全國(guó)政協(xié)委員、紅杉中國(guó)創(chuàng)始及執(zhí)行合伙人沈南鵬的5份提案，在創(chuàng)投行業(yè)受到關(guān)注。

       除了綠色低碳技術(shù)變革、藥物創(chuàng)新能力提升、加大腦科學(xué)研究應(yīng)用等重要議題外，關(guān)于制造業(yè)“數(shù)智化”轉(zhuǎn)型，沈南鵬也提出：以專精特新企業(yè)為依托，探索數(shù)字科技與工業(yè)制造知識(shí)融合推動(dòng)數(shù)智化的新路徑。

       沈南鵬認(rèn)為，數(shù)據(jù)是制造業(yè)與信息技術(shù)融合的重要基礎(chǔ)資源。

       近年來(lái)，我國(guó)在工業(yè)大數(shù)據(jù)引領(lǐng)和催化方面發(fā)展迅速，在集成應(yīng)用和生態(tài)培育等多領(lǐng)域成效初現(xiàn)。但相對(duì)于為制造業(yè)切實(shí)解決問(wèn)題和創(chuàng)造價(jià)值的高階目標(biāo)，當(dāng)前工業(yè)數(shù)據(jù)的開(kāi)發(fā)利用仍存在不少挑戰(zhàn)。

       首先，從基礎(chǔ)層來(lái)看，工業(yè)數(shù)據(jù)的采集和如何形成閉環(huán)支持生產(chǎn)流程，仍是限制數(shù)據(jù)價(jià)值釋放的重要短板。

       其次，從平臺(tái)層來(lái)看，工業(yè)制造的領(lǐng)域知識(shí)和智能建模等，數(shù)據(jù)處理能力的提供者存在脫節(jié)，專家經(jīng)驗(yàn)無(wú)法有效固化到軟件平臺(tái)。

       第三，從應(yīng)用層來(lái)看，多集中在“可見(jiàn)”場(chǎng)景，對(duì)“不可見(jiàn)”的復(fù)雜、不確定性工業(yè)場(chǎng)景應(yīng)對(duì)不足。

       面對(duì)當(dāng)前工業(yè)大數(shù)據(jù)價(jià)值創(chuàng)造，還處在起步階段；服務(wù)制造業(yè)快速迭代、持續(xù)優(yōu)化潛力巨大的情況，沈南鵬建議，更好解決工業(yè)企業(yè)實(shí)際問(wèn)題，需進(jìn)一步提升制造業(yè)數(shù)智化水平，加快推動(dòng)工業(yè)傳感器和通信協(xié)議兼容適配，以技術(shù)改造和新技術(shù)強(qiáng)化數(shù)據(jù)支撐能力。

       在建議中，記者發(fā)現(xiàn)，以專精特新企業(yè)為依托，探索數(shù)字科技與工業(yè)制造知識(shí)融合，推動(dòng)數(shù)智化成為新路徑之一。

       具體來(lái)看，沈南鵬認(rèn)為，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)，要優(yōu)先探索設(shè)立專項(xiàng)資金，以政府購(gòu)買(mǎi)服務(wù)、制定推薦目錄等方式，為轄區(qū)內(nèi)的專精特新企業(yè)精準(zhǔn)診斷數(shù)智化需求。

       同時(shí)，支持專精特新企業(yè)獨(dú)立或聯(lián)合設(shè)立研發(fā)機(jī)構(gòu)，條件成熟地區(qū)可采取定向委托等形式，組織專精特新企業(yè)參與共性基礎(chǔ)技術(shù)軟件化、復(fù)用化攻關(guān)；

       第三，擴(kuò)大工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)轉(zhuǎn)化和場(chǎng)景應(yīng)用的專項(xiàng)，組織高校和專精特新企業(yè)共同申請(qǐng)，結(jié)題考核加入轉(zhuǎn)化預(yù)設(shè)計(jì)、商用效果評(píng)估等環(huán)節(jié)。

       當(dāng)然，還要基于真實(shí)企業(yè)需求場(chǎng)景，降低開(kāi)發(fā)成本和培育壯大數(shù)字科技服務(wù)商。

       “鼓勵(lì)金融機(jī)構(gòu)為制造業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型提供精準(zhǔn)服務(wù)，為轉(zhuǎn)型中的工業(yè)企業(yè)和提供數(shù)智化服務(wù)的數(shù)字科技公司，提供適當(dāng)?shù)慕鹑谥С帧?”