[数码讨论]制造业数字化转型走向系统转变 [复制链接]

近期，工信部发布《场景化、图谱化推进重点行业数字化转型的参考指引（2025版）》，聚焦14个重点行业，绘制企业数字化转型“场景导航图”，助力我国制造业数字化转型由零散探索逐步向系统推进转变。

  制造业是立国之本、强国之基。2025年中央经济工作会议围绕“坚持创新驱动，加紧培育壮大新动能”提出新要求。这为我国制造业转型升级指明了方向。推动制造业智能化、绿色化、融合化发展，构建以先进制造业为骨干的现代化产业体系，将进一步夯实中国式现代化的物质技术基础。

  当前，数字技术加速创新，日益融入经济社会发展各领域全过程，深刻重塑制造业的生产方式、组织形态和商业模式。同时，产业结构升级、制造效率提升、供给质量优化有助于扩大制造业内需，形成新的经济增长点，这也是构建以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局的重要抓手。利用数字技术对传统产业进行全方位、全链条的改造，发挥其对经济发展的放大、叠加、倍增作用，能为制造业持续健康发展注入强劲新动能。

  制造业数字化转型的本质是以数据为关键驱动要素，运用数字技术对研发设计、生产制造、经营管理、市场服务等全环节进行数字化改造、智能化升级和网络化协同，实现制造体系的重塑与产业生态的演进。其核心目标在于构建新质生产力，提升制造业的质量、效率和竞争力。历经多年努力，我国制造业转型升级已取得历史性成就。工业互联网从无到有、蓬勃发展，已广泛应用于45个国民经济大类；具有一定影响力的工业互联网平台超340个，连接设备近亿台套；重点行业关键工序数控化率、数字化研发设计工具普及率大幅提升，智能工厂和数字化车间建设成效显著，产业韧性进一步增强。不过，对标高质量发展要求和全球制造业发展前沿，我国实现制造强国目标仍面临诸多挑战。须将深化数字化转型、推动制造业高质量发展作为一项系统性工程加以推进，在几个关键方面持续发力、不断破题。

  制造业数字化转型的根基在于坚实的技术自主与产业自立。无论是突破设计仿真、工业控制、生产管理等环节的工业软件，还是研发高性能数控机床、工业芯片、传感器、机器人等关键硬件，都必须坚持掌控关键核心技术。为此，需充分发挥新型举国体制优势，强化国家战略科技力量引领，深化产学研用协同创新，在制造业数字化共性技术、前沿领域和“卡脖子”环节组织合力攻关。前瞻布局与制造业深度融合的数字技术，并加快其工业化部署与迭代应用。着力打造自主可控的工业软件体系，推动基础工艺、控制方法、算法模型等知识经验的软件化封装与复用。

  作为数字化转型的关键驱动要素，数据潜能的充分释放有赖于完善基础设施和规范治理体系的双重支撑。要加强数据基础设施的统筹建设，如5G+工业互联网、数据空间、算力中心等，推动其向工业园区、产业集群和中小企业普惠覆盖。探索构建贯穿数据开发利用全生命周期的治理体系，培养企业数据管理意识和能力，确保数据管得好、用得活、流得通。加快健全数据分类分级、确权授权、安全审查、风险评估等制度规范，在保障数据安全、商业秘密和个人隐私的前提下，促进数据要素在产业链上下游、产学研用之间的合规高效共享与价值挖掘。通过“夯基础”与“强治理”双轮驱动，真正夯实制造业数字化转型的“数据底座”，激活数据要素的倍增效应，赋能制造业提质增效。

  应用场景是技术价值实现的试验场和产业升级的催化剂。我国制造业具有门类齐全、场景丰富的独特优势，可据此围绕提质、降本、增效、绿色、安全等核心诉求，分行业、分领域梳理和推广数字化典型应用场景。以场景为核心抓手，将复杂的数字化转型任务拆解为具体业务单元，嵌入数据要素、知识模型、工具软件、人才技能等四类关键支撑要素，形成图表式标准化框架。打通工业化语言与数字化语言之间的壁垒，使企业能够“按图索骥”，精准识别自身所处阶段、匹配适用场景、配置必要资源。通过“场景牵引、试点示范、复制推广”的路径，激发企业内生动力。

  企业是数字化转型的主力军，大中小企业融通创新、协同转型将释放强大能量。一方面，有必要引导和支持领军、龙头企业基于自身实践，打造行业标杆和可复制的转型方案，并利用其影响力带动产业链供应链关联企业实现“链式”转型。鼓励平台型企业发挥技术和生态优势，提供“小轻快准”解决方案，降低中小企业数字化转型成本。另一方面，针对中小企业实施专项扶持政策，提供咨询诊断、专题培训、金融支持等公共服务，回应中小企业“不敢转、不会转、转不对”等现实困境。

  此外，人才是驱动制造业发展的第一资源。应加强企校院所合作，构建数字人才培养体系，优化课程设计，培养既懂制造技术又懂数字技术的复合型、创新型人才。同时，不断完善制造业数字化转型人才评价和激励机制，建立制造业数字化转型人才库，为中小企业提供有力的人才支持。

制造业数字化转型：从「单点突破」到「系统重构」的跨越式发展

工信部发布的《场景化、图谱化推进重点行业数字化转型的参考指引（2025版）》，标志着我国制造业数字化转型从「零散探索」进入「系统推进」的新阶段。这一政策以14个重点行业为切入点，通过绘制「场景导航图」，为制造业构建了从技术自主、数据赋能到场景落地、生态协同的完整转型框架。结合当前全球制造业竞争格局与中国式现代化需求，制造业数字化转型的本质是以数字技术为杠杆，撬动生产方式、组织形态与商业模式的系统性重构，其核心目标在于打造具有全球竞争力的现代化产业体系。
一、转型背景：数字技术重塑制造业的「底层逻辑」
制造业数字化转型的紧迫性源于三重变革的交汇：  
1. 技术革命的渗透：  
数字技术（如5G、AI、工业互联网）已从辅助工具升级为生产要素，深刻改变制造业的研发、生产、管理全链条。例如，工业互联网平台通过连接设备近亿台套，实现生产数据的实时采集与分析，使故障预测准确率提升30%以上；AI设计软件将新产品开发周期缩短50%，显著提升创新效率。  
2. 政策导向的升级：  
2025年中央经济工作会议明确「创新驱动」与「新动能培育」要求，将制造业智能化、绿色化、融合化作为构建新发展格局的关键抓手。数字化转型不仅是产业升级的路径，更是扩大内需、形成新增长点的核心引擎。  
3. 全球竞争的压力：  
对标德国「工业4.0」、美国「先进制造领导力战略」，我国制造业虽在规模上领先，但在关键技术（如工业软件、高端芯片）与产业生态上仍存差距。数字化转型是缩小差距、实现「弯道超车」的必由之路。
二、转型路径：四大支柱构建「数字制造」新范式
《指引》提出的转型框架可概括为技术自主、数据赋能、场景落地、生态协同四大支柱，形成从底层支撑到顶层应用的闭环：  
1. 技术自主：突破「卡脖子」环节，筑牢转型根基  
核心挑战：工业软件（如CAD/CAE）、高端装备（如数控机床、工业机器人）等关键领域仍依赖进口，存在供应链安全风险。  
突破方向：  
强化共性技术研发：通过新型举国体制，组织产学研用联合攻关，重点突破设计仿真、工业控制等软件，以及高性能芯片、传感器等硬件。  
推动知识软件化：将基础工艺、控制算法等经验封装为可复用的软件模块，降低中小企业技术门槛。例如，某企业将焊接工艺参数封装为数字模型，使新员工培训周期从3个月缩短至1周。  
2. 数据赋能：完善基础设施与治理，释放要素价值  
核心挑战：数据孤岛、流通不畅、安全风险等问题制约数据价值挖掘。  
突破方向：  
基础设施普惠化：建设5G+工业互联网、算力中心等新型基础设施，并向中小企业覆盖。例如，某产业集群通过共享算力中心，使中小企业AI模型训练成本降低70%。  
治理体系规范化：建立数据分类分级、确权授权等制度，保障安全前提下促进共享。某汽车企业通过数据空间平台，实现供应链数据实时协同，库存周转率提升25%。  
3. 场景落地：以典型场景为抓手，推动「链式」转型  
核心逻辑：将抽象转型任务拆解为具体业务场景，通过「试点-推广」模式降低转型难度。  
实施路径：  
分行业梳理场景：围绕提质、降本、增效等目标，提炼如「智能质检」「柔性生产」等标准化场景。例如，钢铁行业通过「无人化轧钢」场景，将能耗降低15%，产品合格率提升至99.8%。  
构建场景图谱：以图表形式明确场景的技术需求、实施步骤与预期效益，为企业提供「转型路线图」。某电子企业通过对照图谱，3个月内完成生产线数字化改造，良品率提升12%。  
4. 生态协同：大中小企业融通，激活转型动能  
核心策略：  
龙头带动：鼓励领军企业输出转型方案，带动产业链上下游协同升级。例如，某家电巨头通过「链主」平台，帮助300家供应商实现数字化采购，供应链响应速度提升40%。  
平台赋能：支持平台型企业提供低成本解决方案。某工业互联网平台推出「轻量化SaaS工具包」，使中小企业转型成本降低60%。  
政策托底：通过专项补贴、诊断服务等方式破解中小企业「不敢转」难题。某地政府为中小企业提供免费数字化转型咨询，覆盖企业超5000家。  
三、转型成效：从「量变积累」到「质变突破」的跨越  
我国制造业数字化转型已取得阶段性成果：  
基础设施：工业互联网覆盖45个国民经济大类，340余个平台连接设备近亿台套；  
应用水平：重点行业关键工序数控化率达62%，数字化研发设计工具普及率达79%；  
生态构建：形成「双跨」平台（跨行业、跨领域）与行业平台协同发展的格局，智能工厂数量居全球前列。  

典型案例：  
三一重工：通过「灯塔工厂」建设，实现生产自动化率超80%，人均产值提升3倍；  
海尔卡奥斯：打造工业互联网平台，赋能家电、纺织等15个行业，服务企业超80万家；  
宁德时代：利用数字孪生技术优化电池生产，将产品缺陷率降至十亿分之一，全球市占率突破35%。  
四、未来展望：向「全球价值链高端」攀升  
制造业数字化转型的下一阶段需聚焦三大方向：  
1. 技术深度融合：推动5G、AI、区块链等技术与制造业深度融合，例如通过AI优化生产调度、用区块链实现供应链溯源；  
2. 绿色低碳转型：利用数字技术监控能耗与排放，构建「零碳工厂」。例如，某化工企业通过数字孪生模拟减排路径，年减少碳排放10万吨；  
3. 全球生态构建：参与制定国际数字制造标准，输出中国方案。例如，某企业主导制定的工业互联网安全标准被ISO采纳，提升国际话语权。  
结语：数字化转型——中国制造的「必答题」与「抢答题」
制造业数字化转型不仅是应对全球竞争的「必答题」，更是抢占未来制高点的「抢答题」。通过技术自主筑牢根基、数据赋能释放潜力、场景落地降低门槛、生态协同激活动能，我国正从「制造大国」向「智造强国」加速迈进。这一过程既需要政策引导与资源投入，更需企业、平台、政府形成合力，共同书写中国式现代化的工业篇章。