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报告摘要

2026年我国制造业数字化转型发展形势展望总结

核心内容概述

2026年，我国制造业数字化转型将进入深水区，重点围绕场景图谱构建、智能技术融合、数据要素资产化和生态协同展开。转型将从“大水漫灌”转向“精准滴灌”，推动制造业向智能化、融合化方向发展，成为实现高质量发展的核心引擎。

主要观点与关键信息

一、2026年发展形势基本判断

场景驱动深化：
- 聚焦能直接满足业务需求、创造显著价值的特定场景。
- 工信部发布《场化、图谱化推进重点行业数字化转型的参考指引（2025版）》，覆盖14个重点行业。
- 培育“小快轻准”解决方案超1万个，降低中小企业转型门槛。
智能设施全面升级：
- 我国已建成全球领先的网络基础设施，5G基站达459.8万个，“5G+工业互联网”项目超2万个。
- 智能工厂数量达3万余家，其中先进级1200余家、卓越级230余家。
- 2026年将实现从单点突破到体系化推进的升级，推动全域集成和“云边端”协同。
数据要素价值跃升：
- 数据正成为制造业的核心资产，推动价值链重构。
- 截至2025年6月，全国建成高质量数据集超3.5万个，总体量超400PB。
- 数据确权、评估、入表流程逐步规范，数据资产化和金融创新起步。
人工智能加速赋能：
- 人工智能在研发设计、生产制造、供应链管理等环节加速渗透。
- 2025年工业企业应用大模型及智能体比例达47.5%，工业智能体将重塑要素配置模式。
- 生成式人工智能备案数量达611家，其中京、粤、沪占比达61%。
要素链接更为广泛：
- 工业互联网平台链接服务能力增强，连接设备超1亿台（套）。
- 2026年将推动平台成为万物互联的智能底座，实现全要素扩张与网状共生。

二、需要关注的问题

投入产出难量化：
- 初始投入大，涵盖硬件、软件、系统集成与人才培训。
- 效益体现间接，回报周期长，中小企业面临转型动力不足问题。
核心技术存在短板：
- 高端工业软件、工业控制芯片等仍依赖国外。
- 安全风险上升，工业控制系统开放带来潜在攻击隐患。
人工智能应用不足：
- 多处于探索和试点阶段，仅5%的解决方案成功投入生产。
- 工业数据质量差、格式不一，且存在人机协同信任障碍。
系统融通不畅：
- 企业内部存在数据孤岛，部门间系统不兼容，OT与IT融合难度大。
- 企业与外部主体间存在“大烟囱”现象，数据互通性差，缺乏有效机制。
技术与业务协同不足：
- 技术与业务脱节，转型项目落地难。
- 技术供给方与需求方存在供需错位，组织变革滞后影响转型效果。

三、对策建议

聚焦场景绘制转型路线图：
- 分行业、分产业链梳理要素清单，明确转型路径。
- 扩大图谱清单范围，提升标准化、精细化程度。
- 构建转型服务商资源池，推动成功案例输出与推广。
深化转型效益评估：
- 建立一体化评估体系，打通不同评估体系间的映射关系。
- 明确可量化、可考核的绩效指标，引导企业优先部署见效快、集成度低的解决方案。
强化关键技术攻关：
- 组织实施工业软件、控制芯片、实时网络等关键环节攻关计划。
- 推动建立工业技术软件化开源社区，共享基础算法与组件，突破核心技术瓶颈。
深化人工智能融合创新：
- 推动人工智能与工业机理模型、专家知识深度融合，构建工业知识图谱。
- 发展行业垂类模型，构建大模型理解任务与小模型精准执行的协同体系。
- 培育工业智能体产品，实现从单点应用到全流程赋能转变。
推动多层次融通发展：
- 完善数字化转型标准体系，制定数据分类分级、系统接口互通等关键标准。
- 深化产业链协同，支持链主企业构建开放平台，带动中小企业发展。
- 构建“产学研用金”协同创新体系，促进资源高效配置与成果转化。

总结

2026年，我国制造业数字化转型将更加注重场景精准化、智能融合化、数据资产化和生态协同化。尽管面临投入产出难衡量、核心技术薄弱、AI应用深度不足、系统互联不畅及技术与业务脱节等挑战，但通过聚焦场景、强化评估、技术攻关、AI赋能和生态构建，制造业有望实现由大到强的全面跃升，为高质量发展注入新动能。

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