经济光明论丨加快数智赋能双链协同 构建具有东北特色优势的现代化产业体系

  编者按：

  为贯彻落实习近平总书记关于经济工作的系列重要指示批示精神和党中央决策部署，坚持稳中求进工作总基调，牢牢把握正确政治方向和舆论导向，深入宣传我国经济恢复向好、高质量发展扎实推进的亮点成就，光明网推出《经济光明论·专家谈》系列专家解读稿件。

  本期邀请到大连理工大学经济管理学院教授孙晓华、副教授马雪娇、王昀，阐释《加快数智赋能双链协同构建具有东北特色优势的现代化产业体系》。

  作者：

  孙晓华 大连理工大学经济管理学院教授

  马雪娇 大连理工大学经济管理学院副教授

  王昀 大连理工大学经济管理学院副教授

  “十五五”规划纲要提出，立足维护国家国防、粮食、生态、能源、产业安全推动东北全面振兴取得新突破，完善能源通道和交通网络，持续巩固提高粮食综合生产能力，推动科教、农业、生态等资源优势转化为发展成效，加快推进向北开放。推动东北全面振兴取得新突破，根基在实体经济，关键在科技创新，方向是产业升级。当前，要加快数智赋能双链协同，构建具有东北特色优势的现代化产业体系。

  双链协同：东北构建特色优势现代化产业体系的内在要求

  东北资源条件较好，拥有雄厚的产业基础、较为完善的工业体系和产业配套能力、较为完备的科技研发体系和人才队伍。推动新时代东北全面振兴，关键在于牢牢把握东北在维护国家“五大安全”中的重要使命，把优势切实转变为新发展动能，形成对中国式现代化强有力的战略支撑。

  现代化产业体系脱胎于传统产业体系，是对传统产业体系重组基础上的拓展和创新，由现代农业、新型工业和现代服务业构成，其基本要求是完整性、先进性与安全性。打造具有东北特色优势的现代化产业体系，就是要充分利用东北地区的资源优势、生态优势、科研优势、产业优势、区位优势，加快发展呈现高端化、智能化、绿色化、融合化特征的现代化大农业、新型能源产业、绿色化工、高端装备制造业、新兴特色产业和现代服务业等。概括来讲，就是要以高质量发展为根本目标，改造提升传统产业，培育壮大新兴产业，超前布局未来产业，因地制宜发展新质生产力。

  如何高水平发展实体经济和推进现代化产业体系建设，关键是“要围绕产业链部署创新链、围绕创新链布局产业链”。“产业链与创新链协同”，深刻揭示了高质量发展需要科技创新与产业发展同向发力、深度融合的本质属性，也是东北构建特色优势现代化产业体系的内在要求。围绕产业链部署创新链，主要指向传统产业关键核心技术缺失问题，集中体现在基础材料、基础零部件、基础工艺、基础装备和基础软件等五类产业基础技术上，成为制约传统制造业转型升级的症结所在。围绕创新链布局产业链，重点指向新兴产业和未来产业科研成果转化的复杂过程，面对基础研究向应用基础研究转化、向技术开发推进、再向商业化、规模化跨越的诸多障碍，以创新链为引领布局产业链，能够使创新资源在产业链各环节精准配置，减少创新的盲目性和重复性，加速科技成果向现实生产力转化。

  数智赋能：推动产业链与创新链双链协同的重要途径

  当前，数智技术不仅为生产力要素提质增效提供不竭动力，而且正在催生全新的产业赛道和创新模式，为重塑产业链与创新链，推动双链协同创造了前所未有的机遇。

  从产业链角度看，数智技术不仅能够优化供给侧的生产流程，而且有利于拓展需求侧的市场空间。供给侧方面，数字技术可实现设备互联和数据互通，使生产过程更为透明和可追溯，人工智能算法则能够优化生产线布局、预测设备故障、自动调整参数、升级生产流程，提升产业链生产效率和产品质量。需求侧方面，数字技术应用可以将市场信息更精准地传递到上游生产环节，帮助企业更有针对性地开展研发设计和性能改良，基于大数据分析的人工智能精准营销还能更好地满足消费者多样化需求，实现个性化推荐，并通过电商平台与社交媒体突破地域限制，极大地拓展了市场范围，使产业链向下游延伸。

  从创新链角度看，数智技术既可以拓展创新链前端科学研究的广度和深度，又能够提高创新链后端的技术创新效率。科学研究方面，数字技术为更加便捷地获取全球范围内的最新科研成果和技术动态提供便利，生成式人工智能激发科研人员边界探索与目标锁定能力，促进了理论假说的生成和优化，通过高效的实验测试与应用模拟改进科学实践进程，推动新的科学发现产生；技术创新方面，数智技术可以帮助企业扩大机会识别范围，依靠整合内外知识库突破研发过程的领域限制，实现低成本的自动技术研发，模拟实际应用环境和实时分析反馈信息，为技术落地提供最优方案。

  从双链协同角度看，数智技术为传统产业和新兴产业共同赋能。传统产业链的上下游生产活动更为完整，全球产业分工相对明确，国内生产正在由加工制造向高附加值环节跃迁，产业转型升级遭遇关键核心技术缺失阻碍，而数智技术应用能够驱动传统产业科技创新面向“五基”发力，通过创新链延展解决传统产业链中的短板和堵点，打通产业链与创新链的壁垒。新兴产业链的上下游生产活动并不完整，全球产业分工尚未形成，国内生产处于由核心企业孵化向产业链培育再向产业融合升级的方向转化，数智技术则有利于创新链产生联动效应，将实验室成果转化为新质生产力，进而向相关创新链延伸，拓展原有产业边界，实现新兴产业链与创新链融合升级。

  完善制度设计，着力构建东北特色优势现代化产业体系

  以构建具有东北特色优势的现代化产业体系为目标，在完善数智技术赋能双链协同的制度设计上，需从构建数智技术创新生态、统筹推进应用场景建设、优化数据要素流通机制、健全培育数智人才体制机制四个方面发力，在中国式现代化建设中展现更大作为。

  一是鼓励政府、企业、高校和科研机构、金融机构等多主体合作，构建数智技术创新生态。加快新型基础设施建设，提高网络带宽和数据处理能力，为数智技术创新提供高速、稳定、安全的网络支撑。鼓励数智技术企业加大研发投入，支持大型企业建立高水平研发中心，推动中小企业向专业化、精细化、特色化发展。加强高校和科研机构数智技术相关学科建设，培养适应市场需求的高素质创新人才，完善数智科研成果转化机制，促进研究成果推向市场。促进新型产学研合作研发，组建数智技术实质性产学研联盟，探索“企业出题、政府立项、协同研发、优先转化”的合作机制。支持数智技术企业通过多层次资本市场融资，加强上市培育和辅导，提高数智技术企业的资本运作能力和市场竞争力。

  二是统筹推进应用场景建设，分类有序推动数智技术落地。打造东北地区数智化运营标杆，聚焦高端装备制造、新能源汽车、绿色化工、新材料等东北优势产业的现代化需求，建设智能化示范工厂和智能化示范园区，形成“试点探索—示范运行—点面推广”的工作格局。鼓励“专精特新”中小企业主动融入智能制造产业链，与大企业建立稳定的合作关系，实施“补链”和“融链”策略，提升产业链数智化水平。围绕企业数智化升级的成功应用案例，加快普及数智技术尤其是大模型知识，提高人工智能技术与企业的适配程度，组织开展面向管理者的企业论坛、座谈会、走访交流、实地调研和专题培训，提高数智化转型探索期企业管理者的智能化战略意识。

  三是加速数据要素市场化配置改革，优化数据要素流通机制。健全数据要素登记及披露制度，规范工业企业数据标准，统一数据格式、分类、编码等，确保数据的一致性和可比性，为数据要素登记及披露提供标准化支持。完善以产权制度为核心的基础制度，依托东北现有两家数据交易中心，构建高效、合规的数据流通和交易制度，制定公平的数据收益分配机制，规范引导场外交易和培育壮大场内交易。提高数据要素治理效能，统筹好政府监管和市场自律的关系，充分发挥政府有序引导和市场规范发展的作用，压实企业的数据治理责任，鼓励行业协会等社会力量参与数据要素市场建设，健全数据要素共建共享机制，打造开放共享、安全可控的数据要素市场环境。

  四是健全人才培育体制机制，激发数智人才活力与创造力。加快高水平数智人才队伍建设，充分整合东北雄厚的科教资源，优化数智技术领域相关学科专业设置和培养方案，积极选拔高端数智人才。打造高技能数智产业工人队伍，支持企业制定个性化的数智人才培训计划，定期组织涵盖数据分析、机器学习、编程语言等内容培训，不断提升员工数智技能水平。构建多元化的科技人才评价标准，注重基础研究型人员的学术价值，关注应用型科技人才的科技成果转化成效，建立健全评价协同机制，确保科技人才评价的公正性和透明度。畅通人才流动机制和人才共享机制，破除高校、科研机构、企业之间人才流动的障碍，积极推动数智人才交流与合作，提升人才资源配置效率。

  （本文系国家社科基金重大项目“人工智能大模型驱动的科技创新与产业升级策略研究”[24&ZD050]阶段性成果）

  策划：赵刚

  文字整理：赵艳艳