发展新质生产力要守牢实体经济根基

新质生产力是创新起主导作用，核心标志是全要素生产率大幅提升，实现路径是技术革命性突破、生产要素创新性配置、产业深度转型升级。要把着力点放在实体经济上，在建设现代化产业体系、实现产业体系整体跃升的过程中，推进科技创新和产业创新深度融合；在生产力变革、生产关系创新的过程中，加快实体经济智能化、绿色化、融合化进程，更好支持高质量发展。

以科技创新筑牢实体经济全球竞争优势

筑稳固牢实体经济核心竞争力的关键，在于持续提升科技创新能力。这既是实体经济补短筑长的重要抓手，也纠正了“发展新质生产力忽视传统产业”的认识误区，直接体现了新质生产力的孕育发展必须植根于实体经济的核心要义。

针对制造业重点产业科技创新综合实力有待持续提升，持之以恒推进重大技术攻关，以新型举国体制组织重点产业链高质量发展行动和产业创新工程，提升基础研究能力，确保技术、资金、人才等创新要素聚焦钢铁、石化、船舶等重点产业转型升级和电子信息、装备等全链条创新，突破关键部件、材料，提升高端、短缺产品供给水平。

强化数据等新生产要素对劳动力、土地、设备、资金等传统生产要素、劳动资料的提升改造，以数据驱动、人工智能模型服务推动劳动对象优化组合和更新跃升。

强化标准引领和品牌建设，防止“内卷式”竞争，摆脱依赖要素粗放投入、产品低价格优势在国际市场竞争的传统路径，塑造高质量、高性价比、新优势的现代化产业体系。

以科技创新护航制造业智能化、绿色化、融合化行稳致远，培育自主可控、韧性强劲的新兴产业和未来产业，提升服务业质量效率和竞争力，推动实体经济全球价值链位势、国际分工地位稳步提升。

促进实体经济和数字经济深度融合

前期，制造业数字化转型稳步推进，工业领域上万家智能工厂建成运营，线上消费扩内需的作用持续提升，数字技术应用于千行百业赋能效果明显。当前及未来一段时期，伴随人工智能技术迭代优化持续创新，要结合数智技术推动劳动者、劳动资料、劳动对象优化组合的新形势新情况，在产业数字化纵深推进中叠加数智技术赋能倍增效应，促进制造业“智改数转网联”。

通过数据沉淀积累，持续优化人工智能模型，以数智技术嵌入制造业从研发、中试、生产制造、销售、售后全链条多环节，培育壮大针对实体经济细分行业、价值链各环节的数据采集、标注、治理企业，提升垂类领域人工智能模型效率和性价比，广泛融合于产业数智化和智慧农业发展进程中，带动制造业、服务业、农业规模、利润双提升。

立足数字产业化积累，在数字经济核心产业已经成为实体经济“压舱石”“助推器”的基础上，面向实体经济发展所亟需的算力设施、云服务、数据流通基础设施以及优质数据资源供给等紧迫需求，加快推进全国一体化算力网建设，优化数据基础设施布局建设和运营，加大力度推动各类数据资源开发利用。

推动政务数据共享、公共数据开放及授权运营工作走深走实，持续完善优化数据产权归属认定、市场交易、权益分配和安全保障制度体系，以扎实的技术支撑、设施保障和优渥的制度生态，优化实体经济数智化进程中切实需要的普惠性“上云用数赋智”服务，确保数字经济深度赋能实体经济。

推动发展方式创新建设现代化产业体系

现代化产业体系的关键特征是完整性、先进性、安全性，基本要求是保证制造业合理比重，要坚持智能化、绿色化、融合化方向，关键要做到创新发展方式、创新体制机制。这既一以贯之了新质生产力培育过程中所必须坚持的高技术、高效能、高质量，也是发展新质生产力全方位推进科技创新和产业创新深度融合的生动实践。

为此，一是要一手抓绿色制造业、绿色服务业、绿色能源产业发展，一手抓重点行业绿色化改造，以场景应用和消费激励并举推动前沿绿色技术推广应用。

二是要面向绿色技术产品服务的部分公共物品属性和新兴产业特征，优化财税、金融、价格、科技激励等政策工具配置，政策硬约束和市场软支持并举，因地制宜、因业施策。

三是针对先进制造业的高技术、新增长点密集等特征，扎实推进有利于科技经济紧密结合的体制机制改革，鼓励有市场价值的科技成果优先认定并获得税收支持及职务发明人相关资质认可；引导制造业从研发、中试到生产、售前售后、运维全链条加强与数据企业、人工智能企业的专业合作。

四是持续推动创新资源汇聚实体经济，提升各行各业应用数据、人工智能等新技术新服务的职业技能，优化适应新生产力、新科技革命方向的高等教育学科专业设置调整机制，推动职业技术教育现代化，持续完善制造业、服务业引人用人留人体制机制和制度生态。

作者：姜江 国家数据发展研究院副院长、研究员