近几年，国家出台了一系列相关规划和政策，为发展数字经济、数字工业明确了目标任务，我国数字经济蓬勃发展，推动着工业转型升级。数字经济对经济增长的贡献率显著提升，并在服务领域取得了巨大成功，信息技术与工业、制造业的深度融合虽然难度更大，但这几年也取得了明显成效。

一是信息产业为发展数字经济提供了技术支撑和装备保障。实施“宽带中国”战略、加强网络建设。截至今年上半年，固网50M以上已达80.5%，其中100M以上达53.3%，光纤入户率达86.7%；移动宽带用户（3G+4G）普及率已达86.3%。上半年移动流量平均资费较去年底下降46.2%。发展智能终端（如智能手机），建设数据库、计算中心等基础设施，推进超级计算机和北斗导航建设及应用等。我国信息产业年增加值已达7万亿元。

二是企业发挥了发展数字经济的主体作用。制造业企业开展各具行业特点的智能化改造升级。生活资料制造企业与市场关联紧密，重在用大数据细分市场、开发产品、创造品牌；生产资料制造企业扩大、丰富数据采集、分析、应用，由自动化提升为智能化，实现精准制造；互联网企业在已有基础上，转而关注与工业、制造业的跨界融合，形成了一批公共服务平台。如今，众包众创研发设计、众投众筹资本运作、网络化协同制造、个性化规模定制和服务型制造已在重点行业、骨干企业普遍应用。

三是一些智能化的标志性指标大幅提升。数字化研发设计工具普及率已由2013年的52%提升到今年上半年的67.4%，同期关键工序数控化率由27%提高到47.8%，宽带普及率已超过原定2020年的目标。此外，制造业万名工人拥有工业机器人数量由2013年的23台提高到目前的约50台，接近国际平均水平。

不过，在发展数字工业过程中也存在一些问题，需要得到重视并加以解决。

第一，大数据产业支撑能力不足，需加强自主创新。由于各种原因，核心技术、关键技术受制于人的局面没有根本改变，产品结构处于中低端的格局没有根本改变。要加快集成电路、高端芯片、基础软件、5G通讯、操作系统、智能传感与控制、人工智能等领域的科技攻关。海量数据中蕴含着规律和逻辑，关键要挖掘、整理、分析、应用，资源才能变成财富。因此，只有与互联网、物联网、云计算等信息技术紧密结合，并使用相应智能终端，大数据才能成为“工具”。

第二，企业数字化转型意识不足，应用深度不够，需加强引导和支持。不少工业企业对使用数字技术提高效率和促进转型的作用了解不够，应用路径尚不清晰；一些概念名词不够准确，给企业带来了困惑。一些大数据企业对工业领域需求理解不够，缺乏面向各行业的大数据产品和解决方案，难以满足应用需求。建议加强对数字化转型典型的交流推广，引导工业企业与互联网企业加强合作。

第三，处理好提高效率和保障就业的关系。“机器换脑”“机器换人”，显著提高了劳动生产率，同时会导致用工减少，带来下岗失业问题。应鼓励企业与高校和专业机构联合培养复合型人才，加强从业人员再学习和下岗工人再培训，促进再就业。如浙江近年通过“机器换人”减员200余万人，社会消化吸纳，保持了稳定。相关经验值得借鉴。

第四，保护商业秘密、企业生产安全、个人数据安全。如未经授权私自采集和使用个人或企业的数据，信息安全得不到保障。企业采用集中控制、内外联网，由于管理不善或病毒攻击，导致商情失密或控制失灵的风险加大。此外，数据的高度集中也意味着风险集聚。建议明确主体责权，界定数据采集应用的范围和方式；研究工业控制系统安全保障。据悉，工信部“国家工业信息安全发展研究中心”已安排用3年时间打造服务平台；健全网络信息安全法律法规及相关细则，加强行业自律，强化对相关违法行为的惩戒。

（作者系中国工业经济联合会会长）