数字时代的技术-经济新范式为后发国家提供“机会之窗”( 二 )
随着制造环节的价值创造能力提升 ， 产业价值链“微笑曲线”将逐步向两端拓展 ， 全球产业竞争格局面临重塑 。 越来越多的国家认识到以制造业为核心的实体经济才是保持国家核心竞争力和实现经济健康发展的根基 。
全球“智能制造”战略布局
世界主要经济体均在智能制造领域加强战略部署 ， 利用科技创新进一步推动产业升级 ， 提高国家竞争力 。 基于产业基础、经济发展水平以及社会文化体系的差异 ， 各国推进“智能制造”战略的路径有所不同 。
美国“先进制造”发展战略
美国注重发挥互联网、信息通信、软件等优势 ， 通过国家战略“自上而下”重塑制造业 。 美国“先进制造”国家战略的核心落脚点在于通过开发新技术、启用新产品、创造新产业 ， 以此扩大就业 ， 确保有弹性的供应链和强大的国防工业基础 。
德国“工业4.0”发展战略
德国作为传统的工业国 ， “工业4.0”战略的支点是制造研发领域的强劲优势 。 区别于美国利用互联网对制造业支配的战略模式 ， 德国希望用“信息物理技术”升级智能工厂中的生产设备 ， “自下而上”改造制造业 。
通过数字化基础设施建设、更新和优化生产、提升信息通信软件方面的能力等 ， 充分挖掘新一代信息技术在经济发展中的潜能以确保经济活力 ， 并通过与传统竞争优势相衔接确保工业长期领先地位 。
日本“互联工业”发展战略
日本对于未来工业的愿景构想 ， 是与整个社会变革联系在一起的 。 2017年 ， 日本提出“互联工业”（connected industries）战略 ， 采用“平行关联” ， 将人、数据、技术、设备相互连接 ， 提高附加价值创造 ， 在人才不足情况下保持现场力 ， 构建“以解决社会问题为导向”“以人为本”的新型产业社会 。
中国融合 范式 选择及现实困境
以2015年国务院发布《中国制造2025》作为开端 ， “信息化与工业化深度融合”战略被正式提出 ， 自此中国按下了数字技术融合实体经济的快车键 。
经过近些年的实践探索 ， 目前中国制造业的转型路径日渐明朗 ， 即以掌握GPT技术的平台企业为核心 ， 布局物联网、大数据中心、工业互联网等新型信息基础设施建设（“新基建”） ， 为制造企业数字化转型提供必要的智能化支持与服务 ， 实现生产运营全过程数据贯通（短链）、生产资源全要素网络协同（中链）以及生产活动全场景智能应用（长链） 。
然而 ， 当前中国数字经济与实体经济融合的深度和广度不足 ， 瓶颈亟需突破 。 具体表现在：
第一 ， 实体经济发展整体水平不高 ， 融合基础薄弱 。
实体经济发展的根本性问题无法仅仅依靠数字化、智能化的方式解决 。 实体经济的发展和壮大 ， 从根本上要靠科技创新和体制变革 。 此外 ， 由于所处的发展阶段不同 ， 各行业面临的转型升级短板和瓶颈并不相同 ， 智能化应用要考虑到各产业的实际情况 。
第二 ， 核心技术缺失 ， 存在受制于人风险 。
当前 ， 中国发展数字经济的基础理论和关键技术较为薄弱 。 核心技术的缺失 ， 导致在面对数字经济和实体经济的深度融合时容易受制于人 。
第三 ， 现有数据难以支撑数字经济发展需要 。
目前中国工业大数据采集能力薄弱 ， 数据标准化难度大、成本高 ， 数据开放、共享和交易机制缺失是制约大数据行业应用及技术提升的主要原因 。 种类少、低质量的数据以及数据预处理能力不足会直接导致建模分析结果无法利用或者产生更为严重的后果 。
第四 ， 法律法规标准、保障制度滞后于产业发展 。
业界对数字经济概念、内涵、应用模式、智能化水平等难以达成共识 ， 不同行业既有的标准化和法律法规与快速发展的数字经济不衔接 ， 包括无人驾驶、AI医疗等在内的多个领域均没有现行制度可供参考 。
数字时代产业竞争核心——产业生态塑造能力
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