制造业数字化转型的本质、路径、存在误区及政策建议

刘九如

关键词：制造业；数字化转型；本质与路径；存在误区；政策建议

习近平总书记曾经指出：“世界经济数字化转型是大势所趋，新的工业革命将深刻重塑人类社会。”①他还强调，“要推动产业数字化，利用互联网新技术新应用对传统产业进行全方位、全角度、全链条的改造，提高全要素生产率，释放数字对经济发展的放大、叠加、倍增作用。”②党的二十大报告再次强调，要“实施产业基础再造工程和重大技术装备攻关工程，支持专精特新企业发展，推动制造业高端化、智能化、绿色化发展”“加快发展数字经济，促进数字经济和实体经济深度融合，打造具有国际竞争力的数字产业集群”。③伴随着大数据、云计算、物联网、人工智能、区块链、5G、元宇宙等新一代信息技术的快速发展和广泛应用，连接、计算和分析三大方面出现颠覆性突破，促使一场涉及到制造业、教育、政府、医疗、交通、能源、旅游、农业等全部门、全维度的数字化、网络化、智能化转型大潮扑面而来，数据逐渐成为创新发展的核心驱动要素，传统动能改造和新动能培育协同推进，经济社会加速质量变革、效率变革、动力变革，驱动各领域、各行业实现转型升级和创新发展。④

紧跟这一潮流，世界各国积极行动，纷纷出台相关政策和措施，推动产业企业数字化转型。美国是全球最早布局数字化转型的国家，先后发布《联邦大数据研发战略计划》《国家人工智能研究和发展战略计划》《美国机器智能国家战略》《先进制造业领导力战略》等，构建了以开放创新为基础、以推动传统产业转型为主旨的政策体系，有效促进了数字化转型的发展进程。英国政府也先后发布《英国数字战略》《产业战略：人工智能领域行动》等，提出了多项数字化转型战略，包括连接战略、数字技能与包容性战略、数字经济战略、数字转型战略、网络空间战略、数字政府战略和数据经济战略，为数字化转型做出全面部署。德国以“工业 4.0”战略为核心，发布《数字化战略 2025》，实施“中小型企业数字化改造计划”，明确了数字化转型的主要行动领域。法国公布《利用数字技术促进工业转型的方案》，启动“工业版图计划”，强调利用信息技术对工业园区、土地资源、创新要素的整合，推动产业数字化转型。日本发布《互联工业价值链的战略实施框架》和《日本制造业白皮书》，强调“通过连接人、设备、系统、技术等创造新的附加值”，推动产业创新和社会转型。①

研究发现，世界各国都把制造业作为数字化转型的主要发力点。我国制造业是国民经济主体，是立国之本、强国之基，在满足人民群众物质文化需求、拉动经济增长和加快技术创新等方面发挥了重要作用，因此，制造业也是数字化转型的主战场。

一、制造业数字化转型的本质

当前，我国制造业正从高速发展迈向高质量发展阶段。由于我国工业化起步晚，无法效仿西方发达国家高能耗、高排放的发展模式；同时，经过多年的快速发展，我国制造业在人口、资源、环境和安全等方面面临的压力不断增加，必须坚持走中国特色新型工业化道路，用新技术解决发展中的问题，通过数字化转型创新发展模式，才能实现可持续发展，满足产业升级发展的需要。

對于制造业来说，数字化转型的本质是通过新一代信息技术与制造技术的融合，实现以数据为核心的资源要素变革、以网络化为牵引的生产方式重构、以扁平化为方向的企业形态转型、以平台赋能为导向的业务模式创新；构建全感知、全联接、全场景、全智能的数字工厂，优化产品的研发生产和营销流程，对传统管理模式、业务模式、商业模式进行创新和重塑，实现业务转型。传统产业通过数字化转型，打开生产“黑箱”，帮助设备“剪辫子”，让传统傻大黑粗的工厂变得更加轻巧灵便；同时构建虚拟工业数据空间，沉淀工业机理模型，改进工艺流程，加速产业优化升级。新兴产业通过数字化转型，增加智能算法辅助，帮助工业企业洞察未知物理规律，挖掘数据要素价值，扩展数据增值空间，培育经济新增长点。②深入研究，我们可以从以下几方面进一步理解制造业数字化转型的本质。

（一）IT 与OT融合

大数据、物联网、人工智能、区块链、5G 等新兴IT（Information Technology）技术与工厂自动化运营技术OT（Operation Technology ）深度融合，是制造业数字化转型的重要动力。IT 技术是新一轮科技革命中研发投入最集中、创新最活跃、应用最广泛、辐射带动作用最大的技术创新领域，其具有高渗透性、高倍增性、高带动性和高创新性等特点。IT 技术与OT 技术的融合为传统制造业插上信息化的翅膀、注入数字化的基因，能够深刻改变产业结构、技术经济模式、生产制造方式和组织管理体系，加速推动传统制造业数字化转型。与此同时，IT 技术与制造、能源、材料等技术加速融合，带动分布式能源、智能材料、柔性电子、增材制造等交叉领域蓬勃发展，孕育出工业互联网、能源互联网、新材料等新兴产品和业态，整体提升我国制造业创新发展的速度和质量。

（二）资源要素变革

资源要素变革是制造业数字化转型的驱动引擎。历史经验表明，每一次经济形态的重大变革，必然催生也必须依赖新的生产要素。③劳动力和土地是农业经济时代新的生产要素，资本和技术是工业经济时代新的生产要素。进入数字经济时代，数据正逐渐成为驱动经济社会发展的关键生产要素和新引擎。数据资源具有可复制、可共享、无限增长和供给等特点，有利于打破传统要素有限供给对增长的制约，为持续增长和创新发展提供了新的可能。通过深度挖掘工业数据的潜在价值，不断提高数据流、物资流和资金流集成协同能力，充分发挥数据对传统生产要素的叠加、聚合和倍增效应，打造泛在连接、全局协同、智能决策的新型制造体系，可促进制造业全要素生产率和核心竞争力大幅提升，为制造业数字化转型提供重要动力。

（三）生产方式重构

生产方式重构是制造业数字化转型的重要方向。当前，伴随着产品分工日益细化、产品复杂程度日趋提升，技术集成的广度和深度大幅拓展，依靠单个企业、单个部门难以也无法覆盖企业的创新和生产活动。当前，网络化协同的生产方式正成为制造业数字化转型的必然选择，每一次生产方式的重构都以生产效率提升作为其始终不变的追寻目标。伴随着新一轮科技革命开展和产业变革的迅猛发展，新一代信息技术引领生产方式由线性链式向协同并行转变，带动人、机、料、法、环等资源要素的泛在连接、汇聚整合和按需供给，其不仅通过资源的优化配置，带来诸如成本下降、产量提升、质量改进等生产效率的单点提升，更重要的是通过价值模型重塑，极大拓展生产效率优化的范围，构建资源共享、业务协同、互利共赢的新型制造网络，实现生产效率的整体提升。①

（四）企业形态转变

企业形态转变为制造业数字化转型提供良好契机。企业形态是企业商业模式、经营管理模式、生产组织模式、服务模式等的具体承载与体现。随着生产力、生产关系的持续变化，企业形态不断进行着“平衡——发展——突变”的演化匹配。在数字经济时代背景下，企业形态正朝着扁平化、柔性化、网状化和分权化的方向发展，通过跨企业业务流程体系构建、员工充分赋权以及绩效制度优化，可突破企业边界和规模，形成以激发人的创造性为导向的自组织和价值网络，从高度集中决策中心向分散的多中心组织转换，强化企业内部、企业之间以及企业与用户之间的资源整合和业务协同，从而最大程度满足用户需求，提高可持续发展能力。

（五）业务模式创新

业务模式创新是制造业数字化转型的直接体现。传统企业业务模式优化，主要借助IT 系统将已有业务从线下搬到线上，利用IT 技术提升沟通效率、降低沟通成本。数字化转型背景下的企业业务模式创新，则强调通过新一代信息技术与业务的全方位、多层次深度融合，重塑企业业务架构和组织架构。特别是随着工业互联网平台的蓬勃发展，数字化管理、平台化设计、网络化协同、智能化制造、个性化定制、服务化延伸等一批基于平台的创新业务模式涌现，推动企业生产方式、组织模式和商业范式深刻变革，实现更大范围的资源配置、更高效率的协作分工；通过数字化转型，促使平台赋能的新型业务模式成为制造业创新发展的重要潮流和趋势。

总之，制造业数字化转型，是战略主导下的业务变革，是数据驱动、智能助力的研发、生产、运营、服务改善，最终推进盈利模式优化和用户体验提升；它以数字化为核心，借助网络化手段，实现智能化赋能，优化产品研发与制造，确保高效保质交付；转型的根本目标是持续提升企业核心竞争力。

二、制造业数字化转型的基本路径

推动制造业数字化转型，数据是资源、网络是平台、算法算力是工具。加快制造业数字化转型，需要找准发力点，包括制造业企业发展痛点、潜在价值点或优势点，基于数据驱动的洞察与决策、数字化运营与供应链管理、以客户体验为中心、推动产品与服务创新等，形成各自不同的重点和路径。具体分析，制造业数字化转型主要有以下实现路径。

（一）构建制造业全过程数字孪生体

制造业企业要依托工业互联网平台，采集和汇聚研发设计、生产制造、用户服务、经营管理等活动产生的业务数据，并开展数据云端存储、主数据管理、数据标准化、数据质量管理、数据分级分类管控和安全维护等基础工作，在虚拟空间打造企业业务活动的数字“双胞胎”，形成格式统一、可计算、可分析的业务数据链条。同时，要结合业务逻辑和工业知识机理开发数据模型，并在研发、生产、经营、服务等业务活动中部署应用，构建企业级或行业级工业知识图谱，以数据为驱动提升企业科学管理、精准决策水平。

（二）实现制造流程与生产资源的数字化管理

制造业企业要以虚拟化技术为基础，基于企业业务活动全过程数字孪生体实现数据与业务的综合集成，通过全过程场景的虚拟化实现IT 与OT 的真正融合。运用流程规划设计工具、流程监测管理工具、运营管理云化软件等软件工具，开展业务流程分层分级规划与设计，构建完善的业务流程体系，实时监控业务流程执行过程，评价分析流程执行绩效，确保业务流程的有效执行。通过业务系统集成和云化改造，推动战略管理、市场营销、用户服务、供应链管理等业务上云，实现关键业务集成一体化运作。

制造企业需基于工业互联网平台全面采集生产资源数据、解析相关协议，构建设备、制造单元、产线、车间和工厂的数据模型，开展生产资源全生命周期规范化管理。通过建设完善的生产资源数据模型库、知识机理库和运维策略库，开展设备运行状态监控、生产调度优化、故障预警处置、能耗安全管理等活动，监测、评价和优化设备的运行效率、能耗、环保、安全等绩效状况，并基于平台开展跨企业的产能共享和协同生产，提升生产管控和创新应用的经济效益和附加价值。

（三）以智能制造为重点推动企业数字化转型

实现智能制造是企业层面加快数字化转型的主攻方向。通过“机器换人”、建立智能工厂和智能车间，全面提升传统制造方式自动化、网络化、智能化水平，并以此为基础催生个性化定制、智能化生产、网络化协同、服务型制造等新模式、新业态。①要充分应用物联网、云计算和自动化控制等技术，对机器设备和生产流程等进行优化更新，加快企业数字化技术改造，使企业从单机生产向网络化、连续化生产转变，显著提升企业的生产效率与产品品质；中小企业要全面实现“上云”，建立工业互聯网基础，推动低成本、模块化设备和系统的部署实施；着力打通中小企业生产过程各环节的全数据链，鼓励企业深入挖掘数据价值，促进设计、生产、物流、仓储等环节高效协同；培育一批工程技术服务企业，面向重点行业建设智能制造单元、智能生产线、智能车间、智能工厂，通过示范推广、技术对接，引导企业应用先进技术和智能化装备，推进存量装备智能化改造，大幅提升企业智能制造水平。①

（四）以平台赋能推动制造业行业数字化转型

制造业数字化转型需要工业互联网平台的支撑。工业互联网是ERP、MES、PLM、PDM、CRM等传统工业信息化软件与物联网、云计算、大数据、人工智能等互联网新兴技术结合而成的产物。其本质是通过开放的工业级网络平台把设备、生产线、工厂、供应商、产品和客户紧密地连接和融合起来，高效共享制造流程中的各种要素资源，促使工业制造由“生产驱动”转变为“数据驱动”，进而帮助企业实现信息深度自感知、智慧优化自决策、精准控制自学习等功能的先进制造过程。

工业互联网平台可以从顶层为企业规划全信息化系统部署的最佳实践路径，帮助企业梳理各项业务流程，为企业积累宝贵的生产运营数据。其利用面向工业生产建立的算法模型，分析积累沉淀的数据，使平台功能不断向生产现场下沉，优化企业的生产运营流程，最终实现企业效率提升，生产力提升，成本下降，利润增长。工业互联网平台驱动工业生产全要素，打通产业全链路，推动生产和服务资源的重新优化配置，促进企业生产、制造、运营体系实现再造。

（五）以生态建构推动制造业园区数字化转型

产业园区是制造业发展的重要载体，对引导产业集聚、促进体制改革、改善投资环境发挥了重要作用。在园区的规划、设计、建设、管理等方面使用数字化手段进行管理，通过信息技术和各类资源的整合，将“智慧”渗透到园区建设与运营的每个细节，使得园区的整体数据可以从多个层面进行分析，提升园区的数字化基础设施和智慧管控、服务水平；围绕企业的发展要求和人才的精神需要，著力推动产业集群、产业园区、小微园区、特色小镇等数字化转型，提升与推广应用工业园区数字化服务平台，加快探索形成一批推动产业升级的大数据解决方案，建成一批示范性数字化小微企业园；瞄准园区企业数字化转型的共性需求，结合数字化规律和特点，以原有公共平台为基础，加强政府、企业、高校院所、金融机构和中介机构等紧密合作，开展基础共性技术的研究，配套完善集人员培训、应用示范、测试认证等环节于一体的支撑体系，切实降低中小微企业数字化成本。②

此外，制造业数字化转型的目标是推动制造企业业务转型、技术转型和组织转型，因此，我们也必须从这三个方面聚焦。

业务转型是要推动企业通过全价值链的数字化变革实现运营指标的提升，包括在销售和研发环节利用数字化手段增加收入，在采购、制造和支持部门利用数字化技术降低成本，在供应链、资本管理环节利用数字化方式优化现金流。成功的业务转型需要认清方向，明确愿景，制定分阶段的清晰转型路线图，同时关注全价值链环节，下力气推动业务流程、制造工艺的数字化、线上化。

技术转型是要搭建企业数字化转型所需的工业物联网架构和技术生态系统。工业物联网架构是支撑数字化业务试点和推广的“骨骼”，数据架构是确保“数据-信息-洞见-行动”能够付诸实现的“血液”，而整体架构的构建需要始终以数字化转型的终极目标为导向。技术生态系统则是一个囊括外部丰富数字化智慧和能力的生态圈，部署数字化用例、数字化技术的迭代创新以及新技术的引进，都离不开技术生态系统其他合作伙伴的支持。成功的技术转型需要健全物联网架构，创造并引领主题明确的技术合作伙伴生态圈，形成更加柔性化和扁平化、效率更高的数字车间，以及数字化运营与供应链。

组织转型是要促进企业在组织架构、运行机制、人才培养和组织文化上的深刻变革。成功的组织转型是一场自上而下推动的变革，需要企业高层明确目标，构建绩效基础架构，成为指导转型行动方向的“大脑”；形成转型举措和财务指标的映射，成为反映转型业务影响的“眼睛”；树立全组织一致的变革管理理念和行为，成为引领组织上下变革的“心脏”。此外，企业需要建设数字化知识学习的文化以及可持续发展的团队，并推进数字化能力和人才梯队的建设，组成推动转型大规模推广的“肌肉”；真正实现组织结构的去除边界、扁平化、平台化、生态化，构建适应数字化转型的敏捷型组织和团队。

①就具体工作而言，当前推动制造业数字化转型，可以从以下几方面着力：

一是要培育数字化转型的关键能力，重点包括树立数字化转型思维和理念，打造数字技术应用能力、数据管理能力、工业软件开发能力、信息安全保障能力等。

二是夯实“数字新基建”，加快推进5G 网络、泛在感知设施、算力设施、工业大数据汇聚与分析、工业互联网大数据中心等数字基础设施建设和利用。

三是加快工业互联网创新发展，统筹推进工业互联网网络、工业互联网平台体系、工业互联网安全保障三大功能体系建设，加快融合应用。

四是企业应将数字化转型作为“一把手工程”，协同推进技术导入、管理优化、生产改进、产品创新和智能化服务升级，以实现数字化发展水平与价值效益的螺旋式提升。根本上是人的转型和组织变革。转型是全方位的，需要全员参与和各级一把手的坚决推动。

五是构建完善的数字化转型生态，从完善标准体系、培养人才队伍、强化产学研用公共服务等方面切入，营造良好环境，全面梳理行业典型应用场景，深化国际交流合作，推动生产要素资源汇聚整合和高效利用，不断催生融合发展的新产品新模式新业态，为赋能传统产业转型升级、壮大经济发展新引擎提供有力支撑。

三、澄清当前制造业数字化转型的认知误区

误区一：制造业数字化转型就是

加快新兴数字技术应用加强新兴数字化技术与制造业企业业务深度融合对企业转型升级至关重要，但是制造业企业数字化转型并不是简单的加强新兴数字技术应用，而是要促进业务和技术双轮驱动。数字化转型本质是业务的转型升级，必须从业务的视角思考转型的路径，找到技术对业务的支撑点。盲目堆砌大量数字化技术、工具而不顾业务需求，必然导致技术业务两层皮，不能带来经营业绩的提升。

此外，虽然技术在数字化转型中起着重要作用，但也不能保证企业运用了新的技术就可以实现数字化转型。技术只是数字化转型的一部分，传统企业更需要关注的是与转型相关的变革管理，如战略的变革、文化的重塑、架构的调整、业务的重构、商业模式的创新等。美国麻省理工大学斯隆管理评论《2019年全球数字化企业高管和研究项目》的调查结果显示：近80%的企业认为，数字化转型不仅仅是促进最新技术应用，最为关键的是如何为客户、合作伙伴和员工创造惊人的新体验和价值，重构组织、流程、文化，重新定义产品与服务，重塑企业战略与商业模式，从而驱动企业经营绩效有效增长。

误区二：制造企业应由IT 部门和CIO主导承担数字化转型重任

制造业数字化转型其业务内涵比信息化更丰富、业务影响比IT 系统应用更深远，需要调动的部门协同与资源共享也比IT 部门更广泛。要真正实现数字化转型的战略目标，需要“业务挂帅、技术融合”，即由企业业务高层乃至CEO挂帅，同时确保业务职能与数字化/IT 职能在组织层面实现敏捷交互和充分融合。

众多领先企业充分认识到数字化与信息化在内涵、影响与资源需求方面的显著差异，因此已纷纷建立起专职的数字化职能部门/CDO，负责协调或主导企业层面的数字化转型推进。从组织职能设置层面，CDO/数字化职能有“虚”与“实”的模式选项：“虚”的数字化职能更多扮演CEO和各业务单元/业务板块的数字化顾问，数字化职能团队负责数字化相关创新的趋势研究与概念设计，并在整体企业层面起到全局协调数字化转型的职能；而“实”职能则应该进一步承担具体的数字化举措落地推进的职能。与所有企业层面的深刻转型一样，数字化转型的成功离不开恰当的主责部门和合适的组织模式。具体到制造行业企业，数字化职能设置中“虚”与“实”的模式选择各有其适用场景，需要每个企业结合自身数字化战略目标与企业禀赋，选择合适的组织模式，逐步建设壮大数字化职能团队。

误区三：数字化转型是市场领先或龙头企业的事情

数字化转型是为了实现企业的智能化和差异化：智能化是为了建立数字化业务流程，提升用户体验，提高服务效率；差异化的目的是利用业务重构与创造新的数据驱动模式给客户提供更好的体验、服务和产品。从服务客户和提高产品竞争力的角度来看，数字化转型和企业规模没有直接关系，要想在不断变化的市场中生存下去，就需要改变传统的管理和营销思路，数字化转型是所有企业的必经之路。

市场领先和龙头企业无疑要积极推动数字化转型，并努力培育生态，带动产业链合作企业向数字化迈进。对于企业来说，数字化转型意味着一套数字化优化方法，可以帮助企业调整运营思路，优化渠道和企业管理。企业进行数字化转型可使组织架构更具创新性，更利于企业发展。①新创企业和小微企业如果没有数字化思维，不积极部署数字化战略并实施，未来必将落后于竞争对手，甚至退出市场竞争。相反，如果新创企业和小微企业通过数字化转型，及时把握商机，同时利用企业“船小好调头”的优势，快速调整市场方向，可能比大企业反应更快，早一步抢占市场有利位置。

误区四：制造业数字化转型必须全面展开，一步到位

制造业的数字化转型相较其他行业难度大、周期长、体量大，因此进度较为缓慢。但也不应急于求成，那种认为要快速推进、全面展开，所有业务板块应同时、大面积转型的设想和做法是错误的。传统企业数字化转型必须把握转型的节奏，明确重点举措、设定项目优先级、从业务痛点切入，采取“总体规划、局部先行”的策略。每个企业数字化转型业务切入点的选择、项目优先级排序都应该由企业所在行业和自身商业模式所决定，不能一概而论。

制造业推动数字化转型，应该是既敏捷快速又一步一步脚踏实地。当前，制造业市场、业务与技术的发展变化速度越来越快，制定一个五年乃至更长时间的数字化战略，然后按部就班照章执行的做法难以达成数字化转型的目标，小步快跑的敏捷模式才能让行业企业跟上市场、业务与技术的变化，并少走弯路。①在业务板块的推进节奏上，数字化转型不应等速推进，而应充分考量不同业务板块之间内外部成熟度的差异性；要因地制宜，结合数字化转型的战略目标、企业自身数字化成熟度、市场与客户接受度、相关技术发展阶段等因素来确定转型的方案和步骤。

误区五：数字化转型是要开辟全新的数字化业务领域

有人认为，在数字经济蓬勃发展的背景之下，传统行业企业要成功实现数字化转型，就要在战略方向上下定决心，放下现有业务全力进入互联网等新兴数字化行业，开辟全新的数字化业务领域。这种完全脱离现有业务单纯为了数字化而数字化转型，属于过于激进的方向性误判。传统企业推动数字化转型时，战略层面应当是基于自身业务，将数字化战略与企业愿景及业务战略进行衔接，从而让数字化转型给自身主业插上数字化的翅膀。尤其是制造业，不要先入为主地将自己深耕多年的传统业务与能力基础与数字化转型背道而驰。在战略层面，企业拥抱数字化转型的正确方式应该是为了企业竞争力提升和业务创新而数字化，要通过数字化转型，让传统业务的“躯干”用恰当的方式插上数字化的“翅膀”，合适切入点应该是从数字化视角对本行业长期存在的痛点进行审视和创新式思考，对自身业务痛点赋以数字化解决方案，推动转型升级并实现现有业务领域的战略延伸。

误区六：数据治理是技术部门的事情，可以短期见效

数据治理是一项长期而繁杂的工作，是数据中台建设过程中最基础也最重要的一步。很多时候，经过多项整合、清洗、归集后，数据治理似乎已初见成效，但应用到业务时却发现数据无法真正落地，更无法驱动业务。可见，企业在数据治理过程中存在一些误区，会令数据治理过程漫长且效果不佳。导致这种现象的一个原因就是企业内部缺失数据管理，对数据变现价值抱有期待，但并不清楚如何智能化管理数据。面对这种情况，企业可通过小型数据应用项目对数据架构、数据质量、数据处理能力进行全面摸排，为后期真正的数据治理提供依据。在数据情况探查清楚后，可由专业的数据中台服务商制定切实可行的数据治理方案，指导技术人员和业务人员协同配合，缩短数据治理见效时间。

另一方面，也有人认为数据治理是技术部门的事情，与业务人员和企业管理层无关。其实，企业数字化转型是一场涉及组织、业务、技术等多个部门的战略变革。数据中台建设的最终目的是赋能业务，为数据变现提供动力。而技术人员长期专注于提升技术能力，对业务需求、痛点把握不足。不考虑业务需求的中台建设会趋离本源。没有企业中台战略的资源支持，数字化转型仅由技术部门推动，数字化转型力度不足，易造成转型中途夭折。数据本身是由业务产生的，提升数据质量离不开业务发展。業务领域多，数据来源渠道也多，统一数据口径需要先统一业务术语；业务需求多，数据报表不完善会导致基础数据采集出错。

因此，企业进行数据治理涉及的部门一定是涵盖业务部门、技术部门甚至管理层的多维组织架构，这样才能使数据治理真正落地。

以上多方面的认知误区表明，制造业数字化转型还处在早期阶段，虽有一些数字产品制造企业和制造业龙头企业起步比较快，也取得了良好效果，但总体看还处在探索过程中，一些中小制造企业依然处于“不想、不敢、不会”的“三不”状态。我们必须在充分认清制造业数字化转型的本质、路径，不断化解相关认知误区的基础上，才能健康推进。

四、加快推进制造业数字化转型的政策建议

针对当前制造业数字化转型的迫切需求和加快推进的必要性，政府主管部门应尽快研究出台促进制造业数字化转型的指导意见，明确具体措施，进一步促进新一代信息技术与实体经济深度融合，加快推动制造业数字化转型。有关具体政策建议如下。

（一）培育建立制造业数字化转型促进中心

国家有关主管部门应针对制造业主要门类，机械、电子、仪器仪表、石油化工、铁路、公路、船舶、航空航天、轻工、纺织、医药、食品、烟草等行业特色，或我国制造业大型区域中心，整合各方资源，组织数字化转型服务商、互联网平台企业、工业互联网平台企业等联合建立制造业数字化转型促进中心，形成制造业数字化转型的综合服务平台，提供转型咨询、诊断评估、技术应用等一揽子数字化服务，帮助制造企业研究制定数字化转型战略，协同研究解决方案，展示转型场景和转型方法路径，开展数字化转型培训，增强制造企业数字化转型意识和意愿等；满足行业共性及企业个性需求，加强资源整合和技术创新，打通细分行业或区域的数据链条，形成行业性、综合性平台服务，为制造业数字化转型提供良好支撑。

（二）落实数字化转型推进工程，开展数字化转型示范试点

各级政府主管部门应认真推进落实《“十四五”数字经济发展规划》中明确的“数字化转型推进工程，结合重点行业和关键领域，遴选制造业数字化转型试点示范，给予一定资金或奖励政策扶持，培育形成一批可复制可推广的数字化转型典型模式，形成转型案例和标杆样本，鼓励企业“看样学样”；培育和遴选一批可复制的产业链供应链上下游协同转型的典型模式，有效支撑产业链供应链补链固链强链，以此加快数字化转型步伐。

（三）组织开展数字化转型的监测评估

通过数字化转型促进中心或建立相关监测评估机构，研究制定制造业数字化转型评估的指标体系，对制造企业的数字化基础水平、转型进程、转型成效，以及业务模式变革、生产方式变革、组织管理变革、资源要素变革等进行系统评估和评价，明确制造企业数字化转型的进程或等级，对其持续改进提出明确意见，对制造企业数字化转型的可行性和潜在价值，以及投入效益情况进行综合评估，从而进一步增强企业转型能力和水平、持续提升转型的积极性和针对性。政府主管部门应出台措施，支持高校、龙头企业、行业协会等加强协同，建设综合测试验证环境和监测评估环境，形成评估资源和力量，定期组织开展监测和评估。

（四）加强数字化转型人才培训和服务生态培育

推动制造企业数字化转型的关键是人才，目前大部分企业都急需数字化战略管理人才、数字化专业技术人才、数字化业务融合人才。政府主管部门应优化财税金融、人才培引等政策措施，大力支持高校、职业院校、大型企业等建设数字人才实训基地，提升数字化转型人才供给。

同时，政府主管部门还应该建立市场化服务与公共服务双轮驱动，技术、资本、人才、数据等多要素支撑的数字化转型服务生态，解决企业“不会转”“不能转”“不敢转”的难题。支持数字化转型促进中心，衔接集聚各类资源条件，提供数字化转型公共服务，打造区域产业数字化创新综合体，带动传统产业数字化转型。

（五）实施中小企业数字化转型赋能专项行动

针对培育专精特新小巨人、制造业单项冠军企业的需求，各级政府主管部门应组织实施中小企业数字化转型专项赋能行动，从支持中小企业从数字化转型需求迫切的环节入手，加快推进线上营销、远程协作、数字化办公、智能生产线等应用，由点及面向全业务全流程数字化转型延伸拓展。鼓励和支持互联网平台、行业龙头企业等立足自身优势，开放数字化资源和能力，帮助传统企业和中小企业实现数字化转型。推行普惠性“上云用数赋智”服务，推动企业上云、上平台，降低技术和资金壁垒，加快制造行业中小企业数字化转型。

学习领会党的二十大精神，我们可以充分认识到，加快制造业数字化转型不仅是把握新发展阶段、抢抓新工业革命机遇的客观要求，也是贯彻新发展理念、推动高质量发展的必由之路，更是构建新发展格局、深化国际合作的关键支撑。世界经济数字化转型已是大势所趋，我国制造业数字化转型已不是“选择题”，而是关乎生存和长远发展的“必修课”；充分发挥我国制造业在综合实力、关键技术、企业发展、市场活力等方面取得的一系列新发展、新突破和新提升这样一个现实基础，做好顶层设计，明确路径和方法，加快数字化转型是必然选择。同时，我们也要认识到，制造业数字化转型是一项长期系统性工程，从技术驾驭到业务创新，从组织变革到文化重塑，从数字化能力建设到人才培养，面临各方面的挑战。因此，推动制造业数字化转型，不可能一蹴而就，需要政府主管部門尽快出台相关政策措施积极推动，更需要制造行业企业各方保持战略定力，驰而不息，久久为功。