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■ 贺涵轩 翁婧 张宇博
传统产业是国民经济的支柱，更是经济高质量发展的根基与引擎。然而，传统企业受数据孤岛、协同性差、标准化程度低等问题制约，难以向高端化、智能化、绿色化转型。随着科技革命推进，大数据、工业互联网等数智技术通过改造生产方式、创新商业模式、重构生态体系，为传统产业转型升级注入新活力。基于此，本文梳理数智技术赋能传统产业转型的主要路径，分析各路径的作用机理与功能，识别典型模式，为相关决策与实践提供参考。
数智技术赋能传统产业转型的理论框架分析
核心理论基石。数字技术，指将信息转换为数字形式进行存储、处理与传送，以计算机可识别的二进制编码（0和1）实现信息交互与利用。智能技术，以人工智能为核心，整合机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等技术，使机器具备感知、理解、决策、执行能力。其中，物联网技术可赋予物理设备连接与数据传输能力。大数据技术，负责收集、存储、管理和分析海量数据，从数据中挖掘有价值信息，为产业决策与优化提供支撑。
理论模型与关键要素。把数据当作核心要素之一，创建传统产业的数智技术赋能理论模型。在传统行业经营中，行业规律与潜在问题常隐含于数据中，数智技术通过数据搜集、整合与分析，为行业决策提供依据。算法是数智技术的“大脑”，决定数据处理与利用的方式；强大的算力能快速处理海量数据，加快算法运行与更新，是数智技术运行的核心支撑——产业数字化程度越深，算力需求越高。在该模型中，数据是算法学习与决策的“材料”，算力保障数据处理与算法运行的高效性，三者协同配合、相互推动，共同助力传统产业实现数智化转型。
数智技术赋能传统产业转型的模式创新
智能化生产模式。智能化生产模式是数智化转型的关键途径。企业运用人工智能算法优化生产流程、合理安排生产任务、精准把握设备运行状态，从而提升生产效率。例如，国家能源集团、国家电投、华电集团等大型企业，依托大数据研发的智能掺烧系统，已在多家智能标杆电厂落地应用，显著提升了生产精细化水平。
个性化定制模式。随着市场需求日趋多元化，传统行业企业通过大数据技术开展个性化定制。借助大数据分析深度挖掘用户数据，精准把握消费者个性化需求并构建消费者画像；在此基础上，运用柔性生产技术对生产设备进行智能化改造，实现生产参数快速调整，满足小批量、多品种的生产需求，契合消费者对产品独特性与个性化的追求。
协同化供应链模式。数智技术是实现供应链协同化运作的基础，可打通产业链上下游信息壁垒。企业通过区块链技术增强供应链各环节的信任度，保障信息真实可追溯且不可篡改；这种模式能提升供应链整体竞争力，帮助企业更好地应对市场快速变化与激烈竞争，推动供应链从“分散运作”向“协同高效”转型。
数智技术赋能传统产业转型的核心路径
技术创新路径：数据驱动智能决策。数智技术借助工业互联网、AI大模型等工具，重构研发、生产与服务流程。一是强化工业互联网应用，通过设备联网与数据联通实现生产过程自动化、透明化，企业可依托智能运维实时监控生产全流程，进一步优化生产效率。二是加快人工智能与制造业融合，借助数字孪生、智能算法等技术优化产品工艺参数，降低能耗与生产成本，提升生产效能。三是推广低代码、云计算等轻量化数智技术，降低中小企业转型门槛与成本，助力转型场景快速落地。
组织变革路径：重构生产与管理模式。产业转型不仅是技术升级，更需重塑组织架构与人才体系。一是构建“人机协同”生产模式，通过自动化设备与智能系统减少人工操作，推动岗位向技术运维、数据分析等高技术方向转变。二是采用梯度推进策略，从“单点自动化”逐步过渡到“全流程协同”，避免资源浪费。三是提升组织敏捷性与数字领导力，通过扁平化管理与跨部门协作机制打破内部壁垒，激发组织创新活力。
生态协同路径：价值链共赢与跨界融合。通过产业链协同与服务平台共建，实现资源整合与价值拓展。一是发挥龙头企业带动作用，依靠工业互联网平台的开放技术能力，在产业关键环节引领上下游企业开展“链式转型”，提升产业整体数智化水平。二是建设产业集群数字化生态，对产业园区等载体进行“智慧化改造”，打通数据壁垒，实现通信互联、数据协同与标准统一，推动资源共享。三是发展服务型制造新业态，将基于平台的数据赋能从“产业前端销售”延伸至产品后端运营，在生产、流通、售后服务、个性化定制等环节拉长产业价值链，创造新增量。
数智技术赋能传统产业转型是一项长期系统工程，需依托“技术创新－组织变革－生态协同”路径实现质量、效率、动力变革，培育新质生产力。未来，随着数智技术深化应用，政府、企业、社会需合力完善数智基础设施、人才培养体系与政策支持机制，助力产业升级，推动经济高质量发展。
（作者单位：黑龙江大学）
【基金项目】本文系国家级大创项目“数智技术赋能传统优势产业转型的路径研究”成果（编号：202510212024）。
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