山東核心技術有哪些

㈠ 山東大學齊魯醫院健康管理中心有什麼服務團隊它有哪些核心技術

安東大學幾路醫院？健康管理中心有什麼服務團隊？他有哪些和聲基礎？這個山東大學齊魯醫院健康管理中心有什麼夫婦船對它有哪些分身技術？所以說這個山洞醫院健康管理中心的服務全都有各種各樣的黑森汽車管理東升有好多夫婦團隊的這個，幾人這個健康管理東西。

㈡ 世界首個電磁橇設施在山東濟南成功運行，給當地發展帶來哪些積極影響

世界首個電磁橇設施在山東濟南成功運行，對噸位及以上物體的最大推進速度可達1030公里/小時，創造了世界大質量超高速電磁推進技術的最高速度紀錄。高速地面交通、航空飛機等先進高速裝備的研發，必須解決復雜動態過程下的空氣動力學、高強度先進材料、高速測控等一系列科技問題。採用電磁推進技術建造的電磁台車具有推力大、響應快、控制准確等突出優點，可為解決上述問題提供重要的試驗手段。世界上第一個電磁雪橇設施位於山東省濟南市。

㈢ 中國哪些核心技術領先世界

激光技術、建橋技術、特高壓輸電技術、中國光纖技術、中國稀土分離加工技術等。
核心技術是那些可以打開多種不同類型產品潛在市場大門的技術，畢竟企業最終交付給客戶的是具體產品，而非單純的技術模塊，所以核心技術支撐的產品領域也直接決定了核心技術的最終價值，發展"未來的核心技術"，也是矽谷許多創業公司的成功之道;中星微電子通過在數字多媒體晶元技術方面的突破獲得巨大的成功，數字多媒體晶元技術具體在眾多"眼球行業"有廣泛的應用，具體從移動數字影像產業到數碼相機、寬頻數字多媒體通信、數字高清晰電視，這是一個產值達數十億美元的巨大的產業，而群雄紛爭，尚無霸主。

㈣ 電磁橇設施在山東濟南成功運行，它具有什麼樣的領先技術呢

該項目是中科院濟南科創城齊魯中科電工先進電磁驅動技術研究院承擔的重大創新項目，它可以將噸級及以上物體最高加速到1030公里的時速。該項目創造了大質量超高速電磁推進技術的世界最高速度紀錄。同時，高速大推力直線電機、百兆瓦級寬頻變頻供電等五大關鍵核心技術達到世界領先水平。高速地面交通、航空飛行器等高速先進裝備的研發，必須解決復雜動態過程下的空氣動力學、高強度先進材料、高速測控等一系列科學技術問題。採用電磁推進技術建造的電磁橇設施，具有推力大、響應快、精確可控等突出優勢，可以為上述問題的解決提供重要的測試手段。

㈤ 舉國之力要攻關的「關鍵核心技術」，到底是哪些

舉國之力要攻關的「關鍵核心技術」有很多，但是比較緊迫的大概有以下幾個，如果能更快更好的解決，可能就可能將更好的促進我國經濟發展和科技進步了。

1、晶元相關技術

現在，我國最緊迫的「關鍵核心技術」主要是晶元產業相關技術。現在我國在晶元上遭遇了美國的打壓，華為等企業不能在獲得先進晶元，晶元生產企業也不能獲得EUV光刻機等先進晶元生產設備。

而現在我國大概已經擁有了拖走衛星的技術，而且未來可能還需要更多的太空技術來支持，比如探索月球，甚至在月球采礦開采氦三等，或者是探索火星等地方，這些都需要更先進的太空技術等等。因此，我國也需要在太空技術等方面取得更多的突破，從而更好地為我國經濟發展奠定更堅實的基礎。

㈥ 2022年山東省級科技創新發展資金將達145億 部分獎補高達1000萬

發布會上，唐波介紹，2022年山東省級 科技 創新發展資金要在2021年基礎上再增長10%，達到145億。重點做到三個聚焦強化：一是聚焦強化基礎研究策源能力，山東計劃啟動省基礎研究十年行動，圍繞新一代信息技術、新材料、新能源、生物醫葯、碳中和、海洋科學等領域，組織實施一批重大基礎研究項目。二是聚焦強化產業關鍵技術攻關，梳理了「十強」產業關鍵核心技術問題清單，在生物醫葯、高端裝備、新材料、氫能等領域，組織實施100項左右重大 科技 創新工程項目，實行「工作項目化、項目清單化、清單責任化」推進，加快突破一批「卡脖子」技術。三是聚焦推動 科技 賦能產業發展，在公共安全、高端晶元、智慧農業等領域，再啟動一批「技術攻關+產業化應用」重大 科技 示範工程。實施新舊動能轉換重大產業攻關，對已突破「卡脖子」技術，轉向大規模產業化的優質項目進行全要素賦能支持。充分發揮產研院、高等院、能源院作用，對建設以來的成效進行全面評估評價，催生重大科研成果，解決產業發展難題。

唐波提到，下一步，山東將對新升級的國家級創新平台，符合條件的、省級 科技 創新發展資金給予1000萬元經費支持。另一方面也要培育一批國家戰略 科技 後備力量。出台支持省實驗室建設發展的若干措施，在高標准建設現有6家省實驗室的基礎上，再新啟動4家省實驗室建設。優化整合農業、醫葯衛生等領域省重點實驗室，在前沿交叉學科新建省重點實驗室20家。聚焦山東省「十強產業」重大發展需求，再布局新建3至5家省級創新創業共同體、30家省技術創新中心、2至3家省臨床醫學研究中心。同時，將發揮現有平台載體作用，加快中科院濟南科創城、中科院海洋大科學中心、中國海洋工程研究院（青島）、未來網路研究院、量子國家實驗室濟南基地等建設。

在培優做強 科技 創新主力軍方面，近年來，隨著山東創新主體不斷壯大。2021年山東全省 科技 型中小企業入庫達到2.89萬家，居全國第三位；高新企業技術達到20180家，增幅超過了38.2%。

唐波表示，下一步將圍繞四個方面，加大創新主體培育。一是著力加強孵化載體建設。聚焦專業化、平台化、一體化，開展鏈式孵化載體體系建設試點。加強孵化載體績效管理，評選50家左右的品牌孵化載體。依託省級以上高新區等創新載體，新建一批開放式大學 科技 園，依據建設發展績效，給予每家省級開放式大學 科技 園最高1000萬元獎補。二是著力壯大 科技 型企業隊伍。完善 科技 型企業梯次培育政策體系，打造 科技 型企業培育升級版，力爭 科技 型中小企業達到3萬家，高新技術企業達到2.3萬家，培育 科技 領軍企業200家。三是著力提升企業技術創新能力。實施中小企業創新能力提升工程，支持2000家左右 科技 型中小企業加速 科技 成果轉化。加快建設省級 科技 創新公共服務平台，為山東全省企業提供增值服務，推動 科技 創新資源共享。四是著力提高 科技 金融服務能力。推動「創新創業共同體驗」活動常態化，完善「數據增信+產業信任」金融創新模式。支持金融投資機構建立適合 科技 成果特點的資產評估方法、金融產品和服務。強化 科技 保險保障，對 科技 型企業購買的產品研發責任、關鍵研發設備、創新產品質量等 科技 保險產品的保費，按照一定比例進行補貼。

㈦ 大數據核心技術有哪些

大數據技術的體系龐大且復雜，基礎的技術包含數據的採集、數據預處理、分布式存儲、NoSQL資料庫、數據倉庫、機器學習、並行計算、可視化等各種技術范疇和不同的技術層面。首先給出一個通用化的大數據處理框架，主要分為下面幾個方面：數據採集與預處理、數據存儲、數據清洗、數據查詢分析和數據可視化。

一、數據採集與預處理

對於各種來源的數據，包括移動互聯網數據、社交網路的數據等，這些結構化和非結構化的海量數據是零散的，也就是所謂的數據孤島，此時的這些數據並沒有什麼意義，數據採集就是將這些數據寫入數據倉庫中，把零散的數據整合在一起，對這些數據綜合起來進行分析。數據採集包括文件日誌的採集、資料庫日誌的採集、關系型資料庫的接入和應用程序的接入等。在數據量比較小的時候，可以寫個定時的腳本將日誌寫入存儲系統，但隨著數據量的增長，這些方法無法提供數據安全保障，並且運維困難，需要更強壯的解決方案。

Flume NG作為實時日誌收集系統，支持在日誌系統中定製各類數據發送方，用於收集數據，同時，對數據進行簡單處理，並寫到各種數據接收方(比如文本，HDFS，Hbase等)。Flume NG採用的是三層架構：Agent層，Collector層和Store層，每一層均可水平拓展。其中Agent包含Source，Channel和 Sink，source用來消費（收集）數據源到channel組件中，channel作為中間臨時存儲，保存所有source的組件信息，sink從channel中讀取數據，讀取成功之後會刪除channel中的信息。

NDC，Netease Data Canal，直譯為網易數據運河系統，是網易針對結構化資料庫的數據實時遷移、同步和訂閱的平台化解決方案。它整合了網易過去在數據傳輸領域的各種工具和經驗，將單機資料庫、分布式資料庫、OLAP系統以及下游應用通過數據鏈路串在一起。除了保障高效的數據傳輸外，NDC的設計遵循了單元化和平台化的設計哲學。

Logstash是開源的伺服器端數據處理管道，能夠同時從多個來源採集數據、轉換數據，然後將數據發送到您最喜歡的 「存儲庫」 中。一般常用的存儲庫是Elasticsearch。Logstash 支持各種輸入選擇，可以在同一時間從眾多常用的數據來源捕捉事件，能夠以連續的流式傳輸方式，輕松地從您的日誌、指標、Web 應用、數據存儲以及各種 AWS 服務採集數據。

Sqoop，用來將關系型資料庫和Hadoop中的數據進行相互轉移的工具，可以將一個關系型資料庫(例如Mysql、Oracle)中的數據導入到Hadoop(例如HDFS、Hive、Hbase)中，也可以將Hadoop(例如HDFS、Hive、Hbase)中的數據導入到關系型資料庫(例如Mysql、Oracle)中。Sqoop 啟用了一個 MapRece 作業（極其容錯的分布式並行計算）來執行任務。Sqoop 的另一大優勢是其傳輸大量結構化或半結構化數據的過程是完全自動化的。

流式計算是行業研究的一個熱點，流式計算對多個高吞吐量的數據源進行實時的清洗、聚合和分析，可以對存在於社交網站、新聞等的數據信息流進行快速的處理並反饋，目前大數據流分析工具有很多，比如開源的strom，spark streaming等。

Strom集群結構是有一個主節點（nimbus）和多個工作節點（supervisor）組成的主從結構，主節點通過配置靜態指定或者在運行時動態選舉，nimbus與supervisor都是Storm提供的後台守護進程，之間的通信是結合Zookeeper的狀態變更通知和監控通知來處理。nimbus進程的主要職責是管理、協調和監控集群上運行的topology（包括topology的發布、任務指派、事件處理時重新指派任務等）。supervisor進程等待nimbus分配任務後生成並監控worker（jvm進程）執行任務。supervisor與worker運行在不同的jvm上，如果由supervisor啟動的某個worker因為錯誤異常退出（或被kill掉），supervisor會嘗試重新生成新的worker進程。

當使用上游模塊的數據進行計算、統計、分析時，就可以使用消息系統，尤其是分布式消息系統。Kafka使用Scala進行編寫，是一種分布式的、基於發布/訂閱的消息系統。Kafka的設計理念之一就是同時提供離線處理和實時處理,以及將數據實時備份到另一個數據中心，Kafka可以有許多的生產者和消費者分享多個主題，將消息以topic為單位進行歸納；Kafka發布消息的程序稱為procer，也叫生產者，預訂topics並消費消息的程序稱為consumer，也叫消費者；當Kafka以集群的方式運行時，可以由一個服務或者多個服務組成，每個服務叫做一個broker，運行過程中procer通過網路將消息發送到Kafka集群，集群向消費者提供消息。Kafka通過Zookeeper管理集群配置，選舉leader，以及在Consumer Group發生變化時進行rebalance。Procer使用push模式將消息發布到broker，Consumer使用pull模式從broker訂閱並消費消息。Kafka可以和Flume一起工作，如果需要將流式數據從Kafka轉移到hadoop，可以使用Flume代理agent，將Kafka當做一個來源source，這樣可以從Kafka讀取數據到Hadoop。

Zookeeper是一個分布式的，開放源碼的分布式應用程序協調服務，提供數據同步服務。它的作用主要有配置管理、名字服務、分布式鎖和集群管理。配置管理指的是在一個地方修改了配置，那麼對這個地方的配置感興趣的所有的都可以獲得變更，省去了手動拷貝配置的繁瑣，還很好的保證了數據的可靠和一致性，同時它可以通過名字來獲取資源或者服務的地址等信息，可以監控集群中機器的變化，實現了類似於心跳機制的功能。

二、數據存儲

Hadoop作為一個開源的框架，專為離線和大規模數據分析而設計，HDFS作為其核心的存儲引擎，已被廣泛用於數據存儲。

HBase，是一個分布式的、面向列的開源資料庫，可以認為是hdfs的封裝，本質是數據存儲、NoSQL資料庫。HBase是一種Key/Value系統，部署在hdfs上，克服了hdfs在隨機讀寫這個方面的缺點，與hadoop一樣，Hbase目標主要依靠橫向擴展，通過不斷增加廉價的商用伺服器，來增加計算和存儲能力。

Phoenix，相當於一個Java中間件，幫助開發工程師能夠像使用JDBC訪問關系型資料庫一樣訪問NoSQL資料庫HBase。

Yarn是一種Hadoop資源管理器，可為上層應用提供統一的資源管理和調度，它的引入為集群在利用率、資源統一管理和數據共享等方面帶來了巨大好處。Yarn由下面的幾大組件構成：一個全局的資源管理器ResourceManager、ResourceManager的每個節點代理NodeManager、表示每個應用的Application以及每一個ApplicationMaster擁有多個Container在NodeManager上運行。

Mesos是一款開源的集群管理軟體，支持Hadoop、ElasticSearch、Spark、Storm 和Kafka等應用架構。

Redis是一種速度非常快的非關系資料庫，可以存儲鍵與5種不同類型的值之間的映射，可以將存儲在內存的鍵值對數據持久化到硬碟中，使用復制特性來擴展性能，還可以使用客戶端分片來擴展寫性能。

Atlas是一個位於應用程序與MySQL之間的中間件。在後端DB看來，Atlas相當於連接它的客戶端，在前端應用看來，Atlas相當於一個DB。Atlas作為服務端與應用程序通訊，它實現了MySQL的客戶端和服務端協議，同時作為客戶端與MySQL通訊。它對應用程序屏蔽了DB的細節，同時為了降低MySQL負擔，它還維護了連接池。Atlas啟動後會創建多個線程，其中一個為主線程，其餘為工作線程。主線程負責監聽所有的客戶端連接請求，工作線程只監聽主線程的命令請求。

Ku是圍繞Hadoop生態圈建立的存儲引擎，Ku擁有和Hadoop生態圈共同的設計理念，它運行在普通的伺服器上、可分布式規模化部署、並且滿足工業界的高可用要求。其設計理念為fast analytics on fast data。作為一個開源的存儲引擎，可以同時提供低延遲的隨機讀寫和高效的數據分析能力。Ku不但提供了行級的插入、更新、刪除API，同時也提供了接近Parquet性能的批量掃描操作。使用同一份存儲，既可以進行隨機讀寫，也可以滿足數據分析的要求。Ku的應用場景很廣泛，比如可以進行實時的數據分析，用於數據可能會存在變化的時序數據應用等。

在數據存儲過程中，涉及到的數據表都是成千上百列，包含各種復雜的Query，推薦使用列式存儲方法，比如parquent,ORC等對數據進行壓縮。Parquet 可以支持靈活的壓縮選項，顯著減少磁碟上的存儲。

三、數據清洗

MapRece作為Hadoop的查詢引擎，用於大規模數據集的並行計算，」Map（映射）」和」Rece（歸約）」，是它的主要思想。它極大的方便了編程人員在不會分布式並行編程的情況下，將自己的程序運行在分布式系統中。

隨著業務數據量的增多，需要進行訓練和清洗的數據會變得越來越復雜，這個時候就需要任務調度系統，比如oozie或者azkaban，對關鍵任務進行調度和監控。

Oozie是用於Hadoop平台的一種工作流調度引擎，提供了RESTful API介面來接受用戶的提交請求(提交工作流作業)，當提交了workflow後，由工作流引擎負責workflow的執行以及狀態的轉換。用戶在HDFS上部署好作業(MR作業)，然後向Oozie提交Workflow，Oozie以非同步方式將作業(MR作業)提交給Hadoop。這也是為什麼當調用Oozie 的RESTful介面提交作業之後能立即返回一個JobId的原因，用戶程序不必等待作業執行完成（因為有些大作業可能會執行很久(幾個小時甚至幾天)）。Oozie在後台以非同步方式，再將workflow對應的Action提交給hadoop執行。

Azkaban也是一種工作流的控制引擎，可以用來解決有多個hadoop或者spark等離線計算任務之間的依賴關系問題。azkaban主要是由三部分構成：Relational Database，Azkaban Web Server和Azkaban Executor Server。azkaban將大多數的狀態信息都保存在MySQL中，Azkaban Web Server提供了Web UI，是azkaban主要的管理者，包括project的管理、認證、調度以及對工作流執行過程中的監控等；Azkaban Executor Server用來調度工作流和任務，記錄工作流或者任務的日誌。

流計算任務的處理平台Sloth，是網易首個自研流計算平台，旨在解決公司內各產品日益增長的流計算需求。作為一個計算服務平台，其特點是易用、實時、可靠，為用戶節省技術方面（開發、運維）的投入，幫助用戶專注於解決產品本身的流計算需求。

四、數據查詢分析

Hive的核心工作就是把SQL語句翻譯成MR程序，可以將結構化的數據映射為一張資料庫表，並提供 HQL(Hive SQL)查詢功能。Hive本身不存儲和計算數據，它完全依賴於HDFS和MapRece。可以將Hive理解為一個客戶端工具，將SQL操作轉換為相應的MapRece jobs，然後在hadoop上面運行。Hive支持標準的SQL語法，免去了用戶編寫MapRece程序的過程，它的出現可以讓那些精通SQL技能、但是不熟悉MapRece 、編程能力較弱與不擅長Java語言的用戶能夠在HDFS大規模數據集上很方便地利用SQL 語言查詢、匯總、分析數據。

Hive是為大數據批量處理而生的，Hive的出現解決了傳統的關系型資料庫(MySql、Oracle)在大數據處理上的瓶頸 。Hive 將執行計劃分成map->shuffle->rece->map->shuffle->rece…的模型。如果一個Query會被編譯成多輪MapRece，則會有更多的寫中間結果。由於MapRece執行框架本身的特點，過多的中間過程會增加整個Query的執行時間。在Hive的運行過程中，用戶只需要創建表，導入數據，編寫SQL分析語句即可。剩下的過程由Hive框架自動的完成。

Impala是對Hive的一個補充，可以實現高效的SQL查詢。使用Impala來實現SQL on Hadoop，用來進行大數據實時查詢分析。通過熟悉的傳統關系型資料庫的SQL風格來操作大數據，同時數據也是可以存儲到HDFS和HBase中的。Impala沒有再使用緩慢的Hive+MapRece批處理，而是通過使用與商用並行關系資料庫中類似的分布式查詢引擎（由Query Planner、Query Coordinator和Query Exec Engine三部分組成），可以直接從HDFS或HBase中用SELECT、JOIN和統計函數查詢數據，從而大大降低了延遲。Impala將整個查詢分成一執行計劃樹，而不是一連串的MapRece任務，相比Hive沒了MapRece啟動時間。

Hive 適合於長時間的批處理查詢分析，而Impala適合於實時互動式SQL查詢，Impala給數據人員提供了快速實驗，驗證想法的大數據分析工具，可以先使用Hive進行數據轉換處理，之後使用Impala在Hive處理好後的數據集上進行快速的數據分析。總的來說：Impala把執行計劃表現為一棵完整的執行計劃樹，可以更自然地分發執行計劃到各個Impalad執行查詢，而不用像Hive那樣把它組合成管道型的map->rece模式，以此保證Impala有更好的並發性和避免不必要的中間sort與shuffle。但是Impala不支持UDF，能處理的問題有一定的限制。

Spark擁有Hadoop MapRece所具有的特點，它將Job中間輸出結果保存在內存中，從而不需要讀取HDFS。Spark 啟用了內存分布數據集，除了能夠提供互動式查詢外，它還可以優化迭代工作負載。Spark 是在 Scala 語言中實現的，它將 Scala 用作其應用程序框架。與 Hadoop 不同，Spark 和 Scala 能夠緊密集成，其中的 Scala 可以像操作本地集合對象一樣輕松地操作分布式數據集。

Nutch 是一個開源Java 實現的搜索引擎。它提供了我們運行自己的搜索引擎所需的全部工具，包括全文搜索和Web爬蟲。

Solr用Java編寫、運行在Servlet容器（如Apache Tomcat或Jetty）的一個獨立的企業級搜索應用的全文搜索伺服器。它對外提供類似於Web-service的API介面，用戶可以通過http請求，向搜索引擎伺服器提交一定格式的XML文件，生成索引；也可以通過Http Get操作提出查找請求，並得到XML格式的返回結果。

Elasticsearch是一個開源的全文搜索引擎，基於Lucene的搜索伺服器，可以快速的儲存、搜索和分析海量的數據。設計用於雲計算中，能夠達到實時搜索，穩定，可靠，快速，安裝使用方便。

還涉及到一些機器學習語言，比如，Mahout主要目標是創建一些可伸縮的機器學習演算法，供開發人員在Apache的許可下免費使用；深度學習框架Caffe以及使用數據流圖進行數值計算的開源軟體庫TensorFlow等，常用的機器學習演算法比如，貝葉斯、邏輯回歸、決策樹、神經網路、協同過濾等。

五、數據可視化

對接一些BI平台，將分析得到的數據進行可視化，用於指導決策服務。主流的BI平台比如，國外的敏捷BI Tableau、Qlikview、PowrerBI等，國內的SmallBI和新興的網易有數（可點擊這里免費試用）等。

在上面的每一個階段，保障數據的安全是不可忽視的問題。

基於網路身份認證的協議Kerberos，用來在非安全網路中，對個人通信以安全的手段進行身份認證，它允許某實體在非安全網路環境下通信，向另一個實體以一種安全的方式證明自己的身份。

控制許可權的ranger是一個Hadoop集群許可權框架，提供操作、監控、管理復雜的數據許可權，它提供一個集中的管理機制，管理基於yarn的Hadoop生態圈的所有數據許可權。可以對Hadoop生態的組件如Hive，Hbase進行細粒度的數據訪問控制。通過操作Ranger控制台，管理員可以輕松的通過配置策略來控制用戶訪問HDFS文件夾、HDFS文件、資料庫、表、欄位許可權。這些策略可以為不同的用戶和組來設置，同時許可權可與hadoop無縫對接。

㈧ 2022年山東新發展,求變之路,求新之路有哪些

通過查詢相關資料顯示，2022年山東新發展,求變之路,求新之路有：
1、科技研發創新方面，突出關鍵核心技術攻堅、平台賦能、發揮企業創新主體作用和優化創新創業環境；2022年省級科技創新發展資金增長10%，全社會研發經費投入增長10%以上。
2、人才引育創新方面，加強重點人才隊伍引育和人才自主培養，支持各類人才發揮作用，力爭新增國家級省級領軍人才1000名左右。
3、營商環境創新方面，著力優化政務環境、市場環境、要素環境、人文環境、法治環境、服務環境，力爭在全國第一方陣中持續爭先進位。
4、數字變革創新方面，突出治理方式、生產方式、生活方式數字變革，強化數字變革基礎支撐，2022年數字經濟總量增幅超過11%。
5、產業生態創新方面，構建更加安全完整的產業鏈、創新鏈、供應鏈，培育更加協同的產業集群，2022年130個「雁陣形」產業集群規模達到6.3萬億元，200家領軍企業營業收入突破2.3萬億元。
6、要素保障創新方面，創新能耗、土地、環境容量、資金、數據等要素配置方式，為經濟社會高質量發展提供強力支撐。
7、民生改善創新方面，深入實施重點群體保障、居民就業增收、教育均衡發展、群眾就醫服務、城鎮生活條件、農村人居環境等「六項提升行動」。
8、風險防控創新方面，堅決守好「一排底線」，有效防範和化解各類風險隱患。
9、文化宣傳創新方面，打造文明交流互鑒新高地，打造文化活態傳承新模式，探索文旅融合發展新路徑，構建宣傳輿論引導新格局，推動文化強省建設實現新突破。
10、推進落實創新方面，完善「四進」機制、督查機制、考核機制，建立全鏈條閉環式推進落實體系。

㈨ 打造山東製造業領跑新優勢

繼中央經濟工作會議提出「提升製造業核心競爭力」後，2022年政府工作報告首次強調，要「增強製造業核心競爭力」。與去年「保持製造業比重基本穩定」的表述相比，要求更高、方向更明。

當前，我國製造業面臨的環境正發生深刻變化：產業鏈供應鏈穩定受到挑戰，提高產業鏈韌性、加強產業鏈安全的重要性日益凸顯；資源環境約束趨緊，「雙碳」目標下亟須綠色轉型；供給側與需求側適配性不高，傳統的管理模式、生產方式無法滿足快速的市場變化。此外，還面臨要素成本上升、落後產能過剩、全要素生產率提升乏力等一系列問題，製造業發展亟待破困境、謀突圍。

數字化轉型能推動資源要素快捷流動、市場主體加速融合，促進製造業生產、組織和服務方式系統性變革，不僅能幫助製造業有效應對挑戰，也有利於推動傳統製造業「百年老樹開新花」，為高質量發展注入新動能，助力經濟提質增效和轉型升級，是我國製造業增強核心競爭力、提升產業鏈供應鏈現代化水平、實現高質量發展的重要方向。

「山東製造」加快數字化轉型既有深厚基礎、又有巨大潛力

近年來，我國製造業數字化轉型呈現出強大發展活力、巨大發展潛力，創新活動融合發展新模式蓬勃興起，智能製造已從理念普及、試點示範進入深化應用、全面推廣階段，形成了試點示範引領、供需兩端發力、線面復制推廣、多方協同推進的良好局面。

錨定製造業數字化轉型重大方向，我國製造業大省大市紛紛制定政策加快推動數字賦能普及深化。近年來，我省藉助新一代信息技術與製造業的深度融合，構建數字化、網路化、智能化新型基礎設施和全新工業生態，製造業數字化賦能成效逐步顯現、實力更加彰顯。目前，山東信息化與工業化融合水平全國第二，多個項目成為全國標桿。數字化成為製造業升級改造、賦能經濟高質量發展的重要引擎。

作為全國工業門類最為齊全、基礎最為雄厚、結構最為完善、配套最為完備的省份之一，在這場全球製造體系的劇烈變革中，「山東製造」完全有能力、有實力「領跑」全國。一方面，作為工業互聯網落地的重點行業，我省高端裝備製造業有雄厚的產業基礎。全省已累計培育省級「雁陣形」高端裝備製造產業集群11個，軌道交通裝備、智能家電2個產業集群入選國家先進製造業集群。2021年，全省規模以上裝備製造業企業9688家，實現營業收入2.4萬億元，居全國第四位，其中高端裝備製造業營業收入達到1萬億元，增加值占裝備工業比重達到46.4%。這個「萬億行業」，隨著國家級互聯網骨幹直連點、國家製造業創新中心等一大批新平台載體落戶，高端裝備產業數字化賦能成效逐步顯現，奠定了我省智能製造能力成熟度高的基石。另一方面，作為數字化轉型的主力軍，我省中小企業創新呈現蓬勃發展態勢。目前，我省已累計培育省級「專精特新」中小企業3424家、瞪羚企業1140家、獨角獸企業20家；累計培育製造業單項冠軍企業557家，這些以「專精特新」為代表的高 科技 、高成長性中小企業，包袱小、理念新、更具靈活性和應變力，也更願意擁抱數字化轉型，它們的崛起成為我省緊抓新機遇、培育新業態、發展新經濟的重要有生力量。

「不會轉、不敢轉、不能轉」成為我省企業數字化轉型的難點、痛點

當前，我省製造業數字化轉型已由示範應用進入普及深化時期，但總體還處於 探索 階段。同時，很多企業在理解認知、具體實踐等方面，還存在方向不明晰、信心不充足、資金不充裕等問題，「不會轉、不敢轉、不能轉」，成為我省企業數字化轉型的難點、痛點。具體表現為以下幾個方面。

對工業互聯網存在認知偏差。工業互聯網作為以數字化、網路化、智能化為主要特徵的新工業革命的關鍵基礎設施，是國家重點發展的新基建七大領域之一。但我省部分基層部門和企業發展理念相對滯後，對工業互聯網的認識理解、實施路徑、發展方向等存在認知偏差。從政府層面看，不少基層幹部對工業互聯網的理解簡單化、碎片化，沒有深刻認識到工業互聯網對生產、組織形式和商業範式進行革新的巨大機遇。從企業層面看，不少企業對工業互聯網的認識，仍停留在買自動化設備、上ERP（企業資源管理系統）和MES（企業生產信息化管理系統）軟體層面，在打通和利用設計、開發、生產、銷售等全流程數據方面還有較大差距。

網路基礎與平台建設仍需加強。一是標識解析節點建設需加快進度。標識解析節點是工業互聯網的「數據基石」，屬於國家戰略資源。目前，國家頂級節點已完成布局，分別在北京、上海、重慶、廣州、武漢建5個頂級節點；二級節點建設正在推進，廣東、江蘇等省均已出台財政獎補政策，已分別建成30個、20個二級節點，而我省僅建成5個、在建6個。我省必須牢牢抓住二級節點建設的窗口期，否則相關行業企業可能在行業數據標准、數據應用等方面受制於人。二是網路基礎方面，「5G+工業互聯網」場景應用不足。5G時代最大的「藍海」在工業互聯網，未來5G應用將有80%用於物聯網特別是工業互聯網。但我省現有5G應用超60%在生活消費領域，亟須向生產製造領域滲透。三是平台建設及服務能力亟待提高。行業平台對掌控行業標准制定權、話語權具有重要作用。我省主要工業互聯網平台先發優勢已不明顯。2020年，廣東、浙江「雙跨」平台數量由2018年的1家，分別增加到4家和2家，而我省只有海爾卡奧斯和浪潮雲洲2家，且我省行業平台覆蓋面不廣、帶動力不強，具有行業和區域影響力的特色型、專業型平台還比較缺乏。據中國工業互聯網研究院發布的《工業互聯網發展應用指數白皮書（2020年）》，我省在全國工業互聯網發展基礎指標排名中僅排第16位。同時，工業龍頭企業建平台積極性不高、「不願建」問題較突出。因目前多數平台尚未 探索 出市場化盈利模式，導致龍頭企業建平台的意願和動力不強。

企業數字化改造存在障礙。企業尤其是中小企業普遍存在「三不」顧慮：「不會轉」，即轉型基礎薄弱、人才欠缺；「不敢轉」，即企業信心不足，投資意願下降；「不能轉」，即企業轉型成本高，難以持續投入。我省企業數字化改造方面還存在三個方面問題。一是產業結構偏「重」，主導產業改造難度較大。我省與廣東、江蘇同為製造業大省，但產業結構差別較大，我省是冶金、化工等產業大省，此類企業塊頭大、工藝復雜、設備繁多，數字化改造難度更大。二是改造凸顯「個性化」，加大數字化改造難度。萬騰電子是山東省內從事數字化改造、智能工廠建設等領域的主要服務商之一，企業反映在承接數字化改造過程中，不僅不同行業有不同的改造路徑，甚至同行業不同企業的改造方案也無法完全復制，更需要「個性化定製」。我省工業行業門類齊全、細分領域眾多的「優勢」，在一定程度上成了數字化改造的「劣勢」。三是安全方面顧慮多，影響改造積極性。大多數企業擔心接入其他企業搭建的工業互聯網平台後，企業的生產數據、客戶關系等商業秘密被泄露，這方面顧慮成為當前企業「不敢轉」的主要障礙。

此外，還存在數字化關鍵核心技術不能自主、復合型人才短缺、業務系統向雲端遷移難度較大等問題，客觀上對數字經濟與實體經濟融合形成一定掣肘。

打造山東製造業領跑新優勢

著力轉理念、強基礎、建平台，構建數字化轉型的強有力支撐。加大宣傳力度，提升政府幹部和企業對數字化轉型迫切性、重要性的認識。發揮工業互聯網平台和龍頭骨幹企業連接廣泛、示範性強優勢，建設廣覆蓋、高效率、安全穩定運行的數字基礎設施。加快建設「中國算谷」，提升對數字產業的基礎支撐能力。支持龍頭企業採用「平台+節點」模式加快布局標識解析二級節點，力爭優勢行業全覆蓋。加快形成以「雙跨」平台為核心的緊密型平台體系。出台「雙跨」平台專門扶持政策，支持卡奧斯和浪潮雲洲與行業龍頭企業合作建設行業平台、專業平台，鼓勵現有平台接入「雙跨」平台。支持發展較好行業平台升級為「雙跨」平台，力爭用3年時間，在全省打造5家「雙跨」平台。 探索 建設省工業互聯網綜合服務平台和省級工業互聯網數據中心，組織各類平台有序接入。推動「5G 垂直行業」「互聯網 垂直行業」等領域突破與融合，引導以5G、IPv6、工業無線等技術和新型工業設備，改造升級企業內網，實現「車間互通、設備互聯」。加速企業數字化變革，逐步建立數字化管理模式，加速生產、消費、服務等全鏈條、全要素的智能化升級。

聚焦整行業、整鏈條、整園區，提升產業鏈供應鏈的現代化水平。分行業、分步驟開展數字化製造普及、網路化製造示範和智能化製造 探索 。整行業推進，著力點在推動典型場景在行業普及應用。「一業一庫」建立典型應用場景、優秀應用產品庫，形成標准化推廣應用指南。通過政府購買服務，支持數字化轉型服務商對企業免費診斷，普及應用典型方案。實施國有企業數字賦能專項行動，在化工制葯、信息技術、能源交通等國有資本優勢突出行業，培育10個以上專業平台。依託全省重點產業集群，進行細分領域試點，幫助企業解決智能化改造成本過高的難題。細分領域的產業集群，其產品及工藝流程很相似，一旦實現標准化，智能裝備和方案價格會大幅降低，特別在智能軟體方面，邊際成本幾乎為零。整鏈條推進，著力點在推動產業鏈供應鏈協同高效集體增效。鏈長制工作專班將推進智能改造作為重要方向，圍繞42條重點產業鏈，「一鏈一策」推動重點產業鏈供應鏈加快數字賦能，支持「鏈主」企業聯合第三方服務機構，應用信息技術打通產業鏈供應鏈，加快服務型製造等商業模式創新，開展協同創新、協同采購、協同製造、協同配送等應用，提高產業鏈協作效率和供應鏈一體化水平。對「鏈主」企業主導建設的工業互聯網平台、研發機構、質量基礎設施等，省市兩級財政根據服務企業情況給予事後獎補。整園區推進，著力點在帶動區域產業整體數字化轉型。國家級園區、省級重點園區先行示範，「一園一策」制訂個性化實施方案。組織平台企業、電信運營企業、數字化轉型服務商等成立聯合體，對園區內企業實施內外網升級和數字化改造，打通數據鏈、創新鏈、產業鏈，打造信息基礎設施完備、管理服務數字化、企業協同合作的區域經濟新增長極。

注重強技術、強服務、強設施，打造數字化轉型的良好生態鏈。發揮我省製造業數字賦能市場廣闊優勢，培育引進新產業新主體，為數字賦能提供技術、服務、設施支撐，營造良好數字生態環境。增強技術支撐，各級政府部門定期梳理企業在數字賦能中遇到的技術難題，及時推送給專業科研機構，建立穩定的技術供需對接渠道。在省級重大 科技 創新工程項目中，加大對傳統製造業數字賦能的支持，圍繞重點行業平台應用、工業機理模型、行業應用公共服務和設備數字化改造等，組織省內外企業和研發機構「揭榜掛帥」進行技術攻關。鼓勵企業開展數字化工藝創新，推動隱形生產經驗數據化、軟體化，實現工藝由黑箱式向透明式轉變。增強服務支撐，充分發揮省高端裝備產業專班作用，健全溝通協調機制，組建數字賦能咨詢顧問團隊，實施「萬名數字專員」服務行動，為中小企業提供咨詢服務。完善數字化轉型服務商遴選和評價體系，每年認定若干服務商予以重點推介。增強設施支撐。統籌發展和安全，加快工業互聯網安全技術保障平台建設。支持重點企業建設安全態勢感知和綜合防護系統，打造質量基礎設施「一站式」數字化服務平台，貫通標准質量、檢驗檢測、知識產權、品牌培育等數據，為數字賦能提供全過程質量基礎服務。

堅持新夥伴、新合作、新發展，攜手開創全方位合作共贏的新局面。堅持開放合作，加強政策、規則、標准融通，攜手打造開放、公平、非歧視的數字發展環境。深化與日本、韓國電子信息製造、智能製造、車聯網等重點領域合作，推動建立跨國技術轉移中心。積極融入黃河流域生態保護和高質量發展等國家戰略，在產業鏈對接、雙招雙引、論壇展會活動等方面加強與黃河流域、京津冀、長三角等區域合作。以「工業互聯網 雙碳」為方向，聚焦鋼鐵、有色金屬、石化、化工、建材等重點行業， 探索 形成智能製造助力綠色轉型升級新路徑。實施「智能製造生態合作夥伴計劃」，分批次建立《山東省智能製造生態合作夥伴目錄》，定期開展項目、人才、融資需求對接與示範項目推廣。開展「智能製造夥伴計劃」，匯聚政府夥伴、需求夥伴、服務夥伴、協同夥伴四大合作夥伴提供場景開放、供需對接、評估診斷等服務，助力製造業智能化改造和中小企業數字化轉型。

（作者系山東省宏觀經濟研究院研究員、省高層次人才發展促進會 科技 副職專委會主任委員）