大数据与智能制造产业知识产权问题研究

谭华霖 等

第一部分 大数据有关知识产权问题研究

（一）数据资源与知识产权

1．数据和信息

数据和信息是两个比较常见且易混淆的概念。信息泛指能在人类社会传播的一切内容，而数据是指用于记录事物的符号。在计算机科学领域，数据是信息的数字化、电子化载体，是用1和0表现的电磁记录。信息是数据的内涵，数据是信息的一种载体或形式。单个的数据本身没有任何意义，当数据含有明确的内容成为信息后才能成为权利保护的对象。比如“30”“小明”“年龄”都是数据，不具有实际意义或价值；而“小明今年30岁”是一条信息，内容比较明确。所以，谈及数据其实指的是其承载的信息内容，而非计算机科学领域中的字节，信息的内容和类型直接决定了数据上的权利和性质。

2．数据财产

无论何种类型的数据（包括具有强烈人身属性的个人信息类数据），在其具有使用价值且可以交易获得对价时，就可以视为广义的一种资（财）产，如同技术、品牌、商业秘密。从民法角度来看，数据财产对应的是数据财产权，可以从两个层次去理解：对于数据产生主体——用户来说，数据财产权是以所有权为理念的建构，基础在于用户对个人权益的占用、使用、收益和自由处分的权利；对于数据开发和应用主体——企业来说，数据财产权是以经营权为理念的建构，基础在于企业对于其经营管理的财产享有占有、使用和依法处分的权利。

3．数据产品

数据产品是从产业角度对大数据的界定。数据产品是产业存在和发展的基础要素，是各相关技术作用的对象，也是各环节和企业产生关联的纽带，更是各主体利益诉求之所在。

某些数据产品本身就是知识产权客体，比如以数字形式存在的作品、核心技术指标等，就是按现有知识产权规则保护的。某些数据产品，经相关主体技术开发或智力创造后具备了一定独创性，而成为知识产权的客体，最典型的就是数据库。随着技术的发展，必然会有越来越多新的数据可以纳入知识产权保护体系。某些数据产品，虽经过加工但并不具有独创性，也不会对数据上的原始权利性质和归属产生根本性影响，形成的数据产品自然不能纳入知识产权体系。

（二）大数据技术与知识产权

1．加强对技术的知识产权保护

知识产权制度是激励技术创新的重要手段，一方面通过许可制度使权利人得到合理回报，另一方面为创新成果的转移和转化提供途径，合理高效配置创新资源。大数据是技术的产物，技术涉及面广、表现形式丰富、更新周期短，更应发挥知识产权的保障和促进作用。

有的技术与软件或硬件相结合，按现行知识产权规则，可以申请软件著作权或专利权。对于没有与软件或硬件相结合的技术，是否可以作为专利权客体值得探讨。大数据技术的基础和核心是算法，但不等同于算法。算法是指一个表示为有限长列表的有效方法，包含清晰定义的指令用于计算函数，比如决策树归纳算法、聚类算法等，属于抽象思维领域，排除在专利权范围之外。而大数据技术是对算法的选择和重新演绎，选择何种算法、如何实现最优的算法，需要技术开发者理论、技术和经验的积累，需要付出创造性的劳动。选择出更优算法的过程实质上就是一个智力成果的创造过程，是技术开发者智慧的结晶、创新能力的体现。另外，不同于科学原理、自然规律和自然现象，大数据技术需要通过应用具体的语言编程，实现与计算机紧密联系，基于现实需求而产生，最后应用于某个行业或领域具体问题的解决。所以，作为一种解决技术问题的技术方案，理论上大数据技术可以申请方法专利。

事实上，加强对大数据技术的保护的做法在西方国家已有体现。比如全球知名的大数据企业、英国最大的软件企业Autonomy公司，以贝叶斯概率论和香农信息论为基础获得了超过130项专利。

2．推进技术标准与专利的融合

专利和标准是鼓励技术创新、推广技术应用、推动产业发展的两种手段，具有一致性和互补性。标准是一种统一的技术规范，完善的技术标准能提高数据质量，实现数据价值的最大化。随着大数据技术的迅猛发展，技术更新周期越来越短，将专利纳入技术标准能够克服标准制定本身的滞后性，提升标准质量，同时也加快了专利进入产业化的速度。

但由于性质的不同，大数据技术标准化与专利化必然会产生冲突。标准追求的是统一和普遍适用，而专利追求的是经济回报。标准具有公共属性，而专利是私权适用私法基本原则和规则。

要解决两者冲突，必须坚持利益平衡原则，充分利用综合性手段，加强对标准与专利结合的管理、引导和规范，满足市场主体对效率、自由、安全等价值的追求。一是实施标准化战略，按照行业类别组织建立统一的数据采集和质量标准。以企业为主体参与国际标准竞争机制，在政策和机制上，支持、鼓励和引导企业积极参与国际标准化活动，支持和鼓励有研发能力的企业参与并承担相关国际标准的制定、修订任务，积极培育和发展企业联盟标准。二是推动标准化战略与知识产权战略融合促进。构建符合我国国情又与国际惯例相协调、兼具公平和效率、兼具制约和激励的专利与标准冲突协调联动机制。三是构建标准化组织的专利政策模式，包括允许必要技术专利纳入标准、专利信息需事前披露制度、技术标准使用人必须获得专利权人的许可方可使用专利、标准化制定机构不介入具体的专利许可事务等。

3．做好关键技术的专利布局

专利布局是利用知识产权制度保护自己技术，并抑制竞争对手技术和市场优势的重要手段。微观层面，企业出于市场竞争进行专利布局；宏观层面，政府推进专利布局有利于在大数据领域的国际竞争中处于优势。

政府应在大数据的关键技术和前沿领域提前规划和统筹推进。一是针对关键技术和新兴发展动向，制定有针对性的知识产权保护政策，引导研发方向。二是推进国内相关企业组建发展战略联盟，通过共同研发、组建专利池、加强标准运作等手段，增强国际竞争力。三是完善企业为主体、产学研相结合的技术创新体系。四是加大专业市场和重大技术标准中的知识产权保护力度。大力支持企业和研发机构在国外部署知识产权，鼓励在国外运用知识产权，健全知识产权预警应急机制、国外维权和争端解决机制。

企业要有充分的专利检索和分析规划，了解竞争对手和行业前沿趋势，确定技术发展方向。进行持久的核心技术积累，对核心技术进行专利布局，形成必要的专利组合。通过基本专利申请、外围专利申请、充分申请、抢先与阻击申请、超前申请等多种策略，构建合理的专利保护网等。

（三）大数据的应用与知识产权

1．创新商业模式

目前大数据产业链大致可以分为三个层次：数据产生形成层、数据分析处理层和数据应用服务层。

在产生形成层，数据提供者是业务主体，最主要的商业模式为出售或出租其拥有的数据。比如，Inrix公司在交通信息领域，面向GPS生产商、交通规划部门、FedEX和UPS等物流公司等，出售完整交通状况模式图或者数据库。在这种商业模式下，数据产品是否属于知识产权客体，交易规则是否遵循知识产权制度，都按照现行规则来判断。对于不受知识产权保护的数据产品，数据提供者也可以主张服务对价。

在分析处理层，技术提供者是业务主体，最主要的商业模式为提供数据的分析和处理技术服务。比如，IBM提供软硬一体的大数据解决方案；华为基于IT基础设施领域在存储和计算的优势，提供整体大数据解决方案。在这种商业模式下，技术提供者可以主张技术服务对价，也可以按照知识产权规则就加工处理形成的新数据产品主张权利。

在应用服务层，应用服务提供者是业务主体，常见的商业模式为基于对大数据的分析结果去推动客户业务发展，比如精准定位广告、咨询研究、市场营销、行业应用等服务，这一层次可衍生发展的商业模式最为丰富。此类商业模式下，应用服务提供者可以基于咨询、分析等服务要求对价，也可以根据某些数据应用本身享有的知识产权获得对价。

2．健全交易或服务平台保护机制

除上述三个主要环节之外，大数据产业链还包括相关支撑或保障领域，比如IT硬件、数据安全保障等。其中，数据交易或服务平台是目前比较受关注的领域。2014年2月，国内首个面向数据交易的产业组织——中关村大数据交易产业联盟成立，中关村数海大数据交易平台启动。2015年4月，贵阳大数据交易所正式挂牌并完成首批大数据交易。

数据交易或服务平台，属于知识产权服务业领域，本质是一种关于交易的商业方法，在著作权和商业秘密无法提供保护的情况下，以专利权对其进行保护不失为一种途径。我国专利法规定，对智力活动规则和方法不授予专利权。审查指南中认为其是一种思维活动，没有利用技术方式或自然法则，并且没有解决具体的技术上的问题。但同时指出，虽然纯粹的思维活动不可申请专利，但具备技术特征并能够产生技术性效果的商业方法并非不可申请专利。对结合计算机的商业方法发明的审查可适用《关于涉及计算机程序的发明专利申请审查的若干规定》。换而言之，我国对商业方法采用的是“软硬件”相结合的保护标准。这一标准可以适用于数据或服务交易平台，对于包括某种技术方案并解决了某些技术问题的平台，可以申请专利。需要注意的是，围绕交易平台而开发出来的相关软硬件，按照现行知识产权制度，可以申请取得著作权或专利权。

（四）大数据产业中的行为规则

1．采集与隐私保护规则

采集是利用计算机技术将被采集对象电子化、信息化的过程，是客观描述和无差别转化，并不会对被采集对象的权利状态造成根本影响。被采集对象承载何种权利，采集后数据上的权利还是归属被采集者，比如姓名、家庭情况等个人信息无论变成何种形式都还是个人信息。采集者必须获取许可后才能进行采集，而被采集者有权要求其支付合理对价。被采集者和采集者之间是许可和被许可的关系。

被采集者对已被采集到的数据可以请求删除，欧盟立法称之为“被遗忘权”：被采集者有权自主决定处理其个人数据的方式，有权要求采集者及时删除身份信息和负面资料等个人数据，或者授权他人行使以上权利。若被采集者事前许可他人收集而后反悔，涉及人身属性的数据也应当停止收集乃至删除，但被采集者应赔偿由此产生的损失；非人身属性数据删除与否，按照合同法相关规则处理。

2．加工与处理规则

主要涉及的主体是数据的采集者与加工处理者，其权利义务关系依据合同法相关规则处理。如果采集者对获取的数据采取了相关保密措施，则应被视为商业秘密，遵循现有商业秘密保护规则。如果获取的数据不能作为商业秘密受到保护，采集者还可以通过以下途径主张权利：一是其采集行为已使数据“增值”，就增值部分享有权利；二是采集行为是加工服务，应支付相应对价；三是如果采集行为使数据产品具有了独创性，则采集者对其享有知识产权，应遵循现有知识产权规则。

3．应用规则

主要涉及的主体是加工处理者和应用者，则二者的权利义务关系依据合同法相关规则处理。如果加工处理者的开发行为使数据产品获得了独创性，应受到知识产权保护，遵循现有知识产权规则。如果加工处理过的数据不具有独创性，但加工处理者采取了相关保密措施且具有商业价值，则应被视为商业秘密，遵循现有商业秘密保护规则。如果获取的数据不能作为商业秘密受到保护，也不能受到知识产权保护，加工处理者还可以就其开发行为主张相应对价。

4．转让和交易规则

大数据产业链中各主体相互之间可以通过信息平台或者数据交易协议，进行数据的共享和交换。他们之间是平等主体，依据合同法相关的规则处理彼此关系。

需要注意的是，在数据转让和交易之时，不得侵犯数据上的在先权利，造成损害的应当承担单独或连带损害赔偿责任。比如，采集者在将采集的数据进行交易或共享时，相关数据不得包含被采集者的个人信息。采集者应采取数据脱敏等相关技术，对涉及被采集者个人属性信息进行清洗、屏蔽或处理，最终提供加工处理方的数据不得侵害被采集者的隐私。

5．公有数据的开发和使用规则

政府有独特优势采集和处理气象、交通等各种公共数据，政府采集数据用于公共目的之时，应当严格遵循法定程序，并保障个人隐私信息的安全。政府依法要求公民提供履行职能所需的数据之时，被采集者应该予以配合，但政府不得将该数据非法提供他人使用。在紧急时刻，政府有权对特定数据进行征收和征用，但应当提供适当补偿。

虽然政府对公有数据具有管理权和控制权，但应逐步简政放权，并由监管者向服务者角色转换，构建公共数据共享平台，提升信息公开的透明度，向采集者开放海量公共数据源（涉密数据或者政府特定用途的数据除外）。

6．跨境流通规则

跨境流通指的是数据在不同国家的流通，属于国际法范畴，制定跨境流通规则是国家数据主权的体现。数据跨境流通的前提是要保证国家安全，不法的流通会给国家主权和国家安全带来危险。跨境流通的数据必须合法，并遵守国家协议及国际条约的相关规定，不能规避国内法律的规定，也不能违反社会公共利益和公序良俗，在此基础上鼓励数据的合理流通。加强国际合作，推进大数据共享，建立数据跨国共享和互操作的框架；坚持互惠原则，给予对等保护，达到数据在本国及外国间的同等性。

（五）政策建议

《关于提高大数据产业知识产权创造、运用和保护能力的若干意见》（专家建议稿）

数据是推动社会经济发展的基础性和战略性资源，大数据正在成为下一个激发创新力、提高生产力、增强竞争力的前沿领域。大数据与各行业的广泛融合和创新应用，对于推进“中国制造2025”和“互联网+”国家战略、促进大众创业和万众创新、加速社会经济转型升级具有重要意义。提高我国大数据产业知识产权创造、运用和保护能力，是鼓励技术创新、培育创新应用、营造良好环境，推动大数据产业发展的重要保障。

一、指导思想

全面贯彻落实党的十八大和十八届三中、四中全会精神，紧紧围绕创新驱动发展和工业转型升级战略，以“激励创造、有效运用、依法保护、科学管理”为方针，以建立与大数据产业发展相适应的知识产权管理服务体系为核心，以法律保护与政策引导相结合为手段，培育企业知识产权创造与运用能力，完善关键技术领域知识产权风险防控与预警机制，完善政府、企业、科研院所联动创新机制，持续激发创新主体活力，维护市场公平竞争，提高大数据产业发展能力。

二、总体目标

大数据产业知识产权管理体系基本健全，知识产权保护体系基本完善，知识产权服务能力基本满足产业发展需要。大数据企业知识产权创造和运用水平进一步提高，技术创新能力进一步增强。大数据知识产权交易与运用规范有序，以知识产权为纽带的产学研用协同创新机制基本健全。提高知识产权国际化保护水平，提高大数据企业产业的国际竞争力。

三、基本原则

（一）坚持市场驱动。充分发挥市场配置资源的基础性作用和知识产权制度的激励、保障作用，优化市场环境，坚持企业创新主体地位，加快推进产学研用协同创新，培育大数据战略性新兴产业，增强内生发展动力。

（二）坚持产业导向。立足大数据产业发展需求和行业特色，强化知识产权工作部署，在云计算平台、数据存储、数据预处理、数据挖掘分析、数据安全等领域突破一批关键技术，探索创新应用和商业模式，完善大数据产业系统。

（三）坚持政府指导。加强宏观引导和政策激励，进一步推进简政放权，强化对大数据产业各类企事业单位和组织的知识产权管理与服务，健全大数据产业知识产权工作的支撑服务体系，营造良好的发展环境。

四、重点任务

（一）实施大数据标准化战略。建立大数据标准体系，统一数据采集和质量标准，规范数据形式和接口标准，促进数据的公开与共享。支持和鼓励企业、高校、科研机构和社会组织共同参与标准化工作，强化科技创新与技术标准的紧密结合。积极培育和发展企业联盟标准，推动标准化战略与知识产权战略相互融合。支持和鼓励有研发能力的企业参与并承担相关国际标准的制定、修订任务，支持基于自有知识产权的标准研发、评估和试验验证。

（二）加强企业大数据知识产权创造和运用能力。加强关键技术的专利布局，建立关键基础和重点领域的知识产权评议机制、预警机制和公共服务平台。鼓励企业利用专利多种方式构筑知识产权战略竞争优势，推进建立大数据产业专利联盟，支持企业以专利共享和共同维权为纽带，实现行业内专利资产的科学管理和战略运营，推动构建“专利池”。鼓励具有自主知识产权和技术创新能力的大数据企业做强、做大。

（三）强化大数据知识产权管理和风险控制能力。加强大数据知识产权工作指导，健全并推行大数据知识产权管理标准。推进大数据企业建立知识产权管理制度，提升工业领域知识产权创造、运用、保护和管理能力。深入开展企事业单位知识产权试点示范工作，实施中小企业知识产权战略推进工程和知识产权优势企业培育工程。定期组织关键技术和重点领域的知识产权态势发布，开展专题研讨培训活动，提高行业知识产权风险预警应对水平。

（四）促进大数据知识产权转化和应用。支持企业推进原始创新、集成创新和引进消化吸收再创新，掌握共性技术，突破关键核心技术，尽快缩小与国际先进水平的差距，促进大数据技术成果的产品化、服务化、产业化。紧密关切市场需求，着力推进大数据在重点领域的应用，形成对大数据产业发展的有力拉动。

（五）培育大数据知识产权服务。支持知识产权服务单位针对大数据产业开展专项和重点服务，提升全产业链条知识产权运用和保护水平。健全各类数据交易或服务平台工作机制，构建安全、高效的数据交易机制，创新知识产权服务模式，构建服务主体多元化的知识产权服务体系。完善政府信息公开机制，建立公共数据开发和服务平台，加大公共数据开发力度。提高大数据知识产权涉外事务处理能力，支持申请境外知识产权。加强行业知识产权综合数据服务平台建设，完善平台与行业组织、产业联盟等对接的服务模式。

（六）深化产业政策与知识产权有效衔接。紧密结合产业发展规划、产业特点以及技术优势，有针对性地制定、实施知识产权相关支持政策，发挥政策对技术发展和知识产权创造的导向作用。构建统一开放、竞争有序的市场体系，为各类大数据相关主体营造公平竞争的环境。加快转变政府职能，充分发挥产业技术联盟、行业协会等社会组织在推动科技服务业发展中的作用。

（七）健全产学研协同创新机制。鼓励相关企业、高校和科研机构开展产学研合作，建设产业技术创新战略联盟试点和协同创新中心。搭建科研院所与企业以知识产权利益分享为纽带的合作机制，推进大数据协同融合创新。

（八）加强大数据知识产权国际合作交流。支持国内企事业单位与国外研发机构、企业交流合作，及时学习、借鉴先进理念和成功经验。充分发挥社会组织和中介机构在处理大数据知识产权国际事务和海外维权等方面的作用。

五、保障措施

（一）加强组织领导。建立由工业和信息化部牵头、相关部门和单位参加的部际协调机制，加强宏观指导和政策协调。工业和信息化部有关司局要按照职能分工，加强对农业知识产权发展的协调指导，细化政策措施，创新体制机制。各级政府及有关部门要高度重视，切实加强组织领导制定具体实施方案和落实措施。

（二）加大政策支持。加强产业、科技、人才、财政等政策与大数据知识产权政策的衔接。制定有利于鼓励大数据相关的基础研究和关键技术研发的政策措施。按照产业规划布局和发展需求，统筹支持方向，加强国家科技重大专项、战略性新兴产业专项、工业转型升级资金等专项资金与大数据产业及大数据知识产权服务的衔接。

（三）营造良好氛围。宣传普及知识产权相关法律法规，开展知识产权培训，增强从业人员知识产权意识。面向行业和企业组织知识产权态势发布会和论坛交流，组织知识产权实务培训和宣传。选择有特点、有代表性的企业，建立联系点机制，跟踪发展情况，总结并推广成功经验和做法。积极利用报刊和网站等媒体，采用多种形式，宣传大数据领域知识产权案例和成果。

第二部分 智能制造有关知识产权问题研究

（一）智能制造知识产权形态解析

技术创新与知识产权具有天然的密切联系，知识产权对于技术创新具有极大的推动作用，而实现技术创新则是知识产权制度的重要目标之一。“互联网+”背景下推动我国制造业转型升级和发展智能制造，科技实力及配套的条件保障固然很重要，但知识产权法律与政策这一“软实力”也同样重要。具体来说，推动我国制造业转型升级，政府的资源投入和引导非常重要，政策制定和政策信号会起到关键作用，但技术研发和创新并不能完全由政府包办，只有制定正确的知识产权政策，充分发挥知识产权制度激励创新的作用，才能调动市场这个最持久、最强大的动力源，推动这一产业的长远发展。在这种意义上讲，一个制造业强国也一定是一个知识产权强国，必须有强大的知识产权制度作为支撑。

另外，我国现代制造业的发展，要在国际公认的准则和框架下，在市场经济和法治环境下，与国外跨国企业进行合作和竞争。应当认识到，在全球化的竞争背景下，知识产权制度既是有效的激励，也可能是潜在的障碍。一方面，一定程度上的知识产权保护是进行持续创新以改善技术的重要保障；另一方面，过度严厉的保护又会因为高成本而对技术转移产生阻碍，在一定程度上阻碍本国产业技术的发展。因此，发达国家与发展中国家在相关领域中的知识产权政策往往存在较大的分歧，我们必须学会善用知识产权制度。正如郑成思教授所说，在制定和实施相关知识产权政策时，一定要致力于对策性研究，注意使保护权利与限制垄断相结合。

再者，我国已将“互联网+”概念在国家层面上正式提出，互联网的基础性、先导性及战略性地位将日益提升，“互联网+”在加速传统产业转型升级和促进关键技术更新迭代的同时，其相关治理问题也对现有的法律政策和知识产权制度提出了严峻的考验。“互联网+”背景下传统的知识产权概念边界越来越模糊，新现象、新问题层出不穷，有学者甚至提出了“知识产权云”的概念。

可以预见，在新一轮以智能制造相关技术为核心的制造业技术革命和产业变革中，知识产权的博弈将空前复杂和激烈。如何有效地运用知识产权占领新一轮产业竞争制高点，建立一条以“专利技术-新产品-新标准-质量品牌”为代表的知识产权综合运用与创新发展之路，是我国制造业创新发展和实现转型升级亟待突破的瓶颈问题之一。为促进制造业技术创新与知识产权的有效融合，需要建立以知识产权法律制度为核心的促进技术创新的法律保障体系，建构和完善二者融合互动的法律运行机制。因此，研究制造业转型升级与知识产权的互动关系及其法律保障体系具有重要的现实意义。

从产业发展的实际情况来看，中国制造业大而不强的主要原因是国内多数本土制造业企业实际上多是国外跨国公司的代工厂，从事附加值极低的产品加工组装的中端环节。由此可知，以智能制造升级中国制造的核心在于促进中国制造业向产业链前端和后端转移，从而提高产业附加值。产业链的前端和后端分别对应研发设计和市场营销服务。故此，中国制造业转型升级的关键在于技术创新和品牌运营，所对应的知识产权问题主要涉及：（1）专利权；（2）技术秘密；（3）软件著作权；（4）技术标准；（5）品牌与商标战略。

1．专利权

专利权是智能制造领域最显著的知识产权形态。由于“互联网+”背景下技术迭代更新速度快，信息开放共享度高，非常有必要将研发成果及时专利化予以保护。通过对智能制造领域各类创新主体研发产生的技术方案进行特征抽象和概括，形成配置合理的权利要求，清楚地限定专利的保护范围，使他人无法在产业上轻易绕过，进而实现对创新的保护和激励。给予对做出发明创造的专利权人一定期限的技术独占权，使得权利人可在该期限内独占性实施或许可他人实施发明创造的内容而获得经济利益，从而“为天才之火浇上利益之油”，实现鼓励发明创造、激发创新的目的，同时有助于智能制造产业发展进步。

在这个产业创新高度活跃的时代，要想跻身智能制造产业，必须用专利筑牢根基，乘势而上，走在行业前端。例如，在2017年汉诺威工业博览会上，海尔集团、华为公司等一批来自中国的知识产权优势企业，凭借自身拥有的知识产权，展示了业界领先的智能制造新技术。其中，海尔集团的互联工厂拥有超过同领域对手三倍数量的专利，以专利技术为支撑，互联工厂不仅可以让用户在客户端发挥天马行空的想象来设计产品，还可以集纳全球最新的技术资料激发研发人员的创新灵感。此外，互联工厂的优势还在于其拥有43项国标标准、专利运营收入超过对手180倍……不难发现，专利为海尔的智能制造产业注入了强大的活力。

2．技术秘密

技术秘密与专利权不同，专利权“以公开换保护”，技术秘密则是不为公众所知的技术诀窍，主要是指凭借经验或技能产生的，在工业化生产中适用的技术情报、数据或知识，具有秘密性、实用性、价值性和保密性。实际上，对具体的技术方案采用专利或是技术秘密予以保护往往是发明人策略性的选择问题，二者适宜适用的场合不同。具体到智能制造领域，由于技术复杂程度往往较高而产品周期相对较短，侵权举证存在一定的难度，在专利申请过程中，保留必要的技术诀窍，做到使说明书公开“适度”，从而对企业核心技术形成全面、有梯度的保护是非常有必要的。

3．软件著作权

在信息化时代，软件虽然看不见、摸不着，却发挥着不可或缺的重要作用。通过运用互联网理念，软件技术与工业技术开始实现融合发展，软件已不再是处于从属地位的工具，而成为智能制造的突破口，对智能制造具有核心驱动作用。智能制造离不开硬件和软件的双重支持，如果说硬件是智能制造的基础，那么软件则是智能制造的灵魂。智能制造的发展以企业的自动化和信息化发展为基础。自动化主要实现生产过程的数字化控制，离不开过程控制类软件的深度应用；信息化主要实现企业研发、制造、销售、服务等环节和流程的数字化，同样以各种分析类软件的深度应用为特征。因此，软件著作权是与智能制造产业有关的重要知识产权客体。在著作权法所保护的作品中，计算机软件由于其专业性和技术性较强，是最特殊的一类客体，软件著作权的设立旨在鼓励计算机软件的开发和应用，促进软件产业和国民经济信息化的发展。

4．技术标准

技术标准，根据国际标准化组织（ISO）的定义，是指由标准化团体批准的，由有关各方依据科学技术发展的先进经验，共同合作起草的，基本上或者一致同意的技术规范，其目的在于促进最优的公共利益。技术标准的制定和推广有利于各生产厂家统一规格，确保有关技术事项尽可能地实现统一，促进具体产品和服务的通用性、互换性、兼容性，通过消除“替换成本”，进一步实现节约成本，从而保护广大消费者利益。标准的制定离不开对相关领域先进技术的归纳和吸收，因而不可避免地与专利权发生密切关联。专利权属于私有权利，而标准却具有公共产品的属性，尽管二者属性截然不同，但相互融合已成为事实。具体到智能制造领域，数字化、网络化、智能化要求必须及时实现信息互联互通，因此，技术专利化、专利标准化已成为相关企业的基本创新路线，通过将专利纳入技术标准，从而占据智能制造产业的制高点。

推进智能制造，标准化要先行。工业和信息化部、国家标准化管理委员会根据《中国制造2025》的战略部署，联合发布了《国家智能制造标准体系建设指南》（2015年版）。它明确了建设智能制造标准体系的总体要求、建设思路、建设内容和组织实施方式，从生命周期、系统层级、智能功能等三个维度建立了智能制造标准体系参考模型，并由此提出了智能制造标准体系框架，框架包括“基础”“安全”“管理”“检测评价”“可靠性”等5类基础共性标准和“智能装备”“智能工厂”“智能服务”“工业软件和大数据”“工业互联网”等5类关键技术标准，以及包括《中国制造2025》中10大应用领域在内的不同行业的应用标准，构建了由“5+5+10”类标准组成的智能制造标准体系框架，建立标准体系的动态完善机制，逐步形成智能制造强有力的标准支撑。

5．品牌与商标战略

品牌是指消费者对产品的认知程度，品牌的重要作用在于其能够让消费者清楚地“看到”企业的优势，将企业特定的产品与其他企业产品区别开来，产品质量好，消费者自然会口口相传、反复购买；反之，消费者也可凭借品牌的识别，轻松地避开质量差的产品。专利制度在激励和保护创新方面发挥着重要作用，但由专利带来的技术竞争优势和市场声誉最终都会凝聚到企业的品牌当中。新技术在提高产品质量的同时也会提升消费者对企业品牌的评价，只要品牌受到合法保护，企业便能长期保有创新带来的优势。品牌制度在保护和激励创新过程中也发挥着重要作用，这源于技术的市场优势地位或许只能维系一个阶段，但基于品牌的营销优势却可以持续久远。因此，提升经营品牌能力同样是解决制造业产业升级问题的关键手段，凭借品牌经营，企业才能全面收获技术创新的红利。

商标是区别产品或服务来源的标记，是市场信息的重要载体和传递者，商标的使用降低了消费者搜索商品或服务的成本。商标战略是以商标创造、运用、保护和管理为主要环节，以品牌价值提升为核心内容的经营战略和制度安排。在智能制造产业发展中实施商标战略，有利于其技术优势转化为市场优势，提升产业产品的附加值，促进企业品牌由自主化向高端化发展，最终向国际化迈进，实现新兴产业产品在市场上的领导力。

传统“中国制造”背景下，国内OEM代工企业之所以纷纷陷入经营困境，最终难以为继，原因主要在于其忽视了品牌战略，“只会做产品而不会做品牌”。对此，《中国制造2025》明确提出了要实现“中国速度向中国质量的转变”, “中国产品向中国品牌的转变”。通过统计《中国制造2025》采用的术语和措辞可以发现，“品牌”二字共出现了25次，《中国制造2025》反复强调“推进制造业品牌建设”“不断提升企业品牌价值和中国制造整体形象”“加大中国品牌宣传力度”。可以看出，在打造“中国制造”升级版的过程中，提升品牌战略、提高品牌经营能力已经不容回避。

（二）探索衡量智能制造产业发展的知识产权指标体系

《中国制造2025》指出，创造并运用好知识产权，打造具有国际竞争力的制造业，是我国提升综合国力、建设世界强国的必由之路。以核心技术与自主品牌攀登国际制造业高端链条，增强产业竞争力，需要持续加强制造业产业发展中的知识产权导向，强化创新与知识产权的协调性。因此，在耦合知识产权战略与智能制造产业政策的基础上，提出客观、公正、可行的知识产权监测、评价关键指标，构建基于产业视角的制造业知识产权指标体系，对于政府有效监控智能制造产业健康发展无疑具有重要的意义。指标构建过程重点考虑的几个指导原则如下。

1．注重指标的科学性、系统性

智能制造是一个系统过程，与之相关的知识产权指标之间不是线性的关系，要兼顾制造业自身规律，全方位、多层次地进行考量。指标设计应能充分反映制造业知识产权的内涵和外延，具有合理的层次结构，在应用上具有较强的可操作性和测度性，具备一定的显示度。同时，应当坚持定量与定性相结合，定义明确、数据来源可靠、处理方法科学，且具备相对的稳定性。

2．全面结合智能制造产业发展特点

指标设计要坚持共性与特性相结合，在部分沿用传统评价指标的基础上，综合考虑智能制造产业特点，如“互联网+”背景下知识产权形态变化、产业新技术迭代加快、国际标准化竞争、商业模式创新、品牌战略等，力求与时俱进，契合产业实际。

3．发挥指标的引导性

构建智能制造知识产权指标体系的目的是从整体上全面、客观地展示制造业知识产权发展状况，进而有针对性地分析问题和原因，因此既要考虑指标反映知识产权现状，也要考虑指标的预见性，发挥引导性，为制定产业知识产权相关政策提供依据。

指标体系的构建应遵循知识产权工作和产业活动规律。知识产权创造、运用、保护、管理构成知识产权工作的有机整体，知识产权创造和运用是核心，知识产权管理、保护是外在环境，为知识产权的创造和运用提供了平台和助力。这也与国家知识产权战略纲要中提出的“知识产权能力包括知识产权的创造、运用、保护及管理的综合能力”相契合。初步构建的指标体系如下表。

（三）促进智能制造发展的知识产权对策研究

1．强化知识产权综合布局

（1）着力提升专利质量

发展智能制造产业的关键在于，科技要超前部署、率先投入并引领发展，知识产权布局将决定国家在未来产业链条中所处的位置。由于智能制造领域多为前沿技术，产业技术发展路线尚未充分明确，未来主导性技术尚未成形，发达国家还没有完成知识产权布局。对于我国来说，要认清形势，抓住机遇，在智能制造前沿技术高地抢先进行知识产权布局，为我国未来产业发展提供广阔的空间。

牢固树立“数量布局、质量取胜”观念，着力提升专利质量，深入挖掘智能制造领域核心专利。围绕核心专利做好策略性、有层次的专利布局，形成以基本核心专利为中心，外围专利和从属专利为栅栏的密集专利网络。例如，通过设立智能制造领域相关产业专利基金，从知识产权尤其是核心专利入手提升和保障产业发展。同时，对于利用财政资金设立的智能制造领域研究项目，应当明确项目承担者的知识产权产出目标和科技成果转化义务。

（2）针对核心专利采取特别审查措施

研究对智能制造领域核心专利申请采取特别审查措施，提高专利审查的质量和效率。在不违反《TRIPS协定》的基础上，研究智能制造产业中各个分支产业技术的分布特点以及技术的生命周期，选择适当的领域对相关专利申请采取加速审查的策略，从而加速技术产业化的进程。2009年以来，美、日、英、韩等国家均采取措施对绿色专利加速审查。可见，调整知识产权制度的某些环节以适应产业发展的需要已成为各国的普遍做法。

（3）加强面向重点国家和地区的知识产权布局

充分学习和利用国际知识产权规则，有针对性地加强面向重点国家和地区的知识产权布局。例如，积极通过PCT、巴黎公约等途径布局海外专利，使知识产权尤其是专利成为国际竞争的利器，提前“圈占技术领地”。

（4）实施智能制造标准化提升计划

实施智能制造标准化提升计划，强化技术标准研制与技术创新、产业升级协同发展，加快建立智能制造标准体系。智能制造的快速发展将使工业标准规范不一致的问题越发凸显，由于缺乏行业性的智能制造标准规范，企业在跨系统、跨平台集成应用时往往因设备不能兼容等问题而出现集成困难，在一定程度上妨碍了产业的进步。应推进智能制造重点领域标准化试点示范，超前规划标准化路线图，为产业发展扫除有关障碍。

（5）积极培育智能制造中国品牌

《中国制造2025》指出，要“打造一批特色鲜明、竞争力强、市场信誉好的产业集群区域品牌”，全面提升制造业品牌经营能力。要鼓励智能制造领域相关企业适时在国际范围内布局商标注册等，将品牌战略、技术创新和专利战略有机融合，实现以技术培育品牌，以品牌激励并保护创新。同时，培育智能制造高端品牌要综合考虑市场、法律、语言等要素，关注中西方文化差异，兼顾品牌国际化和本土化，产出有影响力和国际竞争力的核心品牌。

2．活化知识产权运营

（1）加快知识产权运营机制建设

以智能制造升级中国制造的核心在于促进中国制造向中高端产业链、价值链跃升，然而，知识产权运用与产业创新发展结合不够紧密等问题一直严重制约着我国制造业转型升级和“走出去”参与国际产业竞争的步伐。目前，我国科技企业孵化器、加速器、产业园、创业投资机构、技术价值评估机构和转移平台等相关知识产权服务业还尚未完全发展起来，一定程度上阻碍了智能制造技术产业化的进程。发展智能制造，迫切需要大力改善我国知识产权转移转化体系不完善、知识产权转化利用率持续较低、知识产权共享规则不健全等问题。以增强智能制造产业知识产权协同运用能力为核心，以专利技术产业化为突破口，着力搭建知识产权转移转化平台，活化知识产权运营，推动知识产权转移转化与产业创新发展有效对接，促进知识产权资源转化为产业竞争新优势，实现将智能制造转化为升级中国制造的力量。

（2）完善知识产权评估与资本化途径

知识产权资本化是实现知识产权价值的重要手段，是解决智能制造中小型企业资本难题的有效途径，也是制造业领域经济转型升级的重要突破口。要进一步释放更加宽松的法律和政策环境，建立基于知识产权价值实现的多元资本投入机制，丰富和创新知识产权融资方式，发挥商业银行、企业、政府部门和中介机构各自的作用，引导金融资本向智能制造产业转移，加强制造业与金融的深度融合。

（3）加快建立符合智能制造模式特点的知识产权共享规则

智能制造是知识密集型和网络环境下的制造模式，由于技术越来越复杂，研发不确定性和风险性越来越高，分工也越来越细，任何单个企业都无法拥有某一产品所需的全部技术和知识产权，聚集各界力量、形成联盟优势越来越成为迫切的现实需要。探索构建智能制造产业知识产权联盟，有针对性地构建网络开放环境下信息共享及有关产业联盟的知识产权权属和收益分配政策，有助于整合研究资源，形成合力，避免布局雷同、重复建设，同时有助于解决产能过剩等问题，推进整个产业的健康快速发展。

3．严格知识产权风险防控与保护预警

（1）建立“走出去”的知识产权分析和预警机制

“一带一路”倡议的提出，为中国制造业企业“走出去”指明了方向。知识产权分析、预警是跟踪、检测和预见国际范围内主要竞争对手知识产权布局动态的重要手段，只有做到“知己知彼”，才有可能采取有针对性的应对措施，进而确定引导企业技术开发的方向（导航），形成自己的产业竞争优势。与此同时，我国智能制造产业的发展，要在国际公认的准则和框架下与国外跨国企业进行合作和竞争。当“中国制造”在国内外市场披荆斩棘之际，以“337调查”等为代表的接二连三的知识产权纠纷迫使不少中国企业不断反思与应对。因此，开展技术“走出去”的知识产权分析和预警，对于避免跨国知识产权纠纷、保护我国智能制造产业国际竞争力具有重要的现实意义。此外，对涉及国家利益并具有重要自主知识产权的企业并购、技术出口等活动，政府知识产权管理部门也要做好监督或调查，避免自主知识产权流失以至危害国家安全。

（2）完善技术秘密和软件著作权的保护

开放、平等、协作、分享的互联网精神加速渗透和颠覆着人们传统的制度观念，技术变革对专利制度的冲击也在所难免。专利权的边界正在不断模糊（可专利性、保护范围等），随着世界互联互通，基于主权的地域性问题可能也将弱化，不论服务提供商还是用户，对国际协同规则的需求都愈加迫切和向往。因此，我们必须提防专利制度重大变革以及短期可能效力低下的问题，技术秘密则成为绝好的“次要”选择。建立完善的技术秘密保护制度，智能制造企业要签订好研发、生产和销售各个阶段相关保密协议，避免技术秘密泄露带来损失，保护企业权益不被侵害。

鉴于软件的技术性和功能性较为特殊，其与著作权法保护的其他对象有显著区别，在司法实践中对其法律保护比较困难。著作权的保护相对专利权明显弱化，加之互联网环境下，对软件的侵权成本极端低廉，侵权行为呈现分散状态，侵权软件传播迅速，影响广泛，对权利人的合法权益可能构成根本性损害。因此，必须加强计算机软件著作权的保护，才能发挥软件的核心驱动作用，大力推进软件技术与工业技术融合发展，推动智能制造。

（3）严格知识产权保护

知识产权保护对于智能制造技术创新和产业的发展无疑具有十分关键的作用。严厉的知识产权保护制度有利于将技术创新上的优势推进转化为经济利益，不断固化权利人的垄断地位，但发达国家所推行的“国际统一知识产权保护制度”并不完全符合发展中国家的实际利益。发展中国家囿于自身知识积累和研发能力较为落后，往往选择相对宽松、适度的知识产权保护机制，以充分利用知识与技术的国际扩散和转移来推进自身产业的跨越式发展。改革开放以来，我国的知识产权保护立法已相对完备，知识产权保护强度之所以落后于发达国家，主要在于执法强度的不足。推行严格的知识产权保护政策，一方面要通过《专利法》的第四次全面修改有效遏制知识产权侵权行为，提高侵权者成本；另一方面要着重加强知识产权司法和行政保护双轨制，建立健全知识产权执法协作机制，积极探索推进“三审合一”审判模式改革，形成知识产权保护合力，针对反复侵权、群体性侵权以及大规模假冒等行为开展知识产权保护专项行动。同时，在保护知识产权的过程中，注意有效规制滥用知识产权的垄断行为，不断完善中国特色，形成与世界接轨的知识产权保护体系。

4．加强知识产权管理

（1）强化政府管理职能，有针对性地制定知识产权政策

知识产权管理是实现知识产权价值的重要抓手。设计和构建完备的、系统的、有效的知识产权管理体系和政策是催发知识密集型制造业自主创新的不竭动力。智能制造领域各类创新主体要根据自身条件、技术环境和产业竞争态势科学设定知识产权管理模式，实现激励创造、促进运用、加强保护的目标。知识产权政策要与产业政策紧密结合，贯穿从技术开发到产业化的各个环节，覆盖知识产权从创造到运用的全链条。政府对知识产权的管理行为支撑着智能制造产业健康运行，促进智能制造产业的发展，首先需要由政府主导制定一系列的法律法规。不同产业领域中技术创新的特点不同，对知识产权政策也有着不同的需求，目前所施行的一体适用的知识产权政策也应当进行适应性调整。例如，在智能制造领域，主要以累积创新为主，技术迭代更新速度快，同时存在大量专利丛林现象，这一领域的知识产权政策应当重点结合上述特点进行区别化设计。欧洲专利局（EPO）发布的报告指出，一些灵活性知识产权机制可能在未来战略性新兴产业中发挥越来越重要的作用。在美国，联邦巡回上诉法院（CAFC）有时也根据不同行业技术创新的不同特点，对知识产权法进行斟酌适用。由此可见，及时制定分领域、有区别的“软性知识产权政策”将会大大有利于智能制造等战略性新兴产业的发展。

（2）深化智能制造领域知识产权国际合作

以智能制造为代表的战略性新兴产业发展需要全球协调的知识产权政策，这些大规模的技术方案在全球的扩散与转移，需要一套符合各国阶段性发展特征的全球范围内协调的知识产权政策才能实现。因此，必须积极推动该领域知识产权国际合作，加强我国相关政策的包容性、开放性和国际协调性，为我国智能制造产业的发展营造有利的国际环境。

（四）政策建议

（1）组织机构

完善组织架构和工作体系，建立知识产权协同管理机制。在国家制造强国建设领导小组下设立知识产权专门工作机构，构筑部门联合、部省联动、产业主管部门内部专业司局联手、专业机构全面支撑的组织协同体系，形成推进合力。

（2）政策环境

紧密对接国家知识产权战略，进一步凝聚智能制造产业知识产权共识，加强产业政策与知识产权政策相结合，在产业政策中落实知识产权任务和要求，加快形成运用知识产权制度支撑智能制造产业发展的政策环境。

（3）知识产权创造

加强智能制造产业关键核心技术知识产权创造与储备，提升企业创新能力，实施重大关键技术、工艺和关键零部件的专利布局，形成一批产业化导向的关键核心技术专利组合。持续开展智能制造重点技术领域专利导航和分析预警，及时掌握技术发展动向，分析确定关键共性技术攻关方向，规避研发风险。进一步对接国际知识产权体系，支持企业在掌握核心技术的基础上联合起来开展国内外标准制定工作，力争在国际技术标准格局中占据一定位置。持续实施品牌战略。

（4）知识产权运用

加快构建智能制造知识产权协同运用体系，探索建立“政产学研金服用”深度融合的专利协同运用新机制。加快实施中小企业知识产权战略推进工程和知识产权成果应用示范工程，支持知识产权推向市场中的商业模式创新。贯彻《促进科技成果转化法》，探索完善知识产权权属共享和收益分配机制。

（5）知识产权保护

探索建立制造业转型升级与智能制造知识产权联合保护机制。设立专门保护工作部门，协助执法部门开展行业知识产权保护，持续开展打击侵权假冒专项工程，推动建立和完善产业专利联盟，代表行业开展行业性集体谈判等。

（6）知识产权管理

围绕智能制造重点领域行业基础和关键核心技术，加强国家相关科技专项管理，探索实施全过程知识产权管理，明确承担研究单位知识产权考核指标和技术转移义务。充分发挥政府采购、政府创业投资资金等引导作用。

（7）知识产权服务

提升智能制造知识产权公共服务能力，创新服务模式。加强智能制造各类创新主体与专业技术交易机构、创投机构、金融机构的联系，打造基于“互联网+”的知识产权互动交流平台，开展知识产权优势企业试点、示范工作，加强知识产权培训、维权咨询服务等。

（8）知识产权文化建设

加强知识产权文化建设，持续组织开展智能制造全产业知识产权政策宣讲与实务培训，营造产业创新发展的良好社会氛围。

（五）我国国家层面智能制造现行政策法规一览

2015.5《中国制造2025》国务院发布

围绕实现制造强国的战略目标，《中国制造2025》明确了九项战略任务和重点，提出了八个方面的战略支撑和保障，是我国实施制造强国战略第一个十年的行动纲领。

2015.7《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》国务院发布

《指导意见》提出的“互联网+协同制造”，与《中国制造2025》紧密呼应，突出强调并细化了互联网在制造业的融合和变革作用，提出发展智能制造、大规模个性化定制、提升网络化制造水平、加速制造业服务化转型等四大方向，加强工业互联网建设布局。

2015.12《国家智能制造标准体系建设指南》工业和信息化部、国家标准化管理委员会联合发布

明确了建设智能制造标准体系的总体要求、建设思路、建设内容和组织实施方式，从生命周期、系统层级、智能功能等三个维度建立了智能制造标准体系参考模型，并由此提出了智能制造标准体系框架，框架包括“基础”“安全”“管理”“检测评价”“可靠性”等五类基础共性标准和“智能装备”“智能工厂”“智能服务”“工业软件和大数据”“工业互联网”等五类关键技术标准以及包括《中国制造2025》中十大应用领域在内的不同行业的应用标准。

2016.3《制造业单项冠军企业培育提升专项行动实施方案》工业和信息化部发布

中国制造业大而不强是发展亟须解决的突出问题。企业是制造业竞争力的基础，实现制造业由大变强，不仅要发展一批世界级的大型龙头企业，还应培育一批长期专注于制造业特定细分领域、能够引领该领域发展并占据市场领先地位的单项冠军企业，引导企业埋头于自己专长的领域“精耕细作”，具体包含两方面内涵：“单项”，企业必须专注于目标市场，长期在专长领域“精耕细作”；“冠军”，要求企业应在相关细分领域中拥有冠军级的市场地位和技术实力。

2016.4《两化深度融合创新推进2016专项行动实施方案》工业和信息化部发布

《方案》明确提出要开展智能制造国际合作，培育并支持智能制造国际合作示范企业和园区建设。

2016.4《智能制造试点示范2016专项行动实施方案》工业和信息化部发布

《方案》明确，2016年在有条件、有基础的重点地区、行业，特别是新型工业化产业示范基地中，遴选60个以上智能制造试点示范项目。提出了智能制造试点示范2016专项行动的五大重点行动：离散型智能制造试点示范；流程型智能制造试点示范；网络协同制造试点示范；大规模个性化定制试点示范；远程运行维护服务试点示范。

2016.5《国务院关于深化制造业与互联网融合发展的指导意见》国务院发布

坚持创新驱动、融合发展、分业施策、企业主体原则，通过打造制造企业互联网“双创”平台，推动互联网企业构建制造业“双创”服务体系，支持制造企业与互联网企业跨界融合等手段，力争到2018年底，制造业重点行业骨干企业互联网“双创”平台普及率达到80%，相比2015年底，工业云企业用户翻一番，新产品研发周期缩短12%，库存周转率提高25%，能源利用率提高5%。

2016.5《机器人产业发展规划（2016—2020年）》工业和信息化部、国家发展和改革委员会、财政部联合发布

《规划》提出到2020年自主品牌工业机器人年产量达到十万台，六轴及以上工业机器人年产量达到五万台以上；服务机器人年销售收入超过300亿元；培育三家以上具有国际竞争力的龙头企业，打造五个以上机器人配套产业集群。

2016.6《中国制造2025—能源装备实施方案》国家发展和改革委员会、工业和信息化部、国家能源局联合发布

2020年前，围绕推动能源革命总体工作部署，突破一批能源清洁低碳和安全高效发展的关键技术装备并开展示范应用。基本形成能源装备自主设计、制造和成套能力，关键部件和原材料基本实现自主化。使能源装备制造业成为带动我国产业升级的新增长点。

2016.8《智能制造工程实施指南（2016—2020）》工业和信息化部、国家发展和改革委员会、科技部、财政部联合发布

《指南》明确，坚持“统筹规划、分类施策、需求牵引、问题导向、企业主体、协同创新、远近结合、重点突破”的原则，将制造业智能转型作为必须长期坚持的战略任务，分步骤持续推进。“十三五”期间同步实施数字化制造普及、智能化制造示范，重点聚焦“五三五十”重点任务，即攻克五类关键技术装备，夯实智能制造三大基础，培育推广五种智能制造新模式，推进十大重点领域智能制造成套装备集成应用，持续推动传统制造业智能转型，为构建我国制造业竞争新优势、建设制造强国奠定扎实的基础。

另有《制造业创新中心实施指南》《工业强基实施指南》《绿色制造实施指南》《高端装备创新实施指南》同期发布。

2016.8《装备制造业标准化和质量提升规划》国家质检总局、国家标准化管理委员会、工业和信息化部联合发布

以提高制造业发展质量和效益为中心，以实施工业基础、智能制造、绿色制造等标准化和质量提升工程为目标，提高我国制造业技术水平和国际化水平，提升我国制造业质量竞争能力。《规划》提出到2020年工业基础、智能制造、绿色制造等标准体系基本完善，质量安全标准与国际标准接轨的步伐加快，同时重点装备质量水平要达到或者接近国际的先进水平。到2025年，系统配套、服务产业跨界融合的装备制造业标准体系要基本健全。工业基础标准和质量提升的对接上，要加快“四基”领域标准的制定，“四基”包括核心基础零部件、先进基础工艺、关键基础材料和产业技术基础。

2016.8《关于完善制造业创新体系，推进制造业创新中心建设的指导意见》工业和信息化部发布

《意见》指出，围绕重点行业转型升级和新一代信息技术、智能制造、增材制造、新材料、生物医药等领域创新发展的重大共性需求，建设一批制造业创新中心。到2020年，形成15家左右国家制造业创新中心；到2025年，形成40家左右国家制造业创新中心。此外，《意见》还提出八大主要任务。

2016.9《智能硬件产业创新发展专项行动（2016—2018年）》工业和信息化部、国家发展和改革委员会联合发布

《专项行动》深入贯彻供给侧结构性改革和创新驱动发展战略，提升我国智能硬件共性技术和高端产品的供给能力。同时，深入贯彻供给侧结构性改革和创新驱动发展战略，以推动终端产品及应用系统智能化为主线，着力强化技术攻关，突破基础软硬件、核心算法与分析预测模型、先进工业设计及关键应用，提高智能硬件创新能力。

2016.10《工业控制系统信息安全防护指南》工业和信息化部发布

随着信息化和工业化融合的不断深入，工业控制系统从单机走向互联、从封闭走向开放、从自动化走向智能化。在生产力显著提高的同时，工业控制系统面临着日益严峻的信息安全威胁。《指南》以当前我国工业控制系统面临的安全问题为出发点，注重防护要求的可执行性，从管理、技术两方面明确工业企业工控安全防护要求。

2016.11《信息化和工业化融合发展规划（2016—2020年）》工业和信息化部发布

“十二五”期间，国务院有关部门和地方政府部门大力推进两化深度融合工作，两化融合顶层设计逐步加强，全国两化融合步入深化应用、变革创新、引领转型新阶段，在改造提升传统产业、培育新模式及新业态、增强企业创新活力等方面的作用逐渐增强，为推动我国制造业转型升级、重塑国际竞争新优势奠定了坚实基础。

2016.12《智能制造发展规划（2016—2020年）》工业和信息化部、财政部联合发布

《规划》提出2025年前，推进智能制造实施“两步走”战略：第一步，到2020年，智能制造发展基础和支撑能力明显增强，传统制造业重点领域基本实现数字化制造，有条件、有基础的重点产业智能转型取得明显进展；第二步，到2025年，智能制造支撑体系基本建立，重点产业初步实现智能转型。《规划》提出了十个重点任务：一是加快智能制造装备发展；二是加强关键共性技术创新，布局和积累一批核心知识产权；三是建设智能制造标准体系；四是构筑工业互联网基础；五是加大智能制造试点示范推广力度；六是推动重点领域智能转型，在《中国制造2025》十大重点领域试点建设数字化车间/智能工厂，在传统制造业推广应用数字化技术、系统集成技术、智能制造装备；七是促进中小企业智能化改造；八是培育智能制造生态体系；九是推进区域智能制造协同发展；十是打造智能制造人才队伍。

2016.12《大数据产业发展规划（2016—2020年）》工业和信息化部发布

《规划》明确了强化大数据技术产品研发、深化工业大数据创新应用、促进行业大数据应用发展、加快大数据产业主体培育、推进大数据标准体系建设、完善大数据产业支撑体系、提升大数据安全保障能力等七项任务，提出大数据关键技术及产品研发与产业化工程、大数据服务能力提升工程等八项重点工程。此外，《规划》明确了“十三五”时期大数据产业的发展思路、原则和目标，将引导大数据产业持续健康发展。

2017.3《关于金融支持制造强国建设的指导意见》中国人民银行、工业和信息化部、银监会、证监会、保监会联合发布

《意见》提出，要高度重视和持续改进对“中国制造2025”的金融支持和服务，始终坚持问题导向，聚焦制造业发展的难点、痛点，着力加强对制造业科技创新、转型升级的金融支持。《意见》针对不同的金融产品和服务提出了具体要求。其中包括通过设立先进制造业融资事业部、科技金融专营机构等，提升金融服务专业化、精细化水平。