> **来源：[研报客](https://pc.yanbaoke.cn)** # 2025 # 企业数字化转型指数报告 中关村信息技术和实体经济融合发展联盟北京国信数字化转型技术研究院 2026年1月 # 鸣谢 # (排名不分先后) <table><tr><td>中国海洋石油集团有限公司</td><td>国家电网有限公司</td></tr><tr><td>中国南方电网有限责任公司</td><td>中国长江三峡集团有限公司</td></tr><tr><td>国家能源投资集团有限责任公司</td><td>中国东方电气集团有限公司</td></tr><tr><td>中国中车集团有限公司</td><td>中国交通建设股份有限公司</td></tr><tr><td>中国电力建设集团有限公司</td><td>中国广核集团有限公司</td></tr><tr><td>南光（集团）有限公司</td><td>中国中信集团有限公司</td></tr><tr><td>中国航空技术国际控股有限公司</td><td>中国电子科技集团公司第十研究所</td></tr><tr><td>国网江苏省电力有限公司</td><td>广东电网有限责任公司</td></tr><tr><td>深圳供电局有限公司</td><td>广东电网有限责任公司广州供电局</td></tr><tr><td>湖南有色金属控股集团有限公司</td><td>中交一公局集团有限公司</td></tr><tr><td>青岛领智电子科技有限公司</td><td>中国企业联合会</td></tr><tr><td>中国机械工业联合会</td><td>中国纺织工业联合会</td></tr><tr><td>中国电力企业联合会科技开发服务中心</td><td>中国核能行业协会</td></tr><tr><td>中国化工经济技术发展中心</td><td>中国煤炭工业协会信息化分会</td></tr><tr><td>中国轻工业信息中心</td><td>中国管理科学学会</td></tr><tr><td>清华大学自动化系</td><td>北京大学大数据分析与应用技术国家工程实验室</td></tr><tr><td>北京大学长沙计算与数字经济研究院</td><td>北京大学重庆大数据研究院</td></tr><tr><td>中国科学院大学应急管理科学与工程学院</td><td>中央企业电子商务协同创新平台</td></tr><tr><td>上海市标准化协会</td><td>江苏省企业信息化协会</td></tr><tr><td>广西两化融合促进中心</td><td>中国融通集团信息技术有限公司</td></tr><tr><td>石化盈科信息技术有限责任公司</td><td>中法渤海地质服务有限公司</td></tr><tr><td>国能数智科技开发(北京)有限公司</td><td>中国交通信息科技集团有限公司</td></tr><tr><td>中广核数字科技有限公司</td><td>卡奥斯物联科技股份有限公司</td></tr><tr><td>上海质量管理科学研究院有限公司</td><td>中国船级社质量认证有限公司</td></tr><tr><td>方圆标志认证集团有限公司</td><td>广州赛宝认证中心服务有限公司</td></tr><tr><td>北京赛昇科技有限公司</td><td>中关村数字经济产业联盟</td></tr><tr><td>威海神舟信息技术研究院有限公司</td><td>泰尔认证中心有限公司</td></tr><tr><td>内蒙古数投科技有限公司</td><td>陕西丝路数智领航科技有限公司</td></tr><tr><td>江苏容宸信息技术有限公司</td><td>维正知识产权科技有限公司</td></tr><tr><td>北京世纪拓普管理顾问有限公司</td><td></td></tr></table> # 编写组 # 组长 周剑 点亮智库&中信联执行理事长 陈杰 中信联理事、北京国信数字化转型技术研究院执行院长 # 副组长 金菊 北京国信数字化转型技术研究院数研部部长 邱君降 北京国信数字化转型技术研究院院长助理兼研究中心主任 李蓓 北京国信数字化转型技术研究院院长助理兼诊断中心主任 # 成员 赵涵、关丽梅、崔莹、欧绮雯、王建卿、李锋、古宗莹、蒋学峰、田旭、张庆波 # 感谢以下专家在研究过程中提供的宝贵意见和材料 苗建军 中国航空综合技术研究所副总工程师 李德芳 中国石油化工集团信息化部原主任 李红 中国信息化协会副会长兼秘书长 肖心民 中国核能行业协会信息化专业委员会专家 李文慧 国家能源集团信息管理部规划处原处长 沈波 机械工业信息中心原副主任 闪四清 北京航空航天大学经济管理学院教授 翟燕驹 中国纺织工业联合会信息化部纺织行业数字化首席专家 惠明 中国机械工业联合会行业发展部副主任 田洁 中国纺织工业联合会信息化推进处原处长 郑永亮 中信联两化融合管理体系评定工作委员会秘书长 陈希 中信联秘书长 蒋明炜 北京机械工业自动化研究所软件事业部首席专家 王聪生 中国能源建设集团有限公司科技信息部原主任 于亚 中国国际海运集装箱（集团）股份有限公司原党委副书记、副总裁 蒋白桦 国家智能制造专家委员会委员 杨耀中 胜利油田信息化管理首席专家 张文彬 中国企业联合会企业创新工作部主任 郎燕参数技术（上海）软件有限公司发展首席战略官 李清 清华大学自动化系教授 郑小华 中国企业联合会智慧企业工作委员会副秘书长 田锋 安世亚太科技股份有限公司高级副总裁 黄晶 大数据分析与应用技术国家工程实验室产品工程部副部长 姜晓阳 中国石油化工集团信息化部原处长 张崴捷 招商局集团数字化中心高级经理 贾向红 中国联通技术流程建设方向负责人 王叶忠 金蝶软件（中国）有限公司数字化转型事业部高级总监 # 前言 当前，全球新一轮科技革命和产业变革加速演进，数字经济已经成为经济高质量发展的核心引擎。企业数字化转型从“可选项”转变为关乎生存根基与核心竞争力的“必选项”，并在人工智能等新技术推动下，迈入“数智化”新阶段。2025年正值“十四五”规划收官与“十五五”规划启航的历史交汇点，既是检验数字化转型阶段性成果的里程碑，亦是谋划未来发展的新起点。在这一关键节点，亟需通过系统性、引领性的研究框架，基于海量数据洞察转型规律、科学量化发展水平，为政策制定者提供精准施策的科学依据，为转型各方指明创新发展的方向路径。 点亮智库&中信联基于十余年该领域理论研究与产业实践，研制DLTTA数字化转型架构与方法体系，引导各方以新型企业架构（DLEA）为引领，系统推进数字化转型。聚焦各方“把脉问诊”迫切需求，点亮智库&中信联基于DLTTA数字化转型架构与方法体系，以及ITU-T Y.4906《产业数字化转型评估框架》国际标准和GB/T 45341—2025《数字化转型管理参考架构》等国家标准，研制提出DLMM数字化转型成熟度模型，研发我国首个覆盖数字化转型全局、全要素、全过程的系统性诊断对标体系，并依托数字化转型诊断服务平台（www.dlttx.com/zhenduan）全流程支持各方全面、深入开展诊断对标工作，支持各方在摸清全局的同时，明确问题短板，找准发展方向，系统谋划转型蓝图。 本报告基于DLMM数字化转型成熟度模型，依托覆盖全国31个省（自治区、直辖市）、涵盖19个国民经济门类、93个大类及381个中类的10万余家企业样本，构建了总体指数、区域指数、重点行业指数、国有企业指数和中小企业指数等五大核心成果，全面刻画了我国不同区域、不同行业、不同规模企业的数字化转型发展图景，以及企业在人工智能应用、数字化场景落地、数据要素价值释放等关键领域的实践现状。数据显示，2025年我国企业数字化转型整体处于“全面深化”期，全国超过 $15\%$ 企业已经步入实质性转型阶段，企业数字化转型成熟度指数达到35.4。虽然不同区域、行业、规模企业转型进程不一，但在技术融合应用、管理优化变革、数据要素开发、数字能力提升、业务创新转型等方面取得了积极进展。 希望通过本报告能够为政府、行业组织、企业、服务商等各方提供有价值的参考，助力中国企业在数字化转型浪潮中稳健前行。因时间和水平有限，若有疏漏或不当之处，敬请专家和读者海涵。 # 目录 # 01 模型篇 01 ·第一章 研究背景. 02 - 第二章 DLMM数字化转型成熟度模型……03 # 02 指数篇 12 ·第三章 总体指数 13 ·第四章 区域指数 22 - 城市群指数 ..... 22 ·省市指数 24 ·城市指数 28 - 第五章 行业指数 30 ·全景概览 30 - 制造指数 31 ·能源指数. 42 ·建筑指数 45 ·服务指数 47 ·第六章 国企指数. 50 ·第七章 中小指数 55 # 03 应用篇 58 • 第八章 政府主管部门 ..... 59 ·第九章大型企业集团 61 ·第十章企业 63 # 模型篇 - 第一章 研究背景 - 第二章 DLMM数字化转型成熟度模型 当前，全球经济格局正经历深度调整与重塑，数字技术已成为颠覆产业形态、激活发展新动能的关键力量。我国经济发展已从高速增长阶段稳步转向高质量发展阶段，深化人工智能等新技术融合应用，全面推进数字化转型，是培育壮大新质生产力、建设现代化经济体系的必由之路。 <table><tr><td>国家层面</td><td>十九届五中全会首次提出加快数字化发展，建设数字中国</td><td>国家“十四五”规划纲要首次以专篇论述数字化发展</td><td>党的二十大提出“推进新型工业化，加快建设...数字中国”</td><td>二十届三中全会提出健全促进实体经济和数字经济深度融合制度</td><td>二十届四中全会提出坚持智能化、绿色化、融合化方向</td></tr></table> <table><tr><td>相关部委</td><td>部委：国家发展改革委、工业和信息化部、财政部、国务院国资委、国家数据局等多部委协力推进；举措：数字化转型诊断全覆盖、场景培育、人工智能+、数据要素市场化等一系列重要部署。</td></tr></table> <table><tr><td>政策信号</td><td>1深化全域转型 ·强调”全要素、全链条、全领域“的系统性转型 ·推动规上工业企业数字化转型全覆盖</td><td>2坚持场景牵引 ·倡导建立新领域、新赛道、新业态应用场景 ·推动场景开放和公平高效配置</td><td>3重视人工智能 ·培育智能原生新模式新业态 ·推进工业全要素智能化发展</td><td>4强调数据要素 ·建设数字新基建 ·建设行业高质量数据集、赋能场景 ·数据要素市场化配置 ·培养技能型数字人才</td><td>5加强生态建设 ·推动各类资源要素集聚共享、各类市场主体融合创新 ·促进传统产业链条向高能级、强韧性的产业生态演进</td></tr></table> 数字化转型已成为企业生存和发展的必答题。从发展周期看，企业在起步期、成长期、成熟期、变革期，因诉求不同，对应差异化数字化路径，驱动从“数字化”向“智能化”进阶。数字化转型是全周期能力重构——随发展阶段升级，用数据贯穿“资源-产品-服务-创新”全链路，让企业从“适应市场”走向“引领变革”。 # 第二章 DLMM数字化转型成熟度模型 数字化转型是一项系统性的创新工程。点亮智库&中信联基于十年数十万家企业数字化转型实践，以及ITU-TY.4906《产业数字化转型评估框架》国际标准、GB/T23011《信息化和工业化融合数字化转型价值效益参考模型》及GB/T45341-2025《数字化转型管理参考架构》等系列标准，遵循数字化转型本质规律和系统性要求，研制出全方位多角度评价数字化转型水平的成熟度模型。 # 五大评估域 数字化转型成熟度模型（DLMM）以价值体系优化、创新和重构为核心，围绕转战略、转业务、转能力、转管理、转技术的五位一体协同联动和全局创新，形成了5个评价域20个评价子域。 # 01 转战略-发展战略重塑 面对日益复杂多变的内外部环境，企业必须增强竞争优势的可持续性和战略的柔性，重塑价值主张。由构建封闭价值体系的静态竞争战略转向共创共享开放价值生态的动态竞合战略。 # 03 转能力-新型能力构建 为应对显著增加的不确定性，企业需要基于能力模块化、数字化、平台化实现能力与业务的解耦，强化对价值创造和传递的支持。由刚性固化传统能力体系转向可柔性调用的数字能力体系。 # 05 转技术-解决方案升级 为改变数字化“治标不治本”现象，企业需要坚持系统观念，协同推进技术创新和管理变革，加强价值的技术支持。由技术要素为主的解决方案转向数据要素为核心的系统性解决方案。 # 02 转业务-业务创新转型 为在存量市场竞争中，开辟可持续发展的价值新空间，企业需要持续推进业务创新转型，实现价值获取。由基于技术专业化分工的垂直业务体系转向需求牵引、能力赋能的开放式业务生态。 # 04 转管理-治理体系变革 为更好提升应对变化的反应速度，企业需要充分激发员工的主观能动性，加强价值的管理支持。由封闭式的自上而下管控转向开放式的动态柔性治理。 # 五个发展阶段 数字技术应用水平不等于数字化转型水平。根据数字化发展演进规律和数据要素发挥作用的层级，企业数字化转型沿着规范级、场景级、领域级、平台级、生态级五个阶段跃升，加速从基于工业技术专业分工取得规模化发展效率的规模经济发展方式，向基于数字技术赋能作用获取多样化发展效率的范围经济发展方式转变，提升应对数字时代不确定性的可持续发展能力。 <table><tr><td>主要目标</td><td>推进信息化</td><td>打造数字场景</td><td>打造数字企业</td><td>打造平台企业</td><td>打造生态组织</td></tr><tr><td>关键特征</td><td>·聚焦推进企业信息化,梳理与优化核心业务流程,加强作业活动的标准化、精益化,开展信息系统建设,实现业务的规范运行和管理,提升关键业务活动的可管可控水平和业务运行效率。</td><td>·聚焦数字化研发、智能车间智能工厂、敏捷用户服务、精细化运营管理等数字场景建设,开展传统设备设施数字化改造升级,加强动态数据采集与数据建模,提升企业核心业务柔性和业务长板的动态响应水平,形成数据驱动型业务发展新方式。</td><td>·聚焦产品全生命周期、价值链全过程和一体化运营管控等数字企业建设,开展全企业动态数据在线采集和全面治理,实现企业主营业务多专业、多环节、多管理层级的全面集成融合、柔性协同和一体化运行,提升全企业一体化敏捷响应水平,迈向高质量发展新阶段。</td><td>·引导企业尤其是产业链链主企业,聚焦打造产业链赋能平台,开展平台内外部用户关键数据动态采集和在线汇聚,实现网络化协同、服务化延伸、个性化定制等平台化业务运行模式、商业模式等创新,在更大范围、更深程度汇聚和协同开发利用社会资源。</td><td>·引导企业尤其是有能力推动原始创新与生态圈共建的企业,聚焦打造生态组织,构建生态系统大模型和基于模型的自组织自适应治理体系和协同运转机制,推进生态合作伙伴资源、知识、能力等的共建共创共享,实现生态圈共生发展和进化</td></tr><tr><td>细分档次</td><td>·沿着从单点、单一细分业务环节、跨细分业务环节、主营业务环节、全企业等范围逐步提升信息系统集成和业务集成水平,水平可细化为1-5档。</td><td>·沿着数据驱动、知识赋能、智能自主三个层次逐步提升数字场景的智能化水平,水平可细化为5-7档。</td><td>·沿着数据驱动、知识赋能、智能自主三个层次逐步提升数字企业的智能化水平,水平可细化为6-8档。</td><td>·沿着数据驱动、知识赋能、智能自主三个层次逐步提升平台企业的智能化水平,水平可细化为7-9档。</td><td>·沿着数据驱动、知识赋能、智能自主三个层次逐步提升生态组织的智能化水平,水平可细化为8-10档。</td></tr></table> # 十个水平档次 在五个发展阶段基础上，主要聚焦数据要素开发利用的不同数字化转型广度和深度，沿着由局部到全局、由内到外、由浅到深、由封闭到开放的趋势和要求，按照广度和深度的不同组合，将五个发展阶段进一步细分为十个水平档次 # 转型广度划分 # 单点 覆盖单一业务功能点 # 单一细分业务环节 覆盖单一细分业务环节（二级流程及以上）的主要业务活动 # 跨细分业务环节 覆盖跨细分业务环节（二级流程及以上）的主要业务活动 # 主业务环节 (主场景) 覆盖某一主业务环节内各关键细分业务环节的主要业务活动 # 全企业(全领域) 覆盖企业所在领域全部业务环节的主要业务活动 # 平台供应链/产业链网络(平台用户群) 覆盖供应链/产业链网络平台内部以及外部用户涉及的主要业务活动且是基于平台实现社会化资源、知识与能力的共享和协同，以赋能外部用户为主所开展的主要业务活动 # 产业生态圈 覆盖产业生态圈中各合作伙伴的主要业务活动，且是由各生态合作伙伴（企业、团队、个人）共建共创共享资源、知识、能力等，通过原始创新创造可实现共生进化的主要业务活动。 # 十个水平档次：转型深度 根据相关业务活动数字技术应用及以数据要素资源开发利用程度，数字化转型深度可分为：信息技术工具应用、信息系统应用、信息系统集成、数据驱动、知识赋能、智能自主等六个类别。 # 十个水平档次：转型深度 以设备运维为典型业务场景，对六种数字化转型深度在实际运行中的业务形态与能力特征进行对应刻画，体现不同转型深度下数字技术应用与数据要素开发利用程度的差异。 # 以设备运维为例 # 1.信息技术工具应用 运维人员借助Excel台账、扫码设备、单机监测软件等工具辅助开展设备运维 # 2.信息系统应用 通过设备管理系统（如EAM系统），将设备运维的制度转化为标准化流程，覆盖设备台账管理、巡检计划制定、故障报修、维修派工、备件申领等环节，每一步操作都对应明确的电子表单和审批节点。 # 3.信息系统集成 通过接口、协议等技术手段，将设备管理系统（EAM）、生产执行系统（MES）、备件管理系统、财务系统等异构系统集成，实现业务流程的自动流转。例如，MES系统的生产停机数据可自动同步至EAM，触发故障报修流程；维修工单完成后，数据自动同步至财务系统进行成本核算。 4.数据驱动 1. 多元异构异常相关数据（4M1E）自动采集； 2.数字模型，如自动预警模型、自动协同模型、自动升级模型、绩效模型等； 3.能实现异常自动采集、自动判断、自动预警等。 6.智能自主 1.场景内外相关多元异构数据、状态等自感知、理解和分析； 2.基于智能体、数字孪生等自主制定最优解决方案； 3.基于数字孪生、智能终端等自主执行； 4.具备机器学习能力，可基于对不断积累的历史数据的强化学习，不断优化完善模型，实现自学习进化。 5.知识赋能 1.多元异构异常知识相关数据（规范、制度、管理、场景、策略、known-how、结构化&非机构化等）按需采集； 2.知识模型，如异常知识图谱、维修知识图谱、故障诊断规则库、维修方案推荐模型；支持知识的归纳、演绎、传递和个性化适配； 3.基于知识模型多场景、多策略按需个性化自动生成解决方案。 # 十个水平档次：转型广度 根据相关业务活动数字技术应用及以数据要素资源开发利用范围，企业数字化转型广度可分为单点、单部门单环节、跨部门跨环节、主场景、全企业、平台用户群、生态圈等7个类别。不同类型、不同行业企业转型广度划分略有区别，以下分别为集团管控、离散制造企业及工厂 基地转型广度划分示例。 集团管控转型广度示例 # 十个水平档次：转型广度 离散制造业企业转型广度示例 # 十个水平档次：转型广度 工厂型企业（生产基地型）转型广度示例 # 十个水平档次 数字化转型成熟度10个水平档次划分和关键特征 <table><tr><td>发展阶段</td><td>水平档次</td><td>转型广度</td><td>转型深度</td><td>关键特征</td></tr><tr><td rowspan="7">规范级</td><td>1档</td><td>单点</td><td>信息技术工具应用</td><td>在单一功能点初步应用信息技术手段或工具辅助开展业务活动</td></tr><tr><td>2档</td><td>单一细分业务环节</td><td>信息系统应用</td><td>在单一细分业务环节,实现关键数据的信息化收集、录入和处理,基于信息系统建设和应用实现业务活动的标准化规范化运行与可管可控</td></tr><tr><td>3档</td><td>跨细分业务环节</td><td>信息系统集成</td><td>在跨细分业务环节,实现相关数据的信息化收集、录入和处理,基于信息系统集成实现跨业务环节业务活动的标准化规范化运行、可管可控与集成优化</td></tr><tr><td>4档</td><td>跨细分业务环节</td><td>数据驱动</td><td>在跨细分业务环节,实现相关动态数据自动采集,基于数字模型实现跨细分业务环节相关主要业务活动的数据驱动型动态协同运行、管理和优化</td></tr><tr><td>4档</td><td>主业务环节(主场景)</td><td>信息系统集成</td><td>至少在一个主业务环节(主场景),实现主要数据的信息化收集、录入和处理,基于信息系统集成实现主要业务活动的标准化规范化运行、可管可控与集成优化</td></tr><tr><td>5档</td><td>跨细分业务环节</td><td>知识赋能</td><td>在跨细分业务环节,实现相关动态数据的个性化按需采集,基于知识模型实现相关关键业务活动知识赋能型个性化按需协同运行、管理与优化</td></tr><tr><td>5档</td><td>全企业(全领域)</td><td>信息系统集成</td><td>在企业所在领域全部主业务环节(主场景),实现主要数据的信息化收集、录入和处理,基于信息系统集成实现主要业务活动的标准化规范化运行、可管可控与集成优化</td></tr><tr><td rowspan="3">场景级</td><td>5档</td><td>主业务环节(主场景)</td><td>数据驱动</td><td>打造形成数字场景。至少在一个主业务环节(主场景),实现主要动态数据的自动采集,基于数字模型实现主要业务活动的数据驱动型动态协同运行、管理和优化</td></tr><tr><td>6档</td><td>主业务环节(主场景)</td><td>知识赋能</td><td>打造形成知识场景。至少在一个主业务环节(主场景),实现关键动态数据的个性化按需采集,基于知识模型实现关键业务活动的知识赋能型个性化按需协同运行、管理和优化</td></tr><tr><td>7档</td><td>主业务环节(主场景)</td><td>智能自主</td><td>打造形成智能场景。至少在一个主业务环节(主场景),实现关键动态数据的智能自主采集,基于智能模型实现关键业务活动的智能自主型智能自主运行、协作和自学习进化</td></tr><tr><td rowspan="3">领域级</td><td>6档</td><td>全企业(全领域)</td><td>数据驱动</td><td>打造形成数字企业。在企业所在领域的全部主业务环节(主场景),实现主要动态数据的自动采集,基于数字模型实现关键业务活动的数据驱动型动态协同运行、管理和优化</td></tr><tr><td>7档</td><td>全企业(全领域)</td><td>知识赋能</td><td>打造形成知识企业。在企业所在领域的全部主业务环节(主场景),实现关键动态数据的个性化按需采集,基于知识模型实现关键业务活动的知识赋能型个性化按需协同运行、管理和优化</td></tr><tr><td>8档</td><td>全企业(全领域)</td><td>智能自主</td><td>打造形成智能企业。在企业所在领域的全部主业务环节(主场景),实现关键动态数据的智能自主采集,基于智能模型实现关键业务活动的智能自主型智能自主运行、协作和自学习进化</td></tr><tr><td rowspan="3">平台级</td><td>7档</td><td>供应链/产业链网络(平台用户群)</td><td>数据驱动</td><td>打造形成数字平台。作为供应链/产业链链主,在供应链/产业链网络平台及平台用户群范围内,实现平台化社会化业务协同协作和业务模式创新相关动态数据的在线自动采集,基于平台化数字模型实现数据驱动型社会资源的大范围数字化、可视化、动态优化配置以及业务平台化社会化动态协同协作和优化</td></tr><tr><td>8档</td><td>供应链/产业链网络(平台用户群)</td><td>知识赋能</td><td>打造形成知识平台。作为供应链/产业链链主,在供应链/产业链网络平台及平台用户群范围内,实现平台化社会化业务协同协作和业务模式创新相关动态数据的在线个性化按需采集,基于平台化知识模型实现平台化知识经验的数字化、工具化和个性化按需共享以及业务平台化社会化个性化协同协作和优化</td></tr><tr><td>9档</td><td>供应链/产业链网络(平台用户群)</td><td>智能自主</td><td>打造形成智能平台。作为供应链/产业链链主,在供应链/产业链网络平台及平台用户群范围内,实现平台化社会化业务协同协作和业务模式创新相关动态数据的在线智能自主采集,基于平台化智能模型实现所有平台用户关键相关业务能力的模型化、智能化以及业务自组织自适应运行、智能自主协作和自学习进化</td></tr><tr><td rowspan="3">生态级</td><td>8档</td><td>产业生态圈</td><td>数据驱动</td><td>打造形成数字生态。作为产业生态主导企业,在产业生态圈范围内,实现主要动态数据的自动采集,基于生态化数字模型,构建数据驱动型的以原始创新创造为核心的生态化业务发展模式,实现生态化业务的数据驱动型动态共建共创共享、共生发展和迭代优化</td></tr><tr><td>9档</td><td>产业生态圈</td><td>知识赋能</td><td>打造形成知识生态。作为产业生态主导企业,在产业生态圈范围内,实现主要动态数据的个性化按需采集,基于生态化知识模型,构建知识赋能型的以原始创新创造为核心的生态化业务发展模式,实现生态化业务的知识赋能型个性化按需共建共创共享、共生发展和迭代优化</td></tr><tr><td>10档</td><td>产业生态圈</td><td>智能自主</td><td>打造形成智能生态。作为产业生态主导企业,在产业生态圈范围内,实现主要动态数据智能自主采集,基于生态化智能模型,构建智能自主型的以原始创新创造为核心的生态化业务发展模式,实现生态化业务的智能自主型共建共创共享、共生发展和自学习进化</td></tr></table> # 指数篇 - 第三章 总体指数 - 第四章 区域指数 - 第五章 行业指数 - 第六章 国企指数 - 第七章 中小指数 # 样本数据说明 本报告样本数据来自数字化转型服务平台（www.dlttx.com）积累的十余万家企业填报数据，覆盖了全国31个省份（自治区、直辖市）、150多个城市、130余个细分行业等。 本报告以企业为研究对象，基于每家企业数字化转型成熟度指数，采用人员规模加权平均法计算总体指数及细分维度指数。对于某一区域、行业、类型企业的整体指数，按照该范围内样本企业的人员规模加权计算。 # 全景概览——成熟度指数 # 2025年全国企业数字化转型成熟度指数35.4，转型进程加速态势显著 2025年企业数字化转型成熟度指数跃升至35.4，较2024年增长6.1，增幅达到上一年增幅的2.5倍，我国企业数字化转型呈现加速发展态势。这一变化反映出在政策引导、技术迭代与市场需求等多重因素驱动下，长期积累的量变成果正迎来质的阶段性突破，数字化转型价值持续凸显。企业数字能力整体跃升，发展动能持续增强，释放出强劲的创新活力与产业变革势能。 近三年全国企业数字化转型成熟度指数 2023年至2024年：数字化转型成熟度指数由26.9上升至29.3，增长2.4，增速 $8.9\%$ ，处于转型基础建设的量变积累期。 2024年至2025年：数字化转型成熟度指数由29.3跃升至35.4，增长6.1，增速达 $20.8\%$ ，进入“加速跑”发展阶段。人工智能、大数据等新一代技术深度融入研发、生产、服务、管理等核心业务，推动商业模式重构与价值释放，形成加速增长态势 # 全景概览——成熟度水平档次 # 整体从”基础起步“向”攻坚突破“发展，15%企业迈入实质性转型阶段 全国已经有 $15.08\%$ 的企业步入实质性转型阶段（场景级及以上），基于设备设施数字化智能化改造，加强动态数据采集与建模，打造形成数字化研发、智能车间/工厂、敏捷用户服务、精细化运营管理等数字场景，提升核心业务的柔性和业务长板的动态响应水平，形成数据驱动型业务发展新方式。其中，已经有 $1.69\%$ 的企业在此基础上，进一步沿经营管控全链条、供应链/产业链、产品全生命周期各环节，实现主营业务跨部门、跨环节的全面集成融合、柔性协同和一体化运行，打造形成数字企业。 企业数字化转型发展阶段及成熟度水平档次分布 # 全景概览——成熟度水平档次 # 企业数字化转型水平档次分布结构明显优化，3档及以上企业占比大幅增长 从2024年到2025年，1档（单点信息技术工具应用）和2档（单一细分业务环节信息系统应用）企业的合计占比降低超27个百分点，3档（跨细分业务环节信息系统集成）和4档（主业务环节信息系统集成）企业占比分别提升至 $20.71\%$ 和 $23.61\%$ ，增幅均超过10个百分点，成为增长最迅猛的梯队。标志着大量企业已摆脱“零散试点、局部应用”的初级阶段，通过信息系统集成打通跨部门、跨环节的业务流程，实现业务的联动与协同。 尤为值得关注的是，5档（主业务环节数据驱动或全企业信息系统集成）企业占比从 $12.47\%$ 提升至 $16.61\%$ ，意味着越来越多的企业已经构建以数据为核心驱动力的运营体系，或通过系统性整合打通从营销、研发设计、生产制造到供应链管理的关键链条，数字化转型的广度、深度实现质的飞跃。 虽然6档（主业务环节知识赋能或全企业数据驱动）和7档（主业务环节智能自主、全企业知识赋能或平台用户群数据驱动）企业仍处于低基数水平，但其占比保持稳定甚至微增，预示着头部企业正在探索更高阶的智能决策与组织进化模式，为未来产业变革积蓄势能。 2024年和2025年企业数字化转型成熟度水平档次分布 # 全景概览——“五位一体”转型任务进展 企业在转战略、转业务、转能力、转管理、转技术等“五位一体”转型任务均取得较大的进展，且各任务之间发展差距持续缩小，转型的协同效应正加速显现。具体来说，发展战略方面，竞争合作优势和业务场景表现优异，反映出企业精准把握市场定位，有效布局数字化业务场景建设，数字化战略引领作用日益凸显。业务创新转型方面，业务数字化落地效果较为突出，后续需加强网络化协同、服务化延伸和个性化定制等数字化创新。新型能力方面，能力模型可处理数据、能力模型构建和应用发展较好，显示出企业在数据处理与模型应用方面的优势能力。治理体系方面，各细分维度发展相对均衡，已形成较为稳定的数字化治理基础，后续需进一步加强企业文化建设。系统性解决方案方面，数据、技术、流程等已逐步适配转型需求，整体框架已初步落地，后续需加快组织端的适配节奏。 发展战略 <table><tr><td>竞争合作优势</td><td>业务场景</td><td>价值模式</td></tr><tr><td>39.8</td><td>38.4</td><td>35.7</td></tr></table> 指数得分高 指数得分低 业务创新转型 <table><tr><td>业务数字化</td><td>业务集成融合</td><td>业务模式创新</td><td>数字业务发展</td></tr><tr><td>34.7</td><td>30.0</td><td>27.6</td><td>29.3</td></tr></table> 新型能力 <table><tr><td>能力模型 构建和应用</td><td>能力模型 可处理数据</td><td>能力模型 内嵌规则方法</td><td>能力模型 可实现功能</td><td>能力模型 的优化迭代</td></tr><tr><td>41.3</td><td>43.0</td><td>39.1</td><td>41.2</td><td>37.7</td></tr></table> 治理体系 <table><tr><td>数字化领导力</td><td>数字化治理</td><td>数字化组织</td><td>数字化管理</td><td>数字化组织文化</td></tr><tr><td>36.3</td><td>36.6</td><td>40.2</td><td>36.5</td><td>35.1</td></tr></table> 系统性解决方案 <table><tr><td>数据</td><td>技术</td><td>流程</td><td>组织</td></tr><tr><td>37.3</td><td>34.4</td><td>35.0</td><td>30.7</td></tr></table> # 场景现状 场景是企业实现数字化转型的关键切入点，也是连接技术创新与产业应用的核心纽带。近年来，国家将场景驱动作为推动数字化发展的核心战略，政策导向日益清晰。2025年《国务院办公厅关于加快场景培育和开放推动新场景大规模应用的实施意见》明确提出，要“充分发挥我国超大规模市场和丰富应用场景优势，支持建设综合性重大场景、行业领域集成式场景、高价值小切口场景”，为企业数字化场景的培育与落地提供了系统化指引，凸显其在激活数字经济潜能、赋能产业转型升级中的战略地位。 与此同时，工业和信息化部发布《场景化、图谱化推进重点行业数字化转型的参考指引(2025版)》，通过构建行业数字化转型场景图谱，精准定位重点行业的转型切入点与实施路径，并配套体系化的数字化要素清单（涵盖数据要素、知识模型、工具软件、人才技能），明确数字化攻关的关键方向，推动转型从“概念化”走向“可操作”。 数字场景是数字时代下的新型业务场景，是在相关业务范围内，业务数字化、模型化、柔性化运行的参与主体、行为活动、资源条件以及数据要素的有机组合。数字时代，以业务场景为牵引，以用户为中心，加速重塑从推式到拉式的生产模式和业务体系转变，推进业务场景化、个性化、一体化动态运行，构建端到端、可快速迭代的业务快速响应体系，不仅能够显著提升企业应对数字时代不确定性的能力，更成为驱动产业全链路升级的核心引擎。 # 数字场景参考模型 基于DLTTA数字化转型架构与方法体系，点亮智库&中信联组织研究形成数字场景参考模型，明确了数字场景的基本内涵、构成要素、发展层级以及建设运营重点。 # 场景现状 数据显示，2025年已有 $25.1\%$ 的企业完成核心业务板块数字化场景的搭建、运行与迭代优化，聚焦生产制造、供应链管理、客户服务、研发创新等关键领域，依托全域数据的自动采集与动态共享，构建起数据驱动的动态业务体系，实现业务的敏捷响应、动态协同，以及资源配置与运营策略的动态优化。 具体来看，与企业经营效益直接挂钩的经营管理、采购协同、销售拓客等环节，数字化场景的普及率较高，成为企业数字化转型落地见效的核心抓手。部分企业在研发设计、生产制造、客户服务等核心业务板块构建了数字化场景，实现了数据驱动的业务动态协同，成为企业数字化深化转型的核心突破方向。 相比较而言，构建全企业一体化协同数字化场景的企业占比则相对较低，具备较大的提升空间与探索价值。 <table><tr><td>业务范围</td><td>场景名称</td><td>普及率</td></tr><tr><td rowspan="16">业务环节</td><td>数字化研发设计</td><td>●</td></tr><tr><td>数字化生产</td><td>●</td></tr><tr><td>数字化服务</td><td>●</td></tr><tr><td>数字化经营管理</td><td>●</td></tr><tr><td>数字化采购</td><td>●</td></tr><tr><td>数字化销售</td><td>●</td></tr><tr><td>数字化生产管理</td><td>●</td></tr><tr><td>数字化财务管理</td><td>●</td></tr><tr><td>数字化人力资源管理</td><td>●</td></tr><tr><td>数字化质量管理</td><td>●</td></tr><tr><td>数字化仓储物料配送</td><td>●</td></tr><tr><td>数字化设备管理</td><td>●</td></tr><tr><td>数字化能源管理</td><td>●</td></tr><tr><td>数字化环保管理</td><td>●</td></tr><tr><td>数字化生产安全管理</td><td>●</td></tr><tr><td>数字化项目管理</td><td>●</td></tr><tr><td rowspan="3">全企业</td><td>数字化产品寿命周期集成</td><td>●</td></tr><tr><td>数字化价值链集成</td><td>●</td></tr><tr><td>数字化纵向管控集成</td><td>●</td></tr><tr><td rowspan="3">供应链/产业链</td><td>个性化定制</td><td>●</td></tr><tr><td>服务化延伸</td><td>●</td></tr><tr><td>网络化协同</td><td>●</td></tr></table> 注：气泡代表相应数字化场景普及率的相对大小。数字化场景是指基于主要数据的自动采集和动态共享，实现数据驱动的资源配置、运营策略的动态优化，以及关键业务动态响应与协同的业务场景。 关键指标 # 全国关键指标表 <table><tr><td>类别</td><td>关键指标</td><td>解释说明</td><td>全国平均</td></tr><tr><td rowspan="3">人工智能</td><td>智能设备设施互联的企业比例</td><td>应用了智能化设备设施并实现互联的企业数量占样本企业总数的比例。智能设备互联是指,在核心研发设计、生产/运营或服务环节,应用具备感知、决策、连接、交互、执行等功能的智能设备,能够自主采集环境/业务数据、基于嵌入式算法或边缘计算进行数据处理与决策,并可与其他设备、系统实现协同作业。</td><td>25.3%</td></tr><tr><td>智能产品普及率</td><td>能够生产智能化产品的离散型企业数量占离散型样本企业总数的比例。智能化产品是指产品具备动态协同感知与分析、决策与预警、响应与执行、迭代与优化等相关功能的产品。</td><td>11.9%</td></tr><tr><td>核心业务AI深度应用普及率</td><td>实现核心业务AI深度融合应用的企业数量占样本企业总数的比例。实现核心业务AI深度应用是指在企业核心业务板块(如研发设计、生产、服务或经营管理等),应用人工智能开展知识建模、构建领域知识图谱,依托AI算法自动感知并理解业务需求,并能够结合业务执行主体、对象、环境等,自动生成并智能推送适配性强、可落地的个性化解决方案;同时基于业务数据反馈持续迭代优化知识模型与解决方案,从而实现知识驱动的业务个性化按需运行、协同与优化。</td><td>5.6%</td></tr><tr><td rowspan="5">数据要素</td><td>实现数据自动采集的企业比例</td><td>应用物联网等技术或数据采集设备等实现数据自动采集的企业数量占样本企业总数的比例。</td><td>38.5%</td></tr><tr><td>数据资源统一汇聚率</td><td>样本企业能够被企业大数据平台采集源数据的系统个数占系统总数比例的均值。大数据平台是指基于分布式、云计算开展数据采集、传输、存储、分析应用的统一平台。</td><td>48.8%</td></tr><tr><td>开展数字化建模企业比例</td><td>开展数字化建模的企业数量占样本企业总数的比例。数字化建模是指基于多源异构动态数据,对相关业务对象的运行状态、关联关系、运行规律、知识经验或运行功能等进行数字化、模型化,构建数字模型、知识模型或智能模型,支持实现业务的数据驱动、知识驱动或智能驱动型运行优化。</td><td>26.3%</td></tr><tr><td>企业级数据治理体系建设普及率</td><td>建立了企业级数据治理体系的企业数量占样本企业总数的比例。企业级数据治理体系是指将数据作为企业核心资产,通过全企业统一的数据标准、制度机制和数据平台,对全业务域、全数据类型开展全生命周期治理。</td><td>8.0%</td></tr><tr><td>数字业务收入占比</td><td>样本企业数字业务收入占营业收入比例的均值。数字业务收入是指企业依托数字技术(如软件、算法、数据平台),向外部提供数字化产品、服务或解决方案所产生的收入,包括数字平台服务、软件授权、数据增值服务、智能应用部署等。</td><td>3.0%</td></tr></table> 关键指标 全国关键指标表(续) <table><tr><td colspan="2">类别</td><td>关键指标</td><td>解释说明</td><td>全国平均</td></tr><tr><td rowspan="8">业务创新</td><td rowspan="2">研发设计</td><td>数据驱动研发设计普及率</td><td>实现数据驱动研发设计的企业数量占样本企业总数的比例。数据驱动研发设计是指基于市场需求、设计参数、仿真、试验验证、工艺标准等研发全流程数据的自动采集和动态共享,实现数据驱动的研发设计资源精准配置和研发设计过程的敏捷响应和高效协同。</td><td>13.9%</td></tr><tr><td>知识驱动研发设计普及率</td><td>实现知识驱动研发设计的企业数量占样本企业总数的比例。知识驱动研发设计是指将隐性经验与技术规律转化为可复用的显性知识模型,嵌入研发各关键环节,通过知识模型的快速匹配与迭代,实现知识的快速生成、高效共享与个性化调用,可基于研发设计需求个性化生成和精准推送解决方案。</td><td>2.2%</td></tr><tr><td rowspan="2">生产</td><td>数据驱动智能生产普及率</td><td>实现数据驱动的智能生产的企业数量占样本企业总数的比例。数据驱动的智能生产是指基于人机料法环等生产全要素、全过程数据的自动采集和动态共享,实现数据驱动的生产资源精准配置、运营策略的动态优化,以及生产过程的柔性响应和透明化管理。</td><td>14.1%</td></tr><tr><td>知识驱动智能生产普及率</td><td>实现知识驱动智能生产的企业数量占样本企业总数的比例。知识驱动智能生产是指将生产相关的知识经验、规则、Know-How系统化沉淀和模型化、工具化封装,并嵌入生产相关信息系统、数字化/智能化设备等,能够自动关联生产场景、生产任务等个性化推送解决方案实现计划排程、生产作业、仓储物流等生产业务的知识赋能型个性化按需运行、管理和优化。</td><td>1.8%</td></tr><tr><td rowspan="2">服务</td><td>数据驱动敏捷服务普及率</td><td>实现数据驱动的敏捷服务的企业数量占样本企业总数的比例。数据驱动敏捷服务是指应用数字化服务工具,基于客户全生命周期行为、需求、反馈等数据的自动采集与动态共享,实现客户服务需求的精准预测、敏捷响应和动态优化。</td><td>12.9%</td></tr><tr><td>知识驱动敏捷服务普及率</td><td>实现知识驱动敏捷服务的企业数量占样本企业总数的比例。知识赋能敏捷服务是指将服务知识经验、规则、Know-How系统化沉淀和模块化、模型化、工具化封装(如营销策略、客户运营策略、售后服务策略等),并嵌入相关信息系统/平台、数字化/智能化工具等,自动关联服务场景、服务任务等个性化推送解决方案,实现市场营销、产品交付、售后服务、产品运维等服务业务的知识赋能型个性化按需运行、管理和优化,快速满足客户的个性化需求。</td><td>1.9%</td></tr><tr><td rowspan="2">经营管理</td><td>数据驱动经营管理普及率</td><td>实现数据驱动经营管理的企业数量占样本企业总数的比例。数据驱动经营管理是指基于人财物等数据的自动采集和动态共享,实现数据驱动的穿透式管理、资源精准配置及运营决策的动态优化。</td><td>19.5%</td></tr><tr><td>知识驱动经营管理普及率</td><td>实现知识驱动经营管理的企业数量占样本企业总数的比例。知识驱动经营管理是指将经营管理经验、规则、Know-How系统化沉淀和数字化、模块化封装,并嵌入ERP等系统,自动关联经营管理任务、场景等,个性化推送经营管理方案建议,实现关键业务活动的知识赋能型个性化按需运行、管理和优化。</td><td>3.4%</td></tr></table> # 关键指标 全国关键指标表(续) <table><tr><td>类别</td><td>关键指标</td><td>解释说明</td><td>全国平均</td></tr><tr><td rowspan="2">产业协同</td><td>数据驱动全供应链敏捷协同比例</td><td>实现数据驱动全供应链敏捷协同的企业数量占样本企业总数的比例。数据驱动全供应链敏捷协同是指在端到端供应链(从需求预测、采购寻源、生产制造、仓储物流到客户交付、逆向物流)中,以数据为核心驱动要素,通过统一数据标准、实时数据共享、智能决策协同,实现各环节、各参与主体(企业内部部门、供应商、合作伙伴、客户)目标一致、流程贯通、资源优化配置。</td><td>6.3%</td></tr><tr><td>平台化业务模式创新普及率</td><td>构建社会化网络化平台,开展了网络化协同、服务化延伸或个性化定制等任一种业务模式创新的企业数量占样本企业总数的比例。</td><td>2.4%</td></tr><tr><td rowspan="3">管理升级</td><td>数字化资金投入占比</td><td>样本企业近三年数字化资金投入占销售收入比例的均值。数字化资金投入包括:硬件、软件、相关服务等方面的投入。</td><td>1.3%</td></tr><tr><td>数字化人才占比</td><td>样本企业数字化人才占员工总数比例的均值。数字化人才是指从事信息化、数字化、网络化、智能化等相关的技术人员、业务人员和管理人员,包括信息化工作人员,不包括信息公司、数字化产业公司工作人员。</td><td>8.2%</td></tr><tr><td>构建数据驱动型管理模式的企业比例</td><td>构建数据驱动型管理模式的企业数量占样本企业总数的比例。数据驱动型管理模式是指基于动态数据的自动采集、集成共享和分析应用,支持管理决策和优化管理活动,构建以动态激发个人主观能动性为核心的新型管理模式。</td><td>30.4%</td></tr></table> # 城市群指数 长三角、珠三角、山东半岛、成渝等四大城市群稳居第一梯队，京津冀等区域龙头企业拉动显著，部分中西部及东北城市群有待全面提升 > 长三角、珠三角、山东半岛、成渝等4大城市群数字化转型成熟度指数及实质性转型企业占比“双高”，不同规模企业转型水平较高且相对均衡，产业协同水平高，形成了“龙头企业带动+中小企业跟进”的良性循环，区域数字经济底座坚实，具备持续创新领先的潜力。 > 海峡西岸、京津冀等城市群整体成熟度指数高，但进入实质性转型企业占比较低，表明其龙头企业、总部经济等“头部企业”发展较为突出，量大面广的中小企业转型进程有待加快。 >宁夏沿黄、滇中、哈长、兰西等城市群数字化转型基础较为薄弱，企业转型进程有待加速。 各城市群数字化转型成熟度指数 # 城市群指数 # 从细分指标看，长三角数字经济全维度领跑，珠三角、山东半岛、成渝等局 # 部优势突出 长三角城市群数字化转型“全维度领跑”。在技术赋能和数据要素等基础指标中表现较好，技术落地与数据要素激活能力最强；产业数字化渗透与数字产业价值转化双优；数据治理体系普及度较高，资源保障体系完善。 珠三角、山东半岛、成渝等城市群“局部优势突出”。珠三角在产业数字化、数字经济发展保障等相关维度表现突出，山东半岛在技术应用、数据价值开发等数字经济发展基础优势明显。成渝在产业数字化和数字产业化等相关维度具备一定优势。 # 技术赋能 数字经济发展基础 # 数据要素 数字经济核心 # 产业数字化 # 数字产业化 数字经济发展保障 # 管理升级 # 省市指数 # 31个省市数字化转型水平指数分为三个梯度，总体呈“东、南高，西、北低”特点，重庆、湖北、四川、湖南成为带动中西部数字化转型发展的重要力量 从区域看，全国各省市数字化转型成熟度水平指数可分为三个梯队：第一梯队：上海、江苏、浙江、北京、广东、山东、重庆、天津、湖北、安徽等10个省市；第二梯队：四川、湖南、福建、河南、辽宁、河北、山西、江西、广西、陕西等10个省市；第三梯队：贵州、内蒙古、宁夏、黑龙江、云南、甘肃、吉林、新疆、海南、青海、西藏等11个省市。 从数字化转型水平档次分布看，不同区域企业转型进程差异显著。东部、南部省市进入实质性转型企业占比表现突出，浙江、江苏尤为亮眼，超过 $23\%$ 的企业实现了实质性转型。西部等省市实质性转型企业占比较低，转型进程有待加速。 注：实现实质性转型的企业是指，聚焦数字化研发、智能车间智能工厂、敏捷用户服务或精细化运营管理等数字场景建设，开展传统设备设施数字化改造升级，加强动态数据采集与数据建模，提升企业核心业务柔性和业务长板的动态响应水平，形成数据驱动型业务发展新方式。 # 省市指数 省/自治区/直辖市关键指标表 <table><tr><td>大类</td><td colspan="6">数字经济发展基础</td></tr><tr><td>子类</td><td colspan="3">技术赋能</td><td colspan="3">数据要素</td></tr><tr><td>省份</td><td>构建企业级软件架构的企业比例</td><td>智能设备设施互联的企业比例</td><td>关键业务上云率</td><td>实现数据自动采集的企业比例</td><td>开展数字化建模企业比例</td><td>数据资源统一汇聚率</td></tr><tr><td>上海市</td><td>10.7%</td><td>29.0%</td><td>41.2%</td><td>44.6%</td><td>30.5%</td><td>47.4%</td></tr><tr><td>江苏省</td><td>10.2%</td><td>33.6%</td><td>45.9%</td><td>47.0%</td><td>32.6%</td><td>58.0%</td></tr><tr><td>浙江省</td><td>9.5%</td><td>33.9%</td><td>46.5%</td><td>46.4%</td><td>40.4%</td><td>53.2%</td></tr><tr><td>北京市</td><td>9.6%</td><td>25.4%</td><td>40.9%</td><td>36.3%</td><td>23.4%</td><td>54.5%</td></tr><tr><td>广东省</td><td>8.5%</td><td>27.8%</td><td>46.3%</td><td>47.9%</td><td>27.0%</td><td>54.5%</td></tr><tr><td>山东省</td><td>7.8%</td><td>25.0%</td><td>47.3%</td><td>46.5%</td><td>27.5%</td><td>61.0%</td></tr><tr><td>重庆市</td><td>6.9%</td><td>28.5%</td><td>43.8%</td><td>41.2%</td><td>31.3%</td><td>60.7%</td></tr><tr><td>天津市</td><td>6.7%</td><td>25.0%</td><td>40.0%</td><td>40.1%</td><td>31.9%</td><td>56.4%</td></tr><tr><td>湖北省</td><td>6.7%</td><td>26.1%</td><td>41.5%</td><td>38.9%</td><td>24.4%</td><td>54.3%</td></tr><tr><td>安徽省</td><td>5.2%</td><td>25.7%</td><td>40.3%</td><td>39.7%</td><td>28.4%</td><td>52.2%</td></tr><tr><td>四川省</td><td>6.3%</td><td>25.0%</td><td>35.5%</td><td>38.1%</td><td>26.7%</td><td>46.7%</td></tr><tr><td>湖南省</td><td>5.0%</td><td>24.0%</td><td>40.1%</td><td>39.0%</td><td>24.3%</td><td>48.9%</td></tr><tr><td>福建省</td><td>6.7%</td><td>22.3%</td><td>36.1%</td><td>41.9%</td><td>23.5%</td><td>46.2%</td></tr><tr><td>河南省</td><td>6.3%</td><td>22.6%</td><td>29.3%</td><td>36.6%</td><td>26.6%</td><td>45.8%</td></tr><tr><td>辽宁省</td><td>4.2%</td><td>19.8%</td><td>30.3%</td><td>30.8%</td><td>24.3%</td><td>46.0%</td></tr><tr><td>河北省</td><td>3.9%</td><td>24.3%</td><td>33.3%</td><td>23.8%</td><td>19.9%</td><td>46.9%</td></tr><tr><td>山西省</td><td>3.9%</td><td>23.0%</td><td>26.9%</td><td>28.1%</td><td>21.4%</td><td>42.3%</td></tr><tr><td>江西省</td><td>4.6%</td><td>21.7%</td><td>30.9%</td><td>29.5%</td><td>22.8%</td><td>44.3%</td></tr><tr><td>广西壮族自治区</td><td>5.4%</td><td>22.0%</td><td>28.8%</td><td>31.4%</td><td>20.0%</td><td>43.2%</td></tr><tr><td>陕西省</td><td>4.3%</td><td>17.5%</td><td>30.7%</td><td>28.3%</td><td>16.8%</td><td>39.2%</td></tr><tr><td>贵州省</td><td>4.5%</td><td>19.5%</td><td>30.5%</td><td>27.3%</td><td>20.0%</td><td>44.5%</td></tr><tr><td>内蒙古自治区</td><td>3.7%</td><td>19.3%</td><td>27.6%</td><td>27.7%</td><td>20.8%</td><td>44.7%</td></tr><tr><td>宁夏回族自治区</td><td>2.4%</td><td>20.0%</td><td>28.9%</td><td>23.6%</td><td>15.2%</td><td>41.6%</td></tr><tr><td>黑龙江省</td><td>2.6%</td><td>21.9%</td><td>26.0%</td><td>21.3%</td><td>17.5%</td><td>39.2%</td></tr><tr><td>云南省</td><td>2.9%</td><td>15.7%</td><td>27.4%</td><td>25.3%</td><td>15.9%</td><td>40.6%</td></tr><tr><td>甘肃省</td><td>3.8%</td><td>18.8%</td><td>27.1%</td><td>25.2%</td><td>14.7%</td><td>38.5%</td></tr><tr><td>吉林省</td><td>3.2%</td><td>20.4%</td><td>23.9%</td><td>24.0%</td><td>13.6%</td><td>39.8%</td></tr><tr><td>新疆维吾尔自治区</td><td>3.8%</td><td>21.2%</td><td>26.0%</td><td>22.0%</td><td>10.6%</td><td>37.0%</td></tr><tr><td>海南省</td><td>4.3%</td><td>18.0%</td><td>23.0%</td><td>16.6%</td><td>14.4%</td><td>39.5%</td></tr><tr><td>青海省</td><td>1.3%</td><td>12.9%</td><td>24.3%</td><td>10.4%</td><td>9.1%</td><td>38.6%</td></tr><tr><td>西藏自治区</td><td>1.5%</td><td>13.0%</td><td>25.2%</td><td>15.0%</td><td>15.0%</td><td>38.7%</td></tr></table> # 省市指数 省/自治区/直辖市关键指标表 (续) <table><tr><td>大类</td><td colspan="4">数字经济核心</td><td colspan="4">数字经济发展保障</td></tr><tr><td>子类</td><td colspan="3">产业数字化</td><td>数字产业化</td><td colspan="2">管理升级</td><td colspan="2">资源保障</td></tr><tr><td>省份</td><td>数字化场景普及率</td><td>核心业务AI深度应用普及率</td><td>全链条一体化敏捷响应普及率</td><td>数字业务普及率</td><td>企业级数据治理体系建设普及率</td><td>构建数据驱动型管理模式的企业比例</td><td>数字化人才占比</td><td>数字化资金投入占比</td></tr><tr><td>上海市</td><td>27.5%</td><td>6.0%</td><td>9.8%</td><td>20.4%</td><td>9.6%</td><td>35.4%</td><td>9.5%</td><td>1.8%</td></tr><tr><td>江苏省</td><td>32.2%</td><td>7.7%</td><td>10.2%</td><td>22.7%</td><td>10.4%</td><td>37.0%</td><td>7.4%</td><td>1.4%</td></tr><tr><td>浙江省</td><td>35.3%</td><td>8.2%</td><td>10.9%</td><td>20.8%</td><td>9.9%</td><td>33.7%</td><td>12.0%</td><td>1.3%</td></tr><tr><td>北京市</td><td>27.4%</td><td>8.2%</td><td>7.8%</td><td>14.9%</td><td>11.2%</td><td>37.7%</td><td>9.3%</td><td>1.3%</td></tr><tr><td>广东省</td><td>29.1%</td><td>7.6%</td><td>7.6%</td><td>15.8%</td><td>10.6%</td><td>38.3%</td><td>10.1%</td><td>1.0%</td></tr><tr><td>山东省</td><td>26.4%</td><td>8.3%</td><td>6.1%</td><td>18.3%</td><td>10.7%</td><td>39.1%</td><td>7.7%</td><td>1.1%</td></tr><tr><td>重庆市</td><td>33.1%</td><td>5.2%</td><td>6.8%</td><td>16.6%</td><td>9.5%</td><td>28.5%</td><td>8.1%</td><td>1.5%</td></tr><tr><td>天津市</td><td>30.2%</td><td>5.1%</td><td>6.1%</td><td>16.0%</td><td>8.0%</td><td>27.2%</td><td>7.3%</td><td>1.6%</td></tr><tr><td>湖北省</td><td>31.7%</td><td>5.8%</td><td>5.6%</td><td>13.6%</td><td>7.5%</td><td>27.5%</td><td>8.1%</td><td>1.3%</td></tr><tr><td>安徽省</td><td>31.4%</td><td>6.4%</td><td>6.7%</td><td>15.3%</td><td>6.2%</td><td>31.3%</td><td>7.8%</td><td>1.1%</td></tr><tr><td>四川省</td><td>23.2%</td><td>6.6%</td><td>7.7%</td><td>18.8%</td><td>8.7%</td><td>28.3%</td><td>8.2%</td><td>1.4%</td></tr><tr><td>湖南省</td><td>24.0%</td><td>3.5%</td><td>5.3%</td><td>16.3%</td><td>8.8%</td><td>27.7%</td><td>8.7%</td><td>1.6%</td></tr><tr><td>福建省</td><td>25.3%</td><td>3.8%</td><td>5.8%</td><td>14.9%</td><td>7.7%</td><td>30.8%</td><td>5.2%</td><td>1.3%</td></tr><tr><td>河南省</td><td>24.1%</td><td>5.4%</td><td>6.9%</td><td>15.8%</td><td>9.0%</td><td>29.0%</td><td>8.9%</td><td>1.4%</td></tr><tr><td>辽宁省</td><td>21.4%</td><td>3.7%</td><td>3.4%</td><td>14.9%</td><td>4.5%</td><td>27.7%</td><td>7.5%</td><td>1.1%</td></tr><tr><td>河北省</td><td>14.5%</td><td>4.0%</td><td>3.0%</td><td>12.8%</td><td>3.6%</td><td>24.5%</td><td>5.8%</td><td>1.2%</td></tr><tr><td>山西省</td><td>18.3%</td><td>2.4%</td><td>3.2%</td><td>13.0%</td><td>3.0%</td><td>24.5%</td><td>8.5%</td><td>1.3%</td></tr><tr><td>江西省</td><td>19.3%</td><td>2.4%</td><td>3.7%</td><td>13.5%</td><td>3.6%</td><td>24.5%</td><td>8.2%</td><td>1.1%</td></tr><tr><td>广西壮族自治区</td><td>17.5%</td><td>3.4%</td><td>5.0%</td><td>13.2%</td><td>4.8%</td><td>20.2%</td><td>7.1%</td><td>1.4%</td></tr><tr><td>陕西省</td><td>16.8%</td><td>3.0%</td><td>3.5%</td><td>12.2%</td><td>4.3%</td><td>18.2%</td><td>8.2%</td><td>1.1%</td></tr><tr><td>贵州省</td><td>18.4%</td><td>3.0%</td><td>5.7%</td><td>13.6%</td><td>5.0%</td><td>21.0%</td><td>4.9%</td><td>0.9%</td></tr><tr><td>内蒙古自治区</td><td>21.3%</td><td>3.2%</td><td>4.4%</td><td>13.4%</td><td>3.3%</td><td>21.8%</td><td>5.9%</td><td>1.1%</td></tr><tr><td>宁夏回族自治区</td><td>21.2%</td><td>3.0%</td><td>3.0%</td><td>11.5%</td><td>3.0%</td><td>20.0%</td><td>6.3%</td><td>1.2%</td></tr><tr><td>黑龙江省</td><td>13.3%</td><td>1.8%</td><td>1.6%</td><td>12.9%</td><td>2.0%</td><td>18.3%</td><td>8.7%</td><td>1.2%</td></tr><tr><td>云南省</td><td>16.9%</td><td>3.1%</td><td>2.2%</td><td>7.8%</td><td>3.8%</td><td>19.4%</td><td>7.2%</td><td>0.9%</td></tr><tr><td>甘肃省</td><td>16.2%</td><td>3.0%</td><td>3.8%</td><td>10.6%</td><td>3.2%</td><td>20.8%</td><td>4.9%</td><td>0.7%</td></tr><tr><td>吉林省</td><td>17.3%</td><td>1.8%</td><td>1.4%</td><td>7.7%</td><td>4.1%</td><td>18.1%</td><td>4.4%</td><td>0.7%</td></tr><tr><td>新疆维吾尔自治区</td><td>16.0%</td><td>2.3%</td><td>3.1%</td><td>8.3%</td><td>3.0%</td><td>16.7%</td><td>3.2%</td><td>0.7%</td></tr><tr><td>海南省</td><td>10.5%</td><td>1.5%</td><td>3.8%</td><td>9.4%</td><td>4.3%</td><td>15.8%</td><td>5.3%</td><td>0.5%</td></tr><tr><td>青海省</td><td>4.1%</td><td>0.0%</td><td>0.9%</td><td>7.6%</td><td>1.5%</td><td>11.8%</td><td>4.8%</td><td>0.9%</td></tr><tr><td>西藏自治区</td><td>6.8%</td><td>1.5%</td><td>0.5%</td><td>7.3%</td><td>1.0%</td><td>15.9%</td><td>6.3%</td><td>0.7%</td></tr></table> 省市指数 省/自治区/直辖市关键指标解释 <table><tr><td>大类</td><td>小类</td><td>指标名称</td><td>解释说明</td></tr><tr><td rowspan="6">数字经济发展基础</td><td rowspan="3">技术赋能</td><td>构建企业级软件架构的企业比例</td><td>设计并实施了符合企业级业务需求的软件架构的企业数量占样本企业总数的比例。</td></tr><tr><td>智能设备设施互联的企业比例</td><td>应用了智能化设备设施并实现互联的企业数量占样本企业总数的比例。智能设备互联是指,在核心研发设计、生产/运营或服务环节,应用具备感知、决策、连接、交互、执行等功能的智能设备,能够自主采集环境/业务数据,基于嵌入式算法或边缘计算进行数据处理与决策,并可与其他设备、系统实现协同作业。</td></tr><tr><td>关键业务上云率</td><td>业务上云率=上云的业务系统数量/业务系统总数量。上云是指企业通过云平台(私有云或公有云)开展业务系统的云端部署,实现企业内业务系统之间的数据集成、业务协同,或者与其他企业之间的互联互通、业务协同等。</td></tr><tr><td rowspan="3">数据要素</td><td>实现数据自动采集的企业比例</td><td>应用物联网等技术或数据采集设备等实现数据自动采集的企业数量占样本企业总数的比例。</td></tr><tr><td>开展数字化建模企业比例</td><td>开展数字化建模的企业数量占样本企业总数的比例。数字化建模是指基于多源异构动态数据,对相关业务对象的运行状态、关联关系、运行规律、知识经验或运行功能等进行数字化、模型化,构建数字模型、知识模型或智能模型,支持实现业务的数据驱动、知识驱动或智能驱动型运行优化。</td></tr><tr><td>数据资源统一汇聚率</td><td>样本企业能够被企业大数据平台采集源数据的系统个数占系统总数比例的均值。大数据平台是指基于分布式、云计算开展数据采集、传输、存储、分析应用的统一平台。</td></tr><tr><td rowspan="4">数字经济核心</td><td rowspan="3">产业数字化</td><td>数字化场景普及率</td><td>已构建数字化业务场景的企业数量占样本企业总数的比例。数字化业务场景是指在研发设计、生产、服务或经营管理等至少一个主业务环节,基于动态数据的自动采集和共享,实现基于动态数据的资源(人、财、物等)全局动态优化配置和关键业务数字化动态响应、动态协同、动态优化。</td></tr><tr><td>核心业务AI深度应用普及率</td><td>实现核心业务AI深度融合应用的企业数量占样本企业总数的比例。实现核心业务AI深度应用是指在企业核心业务板块(如研发设计、生产、服务或经营管理等),应用人工智能开展知识建模、构建领域知识图谱,依托AI算法自动感知并理解业务需求,并能够结合业务执行主体、对象、环境等,自动生成并智能推送适配性强、可落地的个性化解决方案;同时基于业务数据反馈持续迭代优化知识模型与解决方案,从而实现知识驱动的业务个性化按需运行、协同与优化。</td></tr><tr><td>全链条一体化敏捷响应普及率</td><td>沿价值链、资源链或产品链实现数据驱动的企业主要业务全面一体化敏捷响应、动态协同、动态优化的企业数量占样本企业总数的比例。</td></tr><tr><td>数字产业化</td><td>数字业务普及率</td><td>开展数字业务的企业数量占样本企业总数的比例。数字业务是指企业依托数字技术(如软件、算法、数据平台),向外部提供数字化产品、服务或解决方案等,包括数字平台服务、软件授权、数据增值服务、智能应用部署等。</td></tr><tr><td rowspan="4">数字经济发展保障</td><td rowspan="2">管理升级</td><td>企业级数据治理体系建设普及率</td><td>建立了企业级数据治理体系的企业数量占样本企业总数的比例。企业级数据治理体系是指将数据作为企业核心资产,通过全企业统一的数据标准、制度机制和数据平台,对全业务域、全数据类型开展全生命周期治理。</td></tr><tr><td>构建数据驱动型管理模式的企业比例</td><td>构建数据驱动型管理模式的企业数量占样本企业总数的比例。数据驱动型管理模式是指基于动态数据的自动采集、集成共享和分析应用,支持管理决策和优化管理活动,构建以动态激发个人主观能动性为核心的新型管理模式。</td></tr><tr><td rowspan="2">资源保障</td><td>数字化人才占比</td><td>样本企业数字化人才占员工总数比例的均值。数字化人才是指从事信息化、数字化、网络化、智能化等相关的技术人员、业务人员和管理人员,包括信息化工作人员,不包括信息公司、数字化产业公司工作人员。</td></tr><tr><td>数字化资金投入占比</td><td>样本企业近三年数字化资金投入占销售收入比例的均值。数字化资金投入包括:硬件、软件、相关服务等方面的投入。</td></tr></table> # 城市指数——数字化转型百强城市榜单 注：城市数字化转型成熟度指数计算方法：以辖区内企业数字化转型成熟度指数为基础，按企业规模加权平均核算各市（直辖市按辖区统计）数字化转型成熟度指数。样本量过少的城市不纳入榜单。 # 城市指数 # 从上榜城市分布来看，山东、江苏、浙江等省份位居前列，在全国范围内优势显著 数字化转型百强城市中，山东、江苏、上海等省市表现突出，三省合计占上榜城市数量35个。其中山东省 $87.5\%$ 以上所辖城市均位列百强，全省整体数字化转型水平高、覆盖区域广，发展较为均衡，发展实力领跑全国。总上榜省市共23个，占全国省市约 $74\%$ ，体现出数字化转型区域不平衡。百强城市大多分布在东部和中部地区，西部和东北部地区鲜有城市上榜。 数字化转型百强城市按省（市）分布情况及上榜城市数量占其所在省（市）比重 # 全景概览 重点行业成熟度指数呈梯队分化：通信、电网供应遥遥领先，远高于全国平均水平；交通运输、电子信息等略高或接近全国平均；采掘业、原材料、消费品制造等传统产业有待提升 不同行业因发展基础、企业构成等不同，其数字化转型的现状、进程、模式和发展趋势不尽相同。从成熟度指数看，13个重点行业可大致分为3个梯队，其中通信业、电力供应行业数字化转型成熟度指数远高于全国企业平均水平，处于数字化转型第一梯队，交通运输业、电子信息制造业、软件和信息服务业、金融业、科研与技术服务业、发电行业、装备制造业数字化转型成熟度指数略高于全国企业平均水平，处于数字化转型第二梯队，建筑行业、原材料制造业、采掘业、消费品制造业数字化转型成熟度指数低于全国企业平均水平，处于数字化转型第三梯队。 从数字化转型进程来看，通信业凭借其天然技术优势走在数字化转型前列，实现实质转型的企业（5档场景级及以上）占比高达 $31.25\%$ ，交通运输业、电力供应行业等紧随其后；建筑、采掘等面临挑战较大。整体来看，高科技相关行业表现较好，而传统行业则需要进一步加快数字化转型进程。 各行业数字化转型成熟度指数 # 制造指数——原材料制造指数 原材料制造业整体转型水平稳步增长，石化行业领先优势突出，钢铁行业略高于原材料整体，建材、有色行业有待提升 原材料制造业数字化转型成熟度指数 # 成熟度指数 原材料制造业数字化转型成效显著，2025年总体指数为35.2。细分行业中，石化行业以44.1的指数领跑，绝对优势突出；钢铁行业转型指数位居第二（39.3）；建材与有色行业相对落后，需进一步强化转型力度。 # 成熟度水平档次 原材料制造业整体来看，13.55%的企业实现实质性转型。石化行业实现实质性转型的企业占比为26.31%，显著领先于其他行业，体现其转型成效已初步显现；建材、钢铁、有色等转型进程均低于原材料制造业整体，需加快数字化转型步伐。 # 制造指数——原材料制造指数 # 场景现状 总体来看，原材料制造业在数字化管理方面具备一定共性优势，但在数字化生产、数字化服务、质量在线检测、数字化设备运维、供应链协同等核心应用场景上呈现出明显行业差异。 从细分行业维度分析，石化行业在各类数字化场景的整体普及率上全面领跑，其中数字化生产与数字化管理的渗透优势尤为突出，普及率均超过 $25\%$ ；钢铁行业的数字化生产与服务普及率处于中等，但在数字化管理体系搭建、质量在线检测、自动化仓储等场景的建设成效突出；建材与有色行业的数字化建设特征相近，二者在生产数字化、环保监测数字化、设备运维数字化等场景的普及率处于同一区间，但整体建设水平均落后于石化与钢铁行业。 值得关注的是，各细分行业的供应链协同场景建设普遍滞后，表明当前原材料制造企业的数字化转型仍以企业内部业务环节为主，全企业产供销协同数字化场景建设有待提升。 <table><tr><td>业务范围</td><td>数字化场景</td><td>原材料制造</td><td>石化</td><td>钢铁</td><td>建材</td><td>有色</td></tr><tr><td rowspan="9">业务环节</td><td>数字化生产</td><td>●</td><td>●</td><td>●</td><td>●</td><td>●</td></tr><tr><td>数字化服务</td><td>●</td><td>●</td><td>●</td><td>●</td><td>●</td></tr><tr><td>数字化管理</td><td>●</td><td>●</td><td>●</td><td>●</td><td>●</td></tr><tr><td>质量在线检测</td><td>●</td><td>●</td><td>●</td><td>●</td><td>●</td></tr><tr><td>自动化仓储与物料精准配送</td><td>●</td><td>●</td><td>●</td><td>●</td><td>●</td></tr><tr><td>数字化设备运维</td><td>●</td><td>●</td><td>●</td><td>●</td><td>●</td></tr><tr><td>数字化能源管理</td><td>●</td><td>●</td><td>●</td><td>●</td><td>●</td></tr><tr><td>数字化环保管理</td><td>●</td><td>●</td><td>●</td><td>●</td><td>●</td></tr><tr><td>数字化生产安全管理</td><td>●</td><td>●</td><td>●</td><td>●</td><td>●</td></tr><tr><td>全企业</td><td>供应链协同</td><td>●</td><td>●</td><td>●</td><td>●</td><td>●</td></tr></table> 注：气泡代表相应数字化场景普及率的相对大小。数字化场景是指基于主要数据的自动采集和动态共享，实现数据驱动的资源配置、运营策略的动态优化，以及关键业务动态响应与协同的业务场景。 # 制造指数——原材料制造指数 # 关键指标 石化行业关键指标优势显著，尤其是在智能设备设施互联的企业比例、生产作业现场数字化率、实现数据自动采集的企业比例、关键业务上云率等关键指标领先优势较为突出，与其工艺流程相对集中、自动化基础较好密切相关；钢铁行业大部分关键指标领先于原材料行业整体，尤其是关键业务上云率、数字化场景普及率领先优势突出，展示出较高的重视度和发展潜力；建材、有色大部分指标落后于原材料制造业整体，主要受制于企业规模分散、工艺类型多样、标准化程度较低等因素。 <table><tr><td colspan="3">关键指标</td><td>原材料制造</td><td>石化</td><td>钢铁</td><td>建材</td><td>有色</td></tr><tr><td rowspan="6">业务转型</td><td>设备层</td><td>智能设备设施互联的企业比例</td><td>22.9%</td><td>33.6%</td><td>26.0%</td><td>21.9%</td><td>19.9%</td></tr><tr><td>产线层</td><td>生产作业现场数字化率</td><td>52.9%</td><td>69.1%</td><td>56.9%</td><td>49.9%</td><td>42.5%</td></tr><tr><td rowspan="2">板块层</td><td>数字化场景普及率</td><td>24.2%</td><td>36.4%</td><td>27.5%</td><td>22.2%</td><td>23.6%</td></tr><tr><td>核心业务AI深度应用普及率</td><td>5.2%</td><td>10.1%</td><td>5.2%</td><td>5.3%</td><td>3.7%</td></tr><tr><td>企业层</td><td>全链条一体化敏捷响应普及率</td><td>6.3%</td><td>14.2%</td><td>9.0%</td><td>5.3%</td><td>4.4%</td></tr><tr><td>产业链层</td><td>平台化业务模式创新普及率</td><td>1.7%</td><td>2.0%</td><td>1.4%</td><td>2.1%</td><td>0.9%</td></tr><tr><td rowspan="4">数据要素</td><td>数据采集</td><td>实现数据自动采集的企业比例</td><td>37.5%</td><td>55.5%</td><td>40.4%</td><td>35.5%</td><td>35.6%</td></tr><tr><td>数据集成共享</td><td>业务数据集成和共享普及率</td><td>5.7%</td><td>12.8%</td><td>7.1%</td><td>5.6%</td><td>2.9%</td></tr><tr><td>数据分析应用</td><td>开展数字化建模企业比例</td><td>25.1%</td><td>33.7%</td><td>26.4%</td><td>25.3%</td><td>20.8%</td></tr><tr><td>数据治理</td><td>企业数据治理体系建设普及率</td><td>34.1%</td><td>45.2%</td><td>31.2%</td><td>35.6%</td><td>29.1%</td></tr><tr><td rowspan="2">技术基础</td><td>软件</td><td>构建企业级软件架构的企业比例</td><td>6.1%</td><td>15.9%</td><td>8.1%</td><td>5.4%</td><td>3.6%</td></tr><tr><td>云平台</td><td>关键业务上云率</td><td>41.8%</td><td>57.4%</td><td>57.4%</td><td>30.6%</td><td>30.1%</td></tr><tr><td rowspan="2">保障体系</td><td>数字人才</td><td>数字化人才占比</td><td>7.2%</td><td>4.8%</td><td>5.1%</td><td>10.8%</td><td>6.5%</td></tr><tr><td>资金投入</td><td>数字化资金投入占比</td><td>1.1%</td><td>1.1%</td><td>1.3%</td><td>1.0%</td><td>0.7%</td></tr></table> # 制造指数——装备制造指数 装备制造整体指数优于全国，航空航天器表现突出，汽车、轨道交通与船舶不相上下，通用机械有待提升 装备制造业数字化转型成熟度指数 # 成熟度指数 装备制造业整体指数为36.8。细分领域里，航空航天器2025年指数达42.7，位居装备制造业第一位。汽车、轨道交通、船舶等行业，数字化转型成熟度指数紧随其后，且高于装备制造业整体水平，通用机械较其它细分领域差距较大，有待进一步提升。 # 成熟度水平档次 从装备制造业整体看，达 $18.70\%$ 的企业迈入了实质性转型阶段，高于全国近4个百分点，表明整体数字化进程较快。细分领域中，航空航天器实现实质性转型企业占比 $35.15\%$ ，数字化程度领先；船舶、汽车等行业紧随其后。整体来看，装备制造业数字化建设已取得显著进展，但不同细分领域发展不均衡，向更高水平跃升仍具有较大提升空间。 # 制造指数——装备制造指数 # 场景现状 总体来看，装备制造业在管理数字化方面具有显著共性优势，数字化管理场景普及率达到 $27.8\%$ ；但在研发、生产、服务、等场景上呈现出明显的行业特征差异：高复杂度行业以研发驱动领先，规模化行业以生产效率领先，长生命周期行业以服务协同领先。 从细分行业来看，航空航天器数字化研发设计、数字化生产、数字化管理场景普及率较高，这与航空行业的高技术密集度、高可靠性要求、复杂系统工程特性密切相关；相比之下，汽车行业在生产场景中优势明显，轨道交通行业在服务场景上表现突出，船舶业在研发设计中数字化程度较高，而通用机械在装备制造业中表现相对落后。 此外，装备制造业普遍重视设计制造服务一体化协同和供应链协同场景建设，尤其是航空航天器、汽车和船舶行业。 <table><tr><td>业务范围</td><td>数字化场景</td><td>装备制造</td><td>航空航天器</td><td>汽车</td><td>轨道交通</td><td>船舶</td><td>通用机械</td></tr><tr><td rowspan="10">业务环节</td><td>数字化研发设计</td><td>●</td><td>●</td><td>●</td><td>●</td><td>●</td><td>●</td></tr><tr><td>数字化生产</td><td>●</td><td>●</td><td>●</td><td>●</td><td>●</td><td>●</td></tr><tr><td>数字化服务</td><td>●</td><td>●</td><td>●</td><td>●</td><td>●</td><td>●</td></tr><tr><td>数字化管理</td><td>●</td><td>●</td><td>●</td><td>●</td><td>●</td><td>●</td></tr><tr><td>质量在线检测</td><td>●</td><td>●</td><td>●</td><td>●</td><td>●</td><td>●</td></tr><tr><td>自动化仓储与物料精准配送</td><td>●</td><td>●</td><td>●</td><td>●</td><td>●</td><td>●</td></tr><tr><td>数字化设备运维</td><td>●</td><td>●</td><td>●</td><td>●</td><td>●</td><td>●</td></tr><tr><td>数字化能源管理</td><td>●</td><td>●</td><td>●</td><td>●</td><td>●</td><td>●</td></tr><tr><td>数字化环保管理</td><td>●</td><td>●</td><td>●</td><td>●</td><td>●</td><td>●</td></tr><tr><td>数字化生产安全管理</td><td>●</td><td>●</td><td>●</td><td>●</td><td>●</td><td>●</td></tr><tr><td rowspan="2">全企业</td><td>设计制造服务一体化协同</td><td>●</td><td>●</td><td>●</td><td>●</td><td>●</td><td>●</td></tr><tr><td>供应链协同</td><td>●</td><td>●</td><td>●</td><td>●</td><td>●</td><td>●</td></tr><tr><td rowspan="3">产业链</td><td>个性化定制</td><td>●</td><td></td><td></td><td></td><td>●</td><td>●</td></tr><tr><td>服务化延伸</td><td>●</td><td>●</td><td></td><td></td><td>●</td><td>●</td></tr><tr><td>网络化协同</td><td>●</td><td>●</td><td></td><td></td><td>●</td><td>●</td></tr></table> 注：气泡代表相应数字化场景普及率的相对大小。数字化场景是指基于主要数据的自动采集和动态共享，实现数据驱动的资源配置、运营策略的动态优化，以及关键业务动态响应与协同的业务场景。 # 制造指数——装备制造指数 # 关键指标 航空航天器行业关键指标优势显著，尤其是在数据要素维度，包括数据采集、建模、治理，以及数字化场景普及率等指标领先优势较为突出，反映对数据价值挖掘的重视度普遍较高。汽车行业在生产作业现场数字化率、平台化业务模式创新普及率、关键业务上云率等关键指标表现亮眼。轨道交通行业大部分指标领先于装备制造业整体，其中实现数据自动采集的企业比例、智能设备设施互联的企业比例、数字化场景普及率等表现突出。 <table><tr><td colspan="3">关键指标</td><td>装备制造</td><td>航空航天器</td><td>汽车</td><td>轨道交通</td><td>船舶</td><td>通用机械</td></tr><tr><td rowspan="6">业务转型</td><td>设备层</td><td>智能设备设施互联的企业比例</td><td>26.4%</td><td>41.5%</td><td>35.3%</td><td>31.8%</td><td>27.6%</td><td>24.2%</td></tr><tr><td>车间层</td><td>生产作业现场数字化率</td><td>55.1%</td><td>50.4%</td><td>60.0%</td><td>59.8%</td><td>55.3%</td><td>53.6%</td></tr><tr><td rowspan="2">板块层</td><td>数字化场景普及率</td><td>27.8%</td><td>42.7%</td><td>36.4%</td><td>31.3%</td><td>32.5%</td><td>25.6%</td></tr><tr><td>核心业务AI深度应用普及率</td><td>6.8%</td><td>12.7%</td><td>8.5%</td><td>9.9%</td><td>8.0%</td><td>6.2%</td></tr><tr><td>企业层</td><td>全链条一体化敏捷响应普及率</td><td>7.1%</td><td>15.2%</td><td>9.9%</td><td>8.3%</td><td>8.4%</td><td>6.3%</td></tr><tr><td>产业链层</td><td>平台化业务模式创新普及率</td><td>1.4%</td><td>0.9%</td><td>2.4%</td><td>0.2%</td><td>0.0%</td><td>1.3%</td></tr><tr><td rowspan="4">数据要素</td><td>数据采集</td><td>实现数据自动采集的企业比例</td><td>41.6%</td><td>59.1%</td><td>52.1%</td><td>48.4%</td><td>46.9%</td><td>38.9%</td></tr><tr><td>数据集成共享</td><td>业务数据集成和共享普及率</td><td>7.1%</td><td>17.0%</td><td>10.0%</td><td>7.8%</td><td>4.2%</td><td>6.4%</td></tr><tr><td>数据分析应用</td><td>开展数字化建模企业比例</td><td>31.5%</td><td>46.4%</td><td>39.7%</td><td>38.0%</td><td>39.5%</td><td>29.2%</td></tr><tr><td>数据治理</td><td>企业数据治理体系建设普及率</td><td>47.1%</td><td>65.2%</td><td>57.2%</td><td>51.8%</td><td>54.9%</td><td>44.5%</td></tr><tr><td rowspan="2">技术基础</td><td>软件</td><td>构建企业级软件架构的企业比例</td><td>7.7%</td><td>20.9%</td><td>11.5%</td><td>9.3%</td><td>9.8%</td><td>6.6%</td></tr><tr><td>云平台</td><td>关键业务上云率</td><td>36.3%</td><td>30.8%</td><td>44.6%</td><td>26.5%</td><td>35.2%</td><td>34.6%</td></tr><tr><td rowspan="2">保障体系</td><td>数字人才</td><td>数字化人才占比</td><td>7.7%</td><td>4.5%</td><td>6.3%</td><td>6.4%</td><td>5.2%</td><td>8.5%</td></tr><tr><td>资金投入</td><td>数字化资金投入占比</td><td>1.4%</td><td>1.6%</td><td>1.5%</td><td>1.0%</td><td>1.3%</td><td>1.4%</td></tr></table> # 制造指数——消费品制造指数 消费品制造业整体指数略低于全国，医药行业相对领先，食品行业稳健推进纺织服装及轻工有待提升 消费品制造业数字化转型成熟度指数 实现实质性转型的企业比例 # 成熟度指数 消费品制造业数字化转型成熟度指数为32.8。细分行业差异显著，医药食品等高附加值行业发展较为领先，而传统制造密集型行业如纺织服装、轻工等滞后。医药行业主要受益于政策强驱动与高技术刚需，成熟度指数达到36.8，领跑整个消费品制造业。食品行业的数字化转型成熟度指数略高于消费品制造业的平均水平，展现出稳健推进的发展态势；而纺织服装和轻工行业均低于消费品的平均水平，主要受制于多品种、批量小、生产分散等因素，后续存在较大提升空间。 # 成熟度水平档次 消费品制造业实现实质性转型的企业占比为 $12.61\%$ ，低于全国水平（ $15.08\%$ ），表明该行业整体数字化转型进程滞后于全国总体节奏，转型的深度与广度有待提升。从细分行业来看，医药行业实现实质性转型企业占比最高，达到 $15.75\%$ ，显著高于消费品制造业平均水平，且略高于全国平均水平。而食品、纺织服装、轻工等都在 $12\%$ 左右，均低于全国水平，主要是因为以传统生产制造为核心，中小企业占比更高，数字化大多集中在生产设备改造、基础软件应用等。 # 制造指数——消费品制造指数 # 场景现状 消费品制造业在“数字化研发设计、生产、服务”等业务环节的数字化场景均实现全覆盖，且各行业的布局程度差异较小，体现出制造类行业在核心业务环节的数字化转型方向高度趋同。消费品制造业在数字化营销与销售方面普遍水平较高，其中医药和纺织服装行业领先，显示企业在客户管理、市场开拓和数字化销售渠道建设上投入积极，营销数字化成为行业共识。数字化研发设计整体水平近 $15\%$ ，医药略高于其他行业，显示高技术含量行业对研发数字化工具依赖更强；数字化生产与服务整体水平超 $10\%$ ，各行业水平相对接近。数字化管理场景中，行业间差异明显，医药和纺织服装行业表现突出。 总体来看，消费品制造业在营销与销售数字化方面具有显著共性优势，高技术含量行业以研发驱动领先，市场导向型行业以营销与服务协同领先，规模化行业以生产效率和运营优化为优势。 <table><tr><td>业务范围</td><td>数字化场景</td><td>消费品制造</td><td>医药</td><td>食品</td><td>纺织服装</td><td>轻工</td></tr><tr><td rowspan="8">业务环节</td><td>数字化研发设计</td><td>●</td><td>●</td><td>●</td><td>●</td><td>●</td></tr><tr><td>数字化生产</td><td>●</td><td>●</td><td>●</td><td>●</td><td>●</td></tr><tr><td>数字化服务</td><td>●</td><td>●</td><td>●</td><td>●</td><td>●</td></tr><tr><td>数字化管理</td><td>●</td><td>●</td><td>●</td><td>●</td><td>●</td></tr><tr><td>数字化营销与销售</td><td>●</td><td>●</td><td>●</td><td>●</td><td>●</td></tr><tr><td>质量在线检测</td><td>●</td><td>●</td><td>●</td><td>●</td><td>●</td></tr><tr><td>自动化仓储与物料精准配送</td><td>●</td><td>●</td><td>●</td><td>●</td><td>●</td></tr><tr><td>数字化设备运维</td><td>●</td><td>●</td><td>●</td><td>●</td><td>●</td></tr><tr><td>全企业</td><td>供应链协同</td><td>●</td><td>●</td><td>●</td><td>●</td><td>●</td></tr><tr><td>产业链</td><td>个性化定制</td><td>●</td><td>●</td><td>●</td><td>●</td><td>●</td></tr></table> 注：气泡代表相应数字化场景普及率的相对大小。数字化场景是指基于主要数据的自动采集和动态共享，实现数据驱动的资源配置、运营策略的动态优化，以及关键业务动态响应与协同的业务场景。 # 制造指数——消费品制造指数 # 关键指标 在消费品制造业中，医药行业大部分关键指标领先于消费品制造业整体，尤其是数字化场景普及率、平台化业务模式创新普及率等业务指标显著领先，反映其在协同响应与模式创新上的推进力度；纺织服装行业在生产作业现场数字化率、实现数据自动采集的企业比例相对领先。食品行业和轻工行业关键指标表现较为落后，尤其是业务转型相关指标均有较大的提升空间。 <table><tr><td colspan="3">关键指标</td><td>消费品制 造</td><td>医药</td><td>食品</td><td>纺织服装</td><td>轻工</td></tr><tr><td rowspan="6">业务转型</td><td>设备层</td><td>智能设备设施互联 的企业比例</td><td>20.3%</td><td>22.4%</td><td>18.4%</td><td>22.3%</td><td>20.0%</td></tr><tr><td>车间层</td><td>生产作业现场数字 化率</td><td>45.2%</td><td>39.0%</td><td>45.4%</td><td>45.9%</td><td>46.4%</td></tr><tr><td rowspan="2">板块层</td><td>数字化场景普及率</td><td>23.1%</td><td>25.7%</td><td>22.3%</td><td>25.6%</td><td>21.9%</td></tr><tr><td>核心业务AI深度应 用普及率</td><td>5.0%</td><td>6.4%</td><td>6.1%</td><td>4.6%</td><td>4.1%</td></tr><tr><td>企业层</td><td>全链条一体化敏捷 响应普及率</td><td>4.9%</td><td>5.4%</td><td>4.5%</td><td>6.4%</td><td>4.3%</td></tr><tr><td>产业链层</td><td>平台化业务模式创 新普及率</td><td>4.4%</td><td>21.9%</td><td>1.9%</td><td>1.3%</td><td>1.8%</td></tr><tr><td rowspan="4">数据要素</td><td>数据采集</td><td>实现数据自动采集 的企业比例</td><td>36.2%</td><td>38.6%</td><td>34.8%</td><td>41.2%</td><td>34.5%</td></tr><tr><td>数据集成共享</td><td>业务数据集成和共 享普及率</td><td>4.8%</td><td>5.8%</td><td>5.0%</td><td>5.0%</td><td>4.3%</td></tr><tr><td>数据分析应用</td><td>开展数字化建模企 业比例</td><td>24.1%</td><td>23.5%</td><td>21.3%</td><td>23.3%</td><td>26.4%</td></tr><tr><td>数据治理</td><td>企业数据治理体系 建设普及率</td><td>36.7%</td><td>42.1%</td><td>37.9%</td><td>33.0%</td><td>35.7%</td></tr><tr><td rowspan="2">技术基础</td><td>软件</td><td>构建企业级软件架 构的企业比例</td><td>5.2%</td><td>7.4%</td><td>5.9%</td><td>4.7%</td><td>4.4%</td></tr><tr><td>云平台</td><td>关键业务上云率</td><td>32.5%</td><td>35.4%</td><td>33.3%</td><td>32.3%</td><td>30.8%</td></tr><tr><td rowspan="2">保障体系</td><td>数字人才</td><td>数字化人才占比</td><td>8.6%</td><td>6.9%</td><td>8.8%</td><td>8.7%</td><td>9.1%</td></tr><tr><td>资金投入</td><td>数字化资金投入占 比</td><td>1.0%</td><td>1.1%</td><td>0.9%</td><td>0.8%</td><td>1.2%</td></tr></table> # 制造指数——电子信息制造指数 # 成熟度指数 电子信息制造业数字化转型成熟度指数达到39.5，比全国平均水平（35.4）高出4.1，整体转型稳步推进，成效显著。未来，随着5G、大数据与AI深度融合，电子信息制造业将持续引领数字经济发展，为构建现代化产业体系提供核心支撑。 电子信息制造业数字化转型成熟度指数 成熟度水平档次 电子信息制造业实现实质性数字化转型的企业比例 # 场景现状 在电子信息制造业典型数字场景中，各场景数字化渗透水平呈现显著差异。数字化营销与销售占比 $54.0\%$ ，数字化管理占比 $33.1\%$ ，是当前电子信息制造业数字化转型的核心发力点；而数字化设备运维占比 $14.1\%$ 、数字化服务占比 $16.3\%$ ，存在较大提升空间，总体来看，电子信息制造业数字化场景呈“管理与市场端先行、制造端相对滞后”的态势，反映出该行业整体数字化发展呈现不均衡现象。 电子信息制造业中，迈入实质性转型阶段的企业占比达到 $21.00\%$ ，领先全国近6个百分点，说明已有相当比例的企业进入以数据驱动业务柔性运行为核心的深化应用阶段，通过加快技术创新、深化数字化应用，有效提升生产效率、产品质量。未来，随着AI大模型、边缘计算等新技术与制造业的深度融合，预计实质性转型企业占比将持续提升，推动产业向“智能、绿色、高效”的数字化生态加速演进。 电子信息制造业数字场景 # 制造指数——电子信息制造指数 # 关键指标 电子信息制造业在业务转型环节基础数字化水平较高：智能设备设施互联的企业比例达 $44.6\%$ ，生产作业现场数字化率达 $56.5\%$ ，数字化场景普及率超 $40\%$ ，体现了行业在设备与生产端的数字化改造力度；数据自动采集企业比例达 $60.4\%$ ，为数据要素应用奠定了基础，业务数据集成和共享普及率为 $26.0\%$ ，虽高于原材料、消费品制造等行业，但仍有提升空间。 <table><tr><td colspan="3">关键指标</td><td>电子信息制造</td></tr><tr><td rowspan="6">业务转型</td><td>设备层</td><td>智能设备设施互联的企业比例</td><td>44.6%</td></tr><tr><td>车间层</td><td>生产作业现场数字化率</td><td>56.5%</td></tr><tr><td rowspan="2">板块层</td><td>数字化场景普及率</td><td>40.8%</td></tr><tr><td>核心业务AI深度应用普及率</td><td>9.3%</td></tr><tr><td>企业层</td><td>全链条一体化敏捷响应普及率</td><td>12.8%</td></tr><tr><td>产业链层</td><td>平台化业务模式创新普及率</td><td>2.1%</td></tr><tr><td rowspan="4">数据要素</td><td>数据采集</td><td>实现数据自动采集的企业比例</td><td>60.4%</td></tr><tr><td>数据集成共享</td><td>业务数据集成和共享普及率</td><td>26.0%</td></tr><tr><td>数据分析应用</td><td>开展数字化建模企业比例</td><td>34.4%</td></tr><tr><td>数据治理</td><td>企业数据治理体系建设普及率</td><td>56.3%</td></tr><tr><td rowspan="2">技术基础</td><td>软件</td><td>构建企业级软件架构的企业比例</td><td>11.0%</td></tr><tr><td>云平台</td><td>关键业务上云率</td><td>40.1%</td></tr><tr><td rowspan="2">保障体系</td><td>数字人才</td><td>数字化人才占比</td><td>9.3%</td></tr><tr><td>资金投入</td><td>数字化资金投入占比</td><td>1.3%</td></tr></table> # 能源指数 能源行业数字化转型成熟度指数 # 成熟度指数 能源行业数字化转型进程加快，2025年成熟度指数升至37.1，高于全国均值。从细分行业看，电力供应行业表现突出，成熟度指数达44.7，显示其在智能电网建设、能源调度优化等数字化应用方面成效突出；发电行业成熟度指数为37.5，略高于全国指数；相比之下，采掘业成熟度指数34.2，低于全国总体指数，尚有较大的提升空间。 # 成熟度水平档次 能源行业各细分领域数字化转型水平差异明显。电力供应行业迈入实质性转型企业占比达 $21.05\%$ ，转型进程遥遥领先；发电行业和采掘业转型进程较为滞后，尤其是采掘业，实现数据驱动业务运行的企业占比仅 $8.18\%$ 。总体来看，能源行业需进一步强化数字化建设，推动各细分行业企业向更高档次水平稳步进阶。 # 能源指数 # 场景现状 在能源行业典型数字场景中，电力供应、发电、采掘三个细分行业各有侧重。电力供应行业数字化水平整体较高，数字化管理、数字化运行调度、营销服务等场景普及率均达到 $30\%$ 左右，显示出该行业在智能电网建设、客户服务方面的集中发力。发电行业以数字化设备运维普及率最高，数字化管理、数字化生产和数字化基建规划等场景的普及率均超过 $15\%$ 。采掘业整体数字化场景的普及率有待提升。 总体来看，能源行业数字化发展呈现“电力供应行业领先、发电行业稳步推进、采掘业起步阶段”的梯度特征，高价值、可控性强的环节数字化优先推进，而涉及安全、环保及综合能源服务的场景仍有较大提升空间。 # 电力供应 数字化规划建设 数字化安全生产 数字化运行调度 源网荷储一体化 数字化营销服务 数字化管理 数字化设备运维 营配调一体化 综合能源服务 # 发电 数字化基建规划 数字化生产 数字化管理 数字化设备运维 数字化能源管理 数字化环保管理 数字化安全生产 # 采掘 数字化勘探开发 数字化采掘/加工 数字化管理 数字化设备运维 数字化环保管理 数字化采掘安全... 供应链协同 # 能源指数 # 关键指标 电力供应行业在业务转型相关关键指标表现亮眼，尤其是生产作业现场数字化率、数字化场景普及率、营配调等全链条一体化敏捷响应普及率等指标显著领先于能源行业整体。发电行业关键指标基本都高于能源行业整体水平，其中业务转型、数据要素相关指标领先优势略高。采掘业的多项关键指标相对偏低，尚有较大的提升空间。 <table><tr><td colspan="3">关键指标</td><td>能源</td><td>电力供应</td><td>发电</td><td>采掘</td></tr><tr><td rowspan="6">业务转型</td><td>设备层</td><td>智能设备设施互联的企业比例</td><td>29.2%</td><td>20.4%</td><td>33.5%</td><td>18.6%</td></tr><tr><td>车间层</td><td>生产作业现场数字化率</td><td>62.5%</td><td>89.4%</td><td>65.6%</td><td>30.0%</td></tr><tr><td rowspan="2">板块层</td><td>数字化场景普及率</td><td>20.9%</td><td>39.0%</td><td>23.0%</td><td>10.9%</td></tr><tr><td>核心业务AI深度应用普及率</td><td>3.7%</td><td>14.6%</td><td>3.8%</td><td>1.5%</td></tr><tr><td>企业层</td><td>全链条一体化敏捷响应普及率</td><td>12.4%</td><td>19.5%</td><td>14.9%</td><td>3.2%</td></tr><tr><td>产业链层</td><td>平台化业务模式创新普及率</td><td>3.3%</td><td>2.6%</td><td>3.9%</td><td>1.4%</td></tr><tr><td rowspan="4">数据要素</td><td>数据采集</td><td>实现数据自动采集的企业比例</td><td>36.9%</td><td>27.6%</td><td>41.7%</td><td>25.0%</td></tr><tr><td>数据集成共享</td><td>业务数据集成和共享普及率</td><td>14.1%</td><td>9.2%</td><td>17.7%</td><td>4.5%</td></tr><tr><td>数据分析应用</td><td>开展数字化建模企业比例</td><td>23.1%</td><td>22.4%</td><td>26.2%</td><td>13.7%</td></tr><tr><td>数据治理</td><td>企业数据治理体系建设普及率</td><td>34.9%</td><td>23.7%</td><td>41.3%</td><td>18.2%</td></tr><tr><td rowspan="2">技术基础</td><td>软件</td><td>构建企业级软件架构的企业比例</td><td>11.0%</td><td>9.2%</td><td>13.6%</td><td>3.3%</td></tr><tr><td>云平台</td><td>关键业务上云率</td><td>45.2%</td><td>63.4%</td><td>47.0%</td><td>34.6%</td></tr><tr><td rowspan="2">保障体系</td><td>数字人才</td><td>数字化人才占比</td><td>6.3%</td><td>6.4%</td><td>7.2%</td><td>5.3%</td></tr><tr><td>资金投入</td><td>数字化资金投入占比</td><td>1.8%</td><td>2.3%</td><td>1.8%</td><td>1.7%</td></tr></table> # 建筑指数 # 成熟度指数 建筑行业数字化转型成熟度指数 成熟度水平档次 建筑行业实现实质性数字化转型的 企业比例 场景现状 建筑行业数字场景 # 建筑指数 # 关键指标 建筑行业技术基础搭建、转型保障体系建设等相关指标，与全国平均水平的差距相对较小，说明行业在技术、人才、资金等方面已具备一定转型基础。但在数据要素应用、核心业务数字化转型等关键维度，该行业与制造业等先进行业的差距十分显著，尤其是实现数据自动采集的企业比例、开展数字化建模的企业比例、生产作业现场数字化率等关键指标，短板效应尤为突出。未来需聚焦数据领域痛点，通过建立统一数据标准、推广物联网采集技术、加强生产现场数字化改造等举措，补齐转型短板。 <table><tr><td colspan="3">关键指标</td><td>建筑</td></tr><tr><td rowspan="6">业务转型</td><td>设备层</td><td>智能设备设施互联的企业比例</td><td>24.1%</td></tr><tr><td>现场层</td><td>生产作业现场数字化率</td><td>33.3%</td></tr><tr><td rowspan="2">板块层</td><td>数字化场景普及率</td><td>18.3%</td></tr><tr><td>核心业务AI深度应用普及率</td><td>4.7%</td></tr><tr><td>企业层</td><td>全链条一体化敏捷响应普及率</td><td>8.6%</td></tr><tr><td>产业链层</td><td>平台化业务模式创新普及率</td><td>0.6%</td></tr><tr><td rowspan="4">数据要素</td><td>数据采集</td><td>实现数据自动采集的企业比例</td><td>26.9%</td></tr><tr><td>数据集成共享</td><td>业务数据集成和共享普及率</td><td>3.3%</td></tr><tr><td>数据分析应用</td><td>开展数字化建模企业比例</td><td>16.8%</td></tr><tr><td>数据治理</td><td>企业数据治理体系建设普及率</td><td>35.3%</td></tr><tr><td rowspan="2">技术基础</td><td>软件<