一、进展与现状
总体普及水平与规模
按“2025-9月”发布的报告，截至 2025 年 6 月，中国工业与信息化融合（两化融合）整体发展水平达到 65.0。大约 64.2% 的工业企业基本实现了全业务流程数字化。 新浪财经+1
77.4% 的工业企业已开展数字化改造，在江苏、安徽等 9 个省份这一比例超过 80%。 asmag.com.cn+1
市场规模方面，2024 年中国制造业数字化转型市场规模约为 1.55 万亿人民币，2025 年预计将达到 1.76 万亿元。未来五年预计年均增速约 14%。 中华网科技+1
关键环节与技术应用
在研发设计、生产制造等环节的数字化率较高，研发设计工具普及率约 83.5%，关键工序数控化率约 66.2%。 新浪财经
智能制造／工业云平台／供应链数字协同在加速推广。大厂／龙头企业在 MES、ERP 系统集成、设备联网监控、传感器、工业计算设备等硬件与软件结合的系统应用正在深化。 新浪财经+2中华网科技+2
AI + 大模型 的探索正在进入落地阶段，例如用于工艺设计优化、视觉检测、设备运维助手、知识问答等。虽然规模还未全面铺开，但试点和应用场景明显增多。 中国日报+2中华网科技+2
数字孪生技术被越来越多制造企业采纳，用于“虚拟工厂”／“虚拟生产线”的仿真／模拟／预测性维护／瓶颈识别等。 digitalchina.gov.cn+2福布斯中国+2
地域与行业分布特点
东部沿海省份（江苏、广东、山东、浙江等）表现领先，数字化程度更高，基础设施好，政策扶持强。中部省份如安徽也开始跃升。 新浪财经+1
离散制造业（如电子、3C、汽车零部件等）是数字化转型重点，需求端集中在生产制造管理和供应链环节。 未来智库+1
政策与制度支持
国家／地方政府的战略、指导政策持续发力：比如“智能制造”、“两化融合”、“制造业数字化转型实施指南”等。政策导向从试点、示范逐渐向规模化、系统化推进。 digitalchina.gov.cn+2asmag.com.cn+2
在 AI、安全、工业云平台、基础数据集建设等方面的投入与制度配套正在加强。 digitalchina.gov.cn+2中国日报+2
二、优势与成功要素
龙头企业带头作用明显：少数大型／技术能力强的制造企业（尤其国企／大私企）在数字孪生／AI／智能工厂方面已经达到国际示范水平，通过标杆效应拉动周边中小企业和供应链上下游。 新浪财经+1
技术融合能力增强：不仅仅是自动化硬件的投入，软件、数据、AI、大模型等在生产过程中的结合更紧密。软硬件融合、跨模块（生产—供应链—运营—质量）联动趋势明显。 中华网科技+1
应用场景日趋丰富：质量检测（视觉检查）、设备运维、生产线监控、供应链协同、能耗管理、安全监控等场景的应用覆盖面在扩大。数字孪生／虚拟仿真有助于提前发现问题、优化布局。 中国互联网研究院+2digitalchina.gov.cn+2
三、挑战与制约因素
中小企业转型难度大
相比龙头企业和资本雄厚的大企业，中小制造企业在资金、技术、人才、组织管理能力上还存在明显不足。数字化投入回报周期长，对中小企业的压力更大。政策扶持虽有，但实际落地与可持续性存在差距。 digitalchina.gov.cn+1
技术标准／互操作性问题
不同行业／不同系统之间标准不统一，数据接口、协议、平台兼容性差。导致系统集成、跨企业协同难度较高。
AI、大模型应用中可解释性、安全性、可靠性还不够成熟，制造业对这些方面的要求非常高，出错成本大。 digitalchina.gov.cn+1
基础设施与数据基础差异
虽然部分地区网络、云平台、工业互联网基础较好，但很多制造企业特别在偏远或中西部地区，仍然面临带宽、边缘计算、电力／稳定性、工业网络环境等基础设施瓶颈。
数据质量、数据收集、传感器部署、实时监控等环节的不成熟，使得很多企业虽有系统但数据不精准、不完整，难以支撑更高级的 AI /孪生 /预测性功能。
组织＋文化变革阻力
企业内部组织流程、员工技能、变革管理能力尚需提升。数字化不仅仅是技术问题，更是业务流程、人员职责、决策模式的重塑。很多企业在变革中“上云”“买设备”容易，但真正全流程、端到端重构的难度很大。
风险控制意识（网络安全、数据隐私、知识产权等）尚未普遍深入到具体应用中。
投资回报与经济环境不确定性
转型先期成本大，包括设备、软件、培训、组织调整等。特别是在经济压力、国际形势／供应链波动大的情况下，企业在投入数字化上会更加谨慎。
监管政策、补贴／税收支持等，也可能因地域／行业不同而差异大。
IV、未来趋势与方向
“精益数字化”升级
从过去“数字覆盖／工具导入”阶段，迈向“精益+数字化”的深度融合，强调效率、质量、资源利用 (能源、水、材料) 的最大化与最优化。报告中就有“精益数字化发展报告”针对装备升级、供应链、生产方式变革等关键环节进行专门调研。 中国新闻网数字孪生与智能体 /大模型深度应用
数字孪生从模拟与预测向动态／过程孪生 /全生产要素映射发展（包括机器状态、工艺参数、物料、环境等）。 Istis+1
智能体（agent）和大模型在设计、运维、质量管控等环节中的角色将越来越重要。长期来看，这些技术将变得更加常态化。 中国日报+2中华网科技+2
供应链与产业链协同数字化
区域或行业内企业之间、上下游之间的数据与流程协同将成为重点，包括云平台／工业互联网平台的扩展以连接更多节点。 asmag.com.cn+1
跨企业／跨地域的协作能够带来规模效应与成本效应，也利于应对外部环境风险（例如供应链中断、原材料波动等）。
绿色与可持续性结合
在“碳中和”“碳达峰”的国家战略背景下，制造业数字化将更多聚焦于能耗优化、废物减少、排放监控等方面，通过数字化手段实现绿色制造。
数字孪生与智能控制（AI 优化生产节奏与资源使用）在这一块将大有作用。
政策 + 标准体系完善 &中小企业支持加强
国家与地方政策会更加明确分类施策，针对中小企业、区域经济相对后发的地区提供更多支持（财政／补贴／技术服务／人才培训等）。
在技术标准、互操作性、安全规范、数据治理等方面，制度和标准体系将加快建立与落地，以降低跨系统／跨企业合作成本与风险。
