由国家制造强国建设战略咨询委员会担任指导单位，成都市人民政府主办，成都市经信局新经济委、成都市投资促进局承办，《财经》杂志、《财经智库》策划举办的“2023现代都市工业发展大会”12月23日至24日在四川成都举行。12月24日，全国两化融合管理标委会副秘书长周剑在会上表示，过去几百年工业化发展进程中形成的以物质经济为代表的规模经济增长范式已遇到天花板，所以全世界都急于寻求一条新的出路，就是数字经济和产业数字化转型，而其背后最重要的就是发挥数据作为核心要素的关键作用，大力发展新质生产力。
周剑表示，所有的企业、行业以及区域经济未来都要走数据驱动这条路，以价值为导向，沿着产品链贯穿研发设计、生产、产品运维、回收处理等产品全寿命周期，沿着价值链贯穿市场商机、订单、采购、生产、交付、售后服务等供应链产业链全过程，沿着资源链贯穿发展战略、经营管理、生产、作业现场、设备设施等资源配置全场景，从企业内到企业间，再到行业和产业集群，基于数据要素，打造新质生产力，形成平台化社会化的生产关系，必将引发业务、管理、服务、市场的深刻变革，加速产业体系的颠覆式创新，从而加快构建现代化产业体系。
他认为，当前只有7%左右的企业进入实质性数字化转型阶段，转型指数总体较低主要有以下几个原因：第一是企业普遍对于数字化转型能给企业带来的新型价值效益的多样性和可持续性缺乏认知。第二是数字经济时代企业运营的底层逻辑变了，只有不断提升数字能力才能应对日益不确定的发展要求，而大多数企业仍然仅聚焦于当前的业务和产品。第三个是多数企业开始重视数据，但更有效开发利用数据的能力不足，导致企业难以享受到数据要素的红利。第四是多数企业认为抓住痛点就万无一失，但在大转型的时代，首先是选对方向，所以需要提升系统观念，动态构建优化发展蓝图，同时当前技术、市场快速发展演变，需要在蓝图框架下，鼓励小微创新、快速迭代。第五是大家共同面临的生态问题，单个企业难以独立转型，转型至少是行业级的，需要供应链产业链合作伙伴，乃至产业、科技、金融、人才、政策等的协调配合，因此需要各方开放合作，才能更好实现共同发展。
以下为部分发言实录：
周剑：谢谢主持人，刚才董老师为我们感知行业作了一个非常深入浅出的解读，相信大家都明显感觉到近几年来，中央对数字经济、数字化转型越来越重视，把数据作为第五要素提出来，旨在基于数据更好地驱动新发展，释放新动能，拓展发展新空间，形成经济新范式，并为此作出了一系列战略布局。在这个大的背景下想跟大家分享这场变革，我从个人研究和理解来讲不止是中国，我觉得全世界传统的以物质经济为代表的规模经济，也就是过去几百年工业化发展的范式增长上遇到了非常强的天花板，所以大家都想找一条新的出路，在全球应该形成了极其广泛的认识，而这个背后最近的一些重大的政策布局我们能看出来核心就是抓住数据要素，所以国家成立了数据局。但是数据要素在企业界的应用还有很大的提升空间，大家都知道数据很重要，但是怎么用数据，差距太大了。有了数据之后，基于数据要素，大力发展新质生产力，所有的行业所有的区域经济未来都要走以数据驱动的这条路，在这个背景下如果真的基于数据来驱动，不是基于传统的标准化专业化的分工，构建基于专业分工的稳定的供应链合作关系，而是更多基于数据的动态响应，线上线下协同，在这个背景下我们将看到它所能引发的一系列重大变革，以价值为导向，比如沿着产品链贯穿研发设计、生产、产品运维、回收处理等产品全寿命周期，沿着价值链贯穿市场商机、订单、采购、生产、交付、售后服务等供应链产业链全过程，沿着资源链贯穿发展战略、经营管理、生产、作业现场、设备设施等资源配置全场景，从企业内到企业间，再到行业和产业集群，基于数据要素，打造新质生产力，形成平台化社会化的生产关系，必将引发业务、管理、服务、市场的深刻变革，加速产业体系的颠覆式创新，从而加快构建现代化产业体系。回到今天的话题，最重要的首先就是数据，然后是算法，背后都要有算力的支持，最终达到智能。在今年苏州举办的数字化转型峰会上，我们发布了一个企业数字化转型成熟度报告，基于10余万家企业的数据，发现大约只有7%左右的企业进入了实质性数字化转型的阶段，90%多的企业还在搞传统的企业信息化，在长远的信息化历史进程中，刚刚起步，主要还是基于标准基于流程，通过职能驱动流程驱动，加强业务和管理的可管可控。而不是数据驱动，不是数据响应式的运行和管理模式。我们推信息化数字化，最重要的基础是就源取数，数据不落地，就是从数据发生的地方自动获取数据，所以需要大量的、高端的传感器，感知的重要意义不言而喻，我首先要解决这个问题。有了数据后，就是要把数据真正有效开发利用，关键就是算法的问题，就是把知识经验转化为能够有效处理数据的算法，然后就可以构建一套基于数据和算法的行为逻辑，就叫数据驱动型的行为逻辑，以后企业的运营和管理不是基于预设的标准，而是数据告诉我们怎么办就怎么办。这些都需要有效处理全面动态实时的数据，让越来越复杂的算法有效发挥作用，也就都需要算力的强有力支持，三者共同作用，螺旋式上升，我们智能化的未来将会更加美好。
主持人：请周总先分析一下为什么数字化转型这个事情我们说了这么多年，但有效开发利用数据、实现数据驱动、真正进入数字化转型阶段的企业比例却仍然这么低？
周剑：总结下来大概五个方面的原因，第一个是其实我们的企业对于数字化转型这个事情的认识，从深度上还在不断发展，其实刚刚开始，还不是一个很成熟的事情，大多数企业还没有真正看到数字化转型到底能为自己带来什么样的价值，最基本的就是生产运营优化，提质降本增效，这个问题解决了就可以了，或者痛点解决了就一定是对的，但是这些是不够的。我举一个例子，今年大家应该感受最深，我国轿车的出口达到全球第一，但是轿车企业却是冰火两重天，我们的新能源车发展得非常快，可是传统的龙头轿车企业，虽然智能制造水平也都是全世界最先进的水平，可是他们的车没有人要了，销量跟不上，不只是我国，日本、德国也一样，所以转型首先要看方向看趋势，你到底追求什么？方向如果错了，后面你干得再好也没有用。数字化最基本价值确实是提质降本增效，但还可以延长产品的服务链价值链，原来只卖产品，现在可以提供全生命周期服务，增值服务，衍生服务，基于数据就可以。再进一步，还有绿色可持续发展的目标，数字新业态等，是不是要提前去布局。第二是关于数字经济时代，它的底层逻辑变了，我们企业一定要意识到数字经济的本质就是变化，就是不确定性，最大的确定就是未来越来越不确定，所以要把数据用好，基于数据构建一套新的数字能力体系，通过提升能力去应对变化，形成新的产业模式、新的经济范式。在产业布局上可能要做更多新的深度的思考，可能我们还是做餐饮，但是跟传统的餐饮不一样，可能我们还是做制造，但是跟传统的制造也可以不一样。我们的企业什么东西最重要？过去的企业认为产品最重要、业务更重要，未来的企业能力更重要。第三个是数据的开发利用能力不足，大家都知道数据很重要，我们要的数据越来越全面动态实时，才能支撑未来的发展。但是这些数据怎么处理、怎么有效利用？数据开发利用不是简单的搞一堆数据中心就可以见效，核心还是算法，是知识经验的模型化。第四个是很多企业现在认为抓痛点就是万无一失，但如果是一家生产燃油车的企业，为了提质降本增效，引进全世界最先进的无人工厂、智能车间，是不是就一定能赢？现实已经告诉我们答案。因此，要有全局视野，系统观念，全局上面一定要构建动态的发展蓝图，指明方向，但技术、市场发展演进太快，所以具体工作不能统得太死，要鼓励基层创新，鼓励试错，快速迭代，从下而上和从上而下的创新都要支持。第五个方面，就是暂时谁都无法完全解决的问题，就是生态问题，需要大家开放合作，共同努力。对于生态不成熟的赛道，短期内很难撬动，在这样的行业，不是单个企业自己能转得了型的，转型至少是一个行业的事。过去我们轿车企业创新中心都是布局到国外发达国家，现在新能源车领域国外大型车企却把创新中心布局到我国，是因为我国车联网的生态比较好，要供应链配套有供应链配套，要人才有人才，等等，能互相加持。一家企业是没法独自转型的，所以真正想快速转型，还得寻找合适的赛道，到底哪个赛道生态更好，马上就能转型见效，各方可以齐心协力，大家携手就能把创新转型快速发展起来，一起突破。成熟一个突破一个，逐步各个击破。
