2025 年，我国制造业数字化转型在场景建设、技术融合、数据应用、AI 落地和生态构建等领域稳步突破，为产业高质量发展筑牢基础。展望 2026 年，制造业基础稳、潜能大的优势持续释放，面对复杂内外部环境和多元化转型需求，数字化场景培育、成效评估、智能技术赋能和生态构建成为核心任务，数字化转型将正式成为制造业从大到强的核心引擎。本文结合 2025 年发展成效，对 2026 年制造业数字化转型形势作出基本判断，梳理当前面临的核心问题，并提出针对性对策建议。
一、2026 年制造业数字化转型形势基本判断
2026 年，我国制造业数字化转型将告别粗放式推进阶段，迈入精准化、全域化、价值化、规模化、生态化的深度发展期，在场景、设施、数据、AI、要素链接五大维度实现系统性升级。
（一）场景驱动精准深化：从 “大水漫灌” 到 “精准滴灌”
2025 年，制造业数字化转型聚焦价值创造场景，工信部《场景化、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，超 1 万个 “小快轻准” 解决方案降低中小企业转型门槛。2026 年，转型将进一步向纵深推进，立足行业特性与企业实际痛点开展场景挖掘培育，推动行业知识图谱与转型路径图谱深度融合，形成 “一业一策”“一企一策” 精准赋能机制。围绕智能制造、工业智能、服务型制造等核心场景，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，让数字化场景真正贴合生产经营实际，创造可感知的价值。
（二）智能设施全面升级：从单点突破到全要素智能化
2025 年，我国已建成全球规模最大的网络基础设施，5G 基站达 459.8 万个，“5G + 工业互联网” 项目超 2 万个；建成 3 万余家基础级、1200 余家先进级、230 余家卓越级智能工厂，全球 “灯塔工厂” 占比 45%，2400 余个制造业中试平台、33 家国家级制造业创新中心为新质生产力发展提供支撑。2026 年，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。工业网络全互联、算力资源全域调度、异构设备统一接入成为常态，5G-A、TSN 等技术深度融入生产核心环节；高端数控系统、智能传感与执行单元等关键部件加速攻关和规模化应用，实现 “云边端” 协同算力一体化布局，筑牢全要素智能化的底层支撑。
（三）数据要素价值跃升：从信息工具到核心资产
2025 年，工业数据要素应用加速落地，全国近 230 家省市级数促中心覆盖 18 个省份，建成超 3.5 万个高质量数据集、总体量超 400PB；8000 余家企业通过 DCMM 认证，可信数据空间试点覆盖汽车、装备制造等重点领域。2026 年，数据要素将成为重构制造业价值链的核心抓手，资产化进程全面提速：数据确权、评估、入表流程更加规范，工业数据空间、数据交易所为数据共享流通提供渠道，标准化、模块化工业数据产品大量涌现，数据资产金融创新逐步探索。同时，多维数据融合分析技术日趋成熟，工业数据全面赋能产品设计、生产工艺优化、设备运维全流程，推动虚拟调试、预测维护等环节向智能化升级，实现数据驱动决策的精准化。
（四）人工智能加速赋能：从实验场景到规模化落地
2025 年，人工智能全面渗透制造业研发设计、生产制造、营销服务等全环节，工业大模型、智能体加快应用，611 家生成式人工智能完成备案，中国工业企业应用大模型及智能体的比例从 2024 年 9.6% 提升至 47.5%。2026 年，AI 将实现从试点探索到规模化落地的跨越，成为制造业要素配置优化的核心动力：行业大模型向垂直领域深度渗透，工业智能体加速崛起，工业设备从被动工具进化为具身智能体，人机关系从主从控制转向双向协同；生产方法迎来算法革命，知识传承从传统 “师徒制” 转向可复用的大模型资产；通用大模型、行业大模型与工业智能体的应用场景持续拓展，助力中国制造抢占新工业革命制高点。
（五）要素链接更为广泛：从链式配套到网状共生
2025 年，工业互联网平台的数字纽带作用凸显，超 340 家具有影响力的平台实现工业设备连接数超 1 亿台（套），全国累计 400 万家次企业上云上平台，平台应用覆盖 49 个国民经济大类、41 个工业大类和 185 个工业中类，初步形成开放互通的价值网络。2026 年，智能融通向更深层次演进，工业互联网平台成为万物互联的智能底座：自主可控的标识解析体系全面建成，开源开放生态与标准化模式在重点领域规模应用；平台链接范围持续扩大，纳入产业链更多要素和主体，实现全要素扩张；跨区域、跨领域合作深化，产业集群生态不断涌现，形成大中小企业融通、上下游协同的网状共生格局，为转型注入强劲生态合力。
二、制造业数字化转型当前需要关注的核心问题
尽管转型取得显著成效，但当前制造业数字化转型仍面临多重瓶颈，部分问题成为制约转型向纵深推进的关键障碍，亟需高度重视并破解。
（一）投入产出难以量化，企业转型动力不足
数字化转型存在成本显性、收益隐性、周期漫长的特点，让众多企业尤其是中小企业陷入 “不敢转、不愿转” 的困境。一是初始投入规模大，覆盖硬件改造、软件采购、系统集成、人才培训等多方面，持续占用企业现金流；二是效益体现间接模糊，流程再造、质量提升等核心价值多为 “软性” 收益，无法通过传统投资回报率模型精准量化；三是价值回报周期长，转型成效需要生产、管理、营销多环节协同优化才能显现，远长于一般技术改造项目，容易动摇企业转型的战略决心。
（二）核心技术存在短板，安全风险隐患突出
一方面，关键技术自主可控能力不足，高端工业软件市场被国外厂商主导，工业网络协议、高端芯片等底层技术对外依赖度较高，制约转型的自主性和可持续性；另一方面，安全风险随转型进程不断攀升，工业互联网平台规模化部署和 “云 - 边 - 端” 架构普及，让原本封闭的工业控制系统逐步开放，系统复杂度提升、安全边界扩大，网络攻击、数据窃取或篡改的风险大幅增加。一旦生产控制系统遭遇攻击，可能引发工艺参数篡改、生产线停摆，甚至设备物理损坏，直接威胁企业连续生产和运营安全。
（三）人工智能应用不足，难以融入核心业务
人工智能虽被定位为转型核心驱动力，但目前仍多停留在探索试点阶段，MIT 报告显示 95% 的组织在生成式人工智能上未获得回报，仅 5% 的解决方案成功落地生产。核心症结在于两大障碍：一是数据基础薄弱，工业现场数据普遍存在噪声大、格式不统一、样本缺失等问题，无法满足人工智能模型训练所需的高质量、规范化标注数据要求；二是人机协同信任缺失，人工智能决策过程不透明、推理逻辑难以解释，一线工艺工程师对其决策结果持谨慎甚至排斥态度，导致 AI 技术难以真正融入生产核心业务。
（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是长期制约数据要素价值释放的关键问题，主要体现为 “内外两层孤岛”：一是企业内部小孤岛，部分企业各部门信息系统技术架构、通信协议各异，缺乏统一的数据标准和全流程数据治理体系，数据独立存储，新旧系统衔接、OT 与 IT 平台融合难度大，无法开展有效的全局整合和关联分析；二是企业外部大孤岛，部分企业积累了海量工业数据和知识，但与产业链上下游主体间数据互认能力弱、互通性不足，加之信任缺失、缺乏有效的融通机制和技术能力，形成数据 “大烟囱”，导致跨企业、跨产业链的数据价值无法有效挖掘。
（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，而非单纯的技术引进与叠加，但当前 “技术业务两张皮” 现象仍普遍存在。一方面，技术供给方过分追求技术前沿性，未能精准把握企业降本、增效、提质等核心业务痛点，导致解决方案与实际需求脱节；另一方面，企业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，造成供需错位。此外，组织变革和流程再造滞后于技术部署，先进技术系统被套用在旧有管理体系中，陷入 “旧瓶装新酒” 的困境，难以发挥技术应有的价值，阻碍转型项目的落地与规模化推广。
三、推动制造业数字化转型向纵深推进的对策建议
针对当前制造业数字化转型的发展趋势和核心问题，2026 年需聚焦精准对接、价值量化、技术攻坚、AI 赋能、生态构建五大核心方向，采取针对性措施，破除转型瓶颈，推动数字化转型真正成为制造业高质量发展的核心引擎。
（一）聚焦场景绘制转型路线图，提升供需对接效率
以工信部《参考指引》为基础，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，明确各领域数字化攻关的重点工作路径。进一步扩大图谱清单覆盖范围，纳入更多重点行业和典型应用场景，提升图谱的精细化、标准化程度，为企业转型提供清晰指引。体系化培育面向场景的解决方案，常态化征集重点行业转型需求和优秀实践案例，加快构建转型服务商资源池，实现需求与供给的精准匹配。聚焦智能制造、服务型制造等核心场景，开展数字化转型供需对接、案例研讨等活动，推动与中小企业数字化转型试点城市、大规模设备更新等工作的有机结合，促进成功实践的跨行业、跨产业链输出和推广。
（二）深化转型效益评估，动态优化重点方向
构建制造业数字化转型一体化评估体系，打通现有各类评估体系间的映射与换算关系，为政府、企业、服务商搭建统一的评估对话框架，实现评估数据的有效汇聚和共享，降低企业评估诊断成本。加快建立以投入产出为核心的综合评价模型，科学设定可量化、可考核、可评价的关键绩效指标（KPI），将流程效率、产品质量、能耗降低、市场响应速度等 “软性” 收益转化为可测算的经济指标，精准量化转型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，让企业快速获得转型收益，增强持续推进转型的信心与动力，形成 “以收益促投入、以投入推升级” 的良性循环。
（三）强化关键技术攻关，筑牢安全发展基座
实施制造业数字化转型关键技术攻关计划，聚焦高端工业软件、工业控制芯片、实时工业网络等核心领域，组织龙头企业、高校、科研院所开展联合攻关，突破技术瓶颈。开发一批通用型、低成本的数字化转型工具，围绕数据采集、边缘计算、系统集成等共性需求，推出标准化、模块化的解决方案，降低中小企业技术应用门槛。支持组建工业技术软件化开源社区，共享基础算法和组件，打通技术研发、中试验证、产业化应用的全链条。同步完善工业信息安全保障体系，加快研发工业控制系统安全防护、数据加密等技术产品，开展安全风险评估和应急演练，筑牢数字化转型的安全屏障。
（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，构建覆盖重点行业的工业知识图谱，为 AI 模型训练提供高质量知识支撑。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、高质量数据集、通用工具链，降低 AI 技术的开发和应用成本。发展工业垂类模型，聚焦研发设计、生产制造、设备运维等核心场景，构建 “大模型理解任务、小模型精准执行” 的协同体系，推动 AI 技术从辅助性应用向核心业务融入。深化工业智能体产品培育和应用推广，打造面向生产线、车间、工厂的群体智能解决方案，实现 AI 技术从单点应用到全流程、全场景赋能的转变，推动生产方式向智能化、柔性化升级。
（五）推动多层次融通发展，构建开放协同新生态
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、AI 模型应用等关键标准，为数据要素流通、系统互联互通、技术协同应用提供制度保障。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，带动上下游中小企业开展协同设计、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。加快构建 “产学研用金” 协同创新体系，推动高校、科研院所与企业共建联合实验室、中试基地，促进科技成果向现实生产力转化；引导金融机构开发数字化转型专项贷款、融资租赁、保险等金融产品，为企业转型提供多元化资金支持。持续完善自主可控的标识解析体系和工业互联网平台体系，推动跨区域、跨领域的平台互联互通，实现数据、资源、能力的按需流动和高效配置，打造网状共生、开放协同的数字化转型生态。