人工智能、大數據、物聯網等數字科技給工業降本增效提供了新的可能。例如，一座熱電廠要提升燃煤效率，傳統手段只能是更換更高效的鍋爐或燃料。數字科技則用AI模型提升燃煤效率，這其中涉及燃燒、風煙、水汽循環等物理、化學過程，其複雜程度是人工手段和一般技術手段難以計算完成的。
而人工智能應用在產業數字化方面的潛力還遠未得到釋放。工信部報告預測，到2035年，人工智能將讓中國經濟的預期增長率從6.3%提升到7.9%，促使各傳統產業增加值年增速提高0.6至2個百分點，其中對製造業的改變最為明顯。
四項新措施：協同發力提升數字科技水平
文章認為，當前，中國仍需要在諸多方面持續突破制度藩籬，調動多元主體創新能動性，提升數字科技創新水平。
首先，將科技驅動的產業數字化上升為戰略高度，提前部署、先行先試。當前國內諸多行業的數字化轉型都存在滯後性，導致數字化轉型的深入程度並不理想。這一現象的背後是缺乏對產業數字化的總體規劃和設計。因此，我們需要將數字科技作為社會和區域發展的重要組成部分，鼓勵城市和區域制定數字科技的產業發展目標及落地方案，推動數字經濟做大做強。例如，中國可探索在粵港澳、雄安新區、長三角等區域發展規劃中，將數字科技發展納入中長期發展規劃總體考量。
其次，鼓勵構建政產學研用結合的數字科技創新機制，支持一批原始創新成果落地。做強核心技術是數字科技發展的重中之重。以問題為導向、多主體參與的政產學研用協同創新機制，將促進數字科技更多、更快地應用於經濟主戰場。數字科技具有技術和產業的雙重面向，更需要調動起包括院士專家、高校院所在基礎科研領域的深度積累，並以具體產業需求為導向，促進院士專家與企業聯合創新。
再次，鼓勵農業、工業擁抱數字科技潮流，以試點、採購、聯合創新等方式進一步鼓勵產業數字化轉型。針對第一、第二產業數字化轉型動力不足的情況，中國可探索在部分地區、部分領域建立試點，並以政府採購等形式支持農業技術企業、農戶、中小企業主擁抱數字化、智能化轉型。同時，在關鍵領域的轉型中，可探索通過聯合創新、示範創新等機制，帶動更多數字科技創新企業參與其中。
此外，探索與完善促進數據共享的技術能力、激勵機制和治理體系。中國需要進一步挖掘數據資源的價值，要推動散落在各個政府機關、企事業單位的數據實現共享。探索以“數字網關”、聯邦學習(federated learning)等前沿技術為保障的數據共享技術能力建設，並研究完善數據共享激勵機制等。
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