人工智能、大数据、物联网等数字科技给工业降本增效提供了新的可能。例如，一座热电厂要提升燃煤效率，传统手段只能是更换更高效的锅炉或燃料。数字科技则用AI模型提升燃煤效率，这其中涉及燃烧、风烟、水汽循环等物理、化学过程，其复杂程度是人工手段和一般技术手段难以计算完成的。
而人工智能应用在产业数字化方面的潜力还远未得到释放。工信部报告预测，到2035年，人工智能将让中国经济的预期增长率从6.3%提升到7.9%，促使各传统产业增加值年增速提高0.6至2个百分点，其中对制造业的改变最为明显。
四项新措施：协同发力提升数字科技水平
文章认为，当前，中国仍需要在诸多方面持续突破制度藩篱，调动多元主体创新能动性，提升数字科技创新水平。
首先，将科技驱动的产业数字化上升为战略高度，提前部署、先行先试。当前国内诸多行业的数字化转型都存在滞后性，导致数字化转型的深入程度并不理想。这一现象的背后是缺乏对产业数字化的总体规划和设计。因此，我们需要将数字科技作为社会和区域发展的重要组成部分，鼓励城市和区域制定数字科技的产业发展目标及落地方案，推动数字经济做大做强。例如，中国可探索在粤港澳、雄安新区、长三角等区域发展规划中，将数字科技发展纳入中长期发展规划总体考量。
其次，鼓励构建政产学研用结合的数字科技创新机制，支持一批原始创新成果落地。做强核心技术是数字科技发展的重中之重。以问题为导向、多主体参与的政产学研用协同创新机制，将促进数字科技更多、更快地应用于经济主战场。数字科技具有技术和产业的双重面向，更需要调动起包括院士专家、高校院所在基础科研领域的深度积累，并以具体产业需求为导向，促进院士专家与企业联合创新。
再次，鼓励农业、工业拥抱数字科技潮流，以试点、采购、联合创新等方式进一步鼓励产业数字化转型。针对第一、第二产业数字化转型动力不足的情况，中国可探索在部分地区、部分领域建立试点，并以政府采购等形式支持农业技术企业、农户、中小企业主拥抱数字化、智能化转型。同时，在关键领域的转型中，可探索通过联合创新、示范创新等机制，带动更多数字科技创新企业参与其中。
此外，探索与完善促进数据共享的技术能力、激励机制和治理体系。中国需要进一步挖掘数据资源的价值，要推动散落在各个政府机关、企事业单位的数据实现共享。探索以“数字网关”、联邦学习(federated learning)等前沿技术为保障的数据共享技术能力建设，并研究完善数据共享激励机制等。
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