3月6日出版的《四川日報》刊發文章《發展新質生產力 四川如何解“新”題》，聚焦各地加緊布局“智改數轉”，培育壯大新興產業、未來產業，點贊長虹以AI技術全面賦能產品、制造和運營，為老牌企業注入新動能。全文如下：
發展新質生產力
四川如何解“新”題
□四川日報全媒體記者 文露敏 陳俊伶 李欣憶
3月5日，政府工作報告提出“因地制宜發展新質生產力，加快建設現代化產業體系”。以商業航天、低空經濟、具身智能、6G等為代表的新興產業、未來產業迅速成為兩會熱詞。
一年前的全國兩會，新質生產力就火出了圈。一年過去，如何加快發展新質生產力，仍是“必答題”。一年來，加快發展新質生產力有哪些新變化?開新篇又有哪些新打法?與會代表委員就此展開熱議。
有何新變化?
各地加緊布局“智改數轉”，培育壯大新興產業、未來產業
“圍繞高端化、綠色化、智能化，打造高端裝備制造業，發展新質生產力。”這是全國人大代表、東方電氣集團東方汽輪機有限公司數字化與智能制造部一級副主任工程師曹天蘭的建議。
全國政協委員、四川恒和信律師事務所主任李正國則提到以DeepSeek為代表的“杭州六小龍”和近期爆火的電影《哪吒之魔童鬧海》。“新質生產力碰撞出的火花，帶來了一個個‘現象級’的驚喜。”
政府工作報告提出“推動科技創新和產業創新融合發展”，讓全國人大代表、好醫生藥業集團董事長耿福能深有感觸。“科技創新是民營企業‘突圍’的法寶，能夠鍛造企業的核心競爭力。”耿福能說，以好醫生藥業集團為例，企業通過20多年的攻關，實現對美洲大蠊的全基因組測序和功能蛋白的明確，完成了美洲大蠊的科學養殖及系列產品研發。
不只是美洲大蠊的“變身”，越來越多的例子說明，科技創新是不斷催生企業和產業發展的新動能。
位于綿陽的四川華豐科技股份有限公司生產車間內，長虹自研用于精密器件檢測的“5G+AI”工業視覺檢測系統，檢測精準率達99.98%。
“長虹身處電子信息領域，面臨技術更新速度快、產品研發周期短、產品同質化程度高等挑戰，加快發展新質生產力，既是機會，也是國企擔當。”全國人大代表、長虹控股集團董事長柳江表示。
一個信號是，長虹內部正在全面推進“AI+”行動，以AI技術全面賦能產品、制造和運營，為老牌企業注入新動能。“未來，長虹全球66個智能制造工廠，都會是人工智能技術的舞臺。”柳江說。
在培育壯大新興產業、未來產業之外，推動傳統產業改造提升也是加快發展新質生產力的題中之義。
曹天蘭注意到，去年，《四川省加快制造業智能化改造數字化轉型行動計劃(2024—2027年)》印發，制造業“智改數轉”有了“四川方案”。各地也在加緊布局——德陽發布了相關工作推進方案，資陽篩選重點企業開展“智改數轉”項目培育扶持……
“‘智改數轉’是產業創新的重要路徑。”曹天蘭表示。去年，國內首臺自主研制的15兆瓦重型燃氣輪機(代號G15)在東方汽輪機有限公司成功下線，其關鍵部件就是在企業自研的高溫部件噴涂產線上生產的。該產線能夠實現24小時無人干預生產，生產效率提升30%，真正實現“數智升級”。
如何解“新”題?
在高技術領域建立梯度扶持體系，在風險分擔機制方面給企業更多支持
多位代表委員提到，加快發展新質生產力，四川有底氣，也有作為。
去年，成渝地區生物醫藥集群入選國家先進制造業集群。“四川生物醫藥產業‘家底’深厚，但企業規模普遍偏小，要參與全球競爭，原始創新能力還較弱。”耿福能指出。
不只是生物醫藥領域——全國兩會前，耿福能在涼山等地調研發現，民營企業普遍存在基礎研究能力薄弱等短板。
企業是科技創新的主體，也是加快發展新質生產力的主力軍。在各地競相搶占“新”高地，硬科技“小龍”頻頻現身的當下，四川應如何破題?
創新需要投入。耿福能建議，政府要通過加大財政投入、引導社會資本支持民營企業科技創新等方式，幫助民營企業加大研發投入，尤其是在高技術領域，建立“基礎研究—應用研究—產業轉化”梯度扶持體系，鼓勵企業加強自主知識產權的建設，提升創新能力。“可以設立專門的科技創新基金，鼓勵AI人工智能數據模型助力醫藥研發，幫助其提升研發效率，縮短研發周期，降低創新成本。”
“四川在電子信息、生物醫藥等領域有基礎、有優勢，金融機構更要下深水，真正從企業的創新需求出發，支持更多有潛力的科技企業。”全國政協委員，四川銀行原董事長、黨委書記林罡認為。
李正國建議，四川應進一步優化科技創新的體制機制，科學規劃、合理布局，堅持以市場為導向，特別是在科技創新風險分擔機制方面，對企業給予更多支持。
企業也要積極“抱團出擊”。柳江提到長虹科技創新“雙輪驅動”的模式：集團總部、產品公司共同推進自主創新，同時，在協同創新方向，持續深化與一流企業、院所、高校的合作，在科技成果轉化、應用基礎技術研究、產業生態合作等方面發力，加快推進科技成果轉化應用。
長虹與中國工程物理研究院共同研發的e-Flash放療設備就是一例——其已成功通過型式檢驗，即將進入臨床試驗階段，在全球核醫療賽道上走在了前列。
政府工作報告中提到的“加快完善數據基礎制度，深化數據資源開發利用”等表述，讓曹天蘭深以為然。
她用能源裝備行業舉例：行業高端化、綠色化、智能化發展，仍舊面臨數據難題。“具體來看，產業鏈上下游企業在實施‘智改數轉’過程中，由于數據標準不一致、商業秘密保護等因素，數據流通存在壁壘，數據孤島大量存在，阻礙了產業鏈有效協同。”
由此，她建議，構建安全高效數據流通機制，以數據協同推動產業鏈高效協同。比如，制定行業級數據流通標準，建立覆蓋設計、制造、運維的全鏈條數據接口規范，為全鏈條數據流通創造條件;同時，探索“數據沙盒”機制，利用區塊鏈、隱私計算技術實現數據“可用不可見”，從技術層面消除企業間信任障礙。
編輯：譚鵬
