学术探讨｜企业数字化转型与创新发展深度融合研究

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（来源：黑龙江日报）
9 i, }1 v: [" s1 L* d转自：黑龙江日报
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3 e$ c' j- p9 w7 O数字经济环境下，数据是培育新质生产力、推动实体经济高质量发展的重要抓手，企业创新活动有赖于数字经济支撑。企业需将数字化转型与创新发展深度融合，激活创新动能，推动企业创新向数据智能驱动转变。
夯实数字基础设施，筑牢企业创新底座。升级硬件基础设施，提升数字承载能力。企业可结合自身生产经营、创新活动的实际需求，对办公、生产、研发等场景的各类终端设备进行更新换代，普及高性能计算机、智能终端、工业机器人(15.330, -0.53, -3.34%)等硬件，提高设备的数字化、智能化水平。生产类企业可引入智能传感器、智能检测设备，实现生产全流程的数据实时采集；研发类企业可配置高性能服务器、图形工作站，满足复杂研发设计、仿真模拟等工作的使用需求。优化网络基础设施，保障数据高效流通。企业需搭建覆盖全部场景、按不同层级设置防护标准的网络安全防护体系，部署防火墙、入侵检测系统、数据加密设备等安全防护工具，提前防范网络攻击、数据泄露等各类安全风险。企业需定期开展网络安全检测、漏洞扫描和安全演练，及时排查并修补安全隐患；企业要完善网络安全管理制度，明确网络安全岗位责任，规范员工日常网络操作行为，增强全体人员的网络安全防护意识。企业还要强化数据传输、存储、使用等各环节的安全管控，确保网络环境安全。
深化数字经济应用，激活企业创新动能。依托大数据技术，推动数据驱动创新。企业需针对生产、经营、研发、服务全链条，先摸排所有可采集数据的点位，再制定统一的数据采集标准，明确数据采集的覆盖范围、存储格式、更新频次与责任主体。企业需配套使用智能传感器、物联网设备、数字化软件等工具，完成生产、客户、研发、供应链等多维度数据的全量、动态采集，确保获取的数据无遗漏、内容准确、更新及时。不同类型企业的数据采集内容各有侧重：生产型企业可收集生产设备运行、产品质量、能耗等相关数据，服务型企业可收集客户行为、服务反馈等相关数据，所有采集到的数据服务于企业创新工作。运用人工智能技术，提升创新智能化水平。人工智能技术可覆盖企业产品研发、设计、生产各个环节，为智能化、个性化产品开发提供支撑。例如，研发类企业可在创成式设计中应用人工智能技术，借助算法自动输出多套产品设计备选方案，优化设计环节的效率与创新水平；生产类企业可引入智能机器人、智能生产线，完成生产流程的自动化、智能化改造，提升生产精度与运行效率，并结合客户实际需求实现个性化定制生产，推动产品创新。
培育数字创新人才，强化创新人才支撑。引进高端数字创新人才，补齐人才短板。企业可对照自身创新发展规划和数字经济落地需求，明确数字创新人才的引进思路与准入门槛，优先吸纳大数据分析师、人工智能工程师、物联网工程师、区块链工程师、数字化转型顾问等高端人才。人才引进路径需尽量丰富，覆盖校园招聘、社会招聘、猎头对接、海外引才等多种类型，方便聚拢高端数字创新人才入职。具体操作中，企业可与高校、科研院所建立合作关系，吸纳优秀应届毕业生与科研领域的专业人才；企业也可委托猎头公司定向挖掘行业内的高端人才、领军人才；企业也可依托海外人才交流平台，引入海外优质数字创新人才。培育内部数字创新人才，提升全员创新能力。企业可结合不同员工的岗位特征、现有数字经济掌握水平，分层分类设置培训内容，开展数字经济与创新方向的差异化培训。面向管理层的培训，以数字化战略、数字创新理念为核心，帮助管理层完善数字化思维，提升创新决策能力；面向技术岗员工的培训，侧重实操训练，覆盖大数据、人工智能、物联网等数字经济领域，重点增强其数字经济应用水平与创新能力；面向普通员工的培训，围绕数字化基础知识、数字化工具操作展开，旨在提升全员数字化素养，激发全员创新意识。
, X. t" B1 u0 N  y企业需结合自身发展战略，从基础设施、技术应用、人才培育等多个层面，持续推进数字化转型与创新发展深度融合，主动融入协同创新生态，梳理整合各类创新资源，凝聚创新合力，推动企业创新发展迈上新台阶。
本文系安徽财经大学本科生科研创新基金项目资助“耐心资本与数字技术协同驱动企业创新发展的机制与政策优化研究”（项目批准号：SKY26004ZD）的阶段性成果。
; A, Q' Z# o' K' ^3 [$ W（作者单位：安徽财经大学）
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