赛迪：2026年我国制造业数字化转型发展形势展望报告（12页）.pdf

1、0312026年我国制造业数字化转型发展形势展望【内容提要】展望2026年，我国制造业数字化转型将步入深水区，场景图谱构建为转型工作提供重要方向，智能技术与制造业加速创新融合，数据要素资产化进程加快，人工智能赋能日趋深入，生态合作逐渐密切。与此同时，我国制造业数字化转型仍面临投入产出难衡量、核心技术薄弱、人工智能应用深度不足、系统互联不畅通、技术与业务脱节等挑战。在这种形势下，赛迪研究院聚焦场景打造、评估诊断、技术攻关、人工智能赋能、融通发展等关键环节提出建议，以期推动制造业数字化转型向智能化、融合化方向发展。【关键词】制造业数字化转型 发展形势 展望2025年，我国制造业数字化转型工作持续推

2、进，在场景图谱建设、技术融合创新、数据要素应用、人工智能落地和生态融合等方面取得了一定成效。展望2026年，我国制造业基础稳、潜能大的优势将更加突出，面对更复杂的内外部环境和更多样的转型需求，数字化场景培育、成效评估、智能技术赋能和生态构建成为必答题，数字化转型将真正成为制造业高质量发展的核心引擎，助力我国从制造大国向制造强国稳步迈进。一、对2026年形势的基本判断（一）场景驱动精准深化：从“大水漫灌”到“精准滴灌”2025年，我国制造业数字化转型工作不再追求全面铺开，而是聚焦于能直接满足业务需求、创造显著价值的特定场景。工信部印发场032中国工业和信息化发展形势展望系列景化、图谱化推进重点行

3、业数字化转型的参考指引（2025版）（以下简称参考指引），覆盖钢铁、石化等14个重点行业，为场景优化、要素匹配、供需衔接、成效评估等提供了系统框架。累计培育“小快轻准”解决方案超1万个，有效降低中小企业数字化转型门槛。展望2026年，制造业数字化转型将进一步向纵深发展，更加注重基于行业特性与企业实际痛点的场景挖掘与培育。行业知识图谱与转型路径图谱将深度融合，推动形成“一业一策”“一企一策”的精准赋能机制。未来将重点围绕智能制造、工业智能、服务型制造等核心应用场景，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，推动制造业迈向更智能、更高效的新发展阶段。033（二）智能设施

4、全面升级：从单点突破到全要素智能化2025年，我国制造业智能化水平不断提升，为研发和生产注入了新的发展动力。截至2025年7月底，我国已建成全球规模最大、覆盖最广的网络基础设施，5G基站达459.8万个，“5G+工业互联网”项目超2万个，在多场景广泛应用。目前，已建成3万余家基础级智能工厂、1200余家先进级智能工厂、230余家卓越级智能工厂，覆盖80%以上制造业大类，全球“灯塔工厂”85家，占比45%。建成制造业中试平台2400余个、国家级制造业创新中心33家，为新质生产力发展筑牢支撑。展望2026年，制造业的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。在设

5、施体系方面，将重点推进工业网络全互联、算力资源全域调度与异构设备统一接入，实现“云边端”协同的算力一体化布局。在技术融合方面，工业网络与算力设施将加速升级，5G-A、TSN（时间敏感网络）等深度融入生产核心环节，支撑高实时、高可靠业务场景的规模化部署。在自主可控方面，高端数控系统、智能传感与执行单元等关键部件将加速技术攻关与规模化应用，为制造业全要素智能化提供安全可靠的底层支撑。034中国工业和信息化发展形势展望系列（三）数据要素价值跃升：从信息工具到核心资产2025年，工业高质量数据集的实践探索与创新应用步伐加快，数据正逐渐成为重构制造业价值体系、驱动创新与效率革命的核心资产。截至2025年

6、6月，全国已建成省、市级数促中心近230家，覆盖18个省份，建成高质量数据集超3.5万个，总体量超400PB，覆盖钢铁、石化、煤炭等重点行业。企业数据治理能力持续增强，截至2025年9月，8000余家企业已通过数据管理能力国家标准（DCMM）认证。可信数据空间试点已覆盖汽车、装备制造、钢铁等制造业领域，为多主体协同创造条件。035展望2026年，数据要素价值将加速释放，有力重构制造业价值链。在数据资产化层面，数据确权、评估、入表流程将更加规范，工业数据空间、数据交易所等为工业数据共享提供流通渠道，将涌现出更多标准化、模块化的封装工业数据产品，数据资产相关的金融创新工作起步探索。在数据驱动决策层