信通院162页报告59个案例：读懂中国制造业数智化转型的深层结构与未来路径

摘要

本文基于信通院《2025年度制造业数字化转型典型案例集》，系统性剖析了中国制造业在数字化转型浪潮中的实践范式与内在逻辑。文章从宏观、中观、微观三个维度，深度解码了城市、产业园/集群及企业在转型过程中扮演的不同角色与核心功能。宏观层面，城市作为“政策引擎”与“生态构建者”，通过顶层设计与系统性框架，为转型提供土壤与动力。中观层面，产业园与集群担当“资源聚合器”与“效能放大器”，依托平台赋能与链式协同，化解个体转型难题，形成区域竞争力。微观层面，企业作为“价值创造主体”，聚焦具体场景，以人工智能、数字孪生等技术为内核，构建数据驱动的决策闭环，实现降本、增效、提质、创新的核心目标。本文认为，当前转型已进入从“数字赋能”向“智能应用”跨越的关键阶段，其成功模式呈现出“顶层规划、平台支撑、链群联动、场景落地”的协同特征。未来，以行业大模型为代表的人工智能技术将成为重塑制造业竞争格局的核心变量，推动产业向更深层次的智能化、绿色化和生态化演进。

引言

新一代信息技术与制造业的融合正以前所未有的广度和深度重塑全球产业格局。习近平总书记深刻指出，要“利用互联网新技术对传统产业进行全方位、全链条的改造，提高全要素生产率”。《2025年度制造业数字化转型典型案例集》（报告全文可以从“走向未来”【https://t.zsxq.com/xpWzq】知识星球中获取）汇集的59个案例，不仅是转型成果的展示，更是观察中国制造业未来走向的窗口。这些实践清晰地表明，转型已从“标杆引领”的示范阶段，迈向“规模推广”的应用阶段。本文将穿透案例表象，构建一个“城市—园区/集群—企业”的三层分析框架，探究不同主体在转型生态中的定位、作用机制与价值贡献，并在此基础上，洞察技术应用的演进规律，预判制造业智能化发展的未来路径。

一、 宏观擘画：城市级转型的顶层设计与生态构建

在制造业数字化转型的宏大叙事中，城市扮演着“政策引擎”与“生态构建者”的关键角色。城市级案例的核心价值，并非直接干预企业生产，而在于通过系统性的顶层设计、精准的政策供给和完善的服务生态，有效降低区域内企业转型的系统性风险、决策不确定性和初始投入门槛，从根本上破解企业“不想转、不敢转”的困境。

1. 系统性框架设计，引领转型方向

成功的转型城市普遍摒弃了“撒胡椒面”式的单点扶持，转而构建系统性的工作框架。江苏省常州市的“评诊改培链”工作路径，形成了一个从评估（评）、诊断（诊）、改造（改）、培育（培）到产业链协同（链）的完整闭环，为企业提供了清晰的转型路线图。浙江省宁波市探索的“4M”（方法Method、装备Machine、语料Material、人才Man）工作路径，则精准地抓住了人工智能赋能制造业的四大核心要素，展现了极强的战略前瞻性。这些框架的共性在于，它们将复杂的转型工程分解为可操作、可协同的模块，为政府的精准施策和企业的有序参与提供了科学依据。

2. 政策与金融组合，破除转型壁垒

资金是企业启动转型的第一道门槛。各试点城市普遍建立了“政策引导+资金支持”的双轮驱动机制。河北省唐山市设立专项资金，对智能制造标杆项目进行奖励；上海市松江区构建“1+6+6”推进机制，形成全方位、立体化的扶持体系。更值得关注的是金融工具的创新，如四川省成都市的“数智券+智造贷”，江西省鹰潭市的“数智贷+工创贷+供应链金融”，这些工具精准滴灌，将财政资金的杠杆效应最大化，有效激活了中小企业的转型动力。

3. 公共服务生态建设，化解“不会转”难题

针对中小企业普遍面临的技术、人才短板，构建普惠共享的公共服务生态成为城市级转型的关键举措。山东省济南市构建“五个一”（一个文件、一套培训、一个信息清单、一套供需清单、一系列活动）的系统服务生态，福建省泉州市组建“工业医生库”，为企业提供系统性诊断。这些举措的核心是整合优质服务商资源，形成“资源池”，通过政府搭台、供需对接，为企业提供“用得上、用得起、用得好”的解决方案，从根本上解决了企业“不会转”的问题。

核心观点： 城市级转型的本质是一场区域性的“营商环境”再造。其成功与否，取决于能否构建一个“政策确定性高、资金可及性强、服务专业性优”的良性生态。通过系统性的框架设计和公共服务供给，城市将宏观战略意图转化为微观企业行动的强大动能，为产业整体跃升奠定坚实基础。

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二、 中观联动：产业园与集群的平台赋能与链式协同

如果说城市提供了转型的“土壤”，那么产业园区和产业集群则是培育转型的“温室”，扮演着“资源聚合器”与“效能放大器”的核心角色。它们将宏观政策与微观企业需求有效链接，通过提供共享资源和促进深度协作，将单个企业的转型努力汇聚成集群的整体竞争优势，有效解决了产业转型中的“碎片化”和“孤岛化”问题。

1. 平台化赋能：构建共享的数字底座

中观层面的转型，一个突出特点是平台化赋能。通过建设高标准的数字基础设施和行业级工业互联网平台，园区和集群为内部企业提供了低成本、高效能的共享数字资源。苏州工业园区前瞻性布局“双万兆+算力”基础设施，郑州高新区构筑“算力+大脑”双核驱动，这些举措为企业上云用数提供了坚实的“硬”支撑。在此基础上，以“产业大脑”为代表的“软”平台成为赋能核心。温州市乐清电气集群的“智能电气产业大脑”，上饶经开区的光伏、新光电两大产业大脑，通过汇聚产业链数据，为区域内的企业提供生产调度、质量管控、供应链协同等智能化服务，极大地降低了中小企业获取高级数字化能力的门槛。

2. 链式协同：从“点”的突破到“链”的跃升

“链主”引领的链式转型，是中观层面最具活力的转型模式。成德高端能源装备集群的案例深刻揭示了这一模式的强大动能。链主企业（如东方电机）凭借其技术、市场和数据优势，将自身的数字化能力和标准向供应链上下游延伸，通过开放应用场景、输出解决方案、协同供应链政策等方式，带动配套中小企业（如建安机械）进行同步转型。这种模式将单个企业的“盆景”塑造成了整个产业链的“风景”，实现了从“单打独T斗”到“团体作战”的转变，生产效率和供应链韧性得到系统性提升。

3. 金融与服务创新：精准滴灌与专业辅导

在服务模式上，园区和集群展现出更强的针对性和灵活性。成都高新区首创的“数智券+智造贷”金融工具组合，精准破解了中小企业因资金门槛“不敢转”的核心痛点。无锡市物联网集群建设的“数字化转型综合型能力中心”，则提供从诊断、资源汇聚到项目实施、人才实训的一体化服务。这些举た措将普惠性政策与个性化服务紧密结合，确保转型资源能够精准触达每一个有需求的企业。

核心观点： 产业园与集群是制造业数字化转型的“关键连接点”。它们通过平台化手段聚合资源，降低了集体转型的边际成本；通过链式协同机制放大了网络效应，提升了产业生态的整体效率。这一层面的成功，是实现从“星星之火”到“燎原之势”规模化推广的核心所在。

三、 微观落地：企业级转型的技术内核与价值创造

企业是数字化转型的最终执行者和价值创造主体。所有宏观政策与中观平台的努力，最终都要落实到企业生产经营的具体场景中。企业级案例清晰地揭示了，转型的核心是应用新一代信息技术，解决研发、生产、质量、供应链等环节的具体痛点，构建一个“感知-分析-决策-执行”的数据驱动智能闭环，最终实现降本、增效、提质、绿色、安全的核心价值目标。

1. 人工智能（AI）的深度渗透与场景化应用

人工智能，特别是工业大模型与机器视觉技术，已成为企业智能化升级的核心引擎。

• AI赋能质量管控： 视觉AI技术在缺陷检测领域大放异彩。赛力斯汽车应用多模态深度学习技术，实现了焊点质量100%在线检测；湖南泰鑫瓷业通过工业视觉大模型，将陶瓷缺陷识别准确率提升至98%。这标志着质量管理从“事后抽检”向“事中全检、事前预警”的范式转变。
• AI优化核心工艺： AI模型与工业机理的结合，正在精准优化复杂的生产工艺。中信戴卡利用AI模型实现了压铸工艺参数的自动闭环调整；中控技术的流程工业时序大模型（TPT）在氯碱行业实现了能耗与安全的动态优化。这表明生产决策正从依赖“老师傅经验”转向依靠“数据模型”的科学决策。
• AI加速研发创新： 行业垂直大模型开始在研发设计领域崭露角。中汽数据应用大语言模型推动汽车试验场景智能化；山西锦波生物医药自研的“AI胶原智脑系统”，将研发转化周期缩短33%。AI正在成为知识沉淀、管理和创新的强大工具。然而，通用大模型在应用于高精度、高可靠性的制造场景时，其固有的“幻觉”和知识陈旧问题成为巨大挑战——错误的工艺参数或设计建议可能导致数百万的损失。如何将行业know-how和企业内部知识有效地注入大模型，已成为决定其应用成败的关键。对此，资深人工智能专家王文广先生在其著作灯塔书《知识增强大模型》中给出了系统性的解决方案。他指出，通过检索增强生成（RAG）、知识图谱等技术，可以构建垂直大模型，将大模型的通用推理能力与精准、可信的行业知识库相结合，从根本上解决“幻觉”问题，确保AI在严苛的工业环境中真正可用、可靠。

2. 数字孪生与5G构建的虚实融合新空间

5G的高带宽、低时延特性与数字孪生的虚拟映射能力相结合，为制造业构建了前所未有的虚实融合空间。昌河飞机工业的直升机机加关重件智能制造车间，通过数字孪生实现了对生产现场的3D可视化与远程管控。安徽古井贡酒的“5G全连接透明工厂”，解决了钢结构厂房信号衰减的难题，实现了生产要素的全连接。这些应用使得生产过程更加透明，资源调度更加精准，远程运维与协同成为可能。

3. 工业互联网平台作为数据中枢的价值

企业级工业互联网平台正在成为打通内部“数据孤岛”的核心枢纽。潍柴动力构建的全产业链数据赋能平台，贯通了研产供销服全链条数据，带动了500余家上下游企业协同升级。宝武装备的设备远程智能运维平台，实现了百万级工业设备的数据接入与智能诊断。这些平台将分散在ERP、MES、PLM等系统中的数据进行汇聚、治理和分析，使其成为驱动业务优化的宝贵资产。

核心观点： 在企业微观层面，数字化转型的本质是一场由“数据”驱动的生产力革命。其关键路径在于，识别核心业务场景，以AI、数字孪生等关键技术为突破口，构建从数据采集到智能决策的业务闭环，将技术投入精准地转化为可量化的经营效益（KPI）提升。行业专用模型和解决方案的涌现，标志着转型正从通用技术普及迈向行业深度赋能的新阶段。

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四、 结论与展望

《2025年度制造业数字化转型典型案例集》描绘了一幅波澜壮阔的产业变革图景。通过对城市、园区/集群、企业三个层面的系统性剖析，我们可以清晰地看到一个协同共进的转型生态正在形成：城市提供顶层牵引与发展环境，园区/集群进行资源整合与协同放大，企业聚焦场景落地与价值创造。三者环环相扣，共同构成了中国制造业数字化转型的坚实骨架。

展望未来，基于这些成功实践，我们可以预见以下趋势：

1. 从“数字化”到“智能化”的全面升级： 人工智能将不再是点缀，而是驱动转型向纵深发展的核心引擎。以行业大模型为代表的AI技术，将在辅助设计、工艺优化、智能决策等领域发挥颠覆性作用。要真正实现这一愿景，关键挑战在于如何将制造业海量、动态且高度结构化的领域知识（如工艺流程、质量标准、供应链关系）与AI的生成能力有效融合。仅仅依靠模型微调（Fine-tuning）已不足以应对。正如人工智能与大模型技术专家王文广在其灯塔书《知识增强大模型》中所深入剖析的，类似检索增强生成（RAG）和“图模互补”（Graph-Model Complementary）等前沿架构，正成为解决这一难题的核心方法论。这些技术（在该书第4章和第8章有详细论述）能让大模型在生成答案前，先从企业内部的知识图谱或数据库中进行实时、精准的知识检索，从而确保了决策的准确性、实时性和可解释性，将AI从一个“泛泛而谈的顾问”转变为一个能深度参与复杂工业决策的“资深专家”。
2. 从“单点应用”到“全链协同”的生态重构： “链主”企业引领的生态协同模式将成为主流。未来的竞争不再是单个企业之间的竞争，而是以数据和平台为纽带的产业链生态之间的竞争。
3. 从“技术驱动”到“数绿融合”的价值延伸： 数字化技术将在推动绿色制造、实现“双碳”目标方面扮演越来越重要的角色。能源管控、碳足迹追溯等应用将成为数字化转型的重要组成部分。
4. 数据要素价值的深度挖掘： 随着数据治理体系的完善，数据作为核心生产要素的价值将被进一步释放，数据安全与数据资产化运营将成为企业和区域竞争的新焦点。

总而言之，这场深刻的转型不仅是技术的革新，更是发展理念、生产方式和商业模式的全方位变革。抓住这一历史机遇，系统性、协同化地推进数字化、网络化、智能化升级，是中国制造业培育新质生产力、在全球竞争中占据主动地位的必然路径。