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黨的二十大報告將“實現高質量發展”作為中國式現代化的本質要求之一，強調“高質量發展是全面建設社會主義現代化國家的首要任務”，并提出“推動制造業高端化、智能化、綠色化發展”。

制造業是我國國民經濟的主體，是技術創新的主戰場，也是供給側結構性改革的重要領域。因此，推動制造業高質量發展是實現經濟高質量發展的重要環節。

雖然過去我國憑借勞動力成本優勢和加工制造環節競爭優勢，成為全球制造業規模排名第一的國家，然而制造業大而不強、全球價值鏈分工地位不高、關鍵核心技術受制于人的問題仍然非常突出，產業發展水平無論與發達國家相比還是與高質量發展的要求相比均存在較大差距。我國制造業在經歷了數量上快速增長階段后，亟待加快轉型升級，提升發展質量。

伴隨著新一輪科技革命和產業變革深入推進，數字技術快速發展，數字化作為加快質量變革、效率變革、動力變革的關鍵技術，成為推動產業基礎高級化和產業鏈現代化的重要力量。

數字化是借助云計算、大數據、人工智能、物聯網等新一代ICT技術手段，以數據為核心驅動力，促進企業商業模式、生產模式、經營管理轉型升級的動態過程。

2022年我國數字經濟規模達50.2萬億元，總量穩居世界第二，占GDP比重提升至41.5%。

因此，要更好發揮數字技術這一重構制造業競爭優勢的重要力量，著力優化制造業數字技術供給，加強制造業數據要素效能，準確把握制造業數字化轉型方向，從而推動制造業生產鏈條、產品全生命周期、商業生態等全方位數字化轉型，打通生產、流通、分配、消費等各環節的堵點，推動制造業高質量發展。

持續優化制造業數字技術供給

一是變“卡脖子”技術清單為攻堅清單。

當前，我國生產的工業傳感器、采集器與控制產品大多集中于中低端市場，高性能芯片制造較為薄弱，計算機輔助設計、計算機輔助制造、電子設計自動化等工業軟件幾乎被歐美國家所壟斷，這成為制約我國制造業數字化轉型的瓶頸。

因此，要聚焦數字化制造等方面關鍵共性技術，系統梳理目前正在遭受歐美國家“卡脖子”的技術清單，為核心技術攻關指明前進方向，為培養專門人才和組建專業團隊提供現實依據，盡快形成我國數字化制造的核心競爭力。

二是強化高質量數字技術供給。

面向制造業發展重大需求，依托國家技術創新中心、制造業創新中心等載體，建設數字化設計與制造創新能力平臺，推行“掛圖作戰”“揭榜掛帥”等方式，開展數字制造關鍵領域核心工業軟件和工藝裝備技術研發。

完善制造業數字化轉型合作機制，健全以企業為主導的產學研用協同創新聯合體，鼓勵頭部企業建立開放式協同創新平臺，提高制造業數字化服務供給能力，營造大中小企業融通創新的數字化生態。

推廣應用低成本、快部署、易運維的工業軟件解決方案，構建全生命周期的數字孿生系統，并建立數字化能力成熟度模型，對制造業全鏈數字化轉型進行動態評估，不斷提升關鍵裝備數控化率、裝備綜合利用率提升和生產效率并形成數字技術供給的正反饋循環。

三是加強制造業數字化平臺建設。

制造業數字化轉型的核心是通過建設工業互聯網，促進新一代信息技術與制造業深度融合，鏈接制造業全產品線、全產業鏈、全價值鏈，從而實現制造業數據匯聚、信息交互、產業協作、價值共創。

未來還需進一步加強工業互聯網平臺建設，持續推動制造業企業上云，加快中小型企業數字化普及應用，推廣數字化協同設計、大規模個性化定制、全生命周期管理等新模式，開展智能制造工廠的集成創新與應用示范，打造一批燈塔工廠、未來工廠、工業互聯網標桿工廠。

更好發揮制造業數據要素效能

一是加快推進數據共享。

以往企業推進信息化和數字化過程中雖然制造業數據積累量大，但數據標準不統一，存在“數據煙囪”，極大浪費數據的價值，加重人工核對的負擔。此外，制造業數據在各地區、各部門、各企業之間存在“數據壁壘”，導致數據流通共享存在“梗阻”。

因此，要持續推動數據標準統一，加快推進數據采集和接口標準化，完善數據流通準入標準規則，開展數據質量標準化體系建設。在此基礎上探索建立以產業鏈條、產業集群為基本單位的數據要素流通與交易標準，暢通數據采集匯聚、加工處理、流通交易、共享利用等環節。

二是深度挖掘數據價值。

數據是當前最具活力的生產要素與重要的戰略資源，能夠提升勞動、資本等要素的資源配置效率和投入產出效率。對制造業數據進行深度挖掘，可以更好發揮數據要素的乘數效用和擴散效用。

要綜合運用實時采集、動態規劃、系統建模、機器學習、仿真模擬等技術工具，全面掌握全局柔性的數字化生產運營各環節的動態信息，提高技術研發的效率和迭代速度，并進一步挖掘上游供應商的業務協同數據，下游企業和消費者的產品需求偏好，通過數據驅動來幫助制造業企業降本提質增效，實現全產業鏈的協同優化。

三是切實保障數據安全。

隨著數字化轉型的深入推進，制造業企業價值密度增大、網絡依賴性提升，制造業數據資產正成為企業生產經營和提質增效的關鍵。制造業數據安全也面臨著更深層次的安全隱患和系統性風險，傳統的數據安全保障方式已難以適應新的要求。

因此，需要統籌數據安全與協作效率的關系。

一方面，根據數據泄露、破壞、被篡改和竊取的風險可能與危害等級建立數據分類分級保護制度，構建覆蓋數據全生命周期的風險識別和處置機制。

另一方面，培育發展數據安全骨干企業，強化加密傳輸、訪問控制、數據脫敏等關鍵安全技術攻關，增強制造業數據安全的專業化供給能力，提升數據保護措施與業務系統的兼容性，構建兼顧數據安全與數據流轉效率的系統性解決方案。

準確把握制造業數字化轉型方向

一是加強前瞻規劃布局。

制造業數字化轉型是一項系統性工程。

一方面，要完善制造業數據產權界定、數據流通交易、數據收益分配、公共數據授權使用、數據交易場所建設等基礎制度，制定包括生產經營、工藝流程、管理模式、人才培養等方面數字化轉型的系統規劃。

另一方面，要加大工業互聯網、數據中心等為代表的數字化基礎設施建設投入，創新投資方式和利益共享模式，建設存儲多元、算力開放、算法多樣的一體化新型基礎設施，構建邊緣計算、云計算、超算協同的多層次計算體系，從而夯實制造業數字化轉型的基礎支撐。

二是以數字化推進制造業綠色發展。

數字化與綠色化逐漸向共生互動和漸次融合階段演進，共同成為制造業高質量發展的內在需求。要將產品設計、加工生產、品牌營銷、循環回收、售后服務過程嵌入數字技術，利用數字技術的便捷性、有效性特點提高資源使用效率，降低制造業單位能耗和污染排放，不斷健全數字技術全周期管理模式，為建設涵蓋綠色設計、綠色生產、綠色工廠的全綠色制造供應體系提供技術支撐。

三是以數字化驅動服務型制造。

數字技術正在改變制造業傳統的價值創造過程，加速制造業價值鏈重構，推動企業的業務重心從生產型制造逐漸向服務型制造過渡。

要面向客戶個性化需求的產品服務系統價值創造，通過數字技術實現對各制造環節數據資產價值的綜合集成，形成快速、有效、個性化產品供應能力，有針對性地培育數字化管理、平臺化設計、智能化制造、網絡化協同等新模式新業態，不斷提高先進制造業與現代服務業融合發展水平。