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2026年制造业数字化转型发展形势展望调研报告VIP专享

提纲:

  (一)场景驱动精准深化:从“大水漫灌”到“精准滴灌”

  (二)智能设施全面升级:从单点突破到全要素智能化

  (三)数据要素价值跃升:从信息工具到核心资产

  (四)人工智能加速赋能:从实验场景到规模化落地

  (五)要素链接更为广泛:从链式配套到网状共生

  (一)投入产出难以量化

  (二)核心技术存在短板

  (三)人工智能应用不足

  (四)系统融通不畅

  (五)技术与业务协同不足

  (一)聚焦场景绘制转型路线图

  (二)深化转型效益评估

  (三)强化关键技术攻关

  (四)深化人工智能融合创新

  (五)推动多层次融通发展

2026年制造业数字化转型发展形势展望调研报告

2025年,我国制造业数字化转型工作持续推进,在场景图谱建设、技术融合创新、数据要素应用、人工智能落地和生态融合等方面取得了一定成效。展望2026年,我国制造业基础稳、潜能大的优势将更加突出,面对更复杂的内外部环境和更多样的转型需求,数字化场景培育、成效评估、智能技术赋能和生态构建成为必答题,数字化转型将真正成为制造业高质量发展的核心引擎,助力我国从制造大国向制造强国稳步迈进。

2026年形势的基本判断

(一)场景驱动精准深化:从“大水漫灌”到“精准滴灌”

2025年,我国制造业数字化转型工作不再追求全面铺开,而是聚焦于能直接满足业务需求、创造显著价值的特定场景。工信部印发《场景化、图谱化推进重点行业数字化转型的参考指引(2025版)》(以下简称《参考指引》),覆盖钢铁、石化等xx个重点行业,为场景优化、要素匹配、供需衔接、成效评估等提供了系统框架。累计培育“小快轻准”解决方案超x万个,有效降低中小企业数字化转型门槛。

展望2026年,制造业数字化转型将进一步向纵深发展,更加注重基于行业特性与企业实际痛点的场景挖掘与培育。行业知识图谱与转型路径图谱将深度融合,推动形成“一业一策”“一企一策”的精准赋能机制。未来,制造业数字化转型将重点围绕智能制造、工业智能、服务型制造等核心应用场景,系统构建场景化解决方案库与评估体系,实现从单点突破到体系化推进的升级,推动制造业迈向更智能、更高效的新发展阶段。

(二)智能设施全面升级:从单点突破到全要素智能化

2025年,我国制造业智能化水平不断提升,为研发和生产注入了新的发展动力。截至2025x月底,我国已建成全球规模最大、覆盖最广的网络基础设施,xG基站达xxx.x万个,“xG+工业互联网”项目超x万个,在多场景广泛应用。目前,我国已建成x万余家基础级智能工厂、xxxx余家先进级智能工厂、xxx余家卓越级智能工厂,覆盖xx%以上制造业大类行业;全球“灯塔工厂”xx家,占比xx%;制造业中试平台xxxx余个、国家级制造业创新中心xx家,为新质生产力发展筑牢支撑。

展望2026年,制造业的智能设施将从局部部署转向全域集成,构建覆盖感知、计算、执行全环节的智能化基座。在设施体系方面,将重点推进工业网络全互联、算力资源全域调度与异构设备统一接入,实现“云边端”协同的算力一体化布局。在技术融合方面,工业网络与算力设施将加速升级,5G-ATSN(时间敏感网络)等深度融入生产核心环节,支撑高实时、高可靠业务场景的规模化部署。在自主可控方面,高端数控系统、智能传感与执行单元等关键部件将加速技术攻关与规模化应用,为制造业全要素智能化提供安全可靠的底层支撑。

(三)数据要素价值跃升:从信息工具到核心资产

2025年,工业高质量数据集的实践探索与创新应用步伐加快,数据正逐渐成为重构制造业价值体系、驱动创新与效率革命的核心资产。截至2025x月,全国已建成省市级数促中心近xxx家,覆盖xx个省份,建成高质量数据集超x.x万个,总体量超xxxPB,覆盖钢铁、石化、煤炭等重点行业。

企业数据治理能力持续增强,截至2025x月,xxxx余家企业已通过数据管理能力国家标准(DCMM)认证。可信数据空间试点已覆盖汽车、装备制造、钢铁等制造业领域,为多主体协同创造条件。

展望2026年,数据要素价值将加速释放,有力重构制造业价值链。在数据资产化层面,数据确权、评估、入表流程将更加规范,工业数据空间、数据交易所等为工业数据共享提供流通渠道,将涌现出更多标准化、模块化的封装工业数据产品,数据资产相关的金融创新工作已起步探索。在数据驱动决策层面,多维数据融合分析成熟,时空与语义上下文理解驱动决策精准化,工业数据将赋能产品设计、生产工艺优化、设备运维全流程,推动虚拟调试、实时优化、预测维护智能化。

(四)人工智能加速赋能:从实验场景到规模化落地

2025年,人工智能在制造业研发设计、中试验证、生产制造、营销服务、运营管理全环节加速渗透,工业大模型、智能体加快落地应用,有力推动生产效率提升和产业提质升级。《工业和信息化部信息化和工业化融合2025年工作要点》强调以工业智能体为核心,深化人工智能在工业领域的应用,推动工业数据集和工业大模型的持续创新与发展。截至2025xx月,中央网信办(国家网信办)已备案生成式人工智能xxx家。IDC调研显示,中国工业企业应用大模型及智能体的比例从xxx年的x.x%提升到xxxx年的xx.x%

展望2026年,行业大模型向垂直领域渗透,工业智能体加速崛起,将重塑制造业的要素配置模式。工业设备将从被动工具进化为具身智能体,人机关系由主从控制转向双向协同。生产方法将迎来算法革命,知识传承从“师徒制”转向可复用的大模型资产。通用大模型、行业大模型及工业智能体的应用场景将更加广泛,有效优化要素配置、提升价值链地位,抢占新工业革命制高点,推动中国制造实现由大到强的全面跃升。

(五)要素链接更为广泛:从链式配套到网状共生

2025年,工业互联网平台等数字纽带作用凸显,初步形成开放互通的价值网络。工业互联网平台链接服务能力显著增强,具有一定影响力的工业互联网平台超xxx家,重点平台工业设备连接数超x亿台(套),全国累计上云上平台企业约xxx万家次,平台应用已拓展至xx个国民经济大类,实现了xx个工业大类,以及xxx个工业中类全覆盖,数据、资源、能力在其中按需流动、高效配置,共同创造价值、共享成果。

展望2026年,智能融通将向更深层次演进,工业互联网平台将成为万物互联的智能底座。自主可控的标识解析体系即将全面建成,开源开放生态与标准化推进模式持续深化,并在制造业重点领域初步实现规模应用。工业互联网平台链接范围将更加广泛,持续纳入行业内、产业链上更多的要素和主体,实现由点及面的全要素扩张。产业集群生态将不断涌现,跨区域、跨领域合作更加深化,为制造业数智化转型注入更强劲的生态合力。

需要关注的几个问题

(一)投入产出难以量化,

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