浙江多举措开展产业大脑建设

2021年10月，习近平总书记在中共中央政治局第三十四次集体学习时强调“推进数字产业化和产业数字化，打造具有国际竞争力的数字产业集群”，同年浙江率先在全国创造性提出“产业大脑+未来工厂”的发展模式。3年来，产业大脑建设经历了“从无到有、从有到用、从用到优”的创新、创造和创变历程，已累计创建工业领域细分行业产业大脑56个，在赋能生产方式转变、产业链组织重构和产业生态重塑方面发挥了重要作用。

建设路径

浙江产业大脑建设立足于浙江产业集群发展优势，服务于产业集聚度高的细分行业，以企业数字化转型为牵引、以产业链生态建设为驱动、以数据资源要素赋能为核心，综合集成产业链、供应链、资金链、创新链，以服务行业企业为根本，以市场化方式建设和运营管理，着力成为可自我造血、健康持续发展的数字化赋能平台。浙江开展产业大脑建设的经验做法已推广到山东、重庆、江西等省份，“支持重点行业建设‘产业大脑’”写入工信部等八部门联合印发的《关于加快传统制造业转型升级的指导意见》。

一是加强顶层设计，构建闭环工作体系。浙江先后出台细分行业产业大脑指南、编制《数字经济 产业大脑》地方标准等，系统谋定产业大脑建设目标、思路原则、主要任务、保障措施等，形成省市县三级联动工作体系，省级部门负责提出目标要求、出台标准规则、开展考核评估；地方政府负责明确行业、组织实施、指导协调；行业企业、服务商共同参与，大脑公司为建设运营主体，负责大脑建设、推广应用。

二是聚焦产业赋能，成立大脑能力中心。2022年4月，经省政府批准成立浙江省产业大数据有限公司，建设产业大脑能力中心，将其打造为知识组件、工具组件和应用组件进行收录、整合、管理、开放及安全保障的平台，致力为企业数字化改造和管理提供一站式综合解决方案。截至目前，产业大脑能力中心门户已累计接入细分行业大脑51个、上架能力组件9205个、上架数据产品1120个。

三是注重建设实效，开展产业大脑评价。浙江通过建设情况评估、优秀案例评选、绩效考核评估等多种方式对产业大脑建设进行全方位、持续性的动态监管和指导。根据建设运营进展，持续迭代完善评价指标体系，以此为引导推进大脑公司迭代完善建设运营方案。每年发布优秀产业大脑名单，为产业大脑发展树立优质标杆。

现状成效

浙江产业大脑致力于输出数字化解决方案、构建产业链生态、释放数据价值，截至目前，全省产业大脑打造应用场景600余个，累计服务企业近15万家，降低企业生产成本约13%、提高效益23%。

浙江以企业数字化转型为牵引，赋能企业降本增效提质。

一是构建“产业大脑+未来工厂”模式，大企业形成示范引领。产业大脑服务或贯通未来工厂，通过行业龙头企业在数字化改造过程中形成的经验、知识的复用，带动相关企业和上下游企业接入平台，提升行业整体数字化水平。智能电气产业大脑聚焦智能电气产业链优化提升，以龙头企业正泰电气的数字化改造为牵引，开发包含主数据管理、供应链协同、条码管理、仓库管理、运营看板等功能模块的数改平台，供中小企业、上下游企业快速完成数字化改造。

二是推行轻量化改造，中小企业数字化转型全面推进。产业大脑能够整合和分析企业内外的大量数据，帮助中小企业更好地理解市场趋势、客户需求，为产品和服务的优化提供数据支持。通过实时监控和分析，企业能够及时调整业务策略，迅速应对市场变化，提高市场敏捷性。据统计，全省目前有中小企业数字化转型试点县44个，其中28个试点县采用行业产业大脑作为基础支撑平台，覆盖率高达70%。浦江县基于水晶行业产业大脑实施中小企业数字化改造，通过“订阅式APP”的服务，已经为超过50家中小企业装上了数字化应用，数字化改造成本和门槛降低50%以上。

浙江以产业生态建设为驱动，重构产业价值链。

一是搭建交易平台，优化交易效能。产业大脑深耕行业，运用产业链优势，搭建供应链集采平台、销售交易平台，降低了企业原材料采购成本，拓展销售渠道，实现供应链协同，尤其是为中小企业降本增效助力。皮革制鞋产业大脑针对行业内样鞋采购量低于鞋厂最低出货量的问题，为贸易商提供拼单下样采购的服务，并收取一定的服务费，目前已经实现拼单50余次，金额约200多万元；泵阀（泵业）产业大脑为企业搭建数字供应链集采平台，实现交易额6000余万元，以“钱进票出、快进慢付、敞口错配”的方式实现利润归集。

二是聚焦链式推动，强健产业链供应链韧性。产业大脑贯通供应链，提供原材料集采、联储联备、供应链金融等服务，带动上下游企业链接平台，提高供应链韧性和稳定性。缝制设备产业大脑与服装生产企业广州佳都集团合作，借助成套智联系统将面辅料仓、裁剪中心、缝制中心、后整分拣中心、成品仓五大模块的物流、信息流的全链条打通。实现准时交付率提升25%，物料齐套性提高30%，协同效率提升30%，数据完整性提升至100%，品质损耗降低20%，数据汇总和分析时间降低60%。

三是蓬勃产业生态，助推产业集群效应。行业产业大脑相关的数字化生态系统逐渐形成，相关产业集群成为推动数字经济发展的新引擎。在这一生态中，各类产业大脑服务提供商、技术创新企业、数字化咨询机构等相互交织，形成了协同合作的网络。这种集群化的发展不仅为企业提供了更为多元的选择和更全面的数字化解决方案，也为当地提供了更多的经济增长点和就业岗位。温岭泵阀行业产业大脑拥有链上企业3000多家，其中规模以上300多家，得益于企业数字化改造升级释放出来的市场空间，带来了数字化企业蓬勃的发展。目前，温岭泵阀行业数字经济创新基地注册近10家企业，另有30家企业正在注册过程中。

浙江以数据资源要素赋能为核心，探索数据价值化。

一是搭建数据平台，激发产业数据网络效应。产业大脑在持续运营过程中积累了大量数据，通过数据价值化的探索，将数据转化为具体的商业价值和决策依据，为企业提供更好的业务洞察、个性化的产品和服务等，对产业情况进行分析预判，提高产业链韧性，实现产业链协同。化塑产业大脑实践数据要素全流程，在产业和场景中释放数据价值，自下而上构建形成“数据、模型、应用”三层核心能力，归集数据总量超1.13亿条、开发各类数据产品20余个，获得数据知识产权登记证书10张，目前正对接各地数据交易所联合推进产业链企业数据资产入表工作。

二是破除数据壁垒，提升政企协同效率。随着产业大脑的建设和推广应用，产业数据仓成为数字化转型的重要支撑，有助于打破传统数据壁垒，促进全行业范围内的信息共享。生物医药产业大脑打通发改、经信、税务等10个政府部门数据以及省企业码、钱塘企服新干线等8个公共服务系统应用，融合全国医药行业公私域数据，实现生物医药产业数据接入、归集和融合。目前，应用已汇聚全国医药行业300余万家企业累计5700万条数据，完成产业打标数据1787万条。

发展面临的困难

产业大脑经过三年多的建设，取得了一定的成效，但也面临来自于技术、人才、商务等方面的困难。

一是数据价值释放仍有桎梏。数据标准化建设起步较晚，各企业、各单位间数据格式各自为政，导致产业数据仓、企业数据库、公共数据的规范和标准不统一，数据难以互联互通，全行业、全产业链的数据贯通难度大。保障数据安全的法律法规和技术手段仍显不足，部分企业顾虑重重。公共数据授权运营还处于探索阶段，大脑获取公共数据门槛较高。

二是市场化服务能力仍需提升。截至目前，产业大脑实现盈利的仅有10家，体现出行业产业大脑市场化服务能力亟须加强，自我造血能力亟须提升。部分产业大脑前期建设重点在政府侧场景（如产业分析等）和公共服务（如政策推送等），市场化服务模式和商业模式还未形成；部分产业大脑面向企业的服务竞争力不强，推广和业务拓展阻力较大。

三是人才紧缺情况日益明显。产业大脑是典型的工业技术与数字技术融合产物，需要既懂行业技术知识又懂数字化的复合型人才；产业大脑要经营得好，更需要经营人才和市场人才。受区位限制，产业大脑要引进培育合适的人才仍然困难重重。

下一步工作打算

一是强化制度供给，优化工作体系。出台《行业产业大脑建设指南（2024版）》，优化迭代产业大脑评价指标体系，开展年度建设情况评估，本着“成熟一个，发展一个”的原则，鼓励与行业产业大脑建设定位、功能一致，并已取得一定建设成效的数字化平台参加产业大脑建设情况评估，评估优秀者，列入浙江省产业大脑体系；对于建设成效不佳且经营难以为继的产业大脑，设定相应的退出程序。加强部门协同，推进公共数据授权运营。

二是加强数据治理，夯实技术基础。这包括鼓励各地依托产业大脑开展产品主数据标准（CPMS）试点。产品主数据是用来描述产品主要信息与重要参数的数据；产品主数据标准（CPMS）是统一描述和规范产品信息的数据标准。鼓励产业大脑一体化推进“产业大脑+产品主数据标准+产业数据仓”建设，规范数据标准。推进浙江数商与产业大脑协同。指导优秀产业大脑建设运营主体向浙江数商方向发展，支持浙江数商积极参与产业大脑建设运营，鼓励产业大脑建设人工智能工具，打造高质量工业数据集。此外，探索基于产业大脑的产业数据交易方式，鼓励产业大脑开展数据知识产权登记、数据流通交易等。

三是选树标杆典型，提高市场化服务能力。一方面指导优化产业大脑应用场景。鼓励各地在推进中小企业数字化改造中以产业大脑为核心载体，系统梳理细分行业“N+X”改造需求清单，以此为基础不断优化完善产业大脑场景开发和功能迭代，鼓励各产业大脑公司承担中小企业数字化改造总包商。另一方面做好产业大脑优秀案例宣传推广。通过多种渠道和方式，广泛宣传优秀案例，发挥示范引领作用，举办各类现场交流活动，推动各产业大脑互相学习借鉴、高质量发展。鼓励产业大脑积极参加“数据要素X”典型案例、制造业数字化转型典型案例、人工智能赋能新型工业化典型案例等各级各类相关项目案例申报，打造浙江产业大脑建设金名片。

四是引育专业人才，建设数字化人才体系。深刻把握人才这一数字经济与实体经济融合发展关键变量，支持高校院所开展相关重点学科建设和专业设置；将算法工程师、大模型工程师等人才纳入浙江紧缺人才目录，依托“鲲鹏行动”、海外高层次人才引进计划等，加快高端紧缺人才引进。坚持人才引进和自身培养相结合的原则，鼓励各地优化做实人才政策，推进首席数据官（CDO）制度试点，将首席数据官纳入各级各类高端人才政策。