山东核心技术有哪些

㈠ 山东大学齐鲁医院健康管理中心有什么服务团队它有哪些核心技术

安东大学几路医院？健康管理中心有什么服务团队？他有哪些和声基础？这个山东大学齐鲁医院健康管理中心有什么夫妇船对它有哪些分身技术？所以说这个山洞医院健康管理中心的服务全都有各种各样的黑森汽车管理东升有好多夫妇团队的这个，几人这个健康管理东西。

㈡ 世界首个电磁橇设施在山东济南成功运行，给当地发展带来哪些积极影响

世界首个电磁橇设施在山东济南成功运行，对吨位及以上物体的最大推进速度可达1030公里/小时，创造了世界大质量超高速电磁推进技术的最高速度纪录。高速地面交通、航空飞机等先进高速装备的研发，必须解决复杂动态过程下的空气动力学、高强度先进材料、高速测控等一系列科技问题。采用电磁推进技术建造的电磁台车具有推力大、响应快、控制准确等突出优点，可为解决上述问题提供重要的试验手段。世界上第一个电磁雪橇设施位于山东省济南市。

㈢ 中国哪些核心技术领先世界

激光技术、建桥技术、特高压输电技术、中国光纤技术、中国稀土分离加工技术等。
核心技术是那些可以打开多种不同类型产品潜在市场大门的技术，毕竟企业最终交付给客户的是具体产品，而非单纯的技术模块，所以核心技术支撑的产品领域也直接决定了核心技术的最终价值，发展"未来的核心技术"，也是硅谷许多创业公司的成功之道;中星微电子通过在数字多媒体芯片技术方面的突破获得巨大的成功，数字多媒体芯片技术具体在众多"眼球行业"有广泛的应用，具体从移动数字影像产业到数码相机、宽带数字多媒体通信、数字高清晰电视，这是一个产值达数十亿美元的巨大的产业，而群雄纷争，尚无霸主。

㈣ 电磁橇设施在山东济南成功运行，它具有什么样的领先技术呢

该项目是中科院济南科创城齐鲁中科电工先进电磁驱动技术研究院承担的重大创新项目，它可以将吨级及以上物体最高加速到1030公里的时速。该项目创造了大质量超高速电磁推进技术的世界最高速度纪录。同时，高速大推力直线电机、百兆瓦级宽频变频供电等五大关键核心技术达到世界领先水平。高速地面交通、航空飞行器等高速先进装备的研发，必须解决复杂动态过程下的空气动力学、高强度先进材料、高速测控等一系列科学技术问题。采用电磁推进技术建造的电磁橇设施，具有推力大、响应快、精确可控等突出优势，可以为上述问题的解决提供重要的测试手段。

㈤ 举国之力要攻关的“关键核心技术”，到底是哪些

举国之力要攻关的“关键核心技术”有很多，但是比较紧迫的大概有以下几个，如果能更快更好的解决，可能就可能将更好的促进我国经济发展和科技进步了。

1、芯片相关技术

现在，我国最紧迫的“关键核心技术”主要是芯片产业相关技术。现在我国在芯片上遭遇了美国的打压，华为等企业不能在获得先进芯片，芯片生产企业也不能获得EUV光刻机等先进芯片生产设备。

而现在我国大概已经拥有了拖走卫星的技术，而且未来可能还需要更多的太空技术来支持，比如探索月球，甚至在月球采矿开采氦三等，或者是探索火星等地方，这些都需要更先进的太空技术等等。因此，我国也需要在太空技术等方面取得更多的突破，从而更好地为我国经济发展奠定更坚实的基础。

㈥ 2022年山东省级科技创新发展资金将达145亿 部分奖补高达1000万

发布会上，唐波介绍，2022年山东省级 科技 创新发展资金要在2021年基础上再增长10%，达到145亿。重点做到三个聚焦强化：一是聚焦强化基础研究策源能力，山东计划启动省基础研究十年行动，围绕新一代信息技术、新材料、新能源、生物医药、碳中和、海洋科学等领域，组织实施一批重大基础研究项目。二是聚焦强化产业关键技术攻关，梳理了“十强”产业关键核心技术问题清单，在生物医药、高端装备、新材料、氢能等领域，组织实施100项左右重大 科技 创新工程项目，实行“工作项目化、项目清单化、清单责任化”推进，加快突破一批“卡脖子”技术。三是聚焦推动 科技 赋能产业发展，在公共安全、高端芯片、智慧农业等领域，再启动一批“技术攻关+产业化应用”重大 科技 示范工程。实施新旧动能转换重大产业攻关，对已突破“卡脖子”技术，转向大规模产业化的优质项目进行全要素赋能支持。充分发挥产研院、高等院、能源院作用，对建设以来的成效进行全面评估评价，催生重大科研成果，解决产业发展难题。

唐波提到，下一步，山东将对新升级的国家级创新平台，符合条件的、省级 科技 创新发展资金给予1000万元经费支持。另一方面也要培育一批国家战略 科技 后备力量。出台支持省实验室建设发展的若干措施，在高标准建设现有6家省实验室的基础上，再新启动4家省实验室建设。优化整合农业、医药卫生等领域省重点实验室，在前沿交叉学科新建省重点实验室20家。聚焦山东省“十强产业”重大发展需求，再布局新建3至5家省级创新创业共同体、30家省技术创新中心、2至3家省临床医学研究中心。同时，将发挥现有平台载体作用，加快中科院济南科创城、中科院海洋大科学中心、中国海洋工程研究院（青岛）、未来网络研究院、量子国家实验室济南基地等建设。

在培优做强 科技 创新主力军方面，近年来，随着山东创新主体不断壮大。2021年山东全省 科技 型中小企业入库达到2.89万家，居全国第三位；高新企业技术达到20180家，增幅超过了38.2%。

唐波表示，下一步将围绕四个方面，加大创新主体培育。一是着力加强孵化载体建设。聚焦专业化、平台化、一体化，开展链式孵化载体体系建设试点。加强孵化载体绩效管理，评选50家左右的品牌孵化载体。依托省级以上高新区等创新载体，新建一批开放式大学 科技 园，依据建设发展绩效，给予每家省级开放式大学 科技 园最高1000万元奖补。二是着力壮大 科技 型企业队伍。完善 科技 型企业梯次培育政策体系，打造 科技 型企业培育升级版，力争 科技 型中小企业达到3万家，高新技术企业达到2.3万家，培育 科技 领军企业200家。三是着力提升企业技术创新能力。实施中小企业创新能力提升工程，支持2000家左右 科技 型中小企业加速 科技 成果转化。加快建设省级 科技 创新公共服务平台，为山东全省企业提供增值服务，推动 科技 创新资源共享。四是着力提高 科技 金融服务能力。推动“创新创业共同体验”活动常态化，完善“数据增信+产业信任”金融创新模式。支持金融投资机构建立适合 科技 成果特点的资产评估方法、金融产品和服务。强化 科技 保险保障，对 科技 型企业购买的产品研发责任、关键研发设备、创新产品质量等 科技 保险产品的保费，按照一定比例进行补贴。

㈦ 大数据核心技术有哪些

大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、NoSQL数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。首先给出一个通用化的大数据处理框架，主要分为下面几个方面：数据采集与预处理、数据存储、数据清洗、数据查询分析和数据可视化。

一、数据采集与预处理

对于各种来源的数据，包括移动互联网数据、社交网络的数据等，这些结构化和非结构化的海量数据是零散的，也就是所谓的数据孤岛，此时的这些数据并没有什么意义，数据采集就是将这些数据写入数据仓库中，把零散的数据整合在一起，对这些数据综合起来进行分析。数据采集包括文件日志的采集、数据库日志的采集、关系型数据库的接入和应用程序的接入等。在数据量比较小的时候，可以写个定时的脚本将日志写入存储系统，但随着数据量的增长，这些方法无法提供数据安全保障，并且运维困难，需要更强壮的解决方案。

Flume NG作为实时日志收集系统，支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据，同时，对数据进行简单处理，并写到各种数据接收方(比如文本，HDFS，Hbase等)。Flume NG采用的是三层架构：Agent层，Collector层和Store层，每一层均可水平拓展。其中Agent包含Source，Channel和 Sink，source用来消费（收集）数据源到channel组件中，channel作为中间临时存储，保存所有source的组件信息，sink从channel中读取数据，读取成功之后会删除channel中的信息。

NDC，Netease Data Canal，直译为网易数据运河系统，是网易针对结构化数据库的数据实时迁移、同步和订阅的平台化解决方案。它整合了网易过去在数据传输领域的各种工具和经验，将单机数据库、分布式数据库、OLAP系统以及下游应用通过数据链路串在一起。除了保障高效的数据传输外，NDC的设计遵循了单元化和平台化的设计哲学。

Logstash是开源的服务器端数据处理管道，能够同时从多个来源采集数据、转换数据，然后将数据发送到您最喜欢的 “存储库” 中。一般常用的存储库是Elasticsearch。Logstash 支持各种输入选择，可以在同一时间从众多常用的数据来源捕捉事件，能够以连续的流式传输方式，轻松地从您的日志、指标、Web 应用、数据存储以及各种 AWS 服务采集数据。

Sqoop，用来将关系型数据库和Hadoop中的数据进行相互转移的工具，可以将一个关系型数据库(例如Mysql、Oracle)中的数据导入到Hadoop(例如HDFS、Hive、Hbase)中，也可以将Hadoop(例如HDFS、Hive、Hbase)中的数据导入到关系型数据库(例如Mysql、Oracle)中。Sqoop 启用了一个 MapRece 作业（极其容错的分布式并行计算）来执行任务。Sqoop 的另一大优势是其传输大量结构化或半结构化数据的过程是完全自动化的。

流式计算是行业研究的一个热点，流式计算对多个高吞吐量的数据源进行实时的清洗、聚合和分析，可以对存在于社交网站、新闻等的数据信息流进行快速的处理并反馈，目前大数据流分析工具有很多，比如开源的strom，spark streaming等。

Strom集群结构是有一个主节点（nimbus）和多个工作节点（supervisor）组成的主从结构，主节点通过配置静态指定或者在运行时动态选举，nimbus与supervisor都是Storm提供的后台守护进程，之间的通信是结合Zookeeper的状态变更通知和监控通知来处理。nimbus进程的主要职责是管理、协调和监控集群上运行的topology（包括topology的发布、任务指派、事件处理时重新指派任务等）。supervisor进程等待nimbus分配任务后生成并监控worker（jvm进程）执行任务。supervisor与worker运行在不同的jvm上，如果由supervisor启动的某个worker因为错误异常退出（或被kill掉），supervisor会尝试重新生成新的worker进程。

当使用上游模块的数据进行计算、统计、分析时，就可以使用消息系统，尤其是分布式消息系统。Kafka使用Scala进行编写，是一种分布式的、基于发布/订阅的消息系统。Kafka的设计理念之一就是同时提供离线处理和实时处理,以及将数据实时备份到另一个数据中心，Kafka可以有许多的生产者和消费者分享多个主题，将消息以topic为单位进行归纳；Kafka发布消息的程序称为procer，也叫生产者，预订topics并消费消息的程序称为consumer，也叫消费者；当Kafka以集群的方式运行时，可以由一个服务或者多个服务组成，每个服务叫做一个broker，运行过程中procer通过网络将消息发送到Kafka集群，集群向消费者提供消息。Kafka通过Zookeeper管理集群配置，选举leader，以及在Consumer Group发生变化时进行rebalance。Procer使用push模式将消息发布到broker，Consumer使用pull模式从broker订阅并消费消息。Kafka可以和Flume一起工作，如果需要将流式数据从Kafka转移到hadoop，可以使用Flume代理agent，将Kafka当做一个来源source，这样可以从Kafka读取数据到Hadoop。

Zookeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，提供数据同步服务。它的作用主要有配置管理、名字服务、分布式锁和集群管理。配置管理指的是在一个地方修改了配置，那么对这个地方的配置感兴趣的所有的都可以获得变更，省去了手动拷贝配置的繁琐，还很好的保证了数据的可靠和一致性，同时它可以通过名字来获取资源或者服务的地址等信息，可以监控集群中机器的变化，实现了类似于心跳机制的功能。

二、数据存储

Hadoop作为一个开源的框架，专为离线和大规模数据分析而设计，HDFS作为其核心的存储引擎，已被广泛用于数据存储。

HBase，是一个分布式的、面向列的开源数据库，可以认为是hdfs的封装，本质是数据存储、NoSQL数据库。HBase是一种Key/Value系统，部署在hdfs上，克服了hdfs在随机读写这个方面的缺点，与hadoop一样，Hbase目标主要依靠横向扩展，通过不断增加廉价的商用服务器，来增加计算和存储能力。

Phoenix，相当于一个Java中间件，帮助开发工程师能够像使用JDBC访问关系型数据库一样访问NoSQL数据库HBase。

Yarn是一种Hadoop资源管理器，可为上层应用提供统一的资源管理和调度，它的引入为集群在利用率、资源统一管理和数据共享等方面带来了巨大好处。Yarn由下面的几大组件构成：一个全局的资源管理器ResourceManager、ResourceManager的每个节点代理NodeManager、表示每个应用的Application以及每一个ApplicationMaster拥有多个Container在NodeManager上运行。

Mesos是一款开源的集群管理软件，支持Hadoop、ElasticSearch、Spark、Storm 和Kafka等应用架构。

Redis是一种速度非常快的非关系数据库，可以存储键与5种不同类型的值之间的映射，可以将存储在内存的键值对数据持久化到硬盘中，使用复制特性来扩展性能，还可以使用客户端分片来扩展写性能。

Atlas是一个位于应用程序与MySQL之间的中间件。在后端DB看来，Atlas相当于连接它的客户端，在前端应用看来，Atlas相当于一个DB。Atlas作为服务端与应用程序通讯，它实现了MySQL的客户端和服务端协议，同时作为客户端与MySQL通讯。它对应用程序屏蔽了DB的细节，同时为了降低MySQL负担，它还维护了连接池。Atlas启动后会创建多个线程，其中一个为主线程，其余为工作线程。主线程负责监听所有的客户端连接请求，工作线程只监听主线程的命令请求。

Ku是围绕Hadoop生态圈建立的存储引擎，Ku拥有和Hadoop生态圈共同的设计理念，它运行在普通的服务器上、可分布式规模化部署、并且满足工业界的高可用要求。其设计理念为fast analytics on fast data。作为一个开源的存储引擎，可以同时提供低延迟的随机读写和高效的数据分析能力。Ku不但提供了行级的插入、更新、删除API，同时也提供了接近Parquet性能的批量扫描操作。使用同一份存储，既可以进行随机读写，也可以满足数据分析的要求。Ku的应用场景很广泛，比如可以进行实时的数据分析，用于数据可能会存在变化的时序数据应用等。

在数据存储过程中，涉及到的数据表都是成千上百列，包含各种复杂的Query，推荐使用列式存储方法，比如parquent,ORC等对数据进行压缩。Parquet 可以支持灵活的压缩选项，显着减少磁盘上的存储。

三、数据清洗

MapRece作为Hadoop的查询引擎，用于大规模数据集的并行计算，”Map（映射）”和”Rece（归约）”，是它的主要思想。它极大的方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统中。

随着业务数据量的增多，需要进行训练和清洗的数据会变得越来越复杂，这个时候就需要任务调度系统，比如oozie或者azkaban，对关键任务进行调度和监控。

Oozie是用于Hadoop平台的一种工作流调度引擎，提供了RESTful API接口来接受用户的提交请求(提交工作流作业)，当提交了workflow后，由工作流引擎负责workflow的执行以及状态的转换。用户在HDFS上部署好作业(MR作业)，然后向Oozie提交Workflow，Oozie以异步方式将作业(MR作业)提交给Hadoop。这也是为什么当调用Oozie 的RESTful接口提交作业之后能立即返回一个JobId的原因，用户程序不必等待作业执行完成（因为有些大作业可能会执行很久(几个小时甚至几天)）。Oozie在后台以异步方式，再将workflow对应的Action提交给hadoop执行。

Azkaban也是一种工作流的控制引擎，可以用来解决有多个hadoop或者spark等离线计算任务之间的依赖关系问题。azkaban主要是由三部分构成：Relational Database，Azkaban Web Server和Azkaban Executor Server。azkaban将大多数的状态信息都保存在MySQL中，Azkaban Web Server提供了Web UI，是azkaban主要的管理者，包括project的管理、认证、调度以及对工作流执行过程中的监控等；Azkaban Executor Server用来调度工作流和任务，记录工作流或者任务的日志。

流计算任务的处理平台Sloth，是网易首个自研流计算平台，旨在解决公司内各产品日益增长的流计算需求。作为一个计算服务平台，其特点是易用、实时、可靠，为用户节省技术方面（开发、运维）的投入，帮助用户专注于解决产品本身的流计算需求。

四、数据查询分析

Hive的核心工作就是把SQL语句翻译成MR程序，可以将结构化的数据映射为一张数据库表，并提供 HQL(Hive SQL)查询功能。Hive本身不存储和计算数据，它完全依赖于HDFS和MapRece。可以将Hive理解为一个客户端工具，将SQL操作转换为相应的MapRece jobs，然后在hadoop上面运行。Hive支持标准的SQL语法，免去了用户编写MapRece程序的过程，它的出现可以让那些精通SQL技能、但是不熟悉MapRece 、编程能力较弱与不擅长Java语言的用户能够在HDFS大规模数据集上很方便地利用SQL 语言查询、汇总、分析数据。

Hive是为大数据批量处理而生的，Hive的出现解决了传统的关系型数据库(MySql、Oracle)在大数据处理上的瓶颈 。Hive 将执行计划分成map->shuffle->rece->map->shuffle->rece…的模型。如果一个Query会被编译成多轮MapRece，则会有更多的写中间结果。由于MapRece执行框架本身的特点，过多的中间过程会增加整个Query的执行时间。在Hive的运行过程中，用户只需要创建表，导入数据，编写SQL分析语句即可。剩下的过程由Hive框架自动的完成。

Impala是对Hive的一个补充，可以实现高效的SQL查询。使用Impala来实现SQL on Hadoop，用来进行大数据实时查询分析。通过熟悉的传统关系型数据库的SQL风格来操作大数据，同时数据也是可以存储到HDFS和HBase中的。Impala没有再使用缓慢的Hive+MapRece批处理，而是通过使用与商用并行关系数据库中类似的分布式查询引擎（由Query Planner、Query Coordinator和Query Exec Engine三部分组成），可以直接从HDFS或HBase中用SELECT、JOIN和统计函数查询数据，从而大大降低了延迟。Impala将整个查询分成一执行计划树，而不是一连串的MapRece任务，相比Hive没了MapRece启动时间。

Hive 适合于长时间的批处理查询分析，而Impala适合于实时交互式SQL查询，Impala给数据人员提供了快速实验，验证想法的大数据分析工具，可以先使用Hive进行数据转换处理，之后使用Impala在Hive处理好后的数据集上进行快速的数据分析。总的来说：Impala把执行计划表现为一棵完整的执行计划树，可以更自然地分发执行计划到各个Impalad执行查询，而不用像Hive那样把它组合成管道型的map->rece模式，以此保证Impala有更好的并发性和避免不必要的中间sort与shuffle。但是Impala不支持UDF，能处理的问题有一定的限制。

Spark拥有Hadoop MapRece所具有的特点，它将Job中间输出结果保存在内存中，从而不需要读取HDFS。Spark 启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。Spark 是在 Scala 语言中实现的，它将 Scala 用作其应用程序框架。与 Hadoop 不同，Spark 和 Scala 能够紧密集成，其中的 Scala 可以像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集。

Nutch 是一个开源Java 实现的搜索引擎。它提供了我们运行自己的搜索引擎所需的全部工具，包括全文搜索和Web爬虫。

Solr用Java编写、运行在Servlet容器（如Apache Tomcat或Jetty）的一个独立的企业级搜索应用的全文搜索服务器。它对外提供类似于Web-service的API接口，用户可以通过http请求，向搜索引擎服务器提交一定格式的XML文件，生成索引；也可以通过Http Get操作提出查找请求，并得到XML格式的返回结果。

Elasticsearch是一个开源的全文搜索引擎，基于Lucene的搜索服务器，可以快速的储存、搜索和分析海量的数据。设计用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。

还涉及到一些机器学习语言，比如，Mahout主要目标是创建一些可伸缩的机器学习算法，供开发人员在Apache的许可下免费使用；深度学习框架Caffe以及使用数据流图进行数值计算的开源软件库TensorFlow等，常用的机器学习算法比如，贝叶斯、逻辑回归、决策树、神经网络、协同过滤等。

五、数据可视化

对接一些BI平台，将分析得到的数据进行可视化，用于指导决策服务。主流的BI平台比如，国外的敏捷BI Tableau、Qlikview、PowrerBI等，国内的SmallBI和新兴的网易有数（可点击这里免费试用）等。

在上面的每一个阶段，保障数据的安全是不可忽视的问题。

基于网络身份认证的协议Kerberos，用来在非安全网络中，对个人通信以安全的手段进行身份认证，它允许某实体在非安全网络环境下通信，向另一个实体以一种安全的方式证明自己的身份。

控制权限的ranger是一个Hadoop集群权限框架，提供操作、监控、管理复杂的数据权限，它提供一个集中的管理机制，管理基于yarn的Hadoop生态圈的所有数据权限。可以对Hadoop生态的组件如Hive，Hbase进行细粒度的数据访问控制。通过操作Ranger控制台，管理员可以轻松的通过配置策略来控制用户访问HDFS文件夹、HDFS文件、数据库、表、字段权限。这些策略可以为不同的用户和组来设置，同时权限可与hadoop无缝对接。

㈧ 2022年山东新发展,求变之路,求新之路有哪些

通过查询相关资料显示，2022年山东新发展,求变之路,求新之路有：
1、科技研发创新方面，突出关键核心技术攻坚、平台赋能、发挥企业创新主体作用和优化创新创业环境；2022年省级科技创新发展资金增长10%，全社会研发经费投入增长10%以上。
2、人才引育创新方面，加强重点人才队伍引育和人才自主培养，支持各类人才发挥作用，力争新增国家级省级领军人才1000名左右。
3、营商环境创新方面，着力优化政务环境、市场环境、要素环境、人文环境、法治环境、服务环境，力争在全国第一方阵中持续争先进位。
4、数字变革创新方面，突出治理方式、生产方式、生活方式数字变革，强化数字变革基础支撑，2022年数字经济总量增幅超过11%。
5、产业生态创新方面，构建更加安全完整的产业链、创新链、供应链，培育更加协同的产业集群，2022年130个“雁阵形”产业集群规模达到6.3万亿元，200家领军企业营业收入突破2.3万亿元。
6、要素保障创新方面，创新能耗、土地、环境容量、资金、数据等要素配置方式，为经济社会高质量发展提供强力支撑。
7、民生改善创新方面，深入实施重点群体保障、居民就业增收、教育均衡发展、群众就医服务、城镇生活条件、农村人居环境等“六项提升行动”。
8、风险防控创新方面，坚决守好“一排底线”，有效防范和化解各类风险隐患。
9、文化宣传创新方面，打造文明交流互鉴新高地，打造文化活态传承新模式，探索文旅融合发展新路径，构建宣传舆论引导新格局，推动文化强省建设实现新突破。
10、推进落实创新方面，完善“四进”机制、督查机制、考核机制，建立全链条闭环式推进落实体系。

㈨ 打造山东制造业领跑新优势

继中央经济工作会议提出“提升制造业核心竞争力”后，2022年政府工作报告首次强调，要“增强制造业核心竞争力”。与去年“保持制造业比重基本稳定”的表述相比，要求更高、方向更明。

当前，我国制造业面临的环境正发生深刻变化：产业链供应链稳定受到挑战，提高产业链韧性、加强产业链安全的重要性日益凸显；资源环境约束趋紧，“双碳”目标下亟须绿色转型；供给侧与需求侧适配性不高，传统的管理模式、生产方式无法满足快速的市场变化。此外，还面临要素成本上升、落后产能过剩、全要素生产率提升乏力等一系列问题，制造业发展亟待破困境、谋突围。

数字化转型能推动资源要素快捷流动、市场主体加速融合，促进制造业生产、组织和服务方式系统性变革，不仅能帮助制造业有效应对挑战，也有利于推动传统制造业“百年老树开新花”，为高质量发展注入新动能，助力经济提质增效和转型升级，是我国制造业增强核心竞争力、提升产业链供应链现代化水平、实现高质量发展的重要方向。

“山东制造”加快数字化转型既有深厚基础、又有巨大潜力

近年来，我国制造业数字化转型呈现出强大发展活力、巨大发展潜力，创新活动融合发展新模式蓬勃兴起，智能制造已从理念普及、试点示范进入深化应用、全面推广阶段，形成了试点示范引领、供需两端发力、线面复制推广、多方协同推进的良好局面。

锚定制造业数字化转型重大方向，我国制造业大省大市纷纷制定政策加快推动数字赋能普及深化。近年来，我省借助新一代信息技术与制造业的深度融合，构建数字化、网络化、智能化新型基础设施和全新工业生态，制造业数字化赋能成效逐步显现、实力更加彰显。目前，山东信息化与工业化融合水平全国第二，多个项目成为全国标杆。数字化成为制造业升级改造、赋能经济高质量发展的重要引擎。

作为全国工业门类最为齐全、基础最为雄厚、结构最为完善、配套最为完备的省份之一，在这场全球制造体系的剧烈变革中，“山东制造”完全有能力、有实力“领跑”全国。一方面，作为工业互联网落地的重点行业，我省高端装备制造业有雄厚的产业基础。全省已累计培育省级“雁阵形”高端装备制造产业集群11个，轨道交通装备、智能家电2个产业集群入选国家先进制造业集群。2021年，全省规模以上装备制造业企业9688家，实现营业收入2.4万亿元，居全国第四位，其中高端装备制造业营业收入达到1万亿元，增加值占装备工业比重达到46.4%。这个“万亿行业”，随着国家级互联网骨干直连点、国家制造业创新中心等一大批新平台载体落户，高端装备产业数字化赋能成效逐步显现，奠定了我省智能制造能力成熟度高的基石。另一方面，作为数字化转型的主力军，我省中小企业创新呈现蓬勃发展态势。目前，我省已累计培育省级“专精特新”中小企业3424家、瞪羚企业1140家、独角兽企业20家；累计培育制造业单项冠军企业557家，这些以“专精特新”为代表的高 科技 、高成长性中小企业，包袱小、理念新、更具灵活性和应变力，也更愿意拥抱数字化转型，它们的崛起成为我省紧抓新机遇、培育新业态、发展新经济的重要有生力量。

“不会转、不敢转、不能转”成为我省企业数字化转型的难点、痛点

当前，我省制造业数字化转型已由示范应用进入普及深化时期，但总体还处于 探索 阶段。同时，很多企业在理解认知、具体实践等方面，还存在方向不明晰、信心不充足、资金不充裕等问题，“不会转、不敢转、不能转”，成为我省企业数字化转型的难点、痛点。具体表现为以下几个方面。

对工业互联网存在认知偏差。工业互联网作为以数字化、网络化、智能化为主要特征的新工业革命的关键基础设施，是国家重点发展的新基建七大领域之一。但我省部分基层部门和企业发展理念相对滞后，对工业互联网的认识理解、实施路径、发展方向等存在认知偏差。从政府层面看，不少基层干部对工业互联网的理解简单化、碎片化，没有深刻认识到工业互联网对生产、组织形式和商业范式进行革新的巨大机遇。从企业层面看，不少企业对工业互联网的认识，仍停留在买自动化设备、上ERP（企业资源管理系统）和MES（企业生产信息化管理系统）软件层面，在打通和利用设计、开发、生产、销售等全流程数据方面还有较大差距。

网络基础与平台建设仍需加强。一是标识解析节点建设需加快进度。标识解析节点是工业互联网的“数据基石”，属于国家战略资源。目前，国家顶级节点已完成布局，分别在北京、上海、重庆、广州、武汉建5个顶级节点；二级节点建设正在推进，广东、江苏等省均已出台财政奖补政策，已分别建成30个、20个二级节点，而我省仅建成5个、在建6个。我省必须牢牢抓住二级节点建设的窗口期，否则相关行业企业可能在行业数据标准、数据应用等方面受制于人。二是网络基础方面，“5G+工业互联网”场景应用不足。5G时代最大的“蓝海”在工业互联网，未来5G应用将有80%用于物联网特别是工业互联网。但我省现有5G应用超60%在生活消费领域，亟须向生产制造领域渗透。三是平台建设及服务能力亟待提高。行业平台对掌控行业标准制定权、话语权具有重要作用。我省主要工业互联网平台先发优势已不明显。2020年，广东、浙江“双跨”平台数量由2018年的1家，分别增加到4家和2家，而我省只有海尔卡奥斯和浪潮云洲2家，且我省行业平台覆盖面不广、带动力不强，具有行业和区域影响力的特色型、专业型平台还比较缺乏。据中国工业互联网研究院发布的《工业互联网发展应用指数白皮书（2020年）》，我省在全国工业互联网发展基础指标排名中仅排第16位。同时，工业龙头企业建平台积极性不高、“不愿建”问题较突出。因目前多数平台尚未 探索 出市场化盈利模式，导致龙头企业建平台的意愿和动力不强。

企业数字化改造存在障碍。企业尤其是中小企业普遍存在“三不”顾虑：“不会转”，即转型基础薄弱、人才欠缺；“不敢转”，即企业信心不足，投资意愿下降；“不能转”，即企业转型成本高，难以持续投入。我省企业数字化改造方面还存在三个方面问题。一是产业结构偏“重”，主导产业改造难度较大。我省与广东、江苏同为制造业大省，但产业结构差别较大，我省是冶金、化工等产业大省，此类企业块头大、工艺复杂、设备繁多，数字化改造难度更大。二是改造凸显“个性化”，加大数字化改造难度。万腾电子是山东省内从事数字化改造、智能工厂建设等领域的主要服务商之一，企业反映在承接数字化改造过程中，不仅不同行业有不同的改造路径，甚至同行业不同企业的改造方案也无法完全复制，更需要“个性化定制”。我省工业行业门类齐全、细分领域众多的“优势”，在一定程度上成了数字化改造的“劣势”。三是安全方面顾虑多，影响改造积极性。大多数企业担心接入其他企业搭建的工业互联网平台后，企业的生产数据、客户关系等商业秘密被泄露，这方面顾虑成为当前企业“不敢转”的主要障碍。

此外，还存在数字化关键核心技术不能自主、复合型人才短缺、业务系统向云端迁移难度较大等问题，客观上对数字经济与实体经济融合形成一定掣肘。

打造山东制造业领跑新优势

着力转理念、强基础、建平台，构建数字化转型的强有力支撑。加大宣传力度，提升政府干部和企业对数字化转型迫切性、重要性的认识。发挥工业互联网平台和龙头骨干企业连接广泛、示范性强优势，建设广覆盖、高效率、安全稳定运行的数字基础设施。加快建设“中国算谷”，提升对数字产业的基础支撑能力。支持龙头企业采用“平台+节点”模式加快布局标识解析二级节点，力争优势行业全覆盖。加快形成以“双跨”平台为核心的紧密型平台体系。出台“双跨”平台专门扶持政策，支持卡奥斯和浪潮云洲与行业龙头企业合作建设行业平台、专业平台，鼓励现有平台接入“双跨”平台。支持发展较好行业平台升级为“双跨”平台，力争用3年时间，在全省打造5家“双跨”平台。 探索 建设省工业互联网综合服务平台和省级工业互联网数据中心，组织各类平台有序接入。推动“5G 垂直行业”“互联网 垂直行业”等领域突破与融合，引导以5G、IPv6、工业无线等技术和新型工业设备，改造升级企业内网，实现“车间互通、设备互联”。加速企业数字化变革，逐步建立数字化管理模式，加速生产、消费、服务等全链条、全要素的智能化升级。

聚焦整行业、整链条、整园区，提升产业链供应链的现代化水平。分行业、分步骤开展数字化制造普及、网络化制造示范和智能化制造 探索 。整行业推进，着力点在推动典型场景在行业普及应用。“一业一库”建立典型应用场景、优秀应用产品库，形成标准化推广应用指南。通过政府购买服务，支持数字化转型服务商对企业免费诊断，普及应用典型方案。实施国有企业数字赋能专项行动，在化工制药、信息技术、能源交通等国有资本优势突出行业，培育10个以上专业平台。依托全省重点产业集群，进行细分领域试点，帮助企业解决智能化改造成本过高的难题。细分领域的产业集群，其产品及工艺流程很相似，一旦实现标准化，智能装备和方案价格会大幅降低，特别在智能软件方面，边际成本几乎为零。整链条推进，着力点在推动产业链供应链协同高效集体增效。链长制工作专班将推进智能改造作为重要方向，围绕42条重点产业链，“一链一策”推动重点产业链供应链加快数字赋能，支持“链主”企业联合第三方服务机构，应用信息技术打通产业链供应链，加快服务型制造等商业模式创新，开展协同创新、协同采购、协同制造、协同配送等应用，提高产业链协作效率和供应链一体化水平。对“链主”企业主导建设的工业互联网平台、研发机构、质量基础设施等，省市两级财政根据服务企业情况给予事后奖补。整园区推进，着力点在带动区域产业整体数字化转型。国家级园区、省级重点园区先行示范，“一园一策”制订个性化实施方案。组织平台企业、电信运营企业、数字化转型服务商等成立联合体，对园区内企业实施内外网升级和数字化改造，打通数据链、创新链、产业链，打造信息基础设施完备、管理服务数字化、企业协同合作的区域经济新增长极。

注重强技术、强服务、强设施，打造数字化转型的良好生态链。发挥我省制造业数字赋能市场广阔优势，培育引进新产业新主体，为数字赋能提供技术、服务、设施支撑，营造良好数字生态环境。增强技术支撑，各级政府部门定期梳理企业在数字赋能中遇到的技术难题，及时推送给专业科研机构，建立稳定的技术供需对接渠道。在省级重大 科技 创新工程项目中，加大对传统制造业数字赋能的支持，围绕重点行业平台应用、工业机理模型、行业应用公共服务和设备数字化改造等，组织省内外企业和研发机构“揭榜挂帅”进行技术攻关。鼓励企业开展数字化工艺创新，推动隐形生产经验数据化、软件化，实现工艺由黑箱式向透明式转变。增强服务支撑，充分发挥省高端装备产业专班作用，健全沟通协调机制，组建数字赋能咨询顾问团队，实施“万名数字专员”服务行动，为中小企业提供咨询服务。完善数字化转型服务商遴选和评价体系，每年认定若干服务商予以重点推介。增强设施支撑。统筹发展和安全，加快工业互联网安全技术保障平台建设。支持重点企业建设安全态势感知和综合防护系统，打造质量基础设施“一站式”数字化服务平台，贯通标准质量、检验检测、知识产权、品牌培育等数据，为数字赋能提供全过程质量基础服务。

坚持新伙伴、新合作、新发展，携手开创全方位合作共赢的新局面。坚持开放合作，加强政策、规则、标准融通，携手打造开放、公平、非歧视的数字发展环境。深化与日本、韩国电子信息制造、智能制造、车联网等重点领域合作，推动建立跨国技术转移中心。积极融入黄河流域生态保护和高质量发展等国家战略，在产业链对接、双招双引、论坛展会活动等方面加强与黄河流域、京津冀、长三角等区域合作。以“工业互联网 双碳”为方向，聚焦钢铁、有色金属、石化、化工、建材等重点行业， 探索 形成智能制造助力绿色转型升级新路径。实施“智能制造生态合作伙伴计划”，分批次建立《山东省智能制造生态合作伙伴目录》，定期开展项目、人才、融资需求对接与示范项目推广。开展“智能制造伙伴计划”，汇聚政府伙伴、需求伙伴、服务伙伴、协同伙伴四大合作伙伴提供场景开放、供需对接、评估诊断等服务，助力制造业智能化改造和中小企业数字化转型。

（作者系山东省宏观经济研究院研究员、省高层次人才发展促进会 科技 副职专委会主任委员）