的改革和發展。

關鍵詞：吉林省 數智化 制造業 基礎設施 轉型升級

一、引言

數智化是在數字化的基礎上進一步智能化集結，可以簡單理解為數字化和智能化的結合。其核心在于通過大體量的數據內容，利用智能技術升級，將原先獨立的數據島的個體進行連接形成整體，進而結合場景化解決問題。數智化轉型利用人的智慧將大數據進行操控和聯結，并通過數據讓人的智慧更加規范化，簡化問題解決路徑，減輕人力壓力，同時賦予機器學習能力，實現人機深度交互，構造人機融合制造新生態。2019年9月17日，習近平總書記在鄭州煤礦機械集團股份有限公司考察調研時，針對制造業高質量發展做出了一系列指示。他指出，要堅定推進產業轉型升級，加強自主創新，發展高端制造、智能制造，把我國制造業和實體經濟搞上去，推動我國經濟由量大轉向質強。隨著數據時代的到來，大數據、人工智能、區塊鏈等技術飛速更新，數字經濟的發展推動了技術創新環境的改變，進而促進了制造業產業的轉型升級，行業的智能化轉型和變革已經成為順應市場需求的重要發展方向。制造業作為我國國民經濟的支柱產業，更要利用數智化掌握主動權，在新的高度為經濟發展提供支撐。制造業作為吉林省的支柱產業之一，關系到經濟社會發展大局，亟需數智化轉型。

二、吉林省制造業數智化發展現狀和面臨的挑戰

吉林省堅定不移實施高質量發展，全面部署實施“一主六雙”高質量發展戰略，統籌推進“六新產業”發展和“四新設施”建設。如近年來長春市機械工業第九設計研究院的數智_{81f86916b8abe76c00e9e8f94b51559d24ad9cdd4a5310d4e36e351ae5565204}化團隊開發了一系列智能軟件產品，為汽車工廠更好的地進行數智化轉型升級提供完善的方案。一汽作為吉林省支柱產業的龍頭企業，正在加快數智化轉型升級的步伐，在中國汽車產業迎來智能化和網聯化的新時代下，搶抓機遇，啟動共建智能網聯“321”工程，為吉林老工業基地振興注入新動能，并圍繞汽車制造、裝備制造、原材料制造等領域，促進《吉林省制造業智能化改造和數字化轉型行動方案（2023－2025年）》的出臺，將智能化改造和數字化轉型即“智改數轉”作為制造業轉型升級的重要推動力和發展方向，為制造業發展打造新動能，提高產業競爭力，同時提出目標，力爭用3年時間，重點支持300個以上“智改數轉”示范項目，建成1－2家燈塔工廠、100個智能制造示范工廠、300個省級智能制造數字化車間，通過規范化的引導和堅實的保障，推動制造業的數智化轉型升級。

當前，“數字吉林”建設頗有成效且在穩步向前發展，但是在數字化智能化轉型升級方面仍面臨一些挑戰。一是中小企業轉型難。一部分中小企業的數智化轉型意識不夠、積極性不高。大部分有一定意愿想要轉型的中小企業，對數智化轉型的認識也不夠全面，對于轉型所需的企業內部組織優化、技術革新、保障工作等的準備也不夠充分。同時，經濟不確定性也影響了企業的轉型意愿，企業面臨生存危機時不得不考慮轉型的長回報周期和高投入帶來的變數。二是產業化基礎較為薄弱。生產性服務業本應為制造業的全產業鏈各環節提供必要支持，但目前吉林省的制造業相關配套產業的總量和比重仍不高，技術研發、物流倉儲、金融服務等相關行業配套的不完善，使得不同層級系統連接不順暢。同時，數字生態化還處于初級階段，在一定程度上制約了制造業的發展。三是智能化應用場景不多。在不同層級、不同部門和不同領域無法做到資源共享。由于數據的體量和分布范圍較小，數據更新無法及時感知，存在“數據孤島”情況。同時，數據的標準不規范導致智能場景應用和交互有限，使數據無法發揮應盡作用。

總體來看，吉林省制造業數智化發展呈現良好的發展態勢，但仍存在中小企業轉型難、產業化基礎薄弱、智能化應用范圍小等問題。

三、吉林省制造業數智化轉型升級實施探索

圍繞創新、基礎、保障和應用四個維度打造完善的制造業數智化轉型體系，利用數字化、網絡化、智能化發展制造業數智化新生態。

（一）加強體系創新融合

強化研發技術的核心地位，充分建設并利用數據資源共享服務平臺，加快發展系統解決方案，實現集成服務，推動數智化產業體系優化升級。

一是著力開展智能制造裝備研發工作。重視基礎零部件如先進控制器、智能數控系統等的研發，在加強通用智能制造裝備和專用智能制造裝備瓶頸技術攻關的基礎上，推動數字孿生、自適應機器人等新型智能制造裝備的創新，針對目前存在的技術短板，加強協同創新，實現深度感知、精準控制、智慧決策以及高效執行，促進數字化和智能化與裝備制造業的進一步融合。

二是通過建設數據處理和共享平臺，推動創新系統數據流通、加速應用。圍繞關鍵核心技術和系統集成技術，利用行業的示范性和龍頭企業的影響力和帶動力，聯合研發機構和高校，打造數據共享平臺。將數據進行篩選及整合，為制造企業提供清晰合理的智能化升級路徑；利用更加專業的人才隊伍，開展協同創新，對數據進行更精密的分析和研究，進一步提供更科學和更有針對性的決策；利用平臺對數據的整合和輸出，促進創新成果的落地，推動制造業全產業鏈各環節的處理效率，讓產業化體系高效運轉。

三是重視系統解決方案。依據企業的技術特點和發展方向，加強智能制造系統解決方案供應商與用戶的深度交流，從技術研發、產品設計、核心軟件、交互網絡等方面協同創新，設計和打造系統性高、可操作性強、有針對性的系統解決方案。參照中小微企業的實際規模和特點，提供使用成本低、后期維護簡易的解決方案。出臺相關措施規范行業秩序和引導系統供應商等企業發展，促使其提供更具針對性、更專業和全流程的集成服務。

（二）夯實數字基礎支撐

通過優化信息基礎設施建設，健全數據計量和使用標準，強化系統安全建設等基礎支撐，打造一個安全可靠、完備適用的數智化產業發展支撐體系。

一是優化信息基礎設施建設。充分發揮算力載體作用，加強云數據中心、智算中心等建設。強化網絡聯通的作用，完善5G、衛星互聯網、物聯網等信息基礎設施建設，提高數據傳輸速率。通過數據流通過程的提速完成對制造業產業鏈的升級，通過整合、分類、儲存和輸送過程，提高產業鏈的信息集成水平，進而提高產業鏈供應鏈競爭力。將信息通信技術與智能化生產緊密關聯，打造數智化生產體系，實現生產全生命周期的集成化和系統化。

二是深入推進數據標準化實施。圍繞企業生產方式、技術類型、業務細分等領域引導制造業行業內不同企業和機構積極參與，打造一套可以隨時更新的大數據標準，設置專人跟進實際業務，對出現的問題及時收集和調整。提高數據獲得開放性，放寬數據資源準入門檻，擴大數據的獲取和使用范圍。對標國際數據標準化規則，鼓勵建設智能工廠，并行發展地方標準和國際標準。

三是強化系統安全建設。將數據安全保護貫穿數據獲取、傳輸和應用全過程，保障知識產權的安全。完善數據平臺監管機制，拓寬密碼技術使用范圍，健全數據防護體系和安全監測預警網絡，認真評估抽查結果，提高人員數據安全風險意識，從根源提高數據網絡安全性，加強對數據風險案件懲處力度。提高部門協同安全管理水平，數據安全管理部門、企業自身和提供第三方數據安全服務的機構加強信息的共享程度，從規范制度、數據安全產品等方面，根據企業自身業務內容找到精準的安全需求，制定完善和有適配性的數據安全保障方案，多方確保行業數據安全。

（三）完善體系保障措施

加大資金支持，加強多元化人才培養，吸引優質外資合作外部支持，形成數智化制造的穩固保障。

一是對數智化轉型企業予以多樣化的財政補貼。對如通過專家評議對企業數智化轉型相關項目貸款產生的利息給予貼息支持。增加基礎設施方面的財政支持，充分發揮省內現有資源特色，擴大基礎設施的供給范圍，提高供給能力和水平。全方位提高城市的基礎設施水平和承載能力，有重點、有效率地為制造業轉型升級發展提供堅實資金保障。對平臺建設相關企業、系統解決方案供應商等多方設立補助標準和評優機制，對年度平臺化績效較好企業和供應商予以下一年度的財政支持或上一年度的補貼，促進工業智能、云化部署技術等的進一步發展，提高制造業內各相關組織的數智化積極性。

二是人才培育向數字化和智能化傾斜。加強校企聯合培養，探索一條有地域和企業特色的數智化專業技能培訓道路。優化和調整高校學科建設，根據國家和地方產業政策對課程和學科進行調整，保持學科的前沿性，考慮開設一批智能化特色產業學院。推動數智化人才職業發展，規范制造業數智化方向職業準則，根據企業實際情況定期發布人才需求報告，調整人才職業技能培訓方案，舉辦技能競賽或評比。

三是優化對外合作。明確引入外資的選擇方向，以要素相關度和生產效率為主，選擇自身生產水平較高，具有核心技術競爭能力的外企，并注意排除掉有惡性競爭或不良合作記錄的企業，在獲得技術和資金交流的同時保持良好的市場環境。要從信息資源優勢等核心競爭力方向著手，利用本省現有的智能制造特色，如智能車間、智能工廠，吸引優質外資企業合作，進一步打造具有優勢的數智化產業。

（四）拓展數智化應用范圍

打破企業發展壁壘，帶動行業整體轉型升級，聚焦數字智能制造，形成跨區域的協同創新數智化產業體系。

一是引領帶動中小企業數智化轉型。充分發揮全產業鏈各環節引領者的作用，打造數字生態共同體，通過頭部企業的影響力和帶頭作用，根據中小企業的體量和資金規模特點，將企業個體的成功案例與典型應用場景相結合，轉化為適合行業內中小企業的標準化應用方案，并通過檢驗實踐結果進行進一步改進，從而實現“以大帶小”的產業轉型體系。實施中小企業數智化促進項目，做好數字化“加減法”，適當降低中小企業數字化采購成本，鼓勵系統解決方案供應商向中小企業提供試用版、訂閱式服務等。完善中小企業數智化服務體系，鼓勵多方企業與中小企業的合作，降低中小企業轉型成本和生產風險，推動中小企業數智化轉型升級。

二是加強智能制造示范工廠的建設。數智化生產與傳統生產方式相比，能夠根據產品不斷變化的需求快速響應新方案，隨著技術不斷升級盡快進行產品的更新換代，大大縮短企業生產研發周期，保證產品質量同時提高產品收益。推動新一代信息技術與制造產品融合，促進實體經濟的轉型。通過云平臺對產品研發生產所需數據資源的采集和加工，利用聯網實現多設備協同生產和管理，將技術創新滲透進智能工廠的生產設備、物流設備、智能化生產線、車間方針以及工廠管控系統等工廠生產環節中，形成智能工廠集群應用示范，打造智能創新協同制造新模式。

三是推動不同地區的數智化制造業發展。改善區域制造業發展不均衡現狀，挖掘制造業發展地區特色，利用互聯網平臺對數字化和智能化的關鍵軟件應用技術、智能裝備技術等實現共享和合作。促進多方合作，協同培養優質人才，組織人才跨地區培訓和實地實踐。建設試驗園區，形成示范作用，對先進技術、裝備和方案進行推廣應用，形成數智化制造業產業集聚區，輸出優質行業技術和產品，并出臺相應鼓勵政策支持市場拓展。

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（作者單位：吉林省科學技術信息研究所）

責任編輯：康偉