习近平总书记在江苏考察时强调，“推动数字经济与先进制造业、现代服务业深度融合”。随着新一轮科技革命和产业变革的深入发展，大数据、互联网、云计算、区块链、人工智能等数字技术对制造业产生深远影响，数字经济已经成为推进制造业高质量发展的重要引擎。《全球数字经济发展指数报告（TIMG 2023）》显示，2021年，我国数字经济发展总指数在全球排名第8位，已经成为世界公认的数字经济大国。2022年，我国数字经济规模达到50.2万亿元，产业数字化规模为41万亿元，工业数字经济渗透率达到24.0%。我国数字经济与制造业的融合发展水平不断提升，但在基础设施、发展模式、人才队伍建设等方面还存在一些不足。因此，要大力促进数字经济赋能制造业高质量发展，推进我国从“制造大国”迈向“智造强国”。
加快数字基础设施建设，强力支撑制造业数字化转型
以5G、大数据中心、人工智能、工业互联网等为代表的新型基础设施是数字经济发展的坚实底座，是制造业数字化转型的重要支撑。
深入推进数字基础设施建设进度。坚持适度超前的原则，稳步推进5G基站、数据中心等关键基础设施建设，加快建设8大国家算力枢纽节点和10个国家数据中心集群，构建全国一体化大数据中心协同创新体系。加强智能传感器等设施建设，提高数据信息的感知、采集、甄别和传输能力，打造制造业数字信息“高速公路”。开展“机器人+”应用行动，聚焦制造业重点领域，推广具有较高技术水平、创新应用模式和显著应用成效的工业机器人典型应用场景，力争到2025年，制造业机器人密度较2020年实现翻番，达到492台/万人。
加强工业互联网建设。工业互联网是第四次工业革命的重要基石，是数字技术与制造业深度融合的新型应用模式和关键基础设施。工信部数据显示，2022年，工业互联网已经全面融入45个国民经济大类，具有影响力的工业互联网平台超过240个，其中跨行业跨领域平台达到28个，为制造业高质量发展注入新动能。坚持市场引导、企业主导、动态优化，推动建成一批具有国际影响力的工业互联网平台，加速制造业生产方式和产业形态创新变革。实施普惠性“上云用数赋智”行动，推动制造业龙头企业核心业务系统云化改造，带动产业链上下游企业业务系统云端迁移。鼓励企业围绕制造业生产特点和企业痛点问题，开发一批具有示范意义的创新解决方案，培育系统解决方案供应商，建设工业互联网平台数据监测与运行分析系统，提升平台应用服务水平。依托工业互联网平台推动企业利用闲置资源，实现制造资源跨企业优化配置、共用共享。
加速数字技术创新，大力提高制造业全要素生产率
习近平总书记指出，要“提高全要素生产率，发挥数字技术对经济发展的放大、叠加、倍增作用”。数字技术是制造业高质量发展的技术源泉和核心驱动力，推进数字技术创新，是打造驱动制造业全要素生产率增长的新引擎。
加强自主创新，攻克“卡脖子”难题。我国制造业产业规模大、产业链完整、产业体系健全，但自主创新能力不强，在工业软件、操作系统、芯片设计制造等方面不具备竞争优势。国家应加大对新一代数字技术基础理论的研发投入，努力在数字革命背景下取得原创性理论研究成果，获得国际话语权，推动制造业产业链迈向中高端。聚焦高端装备制造、电子信息、新材料等产业，瞄准高端芯片、基础元器件、集成电路等技术，以龙头企业为引领，联合产业链上下游企业、高校、科研院所等创新主体，共同构建产业创新战略联盟，促进科技成果转移转化，推动产学研用深度融合。开发云服务技术，鼓励统一垂直行业的制造业企业集合上云，以订单驱动整合产业链上下游资源，推动制造业产业范式革新与产业数字化升级。
强化应用推广，推动制造业数字化转型。推广数字技术在制造业研发、生产、销售、运营、服务等各环节融合应用，促进制造业企业降低生产成本、提升生产效率和创新产业模式。从区域来看，在制造业和数字经济比较发达的东部地区，以智能制造为主攻方向，持续推动以灯塔工厂、智能制造示范工厂、未来工厂、黑灯工厂为引领的新智造发展；在制造业和数字经济相对落后的地区，政府应设立专项资金，鼓励制造业企业做好现有生产线的自动化改造、精益生产管理等基础工作。从产业来看，鼓励以规模和效率为竞争优势的产业加快数字化转型升级，加快传统产业的数字化改造和新兴产业的数字化进程，大力发展新产业新业态新模式。从企业来看，以建设智能制造场景、智能制造示范工厂、智能制造企业为着力点，分类推进企业数字化、网络化、智能化发展，培育一批具有国际竞争力的智能制造领军企业；推动中小企业数字化改造，加快线上营销、远程协作、订单管理、数字化办公、智能生产线等应用发展；发挥产业链“链主”企业的带动引领作用，强化产业链上下游协同，促进大中小企业融通发展，大力推进全产业链数字化发展。加强数字技术的创新和应用，加快制造业生产模式由流水线生产转向定制化生产，制造业产业形态从生产型制造向服务型制造转变。致力数字孪生、人机交互等技术的开发和应用，从技术研发、生产运维、供应链管理等方面提高效率，赋能智能制造全面升级。
释放数据价值，提高要素配置效率。数据作为新型生产要素，与土地、劳动力、资本、技术并列为五大生产要素，充分释放数据要素价值，有利于构建制造业领域的新型生产力和生产关系。要推动数据高效流通，以数据要素为核心，集聚土地、劳动力、资本等传统生产要素，实现数字经济驱动制造业发展的智能决策和模式创新。发挥数字经济在要素配置中的“时空压缩”效能，完善要素市场化配置，提升要素配置效率，加速数据在制造业生产领域的技术转化与应用，以数据要素优化配置带动其他生产要素的同步优化，进而提升制造业整体生产率水平，推动制造业高质量发展。
激活“人才引擎”动能，打造制造业数字化竞争新优势
人才是制造业数字化、智能化发展的核心驱动力。当前，我国智能制造领域的人才缺口成为制约其发展的重要因素，据人社部预测，到2025年，智能制造领域人才需求将达到900万人，人才缺口预计为450万人。在数字经济时代，要优化人才“引育留用”全链条，激活“人才引擎”新动能，为制造业高质量发展提供人才支撑。
精准引才，打造制造业数字人才高地。结合经济发展战略和制造业数字化转型需要，鼓励政府、行业协会、企业编制制造业数字化人才需求规划，加大对行业领军人才、高水平复合型人才、专业技能型人才的引进力度。拓宽人才引进渠道，通过市场化招聘、顶尖人才举荐、高校及科研院所合作等方式，及时发现、引进人才，对制造业数字化领域的“高精尖缺”人才实施“一人一策”“一事一议”等灵活引才方式。推进柔性引才，打破地域、身份、资历、人事关系等方面的约束，采取招聘、挂职、兼职、项目合作等形式招引优秀人才。
精心育才，完善人才培育机制。将制造业数字化人才纳入各类人才计划支持范围，制定“高精尖缺”人才目录和“数字工匠”培育库，加大人才培养力度。鼓励有条件的高等院校开展数字经济和制造业融合发展相关研究，设置相关专业及硕士、博士学位授权点及博士后科研流动站，构建“互联网+制造业”“数字经济+制造业”等跨学科、跨专业的人才培育体系，为制造业数字化转型提供充足的专业人才储备。支持企业与院校共建一批现代产业学院、联合实验室、实习基地，通过定向培养、联合培养、校企合作培养等方式，探索制造业人才、数字人才资源共享，培育一批制造业数字化复合型人才。鼓励企业结合自身需要、依托自身平台制定制造业数字化人才培养计划、加大人才培养投入，有条件的企业可以建立实体的“工业4.0学习工厂”，开展员工在职培训，逐步提升制造业企业员工的数字化、智能化素质。加强人才培养的产学研联动，使政府、高校、企业形成一个完整的制造业数字化人才培养生态体系。
暖心留才，优化人才服务保障。围绕“引、育、留、用”等关键环节，强化人才服务保障。建设“制造业数字化人才平台”和“人才服务港”，在配偶就业、子女入学、安居保障、医疗服务等一揽子人才服务项目方面，为制造业数字化人才提供“一站式”“全流程”服务。推广数字经济卓越工程师、工业互联网工程师、工业工程师等职称评定制度，畅通职称晋升和人才成长渠道。营造鼓励创新、宽容失败的企业文化和社会氛围，为优秀人才探索制造业数字化创新提供宽松环境。
科学用才，激发人才创新潜能。坚持科学用才，最大限度发挥人才效应，做到人尽其才、才尽其用。把握岗位对制造业数字化人才的实际需求，结合人才的专业、特长、意愿等，提升工作匹配度，做到人岗相应、以事择人，实现人才效应最大化。加快制造业数字化领域国家重点实验室、技术创新中心、产业创新中心等建设，为优秀人才提供施展才能的平台。完善科研任务“揭榜挂帅”制度，不拘一格选聘使用优秀制造业数字化人才。针对顶尖人才量身定制激励方案，最大限度满足其真实需要，确保其全身心投入工作。构建以业绩、贡献、创新为导向的人才评价体系，支持高水平复合型人才承担制造业数字化转型研究和实践任务。
（作者：肖琳子，系湖南省社会科学院〔湖南省人民政府发展研究中心〕区域经济与绿色发展研究所研究室主任、湖南省中国特色社会主义理论体系研究中心特约研究员）
