制造业数字化转型向规模化演进

　　专家表示，针对企业数字化转型存在的标准不一、复合型人才缺乏、服务商能力参差不齐等问题，《指南》有助于完善政策引导、标准规范、资金支持、人才培养等支持保障，引导数字化要素向制造业企业集聚，形成转型推进合力。

 

　　重点解决不会转问题

 

　　当前，我国制造业数字化转型正由概念普及向规模化推广演进，企业“不愿转”问题初步解决，但大部分企业仍面临转型需求不明确、转型路径不清晰、转型解决方案不成熟等问题，“不会转”成为关键堵点卡点。

 

　　赛智产业研究院院长赵刚分析，“不会转“是由数字化转型的复杂性所决定的。数字化转型是一个数据驱动的业务转型过程，很多企业不知道如何利用数字技术实现设计、制造、供应链、管理等多个场景的业务创新解决痛点难点问题。数字化转型是一个持续迭代的系统过程，而很多企业习惯于直接购买技术解决方案，不擅长按照规划、实施、评估和迭代优化的路径持续改进转型成效。数字化转型是数字技术创新应用的过程，很多企业对人工智能、大数据、区块链等新技术解决方案不熟悉，不知道该如何将这些技术进行集成，发挥技术应用效能。

 

　　工业和信息化部信息技术发展司相关负责人介绍，针对企业数字化基础薄弱、缺乏系统化战略规划能力等问题，《指南》引导企业制定数字化转型规划，明确转型方向和目标，由点及面、由浅及深、由易及难分步推进数字化转型；针对转型场景复杂多样、企业难以形成转型全局洞察能力的问题，《指南》聚焦需求侧共性问题找准转型切入点，分行业构建体系化的数字化转型场景图谱，培育功能完备的通用工具产品，以场景转型之“和”形成企业整体转型之“解”。

 

　　赵刚认为，《指南》强调科学性，遵循基于模型的系统工程，参考借鉴管理学经典循环管理理论PDCA（计划、执行、检查、处理）的流程，提出了企业数字化转型的方法论体系；更注重分阶段分场景分类实施，提出数字化转型要分步组织实施，聚焦各类场景突破，按照龙头企业链式转型、大型企业整体转型、中小企业梯次转型等策略分类实施；更突出可操作性，既有实施原则、主要任务和政策保障，也通过附件的方式提出了场景参考架构和典型场景示例。

 

　　立足实际差异化转型

 

　　《指南》根据制造业企业数字化基础、企业规模等差异化特点，将企业大致划分为行业龙头企业、大型企业和中小企业三类。

 

　　其中，多数行业龙头企业数字化基础较好，企业内部具有相对成熟的数字化转型经验，下一阶段转型重点在于提高产业链协作效率和供应链一体化协同水平，巩固其市场主导地位。龙头企业可以构建面向行业、产业集群的工业互联网平台，打造贯通工具链、数据链、模型链的数字底座，营造开放共享的产业转型生态体系，提升制造资源配置效率，增强产业链供应链韧性和风险防范能力。

 

　　大型企业数字化转型重点在于整合现有数字化基础能力，以系统性思维制定整体转型规划，通过建设工业互联网平台提升数据采集、知识沉淀、业务打通、生态搭建等能力，推进企业内部全流程、全场景、全链条数字化转型，实现数据驱动的智能生产决策和运营深度优化。

 

　　中小企业数字化基础薄弱，缺乏整体转型能力，应坚持因“企”制宜、重点突破，评估转型潜在价值和可行性，明确转型优先级。专精特新“小巨人”企业可向产品数字孪生、设计制造一体化等更为复杂的场景开展改造。专精特新中小企业和规上工业中小企业以核心场景为突破口，实施深度改造升级。小微企业结合自身资源条件，开展普惠性上云用数赋智，实现业务系统向云端迁移，提升企业经营水平。

 

　　赵刚分析，不同企业由于行业类型、企业规模、业务痛点和数字化进程不同，也要采取不同的数字化转型策略。比如，中小企业规模小，数字化投资不足，要结合企业业务特色，以核心场景为突破口，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订阅式产品服务，提升企业核心竞争力。

 

　　中国信通院信息化与工业化融合研究所所长刘默分析，链式转型已成为推动中小企业数字化普及的主要抓手。特别是，随着龙头企业的供应链管控由一级供应商向二级供应商、三级供应商延伸，从产销协同向供应链动态监测预测与调度优化转变，对上下游中小企业数字化能力要求不断提高，推动中小企业加快转型进程。此外，龙头企业与上下游中小企业的协同也由单纯的零部件供应，向协同研发、生产协作等更多领域扩展。

 

　　“产业集群园区转型模式从信息对接走向能力共享。”刘默举例说，此前很多产业园区通过公共服务平台开展市场信息、软件工具对接共享，如今进一步延伸至关键能力共享，实现研发、生产等核心环节赋能。比如，橡胶轮胎特色产业集聚区打造数字化共享密炼车间，赋能20余家中小企业。

人工智能成关键力量

 

　　浪潮云洲工业互联网董事长齐光鹏介绍，浪潮云洲打造的“人造革表面缺陷检测一体化装备”，融合了自研的智能算法研发云平台与边缘人工智能推理引擎，检测速度可达30米/分钟，识别精度最小可到0.1毫米，缺陷检出率达99%且检测水平稳定，能帮助企业规避人工检测存在的漏检和误检风险，目前已广泛应用于浙江、江苏、福建、安徽、河北等皮革产业聚集区，推动了人工智能与制造业的深度融合，加速皮革产业的智能化升级。

 

　　“人工智能是制造业数字化转型、智能化升级中最重要的变革驱动力量，目前已在研发、生产、管理全环节广泛应用，涌现出上百种场景和模式，并形成两条技术应用路线。随着人工智能技术不断进步和应用场景不断拓展，制造业将迎来更大的发展潜力和机遇。”刘默说。

 

　　中国信息通信研究院发布的《人工智能发展报告（2024年）》显示，人工智能赋能新型工业化向纵深发展，呈现“大小模型协同”“两端快、中间慢”等阶段特征。总体上，以传统小模型为代表的专用智能应用逐步成熟，以大模型为代表的通用智能应用处于初步探索阶段。人工智能应用与行业场景融合不断深入，有望深刻变革制造过程、组织架构、研发模式与产品形态，从而开辟我国工业从大到强的新路径。

 

　　360集团创始人周鸿祎认为，我国人工智能大模型具有广阔发展前景，但要在全球大模型产业竞争中赢得主动，要充分发挥我国制度优势，与国外通用大模型展开竞争；还要充分用好我国工业种类齐全、场景众多的优势，将大模型和各种应用场景结合，推动一场新型工业革命，这是实现发展“弯道超车”的关键。

 

　　数据显示，当前，我国传统产业数字化转型稳步推进。累计培育421家国家级智能制造示范工厂，建成万余家省级智能工厂，13家中国企业新入选全球“灯塔工厂”，中国“灯塔工厂”总数已达72家，占全球42%。人工智能核心产业企业数量超过4500家，完成备案并上线为公众提供服务的生成式人工智能服务大模型近200个，注册用户超过6亿。

 

　　日前召开的全国工业和信息化工作会议提出，2025年，工信部将坚持“点、线、面”协同，加快规上工业企业、专精特新中小企业数字化转型全覆盖，面向重点行业“一业一策”制定数字化转型指南，用3年时间建设200个高标准数字园区；分行业分区域布局一批制造业数字化转型促进中心；推进工业5G独立专网建设，壮大多层次系统化工业互联网平台体系；实施“人工智能+制造”行动，加强通用大模型和行业大模型研发布局和重点场景应用；全链条推进基础软件、工业软件技术攻关和成果应用，加快建设先进计算产业体系。