一、“十四五”時期，制造業數字化轉型取得顯著成效

    （一）轉型政策體系不斷健全

    一是國家層面政策體系逐步完善。國家層面強化戰略布局和規劃指引，從數字技術創新、產業數字化轉型、新一代信息技術和制造業融合發展等方面做出總體部署。二是各部門積極推進制造業數字化轉型。中央網信辦、工信部、國家發改委、交通運輸部、自然資源部等部門圍繞數字設施建設、智能制造發展、工業互聯網創新應用、企業數字化轉型、數字素養培育等方面加快部署，深化行業數字化轉型。三是各地積極制定數字化轉型路線圖。全國重點地方制定出臺以數字化轉型推進新型工業化發展的政策文件，制定數字化轉型路線圖，高位推動數字化轉型。如，北京推出“新智造100”工程；江蘇深入推進制造業智能化改造；浙江以“產業大腦＋未來工廠”為引領，加快推進制造業數字化轉型；重慶制定工業企業以數字化為引領，深化技術改造，促進產業轉型升級的行動方案。

    （二）數字基礎設施有力支撐

    一是網絡基礎設施支撐能力逐步增強。5G網絡建設全球領先，覆蓋所有地級市城區、縣城城區，建成全球最大的光纖和移動寬帶網絡。2023年，光纜線路總長度達6432萬公里。固定網絡實現“市市通千兆、縣縣通5G、村村通寬帶”，千兆光網具備覆蓋超5億戶家庭的能力。移動物聯網率先實現“物”連接數超“人”連接數。截至2023年年底，IPv6活躍用戶數達7.765億，移動網絡IPv6流量占比首超60%。二是算力基礎設施布局持續優化。圍繞全國一體化算力網絡，國家樞紐節點建設了130條干線光纜，數據傳輸性能大幅改善。截至2024年9月底，我國在用算力中心超過880萬標準機架，算力總規模達268EFLOPS（每秒百億億次浮點運算，以FP32單精度計算）。智能計算中心加速布局，超過30個城市在建或擬建智能計算中心。建成一批國家新一代人工智能公共算力開放創新平臺，以低成本算力服務支撐中小企業轉型需求。三是工業互聯網發展水平顯著提升。工業互聯網標識解析體系全面建成，五大國家頂級節點和兩個災備節點全部上線，二級節點實現省級全覆蓋，服務企業34萬多家。綜合型、特色型、專業型多層次工業互聯網平臺體系基本構建。截至2023年年底，具有一定影響力的工業互聯網平臺超過340家，連接設備近9600萬臺（套），“5G+工業互聯網”項目數超過1萬個。“部-省-企”三級聯動的國家工業互聯網安全技術監測服務體系基本完善，覆蓋全國31個省（區、市）和14個重點行業，不斷健全風險監測應對能力。

    （三）轉型供給水平顯著提升

    一是數字技術創新能力持續提升。AI技術創新能力突出，AI企業數量占全球四分之一。云計算、大數據、區塊鏈技術的創新能力位于世界前列，國際專利申請和授權量穩步增加。5G技術、產業、網絡和應用全面領先，6G加快研發布局。高性能計算、EDA、數據庫、操作系統等領域取得重要進展，智能芯片、終端、機器人等標志性產品的創新能力持續增強。數字技術協同創新生態不斷優化，創新聯合體建設穩步推進，數字開源社區蓬勃發展，開源項目覆蓋全棧技術領域。成立開放原子開源基金會，32個開源項目通過技術監督委員會技術準入。二是面向工業領域數字產品和服務能力不斷提升。工業軟件在能源、采礦、原材料、制造業等行業廣泛應用。2023年，工業軟件產品實現收入2824億元，增速遠超國際平均水平。建設高質量的工業微服務和工業APP資源池，軟件云化步伐加快。面向航空、船舶等行業領域解決方案加速向產業鏈級深入拓展。三是數字產業支撐能力顯著增強。云計算產業規模迅速擴大，工業云重點面向工業現場數據采集、傳輸、云端數據存儲、處理及分析等環節提供技術支持。大數據產業步入集成創新、快速發展、深度應用、結構優化的新階段，工業數據分析產品和服務研發產業化加速推進。AI產業已形成完整體系，智能客服、行業知識庫、工業軟件代碼自動生成等應用日趨完善。基于大模型的人機交互、生產智能調度、質量實時監測等能力不斷提升。

    （四）以點帶面提升轉型整體水平

    一是企業數字化轉型穩步推進。國有企業以智能制造為主攻方向，成功打造了一批工業互聯網平臺和智能工廠（數字化車間），全面提升企業研發、設計和生產智能化水平。中小企業數字化轉型試點穩步推進，“鏈式”數字化轉型形成技術賦能、供應鏈賦能、平臺賦能、生態賦能四大模式。支持38個細分行業、98家數字化服務商打造典型樣板，加快工業互聯網應用普及，引導中小企業“看樣學樣”，推動轉型。二是產業集群批量帶動產業轉型。工業互聯網一體化進園區“百城千園行”持續開展，通過打造標桿應用，提升園區數字化水平。23個項目入選工信部國家新型工業化產業示范基地工業互聯網賦能數字化轉型提升試點，探索工業互聯網平臺賦能園區數字化轉型新模式。三是重點行業數字化轉型全面推進。截至2023年年底，已培育421家國家級示范工廠、萬余家省級數字化車間和智能工廠。大飛機、新能源汽車、高速動車組等領域示范工廠研制周期平均縮短近30%，生產效率提升約30%。鋼鐵、建材、民爆等領域示范工廠本質安全水平大幅提升，碳排放減少約12%。兩化融合公共服務平臺服務工業企業32萬余家，數字化研發設計工具普及率達79.6%，關鍵工序數控化率達62.2%。培育形成新型智能產品、數字化管理、平臺化設計、智能化生產、網絡化協同、個性化定制、服務化延伸等新產品、新模式、新業態。  

    （五）轉型生態不斷完善

    一是轉型載體建設多點開花。創新體驗中心、數字化轉型促進中心等載體規模持續擴大，提供沉浸式體驗、戰略咨詢、技術集成等數字化轉型解決方案與服務。江蘇、浙江、山東、廣東等地建成19個面向區域和行業的工業互聯網平臺應用創新體驗中心，在供需對接、人才培養、項目孵化等方面發揮重要作用。全國中小企業數字化轉型服務平臺、全國消費品行業數字化轉型公共服務平臺等平臺上線運營，為企業提供全方位數字化轉型服務和支持。北京、武漢等地推進“5G+工業互聯網”公共服務平臺建設，提供試驗認證、測試評價、供需對接、人才培訓等公共服務。二是轉型標準體系研制和宣貫成效顯著。依托全國兩化融合管理標準化技術委員會（TC573）等標準機構，圍繞數字化轉型、兩化融合、工業互聯網等重點領域發布一系列國家標準，推進《產業數字化轉型評估框架》（ITU-T Y.4906）等成為ITU國際標準，數字化轉型標準體系不斷健全。貫標工作深入推進，區域覆蓋、行業聯動、大中小企業參與的數字化轉型貫標工作格局加快構建。三是轉型宣傳推廣活躍。組織舉辦兩化融合大會、產融對接會、“工業互聯網平臺+園區”賦能深度行、金磚國家工業互聯網論壇、中國-東盟數字經濟研討會等活動，打造產學研用多方聯動的良好生態。成功舉辦中國工業互聯網大賽等活動，聚焦數字化轉型核心需求和關鍵場景，遴選一批典型場景與解決方案，推動制造業企業與轉型集成商、服務商跨界融合。

二、“十五五”時期，制造業數字化轉型面臨的問題和挑戰

    （一）部分軟硬件關鍵核心技術仍受制于人

    在軟件方面，我國工業軟件起步較晚，應用生態尚不完備，國內企業與西門子、達索等國際巨頭相比，市場競爭力亟待提升。用友、金蝶、中望等國內軟件廠商主要聚焦于企業管理場景，對工業操作現場的復雜場景延伸不深，難以滿足國內工業企業需求。在硬件方面，我國高端工業母機、傳感器等關鍵裝備與國際先進水平相比差距大，仍依賴進口，并且存在核心技術缺乏、產品同質化等問題。如，我國中高端智能傳感器大部分依賴進口，工業智能傳感器市場也存在核心技術缺乏、低端產品過剩、產品同質化等問題。

    （二）數字化轉型解決方案通用化供給與個性化需求不匹配

    一方面，供給側存在錯位現象。面向特定場景、特殊對象的特色化、標準化、輕量化解決方案供給不足，且缺乏有能力承擔集戰略咨詢、架構設計、核心技術開發、數據運營于一體的解決方案服務總集成商。另一方面，需求側積極性尚未激發。企業擔心數字化轉型見效慢、周期長、投入產出比不理想，不愿承擔試錯風險。報告顯示，有三分之二的被調查企業認為高額技術投入后的轉型效果未能達到預期。而且日益增多的新型安全因素會增加敏感數據和機密信息暴露的可能性，導致企業轉型積極性不高。此外，供需對接渠道有待拓寬。我國數字化轉型公共服務平臺或供需對接平臺發揮的效能有限，細分領域既缺乏可復制的經驗和模式，又缺乏針對不同行業、不同產業鏈位置企業的專業化指導，難以匹配個性化、契合度高的解決方案。

    （三）中小企業在資金、人才、數據等轉型要素方面支撐不足

    中小企業占我國企業總數的90%以上，他們面臨資金短缺、高端數字化人才吸引力不足、數字化轉型技術基礎薄弱等問題。從資金方面看，工業數字化轉型投入大、回報周期長，資本市場對該領域的支持力度有待進一步提高，大量優秀企業初期無法獲得充足、恒定的資本投入。部分中小企業硬件資產不足，難以通過征信獲得銀行等金融支持。金融產品有待創新，工業企業情況各異，需要打造針對性金融產品和服務。從人才方面看，制造業數字化是一項復雜的系統工程，參與者既要懂工業領域專業知識，又要懂IT開發知識，相關人才的培養時間長、難度大。從數據治理方面看，數據確權、數據追溯等體制機制尚不健全，阻礙數據交易、數據服務等模式創新，無法有效激發數據資源價值挖掘。

    （四）網絡數據安全形勢嚴峻

    一是網絡安全風險加劇。復雜網絡環境中，病毒、惡意軟件、黑客攻擊等挑戰加劇，工業主機、數據庫等存在的端口開放、漏洞未修復、接口未認證等問題將帶來嚴重后果。數據顯示，2023年上半年，我國工業云被攻擊次數占所有行業總次數的8.17%，位列第二。二是數據安全風險增加。數據采集面臨信息偏差、可靠性不高、格式不統一等問題；數據傳輸面臨泄露、監聽等風險；數據存儲面臨易被非法訪問、竊取、篡改等問題；數據應用存在違規、泄露隱私等風險；各環節均存在安全挑戰。數據顯示，2022年全球制造業發生的數據泄露事件共338起，較上年增長25.2%。三是技術倫理風險日益凸顯。機器學習、AI等技術輔助企業決策的同時，也容易造成技術過分依賴和技術濫用等問題。如，部分制造企業利用科技手段采集用戶多維數據信息，進行用戶畫像分析，洞察用戶喜好，引發人們對于信息邊界的深刻思考。

三、“十五五”時期，加快制造業數字化轉型的思路建議

    （一）加快統籌推進，打造全國“一盤棋”轉型格局

    落實《制造業數字化轉型行動方案》《制造業企業數字化轉型實施指南》《中小企業數字化賦能專項行動方案（2025—2027年）》等政策文件，加強部省聯動，凝聚轉型工作合力。統籌用好制造業新型技術改造城市試點、中小企業數字化轉型城市試點、大規模設備更新工程等政策，支持各地制造業數字化轉型。面向汽車、船舶、鋼鐵、石化等重點行業，制定細分行業數字化轉型實施指南，分區域分行業建設數字化轉型促進中心，為制造業企業轉型提供一體化服務。

    （二）堅持需求導向，分行業推進“一圖譜四清單”

    引導研究機構、行業協會等主體，分行業編制和完善重點產業鏈數字化轉型場景圖譜，梳理數據要素、知識模型、工具軟件、人才技能四大清單，“一鏈一策”明確行業轉型路線圖。結合細分行業“一圖譜四清單”，引導工業互聯網平臺等服務商完善產品服務體系，加快構建轉型解決方案資源池。

    （三）注重因地制宜，探索差異化轉型路徑

    鼓勵地方開展制造業數字化轉型基礎評估，制定時間表、路線圖，按照“差異化布局+梯次化推進+精準化管理”路徑，有序推動轉型。引導東部地區加快AI、工業軟件、智能傳感器等關鍵核心技術攻關，推進數字技術應用推廣和產業化，打造具有國際影響力的數字產業集群。支持中西部地區挖掘典型應用場景，加快制造業高端化、智能化、綠色化升級。

    （四）鼓勵先行先試，培育可復制可推廣轉型經驗

    構建適應制造業數字化轉型需求的統計監測和評價體系。鼓勵各地開展工業數據空間、工業產品主數據等應用試點，培育數據標注、測試評估、咨詢服務等專業化數據服務商，探索基于工業數據新產品、新模式、新業態。支持先進建設場景實驗室、中試驗證平臺等服務機構，市場化推進數字技術和轉型場景深度融合。

    （五）加強跨省協作，構建區域協同轉型生態

    支持京津冀、長三角、粵港澳、成渝地區等區域探索，開展數字基礎設施共建共享、數據要素互聯互通、數字技術聯合攻關、數字產業聯動互補、數字治理高效協同等工作，一體化推進制造業數字化轉型。舉辦制造業數字化轉型供需對接會，支持先進地區通過“一次開發、多次復用”，向中西部地區輸出優質數字產品和解決方案。