作者：刘东浩（清华大学马克思主义学院助理研究员），雷洲（清华大学马克思主义学院博士研究生）

　　党的二十届三中全会通过的《中共中央关于进一步全面深化改革、推进中国式现代化的决定》（以下简称《决定》）提出“健全促进实体经济和数字经济深度融合制度”的重大举措，对加快构建促进数字经济发展体制机制、完善促进数字产业化和产业数字化政策体系等作出部署。数字经济作为工业经济之后的主要经济形态，正推动生产力、生产方式、生活方式、社会结构和公共政策发生深刻变革，正在成为重组全球要素资源、重塑全球经济结构、重构全球产业链价值链、改变全球竞争格局的关键力量。面对数字经济的发展浪潮，要积极把握新一轮科技革命和产业变革机遇，为高质量发展提供更为坚实有力的支撑。

　　一、以数字技术开拓创新支撑数字经济高质量发展

　　数字技术是推动数字经济创新发展的核心驱动力。要积极开拓前沿数字技术，努力推动企业管理模式的创新、效率的提升以及市场的拓展，不断提升数字经济的核心竞争力。

　　以技术变革为基础筑牢数字经济发展根基。人工智能、机器学习、自然语言处理、区块链技术、量子计算等具有颠覆性的数字技术，正对重塑产业格局、维护国家安全和推动社会进步产生深远影响。在当前的世界发展格局中，颠覆性的数字技术在综合国力竞争中的地位和作用日益凸显。颠覆性技术能够推动各个领域运作方式和管理模式发生深刻变革，为经济增长持续注入新动力。因此，应加强对颠覆性数字技术研究的支持力度，鼓励企业、高校和研究机构之间深化合作，推动科技成果的应用与转化，形成良性的创新循环，不断筑牢数字经济的发展根基。

　　以市场需求为导向强化数字技术研发应用。市场需求是推动技术创新的原动力，促使技术创新与社会需求的紧密对接，能够避免资源浪费，提高研发效率，推动技术的有效应用。一是要开展深入的市场调研，了解消费者需求和市场趋势，将市场需求映射到技术研发的具体方向和目标，确保技术创新能够切实解决实际问题。二是构建有效的需求反馈机制，建立研发与市场之间的协作机制，确保研发人员充分了解市场需求，根据市场反馈调整研发方向。三是基于市场需求制定投资决策，完善风险评估体系，将研发资源集中投入到更具市场潜力的领域，实现资源配置最优化。要进一步出台创新激励政策，推动高校与产业链上的各类企业和机构合作，从原材料供应到技术应用的全链条进行整合，提升技术的市场适应性，确保研发活动始终围绕市场需求进行。

　　以数字技术革命性突破融入未来产业布局。《决定》提出：“建立未来产业投入增长机制，完善推动新一代信息技术、人工智能、航空航天、新能源、新材料、高端装备、生物医药、量子科技等战略性产业发展政策和治理体系，引导新兴产业健康有序发展。”将数字技术的革命性突破融入未来产业发展布局，是发展新质生产力、推动经济高质量发展的战略选择和基本保障。在战略层面，在未来产业布局的战略规划中设定清晰的战略目标，针对数字技术的商业化程度、市场占有率、产业链整合程度进行明确的规划，引领数字技术的研发和投资方向。在战役层面，健全数字经济的基础支撑体系，加强网络、数据中心等高质量的基础设施建设，为数字技术的广泛应用提供硬件基础。加大数字技术领域的教育经费投入，提高全球顶尖人才的吸引力度，为数字技术的发展提供专业人才保障。在战术层面，依据数字经济发展战略整合产业链，推动上下游企业的深度合作，基于数字技术的产业生态系统，打通研发、制造、服务等环节，形成协同创新的产业链条。

　　二、着力推动数字技术与实体经济深度融合发展

　　《决定》指出：“加快构建促进数字经济发展体制机制，完善促进数字产业化和产业数字化政策体系。”推动数字技术与实体经济的深度融合，既是抢占新一轮产业变革制高点、为经济高质量发展赋能提速的关键路径，更是以中国式现代化全面推进强国建设、民族复兴伟业的必然选择。

　　加快培育数据要素市场，完善构建数据交易平台。培育数据要素市场，将数据资源作为一种可交易资产进行高效流通与共享，能够充分释放数据要素价值，激活数据要素潜能，推动数据技术产品、应用范式、商业模式和体制机制的协同创新。数据交易平台的完善有助于规范交易行为，降低交易成本和风险，激发数据驱动的创新活力。因此，要进一步制定数据运用的政策和法规，明确数据产权界定与使用规则，优化数据资产化、商品化和标准化的交易要件体系，巩固数据加工、数据交易、权益分配、利益保护制度的法律基础。完善国家级、地方和行业多层次数据市场交易平台体系，依托我国超大规模市场优势，打破条块分割，推动区域性、行业性和全国性数据互联互通使用。提高数据处理能力、灵活性和智能化水平，推动行业间、跨行业以及跨境的数据共享合作，促进数据的联合分析和应用。

　　优化算法设计立法管理，助力平台经济稳健发展。随着算法在社会各个领域的深度应用，算法的立法管理已成为普遍关注的重点问题。优化算法设计的立法管理，对于保障平台经济健康、公平与可持续发展具有重要意义。明确平台算法运用的规范标准，有助于防止数据滥用和算法歧视，有效保护用户隐私与消费者权益，促进公平竞争，提高资源配置效率。因此，要增强算法的透明度、公平性和无偏性，推动算法设计者向监管部门、用户或第三方公开算法原理和运作方式，增强算法的可解释性和可追责性。加强算法管理的监督机制和监管力度，强化跨部门协作，形成多主体监管合力。建立快速响应和纠错机制，通过建立公众投诉和举报渠道，提前预防算法的潜在风险，助力平台经济的稳健发展。

　　推动人工智能与产业紧密融合，开发行业垂直大模型。人工智能不仅是单一行业的变革力量，更是推动整个社会全面进步的重要引擎。人工智能推动产业融合的关键在于跨行业的应用能力，通过数据驱动、精准医疗、金融科技的广泛应用，催生出新的产业形态与商业模式，创造出新的产业机会和经济增长点。开发行业垂直大模型，能够为不同产业提供定制化的解决方案，更深入地理解专业术语、工作流程和特定需求，为行业提供更具针对性的技术支持。在重点行业和关键领域开展人工智能技术应用的试点示范，形成可复制、可推广的成功模式，进一步提高人工智能技术的适配性和渗透率。推动人工智能技术的商业化应用，制定人工智能技术应用的行业标准和规范，确保技术应用的安全性、可靠性和合规性，推动技术发展与法律监管同步进行。

　　三、加快产业发展模式与经营方式的数智化进程

　　加快产业发展模式与经营方式的数智化进程，能够显著提升企业的生产效率、运营效率，增强企业的市场竞争力和创新能力，提升企业的科学管理水平。

　　着力推动传统产业发展方式的数字化转型。《决定》提出“以国家标准提升引领传统产业优化升级”的要求。推动传统产业发展方式的数字化转型，首先要制定清晰明确的战略目标，全面推广数字化理念，合理配置资源，确保技术与业务的深度融合。其次要加大关键技术投资，加快数据资源整合，引进先进的数字工具和运营系统，建立统一的数据管理与分析平台。最后要构建数字生态系统，建立科技公司、高校研究机构、供应商、客户之间的合作伙伴关系，共享数字化转型经验成果，共同创造价值。

　　加快推进制造业生产方式的数智化改造。加快数智化改造，要聚焦应用人工智能、物联网、工业互联网等领域，实现生产设备和系统的智能化互联。广泛应用云计算与边缘计算。云计算提供了强大的数据处理能力和存储能力，支持企业在全球范围内进行数据的集中管理和分析。边缘计算则在靠近生产设备的地方进行实时数据处理，提升响应速度和决策能力。通过数字孪生技术，制造企业可以在虚拟环境中模拟产品生产流程，提高设计和生产的效率，并降低试错成本。应用柔性生产与定制化，实现生产系统的柔性化和产品的定制化，满足市场和消费者的多样化需求，通过模块化设计和智能排程，实现大规模定制生产。数字化转型是一个不断演进的过程，企业需要通过持续地改进和创新来保持竞争力，定期评估转型的进展，及时调整战略和战术，从而应对市场和技术的变化。

　　全面推行企业经营管理模式的智慧化运作。经营管理模式的智慧化运作是指企业运用先进的数字技术和智能化手段，对经营管理中的各个环节进行优化和升级，从而提高运行效率和创新能力的过程。一是搭建企业智能分析系统，以数据价值为基础，以人工智能分析为引领，实施数据驱动，为企业运营管理的各个环节提供分析，提高商业决策的科学化水平。二是推动供应链的数字化，通过技术应用，企业可以实现供应链的透明化和高效化管理，实现从原材料采购到最终产品交付的全流程数字化管理，优化运输路线，降低运输成本并提高配送效率。三是提升劳动力的数字素养，为数字经济高质量发展提供人才保障。数字经济基于知识工作和创新，要求劳动力具备新的技能和能力，对创新型人才提出了更迫切的要求。每一个劳动者都要强化数字素养和数字技能，重塑个人的知识库，这样才能应对不断变化的工作环境和技术进步带来的挑战。