重磅会议推进新型工业化，运营商以何姿态下场掘金_新型工业化实施方案

9月20日，李强总理召开国务院常务会议，从推动传统产业改造升级、培育壮大战略性新兴产业、加快先进制造业发展等方面进一步研究加快推进新型工业化有关工作。

9月22日至23日，全国新型工业化推进大会在京召开，李强总理再次传达习近平总书记就推进新型工业化作出重要指示，强调在新发展格局下要加快推进新型工业化建设。推进新型工业化，是以习近平同志为核心的党中央从党和国家事业全局出发，着眼全面建成社会主义现代化强国作出的战略部署，具有重大的现实意义和深远的历史意义。

以新型工业化塑造经济增长、国力提升的新优势

我国作为工业化后发国家，既面临工业革命带来的科技创新机遇，也面临传统工业化资源匮乏、市场低迷的困境，深入推进新型工业化，是扭转实体经济“脱实向虚”困境、实现经济高质量发展的必由之路。

1. 新型工业化是建设现代化产业体系、推进数实深度融合的关键着力点

当前我国正处于全面建设社会主义现代化国家开局起步的关键时期，现代化产业体系成为我国未来发展的重要支撑，是塑造国家新竞争优势的重要手段。实体经济作为建设现代产业体系的前提和基础，是国家经济的立身之本，工业则是实体经济的核心，是综合国力的根基和经济发展的“压舱石”。数实融合通过数字技术赋能实体经济，实现效率提升和结构优化，既是新型工业化的重要内涵，又为推进新型工业化指明了方向。

加快新型工业化建设，有助于大模型、数字孪生等数字技术、数据要素资源等深度融入制造业当中，促进资源要素高效配置和全要素生产率提升，持续探索新制造模式和产业形态，推动制造业数智化转型升级。党的十八大以来，我国工业体系更加健全，市场规模进一步壮大，产业科技创新能力不断提升，目前已培育约10万家专精特新中小企业、45个国家级先进制造业集群，引领和服务新型工业化建设。

2. 新型工业化是突破现代化瓶颈制约、实现经济高质量发展的战略选择

当前，国际先进制造业竞争日趋激烈，各工业强国纷纷推动高端制造业回流，全球产业链、供应链、价值链面临着新一轮的重塑，外部环境仍有较多不确定性风险。当前工业经济发展面临部分行业生产低迷、效益下滑、阶段性供需矛盾加大等困难和挑战，仍有待培育和释放新产业、新动能，内部环境并不乐观。

面对复杂严峻的内外部环境，加快推进新型工业化，将有助于优化产业结构、提升产业整体实力和质量效益，实现经济发展质量、效率和动力的深度变革，以技术突破和应用创新为牵引，提升自主创新能力，内外兼修，为我国实体经济高质量增长注入新的活力。

新型工业化的新内涵及新趋势

1. 新型工业化具有强大的包容性和延展性，演进步伐显著加快

党的十六大报告首次提出新型工业化概念，随后这一概念在党和政府的文件中多次体现。历经二十余年发展，我国新型工业化的内涵和特征不断演进升级，已具备新技术迭代、新元素融合、新基建升级、新主体涌现、新机制完善、新优势显现等特征，并取得显著成效。

一是重点聚焦数字技术与实体经济融合方面，加快传统产业转型升级，培育各企业在工业细分领域的核心能力，已涌现出新能源汽车、移动通信、电力、光伏等优势产业。

二是针对工业领域“卡脖子”薄弱环节，开展重点领域关键核心技术攻关，持续推进新一代信息技术、新能源等重点领域科技攻关和成果转化进程，着力补齐短板和锻造长版。

三是发挥各产业链链长优势，连接产业链上下游企业协同攻关，持续完善和打造更加稳固的产业集群，产业链的稳定性和安全水平不断增强。

2. 新型工业化加速数字技术在工业化中的广泛应用、渗透融合

新一轮科技革命和产业变革深入发展，新型工业化将融合更多新兴技术，打破原有工业封闭的生产体系，带动产业创新能力的整体升级。

一方面，工业领域知识密集、行业壁垒较高，工业互联网平台作为提供全域数据集成融合、数据智能分析等能力的枢纽，不断深化与5G、AI等新技术融合应用，逐步实现从单点向综合赋能转变，将成为支撑我国新型工业化战略的重要底座。

另一方面，通用大模型向垂直领域渗透已成为趋势，工业大模型将推动制造业向以工业知识复用为核心的智能制造转变，通过工业代码生成等方式，降低企业开发门槛，提升问题解决效率，节约生产研发成本，未来有望成为引领企业数字化转型和支撑新型工业化发展的关键力量。

3. 工业大数据将成为新型工业化基础性战略资源

作为制造业数字化、网络化、智能化发展的关键生产要素，工业大数据日渐成为工业，乃至国家发展的基础性战略资源。据IDC统计，2022年我国数据量达到23.88ZB，预计2027年将超过75ZB，增速跃居全球第一，未来几年将是我国从数据大国迈向数据强国的关键时期。工业大数据作为数据产业的重要组成部分，全球市场规模占比超50%，增速是其它大数据领域的2倍，主战场意义重大。

工业大数据作为新生产要素，将成为新型工业化重要引擎，加速工业互联网在不同场景的应用和普及，是驱动工业互联网商业化落地、价值变现的关键，如特斯拉利用物联网收集、云计算存储、人工智能分析超100亿英里真实行驶数据，使平均碰撞事故率降低90%。但受限于数据以企业内部流通为主，在范围更广的资源匹配、个性化服务等领域数据应用相对较少，相较国外制造强国，我国工业企业在数据应用、创新能力等方面普遍处于初级阶段。

4. 新型数字基础设施引领和服务新型工业化建设

新型工业化基础设施正在发生深刻变革，以云网融合为核心特征的新型数字基础设施，将成为推动新型工业化发展的关键承载。

一是新型数字基础设施已成为生产生活的必备要素，目前我国已建成全球规模最大、技术领先、性能优越的数字基础设施，为信息化和工业化融合发展提供了坚实保障。

二是新型数字基础设施高效整合各类资源和服务，激发数据要素创新活力，进一步满足生产各环节数字化需求。

三是新型数字基础设施广泛连接各类企业协同发展，加速跨行业的知识交流和泛行业的紧密合作，提升全链条的价值。

四是新型数字基础设施加速向政务、工业、交通等领域渗透，催生工业互联网、智慧交通等新产业形态，赋能企业提质增效。

把握新型工业化建设机遇

运营商已在工业领域深耕多年，具备推进新型工业化的优势。近年来，电信运营商通过5G、工业PON、工业互联网平台等新技术加快两化融合进程，积极打造第二增长曲线，开辟新领域新赛道的同时，持续赋能战略性新兴产业发展，并取得显著成效。一方面，电信运营商累计建成5G基站超305万个,“5G+工业互联网”在建项目超过4000个，并覆盖41个国民经济大类。另一方面，电信运营商不断丰富5G工业融合终端产品，持续推进5G RedCap技术研发，降低中小企业建设和使用5G专网的门槛。未来，电信运营商将充分发挥云网融合优势，汇聚数智能力，赋能工业企业数智转型升级，释放新型工业化效能。

1. 加快基于云网融合的新型数字基础设施升级，为新型工业化提供坚实底座

运营商可加快“高速泛在、天地一体、云网融合、智能敏捷、绿色低碳、安全可控”的智能化综合性数字信息基础设施与工业领域相结合。一是为工业企业提供生产制造全流程的高速泛在、确定性网络连接，解决工业各场景对大带宽、低时延、轻量级的定制化网络需求。二是在现有的连接和算力资源基础上，构建覆盖面更广泛的算力体系，打造可支持多个工业大模型同时训练的智算中心，满足工业应用场景下大规模、高性能算力需求。三是要高度重视工业网络信息安全，进一步打通云、网、边、端各自独立的安全架构，对存储、计算、传输等过程中的安全风险进行联动监测控制，建立端到端的安全防护体系，降低互联开放环境对企业数据的安全风险。

2. 依托通信大数据领域的成熟经验布局工业大数据

随着DICT产业上层对下层的挤出效应日益明显，电信运营商以云网资源为主的产数竞争模式难以为继。兼具云资源和大数据能力的电信运营商，可抢抓新型工业化发展浪潮，基于第三方中立的角色定位，以工业互联网平台为枢纽，搭建跨行业、多领域的安全、高效、可信的数据基础设施，通过云网安全、数据安全等多技术融合创新，为工业数据流通提供基础保障，并发挥电信运营商的安全优势，通过网络原生安全+可信云提供的安全监测和防护能力，同时，提升恶意代码防护、平台入侵检测等技术能力，保障数据在采集、传输、存储、访问等过程中的安全稳定。此外，发挥数据平台的隐形价值，助力云网业务落地和发展，通过整合云、网、AI、安全等能力提供丰富应用和服务，加速运营商跻身工业产业链上游，由资源提供商向工业综合智能信息服务商演进。

3. 全面提升工业领域能力布局，为新型工业化贡献力量

一是协同产业链上下游企业持续加强工业互联网标识解析协议、标识载体核心技术等方面的研究，探索主动标识载体技术在更多工业场景下的应用，同时，深度参与推进工业互联网标识解析体系节点建设，加快标识解析体系的应用与推广。

二是进一步推动企业解决方案向工业互联网平台演进升级，可优先选择政府强监管类和急需数字化转型服务的企业，打造工业互联网重点场景解决方案，通过不断积累行业经验，穿透制造、电力等重点行业，不断形成具有电信运营商特色的工业互联网平台。

三是进一步提升工业互联网双跨平台核心能力，一方面以工业连接为基础，数据汇聚为核心，从工业数据采集、数据处理和数据应用三个层次为制造企业提供设备连接、数据服务、应用生态等服务；另一方面，打破企业和行业平台数据壁垒，融通平台数据，汇聚生态资源，做强做大平台。

四是依托双跨平台的行业影响力，汇聚政产学研用多方资源，加强与产业伙伴共建繁荣生态，持续促进技术、应用、能力和业务的蓬勃发展。