第一个问题，是大数据产业的支撑能力不够，需要加强自主创新，刚才列举了我们信息产业取得的成效。但是由于各种原因，核心技术、关键技术受制于人的局面没有根本改变，产业结构处于中低端的格局没有根本改变，两个“没有根本改变”，我说得还比较客气。
尤其是近来，大家越来越感到我们确实还存在很多的问题和差距。讲成绩是正能量，找差距、找问题，去克服、去解决，也是正能量，这个不能说找差距、找问题就怎么样了，我觉得业内人士更要看到我们的问题。比如，我们在核心元器件、高端芯片、集成电路、基础软件、数据处理分析，可视化呈现等各方面仍然存在着较大差距，就举一个数字，高端专用芯片95%靠进口，掌握在人家手里。
所以，要加快大规模集成电路、5G、智能传感和控制、人工智能等领域的科技公关，进一步提升发展数字经济的技术支撑，海量数据蕴藏着规律和逻辑，关键是你要把它挖掘出来，要整理、分析、应用，这样数据资源才能变成财富。因此，只有和互联网、物联网、云计算等信息技术结合应用，并且运用相应的智能终端，大数据才能成为有用的工具。这是第一个差距。
第二个问题，企业数字化转型意识不足，应用的深度不够，需要引导和支持。不少工业企业对使用数字技术提高本行业、本企业的效率，促进转型的了解还不够，我们讲了成绩，还要讲问题。加上一些名词概念层出不穷，也不够准确，弄得一些企业摸不着头脑，带来很多的困惑。一些工业企业对大数据技术掌握的不深，数据挖掘加工不够，应用的路径还不清楚，所以在那里观望，止步不前。而且大数据企业他们对工业领域的需求理解不深，这也不能责怪，隔行如隔山。因此缺乏面向行业的大数据产品和解决方案，难以满足企业的要求。
所以，建议要加强对数字化转型典型的交流推广，有很多典型，你要推广他的经验，引导我们的工业企业与互联网企业加强合作，开发应用方案。大数据对工业转型升级的作用能不能发挥？关键取决于是不是大数据和工业转型升级的一个问题相结合，不结合它起不了作用，只有结合才能够发挥大数据的作用。当然行业不同，重点难点也不同，因为工业行业，大行业41个，中行业191个，小企业525个，每个行业不一样，所以一定要一个一个行业的认真剖析。
第三个问题，需要处理好提高效率和保障就业的关系，企业普遍采用的智能控制，采用高档数控机床、工业机器人，所以机器换脑、机器换人，显著的提高了劳动生产力，这个太明显，但是也带来了一些问题，就业发现了明显的变化。一方面大数据的专业人才缺乏，尤其缺少复合型人才，刚才我说的既有大数据的理论知识，又懂得工业规律，这样的复合人才太少了。也需要兼具行业知识和数字的新型产业工人，对我们工人的要求也不一样了。
另外一方面也会减少用工岗位，带来下岗失业的问题。4月份我接待了一个法国数字工业的代表团，他介绍了一个数字，法国就业指导委员会测算，法国到2025年因为数字化会减少300万个工作岗位，大概占法国就业岗位的10%，他说了他们测算了中国将要减少多少？这个数字我不敢说，如果算的话，这个数字太大了。所以要做好复合人才培养和再就业培训，鼓励企业和高校合作培养复合人才，加强对从业人员的再学习，尤其对下岗工人的再培训，让他们再就业。
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