【财眼观两会】孙亚程：智能感知技术为制造业数字化转型开辟新路径

　　今年《政府工作报告》明确提出，“加快制造业数字化转型，培育一批既懂行业又懂数字化的服务商，加大对中小企业数字化转型的支持”，这一要求立足当前中国制造业发展的实际需求，具有深远的战略意义。如何真正实现从数据到价值的跨越，怎样准确把握制造业数字化转型的关键路径，已成为企业提升核心竞争力的重要课题。

　　制造业数字化转型面临的核心挑战在于如何实现数据价值的深度挖掘与应用。目前，许多企业存在“重收集轻分析”的问题，难以将海量数据转化为有效的决策支持。因此，《政府工作报告》特别强调“培育一批既懂行业又懂数字化的服务商”。这些专业服务机构既了解制造业的生产流程与业务特点，又掌握先进的数字技术，能够为企业提供个性化的数字化解决方案，帮助企业打通从数据到价值的转化路径。

　　对于中小企业而言，由于资金、技术和人才等方面的限制，数字化转型面临更大挑战。《政府工作报告》明确提出“加大对中小企业数字化转型的支持”，这意味着将通过政策引导、资金扶持、人才培养等多种途径，降低中小企业数字化门槛，帮助它们提升数字化能力，增强市场竞争力。

　　制造业数字化转型不仅是技术升级，更是商业模式创新和管理方式变革。企业需要建立数据驱动的决策文化，重构业务流程，探索新型生产组织方式和价值创造模式。同时，在推进数字化转型过程中，也要注重数据治理和隐私保护，确保在发挥数据价值的同时，建立完善的风险防控机制。

　　通过政企协同、产学研深度融合，加快制造业数字化转型，将有力推动中国制造向中国智造迈进，为构建现代化产业体系、加快建设数字中国提供坚实支撑。

　　值得一提的是，智能感知技术正为制造业数字化转型开辟新路径。智能感知技术作为新一代信息技术的重要组成部分，通过物联网、计算机视觉、RFID(射频识别)等技术的成熟应用，为制造业数字化转型提供了新思路。这些技术形成了“感知-分析-决策-执行”的闭环系统，为企业提供了前所未有的数据采集和分析能力。

　　在实体经济领域，智能感知技术的应用已展现出巨大潜力。通过高精度3D空间重建和全流程客流追踪技术，企业可以实现对消费者行为的全方位感知，精准把握市场需求；通过多源数据融合分析，企业能够挖掘出有价值的商业洞察，优化生产流程和供应链管理；借助人工智能和机器学习算法，企业可以实现从描述性分析到预测性分析再到规定性分析的跨越，提升决策的科学性和精准性。