用数字化的方法，能够掌握产业运行和经济运行比较实在的信息，对产业链的长板或短板做相应的定量化的刻画，而且可以进行评估或预警。这对于把握宏观和中观经济调控，是非常重要的。
如何用数字化表达产业链创新
目前，在产业治理能力方面，我们面临的问题还比较多。党的二十大报告提出，要加快建设制造强国、质量强国，要提升产业链效能，提高产业链、供应链的韧性和安全水平。这就需要我们高度重视补短板的问题以及国际供应链安全的问题。比如说，一旦重要技术产品遇到封锁，有没有替代的方案，或者有没有反制措施？都需要做一些客观上的评估。
在整个“十四五”期间，产业链效能的提升和治理能力的现代化，是我们的一个重大任务。最近国务院下发关于数字要素市场的意见，产业链创新的要素如何用数字化来进行表达，提高我们的决策支撑能力，这也是非常重要的课题。
做产业链的治理，需要客观分析国内各产业的发展水平、面临的短板以及需要从何处发力、如何运用政策组合拳等等。现在最主要的问题是，我们对于全量的、实时的数据掌握不完整，还是依托传统的统计、调研、抽样分析等，也就是传统工业化时代留下的研究方法。
如何建模产业治理和投资决策新体系
现在，在互联网企业里可以做用户画像，可以做倾向的预测。但在产业的监管层面上，远远滞后于目前互联网企业的数据技术和应用。这里当然有一些难点，比如说，如何构建产业链的底数、底图、底库，这些数据如何获取，数据之间的口径如何统一等等。不同的数据表征，比如要素、主体，关系或者价值链的高低，过去都是依托传统的咨询公司或研究院做的，但是依然是基于专家的有限认知之上。
三四年前，我们创建了一个“产业知识计算引擎”创业中心，力图用大数据、AI、知识建模的方法来进行表征。这样，我们可以对整个产业的治理有一个清晰的认识，创新整体的挖掘，对“建链、补链、延链、强链”中存在的问题，包括事前的预测和趋势推演，也就是运用大数据技术的决策系统。这里的主要难点在于如何刻画、如何建模。
例如，我们做了一个“基于数据加算法驱动的产业治理和投资决策”系统。它完全用定量实时的数据去表征，把过去专家们对它的认知，通过建模或者知识图谱的方法来进行表达。这是一个非常重要的方法，在未来10年内，它可能对整个产业治理的理念带来颠覆性的变化。
举例来说，我们非常看重中德之间、中欧之间的技术贸易合作。德国是整个欧洲技术合作的集散地，而中国是亚太地区的集散地，美国在这三点之间的贸易来往非常频繁和密切。这就非常有必要通过贸易的数据来进行详尽表征。
做这样的一个产业数据的资源底座，要解决很多问题。第一，必须有扎实的数字底座，就是用数据来表征其中的要素和动向。比如说京津冀协同问题，北京有多少企业疏散到河北和天津，过去没有这些数据，现在通过工商系统的数据，比如北京某公司作为出资人在天津设立一家分公司，通过此类数据完全可以表征出来这个产业的迁移，或者区域之间的协同状况。过去的几年，我们汇聚了注册资本在100万元以上的6000万家企业，这里包括全量的专利、全量的行业，包括行业里十几万种工业品之间的产业图谱的绘制，建立这样一套体系是非常必要的。
有了这个数据底座以后，如何绘制产业地图，据此做诊断、做舆情监测、做评估、做决策支持，将涉及一系列的AI工具和算法。例如我们下一步要建立更加开放的经济体系，将与欧洲、俄罗斯、以色列开展进一步合作，那么对于它们的产业、资源或者其他有利于支撑我们发展的能力要素，要非常清晰，所以构建这样数据的底座是非常需要的。
其次，要对重点产业链逐一进行产业链的画像和短板的诊断。例如我们向深圳市提供服务，围绕着集成电路封装测试，然后一步一步打开。现在用我们的一套技术方法，可以检索到不同产业链上企业在全国的分布情况，不同区域企业的竞争力情况，而且对此图谱可以每周更新，从而掌握这个产业整体的情况。我们用创新手段跟踪、诊断产业链，为决策部门、大的龙头企业做战略咨询。
建立产业链价格评估体系
其他一些重要的技术分析对象，比如知识产权的融资定价是一个很大的问题，如何对这项专利进行标价？过去就是发明人主观标价，200万或300万元，自称世界领先之类，其实这只是卖方的叫价。但放在全产业链角度评估，如果它切实地解决了产业链的短板问题，能为企业带来真实的收益，买方也要参与技术创新的评估。过去没有一个评价的客观依据。现在我们通过这种评估系统的方法，建立它的评价模型，对同类专利或同组专利，或国际专利之间进行比较，可以得出更接近实际的估价。
又例如，围绕沈阳3000家重点企业新增投资的大数据分析。每个区域都很关心本地企业与外地企业之间的投资信息，当你对一个区域评价时，会发现有很多地方是净产业资本的流出。
从国别层面的分析，可以帮助解决我国供应链短板的问题。比如浙江嘉兴某地做合成纤维，用我们的系统方法，可以看到有关合成纤维全产业链的产品结构图谱，包括技术链、长短板、重点企业、目标企业，或者计划招揽过来的创新人才等等。从国家层面上，这些方法完全可以做更为宏观的统筹。
如何构建国家级的产业大脑，服务我们高端智库的建设，是一个非常有意义的设想。构建一套数字化的系统，可以对整个产业进行仿真和推演，提供前瞻性的研究以及相应的对策研究。当然它需要比较强的技术和数据资源的平台。运用新的技术，开创一些新的模式，使我们的决策效率或者决策的科学性能够更快提高。
（编辑 季节）
