作者：韩慧君
赛迪数科
分析师
内容提要
产业园区是区域经济高质量发展、现代化产业调整升级的重要空间聚集形式。数字园区则是在数字化基础设施完善、数字技术创新、数字经济产业促进、数字化运营管理等方面建设水平较高的创新产业园区。当前，我国产业园区数字化步伐加快，工业大省大市和重点园区规上工业企业正积极推进数字化改造全覆盖，助力高标准数字园区建设，为新型工业化高质量发展提供创新驱动发展的重要策源地和现代化产业重要集聚区。
一、我国数字园区发展现状
（一）数字园区发展所需资源主要集中在经济发达省市。从数据要素产业园分析，目前已建产业园主要分布在上海、深圳、青岛、德阳、郑州、桐乡等经济较好的城市；从智能制造示范工厂分布分析，根据2023年度工信部发布的212家智能制造示范工厂揭榜单位名单的全国分布情况，江苏、山东、安徽、湖北、浙江、福建、上海等省（市）处于领先地位；从先进制造业集群区域分布分析，80个先进制造业集群分布在25个省（区、市），江苏累计14个集群，总数第一，广东和浙江均有8个集群并列第二。
（二）制造业集群园区在数字化方面成效显著。截至2024年7月，我国工业机器人装机量占全球比重超过50%，工业互联网实现工业大类全覆盖，共计培育421家国家级智能制造示范工厂。截至2023年底，我国拥有62座灯塔工厂，占全球比重超40%。大飞机、新能源汽车、高速动车组等领域示范工厂产品研制周期平均缩短近30%，生产效率也同步提升约30%。制造业企业和园区通过数字化转型相关举措，为打造数字园区奠定了良好基础。
（三）产业园区积极推动数字化转型。一方面不断引入数字孪生、AIGC等前沿技术。通过构建数字孪生园区，实时反映物理园区设备运行、人员流动、能源消耗、消防应急等状态和数据。AIGC则为园区提供强大创新工具，快速分析处理海量生产运行和市场动态数据，辅助园区管理决策。另一方面积极打造园区“产业大脑”。随着市场经济发展和管理服务需求升级，园区逐步将OA审批、企业管理、运维服务等独立信息化系统向“产业大脑”整合，构建智能化、可视化、协同化、绿色化产业发展平台，通过对园区产业资源精准画像，分析优势短板，为园区制定发展规划和招商引资提供科学依据，推动数字园区高质量发展。
二、当前数字园区高质量发展存在的问题
（一）马太效应导致数字园区均衡发展受限。一方面，华东、华南等发达地区数字园区发展迅速，依靠良好的数字基础设施、优势产业集群和先进数字技术，能够吸引更多投资和知名企业入驻，而中西部地区数字园区相对滞后，受交通不便、经济基础薄弱等因素影响，在吸引投资和引入数字产业较为困难，数字人才也相对短缺。另一方面，靠近市中心或交通枢纽的数字园区发展良好，而位于城市边缘或郊区的园区则相对缓慢，容易加剧区域经济发展不平衡。
（二）数字园区建设缺乏统一的衡量标尺。一方面缺乏国家层面顶层设计和行动路径。部分园区易按照自身理解开展数字化建设工作，存在建设目标不明确、工作举措不完善等问题。另一方面缺乏数字园区评价标准。多数数字园区覆盖数据基础设施建设、数字技术研发、数字产品孵化和高端数字服务提供等，但不同数字园区功能定位有一定差别，例如位于贵州的数据中心园区侧重于数据存储和灾备服务，北京的中关村园区侧重于软件研发和创新企业孵化，不同功能定位数字园区需要相对科学的评价标准衡量，以准确反映数字园区建设成效。
（三）数据要素价值挖掘不够充分。一是数据要素研发投入不足。部分园区未建立或引入数据要素产业研发机构和数据服务商，缺乏相应技术人才，创新研发能力较弱。二是数据采集不够充分。部分园区采集整理数据局限在生产、销售等基本业务数据，缺乏员工行为、能源消耗、消费者画像等详细数据，难以全面反映园区运行状态。三是数据流通交易有限。园区数据流通交易主要集中在金融、公共服务、交通等信息化基础较好的领域，部分传统行业为主的园区应用场景受限，缺乏数据资产入表、数据产品打造和应用案例创新。
三、推动数字园区高质量发展的建议
（一）持续提升数字园区核心竞争力。一是大力引进专精特新企业和数据服务商。根据数字园区产业定位和数据资源短板，制定差异化数字产业招引政策，引入针对性的专精特新企业和数据服务商，采取长期战略合作、股权合作或项目合作模式，提升数字园区企业竞争力。二是做好资源平衡与协同合作。除政府资金支持外，联合本地金融机构建立数字产业投资基金，吸引风险投资。同相关高校、科研机构开展人才联合培养计划，制定人才激励措施，促进数字园区人才资源汇集。借助数字经济相关展会、论坛、联盟等，做好数字园区品牌打造和宣传推广。
（二）深化数字园区发展规划和标准体系建设。一是制定并推进数字园区发展战略规划。当前已进入“十四五”总结和“十五五”谋篇布局阶段，园区需围绕数字化转型目标、技术架构、功能要素、主要任务和实施路径等内容，形成目标明确、权责清楚的园区数字化转型战略规划，力争到2030年，数字园区规上工业企业基本完成一轮数字化改造。二是适时开展数字园区水平评估与升级。组织开展园区数字化水平试评估，建立绩效评价机制，制定多维度指标体系，运用动态调整的方法适时审查，以评估结果为基础不断优化和完善数字园区发展策略。三是建立统一数据标准和协议。通过标准化数据定义，提升园区数据分析能力和数据资源利用率，同时确保数据合规性。建立统一数据交换接口和协议标准，形成数据湖以支持数据驱动的决策和创新，并规范数据收集、存储、处理和共享流程。四是不断完善数字化服务标准。通过完善生产服务、治理服务、绿色低碳服务和数据产品服务等领域数字化应用标准，强化数字园区建管运一体化，不断提升园区服务和管理效能。
（三）创新园区数据要素产业链生态。一是在数据生产供给环节做好数据资源管理。园区在生产、服务和运营过程聚集海量经济、行业、用户、管理等数据，需做好数据采集、清洗、存储、标注等工作，同时联合当地数据集团、电信运营商、互联网公司等进行数据汇聚。二是在数据流通环节撮合数据产品交易。园区应做好数据确权登记、数据产品打造、挂牌上市、定价咨询、交付服务等环节，通过数据服务商、数据交易所和各类交易平台公司推动园区数据资源资产化和流通交易。三是在数据应用环节打造典型示范应用场景。参照国家数据局发布的“数据要素X”典型案例，结合园区主导产业，大力推广工业制造、交通运输、金融服务、科技创新、绿色低碳等数据应用场景，打造智能制造示范工厂和先进制造业产业集群。
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