朱寅昊 张淑贤（无锡物联网创新促进中心；中国（无锡）物联网研究院）
摘 要：数据作为新型生产要素，是信息化、智能化、智慧化的基础。当前，以数据资源为核心要素的数字经济，成为把握新一轮科技革命和产业变革新机遇的战略选择。在数字经济背景下，如何借力数据要素驱动先进制造业集群高质量发展，对于推进现代化产业体系建设，加快形成新质生产力，推进新型工业化，建设制造强国、数字中国，构建全球竞争新优势具有重要现实意义。
关键词：数据要素；先进制造业集群；高质量发展；新质生产力
随着数字经济加速发展，数据已成为重要的生产要素，能够推动我国在全球产业链地位的不断提升，数字经济也逐渐成为制造业高质量发展、产业链现代化的核心驱动力和重要增长极。
制造业是我国数字化转型的主要阵地，数据作为新型生产要素赋能制造业转型升级，催生工业互联网、智能制造等新业态新模式，赋予生产力和生产关系新的内涵，成为制造业全要素生产率增长的新引擎。先进制造业集群作为创新型产业组织，集先进制造业技术之大成，是制造业高质量发展的主力军，也是世界发达经济体构建区域竞争力的重要战略工具。截至2024年，工业和信息化部公布了80个国家先进制造业集群名单，涉及高端装备领域30个、新一代信息技术领域15个、新材料领域14个、生物医药及高端医疗器械领域7个、消费品领域6个、新能源及智能网联汽车领域5个、清洁能源领域3个。这些领域的先进制造业集群通过充分发挥数据要素赋能的优势，成为数字驱动产业发展的重要阵地。
一、数据要素赋能先进制造业集群发展现状
（一）集群内数字技术牵引力不强
当前，我国仍需在工业大数据、物联网、工业互联网、工业云等数据集成领域的关键核心技术上进行突破，特别是要加大对工业芯片、工业控制等基础设施及开源软件架构等“卡脖子”技术的攻关力度，改变高端芯片、工业软件等关键技术受制于人的情况，加强先进制造业集群内数据产业链价值的开发，推动产业数字化进程发展。
（二）数据要素整合集聚的能力薄弱
根据麦肯锡报告，现阶段我国企业数字化转型的成功率只有20%a。集群内头部企业数字化转型热火朝天，而很多先进制造业集群内却缺乏提供数字服务的解决方案商，中小企业数字化转型速度缓慢，大中小企业融通发展乏力，企业间存在信息壁垒。同时，集群内企业数字化水平参差不齐，企业之间数据连接能力较弱，制造业集群内数字共建共享模式尚未形成，数据要素的整合集聚能力有待加强。
（三）数据流通标准与交易场所支撑不足
一方面，数据要素的交易流通需要较高的技术门槛，因此亟须构建一个全新可靠的流通环境。然而，由于工业数据的多样性，关于数据交易、开放共享、安全认证、数据资产分级等方面尚未建立统一标准，导致数据标准化体系存在缺失。另一方面，目前国内数据交易场所已超过80家b，但均属于区域性场所，全国层面数据交易的顶层规划仍未制定，且未建立统一的数据交易市场，不利于数据要素在全国范围内实现充分流通。
（四）数据市场主体和人才培育力度不够
现阶段，我国先进制造业集群的数据服务主要由龙头企业统筹，数据资源类服务商、技术驱动型数据商、第三方服务类数据商，数据商公共服务体系和培育支持等支撑主体有待健全，市场主体的创新发展动力不足。同时，我国数据分析领域的人才存在较大缺口，对数据人才的培养力度不足，需加大对数字人才的引进和培养力度。
二、数据要素赋能先进制造业集群发展路径分析
本文基于相关文献对数据驱动先进制造业集群发展的路径进行了梳理。
（一）微观角度：数据驱动集群内企业加快数字化转型
相较于传统制造业，先进制造业集群内企业更依赖先进的制造技术和制造模式。在精细的制造单元，通过物联网传感器收集企业的采购、生产、销售、组织管理等各环节海量的数据，借助互联网和大数据技术对数据进行挖掘分析，支持企业作出合理的商业决策、技术创新、管理创新，进一步优化生产模式和销售模式，推动企业智改数转，实现降本增效。罗泰晔等人从静态和动态两方面研究数据赋能企业，静态方面，数据是一种新型生产要素，可为企业催生新的增长动力；动态方面，数据改变企业传统的发展路径，更能体现先进制造业企业的先进性。
（二）中观角度：数据驱动集群产业链升级和价值链攀升
通过数据要素引入社会生产活动，作为先进制造业集群中“链主”的平台型企业，依赖数据、软件、品牌等无形资产创造经济价值，推动产业链向高价值环节跃迁。另一方面，数据成为核心的无形资产，其投入配以大数据、云计算等数字技术，助推产业链主导企业实现大中小融通发展，通过产业链模块化的解构方式，推动集群的专业化分工。依托工业互联网平台，在先进制造业集群的创新体系下，更易衍生出高价值数据要素产业链。例如长沙市工程机械集群龙头企业三一重工集团通过“根云”工业互联网平台，连接了全球40多万台设备，能够实时采集近万个运行数据，为集群产业链上下游企业提供快速维修、精准分析、预测和运营等支持服务。
（三）宏观角度：数据驱动集群创新协同网络更加紧密
先进制造业集群的数字化治理是形成新动能和构建新优势的重要支撑，数据要素平台加速了集群协同网络的形成和数字生态圈演进，推动集群从相对封闭的供应链体系发展到价值网络，再到紧密合作的社会协同网络，助力集群开放的产业生态不断演进（见图1）。实践中，先进制造业集群通过搭建信息化数字共享平台，建立企业信息库并勾勒企业画像，推进集群企业线上线下精准对接，促进大中小企业融通发展。同时，信息化平台的建设可打通产业联盟、技术创新联盟同高等院校、科研院所等相关数字平台间合作渠道，有助于增强创新网络的紧密性，实现虚拟的“超级集群创新体系”。
三、我国先进制造业集群发展模式研究——以无锡市物联网产业集群为例
（一）无锡市物联网产业集群发展现状
2009年，国务院批复同意无锡建设“国家传感网创新示范区”，物联网成为无锡最具影响力的产业名片之一。从2019年开始，工业和信息化部实施先进制造业集群发展专项行动。2022年，无锡市物联网集群入选工信部首批公布的国家先进制造业集群，随后被选入工业和信息化部《2023国家先进制造业集群典型案例》。2023年，无锡物联网产业集群规模达4500多亿元，全市物联网企业超3500家，基本形成关联芯片、感知设备、网络通信、应用服务和智能硬件等较为完整的上下游产业链。无锡市物联网产业集群组织范式持续赋能制造业。2022年，无锡两化融合发展指数达72.2，超过江苏省平均水平5.8个点，增速居江苏省第一。通过以数字化应用场景为导向，依照行业分类，无锡遴选出100个典型场景，引导企业开展典型场景智能化改造，其中8个场景入选工业和信息化部2022年度智能制造优秀场景名单，数量占全省总数的三分之一，居全省第一位a。
（二）无锡市物联网集群发展模式
无锡市物联网集群充分发挥物联网作为数字经济的底座作用，将数据作为核心要素，推动数字产业化与集群发展深度融合。在政府引导和集群发展促进组织的统筹推动下，集群完善了数据要素共享服务平台和工业大数据中心，构建了数字产业集群模式，深化集群数据要素的有效使用。
1.搭建物联云网知识智慧共享平台
无锡物联网创新促进中心作为物联网及工业互联网产业技术研发机构和创新促进平台，主导建设了物联云网知识智慧共享平台（ciiot.com），在精准服务集群企业的同时，致力于打造面向全国的物联网领域高水平数据信息共享平台。平台通过物联网产业链图谱、技术需求对接、产学研合作、产业智库、培训提升、载体服务等模块，提供一站式物联网产业研究数据库和产学研公共服务，解决信息不对称、沟通成本高等问题，汇聚全国顶尖的智库专家资源，为集群创新发展搭建紧密广泛的信息化网络。此外，平台还汇集了超2.2万家相关企业，实时更新超2万篇研究报告，超220万条专利数据和56万条招投标信息，实现芯片、感知、通信、平台、应用等79个细分标签的精准索引，建立了超2.4万家的中国物联网企业库和信息库。
2.建设工业大数据中心
无锡物联网创新促进中心以无锡数字城市建设发展有限公司为主体，联合无锡市工业和信息化局、无锡市大数据管理局建设了工业大数据中心，是全国地级市首个工业大数据中心。工业大数据中心立足物联网集群，针对工业和信息技术企业，锁定八大重点产业链，汇聚海量工业数据，推动产业要素全面监测、产业集聚智能分析、产业图谱动态更新和产业服务精准对接，实现全市工业经济“产业发展一张图、能耗监测一平台、企业状态一幅画、工业互联一张网”，全面激发工业数据要素的经济价值，初步建成数字化服务商资源池，面向政府、园区、企业提供运行监测、企业评价、能耗管控、数字化转型解决方案等多样化数据服务、数据应用产品。
3.构建数字产业生态体系
在信息化共享平台和工业大数据平台支撑下，无锡市物联网集群坚持以“政府引导，市场主导”为原则，促进组织着力推动“攻研发、搭平台、建生态”，积极引导“生态主导型”企业开放技术、数据、供应链、市场等资源，以数据共享平台和数字产品为核心，构建优势互补、高效协同、互动共生的产业生态，带动跨行业跨领域的交叉融合（见图2）。同时，无锡市物联网集群注重以应用为牵引，深化数据要素的应用价值，不断开拓产业边界，助力催生新模式新业态，目前无锡企业承接的物联网工程已经遍及全球80个国家和830多座城市。
四、数据要素驱动先进制造业发展的建议
（一）完善数据资产支撑条件
一是建立统一的数据流通标准体系。打造标准统一的数据安全流通技术体系，建立工业数据流通规则，统一先进制造业集群各类数据格式、接口、存储等基础设施及软硬件的通用标准，实现数据登记、数据交易、数据共享通用规范。二是建设全国性数据交易场所。建议完善顶层设计，通过全国数据交易市场总体建设规划，打造符合规范的国家级数据交易所，构建更加多元化和灵活的数据交易市场体系，促进数据要素的流动和配置。三是完善集群数据中心基础设施。依托国家“1+N”工业互联网大数据体系布局，加快推进区域和行业分中心落地先进制造业集群，夯实信息基础设施，加强数据应用的算力供给。四是搭建集群数据共享服务平台。加快“一集群多平台”建设，推动集群企业借力信息化平台构建更广泛的合作创新网络，增强先进制造业集群领域的数据要素集聚，构建集群产业大脑。
（二）加快数据研用核心技术突破
数据在流通中能够产生新价值，可控、可计量、流通对数据技术提出新要求。首先，需加强数据技术的攻关。通过数据基础理论研究，推动隐私计算、数据流转分析、图分析技术等关键核心技术攻关，研究大数据场景下轻量级安全传输存储、隐私合规检测、数据滥用分析等技术，优化升级数据识别、分类分级、数据脱敏、数据权限管理等共性基础技术。其次，加强数链融合创新。深化区块链技术在数据资源开发、数据产品研制、数据资产登记等环节的融合应用创新，建设链接流通交易、收益分配、安全治理的可信架构。再次，加快建设数据安全重点实验室。数据安全对于国家经济发展至关重要，围绕数据安全重点技术和产品攻关，加快建成省部级及以上的数据安全重点实验室，做好技术攻关载体支撑。最后，加快集群产学研用创新合作。鼓励先进制造业集群产学研用多方合作，共建高水平的数据研发机构、产业协同创新中心，开展技术攻关，推动成果转化。
（三）推动工业大模型在集群内应用
推动人工智能等技术在工业领域的应用，提高行业与企业效能。人工智能正从“以模型为中心”走向“以数据为中心”。一是实施“公共云优先”战略。利用公共云缓解现阶段的高端芯片紧缺，建设全国统一的算力市场，推动将数据中心利用效率作为考核指标，避免数据中心“重建设”“轻运营”，为工业大模型提供更低成本、更高价值的数据要素供给。二是鼓励模型开源开放。鼓励地方联合AI开源社区头部平台建设AI赋能中心，开发海量开源模型和模型应用服务平台，加速先进制造业数智化创新应用。三是鼓励场景应用落地。依托全国先进制造业集群发展优势，鼓励以应用为牵引，支持先进制造业集群加速应用基础大模型、研发应用行业模型和企业专属模型，打造数据应用核心领域繁荣的产业生态。
（四）强化数商企业和数据人才培育
数据驱动先进制造业集群发展过程中应始终以市场机制和创新人才为重点。首先，需加快集群引进和培育数商服务企业。借鉴美国、欧盟等发达经济体对数商企业的培育路径，在先进制造业集群内引入数据服务企业，推动龙头企业积极布局数字化转型平台，培育数据经纪商和数据中介服务供应商，为数商企业提供良好的营商环境，实施“宽进严管、多元发展”策略，完善集群数据产业链条主体。同时，加大数据分析人才的培养力度。依托先进制造业集群产学研创新合作机制，深化产教融合，打造数据领域专业人才继续教育基地，培育兼具专业能力和数据素养的复合型人才。
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（朱寅昊系无锡物联网创新促进中心副主任；张淑贤系中国（无锡）物联网研究院研究员）