摘 要:推进制造业数字化转型升级，加快实现中国制造向中国智造迈进，是数字经济和实体经济融合发展的重要内容，也是建设现代化产业体系、实现高质量发展的内在要求。现阶段，我国推进制造业数字化转型升级取得明显成效，但也存在一些困难与挑战，主要集中在关键核心技术驱动、基础设施支撑、服务体系保障、高质量要素赋能等方面。加快推进企业数字化转型，进而实现制造业智能化升级，需要从政府顶层设计到市场推动，从技术驱动到要素赋能等多个层面协同推进。
关键词:数字化转型升级 中国制造 中国智造
【中图分类号】F124 【文献标识码】A
制造业是国民经济的重要支柱。党的二十大报告明确提出，要建设制造强国。2025年5月19日，习近平总书记在河南考察时，深刻指出发展制造业的重要意义：“制造业是国民经济的重要支柱，推进中国式现代化必须保持制造业合理比重。”[1]当今世界正处于第四次工业革命快速发展的历史进程中，这次新工业革命以大数据、云计算、人工智能等新一代数字化、智能化技术快速发展和广泛应用为主要特征，正在引发制造业发展模式、动力、发展效率的深刻变革。为此，要遵循习近平总书记的重要指示要求：“推动数字经济和实体经济融合发展，把握数字化、网络化、智能化方向，推动制造业、服务业、农业等产业数字化，利用互联网新技术对传统产业进行全方位、全链条的改造”。[2]推动制造业企业数字化转型，加快实现中国制造向中国智造的转变，是数字经济和实体经济融合发展的重要内容，也是建设现代化产业体系、实现高质量发展的内在要求。
制造业数字化转型升级的基本内涵与逻辑
当前，以人工智能为代表的新一代信息技术正在与制造业实现深度融合，助推制造业数字化、智能化转型升级，促进智能制造快速发展，并带来制造业生产方式、业务流程、组织结构、运行模式等深刻变革。这一过程是在制造业企业数字化转型升级基础上，通过使用大数据、人机混合增强智能、群体智能、跨媒体智能、自主智能等新一代人工智能技术，重构产品、制造、服务等产品全生命周期的各环节，从而变革传统制造模式，催生新技术、新业态、新模式，实现制造业生产效率和竞争力的提升。
在数字化、智能化时代，制造业转型升级大致遵循从制造业数字化、网络化到智能化转型升级的逻辑和进程，经历从数字化制造到数字化网络化制造，再进一步发展为高水平智能制造的过程[3]。数字化制造是指通过数字技术（如大数据、人工智能、工业互联网等）对研发、生产、管理、供应链等制造业全价值链进行深度改造，实现数据驱动的业务优化和模式创新的过程。其核心是将物理制造系统与数字技术深度融合，构建数字化制造系统。在数字化制造基础上，借助互联网、物联网进一步实现机器与机器之间、机器与人之间的互联互通，制造模式进一步发展为数字化网络化制造。在数字化网络化制造基础上，进一步融入具有自我感知、自我学习、自我决策的专用以及通用人工智能技术，实现人工智能与制造业在生产、服务、产品及整个业务流程和环节的深度融合，由此推动制造业智能化升级，形成高水平智能制造新模式。
智能制造已成为第四次工业革命的核心技术，是实现制造业创新发展的主要技术路径，也是制造业高质量发展的核心驱动力。新时代新征程加快推进新型工业化，建设制造强国，必须将智能制造作为主攻方向，加快实现制造业数字化、智能化转型升级。
现阶段我国制造业数字化转型成效与挑战
近年来，我国政府高度重视制造业数字化转型升级。2023年12月，工业和信息化部等八部门《关于加快传统制造业转型升级的指导意见》，提出要“坚持创新驱动发展，加快迈向价值链中高端”“加快数字技术赋能，全面推动智能制造”“推进产业融合互促，加速培育新业态新模式”。2024年5月，国务院常务会议审议通过《制造业数字化转型行动方案》，其中，特别提出要支持中小企业转型，通过优化公共服务平台和构建长效机制助力中小企业转型。同年12月，工业和信息化部、国务院国有资产监督管理委员会、中华全国工商业联合会联合印发《制造业企业数字化转型实施指南》，明确要以企业发展实际为出发点，深化新一代信息技术融合应用，加快产业模式和企业组织形态变革，提升企业核心竞争力，促进形成新质生产力。此外，2024年财政部、工业和信息化部组织开展制造业新型技术改造城市试点工作，支持城市采用“点”上开展数字化智能化改造示范、“线”上开展产业链供应链数字化协同改造示范、“面”上开展产业集群及科技产业园区数字化绿色化改造示范，加快数智技术、绿色技术以及创新产品推广应用。
企业数字化转型有力推动了制造业智能化升级和智能制造发展。2024年10月，世界经济论坛公布最新一批“灯塔工厂”名单，全球共有22家创新制造企业入选，其中来自中国的工厂有13家，占比接近60%，创下历史新高。至此，中国“灯塔工厂”总数已达72家，占全球总数的42%，居全球首位。[4]“灯塔工厂”被誉为“世界上最先进的工厂”，代表着智能制造发展的全球最高水平，是制造业中最先进、最智能、最绿色的工厂代表。我国入选世界“灯塔工厂”数量的增多，直观表明我国制造业数字化、智能化转型升级和智能制造发展取得明显成效。从运营成本降幅、生产效率提升、维护成本降幅、综合成本降幅、产量增幅等制造业主要经营指标看，智能制造企业表现出明显优势。
此外，近年来人工智能大模型在垂直行业落地应用为制造业数字化智能化转型和智能制造发展提供新的动力和方向。通过智能算法与大数据分析技术的支持，智能工厂能够自我优化生产过程，提前检测出潜在的故障点，改善供应链管理，提高产品品质，并且在降低成本的同时，甚至能够实现自我维护。
同时应看到，尽管我国制造业企业数字化转型取得明显成效，但也面临着一定的困难和挑战，主要集中在关键核心技术驱动、基础设施支撑、服务体系保障、高质量要素赋能等方面。且相比来说，中小企业数字化面临的困难和挑战更大，由此导致数字化转型过程中较突出的“不想转、不会转、不敢转”现象。具体表现在：
一是与大企业相比，中小企业进行数字化转型的专业能力弱，转型所需要的资金、技术、人才匮乏。缺乏明确的转型方向和技术人才，难以找到符合自身需求的服务商。二是中小企业自动化、信息化基础水平与大企业相比存在明显差距，数字化转型基础相对薄弱，转型成本高昂。有调研数据显示，程度稍深的数字化改造项目均价在150万元左右，这大大超出中小企业承受能力[5]。三是受近年国内外经济发展环境制约，中小企业生存压力较大，因此在绝大多数数字化转型中，企业更关注数字化转型项目的直接财务回报，投资意愿不高。对数字化转型的价值认识不足，担心投入产出比和风险。另外，数字化转型过程中，在数据采集、存储和应用方面存在一定安全风险，企业担心数据泄露，也降低了进行数字化转型的积极性。四是从示范推广角度，中小企业行业门类分布广，转型需求差异大，数字化转型的场景、范围和方式存在较大差异，给转型示范和经验推广带来较大困难。
加快推进制造业数字化转型升级的思路及对策
我国具有实现制造业数字化转型的明显优势，主要表现在：我国拥有完整的制造业体系、丰富的技术应用场景，具有从终端产品、零部件、原材料到相关配套设备的完备产业链，以及数字化、智能化技术的快速创新迭代，有力促进了企业数字化、智能化转型升级和创新发展。同时也应清醒地认识到，制造业数字化、智能化转型是一个较为复杂的系统性工程，涉及企业发展理念、组织结构、生产模式等全方位变革，对企业的资金、人力、技术、管理等具有较高的要求，尤其对于中小企业来说，其在以上方面存在明显劣势。加快推进企业数字化转型，进而实现制造业智能化升级，需要从政府顶层设计到市场推动，从技术驱动到要素赋能等多个层面协同推进。
因企制宜推动数字化转型
不同企业的数字化基础、技术水平及资源要素条件等都存在一定差别，应根据不同企业特点及条件区别推进数字化转型。对于大型企业，一方面，自身实现全流程、全场景、全链条的数字化转型，另一方面，充分发挥在数字化转型中的引领带动作用，带动行业上下游企业共同实现数字化转型。鼓励大企业面向行业或产业集群打造工业互联网平台，开发标准化、模块化、解耦化的数字化转型工具，构建贯通工具链、数据链、模型链的数字底座。借助于工业互联网平台，有效提升数据采集、知识沉淀、业务打通、生态搭建等方面的能力。
中小企业是我国制造业数字化转型的重点。其中的专精特新“小巨人”企业，技术条件较好，应围绕产品数字孪生、设计制造一体化、个性化定制等较为复杂的数字化转型场景加强系统化集成升级，进一步提升这类中小企业的核心竞争力。对于其他中小企业，应坚持问题导向，围绕企业经营遇到的问题，加强重点数字化应用场景的深度打造。推动大量小微企业开展普惠性上云上平台，增强其用数赋智能力，将相关业务系统迁移到云端，充分利用工业互联网平台的云化研发设计、生产管理和运营优化等服务，并强化与龙头企业的数字化标准兼容、信息共享和业务协同，深度嵌入大企业主导的产业链供应链。
强化数字化转型的技术支撑
制造业企业数字化转型及智能化升级，离不开技术体系的动力驱动。首先要强化关键核心技术创新。关键核心技术是推进制造业数字化转型的根本保障。目前我国制造业技术创新方面存在的突出短板是核心基础零部件、先进基础工艺、关键基础材料、产业技术基础等“四基”能力薄弱，在工业软件、智能传感器等领域短板弱项较为明显。为此，要集中优势资源在芯片、工业软件等“卡脖子”领域重点发力，加快实现关键核心技术自主可控。同时，充分发挥现有国家重点实验室及工程技术中心的作用，基于企业数字化、智能化转型升级的要求，新建一批智能制造国家创新中心和产业共性关键技术研发应用基地，进一步完善制造业创新生态。落实好习近平总书记在二十届中央政治局第二十次集体学习时提出的：“要推动人工智能科技创新与产业创新深度融合，构建企业主导的产学研用协同创新体系，助力传统产业改造升级，开辟战略性新兴产业和未来产业发展新赛道。统筹推进算力基础设施建设，深化数据资源开发利用和开放共享。”[6]
制造业数字化转型和智能化升级的过程，是数智化技术与制造技术融合程度不断加深、协同效能不断强化的过程。随着人工智能技术的快速发展，人工智能大模型的应用越来越广泛，驱动数智技术与制造技术进一步深度融合，并引发制造业工具体系发生根本变革，使低成本轻量化数字化转型趋势变得越来越明显。云计算、低代码技术等广泛应用，大大降低了工业软件的开发部署难度。借助于工业互联网平台的云化订阅模式有利于显著降低数字化应用的采购成本，为中小企业推进数字化转型提供有力支持。借助于新型数智化技术，还能使较为复杂、昂贵的数字化转型解决方案更加简易化、轻量化、低成本化，更加适配中小企业数字化转型需求。通过大力推进以人工智能大模型为代表的数智化技术的创新、应用，可为中小企业量身定制更为专业化和低成本的数字化服务，加快推进制造业数字化转型和智能化升级。
强化数字化转型的服务体系保障和基础设施支撑
加快培育一批深耕行业的专业软件开发商、自动化集成商和平台服务商，孵化培育一批提供数据确权、流通交易、收益分配、安全治理等服务的数据商和第三方专业服务机构。培育一批既懂行业又懂数字化的服务商，在全国范围内遴选一批综合型、行业型、场景型服务商，打造服务商资源池。鼓励数字化转型服务商与行业龙头企业协作，共同打造标准化、低成本、可复用的高质量数字化转型解决方案。以现有科技创新中心、公共服务平台等为依托，打造建设一批制造业数字化转型服务载体，构建线上线下协同、行业全链条转型服务贯通的数字化转型服务体系。通过服务体系广泛汇聚技术、数据、金融、人才等转型要素资源，在数据共享、人才培训、供需对接等方面提供服务支持，不断提升中小企业转型成功率。引导服务商探索统一数据接口标准建设，提升“小快轻准”产品和解决方案的跨平台互操作能力，提升数据互联互通和软硬件系统兼容适配能力，提高产品易用性和二次开发便捷性，防范生态壁垒和数据孤岛。对广大中小企业，加快培育“小快轻准”产品和解决方案，量身定制专业化、低成本产品和服务，解决中小企业转不起、转不好的难题。强化数字化转型的基础支撑，加快工业互联网、5G、大数据中心、智能算力网络等新型基础设施建设，破除数据壁垒，打通信息孤岛。重点构建开放共享、富有弹性的工业互联网生态，加快建立统一开放的工业互联网标识解析体系，完善相关标准规范，推动不同系统、平台、终端互联互通，形成国家统一的数字空间[7]。
强化链式协同转型和园区集群共生性转型
现实中，信息孤岛和协同效率低下等问题是制约中小企业数字化转型的一个突出因素。为此，应借助于产业链供应链优势实现链式协同转型。由产业链供应链链主企业或者生态主导型企业及平台型企业对中小企业提供行业共性解决方案，开放共享技术、资金、人才、服务等资源要素，为中小企业数字化转型赋能提供支持，带动产业链上下游中小微企业协同开展数字化改造，实现大中小企业融通协同转型格局。借助于工业互联网平台载体的支撑作用，通过上下游企业协同数字化转型，将显著提升产业链供应链上的资源配置效率。产业园区或集群内的中小企业因地理位置相近，天然具备较为相似的资源、经营模式和商业理念，便于在数字化转型中交流转型经验、获取公共服务资源，实现协同转型。目前，很多产业集群正通过共建共享数字化基础设施等创新方式，引领大量中小企业稳步推进数字化转型。可为集群量身定制一站式标识解析基础软硬件协同开放平台，将原本孤立分散的设备与系统紧密连接在一起，实现数据的共享与流通。通过线上线下协同发展，有效解决集群企业在数字化转型过程中遇到的认知理念、技术和人才等方面的问题，为集群内的企业实现共生性数字化转型提供全方位支持。在促进企业数字化转型过程中，同时变革企业组织结构，创新管理模式，促进企业管理架构从科层制转向网络化、扁平化、开放化的柔性组织体系。创新管理方式，实施基于实时数据的动态管理、透明管理和系统化管理。进一步围绕用户个性需求，构建面向质量追溯、设备健康管理、产品增值服务等的服务化体系，发展服务型制造新模式，将企业数字化转型与服务化发展有机结合起来，培育新的高附加值业务增长点。
强化数字化转型的人才支撑
加强培养既熟悉制造业务、又熟悉数字化业务的复合型人才。对转型企业的在岗人员、拟从事数字技术工作的专业人员，参照全国专业技术人员新职业培训教程，采取线上线下相结合的方式，分职业、分方向、分等级紧贴企业数字化发展需要，开展订单、定制、定向培训。培养数以千万计的掌握制造技术，熟悉数字化、网络化、智能化技术，精通智能制造技术，具备实战能力，善于解决工程问题的智能制造高技术人才，特别是培养一大批知识先进、技术精湛的能工巧匠和大批高质量制造业数字化、智能化管理人才[8]。大力推进产教融合，鼓励支持有条件的学校加快建设工业数字化、智能制造、大数据科学与技术等“新工科”专业，通过引校进企、引企驻校、校企一体等方式鼓励企业与学校共建实训基地、产业技术实验室、中试和工程化基地，相关部门可通过购买服务、减免税收等方式支持引导企业直接接收学生实习实训。
推动场景驱动的数字化转型升级
场景是制造业数字化转型的“最小可行单元”，通过分类、示范、协同、评估等策略，可将复杂转型问题转化为可操作的解决方案。要进一步推进场景驱动的企业数字化转型，强化场景与技术、生态、政策的深度融合，更有效地推动制造业数字化、智能化转型升级。按照制造业全生命周期，分别划分研发设计、生产制造、运维服务、经营管理、供应链管理、跨环节协同等核心场景，针对不同环节场景数字化转型要点、痛点设计解决方案。基于具体行业特点绘制数字化转型场景图谱，明确场景间的关联性；同步梳理数据要素、知识模型、工具软件、人才技能四类支撑要素清单，为企业提供数字化转型具体路径参考。打造标杆场景，示范引领数字化转型。通过遴选典型应用场景（如“灯塔工厂”“数智工厂”），形成可借鉴、可复制、可推广的数字化转型解决方案。促进场景协同与生态构建，实现跨环节场景联动。通过数据集成和模型互认，打通研发、生产、供应链等环节的数字主线，实现从客户需求到生产的全流程优化。以龙头企业为核心，通过场景应用带动上下游协同。培育标准化、低成本的场景化工具包（如SaaS化生产管理软件、模块化设备联网方案），降低中小企业数字化转型门槛。
注释略
【本文作者为南开大学产业经济研究所所长、教授】
责编：李 懿／美编：王嘉骐