近日，中国信息通信研究院（简称“中国信通院”）正式发布《制造业数字化转型发展报告（2025年）》。报告立足制造业数字化转型的新形势与新要求，从形势要求、发展现状、发展趋势、问题建议四大维度，全面分析我国制造业数字化转型发展全貌，为转型纵深推进提供决策与实践支撑，明确未来五年是制造业数字化转型从 “标杆引领” 向 “规模推广”、从 “数字赋能” 向 “智能应用” 跨越的攻坚期。
一、制造业数字化转型面临的形势与核心特征
（一）转型的必要性与紧迫性
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。
（二）五大核心特征
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）。
二、制造业数字化转型发展现状
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。
（一）政策体系：国家 + 地方多层级布局，多措并举协同支撑
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，打造协同共生的转型生态。
（二）数字化应用：规模化普及 + 差异化转型，多主体协同推进
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。
重点行业梯队分化
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。
（三）技术产品与服务：核心突破 + 主体壮大 + 体系完善
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。
（四）基础保障：数字基建 + 标准 + 数据 + 安全全方位夯实
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。
三、制造业数字化转型发展趋势
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：
（一）数智技术深度应用，全面支撑制造业转型升级
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、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。
（二）核心技术产品再升级，打造高质量规模化供给体系
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”。
（三）转型生态延伸壮大，开源化成为新组织方式
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。
（四）工业互联网与 AI 双向赋能，安全迈向主动防御
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。
四、存在问题与发展建议
（一）现阶段核心问题
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”。
（二）针对性发展建议
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。
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来源：制造前沿
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