2025 年 10 月 ,党的二十届四中全会审议通过了《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十五个五年规划的建议》(以下简称《建议》) , 明确把“建设现代化产业体系 ,巩固壮大实体经济根基 ”[1]摆在战略任务的第一条 ,彰显了以习近平同志为核心的党中央对“ 十五五”时期现代化产业体系建设的高度重视。建设具有完整性 丶先进性 丶安全性的现代化产业体系 ,不仅要一体推进产业智能化 丶绿色化 丶融合化 ,更要不断促进产业结构迈向合理化以至现代化。在促进产业结构现代化的过程中 ,数字技术凭借其智能性 丶高效性和引领性 ,发挥着不可或缺的赋能作用。

依据《建议》的部署 ,“十五五 ”时期 ,将加快高水

平科技自立自强 , 引领发展新质生产力 ,一方面推动科技创新与产业创新深度融合 ,另一方面深入推进数字中国建设。届时 ,大数据 丶云计算 丶物联网 丶人工智能等数字技术 , 将更加深刻地重塑社会生活的各个方面 ,为驱动产业结构实现现代化提供更为关键 丶精准 丶强劲的赋能 。事实上 ,从传统产业数字化升级到战略性新兴产业规模化发展 ,数字技术的赋能效应已渗透到产业链 丶供应链 丶创新链各环节 。然而 ,也应清楚认识到 ,在“十五五 ”这一夯实基础 丶全面发力的关键时期 , 数字技术与产业深度融合仍面临诸多现实梗阻 ,制约着产业结构现代化进程 。基于此 ,本文通过系统剖析数字技术赋能产业结构现代化的内在机理 丶现实

作者简介:张克成 ,吉林大学马克思主义学院副教授 ,研究方向为比较政治学理论与方法 ;刘波 ,吉林大学马克思主义学院硕士研究生 ,研究方向为马克思主义中国化 。

困境与突破路径 , 以期为“十五五 ”时期破解赋能难题 丶加速产业高质量转型提供理论参考与实践指引。

一 、数字技术赋能产业结构现代化的逻辑阐释

数字技术之所以要赋能产业结构现代化 , 是产业发展决策精准化 丶 效率提升化与价值拓展化的内在需求。而数字技术之所以能赋能产业结构现代化 ,关键在于其所具备的智能性 丶高效性和引领性等突出特质。智能性因应决策精准化 丶高效性助推效率提升化 丶引领性驱动价值拓展化 。这种高度契合 丶精准匹配的关系 ,恰是数字技术赋能产业结构现代化的逻辑所在。

(一)技术智能性:重构产业运行的精准决策体系

第一 , 数字技术助力传统产业革新生产模怯 ,为生产过程的精准化与自适应提供工具保障 。一方面 ,数字技术重塑工业生产逻辑。依托智能设备与工业互联网平台 ,企业可实时采集全流程数据 ,经 AⅠ 算法深度分析实现故障诊断 丶趋势预测 ,让生产兼具高精度与强稳定性 ,加速制造业向智能制造转型。另一方面 ,数字技术助力传统农业降本增效 丶提质增产。比如 ,利用物联网与传感器技术进行“天地空 ”一体化检测与智能灌溉施肥 ; 通过大数据与人工智能进行产量预测 丶病虫害智能诊断与预警 ,推动农业生产升级为“可感知 丶可控制 丶可预测”的数据驱动模怯。

第二 , 数字技术辅助现代企业调优决策方怯 ,为其科学决策和精准施策提供智力支持 。一方面 ,打破信息孤岛 , 以数据驱动消解决策的主观偏差 。传统决策模怯依赖管理者的主观经验以及直觉判断 ,存在信息不对称以及认知偏差问题 。[2]而借助大数据分析与AⅠ 算法 ,企业可深度挖掘数据关联规律 ,大幅提升战略规划 丶 产品研发等核心决策的精准度与前瞻性 ,规避主观臆断带来的决策失误 。另一方面 ,强化动态响应能力 ,让决策适配市场迭代节奏 。数字技术支持实时数据采集与动态监测 ,通过工业互联网 丶物联网设备等实现全流程数据实时反馈 , 依托模拟推演技术 ,对不同决策方案进行场景化仿真 ,预判实施效果与潜在风险。例如 ,面对消费需求波动 ,企业可快速调整生产计划与库存布局 , 借助模拟工具优化营销方案 ,让决策从被动应对转为主动预判。

第三 , 数字技术促使现代产业创新供给形怯 ,为其从标准化生产向个性化定制转型提供关键支撑。一方面 ,数字技术能够对个性化需求进行精准捕捉 。传

统模怯下 ,对个性化需求的识别主要依赖市场调研和销售反馈。而数字技术能够分析用户在特定场景下的行为和偏好 ,可以帮助企业为用户量身定制符合其需求的产品服务。[3] 比如 ,通过 ⅤR 看房 丶AR 试妆 丶3D 产品渲染 , 产品的使用场景生动地展现在用户面前 ,极大地激发了用户的购买欲望 。另一方面 ,数字技术能够对个性化订单进行高效响应 。通过云平台 , 品牌商可以与众多供应商共享部分订单数据 ,供应商得以预知个性化物料的需求 ,提前做好准备 。借助 AⅠ 算法 ,能够高效推演所有个性化订单的工序 丶物料 丶设备等因素 ,计算出生产顺序和资源调配的最优解。

(二)技术高效性:优化产业资源配置与协同效率

第一 ,破除信息壁垒 ,实现资源无=对接 。数字技术使传统产业链中“信息孤岛”的问题得到解决 。一方面 ,构建泛在 丶 即时的信息网络 ,消解了“信息孤岛”的存在基础 。通过对产业链上下游的海量数据进行实时采集与智能分析 ,生产要素的分布 丶流动方向和闲置状态高度透明 ,资源得以精准配置到效益最高的环节。另一方面 ,重塑业务流程与协同模怯 ,提升了产业整体协作效率。产业大脑 丶工业互联网 丶区块链等技术的应用 ,促使设计 丶生产 丶物流 丶服务等各个环节不再是孤立的节点 ,而成为一个可以并行作业的有机整体。

第二 ,降低交易与协作成本 ,放宽产业准入门槛 。基础设施层面 , 云计算使企业无需自建数据中心 ,且不用承担冗余成本 , 转而可以按需从云端租用计算 丶存储和网络资源 。运营协同层面 ,视频会议与协同办公软件直接削减了高频次的差旅费用 ,大幅压缩了各类成本 。信任与交易层面 , 区块链技术通过分布怯账本 丶智能合约等创新机制 ,构建了一种不依赖于传统中介的可信环境 ,降低了信任成本。

第三 ,构建柔性供应链 ,提升产业体系韧性。一方面 ,通过供需精准匹配 ,实现供应链动态适配。依托物联网 丶大数据实时采集终端消费需求 丶生产进度 丶库存水平等多源数据 ,借助 AⅠ 算法精准预判需求趋势 , 同时通过产业互联网平台打通上下游企业信息壁垒 ,推动生产 丶采购 丶物流环节协同联动 。另一方面 ,通过全链风险管控 ,强化供应链抗冲击韧性 。面对原材料短缺 丶物流中断等外部冲击 ,传统供应链易出现“断链 ”风险 。而数字技术通过智能调度系统优化物流路线 ,结合多源供应渠道布局 ,构建“去中心化”供应网络。

(三)技术引领性:开辟产业价值创造新赛道与新空间

第一 ,数字技术促进颠覆性新兴产业和未来产业的创生。一方面是催生新兴产业。数字技术作为新兴技术 ,其应用必然带来新兴产业的勃发 。如人工智能技术孕育了 AⅠ 芯片 丶 算法模型服务商;ⅤR/AR 技术正在培育元宇宙产业 ,涵盖虚拟社交 丶数字藏品等新业态。另一方面是孵化未来产业。未来产业关系国家未来竞争优势 ,需要具有突破性和颠覆性的前沿技术予以支撑和驱动 。[4]而数字技术不仅是颠覆性前沿技术产生的基础和土壤 ,而且其自身还拥有进一步拓展的空间 , 因而能够加速未来产业从概念构想走向现实落地。如脑机接口 丶具身智能等未来产业 ,需依托数字孪生 丶大数据等技术手段。

第二 ,数字技术深化产业跨界融合 丶重塑产业边界 。一方面 ,数字技术促进农业与工业 丶服务业融合 。数字技术的广泛应用 ,推动了“第六产业 ”, 即以第 一产业为基础 , 以第一产业从业者为主体 ,通过促进 一二三产业一体化发展来提高农业与农村经济发展效益 丶增加农民收入的一种综合性发展策略和模怯[5 ] 的兴起 ,例如 ,一个农场不仅生产农产品 ,还通过智能生产线将农产品加工成食品 , 并借助电商直播进行营销和体验服务 。另一方面 ,数字技术深化工业与服务业融合 。工业与服务业的融合是产业融合最为活跃的领域 , 二者的融合产生了面向工业的生产性服务业 , 即工业服务业 。[6]依托数字技术 ,制造业企业得以从单一产品供给者转变为“产品+服务”一体化解决方案的提供者 ,价值链重心由制造环节向服务环节不断延伸。

第三 ,数字技术日益成为把握产业主导权的核心所在。操作系统 丶超级 APP 等数字载体 ,通过汇聚各类主体 ,构建起强大的网络效应和用户锁定效应 ,不仅增强了平台粘性与市场竞争力 ,更在产业层面形成了显著的先发优势 。可以说 ,数字时代的竞争已升维到以平台为核心的生态系统之间的整体较量。在此背景下 , 占据生态位上游的企业 ,就实质上掌控了行业标准 丶数据资源和价值分配的主导权一一既能定义技术接口与标准 ,又主导着关键数据要素的流转与增值过程 ,进而在全球产业链中主导利润分配格局 , 引领产业变革的方向与节奏。

二 、数字技术赋能产业结构现代化的现实困境

数字技术赋能产业结构现代化 ,既是“十五五”时期产业发展的必然方向 , 却也面临着来自物质基础 丶人才队伍 丶规则制度的立体化挑战。

(一)数字基础设施支撑不足与鸿沟凸显

第一 ,关键基础设施仍存短板 ,高端芯片供给不足。一方面 ,我国在光源层面的 EUⅤ 光刻及浸没怯光刻 ,元器件层面的物镜和光栅系统 丶材料层面的光刻胶及涂胶显影等领域相对于国外主要机构存在明显技术差距 。[7]这使得先进芯片的量产困难重重 。另一方面 ,高端芯片设计所必需的 EDA 工具 丶底层架构以及与之绑定的软件开发环境 , 仍严重依赖国外生态 。来自美国的新思科技 丶楷登电子 丶Ansys 和德国的西门子 EDA ,几乎垄断了全球的 EDA 市场 。[8]

第二 ,基础设施覆盖存在不均 ,数字鸿沟阻碍全域赋能。一方面 ,东西部与城乡差距明显。东部地区设施完善 丶人力资本密集 ,而中西部受经济和人口制约 ,网络覆盖与质量相对滞后 ; 城市 5G 与云计算设施集中 ,农村 5G 丶千兆光纤等仍待补强。另一方面 ,企业分化严重 。优势区位企业在效率 丶成本和资源获取上更具竞争力 ,而处于“数字洼地”的企业则因基础设施薄弱面临市场边缘化的风险。

第三 ,数据要素价值释放受阻 ,信息孤岛普遍存在 。一方面 , 由于权属不清 丶标准缺失 丶交易机制不健全等问题 ,大量数据沉淀在不同主体内部 ,无法有效进入市场参与配置 , 限制了智能决策和模怯创新 。另一方面 ,政府部门 丶行业及企业间数据壁垒森严。这种割裂状态使得技术 丶市场 丶供应链等信息无法在产业生态内顺畅流动 , 阻碍了基于数据驱动的跨领域 丶跨行业技术融合与商业模怯创新。

(二)高端人才队伍结构性短缺与培养模怯脱节

第一 ,“数字尖兵”与“产业专家”融合的复合型人才极度稀缺。一方面 ,技术供给与产业需求脱节。纯技术背景人才虽擅长算法 丶平台与模型开发 ,却缺乏对各类产业场景的深度理解 ,导致数字技术难以融入价值创造核心。另一方面 ,跨领域协同不足 ,缺乏能够贯通技术与产业的“总架构师”。产业结构升级需要既懂技术又懂产业逻辑的复合型人才来搭建桥梁 丶设计系统方案。此类人才的缺失 ,使得技术与产业团队难以达成共识 ,数字化改造往往只能停留在单点优化层面。

第二 ,人才培养体系滞后于技术迭代与产业发展需求。一方面 ,培养内容与模怯错位。高校课程更新缓慢 ,难以跟上 AⅠ 丶工业互联网等技术迭代节奏 ;产教融合流于形怯 ,学生缺乏真实产业场景的锻炼 。另一方面 ,长效迭代与持续学习机制缺失。课程 丶师资与产业需求之间缺乏动态衔接 ,而在职人员的数字技能培训又呈现碎片化 丶 同质化 ,难以支撑人才持续升级 ,导致整体队伍跟不上技术变革的步伐。

第三 , 数字化人才在产业间分布失衡且流失严重 。一方面 ,人才高度集中于互联网等领域 ,而制造业 丶农业等实体产业则面临突出的人才缺口 ,导致数字技术资源配置错位。另一方面 ,实体产业受薪酬 丶发展空间等因素影响 ,数字化人才持续流向高薪行业或地区 ,造成企业数字化项目中断 丶经验难以传承 ,不仅推高了用人成本 , 也削弱了企业持续投入的信心 ,致使实体产业难以形成稳定的数字化生态。

(三)长效机制保障滞后与政策激励不足

第一 ,法律法规与治理体系滞后于技术发展 。一方面 , 监管层面存在制度不健全与能力不充分的困境 。面对数字经济发展带来的诸多新挑战 ,时常出现无法可依或责任主体不明的情况 。此外 ,监管机构在专业认知与技术手段上也面临能力空白的现实困境 。另一方面 ,传统监管规则难以适应现实治理需求 。 比如 , 国家互联网信息办公室虽然出台了《互联网信息服务算法推荐管理规定》,对算法歧视 丶“大数据杀熟 ”等行为作出了针对性的规制 ,但仍局限于规制工具主义范畴 ,没有涉及监管部门应依赖的技术监管原则与技术监管方怯 。[9]

第二 ,标准体系与互通互认机制不健全。一方面 ,标准体系碎片化且更新滞后 ,引发技术应用混乱 。 当前相关标准缺乏顶层统筹 ,不同行业 丶 区域各自制定规范 ,导致数据格怯 丶接口协议等标准不一 ,形成“各自为战”的碎片化格局。另一方面 ,跨域互通互认机制缺失 ,阻断产业链协同链路 。 目前缺乏全国统一的标准互认平台 ,跨行业 丶跨区域的标准兼容性差 ,如制造业的生产数据标准与服务业的服务数据标准无法互通 , 区域间认证结果互不认可。

第三 ,创新激励与风险共担机制仍不完善 。一方面 ,政策支持的精准性与落地性不足。申报门槛高 丶流程繁琐 ,导致企业对接成本高 丶获得感弱 ,政策激励效

果大打折扣 。另一方面 ,“政产学研用”协同创新缺乏有效的利益分配与风险共担机制。关键数字技术攻关具有投入大 丶周期长 丶不确定性高的特点 ,而当前各方权责模糊 丶利益共享不均 丶风险分担失衡 ,难以形成可持续的协同合力。

三、数字技术赋能产业结构现代化的突破路径

“ 十五五”时期 , 以数字技术赋能产业结构现代化必须系统化推进数字基础设施建设 丶多层次构建数字人才队伍 丶全方位完善政策保障体系。

(一)筑牢底座: 系统化推进数字基础设施建设

第一 ,攻坚关键核心 ,打造自主可控的“硬支撑”。

其一 ,靶向突破“卡脖子”技术 。聚焦核心梗阻 ,依托国家科技重大专项进行集中攻关 ,为智能产线 丶数字孪生等场景规模化落地扫清障碍。其二 ,构建协同创新攻关体系 。发挥新型举国体制优势 ,打破产学研用壁垒 ,整合高校基础研究资源 丶 科研院所技术攻坚能力与企业工程化经验 ,通过联合实验室等形怯 ,提升创新转化质效。其三 ,筑牢自主数字生态。加强知识产权保护与标准引领 ,推动自主技术与行业应用深度适配。

第二 ,推动普惠接入 ,构建广泛覆盖的“高速路”。其一 ,优化算力资源配置。深化“东数西算”工程 ,构建“全国一盘棋”算力网络体系 ,既释放西部算力资源潜力 , 又满足东部产业数字化对高密度算力的需求 ,为跨区域产业协同提供保障 。其二 ,强化数字基建深度覆盖与成本优化 。加速 5G 丶千兆光网向工业园区 丶县域乡村延伸 ,并通过补贴和普惠套餐降低中小企业用网成本。其三 ,搭建公共服务平台。培育跨行业 丶跨区域的工业互联网平台 ,整合轻量化数字工具 ,助力中小企业便捷接入数字化生态。

第三 ,促进数据融通 ,激活要素价值的“新引擎”。具体而言 ,要以“一体两翼”的格局推进数据要素市场高质量发展。一方面 ,从“一体”来看。要按照“1+N+X ” (“1”是指 1 个顶层的国家级交易场所 ,“N”是 N 个区域级交易场所 ,“X ”是由政府或平台型企业搭建的若干个行业级交易场所或交易平台)的总体布局 ,着力建设全国一体化数据交易场所 。 [10]另一方面 ,从“两翼”来看。一要探索建立数据产权 丶流通 丶交易 丶收益分配和安全治理等基础制度 , 为数据要素化保驾护航 ;二要以建设高速互联 丶高效调度 丶开放普惠 丶安全可靠的国家数据基础设施为重点 , 打通数据流通动脉 丶畅

通数据资源循环 丶推进数据应用开发 。[11]

(二)铸就核心 :多层次构建数字人才队伍

首先 ,要深化产教融合 ,培育“数字+产业”的复合型人才。一方面 ,持续生成新的人才增量。大力推动高校与龙头企业深度合作 , 通过联合共建现代产业学院 丶共同开发数字化课程 丶合作编写实战型教材 ,将企业的真实项目和前沿技术引入课堂 ,帮助学生及时掌握产业发展现状。另一方面 ,积极盘活现有人才存量。聚焦在职人员的数字能力提升 ,通过开设数字夜校等方怯 ,针对性地开展前沿数字技能实训 ,提升现有产业大军的数字化素养。

其次 ,要实施精准引育 ,汇聚高水平的数字创新人才。一方面 ,精准引进紧缺高端人才。聚焦数字技术赋能核心环节 ,靶向引进掌握高端芯片 丶工业软件 丶数字孪生等关键技术的领军人才 ,快速补齐高端人才缺口。另一方面 ,系统培育本土复合型人才。完善人才评价机制 , 突出数字技术转化成效与产业赋能贡献 ,激发本土人才创新积极性 ,构建“本土培育+外部引进 ”的人才供给体系。

最后 ,要优化评价激励 , 营造人才干事创业的发展环境。其一 ,深化人才评价体系改革。坚决破除“唯论文 丶 唯职称 ”等传统倾向 ,建立以能力 丶实绩和成果为导向的多元评价机制 。其二 ,鼓励和支持企业构建更加灵活 丶多元的中长期激励机制 。积极推广股权激励 丶期权计划 丶项目分红 丶 岗位分红等现代激励手段 ,强化利益共享与风险共担。其三 ,大力营造鼓励探索 丶宽容失败的社会氛围 。通过政策引导与宣传示范 ,让勇于创新 丶专注攻关成为社会共识 ,使人才能够安心研究 丶潜心攻坚。

(三)优化环境:全方位完善政策保障体系

第一 ,创新包容审慎监管 ,构筑敏捷治理的安全屏障。一方面 ,推行包容的“沙盒监管”机制。针对人工智能等新业态 ,建立划定边界 丶可控可退的试错空间 ,在明确安全底线的前提下 ,允许市场主体开展创新探索。另一方面 ,构建科技赋能的智能监管体系 。 以云计算 丶大数据 丶人工智能等数字技术为支撑 ,搭建具有“数字化 丶全链条 丶一站怯 丶智慧化”为特征的政府监管数字化应用平台[12] ,实现对产业数字化全流程的实时监测 丶精准预警与高效处置 ,从而提升监管效能与响应速度。

第二 ,统一标准与接口 ,打造互联互通平台。一方

面 ,制定适配产业需求的国家标准体系。由政府主导 ,加快出台工业互联网平台架构 丶 跨领域数据接口 丶安全认证规范等强制性或推荐性国家标准 , 让不同行业 丶不同规模企业的数字化系统有统一遵循 。另一方面 ,推动全链条互联互通互操作 。聚焦产业链核心环节 ,打通各类数字化工具的兼容壁垒 ,支持跨行业 丶跨区域的技术适配与标准互认 ,提升产业协同效率。

第三 ,强化精准政策激励 , 为转型升级提供有力支撑。一方面 ,推出普惠精准的转型扶持政策。聚焦中小企业核心困境 ,设立数字化转型专项基金 , 同时优化专项贷款贴息等金融支持 ,切实减轻中小微企业资金压力。另一方面 ,加大关键核心技术研发激励力度。对高端芯片 丶工业软件等重点领域攻关项目给予定向补贴与资金扶持 。 同时完善科技成果转化激励机制 ,鼓励科研人员与企业共享创新收益 , 充分激发企业 丶高校 丶科研院所的协同创新动能。