近幾年，國家出臺了一系列相關規劃和政策，為發展數字經濟、數字工業明確了目標任務，我國數字經濟蓬勃發展，推動著工業轉型升級。數字經濟對經濟增長的貢獻率顯著提升，並在服務領域取得了巨大成功，資訊技術與工業、製造業的深度融合雖然難度更大，但這幾年也取得了明顯成效。

一是資訊産業為發展數字經濟提供了技術支撐和裝備保障。實施“寬頻中國”戰略、加強網路建設。截至今年上半年，固網50M以上已達80.5%，其中100M以上達53.3%，光纖入戶率達86.7%；移動寬頻用戶（3G+4G）普及率已達86.3%。上半年移動流量平均資費較去年底下降46.2%。發展智慧終端（如智慧手機），建設數據庫、計算中心等基礎設施，推進超級電腦和北斗導航建設及應用等。我國資訊産業年增加值已達7萬億元。

二是企業發揮了發展數字經濟的主體作用。製造業企業開展各具行業特點的智慧化改造升級。生活資料製造企業與市場關聯緊密，重在用大數據細分市場、開發産品、創造品牌；生産資料製造企業擴大、豐富數據採集、分析、應用，由自動化提升為智慧化，實現精準製造；網際網路企業在已有基礎上，轉而關注與工業、製造業的跨界融合，形成了一批公共服務平臺。如今，眾包眾創研發設計、眾投眾籌資本運作、網路化協同製造、個性化規模定制和服務型製造已在重點行業、骨幹企業普遍應用。

三是一些智慧化的標誌性指標大幅提升。數字化研發設計工具普及率已由2013年的52%提升到今年上半年的67.4%，同期關鍵工序數控化率由27%提高到47.8%，寬頻普及率已超過原定2020年的目標。此外，製造業萬名工人擁有工業機器人數量由2013年的23台提高到目前的約50台，接近國際平均水準。

不過，在發展數字工業過程中也存在一些問題，需要得到重視並加以解決。

第一，大數據産業支撐能力不足，需加強自主創新。由於各種原因，核心技術、關鍵技術受制於人的局面沒有根本改變，産品結構處於中低端的格局沒有根本改變。要加快積體電路、高端晶片、基礎軟體、5G通訊、作業系統、智慧傳感與控制、人工智慧等領域的科技攻關。海量數據中蘊含著規律和邏輯，關鍵要挖掘、整理、分析、應用，資源才能變成財富。因此，只有與網際網路、物聯網、雲計算等資訊技術緊密結合，並使用相應智慧終端，大數據才能成為“工具”。

第二，企業數字化轉型意識不足，應用深度不夠，需加強引導和支援。不少工業企業對使用數字技術提高效率和促進轉型的作用了解不夠，應用路徑尚不清晰；一些概念名詞不夠準確，給企業帶來了困惑。一些大數據企業對工業領域需求理解不夠，缺乏面向各行業的大數據産品和解決方案，難以滿足應用需求。建議加強對數字化轉型典型的交流推廣，引導工業企業與網際網路企業加強合作。

第三，處理好提高效率和保障就業的關係。“機器換腦”“機器換人”，顯著提高了勞動生産率，同時會導致用工減少，帶來下崗失業問題。應鼓勵企業與高校和專業機構聯合培養複合型人才，加強從業人員再學習和下崗工人再培訓，促進再就業。如浙江近年通過“機器換人”減員200余萬人，社會消化吸納，保持了穩定。相關經驗值得借鑒。

第四，保護商業秘密、企業生産安全、個人數據安全。如未經授權私自採集和使用個人或企業的數據，資訊安全得不到保障。企業採用集中控制、內外聯網，由於管理不善或病毒攻擊，導致商情失密或控制失靈的風險加大。此外，數據的高度集中也意味著風險集聚。建議明確主體責權，界定數據採集應用的範圍和方式；研究工業控制系統安全保障。據悉，工信部“國家工業資訊安全發展研究中心”已安排用3年時間打造服務平臺；健全網路資訊安全法律法規及相關細則，加強行業自律，強化對相關違法行為的懲戒。

（作者係中國工業經濟聯合會會長）