政产学研嘉宾为推动新型工业化贡献智慧力量

AI摘要：4月30日，数字中国建设峰会举办数字产业集群与数据要素赋能新型工业化专题会议，政产学研共议发展，《面向人工智能的数据治理体系建设研究报告》发布。

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4月30日，数字中国建设峰会系列活动——数字产业集群专题会议和数据要素赋能新型工业化专题会议举行，政产学研等各界嘉宾为推动新型工业化贡献智慧力量。

《面向人工智能的数据治理体系建设研究报告》发布。记者 池远 摄

“产业集群是构建现代化产业体系的核心支柱，数字产业集群是集群建设的新焦点。”在数字产业集群专题会议上，中国电子信息产业发展研究院党委书记、副院长刘文强表示，数字产业集群是由产业主体及相关方在特定地理空间或数字空间中通过数据化共享、网络化协作、平台化运营、链群化共治形成的产业生态组织，以数字技术为核心驱动力，以数据要素为关键生产要素，日益呈现要素融通、网络协同、产业融合、生态开放等特点。

数字经济背景下，产业集群呈现哪些新变化？刘文强认为，空间特征方面，地理集聚向虚拟集聚拓展，形成线下实体和线上虚拟的有机结合体；产业范围方面，单一产业向产业融合演变，在更广范围吸收不同领域的主体参与产业资源整合和交流合作，推动产业集群的演化和融合；协作方式方面，链式分工向网络协作转变，依托信息网络、互联网平台开展协同设计和制造，通过数字化方式对集群内的资源、实体和活动进行管理，协作范围和效率大幅提升；治理模式方面，垂直管理向平台治理升级，集群组织结构更趋平台化、扁平化，跨部门、跨行业协同，多方参与治理。

梯次培育数字产业集群，是培育新质生产力和推动新型工业化的关键举措。但与此同时，仍然面临不少挑战。“与全球创新引领型数字产业集群相比，我国产业集群规模优势凸显，但在技术引领性、创新质量、企业成长性、产业生态等方面与国际尖端集群相比存在差距。”刘文强说。

南京理工大学数字经济研究院院长张骏分析了长三角打造创新引领型数字产业集群面临的挑战：核心技术短板依旧存在，创新引领能力有待提升；数据要素市场化流通不畅，价值乘数效应难以释放；跨区域创新资源流动不畅，整体效能难以发挥。他建议，以制度链为基石，加强顶层设计与要素保障；以数据链为牵引，构建长三角一体化数据流通体系；以技术链为引擎，提升数字产业前沿领域核心竞争力。

“工业数据已成为培育新质生产力的核心引擎。”在数据要素赋能新型工业化专题会议上，中国电子技术标准化研究院副院长范科峰表示，当前工业数据从单点赋能向全产业链深度渗透，研发设计、生产管控、产业链协同等应用场景持续迭代升级。在此背景下，筑牢数据安全屏障、完善行业标准体系、夯实公共服务底座显得至关重要。

中国工业互联网研究院副院长田野直言，海量工业数据长期“沉睡”在各企业内部，处于割裂、孤立状态，导致企业自研工业大模型存在数据样本单一、场景覆盖不足、泛化能力薄弱等问题。

如何破解数据壁垒难题，进一步提升工业大模型精准度与实用性？田野认为，唯有构建龙头企业牵引、上下游联动、同行业协同的数据联合体，才能实现数据互补、价值互通，反哺产业整体高质量发展。此外，数据共享并非无条件开放核心涉密与敏感经营数据，而是通过业务“小切口”先行先试，稳步探索安全可控的数据共享、融通共用新模式。

大会现场，工业数据集领航计划联盟启动，将聚焦装备制造、电子信息等重点领域，打造一批行业标杆数据集，同时依托可信数据空间等技术载体，健全合规数据流通规则，推动工业数据安全有序流动、要素价值充分释放；《面向人工智能的数据治理体系建设研究报告》发布，并同步启动2026第二届“数据要素赋能新型工业化大赛”筹备工作，以赛事牵引、成果转化、生态共建，持续激活工业数据要素活力，为新型工业化发展注入强劲数字动能。（记者 颜澜萍 见习记者 颜学辉）