2025 中国制造业数字化转型：机遇、挑战与破局之道

一、引言

在全球科技革命与产业变革加速演进的当下，数字化转型已成为中国制造业迈向高质量发展、提升国际竞争力的必由之路。步入 2025 年，这一转型进程正处在关键的攻坚阶段，既蕴含着前所未有的历史机遇，又面临着诸多棘手的挑战。剖析当下形势，探寻破局良策，对于中国制造业在数字化浪潮中乘风破浪、领航未来具有至关重要的意义。

二、蓬勃机遇：开启转型新征程

（一）政策东风劲吹，引领发展航向

2024 年密集出台的一系列重磅政策，如《数字经济 2024 年工作要点》《制造业数字化转型行动方案》等，为制造业数字化转型精心绘制了蓝图，注入了强劲动力。2025 年，政策的利好效应将持续放大，呈现出更为精细化、差异化的特征。

一方面，细分行业实施指南将相继落地，针对机械制造、电子信息、生物医药等不同行业的工艺特性、流程痛点，量身定制专属的数字化转型路线图。例如，在机械制造领域，政策将重点引导企业利用数字孪生技术优化产品设计与生产流程，提前模拟验证产品性能，缩短研发周期；电子信息行业则侧重于推动大数据与人工智能技术深度融合，提升芯片研发效率与电子产品质量管控水平。

另一方面，区域政策差异化凸显，充分考量东部沿海发达地区与中西部内陆地区在产业基础、人才储备、资源禀赋等方面的差异。东部地区凭借雄厚的科研实力与资金优势，政策将鼓励其聚焦前沿技术研发与高端制造数字化升级，打造具有全球影响力的数字化产业集群；中西部地区则依托丰富的能源、劳动力资源，重点扶持劳动密集型制造业向智能化、绿色化转型，承接东部产业转移，形成优势互补、协同发展的区域格局。

（二）技术融合加速，赋能产业升级

以人工智能为代表的新一代信息技术正以前所未有的速度深度融入制造业各个环节，掀起一场前所未有的效率革命。

在生产制造环节，“大模型 + 小模型” 协同应用模式崭露头角，大放异彩。大模型如同一位知识渊博的 “智慧导师”，为工业场景提供通用的知识体系、算法框架与决策能力，涵盖自然语言处理、图像识别等多领域。小模型则像是 “专业工匠”，针对特定的工业场景，如汽车零部件精密加工、化工产品反应过程控制等，利用大模型的基础能力进行深度优化与定制，精准预测设备故障、优化工艺参数，实现生产效率与产品质量的双飞跃。

与此同时，人工智能与数字孪生、云计算等技术的融合应用步入 “快车道”。数字孪生技术构建的虚拟工厂、虚拟生产线，与现实物理世界实时交互映射，结合云计算强大的数据存储与运算能力，为企业提供沉浸式的生产管控体验。企业管理者无论身处何地，只需通过智能终端，便能实时掌握工厂的生产进度、设备运行状态、物料库存等关键信息，实现智能化决策调度，大幅提升运营管理效率。

（三）解决方案革新，满足多元需求

平台企业、数字化服务商以及信息技术企业敏锐捕捉市场需求，快马加鞭地打造适配制造业的数字化转型解决方案与云化工业软件，为企业提供丰富多样的 “转型工具包”。

预计到 2027 年，海量的工业软件与操作系统更新换代将掀起热潮，全国约 200 万套工业软件和 80 万套工业操作系统将焕然一新。在关键行业，这种革新尤为显著。以石油化工行业为例，全新的流程模拟软件借助大数据与人工智能技术，能够精准模拟复杂的化学反应过程，优化生产流程，降低能耗与原材料浪费；航空航天领域，先进的设计仿真软件助力工程师打造出性能卓越、结构精巧的飞行器零部件，大幅缩短研发周期，确保飞行安全。这些高性能的软件与系统，精准匹配各行业需求，为制造业数字化转型筑牢根基。

（四）场景深耕拓展，推动精准转型

制造业数字化转型摒弃 “大水漫灌” 式的粗放模式，转而以精细入微的场景为切入点，绘制重点行业典型场景图谱，开启精准对接、靶向发力的转型新篇章。

从原材料采购、产品设计、生产制造到销售服务等全链条，深入挖掘每个环节的关键场景，形成涵盖数百个甚至上千个细分场景的 “转型场景库”。例如，在汽车制造行业，冲压车间利用机器视觉技术实现板材表面缺陷的实时检测，涂装车间通过智能控制系统精确调配涂料比例、优化喷涂工艺，总装车间借助物联网技术实现零部件精准配送与装配质量追溯。企业依据自身痛点与发展目标，精准选取适配的场景组合，实现从 “单点突破” 到 “多点协同” 的全面数字化转型，推动产业向高端化、智能化迈进。

（五）标准体系夯实，保障规范发展

两化融合、数字化供应链等领域的标准编制与贯标工作紧锣密鼓地推进，为制造业数字化转型筑牢坚实的规范基石。

设备上云标准逐步细化，明确不同类型设备的数据采集、传输协议与安全规范，确保海量工业设备顺利接入云端，实现互联互通与远程管控。工业数据字典的完善，统一了数据定义、格式与编码规则，打破企业内部数据孤岛，让数据在研发、生产、销售等部门之间自由流通，释放数据价值。产业链图谱标准则清晰勾勒出上下游企业之间的协作关系、供需信息与技术标准，促进产业链协同创新与资源优化配置，保障制造业数字化转型在规范有序的轨道上稳健前行。

三、严峻挑战：砥砺奋进渡难关

（一）统筹协调之困，合力难聚

制造业数字化转型涉及工信、科技、财政等多个部门，然而各部门之间在政策制定与实施过程中缺乏紧密有效的衔接沟通机制，宛如一艘缺少统一指挥的航船，难以形成强大的推进合力。

在政策规划层面，不同部门基于自身职责视角出台的政策法规有时存在重叠或空白，导致企业在执行过程中无所适从。例如，工信部门侧重于产业技术升级推动，科技部门聚焦科研项目资助，财政部门负责资金安排，若缺乏协同，易出现技术研发与产业应用脱节、资金支持不到位等问题。

在项目落地环节，跨部门的联合行动协调难度大，涉及基础设施建设、技术研发推广、人才培养引进等多方面工作，各环节之间相互制约，稍有不慎便会延误转型项目推进进度，影响整体转型成效。

（二）技术创新之殇，瓶颈待破

高端工业软硬件技术瓶颈依旧是横亘在中国制造业数字化转型道路上的一道 “天堑”，亟待全力跨越。

工业软件领域，尽管国内企业奋起直追，但在核心算法设计、软件生态构建方面与国外顶尖厂商仍存在显著差距。国外先进的 CAD（计算机辅助设计）、CAE（计算机辅助工程）软件在复杂产品设计仿真精度、效率上占据优势，国内企业短期内难以望其项背，这严重制约了我国高端装备制造、航空航天等领域的自主研发能力。

高端传感器方面，高精度、高可靠性的传感器产品大量依赖进口，国内自主研发生产的传感器在稳定性、测量精度、环境适应性等关键指标上尚有不足。在工业 4.0 时代，传感器作为获取生产数据的 “神经末梢”，其短板直接影响到整个制造业智能化水平的提升，使得企业在设备智能化管控、生产过程精准监测等方面捉襟见肘。

（三）供需匹配之难，对接不畅

数字化解决方案提供商与制造业企业之间存在着一道供需 “鸿沟”，严重阻碍了转型进程的顺畅推进。

一方面，服务商提供的标准化产品往往难以精准契合制造业企业千差万别的个性化需求。制造业涵盖行业广泛，不同行业、不同规模企业的生产流程、工艺特点、管理模式各异，标准化解决方案在实际应用中常常出现 “水土不服” 现象。例如，为大型汽车制造企业定制的 ERP（企业资源计划）系统，直接套用于中小零部件供应商，可能因后者业务流程简单、资金预算有限而无法有效运行。

另一方面，制造业企业由于自身数字化认知局限，往往难以清晰、准确地向服务商表达需求，导致服务商在方案设计阶段便偏离企业实际痛点，后续反复调整，耗费大量时间与成本，影响转型效率。

（四）人才短缺之患，后继乏力

人才短缺犹如一颗 “定时炸弹”，时刻威胁着制造业数字化转型的持续推进。

从技术标准层面来看，行业内缺乏统一、完善的数字化技术人才标准体系，使得高校、职业院校在人才培养过程中目标模糊，课程设置与企业实际需求脱节。培养出的学生既缺乏扎实的理论基础，又难以掌握实用的操作技能，无法满足企业对复合型人才的急切需求。

高新技术人才流失问题同样严峻，制造业企业由于工作环境相对艰苦、薪资待遇竞争力不足等因素，难以吸引和留住高端数字化人才。人才频繁跳槽，导致企业关键技术研发项目中断、数字化转型经验传承受阻，严重制约企业创新发展能力，使制造业数字化转型陷入 “后继无人” 的困境。

四、破局之道：靶向施策启新程

（一）强化统筹协同，凝聚转型伟力

成立高规格的制造业数字化转型领导小组，由国务院牵头，多部门参与，建立常态化的沟通协调机制，打破部门壁垒，实现政策、资源、行动的无缝对接。

出台《制造业数字化转型协同推进行动方案》，明确各部门职责分工，绘制详细的 “作战图” 与 “时间表”，确保各项任务落到实处。例如，在推动 5G 与工业互联网融合应用项目中，工信部门负责基站建设与技术推广，科技部门组织科研力量攻克关键技术难题，财政部门保障资金及时足额拨付，形成高效协同的工作闭环。

构建制造业数字化转型监测评估体系，设立数字化转型指数，定期收集、分析企业转型数据，精准掌握转型动态，及时发现问题并调整策略，以科学的数据支撑决策，保障转型进程沿着正确方向稳步推进。

（二）攻坚技术短板，筑牢创新根基

实施 “高端工业软硬件技术攻坚计划”，聚焦工业软件、高端传感器等关键领域，汇聚产学研各方力量，加大研发投入，突破核心技术瓶颈。

设立工业软件产业创新中心，联合国内头部软件企业、高校科研机构，对标国际先进水平，集中攻关 CAD、CAE 等核心软件算法，打造自主可控的工业软件生态。鼓励企业通过并购、合作等方式引进国外先进技术，加速技术迭代升级。

加强高端传感器研发扶持，国家与地方政府共同设立专项研发基金，支持企业与科研院所开展产学研合作项目。重点攻克高精度传感芯片制造、微弱信号检测、可靠性封装等关键技术，培育一批具有国际竞争力的高端传感器企业，实现传感器国产化替代，为制造业智能化升级提供坚实保障。

（三）精准供需对接，畅通转型链路

建立制造业数字化需求精准对接平台，运用大数据、人工智能技术，对制造业企业的规模、行业、工艺、痛点等信息进行深度挖掘与分析，为企业精准画像。

服务商依托平台，根据企业画像提供个性化的解决方案建议，并实时跟踪方案实施效果，动态优化调整。同时，组织开展常态化的供需对接活动，如 “制造业数字化转型供需洽谈会”“解决方案路演大赛” 等，为双方搭建面对面交流沟通的桥梁，促进供需双方深度了解、高效合作。

加强对制造业企业的数字化培训，提升企业数字化认知水平与需求表达能力。通过线上课程、线下培训、标杆企业参观学习等多种方式，帮助企业管理者与员工了解数字化转型的内涵、路径与方法，使其能够清晰准确地提出自身需求，引导服务商提供更贴合实际的解决方案。

（四）厚植人才沃土，赋能转型未来

制定统一的制造业数字化人才标准体系，涵盖软件研发、数据分析、智能制造等多个领域，明确各级各类人才的知识、技能、能力要求。

高校与职业院校依据人才标准调整优化专业课程设置，加强实践教学环节，与企业共建实习实训基地，开展订单式人才培养，确保人才培养与企业需求紧密对接。例如，设立 “智能制造工程专业”，课程设置兼顾机械制造、自动化控制、工业互联网等多学科知识，学生在校期间参与企业实际项目，毕业后即可胜任智能制造相关岗位。

完善人才激励机制，制造业企业通过提高薪资待遇、改善工作环境、提供职业发展通道等方式吸引和留住高端数字化人才。政府出台人才补贴政策，对引进的高端人才给予安家费、科研启动资金等支持，对在制造业数字化转型中有突出贡献的人才给予表彰奖励，营造全社会尊重人才、崇尚创新的良好氛围，为制造业数字化转型注入源源不断的人才动力。

五、结语

2025 年，中国制造业数字化转型站在了机遇与挑战并存的十字路口。唯有敏锐捕捉机遇，以政策为指引、技术为驱动、解决方案为支撑、场景为依托、标准为保障，勇敢直面挑战，通过强化统筹、攻坚技术、精准对接、厚植人才等破局之举，才能在数字化浪潮中踏浪前行，重塑中国制造业的辉煌，向着制造强国的宏伟目标大步迈进，书写新时代高质量发展的壮丽篇章。