实现产业数字化构想离不开 “两化”

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□潘和林

6月30日，国家信息中心信息技术与产业发展部与京东数字科技研究院在北京联合发布了《2020年中国产业数字化报告》。该报告对“工业数字化”进行了清晰的阐释，深入解读了当今时代工业数字化的新内涵，深入分析了工业数字化转型的典型案例、经验模式和成功实践，对工业数字化的发展趋势做出了前瞻性的判断，为后大流行时代推进工业数字化转型，促进经济的优质高效发展提供了专业判断和权威指导。

早在2017年，数字经济就被写进了《政府工作报告》。在政府相关部门的支持下，中国的数字经济迎来了繁荣的春天。中国互联网络信息中心(CNNIC)4月28日发布的《第45次中国互联网发展统计报告》显示，中国数字经济发展迅速，2019年规模达到31.3万亿元，居世界首位，占国内生产总值的34.8%。

在经历了野蛮的成长阶段后，此时发布的《2020年中国工业数字化报告》可谓是“兴奋过后的冷静思考”，这不仅打开了工业数字化的大门，也指出了工业数字化发展的“五不”痛点:一是自身的数字化改造能力不足以导致“无转机”；二是数字化改造成本高，自身资本储备不足，导致“无转移”；第三，企业数字人才储备不足导致“不敢转”；第四，企业数字化转型战略不明确，决策层“不善于转折”；第五，企业的多层组织模式效率低下，中层领导“不愿改变”。

作者认为，要实现工业数字化的理念，全面推进数字经济的发展，必须把握其背后的“两个转变”，即科技数字化和数据资产化，而这“两个转变”的实现也将缓解“五不”的痛点。

数字技术包括业务数据、应用场景、过程自动化和许多其他方面。克服“不”是重要的客观条件之一。这项技术不仅包括大数据和人工智能等具体技术，还包括用这些技术增强企业生产和运营能力的所有环节。

科技第一层次要求我们进一步加快数字经济基础设施建设，改革教育体制和机制，对数字经济相关人才给予一定倾斜，保证数字经济背后的知识和基础设施支撑。

例如，京东数码分公司的智能城市操作系统最近登陆安雄。在熊安新区，京东数码和中国熊安集团打造的区块数据平台将作为数据融合中心、数据管理中心、数据服务中心和人工智能技术授权中心发挥重要作用，打造本地区数字经济的数据库，是我国行业数字化所需的典型基础设施之一。

除了第一个层面，更深层次的科技数字化是帮助企业进一步应用这些数字技术，包括对数字经济创新给予补贴，指派数字经济专家成立企业援助小组等。从而解决当前工业数字化中存在的“不转、不转、不转”的问题。

这需要技术企业和传统企业之间的密切合作。例如，京东数码与中国仓储有限公司联合搭建的供应链协同服务平台，有效地将大宗商品仓储与技术结合起来，不仅充分发挥了中国仓储在仓储领域的优势，也充分利用了京东数码的人工智能应用能力。可以说，它使科技在付诸行动中实现了数字化，帮助企业实现了“管理、控制、检验、检验”全过程的数字化和智能化。

与科技数字化相比，数据资产化也具有重要意义。众所周知，数字经济和工业数字化的核心是数据。报告还指出，数据资源是关键的生产要素，只有将数据资本化，才能进一步促进数据的快速流动和有效利用。

如果数据不能被视为资产，不能被买卖，那么企业就不会愿意在数据上努力工作，他们就不会把数据用于交易，更不可能从数据中提取重要信息。只有通过建模、抽象、算法等步骤，实现数据的真正资产化，成为真正重要的资源，企业才能对数字经济有一个更加具体的认识，从而消除对数字化的担忧，为企业基于这些数字资产制定合适的数字化转型战略和优化组织结构提供重要的依据和指导，从而解决“不善于转向”和“不愿转向”的缺点。

综上所述，推动数字经济发展的唯一途径是工业数字化，在工业数字化实现的背后，必须完成科技数字化和数据资产化。这“两个转变”可以为工业数字化提供强有力的支持和路径引导，帮助企业克服“五不”的瓶颈，使工业数字化“见云见月”。

(作者是中南财经政法大学数字经济研究所执行院长)