今年以来，数字化转型迎来新一轮政策力挺。今年的政府工作报告明确提出，加快数字化发展，打造数字经济新优势，协同推进数字产业化和产业数字化转型。“十四五”规划纲要将“加快数字发展 建设数字中国”独立成篇，从打造数字经济新优势到加快数字社会建设步伐，从提高数字政府建设水平再到营造良好数字生态，勾画出未来五年数字中国建设新图景。

数之联是中国早批做大数据的公司，多年以来坚持“数据价值发现专家”定位，对于中国整体大数据的环境，数之联董秘冯任远在接受采访时总结到：“目前中国大数据已逐步进入到了应用阶段。但应用体系尚不完善，企业数字化转型从数量和比率来讲仍处于萌芽阶段。”

刷新工业大数据认知，大数据赋能企业智能化

“就我们目前接触的工业客户来说，在高端制造业，它整体的信息化程度高，数据完备，处于高速发展阶段。而传统制造业，信息化程度弱，属于尚在数字化转型。”不过任何技术都有技术成熟度曲线，现在更需要思想的转变。从人的知识转化到人工智能需要与应用场景进行结合，按照实际需求和技术成熟度做匹配。冯任远继续，“工业大数据的确能帮助企业解决某些难题，但并不是所有难题。在引入工业大数据提高生产力之前，应当先思考生产模式和管理方式与工业大数据技术是否兼容和契合。”

智能制造在今后相当一段时间内仍将高速发展，随着各个工厂的数字化转型，产品研发数据、生产过程数据、原材料数据以及设备底层的PLC和IOT数据日趋完善，基于这些大数据形成的场景化应用也会在更多制造中落地。

深耕泛半导体智能制造的数之联在工厂中已有多个落地案例，例如基于数据驱动的AI质检可以帮助工厂快速进行缺陷检测和分类；基于生产过程的良率分析，可以快速帮助工厂找到引起产品品质波动的根因，快速调整工艺参数，提升产品良率。

拒绝技术卡脖子，按需定制化解决方案

大型工业软件是实现制造业运行优化和全流程整合的核心。以图像缺陷检测软件为例，国外厂商市场占有率达到60%以上，随着国家对自主可控的重视，“国内的厂商也在尽力做国产化替代。数之联的产品和平台都是自主研发，在与企业深度合作的过程中，会提出针对性的解决方案与之匹配。”

工业大数据是中国工业转型面临的重大课题。“让制造更智能、城市更智慧”，致力于成为数据智能行业引领者的数之联，未来还是以工业智能制造为战略发展方向，着重投入工业大数据的研发，进一步提升整个工业大数据的解决方案，拓宽更多地使用场景。“当前我们在面板及PCB、新能源的智能缺陷检测，已有相应的软硬件一体化解决方案，以此提升和拓展我们的客户服务能力。”冯任远解释道。

可以看见在数字化基础上，“数字化+智能化”形成了更高的转型发展诉求。企业运用新一代数字与智能技术，推进企业转型升级、创新发展，实现更高经营绩效，更强竞争优势，更可持续发展。

编辑视点

数之联在深度学习、数据挖掘等算法上有丰富的经验，有自己完整的数据科学团队，经过20多年的沉淀，逐步拥有高可靠性的大规模数据管理，多领域网络模型基础算法库，大规模深度学习训练系统，高效率高精度模型，场景理解与逻辑构建，智能行为分析，目标检测与识别等优势。

在新的发展格局下，数字中国建设加速，互联网、电商等数字经济时代新产业正在向传统产业加速渗透。传统企业数字升级探索，逐步迈入深水。面对“数智化”转型全面大考，中国企业亟须探索出一条“精准施策”的科技化、数字化、智能化转型升级之路，对此，数之联将为更多企业提供助力与赋能。