（一）统筹整合传统产业数智转型资源，切实规避降低数智化改造风险。
一是充分发挥行业协会、产业联盟、系统解决方案供应商等各类赋能平台的枢纽作用，通过引入科学方法持续完善各类赋能平台的评价体系和激励机制，增加对各类细分领域数智化覆盖度，提供企业定制化转型方案。设计和发布传统产业数智化转型技术指南，提供行业典型数字化应用场景、案例和解决方案，为行业数字化转型提供标准和参考。二是完善传统产业数智化转型的知识管理体系，建设工业数据库和标准库。梳理各类产业的流程和隐性知识，加强对工艺等工业知识的管理，运用机器学习等新技术“解剖”工艺诀窍，加强隐性知识的编码化和显性化，促进工业数据的生成、共享、迁移和使用。三是做大做强传统产业优化升级的投融资体系，加大传统产业全链条数智化研发工程专项资金和财政支持力度，以政策合力助推产业链骨干企业加速成长。同时采用市场化政策工具，鼓励融资租赁、供应链金融等多种形式的金融创新，切实降低改造成本。
（二）多措并举增加数智人才供给，为传统产业提供重要智力支撑。
一是加强对数智人才的培养力度，建立面向传统产业数智化前沿的复合型人才培养机制。鼓励各地高校加强对新型数智人才的培养，鼓励设置交叉学科建设和复合型人才培养方案。在现有产业园区内，依据园区先导产业类型，配套建设数智化人才实习实训基地。二是设立传统产业数智化改造专项创新创业基金，提高相关领域的人才待遇水平，鼓励有经验的工程师转型为产业数智技术工程师，吸引高层次数智化专业人才就业，推进“人才共享”等体制创新工作。三是鼓励各类院校、科研院所、行业企业和职业培训机构等开展国内外高层次专业人才研修和学术技术交流活动，充分发挥典型行业带动作用，搭建产教对接平台，加大数智化人才培养力度。
（三）统筹实施数智化转型示范企业梯度培育体系，打好政策组合拳。
一是
基于当地产业特点和发展阶段，持续推进新发展理念下的产业数智化转型体系建设工作，系统梳理总结传统产业集群数字化转型关键问题和实施路径，区分细分行业，分类打造数字化转型样本企业。
二是
培育和引入产业数字化转型服务商，建立综合性产业服务商资源池。开展规上工业企业免费诊断工作，制定诊断工作指引，规范诊断流程，提高诊断质量，强化成果应用，各级协同加快提升智改数转诊断服务转化。
三是
围绕数智化改造典型案例积极召开现场推广会，加强示范宣传推广，让企业切实感受数智化改造方式和效益提升前景，进一步广泛凝聚社会共识，坚定传统产业及企业优化升级的信心和决心。
