范式智库丨2026中国制造业数字化转型发展展望+对策！

　　展望2026年，我国制造业数字化转型将步入深水区，场景图谱构建为转型工作提供重要方向，智能技术与制造业加速创新融合，数据要素资产化进程加快，人工智能赋能日趋深入，生态合作逐渐密切。与此同时，我国制造业数字化转型仍面临投入产出难衡量、核心技术薄弱、人工智能应用深度不足、系统互联不畅通、技术与业务脱节等挑战。在这种形势下，课题组聚焦场景打造、评估诊断、技术攻关、人工智能赋能、融通发展等关键环节提出建议，以期推动制造业数字化转型向智能化、融合化方向发展。

　　对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14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1万个，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2025年7月底，我国已建成全球规模最大、覆盖最广的网络基础设施，5G基站达459.8万个，“5G+工业互联网”项目超2万个，在多场景广泛应用。目前，已建成3万余家基础级智能工厂、1200余家先进级智能工厂、230余家卓越级智能工厂，覆盖80%以上制造业大类，全球“灯塔工厂”85家，占比45%。建成制造业中试平台2400余个、国家级制造业创新中心33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-A、TSN(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2025年6月，全国已建成省、市级数促中心近230家，覆盖18个省份，建成高质量数据集超3.5万个，总体量超400PB，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2025年9月，8000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2025年11月，网信办已备案生成式人工智能611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2024年的9.6%提升到2025年的47.5%。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340家，重点平台工业设备连接数超1亿台(套)，全国累计上云上平台企业约400万家次，平台应用已拓展至49个国民经济大类，实现了41个工业大类以及185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，动摇转型战略决心

　　一是初始投入规模较大，覆盖硬件改造、软件采购、系统集成与人才培训等多方面，对企业现金流形成持续压力。二是效益体现间接模糊，转型所带来的流程再造、质量提升等核心价值多体现为“软性”收益，难以通过传统的投资回报率模型进行精准量化。三是价值回报周期漫长，数字化转型成效需要通过生产、管理、营销等多环节的协同优化才能逐步显现，远长于一般技术改造项目。这种成本显性、收益隐性、周期漫长的特点，使得许多企业，特别是中小企业，陷入“不敢转、不愿转”的困境。

　　(二)核心技术存在短板，安全风险隐患突出

　　在技术方面，我国制造业在数字化关键环节的自主可控能力仍然不足，高端工业软件市场长期由国外厂商主导，工业网络协议、高端芯片等底层技术领域存在明显对外依赖。在安全方面，随着工业互联网平台的规模化部署和“云-边-端”架构的普及，原本相对封闭的工业控制系统逐渐开放，系统复杂度提升，安全边界不断扩大，导致网络攻击、数据窃取或篡改的风险大幅上升。一旦生产控制系统遭遇攻击，可能引发关键工艺参数被篡改、生产线停摆运行，甚至造成设备物理损坏，对企业的连续生产和运营安全构成直接威胁。

　　(三)人工智能应用不足，难以融入核心业务

　　尽管人工智能被视为制造业数字化转型的核心驱动力，但目前在实际应用中仍多处于探索和试点阶段。MIT的《The GenAI Divide》报告显示，95%的组织在生成式人工智能上获得了零回报，仅5%人工智能解决方案最终成功投入生产环境。一是存在显著的数据基础差距，人工智能模型训练依赖大量高质量、规范化的标注数据，而工业现场数据普遍存在噪声大、格式不一、样本缺失等问题，难以满足算法要求。二是存在人机协同的信任障碍，由于人工智能决策过程不透明，推理逻辑难以被理解和解释，大量一线工艺工程师对其决策持谨慎甚至排斥态度。

　　(四)系统融通不畅，数据孤岛阻碍价值挖掘

　　系统割裂与数据孤岛问题一直严重制约数据要素的整体效能。一是企业内不同部门之间存在小孤岛，部分企业信息系统技术架构不一、通信协议各异，缺乏统一的数据标准与全流程数据治理体系，各部门数据独立存储，新旧系统衔接、OT与IT平台融合难度大，无法进行有效的全局整合和关联分析。二是企业与外部主体之间存在大孤岛，部分企业已经积累了海量工业数据和知识，从过去的平台主变成了数据主，但与外部主体间互认能力弱、互通性不足，思想上不信任，缺乏数据融通的技术能力和有效机制，形成“大烟囱”。

　　(五)技术与业务协同不足，制约转型实施推广

　　数字化转型的本质是业务模式与管理体系的重构，并非单纯的技术引进与叠加。当前，“技术业务两张皮”现象仍然普遍，阻碍转型项目落地与推广。一方面，部分技术供给方过分追求技术的前沿性，未能精准切入需求方在降本、增效、提质等方面的核心痛点。另一方面，部分业务部门缺乏信息技术认知，无法将模糊的业务诉求转化为清晰、可执行的技术需求。这种供需错位导致建设成果不适用、不好用。此外，技术本身无法自动打破旧有体系的桎梏，组织变革和流程再造的滞后性，也会导致先进技术系统难逃“旧瓶装新酒”的命运。

　　应采取的对策建议

　　(一)聚焦场景绘制转型路线图，提升供需对接效率

　　依托《参考指引》，分行业、分产业链开展数据要素、知识模型、工具软件、人才技能等要素的清单式梳理，明确数字化攻关的重点工作路径。进一步扩大图谱清单范围，覆盖更多重点行业和典型场景，并提升其精细化、标准化程度。体系化培育面向场景的解决方案，征集一批重点行业数字化转型需求和优秀转型实践案例，加快构建转型服务商资源池。聚焦重点行业、典型场景，开展数字化转型供需对接、案例研讨等活动，与工信部中小企业数字化转型试点城市、大规模设备更新等工作有机结合，推动行业、产业链的成功实践输出和推广。

　　(二)深化转型效益评估，动态优化重点方向

　　研究构建一体化评估体系，打通现有评估体系间的映射与换算关系，为政府、企业、服务商提供统一的评估对话框架，将不同来源的评估数据有效汇聚应用，降低企业评估诊断成本。加快建立以投入产出为核心的数字化转型综合评价模型，明确可量化、可考核、可评价的关键绩效指标，科学评价转型投入带来的经济效益与社会价值。基于评估结果，引导企业优先在数据采集、视觉检测、能耗管理等见效快、集成度低的环节部署轻量化解决方案，快速获得转型收益，增强持续转型的信心与动力。

　　(三)强化关键技术攻关，筑牢安全发展基座

　　组织实施工业软件、工业控制芯片、实时工业网络等关键环节的攻关计划，开发一批通用型数字化转型工具，围绕数据采集、边缘计算、系统集成等共性需求，推出标准化、模块化、低成本的解决方案，降低企业技术应用门槛。支持龙头企业牵头，联合高校、科研院所组建创新联合体，推动建立工业技术软件化开源社区，共享基础算法和组件，突破设计、仿真、控制等领域的核心技术瓶颈，打通技术研发到落地应用的全链条。

　　(四)深化人工智能融合创新，打造智能制造新范式

　　推动人工智能技术与工业机理模型、专家知识深度融合，构建工业知识图谱。开发面向特定行业的大模型知识引擎和机理模型库，培育工业模型开源共享平台，汇聚基础模型库、数据集、工具链。发展工业垂类模型，聚焦研发、生产、运维等核心工业场景，按照能力互补、场景适配的原则，构建大模型理解任务、小模型精准执行的协同体系，驱动生产流程再造与业务模式创新。深化面向工业场景的智能体产品培育和应用推广，打造群体智能解决方案，实现从单点应用到全流程赋能转变。

　　(五)推动多层次融通发展，构建开放协同新生态

　　加快完善制造业数字化转型标准体系，重点研制工业数据分类分级、系统接口互通、跨平台安全共享等关键标准，为数据要素流通和系统互联互通提供制度保障。深化产业链供应链数字化协同，支持链主企业构建开放型工业互联网平台，带动链上企业开展协同设计、共享制造、供应链金融等创新应用，形成大中小企业融通发展的新型产业生态。构建“产学研用金”协同创新体系，引导金融机构开发数字化转型专项金融产品，促进知识、技术、人才、资金等资源要素高效配置，加速科技成果向现实生产力转化。

　　©来源：新型工业化研究中心、家居新范式