作者：劉東浩（清華大學馬克思主義學院助理研究員），雷洲（清華大學馬克思主義學院博士研究生）

　　黨的二十屆三中全會通過的《中共中央關于進一步全面深化改革、推進中國式現代化的決定》（以下簡稱《決定》）提出“健全促進實體經濟和數字經濟深度融合制度”的重大舉措，對加快構建促進數字經濟發展體制機制、完善促進數字產業化和產業數字化政策體系等作出部署。數字經濟作為工業經濟之后的主要經濟形態，正推動生產力、生產方式、生活方式、社會結構和公共政策發生深刻變革，正在成為重組全球要素資源、重塑全球經濟結構、重構全球產業鏈價值鏈、改變全球競爭格局的關鍵力量。面對數字經濟的發展浪潮，要積極把握新一輪科技革命和產業變革機遇，為高質量發展提供更為堅實有力的支撐。

　　一、以數字技術開拓創新支撐數字經濟高質量發展

　　數字技術是推動數字經濟創新發展的核心驅動力。要積極開拓前沿數字技術，努力推動企業管理模式的創新、效率的提升以及市場的拓展，不斷提升數字經濟的核心競爭力。

　　以技術變革為基礎筑牢數字經濟發展根基。人工智能、機器學習、自然語言處理、區塊鏈技術、量子計算等具有顛覆性的數字技術，正對重塑產業格局、維護國家安全和推動社會進步產生深遠影響。在當前的世界發展格局中，顛覆性的數字技術在綜合國力競爭中的地位和作用日益凸顯。顛覆性技術能夠推動各個領域運作方式和管理模式發生深刻變革，為經濟增長持續注入新動力。因此，應加強對顛覆性數字技術研究的支持力度，鼓勵企業、高校和研究機構之間深化合作，推動科技成果的應用與轉化，形成良性的創新循環，不斷筑牢數字經濟的發展根基。

　　以市場需求為導向強化數字技術研發應用。市場需求是推動技術創新的原動力，促使技術創新與社會需求的緊密對接，能夠避免資源浪費，提高研發效率，推動技術的有效應用。一是要開展深入的市場調研，了解消費者需求和市場趨勢，將市場需求映射到技術研發的具體方向和目標，確保技術創新能夠切實解決實際問題。二是構建有效的需求反饋機制，建立研發與市場之間的協作機制，確保研發人員充分了解市場需求，根據市場反饋調整研發方向。三是基于市場需求制定投資決策，完善風險評估體系，將研發資源集中投入到更具市場潛力的領域，實現資源配置最優化。要進一步出臺創新激勵政策，推動高校與產業鏈上的各類企業和機構合作，從原材料供應到技術應用的全鏈條進行整合，提升技術的市場適應性，確保研發活動始終圍繞市場需求進行。

　　以數字技術革命性突破融入未來產業布局。《決定》提出：“建立未來產業投入增長機制，完善推動新一代信息技術、人工智能、航空航天、新能源、新材料、高端裝備、生物醫藥、量子科技等戰略性產業發展政策和治理體系，引導新興產業健康有序發展。”將數字技術的革命性突破融入未來產業發展布局，是發展新質生產力、推動經濟高質量發展的戰略選擇和基本保障。在戰略層面，在未來產業布局的戰略規劃中設定清晰的戰略目標，針對數字技術的商業化程度、市場占有率、產業鏈整合程度進行明確的規劃，引領數字技術的研發和投資方向。在戰役層面，健全數字經濟的基礎支撐體系，加強網絡、數據中心等高質量的基礎設施建設，為數字技術的廣泛應用提供硬件基礎。加大數字技術領域的教育經費投入，提高全球頂尖人才的吸引力度，為數字技術的發展提供專業人才保障。在戰術層面，依據數字經濟發展戰略整合產業鏈，推動上下游企業的深度合作，基于數字技術的產業生態系統，打通研發、制造、服務等環節，形成協同創新的產業鏈條。

　　二、著力推動數字技術與實體經濟深度融合發展

　　《決定》指出：“加快構建促進數字經濟發展體制機制，完善促進數字產業化和產業數字化政策體系。”推動數字技術與實體經濟的深度融合，既是搶占新一輪產業變革制高點、為經濟高質量發展賦能提速的關鍵路徑，更是以中國式現代化全面推進強國建設、民族復興偉業的必然選擇。

　　加快培育數據要素市場，完善構建數據交易平臺。培育數據要素市場，將數據資源作為一種可交易資產進行高效流通與共享，能夠充分釋放數據要素價值，激活數據要素潛能，推動數據技術產品、應用范式、商業模式和體制機制的協同創新。數據交易平臺的完善有助于規范交易行為，降低交易成本和風險，激發數據驅動的創新活力。因此，要進一步制定數據運用的政策和法規，明確數據產權界定與使用規則，優化數據資產化、商品化和標準化的交易要件體系，鞏固數據加工、數據交易、權益分配、利益保護制度的法律基礎。完善國家級、地方和行業多層次數據市場交易平臺體系，依托我國超大規模市場優勢，打破條塊分割，推動區域性、行業性和全國性數據互聯互通使用。提高數據處理能力、靈活性和智能化水平，推動行業間、跨行業以及跨境的數據共享合作，促進數據的聯合分析和應用。

　　優化算法設計立法管理，助力平臺經濟穩健發展。隨著算法在社會各個領域的深度應用，算法的立法管理已成為普遍關注的重點問題。優化算法設計的立法管理，對于保障平臺經濟健康、公平與可持續發展具有重要意義。明確平臺算法運用的規范標準，有助于防止數據濫用和算法歧視，有效保護用戶隱私與消費者權益，促進公平競爭，提高資源配置效率。因此，要增強算法的透明度、公平性和無偏性，推動算法設計者向監管部門、用戶或第三方公開算法原理和運作方式，增強算法的可解釋性和可追責性。加強算法管理的監督機制和監管力度，強化跨部門協作，形成多主體監管合力。建立快速響應和糾錯機制，通過建立公眾投訴和舉報渠道，提前預防算法的潛在風險，助力平臺經濟的穩健發展。

　　推動人工智能與產業緊密融合，開發行業垂直大模型。人工智能不僅是單一行業的變革力量，更是推動整個社會全面進步的重要引擎。人工智能推動產業融合的關鍵在于跨行業的應用能力，通過數據驅動、精準醫療、金融科技的廣泛應用，催生出新的產業形態與商業模式，創造出新的產業機會和經濟增長點。開發行業垂直大模型，能夠為不同產業提供定制化的解決方案，更深入地理解專業術語、工作流程和特定需求，為行業提供更具針對性的技術支持。在重點行業和關鍵領域開展人工智能技術應用的試點示范，形成可復制、可推廣的成功模式，進一步提高人工智能技術的適配性和滲透率。推動人工智能技術的商業化應用，制定人工智能技術應用的行業標準和規范，確保技術應用的安全性、可靠性和合規性，推動技術發展與法律監管同步進行。

　　三、加快產業發展模式與經營方式的數智化進程

　　加快產業發展模式與經營方式的數智化進程，能夠顯著提升企業的生產效率、運營效率，增強企業的市場競爭力和創新能力，提升企業的科學管理水平。

　　著力推動傳統產業發展方式的數字化轉型。《決定》提出“以國家標準提升引領傳統產業優化升級”的要求。推動傳統產業發展方式的數字化轉型，首先要制定清晰明確的戰略目標，全面推廣數字化理念，合理配置資源，確保技術與業務的深度融合。其次要加大關鍵技術投資，加快數據資源整合，引進先進的數字工具和運營系統，建立統一的數據管理與分析平臺。最后要構建數字生態系統，建立科技公司、高校研究機構、供應商、客戶之間的合作伙伴關系，共享數字化轉型經驗成果，共同創造價值。

　　加快推進制造業生產方式的數智化改造。加快數智化改造，要聚焦應用人工智能、物聯網、工業互聯網等領域，實現生產設備和系統的智能化互聯。廣泛應用云計算與邊緣計算。云計算提供了強大的數據處理能力和存儲能力，支持企業在全球范圍內進行數據的集中管理和分析。邊緣計算則在靠近生產設備的地方進行實時數據處理，提升響應速度和決策能力。通過數字孿生技術，制造企業可以在虛擬環境中模擬產品生產流程，提高設計和生產的效率，并降低試錯成本。應用柔性生產與定制化，實現生產系統的柔性化和產品的定制化，滿足市場和消費者的多樣化需求，通過模塊化設計和智能排程，實現大規模定制生產。數字化轉型是一個不斷演進的過程，企業需要通過持續地改進和創新來保持競爭力，定期評估轉型的進展，及時調整戰略和戰術，從而應對市場和技術的變化。

　　全面推行企業經營管理模式的智慧化運作。經營管理模式的智慧化運作是指企業運用先進的數字技術和智能化手段，對經營管理中的各個環節進行優化和升級，從而提高運行效率和創新能力的過程。一是搭建企業智能分析系統，以數據價值為基礎，以人工智能分析為引領，實施數據驅動，為企業運營管理的各個環節提供分析，提高商業決策的科學化水平。二是推動供應鏈的數字化，通過技術應用，企業可以實現供應鏈的透明化和高效化管理，實現從原材料采購到最終產品交付的全流程數字化管理，優化運輸路線，降低運輸成本并提高配送效率。三是提升勞動力的數字素養，為數字經濟高質量發展提供人才保障。數字經濟基于知識工作和創新，要求勞動力具備新的技能和能力，對創新型人才提出了更迫切的要求。每一個勞動者都要強化數字素養和數字技能，重塑個人的知識庫，這樣才能應對不斷變化的工作環境和技術進步帶來的挑戰。