摘 要：產(chǎn)業(yè)大腦是以產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用為核心，數(shù)字賦能實(shí)體產(chǎn)業(yè)生態(tài)的創(chuàng)新舉措。但作為新生事物，產(chǎn)業(yè)大腦亟須建立和完善一系列政策制度，以補(bǔ)齊政策短板，進(jìn)一步推動(dòng)其建設(shè)和發(fā)展。本文通過(guò)搜集產(chǎn)業(yè)大腦建設(shè)成效領(lǐng)先且具有代表性的山東省、浙江省、江西省、重慶市和北京市的產(chǎn)業(yè)大腦相關(guān)政策，從政策數(shù)量及類(lèi)型、政策發(fā)布單位及制定方式、政策文本內(nèi)容差異等維度展開(kāi)深入研究，發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)大腦發(fā)展存在政策文件缺乏針對(duì)性、政策制定缺乏協(xié)調(diào)合作、政策場(chǎng)景應(yīng)用范圍較窄及政策工具結(jié)構(gòu)不均衡等問(wèn)題。據(jù)此，本文針對(duì)性提出了相關(guān)對(duì)策建議，以期為相關(guān)行業(yè)部門(mén)提供參考，助力保障各省（市）產(chǎn)業(yè)大腦建設(shè)高質(zhì)量、可持續(xù)發(fā)展。

關(guān)鍵詞：產(chǎn)業(yè)大腦；數(shù)字經(jīng)濟(jì)；數(shù)實(shí)融合；政策文本；對(duì)比分析

中圖分類(lèi)號(hào)：F424；F49 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2096-0298（2025）06（b）--04

1 引言

我國(guó)《“十四五”數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃》指出，將數(shù)據(jù)作為核心驅(qū)動(dòng)力，以數(shù)字技術(shù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合為主線，致力于推動(dòng)數(shù)字產(chǎn)業(yè)的蓬勃發(fā)展與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)。在此背景下，如何有效利用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)治理和創(chuàng)新服務(wù)成為當(dāng)前重要議題[1]。產(chǎn)業(yè)大腦是以工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)為支撐，以數(shù)據(jù)資源為核心，融合企業(yè)側(cè)和政府側(cè)數(shù)據(jù)，貫通生產(chǎn)端與消費(fèi)端，為企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)提供數(shù)字化賦能[2]的智能平臺(tái)。其作為一種新型的數(shù)智化組織，是運(yùn)用新一代信息技術(shù)，以智能設(shè)備為主要節(jié)點(diǎn)[3]，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)治理制度重塑，落實(shí)數(shù)字化改革的重要舉措[4]，能夠從根本上加快產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的創(chuàng)新與調(diào)整，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展[5]。因而，產(chǎn)業(yè)大腦建設(shè)引起學(xué)術(shù)界和實(shí)業(yè)界的廣泛關(guān)注與深入探討。

浙江省于2021年首次提出“產(chǎn)業(yè)大腦”的概念，并于次年正式發(fā)布《行業(yè)產(chǎn)業(yè)大腦建設(shè)指南》，立足浙江省產(chǎn)業(yè)集群發(fā)展優(yōu)勢(shì)，服務(wù)產(chǎn)業(yè)集聚度高的細(xì)分行業(yè)，在全省范圍內(nèi)大規(guī)模推廣產(chǎn)業(yè)大腦建設(shè)。為助力數(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，山東省于2022年印發(fā)《制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型行動(dòng)方案（2022—2025年）》，明確提出構(gòu)建特色產(chǎn)業(yè)集群“產(chǎn)業(yè)大腦”，圍繞新一代信息技術(shù)、高端裝備、紡織服裝等重點(diǎn)行業(yè)組織試點(diǎn)建設(shè)，并陸續(xù)出臺(tái)多項(xiàng)與數(shù)字化、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等相關(guān)的政策文件，進(jìn)一步助力山東省產(chǎn)業(yè)大腦建設(shè)工作的開(kāi)展。截至目前，我國(guó)各?。ㄊ校┊a(chǎn)業(yè)大腦建設(shè)正處于逐步推廣和加速發(fā)展階段，為深入探究各?。ㄊ校┊a(chǎn)業(yè)大腦政策發(fā)展現(xiàn)狀與趨勢(shì)，筆者對(duì)相關(guān)政策文本內(nèi)容進(jìn)行系統(tǒng)、準(zhǔn)確、客觀的梳理，細(xì)致識(shí)別產(chǎn)業(yè)大腦建設(shè)過(guò)程中面臨的挑戰(zhàn)，本文選取產(chǎn)業(yè)大腦建設(shè)成效顯著的山東省、浙江省、江西省、重慶市和北京市五省（市）的產(chǎn)業(yè)大腦政策文件作為樣本，從政策外部屬性和政策內(nèi)容差異化特征角度出發(fā)，對(duì)各?。ㄊ校┊a(chǎn)業(yè)大腦的相關(guān)政策文本展開(kāi)對(duì)比分析，發(fā)現(xiàn)其中的優(yōu)勢(shì)與不足，并提出針對(duì)性的對(duì)策建議，以保障各?。ㄊ校┊a(chǎn)業(yè)大腦建設(shè)高質(zhì)量、可持續(xù)發(fā)展。

2 研究設(shè)計(jì)及文本選擇

2.1 研究設(shè)計(jì)

本文選取山東省、浙江省、江西省、重慶市和北京市政府及各部門(mén)官方網(wǎng)站中正式發(fā)布的規(guī)范性書(shū)面政策文件作為研究樣本。規(guī)范性政策文件是指具有標(biāo)題、發(fā)布時(shí)間、政策文號(hào)、發(fā)布單位等信息的政府文件[6]。首先，根據(jù)收集的產(chǎn)業(yè)大腦相關(guān)政策的數(shù)量、類(lèi)型、制定部門(mén)和制定方式，分析各?。ㄊ校┑恼咄獠繉傩蕴卣?；其次，運(yùn)用ROST-CM6軟件統(tǒng)計(jì)政策文本的高頻詞，深入分析政策內(nèi)容的差異化；最后，借助LDA模型識(shí)別政策文本中的不同主題，并將政策分為供給型、環(huán)境型和需求型三類(lèi)，進(jìn)而分析政策制定手段的異質(zhì)性。

2.2 文本選擇

2021年，我國(guó)首次提出“產(chǎn)業(yè)大腦”建設(shè)的概念，也是產(chǎn)業(yè)大腦規(guī)范化發(fā)展的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。浙江省在《數(shù)字化改革總體方案》中提出要以工業(yè)領(lǐng)域?yàn)橥黄瓶?，以產(chǎn)業(yè)大腦為支撐，努力打造全球數(shù)字變革高地。此后，其他?。ㄊ校┲鸩介_(kāi)始制定相關(guān)政策以推動(dòng)本地產(chǎn)業(yè)大腦的建設(shè)和發(fā)展。因此，本文確定政策樣本的時(shí)間跨度為2021年至今。

在數(shù)字化改革背景下，我國(guó)高度重視數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展，產(chǎn)業(yè)大腦作為支撐數(shù)字經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)建設(shè)的重要手段，各地政府紛紛出臺(tái)相關(guān)政策方案，致力于推動(dòng)產(chǎn)業(yè)大腦在本地區(qū)的落地應(yīng)用。本文搜集并分析我國(guó)已進(jìn)行產(chǎn)業(yè)大腦建設(shè)規(guī)劃的各?。ㄊ校┱?，其中浙江省率先在全國(guó)創(chuàng)造性提出“產(chǎn)業(yè)大腦+未來(lái)工廠”的發(fā)展模式，引領(lǐng)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型；隨后，山東省發(fā)布《產(chǎn)業(yè)大腦建設(shè)工作方案（試行）》，并開(kāi)啟首批揭榜掛帥工作和試點(diǎn)項(xiàng)目遴選；江西省于2023年印發(fā)《產(chǎn)業(yè)大腦建設(shè)指南》，明確指出要推動(dòng)江西省產(chǎn)業(yè)大腦發(fā)展，并已取得初步成果；重慶市于2024年也出臺(tái)了《重慶市工業(yè)產(chǎn)業(yè)大腦建設(shè)指南（1.0）》和《重慶市未來(lái)工廠建設(shè)指南（1.0）》等文件，為重慶市產(chǎn)業(yè)大腦的建設(shè)提供了明確指導(dǎo)和支持；近幾年，北京市數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)持續(xù)攀升，發(fā)展規(guī)模和速度位居全國(guó)前列。由此可以看出，以上五?。ㄊ校┑漠a(chǎn)業(yè)大腦建設(shè)成效領(lǐng)先且具有代表性。因此，本文以“產(chǎn)業(yè)大腦、數(shù)字化、數(shù)實(shí)融合、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能、云計(jì)算、數(shù)字經(jīng)濟(jì)、智慧城市、工業(yè)4.0”等為關(guān)鍵詞，收集浙江省、山東省、江西省、重慶市和北京市2021—2024年產(chǎn)業(yè)大腦的相關(guān)政策文件并進(jìn)行整理，剔除缺乏關(guān)鍵詞、關(guān)聯(lián)性較低的文本，整理得到山東省產(chǎn)業(yè)大腦政策49項(xiàng)、浙江省20項(xiàng)、江西省22項(xiàng)、重慶市31項(xiàng)、北京市26項(xiàng)[6]。

3 五省（市）產(chǎn)業(yè)大腦政策外部屬性分析

3.1 政策數(shù)量及類(lèi)型分析

3.1.1 政策數(shù)量分析

2021—2024年，五?。ㄊ校┌l(fā)布的產(chǎn)業(yè)大腦相關(guān)政策數(shù)量分別為山東省49項(xiàng)、浙江省20項(xiàng)、江西省22項(xiàng)、重慶市31項(xiàng)、北京市26項(xiàng)，其中山東省發(fā)布的相關(guān)政策數(shù)量明顯多于其他四省（市）。從政策數(shù)量演進(jìn)來(lái)看，2021—2022年我國(guó)產(chǎn)業(yè)大腦建設(shè)處于積累發(fā)展階段，各?。ㄊ校╆懤m(xù)出臺(tái)各項(xiàng)與大數(shù)據(jù)、數(shù)字經(jīng)濟(jì)等相關(guān)的政策，為產(chǎn)業(yè)大腦建設(shè)奠定政策基礎(chǔ)；2022—2023年，我國(guó)產(chǎn)業(yè)大腦建設(shè)處于快速增長(zhǎng)階段，山東省、江西省、重慶市和北京市政策出臺(tái)數(shù)量快速上升，與浙江省相比，其他四?。ㄊ校╇m然政策數(shù)量較多且增長(zhǎng)速度較快，但在政策支持力度和實(shí)施效果方面與浙江省仍存在一定差距；2023—2024年我國(guó)產(chǎn)業(yè)大腦建設(shè)處于深入推進(jìn)階段，山東省和重慶市的相關(guān)政策數(shù)量持續(xù)上升，浙江省、江西省和北京市相關(guān)政策出臺(tái)數(shù)量相對(duì)較少，表明山東省和重慶市產(chǎn)業(yè)大腦建設(shè)趨于穩(wěn)定，江西省和北京市產(chǎn)業(yè)大腦建設(shè)仍需進(jìn)一步完善，浙江省產(chǎn)業(yè)大腦政策扶持力度逐漸減弱，且五?。ㄊ校┏雠_(tái)的規(guī)范性政策文件大多聚焦于數(shù)字化、大數(shù)據(jù)等領(lǐng)域，反映出現(xiàn)階段各?。ㄊ校┬杓訌?qiáng)對(duì)產(chǎn)業(yè)大腦針對(duì)性政策的重視與扶持力度。

3.1.2 政策類(lèi)型分析

五省（市）產(chǎn)業(yè)大腦相關(guān)政策文本涵蓋方案、意見(jiàn)、通知等八種類(lèi)型，通知、意見(jiàn)等政策文本類(lèi)型具有規(guī)范性強(qiáng)的特點(diǎn)，辦法、方案等政策文本類(lèi)型以指導(dǎo)性和可操作性為特點(diǎn)[7]。五?。ㄊ校┲蟹桨浮⒁庖?jiàn)、通知類(lèi)型政策數(shù)量較多，表明各省（市）產(chǎn)業(yè)大腦政策制定不僅重視規(guī)范性，還強(qiáng)調(diào)產(chǎn)業(yè)大腦建設(shè)要具有可操作性。

分開(kāi)來(lái)看，山東省發(fā)布的產(chǎn)業(yè)大腦相關(guān)政策中，方案類(lèi)政策數(shù)量最多，約占政策樣本總體的42.86%，其次為意見(jiàn)類(lèi)，綱要、條例類(lèi)政策數(shù)量最少；浙江省通知類(lèi)政策約占政策樣本總體的57.89%，其次是方案、意見(jiàn)類(lèi)，辦法類(lèi)政策數(shù)量最少；江西省政策文本類(lèi)型中規(guī)劃類(lèi)政策最多，其次是方案和通知，意見(jiàn)、辦法類(lèi)政策最少；重慶市政策文本類(lèi)型中，方案類(lèi)政策最多，約占該省政策樣本總體的32.26%，其次是規(guī)劃和通知類(lèi)，細(xì)則、意見(jiàn)和辦法類(lèi)政策最少；北京市方案類(lèi)政策數(shù)量最多，約占政策樣本總體的35.71%，規(guī)劃、綱要和意見(jiàn)類(lèi)政策數(shù)量最少?？傮w來(lái)看，浙江省作為最早提出產(chǎn)業(yè)大腦概念的省份，在制定相關(guān)政策時(shí)更加注重政策文本的規(guī)范性，而其他四?。ㄊ校┱咧贫ǜ蛴诳刹僮餍?，有助于政策執(zhí)行者理解和實(shí)施產(chǎn)業(yè)大腦相關(guān)政策。

3.2 政策發(fā)文單位及制定方式

3.2.1 政策發(fā)文單位

經(jīng)統(tǒng)計(jì)，各省（市）政策發(fā)文單位存在顯著差異。山東省共有8個(gè)單位參與政策發(fā)布，其中省政府、省工信廳等省級(jí)政策發(fā)文單位對(duì)產(chǎn)業(yè)大腦建設(shè)和規(guī)劃發(fā)揮著主導(dǎo)作用；浙江省共有5個(gè)單位參與產(chǎn)業(yè)大腦相關(guān)政策的制定，省科技廳、省政府等單位引領(lǐng)該省產(chǎn)業(yè)大腦建設(shè)，政策制定主體更加重視科技成果的轉(zhuǎn)化；江西省共有5個(gè)單位參與政策發(fā)布，其中占主導(dǎo)地位的是省政府和省政府辦公廳，政策制定更為規(guī)范；重慶市政策發(fā)文單位較為單一，僅市人民政府和市經(jīng)信委員會(huì)參與政策發(fā)布；北京市共有6個(gè)單位參與政策制定，政策發(fā)文單位與山東省類(lèi)似，其中市政府、市經(jīng)信局等單位在產(chǎn)業(yè)大腦政策制定中占據(jù)主導(dǎo)地位。

3.2.2 政策制定方式

本文將政策制定方式分為單獨(dú)制定和跨部門(mén)制定兩類(lèi)，據(jù)統(tǒng)計(jì)山東省政策制定方式較為均衡，其他四?。ㄊ校┑恼咧贫ǚ绞蕉酁閱为?dú)制定，跨部門(mén)聯(lián)合制定政策的情況較少?？绮块T(mén)制定的方式在一定程度上反映了政府部門(mén)之間的協(xié)調(diào)性與管理的統(tǒng)籌力度。山東省跨部門(mén)制定的政策占政策樣本總體的46.94%，省級(jí)重點(diǎn)部門(mén)均參與相關(guān)政策的制定和發(fā)布，表明山東省政府部門(mén)之間具有較強(qiáng)的統(tǒng)籌管理力度。而浙江省、江西省和重慶市跨部門(mén)聯(lián)合制定的政策占比分別為25.00%、4.55%、12.90%，北京市無(wú)跨部門(mén)制定政策，表明四?。ㄊ校╇m然明確了重點(diǎn)任務(wù)的責(zé)任單位，各部門(mén)的職責(zé)和任務(wù)也相對(duì)清晰明確，但跨部門(mén)制定的政策數(shù)量較少，未充分發(fā)揮政府部門(mén)的統(tǒng)籌協(xié)調(diào)作用。

4 五?。ㄊ校┊a(chǎn)業(yè)大腦政策內(nèi)容對(duì)比分析

4.1 高頻詞分析

本文運(yùn)用ROSTCM6軟件對(duì)五?。ㄊ校┱呶谋緝?nèi)容進(jìn)行分詞操作，根據(jù)分詞結(jié)果統(tǒng)計(jì)詞頻，在此基礎(chǔ)上手動(dòng)剔除無(wú)關(guān)詞后，選取與產(chǎn)業(yè)大腦相關(guān)的30個(gè)關(guān)鍵詞對(duì)高頻詞進(jìn)行分析。五?。ㄊ校┑年P(guān)鍵詞重復(fù)率較高，但通過(guò)對(duì)比可以發(fā)現(xiàn)其中略有不同。分省來(lái)看，山東省的高頻詞主要圍繞工業(yè)發(fā)展、產(chǎn)業(yè)升級(jí)、科技創(chuàng)新等方面，反映出山東省重視工業(yè)領(lǐng)域產(chǎn)業(yè)大腦的建設(shè)，致力于推動(dòng)產(chǎn)業(yè)智能化、數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)；其他四省（市）則提及“經(jīng)濟(jì)”“金融”等高頻詞，表明這四?。ㄊ校┳⒅貫楫a(chǎn)業(yè)大腦建設(shè)提供資金支持，以保障產(chǎn)業(yè)大腦的持續(xù)發(fā)展。此外，重慶市和北京市出現(xiàn)頻次較多的關(guān)鍵詞還包括“機(jī)器人”“生物”“醫(yī)療”等，說(shuō)明產(chǎn)業(yè)大腦的場(chǎng)景應(yīng)用已擴(kuò)展至新興領(lǐng)域。通過(guò)對(duì)五?。ㄊ校┑年P(guān)鍵詞進(jìn)行綜合分析可以發(fā)現(xiàn)，各?。ㄊ校┚狈︶槍?duì)人才支撐和培養(yǎng)的關(guān)鍵詞，反映出當(dāng)前產(chǎn)業(yè)大腦建設(shè)過(guò)程中對(duì)人才這一關(guān)鍵要素的重視程度與投入不足。

4.2 基于LDA模型的政策工具類(lèi)型對(duì)比分析

政策工具是實(shí)現(xiàn)政策制定者目標(biāo)的重要手段[8]，已有學(xué)者從作用方式角度，將政策工具分為供給型、需求型和環(huán)境型三類(lèi)[9]?；诖?，本文引入LDA模型對(duì)五省（市）產(chǎn)業(yè)大腦政策工具進(jìn)行系統(tǒng)分析。首先，將前文收集的產(chǎn)業(yè)大腦相關(guān)政策文本進(jìn)行分詞、刪除停用詞等預(yù)處理工作；其次，繪制主題-Coherence曲線，根據(jù)曲線最高點(diǎn)確定最佳主題數(shù)；最后，采用pyLDAvis對(duì)結(jié)果進(jìn)行可視化，手動(dòng)選取各主題中最相關(guān)的15個(gè)詞匯，并概括、分析各主題內(nèi)容，根據(jù)分析結(jié)果將政策分為供給型、需求型、環(huán)境型三類(lèi)。供給型政策工具是指直接推動(dòng)產(chǎn)業(yè)大腦探索與發(fā)展的工具；需求型工具則是指從政策需求層面拉動(dòng)產(chǎn)業(yè)大腦建設(shè)的應(yīng)用與實(shí)踐落地[10]；環(huán)境型工具是指維持產(chǎn)業(yè)大腦發(fā)展持久性與穩(wěn)定性的政策工具。

根據(jù)表1統(tǒng)計(jì)結(jié)果，從縱向來(lái)看，五?。ㄊ校┕┙o型政策工具占比最高，山東省和江西省的環(huán)境型政策工具占比位列第二，需求型政策工具占比最低，而浙江省、重慶市和北京市的需求型政策工具占比高于環(huán)境型政策工具占比。從橫向來(lái)看，在供給型政策工具使用方面，重慶市和北京市供給型政策工具占比略高，其次是浙江省和江西省，山東省供給型政策工具占比較低。在環(huán)境型政策工具使用方面，山東省和江西省環(huán)境型政策工具占比略高，浙江省、重慶市和北京市占比較低。在需求型政策工具使用方面，山東省和江西省需求型政策工具占比較低，浙江省、重慶市和北京市占比較高?？傮w來(lái)看，各?。ㄊ校┑恼吖ぞ哒急炔罹噍^大且供給型政策工具占比最高，表明各?。ㄊ校└鼉A向于通過(guò)直接提供資源和服務(wù)來(lái)推動(dòng)產(chǎn)業(yè)大腦建設(shè)目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。因此，各?。ㄊ校┻€應(yīng)綜合考慮產(chǎn)業(yè)大腦的建設(shè)現(xiàn)狀和外部環(huán)境，進(jìn)一步完善政策工具的使用流程，從而實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)大腦建設(shè)的目標(biāo)。

5 結(jié)論與建議

5.1 主要結(jié)論

本文基于五省（市）2021—2024年發(fā)布的產(chǎn)業(yè)大腦相關(guān)政策的外部屬性及政策文本內(nèi)容，進(jìn)行深入對(duì)比分析。研究結(jié)果如下：

第一，政策文件缺乏針對(duì)性。雖然浙江省最早提出產(chǎn)業(yè)大腦的概念，但在政策數(shù)量及支持力度上，山東省已逐漸趕超浙江省，其他省（市）產(chǎn)業(yè)大腦建設(shè)正處于積累發(fā)展階段，與山東省存在較大差距。目前，專(zhuān)門(mén)針對(duì)產(chǎn)業(yè)大腦建設(shè)與發(fā)展的規(guī)范性政策文件相對(duì)匱乏，難以標(biāo)準(zhǔn)化、可持續(xù)的推動(dòng)產(chǎn)業(yè)大腦發(fā)展，制約了產(chǎn)業(yè)大腦效能的發(fā)揮。

第二，政策制定缺乏協(xié)調(diào)合作。山東省近半數(shù)的產(chǎn)業(yè)大腦政策由跨部門(mén)聯(lián)合發(fā)布，其他四省（市）則主要由部門(mén)單獨(dú)制定，部門(mén)間缺乏協(xié)調(diào)溝通，資源整合不力，可能出現(xiàn)銜接不暢、數(shù)據(jù)資源浪費(fèi)等問(wèn)題，進(jìn)而影響政策的全面性和科學(xué)性。因此，各?。ㄊ校┱块T(mén)間需要進(jìn)一步強(qiáng)化統(tǒng)籌協(xié)調(diào)。

第三，政策場(chǎng)景應(yīng)用范圍較窄。上文中對(duì)政策文本中高頻詞的分析顯示，五?。ㄊ校┑漠a(chǎn)業(yè)大腦建設(shè)存在諸多相似點(diǎn)，但重點(diǎn)應(yīng)用場(chǎng)景略有不同。山東省、浙江省和江西省側(cè)重于工業(yè)和制造業(yè)，而重慶市和北京市產(chǎn)業(yè)大腦應(yīng)用場(chǎng)景則多聚焦于醫(yī)藥、人工智能、航天等新興領(lǐng)域。這表明各省（市）還需圍繞自身產(chǎn)業(yè)痛點(diǎn)，拓展產(chǎn)業(yè)大腦場(chǎng)景應(yīng)用范圍和領(lǐng)域。

第四，政策工具結(jié)構(gòu)不均衡。山東省各類(lèi)型政策工具占比較為均衡，而其他四?。ㄊ校┉h(huán)境型與需求型政策工具結(jié)構(gòu)也有待優(yōu)化。環(huán)境型或需求型政策工具占比較少，可能難以充分反映市場(chǎng)需求和產(chǎn)業(yè)大腦建設(shè)的外部環(huán)境，不利于制定合理的產(chǎn)業(yè)大腦建設(shè)目標(biāo)，長(zhǎng)期來(lái)看會(huì)影響后續(xù)產(chǎn)業(yè)大腦相關(guān)政策的調(diào)整與優(yōu)化。

5.2 對(duì)策建議

根據(jù)前文對(duì)產(chǎn)業(yè)大腦相關(guān)政策的深入分析，本文認(rèn)為樣本?。ㄊ校┑漠a(chǎn)業(yè)大腦建設(shè)在政策針對(duì)性、政策制定方式、政策場(chǎng)景應(yīng)用范圍及政策工具結(jié)構(gòu)等方面存在不足。為了更好的完善各?。ㄊ校┊a(chǎn)業(yè)大腦建設(shè)，增強(qiáng)持續(xù)發(fā)展新動(dòng)力，促進(jìn)制造業(yè)及新興行業(yè)的提質(zhì)增效，本文提出以下對(duì)策建議：

一是制定針對(duì)性政策文件，提升政策實(shí)施效果。各省（市）應(yīng)出臺(tái)更具針對(duì)性的政策文件，規(guī)范產(chǎn)業(yè)大腦政策的發(fā)布、實(shí)施和管理，明確建設(shè)目標(biāo)、范圍和標(biāo)準(zhǔn)，以確保各政府部門(mén)、企業(yè)和第三方機(jī)構(gòu)也能夠充分理解政策意圖和要求，提升產(chǎn)業(yè)大腦政策實(shí)施效果，為產(chǎn)業(yè)大腦的建設(shè)奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

二是加強(qiáng)各部門(mén)之間的溝通協(xié)調(diào)，提高資源利用效率。在制定產(chǎn)業(yè)大腦相關(guān)政策文件的過(guò)程中，應(yīng)加強(qiáng)政府部門(mén)間的溝通，建立完善的政策制定機(jī)制，聯(lián)合各部門(mén)參與政策制定，明確產(chǎn)業(yè)大腦政策制定主體的職責(zé)與任務(wù)，從而提高產(chǎn)業(yè)大腦建設(shè)的質(zhì)量和效率。

三是拓寬場(chǎng)景應(yīng)用范圍，持續(xù)推進(jìn)產(chǎn)業(yè)大腦建設(shè)。各?。ㄊ校?yīng)拓展產(chǎn)業(yè)大腦的應(yīng)用場(chǎng)景，積極向醫(yī)藥、航天等高科技領(lǐng)域進(jìn)行深入探索和布局，推動(dòng)關(guān)鍵行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能化升級(jí)。同時(shí)，制定更具吸引力的專(zhuān)業(yè)性人才引進(jìn)政策，鼓勵(lì)社會(huì)資本參與，拓寬資金來(lái)源渠道，為產(chǎn)業(yè)大腦建設(shè)提供充足的人才與資金支持。

四是優(yōu)化政策工具組合，提高創(chuàng)新性和可持續(xù)性。各省（市）應(yīng)完善供給型政策的制定，為產(chǎn)業(yè)大腦未來(lái)的發(fā)展奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)；增加環(huán)境型政策工具，確保產(chǎn)業(yè)大腦建設(shè)的規(guī)范性；重視經(jīng)濟(jì)類(lèi)政策工具的制定和使用，為產(chǎn)業(yè)大腦建設(shè)提供資金支撐并整合數(shù)據(jù)資源。同時(shí)，各?。ㄊ校┻€應(yīng)綜合考慮政策的可行性和可接受性，以確保不同政策工具之間能夠相互補(bǔ)充，避免沖突，構(gòu)建合理的政策工具組合。

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