2025年我國制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展形勢展望

2025年我國制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展形勢展望【內(nèi)容提要】展望2025年，我國制造業(yè)將向全面數(shù)字化轉(zhuǎn)型邁進，政策舉措將更加完善，大模型等新一代信息技術深度融入工業(yè)領域，場景化、圖譜化成為企業(yè)轉(zhuǎn)型新抓手，重點領域標準加速研制、應用推廣。與此同時，我國制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型仍面臨統(tǒng)籌不夠、技術依賴、供需錯位、保障不足等挑戰(zhàn)。在這種形勢下，賽迪研究院提出強統(tǒng)籌、樹標桿、育工具、優(yōu)標準、強生態(tài)等建議，推動制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型走深向?qū)?。【關鍵詞】制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型 發(fā)展形勢 展望2024年，我國制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型政策舉措密集出臺，標準指南研制步伐加快，數(shù)字技術創(chuàng)新持續(xù)活躍，優(yōu)質(zhì)解決方案加速推廣，制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型取得明顯進展。展望2025年，面對更大的發(fā)展需要和更復雜的市場形勢，加快制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型勢在必行，社會各界將合力探索制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型路徑、場景建設、標準制定等，強化人工智能賦能，提升轉(zhuǎn)型服務供給能力，推動制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型向更廣范圍拓展、更高層次延伸、更多環(huán)節(jié)深挖。一、對2025年形勢的基本判斷（一）從政策體系看，頂層設計與落地實施并重的差異化政策體系不斷完善2024年，我國制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型政策體系持續(xù)細化，轉(zhuǎn)型路徑更加清晰。在頂層規(guī)劃方面，國家出臺《數(shù)字經(jīng)濟2024年工作要點》《制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型行動方案》等多項具有戰(zhàn)略意義的政策文件，多角度對數(shù)字化轉(zhuǎn)型進行全面部署。在落地實施方面，國家中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型試點城市、新型技術改造試點城市等一系列試點項目，有力推動了制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的深入發(fā)展。展望2025年，制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型政策體系將采取更加細化和差異化的策略。通過制定細分行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型實施指南、設立差異化區(qū)域政策等方式，推動形成各具特色的數(shù)字化轉(zhuǎn)型路徑和模式。各地將依托國家政策設立中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型試點縣（區(qū)）、新型技術改造縣等，通過實踐探索數(shù)字化轉(zhuǎn)型的成功經(jīng)驗和做法，形成示范效應，帶動周邊地區(qū)和行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進程。（二）從技術賦能看，以大模型為代表的人工智能技術將在工業(yè)領域深度應用2024年，人工智能賦能制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和數(shù)字產(chǎn)業(yè)集群建設取得初步成效。全國范圍內(nèi)已建成上萬家數(shù)字化車間和智能工廠，培育了400多個國家級智能制造示范工廠，人工智能、數(shù)字孿生、云計算等新一代信息技術在90的示范工廠中實現(xiàn)落地應用，“5G+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”融合應用項目超過7000個，工業(yè)大模型在電子、汽車、油氣等行業(yè)的頭部企業(yè)已得到初步實踐，新一代信息技術蘊含的創(chuàng)新潛能正逐步釋放。展望2025年，新一代信息技術在制造業(yè)全方位全鏈條的普及應用步伐將大大提速，特別是大模型技術將憑借其通用性、泛化性以及基于“預訓練+精調(diào)”的新開發(fā)范式，從研發(fā)設計、生產(chǎn)工藝、運維質(zhì)控、銷售客服、組織協(xié)同等各個環(huán)節(jié)賦能制造業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展，推動工業(yè)領域智能化升級。“大模型+小模型”協(xié)同融合應用也將成為優(yōu)選賦能模式。其中，大模型提供通用知識和能力，小模型針對具體工業(yè)場景和問題進行優(yōu)化和定制，實現(xiàn)更精準應用。（三）從供給側(cè)看，數(shù)字化解決方案與工業(yè)軟件加快更新?lián)Q代2024年，我國平臺企業(yè)、數(shù)字化服務商、信息技術企業(yè)等加快打造數(shù)字化轉(zhuǎn)型解決方案和云化工業(yè)軟件，其中重點工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺APP數(shù)量已超過46萬個，工業(yè)模型總數(shù)超過133萬個，“平臺+5G”“平臺+數(shù)字孿生”“平臺+AR/VR”等解決方案進入企業(yè)實踐階段。此外，國家層面以提升產(chǎn)業(yè)鏈供應鏈韌性和安全水平為重點，明確提出到2027年全國將更新約200萬套工業(yè)軟件和80萬套工業(yè)操作系統(tǒng)，尤其是石油、化工、航空、船舶等關鍵行業(yè)要盡快完成改造換代任務。展望2025年，隨著我國數(shù)實融合發(fā)展戰(zhàn)略的深入實施，疊加全球政治經(jīng)濟環(huán)境的復雜多變，我國制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對數(shù)字化解決方案、工業(yè)軟件的需求將持續(xù)攀升。未來將持續(xù)加大數(shù)字化產(chǎn)品創(chuàng)新研發(fā)和更新?lián)Q代力度，突破關鍵技術瓶頸，加快形成一批具有國際競爭力的轉(zhuǎn)型產(chǎn)品和解決方案，逐步減少制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對國外技術、產(chǎn)品和服務的依賴。（四）從應用推廣看，場景化、圖譜化的發(fā)展路徑成為轉(zhuǎn)型新抓手2024年，我國制造業(yè)數(shù)字轉(zhuǎn)型以數(shù)字化應用場景為抓手，繪制重點行業(yè)典型場景圖譜，精準“把脈”轉(zhuǎn)型需求，推動實現(xiàn)高水平轉(zhuǎn)型供需對接。國家層面圍繞民用大飛機、工程機械、鋼鐵、船舶、家電等重點行業(yè)開展“一圖四清單”建設，分類分析挖掘典型場景，繪制標準化、結(jié)構(gòu)化、系統(tǒng)化的數(shù)字化轉(zhuǎn)型場景圖譜，把重點行業(yè)以“解剖麻雀”的方式分解為若干個邊界清晰的場景，通過準確定位、精準對接，“一鏈一策”“一業(yè)一策”指導數(shù)字化轉(zhuǎn)型場景培育與解決方案供需對接，滿足制造業(yè)企業(yè)多樣化、全局化的轉(zhuǎn)型需求。展望2025年，制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型場景建設將進一步從共性業(yè)務場景深入到專業(yè)細分場景，通過將生產(chǎn)管理全流程場景進行裁剪、解構(gòu)、疊加，最終達到“多點協(xié)同”型的全面數(shù)字化轉(zhuǎn)型。在應用側(cè)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型和改造工作對象將不斷細化，企業(yè)逐步聚焦場景化數(shù)字能力建設，“按圖索驥”尋求符合自身條件的轉(zhuǎn)型資源、技術、設備、方案，快速解決業(yè)務痛點，實現(xiàn)降本、提質(zhì)、增效。在供給側(cè)，基于網(wǎng)格化、矩陣化的轉(zhuǎn)型“作戰(zhàn)圖”，為解決供需錯位等問題提供統(tǒng)一框架，提高數(shù)字技術和產(chǎn)品的精準研發(fā)和工程化應用水平，“一場景一方案”的精準化供給能力不斷提升。（五）從標準引領看，數(shù)字化轉(zhuǎn)型標準體系“建設+貫標”閉環(huán)加速形成2024年，我國在兩化融合、數(shù)字化供應鏈、設備上云等制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型領域的標準編制與貫標步伐不斷加快，累計推動《數(shù)字化供應鏈成熟度模型》等2項國家標準和14項行業(yè)標準正式發(fā)布，推動《工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺園區(qū)應用水平評價》等11項國家和行業(yè)標準立項。21個省市、5個計劃單列市、10個行業(yè)開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型貫標試點，系統(tǒng)了解地方數(shù)字化轉(zhuǎn)型現(xiàn)狀和存在的問題，明確下一階段數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重點方向，合理規(guī)劃轉(zhuǎn)型路徑，為地方制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供標準指引。展望2025年，一方面，設備上云、工業(yè)數(shù)據(jù)字典、產(chǎn)業(yè)鏈圖譜等系列標準持續(xù)推進立項與編制工作，將為重點行業(yè)、重點領域數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供更為精細化的標準指導。另一方面，隨著全國范圍內(nèi)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進一步加速，將有更多地區(qū)將以貫標評估為主要抓手，通過精準把脈、對癥施策的方式，切實解決企業(yè)在轉(zhuǎn)型過程中遇到的各種難題，整體提升區(qū)域制造業(yè)數(shù)字化水平。二、需要關注的幾個問題（一）統(tǒng)籌不夠，政策導向與實踐需求間存在一定程度脫節(jié)當前，制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型工作已廣泛涵蓋工信、發(fā)改、科技等多個部門，涉及試點應用、案例征集、標準貫徹、專項工程、揭榜掛帥等多個實施路徑。然而，隨著工作體系的日益復雜和工作維度的不斷拓展，各部門間的工作銜接不夠緊密，統(tǒng)籌不足，政策制定與實施過程中缺乏有效的溝通與協(xié)調(diào)。同時工作內(nèi)容的“碎片化”與“重復化”，使得政策在執(zhí)行過程中難以形成合力，影響轉(zhuǎn)型的整體推進效率與效果。（二）技術依賴，部分軟硬件關鍵核心技術存在“卡脖子”歐美等發(fā)達國家技術起步較早，在各類高端工業(yè)軟硬件上具備先發(fā)優(yōu)勢，并通過出口管制、投資限制等多種手段，打壓我國在高科技領域發(fā)展。軟件方面，我國在工業(yè)軟件算法設計、軟件生態(tài)等方面與國外領先廠商仍有明顯差距，達索、西門子等國際巨頭在高端工業(yè)軟件市場處于壟斷地位，且軟件產(chǎn)品存在使用慣性，盡管部分領域產(chǎn)品性能接近，制造企業(yè)仍然傾向于采購國外產(chǎn)品。硬件方面，我國高端工業(yè)母機、高端傳感器等關鍵裝備與國際先進水平差距較大，國內(nèi)市場長期依賴進口，中高端傳感器的MEMS芯片進口占比達到80。（三）供需錯位，解決方案通用化供給和個性化需求不匹配在制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中，供需錯位問題較為突出。從供給側(cè)看，部追求規(guī)模效益，難以精準契合制造業(yè)細分行業(yè)獨特的生產(chǎn)工藝與管理模（四）保障不足，標準與人才等轉(zhuǎn)型生態(tài)體系建設不完善一方面，缺技術標準，不同部門或業(yè)務領域可能會采用不同的標準，導致數(shù)據(jù)在不同的環(huán)節(jié)之間難以流通和交互，數(shù)據(jù)價值無法得到充分的挖掘和利用。另一方面，相較于傳統(tǒng)制造業(yè)，高新技術人才更加傾向于流向新興的互聯(lián)網(wǎng)、人工智能等高科技行業(yè)，追求更高的薪酬和更好的職業(yè)發(fā)展機會，制造企業(yè)數(shù)字人才“留不住”現(xiàn)象突出，難以滿足日益增長的轉(zhuǎn)型需要。三、應采取的對策建議一是強統(tǒng)籌，完善制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型頂層指導。推動出臺制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關行動方案并做好落地實施。研制制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型通用實施規(guī)范，打通企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型普及推廣的“最后一公里”。聚焦重點產(chǎn)業(yè)鏈，繪制重點行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型圖譜，通過“掛圖作戰(zhàn)”推動轉(zhuǎn)型走深向?qū)?。推動制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)等數(shù)據(jù)指標研究，形成周期性跟蹤和評估評價機制，量化轉(zhuǎn)型成效。二是樹標桿，分業(yè)施策引導企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。按照“分業(yè)施策、一鏈一策”的原則，系統(tǒng)梳理重點行業(yè)“一圖四清單”，研究制定系統(tǒng)化的數(shù)字化轉(zhuǎn)型路線圖。推動有條件的大企業(yè)開展全鏈條、全過程數(shù)字化轉(zhuǎn)型，打造技術實力強、業(yè)務模式優(yōu)、管理理念新、質(zhì)量效益高的行業(yè)標桿。加快落實《中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型實施指南》，實施中小企業(yè)數(shù)字化賦能專項行動。三是育工具，打造制造業(yè)數(shù)字化場景資源池。持續(xù)完善“綜合型+特色型+專業(yè)型”工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺體系，加快開發(fā)和推廣基于平臺的數(shù)字化轉(zhuǎn)型解決方案，形成產(chǎn)品白名單。建立制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型服務商評價機制，動態(tài)更新和優(yōu)化服務商名錄。培育數(shù)促中心、產(chǎn)業(yè)大腦等數(shù)字化轉(zhuǎn)型服務載體，推動區(qū)塊鏈、云計算、大數(shù)據(jù)等技術創(chuàng)新，加快國產(chǎn)軟件研發(fā)和替代應用，促進供需精準對接。四是優(yōu)標準，進一步完善平臺基礎支撐作用。依托TC573、TC28等標準化組織，加快推進工業(yè)設備上云、工業(yè)數(shù)據(jù)字典、數(shù)字化供應鏈等關鍵標準研制。支持廣大企業(yè)開展兩化融合管理體系貫標、數(shù)字化轉(zhuǎn)型成熟度貫標、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺貫標，加快