制造业数字化转型现状 - 截至今年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，江苏两化融合水平已突破70.0 [3] - 77.4%的工业企业实施数字化改造，在江苏、安徽等9省甚至超过80% [3] - 61.4%的企业已应用工业云平台，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] 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迫使制造业通过数字化转型改善生产方式、降本增效 [1] - 在"双碳"目标引领下，制造业面临绿色转型与降本增效的双重压力 [1] - 《中小企业数字化赋能专项行动方案（2025—2027年）》《中小企业数字化转型指南》等专项政策先后颁布，推动中小企业加快数字化转型 [2] - 工信部印发《场景化、图谱化推进重点行业数字化转型的参考指引（2025版）》，加快新一代信息技术全方位全链条普及应用 [2] 数字化转型的具体成效与案例 - 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] - 我国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、41个工业大类及207个中类 [3] - 网络化发展促进了跨企业业务协同能力显著增强，网络化联接全方位拓展、营造良好的全产业链生态正成为现实 [3] 人工智能与制造业深度融合 - 人工智能发展浪潮下，行业积极将AI与数字化转型结合，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 [4] - 羚羊工业互联网股份有限公司发布羚羊工业大模型3.0，并推出以其为核心技术底座的三大智能体解决方案 [5] 未来发展方向与关键要素 - 数据作为关键生产要素贯穿制造业全流程，高质量数据集已成为数智化转型的新型燃料，制造业企业需要更加重视数据资源开发利用 [6] - 实现制造业数智化需构建高质量数据集以夯实基础，打通融合信息技术、通信技术、控制技术等数据孤岛 [6] - 人工智能深层次应用需要面向生产现场推动工艺优化，也需要面向经营管理实现精益生产，因此需要更多既懂工艺又懂人工智能的复合型人才 [6] - 智能制造发展分成两个阶段：第一阶段是数字化转型，争取到2030年数字化制造在全国工业企业基本普及；第二阶段是智能化升级，到2035年新一代智能制造在全国工业企业基本普及 [4]