隨著“十四五”規(guī)劃的深入推進(jìn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模持續(xù)擴(kuò)大，成為推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要引擎。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的過(guò)程中，數(shù)字技術(shù)、數(shù)據(jù)要素以及數(shù)智化轉(zhuǎn)型等因素?zé)o疑扮演了舉足輕重的角色。數(shù)智化作為數(shù)字化的多維度進(jìn)階，融合了AI、生物識(shí)別、云計(jì)算等尖端技術(shù)的全新概念，更加側(cè)重于對(duì)數(shù)據(jù)的深度挖掘和精細(xì)分析，能夠?yàn)槠髽I(yè)提供更精準(zhǔn)、更科學(xué)的決策支持。實(shí)踐證明，數(shù)智化轉(zhuǎn)型為檢驗(yàn)檢測(cè)行業(yè)帶來(lái)顯著的賦能效果：首先，數(shù)智化能夠大幅提升檢驗(yàn)檢測(cè)機(jī)構(gòu)的競(jìng)爭(zhēng)力，通過(guò)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策優(yōu)化，使企業(yè)更加精準(zhǔn)地把握市場(chǎng)動(dòng)態(tài)，從而在競(jìng)爭(zhēng)中占據(jù)有利地位。其次，數(shù)智化轉(zhuǎn)型增強(qiáng)了行業(yè)的影響力，利用大數(shù)據(jù)和智能技術(shù)，檢驗(yàn)檢測(cè)機(jī)構(gòu)可以更有效地展示自身的專業(yè)能力和服務(wù)品質(zhì)，吸引更多客戶的關(guān)注和信賴。再次，數(shù)智化還激發(fā)了行業(yè)的創(chuàng)新能力，通過(guò)數(shù)據(jù)分析和模擬實(shí)驗(yàn)，為新產(chǎn)品和新服務(wù)的開(kāi)發(fā)提供了有力支持。最后，數(shù)智化也顯著提升了檢驗(yàn)檢測(cè)機(jī)構(gòu)的管理水平，實(shí)現(xiàn)了資源的優(yōu)化配置和風(fēng)險(xiǎn)的精準(zhǔn)防控。

檢驗(yàn)檢測(cè)行業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型過(guò)程中存在的主要問(wèn)題

1）數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)明顯滯后。在當(dāng)前強(qiáng)調(diào)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的科技環(huán)境下，數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施是推動(dòng)檢驗(yàn)檢測(cè)行業(yè)向數(shù)智化轉(zhuǎn)型的基石。但是，目前許多檢驗(yàn)檢測(cè)機(jī)構(gòu)的基礎(chǔ)檢測(cè)設(shè)備并未跟上時(shí)代的步伐。首先，老舊檢測(cè)儀器的普遍使用嚴(yán)重阻礙了行業(yè)數(shù)據(jù)的整合與數(shù)智化進(jìn)程。某些儀器甚至未配備數(shù)據(jù)采集接口，數(shù)據(jù)無(wú)法有效傳輸與共享。其次，資金問(wèn)題亦不容忽視。數(shù)智化轉(zhuǎn)型需要大量的資金投入，用于設(shè)備更新、系統(tǒng)升級(jí)、軟件開(kāi)發(fā)等方面，這對(duì)于許多中小型機(jī)構(gòu)而言，無(wú)疑是一項(xiàng)沉重的經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)，導(dǎo)致轉(zhuǎn)型之路步履維艱。

2）數(shù)據(jù)孤島現(xiàn)象嚴(yán)重，數(shù)據(jù)格式不統(tǒng)一。檢驗(yàn)檢測(cè)行業(yè)的數(shù)智化轉(zhuǎn)型推進(jìn)中，明顯暴露出前瞻性和戰(zhàn)略性規(guī)劃缺失的問(wèn)題。這種規(guī)劃上的不足，直接導(dǎo)致了系統(tǒng)設(shè)計(jì)的不完善，使得數(shù)據(jù)碎片化，各個(gè)組成部分間難以形成有機(jī)的整體，信息無(wú)法順暢連接。特別是在儀器廠商和軟件廠商各自為政的背景下，數(shù)據(jù)所有權(quán)、隱私保護(hù)及利益分配等問(wèn)題迫使數(shù)據(jù)交互的壁壘愈發(fā)顯現(xiàn)。各部分?jǐn)?shù)據(jù)因缺乏統(tǒng)一的傳輸和共享平臺(tái)而呈現(xiàn)割裂狀態(tài)，數(shù)據(jù)格式混亂，無(wú)法有效整合。這一現(xiàn)象，被形象地稱為“數(shù)據(jù)孤島”。這不僅阻礙了行業(yè)內(nèi)部信息的流通與利用，也嚴(yán)重影響了數(shù)智化本應(yīng)帶來(lái)的效率提升和決策支持。數(shù)據(jù)孤島現(xiàn)象是數(shù)智化發(fā)展過(guò)程中的一大障礙，它揭示了行業(yè)在邁向高度智能化、信息化過(guò)程中，亟需系統(tǒng)性的規(guī)劃和協(xié)調(diào)。

3）標(biāo)簽缺失，數(shù)據(jù)混沌；分類不明，難以利用。當(dāng)前大部分人對(duì)于數(shù)據(jù)的認(rèn)知還停留在采集數(shù)據(jù)、存儲(chǔ)數(shù)據(jù)、管理數(shù)據(jù)，對(duì)于數(shù)據(jù)的深度挖掘還沒(méi)有系統(tǒng)性的認(rèn)識(shí)。人工智能的高效決策離不開(kāi)精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)分類與整理，但是在數(shù)據(jù)采集環(huán)節(jié)，往往忽視了數(shù)據(jù)標(biāo)簽的重要性，未能做到未雨綢繆，對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行細(xì)致的分類標(biāo)注。沒(méi)有有效的數(shù)據(jù)標(biāo)簽，就如同圖書(shū)沒(méi)有目錄，雖然內(nèi)容豐富，卻難以快速找到所需信息。提升數(shù)據(jù)管理能力，實(shí)施有效的數(shù)據(jù)標(biāo)簽策略，是數(shù)智化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵一步。企業(yè)必須從數(shù)據(jù)源頭做起，建立起完善的數(shù)據(jù)分類與標(biāo)注體系，從而確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量與可利用性。

4）數(shù)據(jù)安全的重要性不容忽視。數(shù)智化轉(zhuǎn)型過(guò)程中，數(shù)據(jù)無(wú)疑占據(jù)了至關(guān)重要的地位，被譽(yù)為變革中的核心資源。隨著變革的推進(jìn)，數(shù)據(jù)的安全問(wèn)題也浮出水面，成為無(wú)法回避的挑戰(zhàn)。首先，數(shù)據(jù)泄漏風(fēng)險(xiǎn)顯著增加。轉(zhuǎn)型過(guò)程中，數(shù)據(jù)的流動(dòng)性和可訪問(wèn)性大大增強(qiáng)，這無(wú)疑為黑客和不法分子提供了更多機(jī)會(huì)。由于數(shù)據(jù)保護(hù)措施的不足，敏感信息可能面臨被非法獲取和濫用的風(fēng)險(xiǎn)。其次，數(shù)據(jù)完整性受到威脅。在數(shù)智化環(huán)境下，數(shù)據(jù)經(jīng)常需要在多個(gè)系統(tǒng)間傳輸和同步，這增加了數(shù)據(jù)在傳輸過(guò)程中被篡改的風(fēng)險(xiǎn)。如果被惡意篡改，可能導(dǎo)致決策失誤，甚至引發(fā)重大事故。最后，數(shù)據(jù)所有權(quán)和使用權(quán)界定模糊。數(shù)智化轉(zhuǎn)型中，數(shù)據(jù)往往涉及多方共享和合作，但數(shù)據(jù)所有權(quán)和使用權(quán)的法律規(guī)定尚不完善，這可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)糾紛和權(quán)益沖突。

5）綜合性與專業(yè)人才雙短缺。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，企業(yè)對(duì)人才的要求也更加嚴(yán)苛。企業(yè)需要的是能夠橫跨多領(lǐng)域、多學(xué)科的，學(xué)習(xí)能力更強(qiáng)的復(fù)合型人才以及數(shù)智領(lǐng)域有深入研究的行業(yè)精英。然而，人才市場(chǎng)卻呈現(xiàn)出綜合性人才與專業(yè)人才雙雙匱乏的狀態(tài)。首先，檢驗(yàn)檢測(cè)行業(yè)對(duì)技術(shù)要求較高，涵蓋學(xué)科領(lǐng)域復(fù)雜，因此需要具有較強(qiáng)理論功底和技術(shù)融合應(yīng)用能力的人才。然而，這類人才的培養(yǎng)需要相當(dāng)長(zhǎng)的周期，使得行業(yè)快速發(fā)展的需求難以得到充分滿足。其次，檢驗(yàn)檢測(cè)行業(yè)在中國(guó)的起步相對(duì)較晚，導(dǎo)致專業(yè)人才的儲(chǔ)備不足。隨著市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展和全球經(jīng)濟(jì)日益一體化，人才的流動(dòng)性愈發(fā)加劇，其中一些人才可能會(huì)被其他更具魅力或者前景的行業(yè)所吸引，導(dǎo)致人才的動(dòng)態(tài)變化。

探索數(shù)智化轉(zhuǎn)型的有效實(shí)踐路徑

基礎(chǔ)設(shè)施

針對(duì)數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)滯后，尤其是部分老舊檢測(cè)設(shè)備數(shù)據(jù)接口缺失的問(wèn)題，本文提出了一套綜合解決方案。首先，夯實(shí)數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)是核心任務(wù)。為此，需要對(duì)現(xiàn)有設(shè)施進(jìn)行深入分析，明確其短板與不足，并據(jù)此進(jìn)行有針對(duì)性的改進(jìn)與升級(jí)，以滿足當(dāng)前及未來(lái)的數(shù)字化需求。其次，為解決老舊設(shè)備數(shù)據(jù)接口缺失且價(jià)值較高無(wú)法淘汰的難題，引入智能識(shí)別系統(tǒng)，利用先進(jìn)的視覺(jué)識(shí)別技術(shù)，將老舊檢測(cè)設(shè)備的非數(shù)據(jù)化檢測(cè)結(jié)果轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的即時(shí)采集與分析，有效地提升了數(shù)據(jù)整合能力。此外，加大資金投入力度，以政府預(yù)算和社會(huì)資本雙輪驅(qū)動(dòng)，政府出臺(tái)相關(guān)扶持政策，如稅收優(yōu)惠和資金扶持，以創(chuàng)造有利的外部環(huán)境，推動(dòng)檢驗(yàn)檢測(cè)機(jī)構(gòu)積極參與數(shù)智化轉(zhuǎn)型。

頂層設(shè)計(jì)

數(shù)智化轉(zhuǎn)型是一項(xiàng)錯(cuò)綜復(fù)雜的系統(tǒng)化工程。檢驗(yàn)檢測(cè)機(jī)構(gòu)在轉(zhuǎn)型過(guò)程中的失敗，部分原因歸咎于未能妥善進(jìn)行頂層設(shè)計(jì)，同時(shí)在整個(gè)轉(zhuǎn)型過(guò)程中缺乏全面性的視野、戰(zhàn)略性的思維以及有效的協(xié)調(diào)機(jī)制。檢驗(yàn)檢測(cè)機(jī)構(gòu)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的頂層設(shè)計(jì)框架包含戰(zhàn)略目標(biāo)、服務(wù)應(yīng)用架構(gòu)、數(shù)據(jù)架構(gòu)、云平臺(tái)、服務(wù)場(chǎng)景、數(shù)智化運(yùn)營(yíng)六大模塊。運(yùn)用業(yè)務(wù)能力框架圖，把檢驗(yàn)檢測(cè)機(jī)構(gòu)戰(zhàn)略思維與各個(gè)單元模塊有機(jī)結(jié)合，并遵循“快速試錯(cuò)，小步快跑”的建設(shè)思路，機(jī)制也是頂層設(shè)計(jì)框架中的重要部分。技術(shù)進(jìn)步與市場(chǎng)需求雙重驅(qū)動(dòng)，兩者相互作用，共同推動(dòng)著數(shù)智化轉(zhuǎn)型的深入發(fā)展。技術(shù)進(jìn)步為數(shù)智化提供了強(qiáng)大的技術(shù)支撐和實(shí)現(xiàn)手段，市場(chǎng)需求是數(shù)智化轉(zhuǎn)型方向的重要指引，促使檢驗(yàn)檢測(cè)機(jī)構(gòu)不斷創(chuàng)新，以滿足用戶日益增長(zhǎng)的需求。

構(gòu)建數(shù)智化生態(tài)平臺(tái)

數(shù)據(jù)的傳輸共享依賴于兼容性強(qiáng)的生態(tài)平臺(tái)，這是整個(gè)數(shù)智化體系的中樞神經(jīng)系統(tǒng)。平臺(tái)的建設(shè)涉及三個(gè)核心要素：首先是產(chǎn)品研發(fā)生命周期理論的應(yīng)用。開(kāi)發(fā)生態(tài)平臺(tái)的過(guò)程中，通過(guò)引入先進(jìn)的產(chǎn)品研發(fā)生命周期管理理念和方法，能夠顯著提高產(chǎn)品的設(shè)計(jì)、開(kāi)發(fā)和迭代管理效率。其次是數(shù)據(jù)共享機(jī)制的建立。在數(shù)智化生態(tài)平臺(tái)中，數(shù)據(jù)是核心資源，通過(guò)建立高效的數(shù)據(jù)共享機(jī)制，促進(jìn)不同部門(mén)、不同檢測(cè)設(shè)備之間的信息流通與協(xié)同合作，進(jìn)而提升整體運(yùn)營(yíng)效率。最后，數(shù)據(jù)安全是構(gòu)建數(shù)智化生態(tài)平臺(tái)的基礎(chǔ)和前提。在數(shù)據(jù)共享的前提下，必須建立起嚴(yán)格的數(shù)據(jù)安全保護(hù)機(jī)制，包括數(shù)據(jù)加密、權(quán)限控制、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估等措施，確保數(shù)據(jù)的完整性、可靠性和保密性，防止數(shù)據(jù)泄漏和安全風(fēng)險(xiǎn)。

決策數(shù)智化

在全面數(shù)字化的大背景下，大量的決策需求呈現(xiàn)出頻率高、周期短、響應(yīng)急等特征。決策數(shù)智化是實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)型的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)革新，它涉及兩個(gè)核心元素——“數(shù)”與“智”?！皵?shù)”代表從物理世界中采集的原始數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)為檢驗(yàn)檢測(cè)機(jī)構(gòu)的運(yùn)營(yíng)和決策提供了基礎(chǔ)的信息支撐；而“智”則是指利用這些數(shù)據(jù)，通過(guò)深入的分析和評(píng)判，針對(duì)特定問(wèn)題形成科學(xué)的解決方案。這一過(guò)程不僅包括對(duì)問(wèn)題相關(guān)數(shù)據(jù)的細(xì)致分析，還涉及對(duì)資源條件數(shù)據(jù)的全面考量，以此為基礎(chǔ)構(gòu)建出最優(yōu)的決策方案[5]。進(jìn)一步來(lái)說(shuō)，決策數(shù)智化是通過(guò)數(shù)據(jù)信息來(lái)指導(dǎo)數(shù)字化設(shè)備系統(tǒng)的操作，從而高效準(zhǔn)確地實(shí)現(xiàn)目標(biāo)。這一轉(zhuǎn)變標(biāo)志著企業(yè)從依賴經(jīng)驗(yàn)決策的傳統(tǒng)模式，逐步過(guò)渡到以機(jī)器決策為主的智慧中樞系統(tǒng)。大大提高了決策的準(zhǔn)確性和及時(shí)性，利于在復(fù)雜多變的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中保持優(yōu)勢(shì)。

人才培養(yǎng)

人才是數(shù)智化轉(zhuǎn)型的實(shí)際執(zhí)行者和推動(dòng)力量，尤其是那些具備跨學(xué)科知識(shí)和技能的復(fù)合型人才，更是轉(zhuǎn)型中不可或缺的寶貴資源。為確保轉(zhuǎn)型的順利進(jìn)行，需要從以下兩個(gè)核心方面來(lái)打造高效的人才隊(duì)伍。

一是深化校企合作，聯(lián)合培養(yǎng)復(fù)合型人才。與高等院校建立穩(wěn)固的合作關(guān)系是培育復(fù)合型人才的關(guān)鍵。通過(guò)校企聯(lián)合設(shè)計(jì)數(shù)智化相關(guān)課程，可以為學(xué)生提供與實(shí)際應(yīng)用緊密結(jié)合的學(xué)習(xí)環(huán)境。此外，可設(shè)立獎(jiǎng)學(xué)金和數(shù)智化相關(guān)的科研項(xiàng)目，以吸引更多優(yōu)秀的學(xué)生和研究人員參與進(jìn)來(lái)，從而培養(yǎng)更多具備跨學(xué)科知識(shí)和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)的復(fù)合型人才。促進(jìn)產(chǎn)學(xué)研的緊密結(jié)合，實(shí)現(xiàn)知識(shí)和人才的雙向流動(dòng)與增值。

二是強(qiáng)化中高層管理者的領(lǐng)導(dǎo)力和轉(zhuǎn)型能力。中高層管理者在數(shù)智化轉(zhuǎn)型中扮演著舉足輕重的角色，他們是轉(zhuǎn)型過(guò)程中的中堅(jiān)力量。為了確保轉(zhuǎn)型成功，中高層管理者需要具備強(qiáng)大的領(lǐng)導(dǎo)力、戰(zhàn)略眼光和執(zhí)行能力。首先，要提升中高層管理者的數(shù)智化意識(shí)和能力，使他們能夠更好地引領(lǐng)團(tuán)隊(duì)?wèi)?yīng)對(duì)轉(zhuǎn)型過(guò)程中的挑戰(zhàn)。其次，要鼓勵(lì)中高層管理者積極參與行業(yè)交流與學(xué)習(xí)，以便及時(shí)捕捉市場(chǎng)動(dòng)態(tài)和最新技術(shù)趨勢(shì)。最后，要建立有效的激勵(lì)機(jī)制，確保中高層管理者能夠全身心投入到轉(zhuǎn)型工作中，積極協(xié)調(diào)各方資源，推動(dòng)轉(zhuǎn)型的順利進(jìn)行。