數實融合驅動新質生產力發展的機制構成與實踐路徑

摘 要：隨著數實融合成為全球經濟發展的重要引擎，探究其驅動新質生產力發展的內在機制與實踐路徑具有重要的理論價值與現實意義。本文從數實融合與新質生產力的內在聯系出發，系統探討兩者協同發展的邏輯框架。在內在機制層面，數實融合通過重塑生產力要素、賦能技術躍升與構建產業載體三重路徑推動新質生產力形成：其一，勞動者向“數字工匠”轉型，數據要素成為核心驅動力；其二，數字技術突破實體產業技術邊界，實現生產效率的質變躍升；其三，通過調整數字產業結構、變革產業組織模式、重構產業鏈價值分配及創新生態，為新質生產力提供系統性支撐。在實踐路徑層面，本文提出“雙輪驅動—設施筑基—創新引領”的推進策略：其一，促進產業數字化與數字產業化雙輪驅動；其二，加強數字基礎設施建設，夯實新質生產力發展根基；其三，強化數字技術創新，提高新質生產力核心競爭力。本研究為深化數實融合、培育新質生產力提供理論支撐與行動指南，對推動經濟高質量發展具有重要啟示。

關鍵詞：數實融合；新質生產力；數字技術；產業數字化；數據要素

中圖分類號：F062.4；F124 文獻標識碼：A 文章編號：2096-0298（2025）06（b）--04

1 引言

以大數據分析、智能算法、分布式云計算等為代表的新興數字技術加速迭代，推動數字要素向實體經濟滲透。這種滲透和融合使傳統的生產方式、商業模式和經濟結構發生改變。數字經濟與實體經濟的深度融合（以下簡稱“數實融合”）已成為當代科技創新和產業升級的核心特征。數實融合不僅推動實體經濟的轉型升級，還為數字經濟的創新發展開辟了廣闊空間。

生產力作為人類社會發展的根本動力，始終處于持續演進和變革概念中。2023年9月，習近平總書記提出新質生產力概念，強調其對培育新興產業、增強發展動能的重要性；同年12月，中央經濟工作會議再次強調這一理念；2024年1月，習近平總書記明確定義新質生產力，指出其內涵、標志、特點及本質。

2 數實融合與新質生產力的內在聯系

數實融合與新質生產力之間存在著緊密的內在聯系，數實融合為新質生產力的形成提供了全方位支撐，成為新質生產力發展的關鍵驅動力。

在要素支撐方面，數實融合優化了生產要素的配置。數據要素作為新型生產要素，與傳統生產要素相互融合，拓展了生產要素的邊界。在數實融合背景下，生產要素的配置機制從單一要素粗放式擴張驅動，轉向數據要素驅動的多要素協同配置模式。這種結構性轉換不僅實現了要素配置效率的提高，還系統性地重構了新質生產力發展的運行基礎。

在技術支撐方面，數實融合使實體產業技術有了革命性突破。近年來，新一代數字技術在實體經濟中得到廣泛應用。在此過程中，實體技術的內涵與邊界得到擴展和延伸。知識要素流動的動力是數字技術與傳統技術的深度融合，使知識能夠以數據的形式更高效地在創新主體間傳播和共享，進而激發創新主體的創新活力，為新質生產力的形成提供了技術基礎。

在產業支撐方面，數實融合驅動傳統產業轉型升級。數字技術在傳統產業中的應用，促使產業結構發生自下而上的調整，推動著傳統產業向數字化、高端化、綠色化方向發展。除此之外，數實融合還驅動技術研發的效能與生產效率發生雙重躍升，這種躍升迭代不僅在微觀層面倒逼企業實施數字化戰略轉型，還在產業層面觸發供應鏈全環節的數字化重構。同時，數實融合不斷催生戰略性新興產業和未來產業，它們與傳統產業的轉型升級共同構成新質生產力的產業基礎，為新質生產力的形成提供了必要的產業支撐。

3 數實融合驅動新質生產力形成的機制構成

3.1 數實融合對生產力要素的重塑

數實融合改變了傳統生產力要素的形態及相互關系，完成了生產力要素的重塑，為新質生產力的形成奠定了堅實的基礎。

3.1.1 勞動者升級為“數字工匠”

數實融合使傳統的產業勞動者向“數字工匠”轉型，這種轉型的核心是勞動者數字素養與產業經驗的深度融合。傳統勞動者的技能以單一工種技術為主，在數實融合背景下，勞動者需不斷學習新的知識和數據相關技術。在汽車制造業，焊裝車間的工人除了需要掌握傳統焊接工藝外，還需要具備設備聯網調試、工藝參數數字化調優、質量數據實時分析等技能。數字技術的應用促使勞動者的工作方式也發生了根本性變革。云計算、大數據、人工智能等數字技術的發展，打破了時間和空間的限制，幫助員工實現遠程辦公、彈性工作和協同工作。另外，數實融合還可以提高勞動者的決策參與能力。人工智能輔助決策和智能分析等數字化工具幫助勞動者提高決策質量和工作效率。以上各種“數字工匠”能力的躍升帶來了生產力乘數效應，“數字工匠”的出現標志著人力資本價值創造模式的質變。

3.1.2 數據要素驅動新質生產力的形成

在數字技術發展與演進中，數據要素突破了傳統的資源屬性，成為驅動新質生產力形成的核心要素。與傳統的生產要素不同，數據要素具有可復制性、可再生性、快速流動性和可重復利用性等特征，使數據要素能夠突破時空限制，在不同地區、不同產業和不同企業實現自由流動與共享。

數據要素是技術創新的基礎和源泉。在實際工作中，人工智能、機器學習、深度學習等技術發展所需的素材和樣本都來源于數據要素。在醫療健康領域，醫生提取海量電子病歷與影像數據后，AI技術便可有效輔助醫生的臨床決策，幫助醫生提升診療方案的科學性與精準度。

此外，數據要素的深度運用還驅動多樣化的新興業態。平臺型經濟、資源共享模式、金融數字化等不斷突破傳統產業的框架限制，開辟出新業態的演化路徑，這些新興業態的演化路徑直觀反映出數據要素驅動生產力變革的核心作用。

3.2 數字技術賦能新質生產力發展

3.2.1 數字技術拓展實體產業技術邊界與方向

數字技術的創新突破正重塑知識要素的內在結構。在數字與實體經濟融合進程中，傳統產業經驗與數字技術知識形成互補共生的創新型知識體系。在數實融合的背景下，實體產業的知識儲備既包含傳統工藝積淀，又融入了數字技術基因。區別于傳統知識的線性積累模式，數字技術為產業技術知識的生產與應用提供了全流程改造能力。

產業數字化轉型正逐漸突破傳統研發方式的邊界限制。借助虛擬仿真與智能分析系統，制造企業可有效壓縮技術升級周期，推動核心技術向精準化及集成化方向發展。關鍵變化在于數字技術對生產全過程的滲透，構建起覆蓋各環節的即時監控體系，使研發過程完全不同于傳統模式。這種創新不僅強化了市場導向的研發路徑，還能實時結合消費趨勢與用戶反饋調整技術路線，在建立雙向聯動機制后，技術創新的發起點實際轉移到消費端，改變了實體產業技術升級的推進方式。

3.2.2 數字技術驅動新質生產力效率躍升

數字技術在驅動新質生產力效率躍升中起到至關重要的作用。在實時數據的支撐下，企業能夠對生產流程進行動態優化，對生產過程進行精準調控，提高生產效率。借助智能化的生產調度系統，企業能實時監控訂單的需求和設備，智能排產就能根據設備負載和訂單數量動態分配工單，避免設備閑置或生產延誤，實現了企業資源的高效配置。

3.3 數實融合構建新質生產力載體

3.3.1 推動數字產業結構自下而上調整

數實融合推動產業結構從企業到產業鏈，再到產業整體轉型升級。產業鏈層面，數實融合推動了汽車產業鏈的數字化變革，數字技術逐漸滲透到供應鏈的各個環節，打通上下游的信息資源，實現全產業鏈的信息共享。智能計算系統依據實際需求對資源實施動態調整，在提升設備效能的情況下合理控制生產成本、提高資源利用效率。依靠協同平臺開展運作，零部件供應商可與整車制造環節實現實時對接，智慧調節供貨節點及物流安排，供應鏈的響應能力得到較大提高。另外，系統還可建立預警機制，對原料短缺或物流中斷等風險進行預判，并借助數字管理手段進行靈活調配，以維持生產線的穩定運行。在疫情結束后，汽車產業鏈正是通過數字化平臺實現了供應鏈的快速調整和恢復，保障了汽車生產的正常進行。

3.3.2 數實融合引致產業組織模式變革

數字經濟與實體經濟的深度融合引致組織形態變革，推動傳統地理集聚模式向虛擬空間遷移。以前，企業為降低要素流動成本、共享基礎設施，通常選擇傳統地理集聚模式的產業集群布局，但這種空間集聚模式受限于土地資源稀缺性及交通成本，通常引發要素配置效率遞減問題。與傳統產業集聚不同，數字技術通過構建線上要素市場，打破了物理空間對產業組織的剛性約束，有效破解了傳統產業升級中的“規模不經濟”困境。物理集聚與數字連接的結合催生了“虛擬產業集群”，企業之間可以通過“虛擬產業集群”實現信息的快速共享與交流，打破時空限制、降低溝通成本、提高協同創新效率。

尤為顯著的是，中小企業在虛擬集群中可通過技術外溢、資源共享等機制，突破傳統規模經濟的壁壘，形成更具彈性的創新生態系統，為新質生產力的培育和發展創造有利條件。

3.3.3 數實融合驅動產業鏈價值分配方式的變革

數實融合對產業鏈價值分配方式產生了重要影響，推動了全球產業分工模式的重構。在產業鏈的價值分配過程中，數據參與了價值分配，所以掌握更多數據資源、具備更強數據處理能力的企業在競爭中更具優勢。

傳統處于制造末端的產業領域借助數字技術滲透，逐步向產業鏈中高增值區段轉移，這種演進模式不僅為后發經濟體開拓增長空間，還凸顯技術革命撬動經濟變革的內在規律。值得注意的是，當前數字化轉型雖提高生產效率，但伴隨人力成本增長，正倒逼勞動密集型環節向轉型滯后區域遷移。相應表現為：技術先發區域通過舍棄低收益環節，持續向全球價值鏈頂端挺進；在研發創新等高附加值領域，技術創新應用強度日益提升，疊加產線智能化改造，既促進傳統產業升級，又催生新興領域勃興，高回報環節占比持續擴張，國際競爭優勢穩步強化。這種模式可擺脫全鏈條布局局限，聚焦優勢環節提高整體效益，不斷鞏固全球產業鏈掌控力。

3.3.4 創新生態保障新質生產力的發展

現代創新體系需要多方協作共同構建，企業、科研院所、高校及政府共同構成了一個互動網絡，借助資源整合及優勢互補，不同主體協同推進技術發展和產業進步。在創新實踐中，企業大多承擔著核心驅動的角色，制造類企業持續投入研發工作，不斷產出創新成果，主導著關鍵技術的發展方向。高校與研究機構提供核心支撐，既探索前沿領域，又破解技術應用難題，為產業升級奠定技術基礎。政府部門依靠制定產業政策來優化創新環境，囊括規劃發展路徑、加強專利保護、建立研發基金等一系列舉措，幫助企業降低創新風險；金融機構運用市場化方式激發創新活力，借助股權投資、專項信貸等工具，為重點技術項目注入資金支持。

4 數實融合驅動新質生產力形成的實踐路徑

4.1 促進產業數字化與數字產業化雙輪驅動

產業數字化是指傳統產業通過數字技術進行轉型，例如制造業運用物聯網、大數據等技術提高效率；數字產業化則是將數字技術本身發展為產業，如發展云計算、人工智能等新興產業。雙輪驅動就是兩者相輔相成，共同推動經濟發展。黨的二十大報告明確指出，需加速推進數字經濟建設進程，深化數字經濟與實體經濟的融合，著力培育具備全球引領力的數字化產業創新集群。

4.1.1 加大傳統實體經濟改造力度

產業數字化的關鍵是運用數字技術重新塑造生產流程，借助優化資源配置及完善價值傳導來推動傳統企業實現轉型。企業依靠工業互聯網平臺及云計算等技術手段，實現設備聯網運行及數據即時采集，這種技術集成可對生產環節進行靈活調整，提高產品精度及資源利用率。整合跨行業數字平臺并強化產業鏈銜接，推動從設計、生產直至運輸的整體協調，構建出更具彈性的供應網絡，這種轉變催生了智能化制造模式，同時促使企業經營朝著價值鏈更高層級延伸。

4.1.2 加快發展戰略性新興產業和布局未來產業

戰略性新興產業和未來產業是新質生產力發展的核心領域。發展戰略性新興產業需系統構建完整的“國家－區域－地方”多層級創新體系，實現創新生態協同演進。強化科技創新核心驅動力，打通“技術攻關－成果轉化－產業應用”全鏈條，加速科技要素向新質生產力轉化。同時，建立起產業需求與科技供給雙向聯動的創新機制，形成需求牽引研發、數據技術賦能產業的良性循環，推動國家創新驅動發展戰略的落地。布局未來產業則需強化戰略預判與頂層設計，篩選具備戰略價值的新賽道，制定專項規劃與實施路徑。推進試點示范機制，在優勢區域建設數字產業園區及未來產業試驗區，集聚技術、人才、資本等要素，構建創新服務平臺。通過制度創新與資源整合，形成技術突破與產業轉化的良性循環，為未來產業培育系統性支撐體系。

4.1.3 促進產業數字化與數字產業化的良性互動

促進產業數字化與數字產業化良性互動的關鍵步驟是構建雙向賦能機制。通過技術協同創新實現雙向牽引，實現產業數字化的需求驅動數字技術升級迭代，數字產業化成果反哺實體產業升級。數字生態共建方面，垂直工業互聯網平臺連接產業集群，算力共享降低中小企業70%的研發成本，形成創新效應規模化。制度保障層需建立跨產業數據標準與人才培育體系，通過“數字工匠”計劃培養復合型技術人才。最終形成“需求牽引技術突破－技術催生新業態－新業態反哺產業升級”的雙向發展路徑，構建數字經濟與實體經濟協同發展的新型工業化格局。

4.1.4 構建數字經濟與實體經濟融合發展的生態系統

數字經濟與實體經濟融合發展的生態系統是實現新質生產力可持續發展的重要保障。在技術創新方面，加強數字技術與實體經濟各領域的深度融合，推動關鍵技術突破和創新。在智能制造產業中，通過產業協同可以實現從設備制造、軟件開發到系統集成的全產業鏈協同發展，提高產業整體競爭力。

4.2 加強數字基礎設施建設，夯實新質生產力發展根基

4.2.1 加大數字基礎設施投資力度

加大數字基礎設施投資力度是夯實新質生產力發展根基的重要舉措。政府通過財政投入、專項基金及稅收優惠等政策，支持5G基站建設與云計算中心布局。通過降低土地、能源成本來吸引企業投資，同時引導社會資本以PPP模式、產業基金參與，拓寬融資渠道，為數字基礎設施建設提供充足的資金保障。

4.2.2 優化數字基礎設施布局

優化數字基礎設施布局需要因地施策，促進區域協調。在產業集中的經濟發達地區，側重大數據中心等高端設施建設，如在長三角地區部署超算中心，支撐數字化轉型與科技創新。在欠發達地區優先完善基礎網絡覆蓋，縮小數字鴻溝，同時強化區域間的互聯互通，通過跨區域高速光纖網絡打破數據壁壘，實現資源共享。

4.2.3 提升數字基礎設施的安全性與可靠性

提高數字基礎設施抗攻擊與數據保護能力，構建實時監測預警體系，動態感知并快速處置安全威脅。強化數據全生命周期管理，制定采集、存儲、傳輸等環節的安全標準，筑牢隱私保護屏障。

4.3 強化數字技術創新，提高新質生產力核心競爭力

4.3.1 完善數字技術創新體系

建立精準出榜機制，在數實融合核心領域征集技術需求，確保攻關方向契合國家戰略。強化國家科技攻關組織能力，按任務的緊急程度合理配置資源，實施項目全周期管理。優化激勵機制，賦予科研團隊技術路線決策權，建立市場導向的成果評價體系，加強跨領域協同創新。

4.3.2 加強數字技術人才培養

緊扣數實融合需求，高等教育應調整學科結構，增設工業大數據、智能制造等交叉專業和相關課程，強化產教融合課程（如智能算法開發、數字孿生建模實訓），培養兼具數字技能與產業認知的復合型人才。職業院校可以聚焦應用型人才培養，聯合企業開發產業線數據分析、設備智能運維等實訓項目，向企業定向輸送適配產業數字化轉型的技術工匠。建立終身學習機制，通過企業大學、在線平臺為在職人員提供工業互聯網、AI質檢等技能培訓。對掌握工業軟件、智能裝備等關鍵領域技術的人才給予專項補貼，在智能制造示范區配套建設人才社區，形成“技術精進－職業晉升－價值實現”的良性循環，支撐數實融合縱深發展。

5 結語

數實融合作為新質生產力的核心驅動力，通過重構勞動者、數據要素與技術體系及產業載體革新，實現了生產力的躍升。研究表明，未來需以“雙輪驅動、設施筑基、技術創新”為主線，推動傳統產業轉型與新興領域突破，以應對技術迭代與產業變革的雙重挑戰。本文既為構建可持續的新質生產力發展范式提供了一定的理論支撐，又為政策制定者與企業實踐者錨定戰略重心、優化資源配置提出了實踐指引。

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