报告立足于新形势与新要求，提出制造业数字化转型概念特征，从政策环境、应用实践、供给能力与基础支撑四个维度全景式扫描我国制造业数字化转型现状，前瞻研判未来发展趋势。基于工信部制造业数字化转型综合信息服务平台数据，对全国制造业数字化转型总体水平进行了分析，同时深入剖析了装备、电子、消费品、原材料四大行业数字化应用探索，为各方数字化转型决策与实践提供参考。

　　数字化转型是制造业破解发展难题、抢抓发展机遇的关键抓手，核心体现在三方面：

　　技术变革层面：AI 技术爆发式发展推动产业变革，数字化为 AI 在制造领域应用筑牢硬件与数据底座，是把握人工智能技术红利的核心路径；

　　产业格局层面：全球产业链供应链重构，我国制造业面临 “前有围堵、后有追兵”，数字化能提升供应链韧性、助力全球协同研发，是统筹风险与机遇的战略支点；

　　高质量发展层面：我国制造业处于由大变强关键期，数字化从 “质”（提效降本、向价值链中高端迈进）和 “量”（稳固传统产业、催生新业态）双维度支撑 “质升量稳”，是实现制造强国的关键引擎。

　　制造业数字化转型的概念内涵随发展深化，核心是信息技术与制造业全要素全流程深度融合，实现制造全环节可追溯、可优化、可预测，并呈现五大特征：价值导向（以价值创造为前提，激发企业内生动力）、业务牵引（围绕企业痛点需求，精准匹配技术供给）、数据驱动（打通信息壁垒，以数据建模支撑智能决策）、协同推进（技术与业务融合、企业系统性变革、产业链上下游联动）、动态演进（遵循 “数字化 - 网络化 - 智能化” 规律，与技术迭代、企业发展动态适配）。

　　我国制造业数字化转型已形成政策体系健全、应用水平提升、技术产品突破、基础保障夯实的整体格局，截至 2025 年 12 月，全国规上工业企业数字化改造比例达 89.6%，数字化设备普及率 57.7%，进入规模化普及阶段，区域呈现 “沿海集群智能引领、中西部规模筑基” 特征。

　　国家顶层设计：形成《制造业数字化转型行动方案》为核心的 “1+N” 体系，明确 2027 年工业大省大市和重点园区规上企业数字化改造全覆盖、2030 年规上企业基本完成一轮改造的目标；出台财政（新型技术改造城市试点、超长期特别国债）、税收（设备改造所得税抵免）、金融（科技创新和技术改造再贷款提至 8000 亿元）等专项政策协同支持。

　　地方精准施策：多地成立转型工作专班，出台差异化政策；通过 “点线面” 协同、中小企业专项突破、重点行业精准推进等模式分层实施；同时培育服务商、夯实数字基建、创新要素融合机制，开云电竞网打造协同共生的转型生态。

　　全国整体水平：规上企业数字化等级以 L1（初始级，10.4%）、L2（基础级，48.4%）为主，近 30% 达 L3（集成级），10% 左右达 L4（成熟级），仅 1% 达 L5（领航级），正从重点环节改造向集成化、智能化升级。

　　第一梯队（电子信息、装备制造业）：数字化改造覆盖率超 92%，步入集成深化阶段，电子信息制造业 L5 级企业占比居各行业首位，装备制造业 L4 级占比全国最高，依托技术密集、供应链敏捷需求推动全链条协同；

　　第二梯队（消费品、原材料制造业）：改造覆盖率分别为 87.3%、85.9%，处于基础夯实阶段，消费品行业侧重营销端数字化，原材料行业受工艺机理复杂、安全门槛高制约，集成与智能化应用薄弱。

　　多层次转型路径：企业端通过场景解耦实现方案复用；产业链端由龙头 / 平台企业带动链式转型，共享资源、降低中小企业转型门槛；区域端以集群 / 园区为单位开展面状转型，共建公共数字化系统，提升整体治理效能。

　　核心技术产品创新：基础技术从 “跟跑” 到 “并跑”，工业智能部分领域国际领先；典型产品补齐短板，工业互联网各层级能力提升；一批智能原生产品（智能质检、全局调度、智能机器人）在特定场景实现领先。

　　服务主体双轮并进：形成共性能力服务商（聚焦跨行业通用需求，提供软硬件基础产品）和集成服务商（聚焦行业特色场景，提供定制化解决方案）协同发展的服务体系，产业主体持续壮大。

　　公共服务体系成型：建成首批 62 家制造业数字化转型促进中心，形成覆盖全国的公共服务载体，具备诊断咨询、测试验证、改造实施、生态营造四大能力，且探索出服务产品化、能力开放平台化等长效运营机制。

　　新型数字基建升级：5G 基站达 483.8 万个，智能算力规模全球前列；工业互联网标识解析体系覆盖 31 个省区市、47 个行业，5G + 工业互联网覆盖全部 41 个工业大类。

　　标准体系国际化成效显著：“十四五” 以来智能制造领域发布国标 491 项，牵头制定多项国际标准，提升全球产业标准话语权。

　　工业数据要素供给提升：制造行业数据生产总量领先，高质量数据集建设有序推进，数据融合共享能力增强。

　　网络与数据安全保障增强：建成国家、省、企业三级工业互联网安全监测平台，开展网络安全专项行动，重点企业防护能力显著提升。

　　我国制造业数字化转型正迈入规模化普及 “深水区”，叠加 AI 技术突破，将向更广范围、更深层次、更高水平演进，核心呈现四大趋势：

　　研发范式变革：“数据 + 知识 + AI” 推动研发从经验驱动向数据驱动转变，加速科学发现、开云电竞网产品开发，促进产业链协同创新，缩短科技成果产业化路径；

　　制造体系革新：数智技术打造多元化需求快速响应能力，实现全流程资源优化配置，传统产业从 “劳动密集型” 向 “数字智能驱动型” 转变，同时企业将数据能力、数字化工具对外输出，重塑价值创造模式；

　　数绿协同发展：供能侧数字化提升新能源消纳与调度能力，用能侧数字化实现能耗与碳排放精细化管控，双重支撑 “双碳” 目标；

　　产业链韧性提升：数字化助力供应链 “组团出海”、精准把握海外需求，同时实现全球供应链实时监测与智能调度，增强国际化布局能力与产业链抗风险能力。

　　软硬件模块化、标准化：从高度定制的整体式方案转向解耦清晰的模块化结构，接口、功能、生态层面标准化推进，降低部署与适配成本；

　　工业智能技术产品加速涌现：工业智能技术工程化落地，成为制造体系内生能力；传统软硬件深度嵌入 AI 实现智能化升级；具身智能、工业智能体等原生智能产品推动制造体系向自治与协同演进；

　　服务模式向陪伴式转变：服务商从 “一次性交付” 转向 “全周期陪伴”，实现解决方案动态优化，同时助力企业组织能力系统性变革，形成 “价值共创、风险共担” 的合作关系；

　　公共服务体系一体化网络化：构建 “国家 - 省 / 市 - 园区 / 集群” 多层级载体，2027 年将培育 100 家左右转型促进中心，同时推动载体间资源共享、设施互通、能力互补，形成全国 “一盘棋”。

　　生态主体与协作范围扩展：AI 服务商、数据服务商等新主体融入，生态从传统技术产品合作向研发创新、中试验证、跨界融合等多维度拓展；

　　开源化成为核心组织形式：AI 开源技术向工业领域深度渗透，降低工业智能应用门槛；传统工业技术体系（装备、工业操作系统、工业软件）打破封闭，通过开源协作汇聚创新力量，实现降本增效。

　　工业互联网与 AI 深度融合：工业互联网为 AI 提供数据与算力底座，AI 增强工业互联网智能分析、自主决策能力，形成 “平台驱动智能、智能反哺制造” 的良性循环；

　　可信数据空间成数据流通基座：重点行业加快建设专属可信数据空间，突破数据流通壁垒，实现工业数据安全高效共享；

　　标准体系向统一兼容演进：补齐跨平台协同、系统互操作性等标准短板，强化标准间兼容映射，实现全价值链数据无缝流动；

　　安全防护向主动防御转变：依托 AI 技术构建集预测、防护、检测、响应于一体的主动安全体系，应对工业领域日益复杂的网络安全风险。

　　我国制造业数字化转型仍面临多方面深层次挑战，制约规模化普及与智能化升级：

　　转型基础薄弱：部分规上企业（以中小企业为主）未开展数字化改造，设备数据采集难、人工管理为主；行业 Know-how 积累不足，核心基础技术产品高度依赖国外；

　　技术产品供给不足：服务商缺乏 “技术 + 行业” 双重能力，细分行业特色化、轻量化解决方案供给缺口大；AI 模型与工业场景深度适配性不足，生产环节大模型应用率远低于全球平均；

　　数据价值释放不充分：工业数据应用停留在浅层次，模型训练所需的异常场景 “坏” 样本稀缺；数据主权、隐私保护问题导致流通壁垒突出，垂直行业大模型训练数据局限于企业内部；

　　保障体系不完善：关键技术标准缺失、现有标准兼容不足，设备与系统互联互通难；供需双方均面临融资难、融资贵；“技术 + 工业” 复合型人才供需矛盾突出，制造企业面临互联网行业 “人才虹吸”。

　　以提升发展质量和效益为目标，以智能制造为主攻方向，推动数字化转型从 “标杆引领” 向 “规模推广” 跨越，提出六大核心建议：

　　需求牵引，“点线面” 协同推进数字化普及：点上培育标杆企业、拆解标准化场景；线上推动产业链链式转型，打造数字化供应链；面上提升园区 / 集群数字化水平，建设高标准数字园区；

　　创新引领，推动人工智能深度赋能应用：攻关智能化关键技术，构建工业大模型与智能体；建设高水平智能工厂，探索新一代智能制造系统架构；

　　精准突破，提升技术产品和服务供给能力：攻坚工业软件、智能装备等核心产品；培育细分行业专业服务商，沉淀模块化、轻量化解决方案；完善一体化网络化公共服务体系；

　　融合筑基，夯实转型数字底座：建设新型工业网络，深化 5G 与工业技术融合；完善工业互联网标识解析体系，加强算力基建；制定统一数据接口与通信标准，推动基础设施互联互通；

　　技管结合，强化工业数据价值释放：建立工业数据基础制度，明确产权、流通、评估规则；建设行业可信数据空间，促进数据共享；推进工业数据规模化治理与质量提升；

　　强化保障，加大政策和要素支持力度：优化转型综合信息服务平台；用好财政资金，完善首台（套）政策；创新金融产品（数字贷、数据质押）；完善数实融合人才培养体系，加强校企合作与专题培训。