【摘要】实数融合推动科技创新与产业创新深度融合，在本质上涉及到实体经济、科技创新能力、数字经济等方面，在这些领域，我国具有很好的基础。然而，在实数融合推动科技创新与产业创新深度融合等方面仍存在一定短板。对此，应建立与实数融合、科技创新等相关的数据要素流通共享机制，推动工业互联网平台创新发展，以实数融合优化创新资源配置，以实数融合推动中小企业成为科技创新与产业创新深度融合的主体。
【关键词】实数融合 实体经济 数字经济 新质生产力
【中图分类号】F12 【文献标识码】A
近年来，我国数字经济成为推动传统产业转型升级、促进高质量发展的新引擎，与实体经济深度融合，既是我国数字经济发展的必由之路，也是实体经济转型升级、发展新质生产力的必然要求。党的二十届三中全会提出，“健全促进实体经济和数字经济深度融合制度”。与党的二十大报告的表述相比，将“实体经济”放到了“数字经济”前面，并不单纯是一种顺序的变化，而是代表了深度融合从数字经济主导向实体经济主导的转变。实体经济与数字经济深度融合发展（以下简称实数融合），不但能够对现有产业转型升级起到关键性作用，更能够全面推动科技创新与产业创新深度融合，从而推动我国产业竞争力和科技创新能力发展迈上新的台阶，实现新质生产力的突破发展。
我国实数融合促进科技创新与产业创新深度融合的现状
实数融合通过对实体经济的数字化改造，使数字技术全面渗透到实体经济之中，这不但提升了实体经济的效率，更对其商业模式、管理范式、生产组织、决策机制等产生巨大的影响，这对实体经济应用科技创新实现产业创新具有重要意义。
实数融合使科技创新更贴近产业现实。我国科技创新与产业创新方面仍有较大的提升空间，其中一个很大的原因是科技创新与产业现实之间贴合不紧密，科技成果转化率有待于进一步提升。根据公开资料显示，我国科技成果转化率在30%左右，科技创新对产业创新的支撑作用并没有完全发挥出来，一些科研成果是基于科研人员的构想进行探索，这使科研成果与产业现实相距较远，最终停留在论文、实验室、样品等阶段，难以进入到产业领域发挥更大的作用。
实数融合使实体经济大量使用数字技术，这一方面能够使实体经济企业利用数字化技术对其生产流程、管理决策、市场营销等进行全方位的改造，使其流程更为柔性化，能够适应不同技术水平的工艺；另一方面，数字技术的应用，使实体经济企业能够更加全面地了解产业链供应链中所存在的短板，从而更精准地提出技术创新需求。而且，在实数融合过程中，大部分企业都会采用数字化营销的模式，企业能够直接与消费者或最终使用者进行沟通，从而精准地识别真正的需求，并将这些需求反馈给科技创新部门，为其研发提供方向，从而使科技创新更为贴近真实世界的需求。例如，顺德小家电产业集群借力电商平台的大数据抢抓消费趋势，通过与科研部门深度合作，提升创新能力，更好地满足消费者的需求。近几年，受消费周期的影响，我国家电消费进入饱和阶段，消费需求疲弱。然而，通过对消费趋势数据的分析可以看出，宅经济、懒人经济、健康经济、颜值经济等蔚然成风，各类小家电逆势走红，获得了井喷式增长。顺德小家电企业借助淘宝数据来钻研产品创新，利用数字技术洞察消费者需求，找到产品的高频问题，发掘消费者痛点；通过售后回访收集使用体验反馈，改进产品不足，从而形成了对市场的快速反应能力。在生产端，利用产业集群所形成的产业生态，对创新产品可以快速通过数十家合作工厂的供应链和技术解决。在这个过程中，科技创新基于实数融合的大数据出发，能够更好地为产业创新赋能，从而实现科技创新与产业创新的融合。
实数融合推动科研部门与产业链全面协同。在实数融合之前，产业链供应链的范围受到制约，数字化智慧化水平低，对行业所存在的不足或者问题无法进行准确地描述，科研部门只能依据外部观察所看到的现象进行科研选题，这容易导致科研创新成果距离产业现实较远，或者是科研成果在现实中缺乏相应的供应链支撑，从而无法落地，或者是科研成果所解决的问题，在产业实践中已有相应的解决方案。以实数融合为基础的科研创新与产业创新融合协同，使科研机构能够从问题入手进行研究，所得到的创新成果对解决现实问题具有重要价值。
实数融合推动科技创新更快应用落地。一方面，实数融合打通产业链与创新链，从而实现不同链条之间的无缝衔接，产业链与创新链之间的信息交互效率明显提升，加快科技创新向产业创新转化的速度。另一方面，实数融合使大量原型设计、产品设计、工艺验证等工作可以在网络虚拟空间进行，提高科技创新成果转化为可规模化生产的产品的速度。
实数融合推动供应链产业链数字化智慧化，使科技创新产品快速实现规模化量产。科技创新成果转化成为新产品，需要企业对供应链进行重构。数字化智慧化的供应链，具有很高的敏捷性，能够根据新产品的需求，快速重构供应链。数字化极大地提高了企业与供应链内的相关机构进行合作的效率，推动客户、制造商和供应商之间进行高效协同互动，使原材料、产品零部件等更快地适应新产品，从而提高供应链的敏捷性，降低供应链的适应成本与调整成本，极大地缩短新产品上市的时间，从而推动科技创新快速落地。
实数融合带来生产模式的变革。共享制造、智能制造、平台化制造等新模式使企业在无需进行大规模固定资产投资的情况下，实现产能的扩张。在实现量产的供应链保障方面，实数融合使企业打通供应链上下游设计、计划、质量、物流等数据，在供应链网络内共享虚拟和物理资源，实现敏捷柔性协同制造，实现产能的快速扩张。同时，实数融合实现了行业内企业各类生产资源的数据化与可视化，在大量收集数据的基础上，能够对整个生产线的状况进行预测，准确地感知到生产线具体部分的状况，并对其维护、保养等提出更为具体的、可预测的建议。线下资源的数据化有利于将线下资源实现线上配置，各个企业的产能利用情况等能够实现数据化、可视化，实施新产品量产的企业可以在不同企业之间适配产能，从而实现产能的迅速扩张，以满足新产品上市时的市场需求。在这个过程中，企业不需要额外增加太多的固定资产就可以实现产品的快速投产，这对加快实现科技创新应用落地具有重要意义与价值。
实数融合协助企业为科技创新产品快速获取市场的支持。实数融合使企业直接面向消费者进行营销，这使企业能够获得关于消费者的偏好数据，从而能够将科技创新产品更精准地推送给消费者，这将极大地增加科技创新产品的销量，并缩短其普及时间。例如，根据罗汉堂2021年发布的《理解大数据：数字时代的数据和隐私》报告，罗汉堂对超过62万名淘宝用户进行了一次大规模的匿名随机试验，在试验中，不使用基于个人大数据的推荐算法，将使消费者缺乏对一般化推荐产品失去兴趣，消费者的点击率下降77%，交易下降高达81%。从这个试验可以看出，基于消费者大数据的推荐算法，能够降低消费者的搜寻成本，使科技创新产品快速普及。
实数融合推动科技创新与产业创新融合度持续加深。根据国家知识产权局发布的《数字经济核心产业专利统计分析报告（2024）》，2023年，数字经济核心产业全球发明专利授权量为88.8万件，同比增长 11.7%，占全球发明专利授权量的比重为44.4%，较2016年5.8个百分点。截至2023年底，数字经济核心产业全球发明专利有效量为652.4万件，占全球发明专利有效量的44.5%。2023年，我国数字经济核心产业发明专利授权量为40.6万件，同比增长21.2%，占发明专利授权量的 44.1%，较2016年提高13.5个百分点。截至2023年底，我国数字经济核心产业发明专利有效量为 195.3万件，占发明专利有效量的39.1%；其中，国内160.2万件，占国内发明专利有效量的39.2%。从这些数据可以看出，数字经济的创新在科技创新中已经占据了重要地位。在实数融合过程中，通过将数字技术全面应用到产业之中有力地推动了产业创新加速。
实数融合推动科研模式的创新。数字经济与科研融合，使原来的直线式科研模式向平台型生产研发转型，在平台上，能够汇聚更多来自不同机构的科研资源，并实现数据、人力资本、科研装备等核心关键科研要素实现共享，平台上的不同科研团队跨越地域限制，实时共享实验现场信息，在线协同操作实验流程，实时生成分享工业部件、设备、系统、环境等数字模型，大幅提升了研发进度和设计效率，这将加速科技创新的速度。由于科研组织模式的变化，“大设计、小试验”的研发模式替代传统的“试错研发”模式，大量的验证过程通过虚拟仿真或者数字孪生的方式进行，科研资源的利用效率大幅提升。尤其是在工业互联网平台，有效集成了不同的研发设计企业、生产制造企业及供应链企业，实现设计和生产的并行实施，大幅度缩短了新产品研发时间，加快了从原理创新到新产品定型的周期，从而在根本上推动了科技创新与产业创新的深度融合。例如，河南航天液压气动技术有限公司基于航天云网INDICS平台实现了与总体设计部、总装厂所的协同研发与工艺设计，研发周期缩短35%，资源利用率提升30%，生产效率提高40%。通过平台数据共享能够极大地提升研发效率；徐工集团基于数字化研发平台共享企业各环节数据，依据市场反馈的使用数据不断更新迭代产品研发设计，同时，打造数字样机，通过仿真虚拟测试对产品进行优化迭代，大幅减少了产品测试周期和测试成本，产品可靠性提升30%以上。
实数融合推动科研工具的创新。在实数融合过程中，不管是在科研部门，还是在企业的研发部门，都大量利用人工智能作为研发的新工具，这使科技创新的速度加快，从而为科技创新与产业创新深度融合提供更为坚实的基础和支撑。例如，英矽智能于2023年11月发布了全球首个制药领域AI辅助决策智能机器人实验室，可替代原本需要约50名生物学家投入的实验流程，在14天内完成靶点发现和验证的实验闭环，将药物合成时间从3至6周缩短至3至10天。
实数融合促进科技创新与产业创新深度融合的问题
实数融合推动科技创新与产业创新深度融合，在本质上涉及到实体经济、科技创新能力、数字经济等方面，在这些领域，我国具有很好的基础。然而，在实数融合推动科技创新与产业创新深度融合等方面仍存在短板。
一是关键核心技术方面仍有待于进一步突破。实数融合推动科技创新与产业创新深度融合，要求实数融合在数据、软件技术等方面具有较好的积累，从而为科技创新与产业创新的深度融合提供良好的基础。从整体上看，我国在芯片、操作系统、工业软件等方面仍有一定的差距，而这些对科技创新与产业创新深度融合具有重要意义。以工业软件为例，这些软件既是实数融合的重要基础，也是科技创新与产业创新深度融合的重要工具。以CAD/CAE软件为例，这些软件是加快将科技成果转化为创新产品的重要推手，然而，国产CAD软件在复杂曲面建模等方面，国产软件功能和性能有待提升；CAE软件在多物理场耦合分析等关键技术上也较落后于国外。以可编程控制器（PLC）为例，PLC作为工业生产控制领域的重要元器件，在收集生产数据、推动生产流程优化等方面起到巨大的作用，我国PLC虽然产能大，市场份额高，但是高端产品与核心技术仍掌握在国外企业手中。
二是实数融合推动科技创新与产业创新深度融合的主体体系建设不完备。实数融合推动科技创新与产业创新深度融合过程中，有两类主体特别重要，分别为工业互联网平台与中小企业。一方面，在工业互联网平台的协同下，产业技术研发的工具手段、工艺流程、组织模式、产业融合等诸多方面都带来了变革，使跨区域、跨企业、跨体系的创新协作成为可能，从而在平台上实现复杂技术的协同创新，有利于在研发设计领域引入众包众创、智能化科技成果转化与交易平台等新模式，缩短科技成果供需双方的距离，从而推动科技创新与产业创新深度融合。例如，大型工业设备的研发设计涉及到多主体、多体系、多标准，在传统的设计模式下，各个研发设计单位之间的协同是一个非常复杂的任务。在工业互联网平台的支撑下，不同的主体之间能够实现创新要素的流动、共享、互动与复用，整个创新链通过平台实现协同，加快了研发设计、更改和迭代的速度。另一方面，工业互联网平台通过对生产流程的数据化，使工业知识管理可以应用大数据、人工智能等技术，经验和知识的模块化、软件化，能够建立相关行业工艺流程优化的学习曲线，这为平台内同行业的企业进行工艺创新提供了基础。中小企业是实数融合、科技创新与产业创新深度融合的重要主体，工业互联网平台通过将各类技术、数据、资源等软件化、模块化、平台化、通用化，实现工业知识的共享、复用与创新，从而有利于提升中小企业在实数融合、科技创新与产业创新深度融合中的地位。
根据报道，我国已建成具有一定影响力的综合型、特色型、专业型平台近340家，重点平台工业设备连接数近 9700万台（套），然而，这些平台由于运营模式与自身能力的限制，在推动科技创新与产业创新深度融合方面，仍未能发挥最大作用。从平台的组成结构上看，依托制造业链主打造的工业互联网平台占据了将近一半，这些平台对数字技术的理解深度不如基于软件信息为主的平台，容易把管控供应链的思路与工业互联网管理混同，平台在推动科技创新与产业创新深度融合的作用仍存在较大欠缺。其他类型的工业互联网由于对工业生产制造、研发设计等场景并没有深入的研究，无法有针对性地提出实数融合方案，更不能在这个过程中深入推动科技创新与产业创新的融合。从中小企业来看，其自身能力局限决定了其需要依赖平台能力才能实现实数融合，并发挥其在科技创新与产业创新融合中的作用，而工业互联网平台发展的现状，也无法使中小企业的作用更好发挥出来，从而形成实数融合推动科技创新与产业创新深度融合的主体体系。
三是实数融合推动科技创新与产业创新深度融合的数据、人才、资金等要素供给仍有所不足。实数融合推动科技创新与产业创新深度融合的一个重要基础要素就是数据，在实数融合过程中所产生的海量数据，能够为科技创新提供精准支持，推动基于数据的驱动创新 （DDI）， 并能够使这些创新更贴近产业创新。由于对数据要素的理论研究处于初级阶段，数据作为生产要素的应用仍面临一系列难题，数据的开放、共享、确权、交易和流通等关键性环节，至今尚未有效解决，这使实数融合对科技创新与产业创新深度融合的促进作用尚未完全发挥出来。实数融合推动科技创新与产业创新深度融合，要求既具有产业知识与数字化技能，并且懂得科技创新复合型人才，而当前的人才培育体系重点关注的是某一方面的技能人才，人才结构不满足现实需求。实数融合以及科技创新与产业创新的深度融合，都需要大量的资金投入，企业在推进过程中，也往往面临着资金的缺口。
四是实数融合促进科技创新与产业创新深度融合的理论、机制与政策等仍需深化。从实体经济到数字经济，再到科技创新与产业创新，这中间的链路较长，不同主体的数字化智能化水平差异较大，对协同能力、协同度要求较高。这要求在理论上对实数融合推动科技创新与产业创新深度融合的理论进行更深入的研究，对其内在机制与逻辑进行全面分析。在政策方面，现有的实数融合政策、科技创新政策以及各方面政策的协同方面仍有不足，相关政策机制的研究以及具体的政策措施有待于进一步深化。
实数融合促进科技创新与产业创新深度融合的政策保障
一是建立与实数融合、科技创新等相关的数据要素流通共享机制。一方面，实数融合促进科技创新与产业创新深度融合的一个关键要素是数据，通过数据在研发、创新、设计、仿真、采购、生产、销售、供应链、金融、物流等全过程中流转，使实数融合中所产生的数据能够更快地应用到科研实践中，从而推动科技创新快速进步。另一方面，基于实数融合所产生的数据而进行的科技创新，能够直接面向实体经济的生产经营过程，从而实现与产业创新的深度融合。然而，在生产实践中，这些来自于不同环节的数据来源多样，涉及到不同的主体，数据收集的维度与格式也不统一，数据分析体系与科技创新的需求难以达成一致，难以实现流通共享，从而无法更好地发挥其推动科技创新与产业创新深度融合的作用。在具体政策方面，首先是打造良好的数据生态。根据科技创新与产业创新深度融合的要求，建立数据标准体系，建立与新数据相关的安全和规范体系，破除数据在实体经济产业体系与科技创新体系内流通共享的技术壁垒。其次是试点数据流通共享制度，破除数据共享的政策壁垒。数据难以共享的制度性障碍在于数据产权不清晰、部分数据涉及到个人隐私。与实体经济生产与创新相关的大部分数据，如工艺流程数据、科技创新数据、设备运行数据等，不涉及到个人隐私，试点作为数据共享的客体，与现有的法律法规能够较好地衔接。从共享主体来看，在科技创新与产业创新范围内的数据共享主体是受限的，不会出现不可控的数据安全事故。推动科技创新与产业创新深度融合的数据共享主体主要包括生产企业及其供应链、科技研发部门等，其安全是可控的。再次是在国家层面应建立工业大数据中心，打通各种数据来源，统一规范数据格式与接口，集中收集相关数据，形成面向应用特点形成可用的数据集以及相应的数据资源目录，供生产企业、设备制造商、产业互联网运营商、研究机构等共享使用。推动软件与服务、设计与制造资源、关键技术与标准的开放共享。
二是推动工业互联网平台创新发展。从推动科技创新与产业创新的视角，要重视工业互联网平台与科研模式创新的融合。鼓励工业互联网平台汇聚汇聚科研机构、人员、算法、模型、数据、装备等科研资源，变革传统科研模式，提升科研效率，并使科研选题更为贴近企业现实，从而加深科技创新与产业创新融合的深度。通过实数融合，使核心关键技术的突破能够快速落地到产业实践。支持工业互联网提供通用算法、通用模型与标准数据库，为科技创新提供基础支持。完善基于工业互联网平台的企业与科研机构研发创新机制。发挥数据、算法、模型等无形要素在全球范围内无障碍流动的优势，支持企业在全球范围内融合科研资源，突破技术难题。鼓励企业对法律法规允许范围内的数据跨境流动等方面进行探索，营造良好的试错和宽容环境。
三是以实数融合优化创新资源配置。在我国当前的产业发展模式下，企业对价格竞争高度重视，在技术创新与产品差异化等方面投入不足，“重产能扩张、轻技术迭代”“重应用轻基础”的现象较为普遍，创新资源过度分布于外观设计、功能小改款、功能迭加等领域，在关键核心技术方面的投入较少且持续性较差，产业链与创新链协同升级基础不牢。在政策上，要根据实数融合发展的现实，改变创新激励政策的支持方向，完善科研奖补的评价标准，从而优化创新资源配置。政府部门优化人才遴选与评审标准，加大对具有产业知识、数字素养、科研能力的新型复合型人才培养、引进、支持力度，鼓励支持企业加大投资培训各类复合型人才。
四是以实数融合推动中小企业成为科技创新与产业创新深度融合的主体。在政策上，支持中小企业利用工业互联网平台上的数字化资源、科研资源，增强其创新能力；支持供应链链主企业或主导企业开放相关接口、数据、算法模型等资源，为中小企业进行创新提供资源；鼓励有条件的地区以政府购买服务形式，购买基础软件、云计算服务、3D打印、数据开发平台、大模型等支撑手段，以免费或优惠的价格提供给数字经济中小企业（机构）使用。支持中小企业利用制造资源虚拟化和制造能力服务化等新型制造模式快速扩大规模。
（作者为中国社会科学院财经战略研究院研究员，浙江财经大学兼职教授）
【注：本文系安徽省哲学社会科学规划项目“数据要素推动安徽省数实深度融合发展的机理、路径与对策研究”（项目编号：AHSKYY2023D047）阶段性成果】
【参考文献】
①郭克莎、杨倜龙：《促进实体经济和数字经济深度融合的机制与路径》，《广东社会科学》，2025年第1期。
②李晓红：《推动科技创新和产业创新深度融合》，《求是》，2025年07期。
责编/李一丹 美编/李祥峰
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