全国政协委员、红杉中国创始及执行合伙人沈南鹏的5份提案，在创投行业受到关注。
除了绿色低碳技术变革、药物创新能力提升、加大脑科学研究应用等重要议题外，关于制造业“数智化”转型，沈南鹏也提出：以专精特新企业为依托，探索数字科技与工业制造知识融合推动数智化的新路径。
沈南鹏认为，数据是制造业与信息技术融合的重要基础资源。
近年来，我国在工业大数据引领和催化方面发展迅速，在集成应用和生态培育等多领域成效初现。但相对于为制造业切实解决问题和创造价值的高阶目标，当前工业数据的开发利用仍存在不少挑战。
首先，从基础层来看，工业数据的采集和如何形成闭环支持生产流程，仍是限制数据价值释放的重要短板。
其次，从平台层来看，工业制造的领域知识和智能建模等，数据处理能力的提供者存在脱节，专家经验无法有效固化到软件平台。
第三，从应用层来看，多集中在“可见”场景，对“不可见”的复杂、不确定性工业场景应对不足。
面对当前工业大数据价值创造，还处在起步阶段；服务制造业快速迭代、持续优化潜力巨大的情况，沈南鹏建议，更好解决工业企业实际问题，需进一步提升制造业数智化水平，加快推动工业传感器和通信协议兼容适配，以技术改造和新技术强化数据支撑能力。
在建议中，记者发现，以专精特新企业为依托，探索数字科技与工业制造知识融合，推动数智化成为新路径之一。
具体来看，沈南鹏认为，工业互联网产业集聚区，要优先探索设立专项资金，以政府购买服务、制定推荐目录等方式，为辖区内的专精特新企业精准诊断数智化需求。
同时，支持专精特新企业独立或联合设立研发机构，条件成熟地区可采取定向委托等形式，组织专精特新企业参与共性基础技术软件化、复用化攻关；
第三，扩大工业互联网技术转化和场景应用的专项，组织高校和专精特新企业共同申请，结题考核加入转化预设计、商用效果评估等环节。
当然，还要基于真实企业需求场景，降低开发成本和培育壮大数字科技服务商。
“鼓励金融机构为制造业数智化转型提供精准服务，为转型中的工业企业和提供数智化服务的数字科技公司，提供适当的金融支持。 ”
