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　　对传统产业进行了深度转型升级。前沿科技的加速创新，为传统产业的转型升级提供了强劲的技术动力。例如，在钢铁、建材、纺织等行业，数字化技术的应用优化了生产工艺、提高了生产效率，大幅降低了能源消耗和运营成本。智能制造和工业互联网的推广，实现了产品设计、工艺流程和商业模式的革新。比如，我国工程机械行业的大部分企业通过运用工业互联网技术，实现了设备的实时连接和数据获取，为客户提供健康管理、操作优化等增值服务，实现了商业模式从“卖产品”向“卖服务”的转型。

　　实现战略性新兴产业规模与质量的双重提升。2024年规模以上高技术制造业增加值占比达到16.3%，装备制造业增加值占比达到34.6%。新能源汽车、新能源装备等产业规模和技术水平迅速提高。在创新平台上，完成了国家级制造业创新中心的布局。全国范围内建设了33个国家级制造业创新中心，覆盖了动力电池、人形机器人、高性能医疗器械等关键领域。同时，全国还建立了23个国家自主创新示范区和178个国家高新技术产业开发区，为战略性新兴产业的集聚发展营造了良好的创新环境。

　　依托我国超大规模市场优势，强化自主创新，加大研发投入，突破技术瓶颈。面对关键核心技术对外依存度高的问题，要继续在现有市场基础上发挥新型制优势，集中力量在高端芯片、工业软件、关键材料等领域进行攻关，实现关键核心技术的自主可控。要继续强化企业创新主体地位，鼓励和支持龙头企业在产业链上组建创新联合体，以“链主”企业参与治理推动产学研协同创新。要加强基础研究和应用基础研究，加大对全国重点实验室、国家制造业创新中心等平台的支持力度，创新中国基础与应用研究的体制机制，为产业创新提供源头活水。

　　优化专精特新中小企业的创业创新环境，解决关键要素供给问题，推动其数字化转型。面对中小企业在数字化转型中面临资金、人才与技术等要素供给制约的问题，政府应加大对专精特新中小企业数字化转型的政策支持力度，通过财政补贴、税收优惠、专项贷款等方式，降低企业转型成本。要培育一批既懂行业又懂数字化的服务商，为中小企业提供低成本、易部署的数字化解决方案。要搭建中小企业数字化转型公共服务平台，提供评测、咨询、供需对接等一站式服务，帮助企业明确转型路径。要发挥产业链上龙头企业的引领作用，通过产业链治理机制，带动链上中小企业协同发展。

　　完善数据治理体系，建立统一数据标准，促进数据共享与安全。当前，我国工业数据来源多样，缺乏统一的数据标准和质量管理框架，导致数据难以有效利用。对此，要加快制定工业数据相关的国家标准和行业标准，统一数据格式和接口，打破数据壁垒。要建设国家级工业数据交易平台，制定数据确权、交易和使用的标准规范，在保障安全的前提下推动数据要素的流通和价值释放。要加强数据安全技术研发和应用，利用区块链、同态加密等技术，保障数据在共享和流通过程中的安全。要完善相关法律法规，明确数据产权，规范数据采集、处理和使用行为，为数据治理提供法律保障。

　　智能化，实现人工智能与制造业的深度融合。人工智能将更深层次地赋能新型工业化，全链条实现智能化升级。智能设计、智能生产、智能物流、智能服务等将成为普遍现象。进一步将“人工智能+”行动作为推动产业转型升级的重要抓手，加大对人工智能大模型、行业大模型等关键技术的研发和应用支持力度，推动人工智能在制造业全链条的渗透。加快建设高质量的工业数据集，为人工智能模型的训练和优化提供基础支撑。同时，打造一批人工智能与制造业深度融合的典型应用场景和标杆企业，发挥示范引领作用，带动全行业的智能化转型。

　　融合化，制造业与生产性服务业实现深度融合。要加快推动前沿技术与实体经济的深度融合，聚焦重点行业产业链，深化产业链、创新链、资金链、人才链的融合，推动产业成龙配套、成链成群。同时，前瞻布局未来产业，在生物制造、商业航天、低空经济等新领域新赛道抢占先机，培育新的经济增长点。完善产业创新发展生态，加强产业链协同，打造良好的创新环境。构建开放、协同、高效的产业生态体系与环境，加强大中小企业融通发展，支持龙头企业通过兼并收购做大做强，同时加大对专精特新“小巨人”企业的培育力度，形成大中小企业在产业链上的协同发展格局。坚持高水平对内对外开放，巩固与加强我国全球产业链地位，积极融入国内国际双循环。