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■ 王学良
数字经济作为推动经济增长的新引擎，为传统产业的转型升级提供了强大动力，传统产业可以通过大数据、云计算、人工智能、物联网等数字技术的深度融合，实现生产效率的提升、经营模式的创新以及产业链的优化升级。数字技术能够促进智能制造的发展，实现生产流程的自动化、智能化和柔性化，提高资源配置效率，降低运营成本。数字化平台可以助力企业拓宽市场边界，通过电商、直播带货等新型营销模式，实现精准营销和用户体验优化。同时，数字经济还能推动产业链协同发展，增强供应链的灵活性和抗风险能力，提高产业整体竞争力。此外，在数字化赋能绿色低碳转型过程中，可以通过智能监测、精准调控等方式，减少能源消耗。
加快数字基础设施建设
数字基础设施是数字经济发展的重要支撑，也是传统产业实现数字化转型的基本保障，加快数字基础设施建设有助于提升企业的信息化水平，提高产业链协同能力，增强市场竞争力。
我国应加快5G、工业互联网、云计算、人工智能等关键技术的布局，推动传统产业的智能化升级，借助5G技术实现更高速率、更低延迟的通信环境，促进智能制造、无人化生产、远程运维等应用落地，提高生产效率和自动化水平。工业互联网可以通过连接设备、数据和系统，帮助企业优化生产流程，提高资源利用率，降低运营成本。同时，云计算和人工智能可以为企业提供强大的数据存储、计算能力和智能决策支持，助力企业精准管理、优化供应链，提高市场响应速度。
我国应完善数据基础设施建设，提高数据采集、存储、分析和应用能力，推动数据要素市场化流通。数字经济的核心在于数据，传统产业在转型过程中需要构建高效、安全、开放的数据基础设施，实现数据资源的高效整合利用。企业可以通过部署传感器、物联网设备，建立实时监测和分析系统，获取生产、物流、市场等各环节的数据，以此提高决策的科学性。
同时，我国应构建安全可靠的数据存储与共享体系，提升数据治理能力，确保数据安全和隐私保护。例如政府可以推动数据标准化建设，促进跨行业、跨区域数据互联互通，打造数据共享平台，提升数据的流通和变现能力。此外，政府和企业应加大对数字基础设施的投资力度，提升网络覆盖率，确保数字化转型的顺利推进。政府还需鼓励企业与科研机构合作，推动数据创新应用，探索人工智能、大数据分析等技术在制造、物流、金融等领域的深度融合，助力传统产业向智能化、数字化方向发展。
推动产业智能化改造
推动产业智能化改造是传统产业实现数字化转型的核心路径之一。智能化改造依托人工智能、大数据、物联网、云计算等数字技术，可以优化生产流程、提高资源利用效率、提高市场竞争力。
传统企业应加快智能制造的布局，通过智能设备、工业机器人提高生产效率和产品质量。例如企业可以利用人工智能算法优化生产调度，实现精准供需匹配，减少原材料浪费和库存积压。物联网技术则可用于实时监测设备运行状态，降低设备故障率，增强生产的连续性。同时，企业应引入数字孪生技术，通过虚拟仿真技术模拟生产环境，优化产品设计和制造流程，从而降低试错成本，提高产品创新能力。政府应出台智能制造扶持政策引导企业加大智能化改造投入，构建现代化智能工厂，提高产业整体智能化水平。政府应推动智能化管理体系的构建，实现企业运营、供应链、市场营销等环节的智能化升级。
智能化改造不能仅局限于生产端，还需要贯穿整个产业链，实现全链条协同优化。企业可以运用大数据分析技术，精准预测市场需求，优化库存管理和供应链调度，提高资金和物料的周转效率。同时，企业应推广智能客服、智能营销等数字化手段，提升客户体验和品牌影响力。例如通过人工智能客服系统，实现全天候高效客户服务，提升客户满意度；企业可以利用精准营销算法，提高广告投放的精准度，增强用户转化率。此外，政府应建立智能产业协同创新平台，促进企业、科研机构、高校合作，加快智能技术在传统产业中的应用，推动产业向智能化、数字化、网络化方向发展。传统产业可以通过智能化改造实现降本增效、优化供需结构，进一步提升核心竞争力，以此助力经济高质量发展。
数字经济的快速发展为传统产业的转型升级提供了前所未有的机遇，通过加快数字基础设施建设，推动产业智能化改造。传统企业可以提升生产效率，优化管理模式；传统产业可以实现全链条的数字化升级；而智能制造、数据驱动决策、智能供应链等技术手段的应用使企业能够更精准地匹配市场需求，提升产品质量，降低运营成本。不但如此，数字技术的深度融合有助于推动产业结构调整，促进新旧动能转换，增强企业在全球市场的竞争力。政府、企业和社会各界应形成合力，加大政策支持力度，推动关键核心技术突破，完善数据治理体系，打造良好的数字经济生态环境。
未来，传统产业与数字经济的深度融合将成为推动经济高质量发展的重要动力，实现产业的持续创新和可持续增长。传统产业只有不断深化数字化转型才能在全球化竞争中立于不败之地，为经济社会发展注入新的活力和动能，以此实现经济社会的全面发展，提升民众的生活水平。
（作者单位：梧州学院管理学院）
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