随着“十四五”规划的深入推进，数字经济规模持续扩大，成为推动经济增长的重要引擎。在数字经济高质量发展的过程中，数字技术、数据要素以及数智化转型等因素无疑扮演了举足轻重的角色。数智化作为数字化的多维度进阶，融合了AI、生物识别、云计算等尖端技术的全新概念，更加侧重于对数据的深度挖掘和精细分析，能够为企业提供更精准、更科学的决策支持。实践证明，数智化转型为检验检测行业带来显著的赋能效果：首先，数智化能够大幅提升检验检测机构的竞争力，通过数据驱动的决策优化，使企业更加精准地把握市场动态，从而在竞争中占据有利地位。其次，数智化转型增强了行业的影响力，利用大数据和智能技术，检验检测机构可以更有效地展示自身的专业能力和服务品质，吸引更多客户的关注和信赖。再次，数智化还激发了行业的创新能力，通过数据分析和模拟实验，为新产品和新服务的开发提供了有力支持。最后，数智化也显著提升了检验检测机构的管理水平，实现了资源的优化配置和风险的精准防控。

检验检测行业数智化转型过程中存在的主要问题

1）数字化基础设施建设明显滞后。在当前强调数字经济的科技环境下，数字化基础设施是推动检验检测行业向数智化转型的基石。但是，目前许多检验检测机构的基础检测设备并未跟上时代的步伐。首先，老旧检测仪器的普遍使用严重阻碍了行业数据的整合与数智化进程。某些仪器甚至未配备数据采集接口，数据无法有效传输与共享。其次，资金问题亦不容忽视。数智化转型需要大量的资金投入，用于设备更新、系统升级、软件开发等方面，这对于许多中小型机构而言，无疑是一项沉重的经济负担，导致转型之路步履维艰。

2）数据孤岛现象严重，数据格式不统一。检验检测行业的数智化转型推进中，明显暴露出前瞻性和战略性规划缺失的问题。这种规划上的不足，直接导致了系统设计的不完善，使得数据碎片化，各个组成部分间难以形成有机的整体，信息无法顺畅连接。特别是在仪器厂商和软件厂商各自为政的背景下，数据所有权、隐私保护及利益分配等问题迫使数据交互的壁垒愈发显现。各部分数据因缺乏统一的传输和共享平台而呈现割裂状态，数据格式混乱，无法有效整合。这一现象，被形象地称为“数据孤岛”。这不仅阻碍了行业内部信息的流通与利用，也严重影响了数智化本应带来的效率提升和决策支持。数据孤岛现象是数智化发展过程中的一大障碍，它揭示了行业在迈向高度智能化、信息化过程中，亟需系统性的规划和协调。

3）标签缺失，数据混沌；分类不明，难以利用。当前大部分人对于数据的认知还停留在采集数据、存储数据、管理数据，对于数据的深度挖掘还没有系统性的认识。人工智能的高效决策离不开精准的数据分类与整理，但是在数据采集环节，往往忽视了数据标签的重要性，未能做到未雨绸缪，对采集的数据进行细致的分类标注。没有有效的数据标签，就如同图书没有目录，虽然内容丰富，却难以快速找到所需信息。提升数据管理能力，实施有效的数据标签策略，是数智化转型的关键一步。企业必须从数据源头做起，建立起完善的数据分类与标注体系，从而确保数据的质量与可利用性。

4）数据安全的重要性不容忽视。数智化转型过程中，数据无疑占据了至关重要的地位，被誉为变革中的核心资源。随着变革的推进，数据的安全问题也浮出水面，成为无法回避的挑战。首先，数据泄漏风险显著增加。转型过程中，数据的流动性和可访问性大大增强，这无疑为黑客和不法分子提供了更多机会。由于数据保护措施的不足，敏感信息可能面临被非法获取和滥用的风险。其次，数据完整性受到威胁。在数智化环境下，数据经常需要在多个系统间传输和同步，这增加了数据在传输过程中被篡改的风险。如果被恶意篡改，可能导致决策失误，甚至引发重大事故。最后，数据所有权和使用权界定模糊。数智化转型中，数据往往涉及多方共享和合作，但数据所有权和使用权的法律规定尚不完善，这可能导致数据纠纷和权益冲突。

5）综合性与专业人才双短缺。在数字经济时代，企业对人才的要求也更加严苛。企业需要的是能够横跨多领域、多学科的，学习能力更强的复合型人才以及数智领域有深入研究的行业精英。然而，人才市场却呈现出综合性人才与专业人才双双匮乏的状态。首先，检验检测行业对技术要求较高，涵盖学科领域复杂，因此需要具有较强理论功底和技术融合应用能力的人才。然而，这类人才的培养需要相当长的周期，使得行业快速发展的需求难以得到充分满足。其次，检验检测行业在中国的起步相对较晚，导致专业人才的储备不足。随着市场经济的不断发展和全球经济日益一体化，人才的流动性愈发加剧，其中一些人才可能会被其他更具魅力或者前景的行业所吸引，导致人才的动态变化。

探索数智化转型的有效实践路径

基础设施

针对数字化基础设施建设滞后，尤其是部分老旧检测设备数据接口缺失的问题，本文提出了一套综合解决方案。首先，夯实数字化基础设施建设是核心任务。为此，需要对现有设施进行深入分析，明确其短板与不足，并据此进行有针对性的改进与升级，以满足当前及未来的数字化需求。其次，为解决老旧设备数据接口缺失且价值较高无法淘汰的难题，引入智能识别系统，利用先进的视觉识别技术，将老旧检测设备的非数据化检测结果转化为数据，实现了数据的即时采集与分析，有效地提升了数据整合能力。此外，加大资金投入力度，以政府预算和社会资本双轮驱动，政府出台相关扶持政策，如税收优惠和资金扶持，以创造有利的外部环境，推动检验检测机构积极参与数智化转型。

顶层设计

数智化转型是一项错综复杂的系统化工程。检验检测机构在转型过程中的失败，部分原因归咎于未能妥善进行顶层设计，同时在整个转型过程中缺乏全面性的视野、战略性的思维以及有效的协调机制。检验检测机构数智化转型的顶层设计框架包含战略目标、服务应用架构、数据架构、云平台、服务场景、数智化运营六大模块。运用业务能力框架图，把检验检测机构战略思维与各个单元模块有机结合，并遵循“快速试错，小步快跑”的建设思路，机制也是顶层设计框架中的重要部分。技术进步与市场需求双重驱动，两者相互作用，共同推动着数智化转型的深入发展。技术进步为数智化提供了强大的技术支撑和实现手段，市场需求是数智化转型方向的重要指引，促使检验检测机构不断创新，以满足用户日益增长的需求。

构建数智化生态平台

数据的传输共享依赖于兼容性强的生态平台，这是整个数智化体系的中枢神经系统。平台的建设涉及三个核心要素：首先是产品研发生命周期理论的应用。开发生态平台的过程中，通过引入先进的产品研发生命周期管理理念和方法，能够显著提高产品的设计、开发和迭代管理效率。其次是数据共享机制的建立。在数智化生态平台中，数据是核心资源，通过建立高效的数据共享机制，促进不同部门、不同检测设备之间的信息流通与协同合作，进而提升整体运营效率。最后，数据安全是构建数智化生态平台的基础和前提。在数据共享的前提下，必须建立起严格的数据安全保护机制，包括数据加密、权限控制、风险评估等措施，确保数据的完整性、可靠性和保密性，防止数据泄漏和安全风险。

决策数智化

在全面数字化的大背景下，大量的决策需求呈现出频率高、周期短、响应急等特征。决策数智化是实现转型的一项关键技术革新，它涉及两个核心元素——“数”与“智”。“数”代表从物理世界中采集的原始数据，这些数据为检验检测机构的运营和决策提供了基础的信息支撑；而“智”则是指利用这些数据，通过深入的分析和评判，针对特定问题形成科学的解决方案。这一过程不仅包括对问题相关数据的细致分析，还涉及对资源条件数据的全面考量，以此为基础构建出最优的决策方案[5]。进一步来说，决策数智化是通过数据信息来指导数字化设备系统的操作，从而高效准确地实现目标。这一转变标志着企业从依赖经验决策的传统模式，逐步过渡到以机器决策为主的智慧中枢系统。大大提高了决策的准确性和及时性，利于在复杂多变的市场竞争中保持优势。

人才培养

人才是数智化转型的实际执行者和推动力量，尤其是那些具备跨学科知识和技能的复合型人才，更是转型中不可或缺的宝贵资源。为确保转型的顺利进行，需要从以下两个核心方面来打造高效的人才队伍。

一是深化校企合作，联合培养复合型人才。与高等院校建立稳固的合作关系是培育复合型人才的关键。通过校企联合设计数智化相关课程，可以为学生提供与实际应用紧密结合的学习环境。此外，可设立奖学金和数智化相关的科研项目，以吸引更多优秀的学生和研究人员参与进来，从而培养更多具备跨学科知识和实践经验的复合型人才。促进产学研的紧密结合，实现知识和人才的双向流动与增值。

二是强化中高层管理者的领导力和转型能力。中高层管理者在数智化转型中扮演着举足轻重的角色，他们是转型过程中的中坚力量。为了确保转型成功，中高层管理者需要具备强大的领导力、战略眼光和执行能力。首先，要提升中高层管理者的数智化意识和能力，使他们能够更好地引领团队应对转型过程中的挑战。其次，要鼓励中高层管理者积极参与行业交流与学习，以便及时捕捉市场动态和最新技术趋势。最后，要建立有效的激励机制，确保中高层管理者能够全身心投入到转型工作中，积极协调各方资源，推动转型的顺利进行。