工业和信息化部不久前发布的数据显示，截至今年2月末，我国5G基站总数达350.9万个，5G移动电话用户达8.51亿户，其中5G应用已融入71个国民经济大类。这表明，我国数字赋能实体经济水平已经大幅提升，标志着工业特别是制造业数智化转型明显加速。
制造业数智化的实质是以人工智能为代表的新一代信息技术与制造业的深度融合，是新质生产力的关键部分。加快推进制造业数智化转型升级，已成为发展新质生产力、实现制造业高质量发展的重要途径。今年的《政府工作报告》提出要深化大数据、人工智能等研发应用，开展“人工智能+”行动，其中一个重要内容是“人工智能+制造业”，即推进制造业数智化转型升级。
近年来，各地大力推进制造业数智化转型升级，取得明显成效。工业和信息化部数据显示，2023年我国工业互联网核心产业规模达1.35万亿元，已全面融入49个国民经济大类。截至2023年底，我国已培育421家国家级示范工厂以及1万多家省级数字化车间和智能工厂。智能工厂、数字化车间在提升要素生产率、发展新质生产力方面作用明显。
也要看到，我国在制造业数智化发展方面还存在不少问题。比如，制造业数智化发展的底层技术有待突破，大中小企业的数智化转型协同水平亟需提升，尤其是产业链龙头企业的支撑带动作用需加强；人工智能大模型在垂直行业的落地应用也存在一些障碍，制造业数智化标准引领作用需要强化。接下来，应以培育发展新质生产力为引领，强化系统推进，加快补齐短板，更加高效推进制造业数智化转型升级，为制造业高质量发展提供强大动力。
以科技创新驱动产业创新，强化创新引领支撑作用。强化基础理论、原创算法、高端芯片、关键部件、高精度传感器等关键核心技术的研发攻关，加快突破关键基础材料、核心基础零部件、先进基础工艺技术，加快研发一批具有自主知识产权的核心支撑软件，夯实制造业数智化技术底座。以科技创新驱动产业创新，实现制造业产业链与创新链深度融合。整合重点企业、高校院所创新资源，围绕制造业数智化关键技术装备、核心工业软件、智能产品与服务、工业互联网、系统集成等重大需求，进行科技研发和成果转化，进一步打通从科技研发到技术转化，再到商业化应用的创新链条，打造跨界融合的制造业创新生态系统。
提升制造企业的“数转网联智改”水平。加快企业推广应用新型传感、先进控制等智能零部件，推动智能装备和软件更新迭代。充分发挥我国制造业数智化场景丰富的优势，以场景化方式推动数字化车间、智能工厂、智能生产线建设。大力发展智能设计、生产、管理等智能服务新模式。强化链主企业和生态主导型企业在数智化转型中的示范、引领和带动作用，有效带动产业链上下游企业进行数智化协作和精准对接，实现数智化转型。推动中小企业分类实施“数转网联智改”，鼓励中小企业开展面向特定场景的工业互联网应用；提倡小微企业使用成熟的云存储、云桌面、云安全等应用服务，快速提升企业数智化水平。加强两化融合管理体系贯彻标准，鼓励支持基础条件好、成长性强的中小企业特别是“专精特新”企业，率先推进“数转网联智改”。
适当超前布局发展5G、工业化联网等数智化基础设施。打造更多的多场景融合、多系统集成、多设备协同的场景应用项目。加快推进工业互联网标识解析体系建设和推广，探索标识解析应用服务模式，打造更多典型应用场景。加快推进工业互联网规模化应用，有效释放数据价值，为制造业数智化转型升级提供有力支撑。
强化制造业数智化转型升级的标准引领。鼓励企业参与制定和修订相关国家或行业标准，组织制定满足市场和创新需要的团体标准，开展基础共性、关键技术、重点行业标准与规范的研究，搭建制造业数智化标准试验验证平台，建立制造业数智化标准体系。
工业和信息化部不久前发布的数据显示，截至今年2月末，我国5G基站总数达350.9万个，5G移动电话用户达8.51亿户，其中5G应用已融入71个国民经济大类。这表明，我国数字赋能实体经济水平已经大幅提升，标志着工业特别是制造业数智化转型明显加速。
制造业数智化的实质是以人工智能为代表的新一代信息技术与制造业的深度融合，是新质生产力的关键部分。加快推进制造业数智化转型升级，已成为发展新质生产力、实现制造业高质量发展的重要途径。今年的《政府工作报告》提出要深化大数据、人工智能等研发应用，开展“人工智能+”行动，其中一个重要内容是“人工智能+制造业”，即推进制造业数智化转型升级。
近年来，各地大力推进制造业数智化转型升级，取得明显成效。工业和信息化部数据显示，2023年我国工业互联网核心产业规模达1.35万亿元，已全面融入49个国民经济大类。截至2023年底，我国已培育421家国家级示范工厂以及1万多家省级数字化车间和智能工厂。智能工厂、数字化车间在提升要素生产率、发展新质生产力方面作用明显。
也要看到，我国在制造业数智化发展方面还存在不少问题。比如，制造业数智化发展的底层技术有待突破，大中小企业的数智化转型协同水平亟需提升，尤其是产业链龙头企业的支撑带动作用需加强；人工智能大模型在垂直行业的落地应用也存在一些障碍，制造业数智化标准引领作用需要强化。接下来，应以培育发展新质生产力为引领，强化系统推进，加快补齐短板，更加高效推进制造业数智化转型升级，为制造业高质量发展提供强大动力。
以科技创新驱动产业创新，强化创新引领支撑作用。强化基础理论、原创算法、高端芯片、关键部件、高精度传感器等关键核心技术的研发攻关，加快突破关键基础材料、核心基础零部件、先进基础工艺技术，加快研发一批具有自主知识产权的核心支撑软件，夯实制造业数智化技术底座。以科技创新驱动产业创新，实现制造业产业链与创新链深度融合。整合重点企业、高校院所创新资源，围绕制造业数智化关键技术装备、核心工业软件、智能产品与服务、工业互联网、系统集成等重大需求，进行科技研发和成果转化，进一步打通从科技研发到技术转化，再到商业化应用的创新链条，打造跨界融合的制造业创新生态系统。
提升制造企业的“数转网联智改”水平。加快企业推广应用新型传感、先进控制等智能零部件，推动智能装备和软件更新迭代。充分发挥我国制造业数智化场景丰富的优势，以场景化方式推动数字化车间、智能工厂、智能生产线建设。大力发展智能设计、生产、管理等智能服务新模式。强化链主企业和生态主导型企业在数智化转型中的示范、引领和带动作用，有效带动产业链上下游企业进行数智化协作和精准对接，实现数智化转型。推动中小企业分类实施“数转网联智改”，鼓励中小企业开展面向特定场景的工业互联网应用；提倡小微企业使用成熟的云存储、云桌面、云安全等应用服务，快速提升企业数智化水平。加强两化融合管理体系贯彻标准，鼓励支持基础条件好、成长性强的中小企业特别是“专精特新”企业，率先推进“数转网联智改”。
适当超前布局发展5G、工业化联网等数智化基础设施。打造更多的多场景融合、多系统集成、多设备协同的场景应用项目。加快推进工业互联网标识解析体系建设和推广，探索标识解析应用服务模式，打造更多典型应用场景。加快推进工业互联网规模化应用，有效释放数据价值，为制造业数智化转型升级提供有力支撑。
强化制造业数智化转型升级的标准引领。鼓励企业参与制定和修订相关国家或行业标准，组织制定满足市场和创新需要的团体标准，开展基础共性、关键技术、重点行业标准与规范的研究，搭建制造业数智化标准试验验证平台，建立制造业数智化标准体系。
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