尽管数智技术对产业数字化转型的意义匪浅，但在实际落地过程中仍然存在一定挑战：

数字化程度低，信息闭环难闭合：数据资产的积累是产业数字化转型的重要前提，如何持续获取数据，并将分布在不同系统、组织内的数据打通融合是企业数字化转型的首要命题。目前，多数企业（尤其是中小企业）受限于资金和人才匮乏，对数智技术投入不足，导致企业数字化水平低，缺乏完善的信息网络基础设施；此外，由于缺少统一标准、接口和编码体系，使得企业内外“数据孤岛”丛立，无法实现互通、共享，导致企业使用数据规模、种类有限，信息闭环难闭合，海量数据的资产价值无法得到充分发挥。

跨界融合难度大，复合型人才缺乏：数字化转型实际上是利用数智技术对企业流程再造的过程，需要既具备良好的数智技术素养，又能够了解产业技术和发展规律的复合型人才。据清华大学互联网发展和治理研究中心2020年对全球ICT人才调研统计，当前我国数智技术人才主要集中于科技行业，缺乏产业经验和实践背景，而产业IT人员总体对数智技术的认知不深，难以支撑产业数字化转型需要。根据人力资源与社会保障部数据分析，2025年智能制造领域人才需求为900万人，人才缺口预计达到450万人。

不同产业差异大，规模效应难一朝形成：由于不同产业或产业中不同领域、不同企业之间存在技术、流程等差异巨大，数智技术在产业中的深入渗透须结合具体场景进行定制化开发，尚不存在一套放之四海而皆准的解决方案，这使得数智技术在产业互联网中的应用很难像在消费互联网时代一样，短期建立规模效应、获取巨大收益，而是需要与产业合作共进，在垂直领域中不断积累解决问题的通用能力。

网络安全问题不容忽视：随着数智技术的应用推广，网络安全问题将成为数字化转型过程中面临的重要挑战。一方面，传统网络安全系统跟不上数智技术应用和创新步伐；另一方面，数字化转型带来信息节点和信息总量爆发式增长，使得网络攻击的潜在损失“指数级”放大，对网络安全技术提出更高要求。

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