产业园是加快数字产业化布局，实现集约化产业数字能力提升的战略举措。分析当前数字化园区建设重点和发展趋势，学习各地大数据产业园发展的经验，本建议主要围绕园区数字化管理与服务、智慧招商、数字化合作运营和园区品牌四个方面阐述：

(一) 创新数字化管理，建设数字孪生园区

建议各地大数据产业园统筹规划园区的数字化服务能力，一是通过数字化管理实现企业入住申报、政务代理、企业云服务、电子商务、区域物流、智能会展、科技资源共享与成果转化等生产性服务的数字化。二是实现园区员工生活服务、医疗预约、餐饮服务、交通出行、团建活动组织、在线教育等生活性服务的数字化。三是全面实现资源在线、客户在线、服务在线和财务在线及运营的数据应用和数据决策，进而实现运营可视化、服务数据化、决策创新数据化的运营目标。具体实施上建议采购一套——园区智慧管理服务平台，构建园区空间资产和虚拟资产的数字化孪生的管控体系。另一方面，建议利用BIM、3DGIS、CIM时空信息云平台、物联网等新技术的推动建设“数字孪生”智算产业园区，打造各地大数据园区的可视化的大脑，实现园区规划、建设、管理一体化，最终给高层管理者和园区运营者提供一部手机、一个屏幕，快速的掌握园区资产、客户、服务的异动情况，跟踪园区每一个环节实时的运营数据，了解每一个客户的投融资和企业经营需求，为园区企业提供精准化的服务。虽然前期建设成本会有所增加，但提升了园区治理水平，长期运营中降低了园区运营成本，优化了营商环境，还拓宽了服务内容和领域。

(二) 建立招商大脑，开展数字化招商

建议各地大数据产业园结合各地自身产业发展战略规划，与国家发展战略、区域发展战略、产业发展战略进行叠加融合，围绕各地区重点产业包括金融业、现代服务业、文创产业、高科技产业等优势产业的“核心业态、关联业态和衍生业态”的规划布局，和招商大数据平台商合作(如淘数科技)搭建一个招商大脑。其目的有三，一是利用招商大脑针对重点产业、重点区域、重点企业开展投资信息收集工作，建立招商引资项目库，紧盯目标企业投资动向，构建企业画像与分析平台，强化投资项目统计分析，将项目线索自动分拨到对应的招商人员;二是针对招商过程进行全流程、全留痕管理，实时记录招商人员根据项目线索过程中的进展汇报、任务反馈、问题反馈等情况。三是招商大脑通过系统针对某些特定的投资人拟定具体的招商方案,对项目概况、配套条件、政策支持、目标企业需求等方面做出详细说明,并列出详细的工作计划，变过去的“一对多”推介为“一对一”接触，实现精准数字化、个性化招商。

(三) 与产业联盟多方合作，探索园区发展新模式

当前国内大数据产业园区众多、产业联盟众多，应选择具有丰富的大数据产业园或其他科技创新类产业园区运营服务经验和相关资质的企业与各地市政府合作开发和运营各地大数据产业园，将达到事半功倍的效果。各地大数据园区可以构建以“政府部门+行业协会+重点企业+科研院所”等多元主体协同发展模式，多方共同出资成立项目公司，由项目公司完成包括园区整体经营、管理，公共服务设施经营管理及园区招商引资和落地企业政务代办服务等。联盟可以选择如中国大数据与智能制造产业联盟，中关村大数据产业联盟，首席数据官联盟等。运营合作方可选择如中关村科技发展集团、中关村E谷、一亿中流等。科院院所可选择如北京大学、清华大学、慧课教育集团等。

(四) 扩大园区宣传，打造园区品牌

园区品牌宣传是一项长期而又有价值的工作。建议建设的内容主要有三，一是建立媒体宣传。首先要运营好各地大数据产业园的招商信息平台，包括官网，微信公众号，抖音等对外的展示窗口。二是定期活动宣传。主动举办各地大数据园区招商推介会、智慧大讲堂、大数据企业专项招聘会、大数据企业沙龙等活动，或者积极参与到大数据高峰论坛、工业互联网大会、中国国际大数据大会等活动中去;三是支持大数据行业联盟、各类企事业单位和组织机构在本区或以本区名义举办物联网、云计算、大数据、人工智能、智慧城市建设等相关的行业应用展示、品牌宣传推介、先进技术论坛、创新应用大赛和国际学术交流等各种会议和交流活动。通过各种活动营造良好的发展环境，有效整合产业链上各个方面的机构资源，吸纳优秀企业和人才共同参与“智算产业园”建设，为园区的运营提供长期稳定的智慧服务和支撑。

以上四点建议，建设数字化产业园，有助于增强园区企业的整体数字化创新能力，有助于推动园区服务再次提档升级;搭建大数据招商平台，有利于提高招商效率和招商质量;联合现有联盟和企业集团的合作运营，有利于形成良好的产业创新合作生态，加快企业入驻;扩大园区品牌宣传，有助于形成良好的招商氛围，吸引优秀企业和人才加盟入住。希望这些建议能够助力各地区大数据产业园成为数字各地建设的新抓手和新示范。

张涵诚 数据猿顾问专家特约撰稿人微信：13910942381

研究课题包括：数字政府和数字中国建设方法论体系、大数据基础概论，区块链基本原理与技术架构，大数据在企业和政府的应用实践，数据驱动业务变革的商业模式，医疗大数据应用体系、财税大数据、海关大数据、扶贫大数据、零售大数据、运营商大数据建设方案，旅游大数据平台建设方案，农业大数据、工业大数据、大数据产业生态分析、数据资产管理，数据交易市场，区块链，人工智能等新技术对于传统企业的价值和赋能方案等。