范式智庫丨2026中國制造業數字化轉型發展展望+對策！

　　展望2026年，我國制造業數字化轉型將步入深水區，場景圖譜構建為轉型工作提供重要方向，智能技術與制造業加速創新融合，數據要素資產化進程加快，人工智能賦能日趨深入，生態合作逐漸密切。與此同時，我國制造業數字化轉型仍面臨投入產出難衡量、核心技術薄弱、人工智能應用深度不足、系統互聯不暢通、技術與業務脫節等挑戰。在這種形勢下，課題組聚焦場景打造、評估診斷、技術攻關、人工智能賦能、融通發展等關鍵環節提出建議，以期推動制造業數字化轉型向智能化、融合化方向發展。

　　對2026年形勢的基本判斷

　　(一)場景驅動精準深化：從“大水漫灌”到“精準滴灌”

　　2025年，我國制造業數字化轉型工作不再追求全面鋪開，而是聚焦于能直接滿足業務需求、創造顯著價值的特定場景。工信部印發《場景化、圖譜化推進重點行業數字化轉型的參考指引(2025版)》(以下簡稱《參考指引》)，覆蓋鋼鐵、石化等14個重點行業，為場景優化、要素匹配、供需銜接、成效評估等提供了系統框架。累計培育“小快輕準”解決方案超1萬個，有效降低中小企業數字化轉型門檻。展望2026年，制造業數字化轉型將進一步向縱深發展，更加注重基于行業特性與企業實際痛點的場景挖掘與培育。行業知識圖譜與轉型路徑圖譜將深度融合，推動形成“一業一策”“一企一策”的精準賦能機制。未來將重點圍繞智能制造、工業智能、服務型制造等核心應用場景，系統構建場景化解決方案庫與評估體系，實現從單點突破到體系化推進的升級，推動制造業邁向更智能、更高效的新發展階段。

　　(二)智能設施全面升級：從單點突破到全要素智能化

　　2025年，我國制造業智能化水平不斷提升，為研發和生產注入了新的發展動力。截至2025年7月底，我國已建成全球規模最大、覆蓋最廣的網絡基礎設施，5G基站達459.8萬個，“5G+工業互聯網”項目超2萬個，在多場景廣泛應用。目前，已建成3萬余家基礎級智能工廠、1200余家先進級智能工廠、230余家卓越級智能工廠，覆蓋80%以上制造業大類，全球“燈塔工廠”85家，占比45%。建成制造業中試平臺2400余個、國家級制造業創新中心33家，為新質生產力發展筑牢支撐。展望2026年，制造業的智能設施將從局部部署轉向全域集成，構建覆蓋感知、計算、執行全環節的智能化基座。在設施體系方面，將重點推進工業網絡全互聯、算力資源全域調度與異構設備統一接入，實現“云邊端”協同的算力一體化布局。在技術融合方面，工業網絡與算力設施將加速升級，5G-A、TSN(時間敏感網絡)等深度融入生產核心環節，支撐高實時、高可靠業務場景的規模化部署。在自主可控方面，高端數控系統、智能傳感與執行單元等關鍵部件將加速技術攻關與規模化應用，為制造業全要素智能化提供安全可靠的底層支撐。

　　(三)數據要素價值躍升：從信息工具到核心資產

　　2025年，工業高質量數據集的實踐探索與創新應用步伐加快，數據正逐漸成為重構制造業價值體系、驅動創新與效率革命的核心資產。截至2025年6月，全國已建成省、市級數促中心近230家，覆蓋18個省份，建成高質量數據集超3.5萬個，總體量超400PB，覆蓋鋼鐵、石化、煤炭等重點行業。企業數據治理能力持續增強，截至2025年9月，8000余家企業已通過數據管理能力國家標準(DCMM)認證。可信數據空間試點已覆蓋汽車、裝備制造、鋼鐵等制造業領域，為多主體協同創造條件。

　　展望2026年，數據要素價值將加速釋放，有力重構制造業價值鏈。在數據資產化層面，數據確權、評估、入表流程將更加規范，工業數據空間、數據交易所等為工業數據共享提供流通渠道，將涌現出更多標準化、模塊化的封裝工業數據產品，數據資產相關的金融創新工作起步探索。在數據驅動決策層面，多維數據融合分析成熟，時空與語義上下文理解驅動決策精準化，工業數據將賦能產品設計、生產工藝優化、設備運維全流程，推動虛擬調試、實時優化、預測維護智能化。

　　(四)人工智能加速賦能：從實驗場景到規模化落地

　　2025年，人工智能在制造業研發設計、中試驗證、生產制造、營銷服務、運營管理全環節加速滲透，工業大模型、智能體加快落地應用，有力推動生產效率提升和產業提質升級。《工業和信息化部信息化和工業化融合2025年工作要點》強調以工業智能體為核心，深化人工智能在工業領域的應用，推動工業數據集和工業大模型的持續創新與發展。截至2025年11月，網信辦已備案生成式人工智能611家。IDC調研顯示，中國工業企業應用大模型及智能體的比例從2024年的9.6%提升到2025年的47.5%。展望2026年，行業大模型向垂直領域滲透，工業智能體加速崛起，將重塑制造業的要素配置模式。工業設備將從被動工具進化為具身智能體，人機關系由主從控制轉向雙向協同。生產方法將迎來算法革命，知識傳承從“師徒制”轉向可復用的大模型資產。通用大模型、行業大模型及工業智能體的應用場景將更加廣泛，有效優化要素配置、提升價值鏈地位，搶占新工業革命制高點，推動中國制造實現由大到強的全面躍升。

　　(五)要素鏈接更為廣泛：從鏈式配套到網狀共生

　　2025年，工業互聯網平臺等數字紐帶作用凸顯，初步形成開放互通的價值網絡。工業互聯網平臺鏈接服務能力顯著增強，具有一定影響力的工業互聯網平臺超340家，重點平臺工業設備連接數超1億臺(套)，全國累計上云上平臺企業約400萬家次，平臺應用已拓展至49個國民經濟大類，實現了41個工業大類以及185個工業中類全覆蓋，數據、資源、能力在其中按需流動、高效配置，共同創造價值、共享成果。

　　展望2026年，智能融通將向更深層次演進，工業互聯網平臺將成為萬物互聯的智能底座。自主可控的標識解析體系即將全面建成，開源開放生態與標準化推進模式持續深化，并在制造業重點領域初步實現規模應用。工業互聯網平臺鏈接范圍將更加廣泛，持續納入行業內、產業鏈上更多的要素和主體，實現由點及面的全要素擴張。產業集群生態將不斷涌現，跨區域、跨領域合作更加深化，為制造業數智化轉型注入更強勁的生態合力。

　　需要關注的幾個問題

　　(一)投入產出難以量化，動搖轉型戰略決心

　　一是初始投入規模較大，覆蓋硬件改造、軟件采購、系統集成與人才培訓等多方面，對企業現金流形成持續壓力。二是效益體現間接模糊，轉型所帶來的流程再造、質量提升等核心價值多體現為“軟性”收益，難以通過傳統的投資回報率模型進行精準量化。三是價值回報周期漫長，數字化轉型成效需要通過生產、管理、營銷等多環節的協同優化才能逐步顯現，遠長于一般技術改造項目。這種成本顯性、收益隱性、周期漫長的特點，使得許多企業，特別是中小企業，陷入“不敢轉、不愿轉”的困境。

　　(二)核心技術存在短板，安全風險隱患突出

　　在技術方面，我國制造業在數字化關鍵環節的自主可控能力仍然不足，高端工業軟件市場長期由國外廠商主導，工業網絡協議、高端芯片等底層技術領域存在明顯對外依賴。在安全方面，隨著工業互聯網平臺的規模化部署和“云-邊-端”架構的普及，原本相對封閉的工業控制系統逐漸開放，系統復雜度提升，安全邊界不斷擴大，導致網絡攻擊、數據竊取或篡改的風險大幅上升。一旦生產控制系統遭遇攻擊，可能引發關鍵工藝參數被篡改、生產線停擺運行，甚至造成設備物理損壞，對企業的連續生產和運營安全構成直接威脅。

　　(三)人工智能應用不足，難以融入核心業務

　　盡管人工智能被視為制造業數字化轉型的核心驅動力，但目前在實際應用中仍多處于探索和試點階段。MIT的《The GenAI Divide》報告顯示，95%的組織在生成式人工智能上獲得了零回報，僅5%人工智能解決方案最終成功投入生產環境。一是存在顯著的數據基礎差距，人工智能模型訓練依賴大量高質量、規范化的標注數據，而工業現場數據普遍存在噪聲大、格式不一、樣本缺失等問題，難以滿足算法要求。二是存在人機協同的信任障礙，由于人工智能決策過程不透明，推理邏輯難以被理解和解釋，大量一線工藝工程師對其決策持謹慎甚至排斥態度。

　　(四)系統融通不暢，數據孤島阻礙價值挖掘

　　系統割裂與數據孤島問題一直嚴重制約數據要素的整體效能。一是企業內不同部門之間存在小孤島，部分企業信息系統技術架構不一、通信協議各異，缺乏統一的數據標準與全流程數據治理體系，各部門數據獨立存儲，新舊系統銜接、OT與IT平臺融合難度大，無法進行有效的全局整合和關聯分析。二是企業與外部主體之間存在大孤島，部分企業已經積累了海量工業數據和知識，從過去的平臺主變成了數據主，但與外部主體間互認能力弱、互通性不足，思想上不信任，缺乏數據融通的技術能力和有效機制，形成“大煙囪”。

　　(五)技術與業務協同不足，制約轉型實施推廣

　　數字化轉型的本質是業務模式與管理體系的重構，并非單純的技術引進與疊加。當前，“技術業務兩張皮”現象仍然普遍，阻礙轉型項目落地與推廣。一方面，部分技術供給方過分追求技術的前沿性，未能精準切入需求方在降本、增效、提質等方面的核心痛點。另一方面，部分業務部門缺乏信息技術認知，無法將模糊的業務訴求轉化為清晰、可執行的技術需求。這種供需錯位導致建設成果不適用、不好用。此外，技術本身無法自動打破舊有體系的桎梏，組織變革和流程再造的滯后性，也會導致先進技術系統難逃“舊瓶裝新酒”的命運。

　　應采取的對策建議

　　(一)聚焦場景繪制轉型路線圖，提升供需對接效率

　　依托《參考指引》，分行業、分產業鏈開展數據要素、知識模型、工具軟件、人才技能等要素的清單式梳理，明確數字化攻關的重點工作路徑。進一步擴大圖譜清單范圍，覆蓋更多重點行業和典型場景，并提升其精細化、標準化程度。體系化培育面向場景的解決方案，征集一批重點行業數字化轉型需求和優秀轉型實踐案例，加快構建轉型服務商資源池。聚焦重點行業、典型場景，開展數字化轉型供需對接、案例研討等活動，與工信部中小企業數字化轉型試點城市、大規模設備更新等工作有機結合，推動行業、產業鏈的成功實踐輸出和推廣。

　　(二)深化轉型效益評估，動態優化重點方向

　　研究構建一體化評估體系，打通現有評估體系間的映射與換算關系，為政府、企業、服務商提供統一的評估對話框架，將不同來源的評估數據有效匯聚應用，降低企業評估診斷成本。加快建立以投入產出為核心的數字化轉型綜合評價模型，明確可量化、可考核、可評價的關鍵績效指標，科學評價轉型投入帶來的經濟效益與社會價值。基于評估結果，引導企業優先在數據采集、視覺檢測、能耗管理等見效快、集成度低的環節部署輕量化解決方案，快速獲得轉型收益，增強持續轉型的信心與動力。

　　(三)強化關鍵技術攻關，筑牢安全發展基座

　　組織實施工業軟件、工業控制芯片、實時工業網絡等關鍵環節的攻關計劃，開發一批通用型數字化轉型工具，圍繞數據采集、邊緣計算、系統集成等共性需求，推出標準化、模塊化、低成本的解決方案，降低企業技術應用門檻。支持龍頭企業牽頭，聯合高校、科研院所組建創新聯合體，推動建立工業技術軟件化開源社區，共享基礎算法和組件，突破設計、仿真、控制等領域的核心技術瓶頸，打通技術研發到落地應用的全鏈條。

　　(四)深化人工智能融合創新，打造智能制造新范式

　　推動人工智能技術與工業機理模型、專家知識深度融合，構建工業知識圖譜。開發面向特定行業的大模型知識引擎和機理模型庫，培育工業模型開源共享平臺，匯聚基礎模型庫、數據集、工具鏈。發展工業垂類模型，聚焦研發、生產、運維等核心工業場景，按照能力互補、場景適配的原則，構建大模型理解任務、小模型精準執行的協同體系，驅動生產流程再造與業務模式創新。深化面向工業場景的智能體產品培育和應用推廣，打造群體智能解決方案，實現從單點應用到全流程賦能轉變。

　　(五)推動多層次融通發展，構建開放協同新生態

　　加快完善制造業數字化轉型標準體系，重點研制工業數據分類分級、系統接口互通、跨平臺安全共享等關鍵標準，為數據要素流通和系統互聯互通提供制度保障。深化產業鏈供應鏈數字化協同，支持鏈主企業構建開放型工業互聯網平臺，帶動鏈上企業開展協同設計、共享制造、供應鏈金融等創新應用，形成大中小企業融通發展的新型產業生態。構建“產學研用金”協同創新體系，引導金融機構開發數字化轉型專項金融產品，促進知識、技術、人才、資金等資源要素高效配置，加速科技成果向現實生產力轉化。

　　?來源：新型工業化研究中心、家居新范式