新质生产力视域下数字经济与传统产业融合创新策略

新质生产力是一种区别于传统生产力的先进生产力形态，它以科技创新为主导驱动，通过技术革命性突破、生产要素创新性配置和产业深度转型升级而催生，具有高科技、高效能、高质量的核心特征，符合新发展理念的先进生产力质态。其基本内涵体现在劳动者、劳动资料、劳动对象及其优化组合的系统性质变上，并以全要素生产率的显著提升为核心标志。

一、新质生产力的内涵及特征

新质生产力是以科技创新为核心驱动，摆脱传统增长路径，具有高科技、高效能、高质量特征的先进生产力质态，其内涵及特征如下：

1.核心内涵。创新主导作用，以颠覆性技术和前沿技术突破为引擎，驱动生产要素创新性配置与产业深度转型升级，实现生产力质的跃迁。生产力要素的质变，劳动者：需具备多维知识结构，涵盖顶尖科技人才、工程师及高技能应用型人才；劳动资料：依托工业互联网、人工智能等智能工具，实现生产流程智能化与定制化；劳动对象：拓展至深空、深海、数据等新领域，并通过技术提升资源利用效率。全要素生产率跃升，通过技术渗透优化要素组合，大幅提升生产效率，成为高质量发展的核心标志。

2.核心特征。高科技、高效能、高质量，摆脱资源消耗型传统路径，以技术创新实现低能耗、高附加值产出，符合新发展理念要求。绿色生产力本质，依托新能源、绿色技术推动低碳发展，贯彻“绿水青山就是金山银山”理念。动态性与适配性，需匹配新型生产关系（如数据要素市场化），因地制宜发展新兴产业，避免“一刀切”。

3.与传统生产力的区别。技术基础，传统生产力机械化、规模化生产，新质生产力数字化、智能化技术深度融合；创新模式，传统生产力渐进式改进，新质生产力颠覆性技术突破与跨界融合；要素重心，传统生产力依赖自然资源与劳动力，新质生产力数据、知识型人才为核心；产业形态，传统生产力同质化、标准化 战略性，新质生产力新兴产业与未来产业主导；可持续性，传统生产力高能耗、高排放，新质生产力绿色低碳循环发展。

二、新质生产力视域下数字经济与传统产业融合创新重要性

在新质生产力视域下，数字经济与传统产业融合创新具有核心战略意义，其重要性主要体现在以下方面：

1.战略层面的核心价值。驱动新型工业化的核心动能，数字经济通过数据要素重塑传统生产流程，推动制造业高端化、智能化、绿色化发展，是新型工业化的重要特征与关键任务。例如，人工智能、大数据等技术深度融合可提升生产效率并构建自主可控产业链。塑造国家竞争力的关键路径，数实融合打破传统产业边界，催生智能制造、远程医疗等新业态，代表未来产业发展方向，直接关系中国在全球产业链中的地位提升。新质生产力的内在要求，数字技术赋能传统产业转型，加速产业数字化与数字产业化，推动技术革命性突破、要素创新性配置，形成高科技、高效能、高质量的新质生产力质态。

2.融合创新的转型路径。高端化升级，数字技术推动产品研发创新与价值链跃升，例如通过数字平台强化产业链协作，实现核心技术自主化与附加值提升。

智能化变革，物联网、AI 等技术重塑生产体系：如山东魏桥纺织部署 15 万个传感器实现全流程自动化，用工减少 50% 、能耗降低 40%13；海尔工业互联网平台通过预测性维护优化设备管理。绿色化转型，数字技术整合分散的产销环节，推动能源低碳化与资源循环利用。

3.实践挑战与突破方向。技术瓶颈，国央企转型面临算力不足、核心算法卡脖子等问题，需加强数字技术攻关（如天翼云搭建“息壤”智算服务体系）。生态协同，打造“紫金云”政企协作平台，链接技术服务商与金融资本，破解中小企业转型资源孤岛效应。

三、数字经济新质生产力关系

数字经济与新质生产力的关系是协同共生、相互驱动的深度耦合，核心逻辑在于数字经济通过技术赋能、要素重构和产业跃迁三大路径，成为培育新质生产力的核心载体和关键引擎。具体关系如下：

1.数字经济是新质生产力的核心构成与生成基础。技术同源性与主导作用，

数字经济以人工智能、大数据、区块链等颠覆性技术为内核，与新质生产力“技术革命性突破”的要求高度一致。数字技术群落的创新驱动科学研究范式变革，推动生产力实现质的跃迁。例如：生成式人工智能加速知识生产与共享，为技术突破提供持续支撑。数据要素重构生产力系统，数据作为第五大生产要素，突破传统要素（土地、劳动力）的稀缺性与边际递减约束：具备非竞争性、零边际成本特征，驱动资源配置效率倍增；通过融合、替代传统要素，推动全要素生产率显著提升（新质生产力核心标志）。产业数字化：新质生产力的主阵地，产业数字化占数字经济比重达 81.3% ，成为新质生产力的核心载体：劳动者质变：培育数智劳动力（如掌握 AI 技术的复合型人才）；劳动资料升级：智能设备（工业机器人、云服务）替代传统机械；劳动对象拓展：非物态数据成为核心劳动对象。

2.数字经济赋能新质生产力的实践路径。技术革命突破，数字技术群（AI+区块链）引领科研范式变革，数字孪生北江工程：洪水预测精度提升 40% 。要素配置创新，数据要素打破时空限制，实现规模收益递增，东数西算工程：算力资源跨域优化配置。 业深度转型，推动传统产业“高端化—智能化—绿色化”跃迁，三一重工：智能工厂降耗 40% 、提效 50‰ 。生态协同创新，构建“技术-产业-制度”融合创新体系，“量子大道”：集聚 300 家企业协同研发。

3.新质生产力对数字经济的反向驱动。需求牵引技术迭代，新质生产力对高效能、高质量的追求，倒逼数字技术持续升级（如量子计算优化材料研发）。制度创新破除壁垒，新质生产力要求建立适配数据要素的产权制度、交易规则，推动数据资产入表等制度突破。绿色化与数字化融合，新质生产力的绿色属性驱动数字技术赋能低碳转型。

4.关系本质：数字化是新质生产力的时代基因。属性层面：数字化赋予新质生产力新的动力属性（技术驱动）、要素属性（数据核心）、工具属性（智能设备）。

质态层面：数字经济催生的高科技（量子产业）、高效能（全要素生产率提升）、高质量（绿色转型）特征，与新质生产力的内在要求完全契合。大数据平台通过土壤传感与 AI 虫情监测，实现种植精准管理，带动茶农增收 30% ，印证“数字技术赋能—要素组合跃升—价值共创”的融合范式。

四、数字经济传统产业融合

数字经济与传统产业融合是通过数字技术重构传统产业价值链，推动生产方式、商业模式和产业链协同创新的系统性变革，其核心在于以数据要素驱动全要素生产率提升，形成“技术赋能—要素重组—价值跃升”的发展范式。以下是融合的逻辑框架与实施路径：

1.融合的底层逻辑与技术内核。数据要素价值释放，数据要素突破传统要素（土地、劳动力）的稀缺性约束，通过非竞争性、零边际成本特征驱动资源配置效率倍增，如工业互联网平台连接超 9600 万台设备实现生产协同优化。数据与传统要素融合产生“乘数效应”：通过 15万个传感器采集能耗数据，实现用工减半、能耗降低 40% 。技术群落的颠覆性赋能，人工智能，智能决策与流程优化，首钢 AI 机器视觉体系降低产品缺陷 35% 。工业互联网，全链条生产协同，三一重工智能工厂降耗 40% 、提效 50% 。数字孪生，虚拟仿真与预测维护，平台经济，供需精准匹配，抖音电商年助销农特产 47.3 亿单。

2.融合的实践路径与产业变革。生产端：智能化与绿色化双转型，智能制造：传统工厂向“黑灯工厂”演进，如某企业数字化管理系统提升效率 30% 、次品率降 20% 。绿色制造：数字技术优化能源使用，绿氢耦合煤化工技术助力降碳 15% 。

流通端：供应链与消费链重构，柔性供应链：电商平台数据反向定制生产，小家电集群借力大数据精准研发新品。新消费场景：“AI+消费”基地融合百年街区与数字科技，催生沉浸式消费新体验。组织端：跨界融合与生态创新，平台化生态：卡奥斯平台服务 16 万家企业，破解中小企业“不敢转、不会转”困境。 业边界消融：金融科技（移动支付、智能投顾）模糊金融与科技界限。

3.关键挑战与突破方向。转型能力失衡，中小企业面临技术、资金、人才短板，数字化普及率不足。对策：地方政府专项补贴 ⁹⁺ 平台赋能（拼多多“农地云拼”模式）。制度壁垒突出，数据权属不清、交易规则缺失制约流通，如企业数据视为“垄断资本”阻碍共享。破局点：北京试点数据资产入表交易（长安链技术实现秒级确权）。安全与兼容性风险，进口设备协议异构导致“信息孤岛”，数据泄露威胁增加。路径：构建统一工业数据标准+网络安全防护体系。

4.未来协同方向。技术纵深融合，推进 AGI 与传统场景结合（如农业灾害预测、工业缺陷检测）。制度创新先行，试点数据要素参与分配机制，完善数据资产定价。全球化新链构建，“跨境电商+柔性制造”打造“小单快反”国际竞争力。数字经济与传统产业融合的本质是生产力质态的数字化跃迁，需以技术创新为引擎、制度突破为保障、生态协同为支撑，最终实现全要素生产率的系统性提升。

五、数字经济与传统产业融合面临的挑战及应对策略

在新质生产力发展背景下，数字经济与传统产业深度融合面临多重挑战，需针对性制定应对策略。结合当前实践痛点与前沿探索，核心挑战及解决方案如下：

1.关键挑战分析。技术瓶颈与数字鸿沟，核心技术受制于人：高端芯片、工业软件等领域对外依存度高，制约产业链自主可控能力。中小企业转型困难：技术储备薄弱、人才短缺，数字化渗透率在农业（ (10.78% ）和工业（ 25.03% ）显著低于服务业（ (44.63%) ）。基础设施不均衡：东西部差异明显，西部省份数字化滞后于沿海地区。资金与成本压力，转型成本高企：制造业智能化改造需大量前期投入，中小微企业融资渠道受限。投资回报周期长：数字化收益存在不确定性，企业转型动力不足。数据要素流通障碍，标准不统一：跨行业数据协议兼容性差，形成“信息孤岛”。权属与安全风险：数据确权机制缺失，网络攻击、隐私泄露威胁加剧。制度与生态协同不足，监管滞后：现有政策难以匹配新业态发展需求，如平台垄断、跨境数据流动等问题。产业链协同低效：数字平台与传统企业协作机制不健全，资源整合能力弱。

2.系统性应对策略。（1）技术攻坚与能力建设，突破“卡脖子”技术：加大基础研发投入，重点攻关芯片、工业软件等核心领域，建立国 化替代生态。分层赋能中小企业：建设区域性公共服务平台，提供低成本技术工具包；推广“产业大脑+晨星工厂”模式，降低数字化转型门槛。（2）创新融资与成本分担机制，

多元化资金支持：设立数字化转型专项基金，探索数据资产质押融资、绿色信贷等工具。成本共担试点：政府补贴云服务费用，鼓励大型企业向供应链中小企业开放数字化资源。（2）构建数据要素市场化体系，完善制度框架：制定数据分类分级标准，建立数据确权登记制度；试点数据交易所，探索数据定价与跨境流动规则。强化安全保障：推广区块链存证、联邦学习等技术，实现“可用不可见”的数据流通。（4）优化治理与生态协同，动态监管创新：建立“沙盒监管”机制，允许新业态在可控环境试错。打造融合载体：培育“链主”企业主导的产业互联网平台；建设数字产业集群，推动产业链上下游协同创新。（5）区域协调与人才培育，缩小数字鸿沟：加大西部算力基建投入。复合型人才培养：校企共建数字技能实训基地，增设 AI、数据分析等交叉学科。案例启示：某纺织通过部署 15 万个传感器实现全流程自动化，用工减半、能耗降低 40%13 ；某区以“政策+空间+服务”组合拳打造中建大厦数据产业园，入驻率从10%提升至 80% 。

3.未来方向。需加快构建“技术-资本-数据-制度”四维支撑体系，通过核心技术自主化、要素配置市场化、区域发展协同化破除融合壁垒，最终形成“数字驱动、智能高效、跨界融合”的新质生产力生态。

新质生产力的提出是马克思主义生产力理论的中国化时代化创新，为高质量发展提供核心动能，需通过深化改革破除体制机制障碍，构建适配新型生产关系的制度环境。融合创新的本质是构建“技术-数据-制度”三角驱动范式，最终实现全要素生产率系统性跃升，为高质量发展注入新动能。

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