數(shù)智化轉(zhuǎn)型對檢驗檢測行業(yè)影響深遠，通過融合數(shù)字化與智能化，不僅提高了決策的科學性和精準性，還為檢驗檢測機構(gòu)帶來全方位的賦能效果。然而，轉(zhuǎn)型過程中面臨著數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)滯后、數(shù)據(jù)安全問題以及人才短缺等多重挑戰(zhàn)。為了克服這些障礙，需要構(gòu)建平臺，科學設(shè)計，加強中高層管理者的領(lǐng)導(dǎo)力和轉(zhuǎn)型能力。通過這些舉措，可以有效地推動數(shù)智化轉(zhuǎn)型，助力檢驗檢測行業(yè)在數(shù)字經(jīng)濟時代實現(xiàn)更快速、更穩(wěn)健的發(fā)展。
隨著“十四五”規(guī)劃的深入推進，數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模持續(xù)擴大，成為推動經(jīng)濟增長的重要引擎。在數(shù)字經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的過程中，數(shù)字技術(shù)、數(shù)據(jù)要素以及數(shù)智化轉(zhuǎn)型等因素無疑扮演了舉足輕重的角色[1]。數(shù)智化作為數(shù)字化的多維度進階，融合了AI、生物識別、云計算等尖端技術(shù)的全新概念，更加側(cè)重于對數(shù)據(jù)的深度挖掘和精細分析，能夠為企業(yè)提供更精準、更科學的決策支持。實踐證明，數(shù)智化轉(zhuǎn)型為檢驗檢測行業(yè)帶來顯著的賦能效果：首先，數(shù)智化能夠大幅提升檢驗檢測機構(gòu)的競爭力，通過數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策優(yōu)化，使企業(yè)更加精準地把握市場動態(tài)，從而在競爭中占據(jù)有利地位。其次，數(shù)智化轉(zhuǎn)型增強了行業(yè)的影響力，利用大數(shù)據(jù)和智能技術(shù)，檢驗檢測機構(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，通過數(shù)據(jù)分析和模擬實驗，為新產(chǎn)品和新服務(wù)的開發(fā)提供了有力支持。最后，數(shù)智化也顯著提升了檢驗檢測機構(gòu)的管理水平，實現(xiàn)了資源的優(yōu)化配置和風險的精準防控。
一、檢驗檢測行業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型過程中存在的主要問題
檢驗檢測行業(yè)數(shù)智化的發(fā)展和轉(zhuǎn)型并非一路坦途，充滿了各種挑戰(zhàn)與困難。
1、數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)明顯滯后。在當前強調(diào)數(shù)字經(jīng)濟的科技環(huán)境下，數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施是推動檢驗檢測行業(yè)向數(shù)智化轉(zhuǎn)型的基石。但是，目前許多檢驗檢測機構(gòu)的基礎(chǔ)檢測設(shè)備并未跟上時代的步伐[2]。首先，老舊檢測儀器的普遍使用嚴重阻礙了行業(yè)數(shù)據(jù)的整合與數(shù)智化進程。某些儀器甚至未配備數(shù)據(jù)采集接口，數(shù)據(jù)無法有效傳輸與共享。其次，資金問題亦不容忽視。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、軟件開發(fā)等方面，這對于許多中小型機構(gòu)而言，無疑是一項沉重的經(jīng)濟負擔，導(dǎo)致轉(zhuǎn)型之路步履維艱。
2、數(shù)據(jù)孤島現(xiàn)象嚴重，數(shù)據(jù)格式不統(tǒng)一。檢驗檢測行業(yè)的數(shù)智化轉(zhuǎn)型推進中，明顯暴露出前瞻性和戰(zhàn)略性規(guī)劃缺失的問題。這種規(guī)劃上的不足，直接導(dǎo)致了系統(tǒng)設(shè)計的不完善，使得數(shù)據(jù)碎片化，各個組成部分間難以形成有機的整體，信息無法順暢連接[3]。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)、隱私保護及利益分配等問題迫使數(shù)據(jù)交互的壁壘愈發(fā)顯現(xiàn)。各部分數(shù)據(jù)因缺乏統(tǒng)一的傳輸和共享平臺而呈現(xiàn)割裂狀態(tài)，數(shù)據(jù)格式混亂，無法有效整合。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，也嚴重影響了數(shù)智化本應(yīng)帶來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、信息化過程中，亟需系統(tǒng)性的規(guī)劃和協(xié)調(diào)。
3、標簽缺失，數(shù)據(jù)混沌;分類不明，難以利用。當前大部分人對于數(shù)據(jù)的認知還停留在采集數(shù)據(jù)、存儲數(shù)據(jù)、管理數(shù)據(jù)，對于數(shù)據(jù)的深度挖掘還沒有系統(tǒng)性的認識。人工智能的高效決策離不開精準的數(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)標簽的重要性，未能做到未雨綢繆，對采集的數(shù)據(jù)進行細致的分類標注。沒有有效的數(shù)據(jù)標簽，就如同圖書沒有目錄，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，實施有效的數(shù)據(jù)標簽策略，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)型過程中，數(shù)據(jù)無疑占據(jù)了至關(guān)重要的地位，被譽為變革中的核心資源。隨著變革的推進，數(shù)據(jù)的安全問題也浮出水面，成為無法回避的挑戰(zhàn)。首先，數(shù)據(jù)泄漏風險顯著增加。轉(zhuǎn)型過程中，數(shù)據(jù)的流動性和可訪問性大大增強，這無疑為黑客和不法分子提供了更多機會。由于數(shù)據(jù)保護措施的不足，敏感信息可能面臨被非法獲取和濫用的風險。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)常需要在多個系統(tǒng)間傳輸和同步，這增加了數(shù)據(jù)在傳輸過程中被篡改的風險。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)濟時代，企業(yè)對人才的要求也更加嚴苛。企業(yè)需要的是能夠橫跨多領(lǐng)域、多學科的，學習能力更強的復(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，檢驗檢測行業(yè)對技術(shù)要求較高，涵蓋學科領(lǐng)域復(fù)雜，因此需要具有較強理論功底和技術(shù)融合應(yīng)用能力的人才。然而，這類人才的培養(yǎng)需要相當長的周期，使得行業(yè)快速發(fā)展的需求難以得到充分滿足。其次，檢驗檢測行業(yè)在中國的起步相對較晚，導(dǎo)致專業(yè)人才的儲備不足。隨著市場經(jīng)濟的不斷發(fā)展和全球經(jīng)濟日益一體化，人才的流動性愈發(fā)加劇，其中一些人才可能會被其他更具魅力或者前景的行業(yè)所吸引，導(dǎo)致人才的動態(tài)變化[4]。
二、探索數(shù)智化轉(zhuǎn)型的有效實踐路徑
（一）基礎(chǔ)設(shè)施
針對數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)滯后，尤其是部分老舊檢測設(shè)備數(shù)據(jù)接口缺失的問題，本文提出了一套綜合解決方案。首先，夯實數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)是核心任務(wù)。為此，需要對現(xiàn)有設(shè)施進行深入分析，明確其短板與不足，并據(jù)此進行有針對性的改進與升級，以滿足當前及未來的數(shù)字化需求。其次，為解決老舊設(shè)備數(shù)據(jù)接口缺失且價值較高無法淘汰的難題，引入智能識別系統(tǒng)，利用先進的視覺識別技術(shù)，將老舊檢測設(shè)備的非數(shù)據(jù)化檢測結(jié)果轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的即時采集與分析，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)算和社會資本雙輪驅(qū)動，政府出臺相關(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，推動檢驗檢測機構(gòu)積極參與數(shù)智化轉(zhuǎn)型。
（二）頂層設(shè)計
數(shù)智化轉(zhuǎn)型是一項錯綜復(fù)雜的系統(tǒng)化工程。檢驗檢測機構(gòu)在轉(zhuǎn)型過程中的失敗，部分原因歸咎于未能妥善進行頂層設(shè)計，同時在整個轉(zhuǎn)型過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)機制。檢驗檢測機構(gòu)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的頂層設(shè)計框架包含戰(zhàn)略目標、服務(wù)應(yīng)用架構(gòu)、數(shù)據(jù)架構(gòu)、云平臺、服務(wù)場景、數(shù)智化運營六大模塊。運用業(yè)務(wù)能力框架圖，把檢驗檢測機構(gòu)戰(zhàn)略思維與各個單元模塊有機結(jié)合，并遵循“快速試錯，小步快跑”的建設(shè)思路，機制也是頂層設(shè)計框架中的重要部分。技術(shù)進步與市場需求雙重驅(qū)動，兩者相互作用，共同推動著數(shù)智化轉(zhuǎn)型的深入發(fā)展。技術(shù)進步為數(shù)智化提供了強大的技術(shù)支撐和實現(xiàn)手段，市場需求是數(shù)智化轉(zhuǎn)型方向的重要指引，促使檢驗檢測機構(gòu)不斷創(chuàng)新，以滿足用戶日益增長的需求。
（三）構(gòu)建數(shù)智化生態(tài)平臺
數(shù)據(jù)的傳輸共享依賴于兼容性強的生態(tài)平臺，這是整個數(shù)智化體系的中樞神經(jīng)系統(tǒng)。平臺的建設(shè)涉及三個核心要素：首先是產(chǎn)品研發(fā)生命周期理論的應(yīng)用。開發(fā)生態(tài)平臺的過程中，通過引入先進的產(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、開發(fā)和迭代管理效率。其次是數(shù)據(jù)共享機制的建立。在數(shù)智化生態(tài)平臺中，數(shù)據(jù)是核心資源，通過建立高效的數(shù)據(jù)共享機制，促進不同部門、不同檢測設(shè)備之間的信息流通與協(xié)同合作，進而提升整體運營效率。最后，數(shù)據(jù)安全是構(gòu)建數(shù)智化生態(tài)平臺的基礎(chǔ)和前提。在數(shù)據(jù)共享的前提下，必須建立起嚴格的數(shù)據(jù)安全保護機制，包括數(shù)據(jù)加密、權(quán)限控制、風險評估等措施，確保數(shù)據(jù)的完整性、可靠性和保密性，防止數(shù)據(jù)泄漏和安全風險。
（四）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)智化是實現(xiàn)轉(zhuǎn)型的一項關(guān)鍵技術(shù)革新，它涉及兩個核心元素——“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)為檢驗檢測機構(gòu)的運營和決策提供了基礎(chǔ)的信息支撐;而“智”則是指利用這些數(shù)據(jù)，通過深入的分析和評判，針對特定問題形成科學的解決方案。這一過程不僅包括對問題相關(guān)數(shù)據(jù)的細致分析，還涉及對資源條件數(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]。進一步來說，決策數(shù)智化是通過數(shù)據(jù)信息來指導(dǎo)數(shù)字化設(shè)備系統(tǒng)的操作，從而高效準確地實現(xiàn)目標。這一轉(zhuǎn)變標志著企業(yè)從依賴經(jīng)驗決策的傳統(tǒng)模式，逐步過渡到以機器決策為主的智慧中樞系統(tǒng)。大大提高了決策的準確性和及時性，利于在復(fù)雜多變的市場競爭中保持優(yōu)勢。
（五）人才培養(yǎng)
人才是數(shù)智化轉(zhuǎn)型的實際執(zhí)行者和推動力量，尤其是那些具備跨學科知識和技能的復(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)型的順利進行，需要從以下兩個核心方面來打造高效的人才隊伍。
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。通過校企聯(lián)合設(shè)計數(shù)智化相關(guān)課程，可以為學生提供與實際應(yīng)用緊密結(jié)合的學習環(huán)境。此外，可設(shè)立獎學金和數(shù)智化相關(guān)的科研項目，以吸引更多優(yōu)秀的學生和研究人員參與進來，從而培養(yǎng)更多具備跨學科知識和實踐經(jīng)驗的復(fù)合型人才。促進產(chǎn)學研的緊密結(jié)合，實現(xiàn)知識和人才的雙向流動與增值。
二是強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)型過程中的中堅力量。為了確保轉(zhuǎn)型成功，中高層管理者需要具備強大的領(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)智化意識和能力，使他們能夠更好地引領(lǐng)團隊應(yīng)對轉(zhuǎn)型過程中的挑戰(zhàn)。其次，要鼓勵中高層管理者積極參與行業(yè)交流與學習，以便及時捕捉市場動態(tài)和最新技術(shù)趨勢。最后，要建立有效的激勵機制，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，推動轉(zhuǎn)型的順利進行。
三、結(jié)論
本文深入探討了檢驗檢測行業(yè)在數(shù)智化轉(zhuǎn)型中面臨的主要問題，并提出了有效的實踐路徑。數(shù)智化轉(zhuǎn)型通過運用大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)，可以顯著提升檢驗檢測行業(yè)的智能化水平和競爭力。然而，轉(zhuǎn)型過程中也面臨數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)據(jù)孤島等挑戰(zhàn)與困難。數(shù)智化轉(zhuǎn)型需要全面規(guī)劃、持續(xù)投入和不斷創(chuàng)新。數(shù)智化轉(zhuǎn)型是檢驗檢測行業(yè)發(fā)展的必然趨勢，也是提升競爭力的關(guān)鍵。展望未來，期待數(shù)智化在推動行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展方面發(fā)揮更大作用。
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