制造业数字化转型现状 - 截至2025年6月底，超六成企业基本实现全业务流程数字化，研发设计、生产制造等关键业务环节数字化普及率均超过60% [1] - 全国两化融合整体发展水平已达65.0，江苏、山东、广东、安徽等省份发展水平较快，其中江苏两化融合水平已突破70.0 [3] - 77.4%的工业企业已实施数字化改造，在江苏、安徽等9省实施率超过80%，数字化改造正从"点状应用"走向"系统推进" [3] 数字化转型的驱动力与政策支持 - 全球经济放缓、竞争加剧、制造业回流及贸易政策不确定性给行业带来压力，同时"双碳"目标要求绿色转型与降本增效，推动数字化转型成为重要路径 [1] - 《中小企业数字化赋能专项行动方案（2025—2027年）》《场景化、图谱化推进重点行业数字化转型的参考指引（2025版）》等专项政策先后颁布，推动中小企业加快数字化转型 [2] - 已搭建两化融合公共服务平台，为超过36万家企业提供评估和对标服务，覆盖全国所有省市及41个工业大类，为精准施策奠定基础 [3] 数字化转型的成效与案例 - 洛阳轴承集团风电齿轮箱轴承智能工厂实现全流程数字化，生产效率提升约30%，产品合格率达99.9%，产品尺寸精度批量化稳定控制在0.05毫米以内 [2] - 61.4%的企业已应用工业云平台，网络化发展促进跨企业业务协同，在山东、四川、湖北、安徽、江苏5省，实现产业链协同的企业比例已超20% [3] 人工智能与未来发展方向 - 人工智能发展浪潮下，AI与数字化转型正紧密结合，推动制造业向高端化、智能化、绿色化转型升级 [4] - 人工智能大发展正将制造业数字化推入"模型驱动"新阶段，例如羚羊工业互联网公司发布了工业大模型3.0及系列智能体解决方案 [4][5] - 智能制造发展分为两个阶段：第一阶段是到2030年数字化制造基本普及，第二阶段是到2035年新一代智能制造基本普及 [4] 数据要素与人才需求 - 高质量数据集已成为数智化转型的新型燃料，制造业企业需重视数据资源开发利用，加快行业高质量数据集建设 [6] - 实现制造业数智化需打通信息技术、通信技术、控制技术等数据孤岛，实现统一治理，并需要更多既懂工艺又懂人工智能的复合型人才 [6]