中國工業數字化發展：現狀、問題及策略選擇

摘 要：進入新發展階段以來，以人工智能、大數據、區塊鏈、云計算為代表的新一輪科技革命和產業變革浪潮推動我國數字經濟迅速發展。數字經濟由數字產業化與產業數字化構成，工業數字化作為產業數字化的重要組成部分，是將數字技術應用到工業生產、管理和服務的過程，在資源優化配置、提升資源利用率等方面發揮重要作用，主要包括智能制造、數字化設計、數據采集與分析、供應鏈數字化、云計算與邊緣計算、虛擬現實與增強現實、網絡安全與數字孿生。本文系統考察工業數字化發展現狀與存在的問題，為進一步發揮數字經濟的帶動作用，實現推動產業高端化、智能化、綠色化，打造現代化產業體系奠定基礎。我國通過專項項目、行業標準、示范試點等激勵措施，積極引導、鼓勵、支持、保障智能制造和工業互聯網等工業領域數字化發展，本文利用CSMAR（中國經濟金融研究）數據庫分析中國工業數字化發展情況。研究發現，我國智能制造水平顯著提高、工業互聯網蓬勃發展、“5G+工業互聯網”創新發展以及“上云用數賦智”加速推進。中國工業企業的數字化轉型在黨的十八大之后呈現出加速發展的態勢，特別是在東部地區和制造業領域。盡管中西部地區和一些傳統行業的數字化轉型起步較晚，但近年來增長勢頭強勁，具有追趕的潛力。我國工業企業數字化轉型已經取得顯著成就，但仍面臨關鍵技術領域亟待突破、工業數字化水平有待提升、區域發展不平衡、高端人才缺乏等問題。因此，為推動實體經濟高質量發展，促進工業數字化發展，不僅要加快推進傳統工業的數字化轉型，還需要創新發展數字經濟核心產業，培育發展新興產業與未來產業，優化工業數字化發展環境，筑牢數字安全保障，大力培養數字化技術專門人才。

關 鍵 詞：工業數字化；數字經濟；高質量發展

中圖分類號：F 424.1 文獻標志碼：A 文章編號：1674-0823（2025）01-0009-13

隨著人工智能、大數據、互聯網、云計算等信息技術和數字技術的突破性發展，海量數據形成并作為生產要素參與經濟生產活動，數字產業化、產業數字化迅猛發展，新產業、新業態、新模式持續涌現，數字經濟逐漸成為推動經濟增長的重要力量。面對世界進入動蕩變革期，全球經濟增長動能不足，不穩定、不確定因素增多的復雜形勢，我國借助新一輪科技革命和產業變革浪潮，從2015年起出臺了一系列推動數字經濟發展的政策，以促進實體經濟與數字經濟深度融合，大大推動了我國工業數字化的發展。

通常來說，數字經濟由數字產業化與產業數字化構成。前者是數字經濟發展的先導產業，為數字經濟發展提供技術、產品、服務和解決方案等，具體包括電子設備制造業、信息通信業、軟件產業和信息技術服務業等，其本質是由數字技術的應用引發的新產品、新服務變革^［1］；后者是利用數字技術對傳統產業進行升級，實現數據要素與資本、技術、勞動力等生產要素深度融合，推動傳統工藝、生產流程、管理活動再造^［2］，從而促進產業效率提升和產出增加，增加的這部分產出一般被歸為產業數字化范疇。

工業數字化作為產業數字化的重要組成部分，是將數字技術應用到工業生產、管理和服務的過程，旨在提高生產效率、降低成本、提升產品質量和增強市場競爭力，主要包括智能制造、數字化設計、數據采集與分析、供應鏈數字化、云計算與邊緣計算、虛擬現實與增強現實、網絡安全與數字孿生等。與產業數字化相比，工業數字化專注于工業領域，涉及制造、生產、供應鏈等方面的數字化轉型，是產業數字化在工業領域的具體體現。工業數字化能夠改變傳統產業的生產方式與經營模式，在優化資源配置、提升資源利用率方面發揮重要作用。黨的二十大報告指出，要健全促進實體經濟與數字經濟深度融合制度，培育壯大先進制造業集群，推動制造業高端化、智能化、綠色化發展。那么，當前我國工業數字化發展現狀如何，在推動產業高端化、智能化、綠色化過程中存在哪些問題？對于以上問題的有效分析，將有助于進一步發揮數字經濟的帶動作用，加快實現產業轉型升級，為打造現代化產業體系奠定基礎。

一、文獻述評

現有關于工業數字化研究的文獻主要從以下幾個方面展開：

一是，數字化轉型影響企業效率的研究。數字化轉型通過降低資本錯配和勞動力錯配提升全要素生產率^［3］，通過提高公司治理水平、緩解信息不對稱、增強創新激勵提升生產效率^［4］，通過促進技術創新、提升內部控制水平和緩解信息不對稱提升企業產能利用率^［5］。

二是，數字化轉型影響企業創新的研究。數字化轉型促進了企業技術創新“增量”，但沒有促進企業技術創新“提質”。企業數字化轉型技術創新策略的趨同現象和套取政府資本的目的均會造成其利用數字化轉型優勢來增加技術創新數量，抑制數字化轉型的技術創新“提質”效應^［6］。數字化轉型能夠促進企業創新，數字技術的嵌入增強了企業利用、重組和獲取資源的能力，使得企業在資源配置方面產生優勢^［7］，數字化轉型通過提高研發投入和研發效率^［8］，促使其融入全球創新網絡，促進企業創新，提升企業創新績效^［9］。數字化程度越高，其對企業技術創新的促進作用越顯著^［10］。

三是，數字化轉型影響綠色發展的研究。企業數字化轉型對實現“雙碳”目標具有重要作用，劉慧等依據上市公司數據探討了數字化轉型在推動企業節能減排方面的作用，研究發現數字化轉型通過生產經營活動的結構優化助力節能減排^［11］。同時，企業數字化轉型能夠通過提升企業盈余信息的質量水平和解決融資約束及技術整合的能力^［12］、提高企業資源配置效率^［13］、增加企業創新資源投入^［14］、弱化代理沖突、提高成長能力^［15］來提升企業綠色創新水平。

四是，數字化轉型影響人力資本結構升級的研究。一方面，數字化轉型能夠顯著提升企業本科及以上學歷的員工比例，增加企業的固定資產投資與研發投資，擴大企業經營規模，促使企業增加對高技能勞動力的需求，優化企業的人力資本結構，同時增加員工工資，這類效應在低融資約束企業、非技術密集型行業和東部地區更為明顯^［16］，即企業數字化轉型創造了大量高技能工作崗位。另一方面，數字化技術將被應用于重復性強、技能需求低的工作，降低了對低技能工作崗位的勞動需求^［17］。

二、中國高度重視推進工業數字化發展

（一）政策合力促進工業數字化發展

2015年，國務院發布的《促進大數據發展行動綱要》明確指出，要“形成公共數據資源合理適度開放共享的法規制度和政策體系，2018年底前建成國家政府數據統一開放平臺。”【國務院，《促進大數據發展行動綱要》，https：//www.gov.cn/zhengce/zhengceku/2015-09/05/content_10137.htm。】隨后，國家發展改革委、教育部、科學技術部、工業和信息化部、財務部、商務部等出臺各類推動數字經濟發展政策文件40余部，從云計算、人工智能、工業互聯網、數字平臺、數據中心等各個領域全面推動數字經濟發展。中共中央和國務院從大數據戰略、信息化發展戰略、數字中國戰略出發，為我國數字經濟發展制定頂層戰略，各部委立足自身發展重點，出臺了包括數字產業化、產業數字化政策在內的數字經濟發展政策。2023年9月，習近平總書記在黑龍江考察時提出“要以科技創新引領產業全面振興”，要“整合科技創新資源，引領發展戰略性新興產業和未來產業，加快形成新質生產力。”^［18］當今時代是新一輪科技革命推動的新質生產力發展的時代，而數字技術體系引領推動了新一輪科技革命^［19］，數字經濟發展被賦予了作為新質生產力的新使命。

（二）試點示范推進工業數字化發展

為了推動工業數字化發展，我國通過專項項目、行業標準、示范試點等激勵措施，積極引導、鼓勵、支持、保障智能制造和工業互聯網等工業領域的數字化發展。

1. 智能制造試點示范項目

在不斷完善智能制造國家標準和行業標準的基礎上，我國對智能制造領域的支持力度不斷加大，范圍逐漸擴大。為了推動工業智能化、數字化轉型升級，工業和信息化部實施智能制造試點示范專項項目、中德智能制造合作試點示范項目，遴選了智能制造示范工廠與智能制造優秀場景名單。

（1）智能制造試點示范專項項目。工業和信息化部于2015年啟動實施智能制造試點示范專項行動，2015—2018年分別支持智能制造專項項目94項、64項、97項與99項。2017年組織支持208項智能制造綜合標準化與新模式應用項目并制定包含49家企業的智能制造系統解決方案供應商推薦目錄。2018年，工業和信息化部組織開展人工智能與實體經濟深度融合創新項目，從核心基礎產品、智能控制產品、智能理解產品、制造業智能化提升、產業智能升級、民生服務智能化、訓練資源服務平臺、標準測試評估體系、安全保障體系等領域支持106家企業發展。

（2）中德智能制造合作試點示范項目。工業和信息化部從2017年起開始組織遴選中德智能制造合作試點示范項目，于2017—2019年分別支持17項、9項和6項，2021年和2022年分別支持12項和3項。

（3）智能制造示范工廠與智能制造優秀場景名單。工業和信息化部從2021年起開始遴選智能制造示范工廠與優秀場景名單。2021—2023年，智能制造示范工廠數量分別為110家、99家和212家；智能制造優秀場景名單數量分別為241項、389項和605項。

此外，工業和信息化部還于2023年評選出78項智能制造標準應用試點項目，以及162項智能制造系統解決方案揭榜掛帥項目。

2. 工業互聯網試點示范項目

為了推動工業與互聯網融合發展，促進互聯網在工業領域的推廣應用，工業和信息化部在2017年組織開展制造業與互聯網融合發展試點示范工作，支持70項示范項目；組織兩化融合管理體系貫標試點和貫標示范企業評審工作，支持706家企業作為兩化融合管理體系貫標試點企業和50家企業作為兩化融合管理體系貫標示范企業建設。

從近年來消費品行業工業互聯網試點示范項目來看，超過40%的項目來自家電行業，應用方向涉及智慧工廠、供應鏈協同、研產銷一體化、綠色制造等多個領域。紡織行業示范項目占工業互聯網試點示范項目比重約為20%，致力于打造平臺化設計與個性化定制等新模式；家具行業示范項目專注于打造基于平臺的敏捷響應數字工廠；食品行業示范項目關注產品質量溯源、供應鏈協同一體化等轉型升級；醫藥行業屬于較為傳統的行業，生產制造環節改造難度大，示范項目更側重于藥品質量溯源、數字化運營等方面。

2023年工業和信息化部在支持236項工業互聯網試點示范項目的基礎上，新增23個跨行業、跨領域工業互聯網平臺，遴選出34項工業互聯網安全深度行活動典型案例和19個成效突出地區，評選30個市（區）作為第一批中小企業數字化轉型試點城市，核定300個5G工廠進入《2023年5G工廠名錄》，以“數字領航”企業方向示范項目（28個）、兩化融合管理體系貫標方向示范項目（82個）、特色專業型工業互聯網平臺方向示范項目（74個）為基礎制定2023年新一代信息技術與制造業融合發展示范名單，并通過在工業（34項）、電信和互聯網（38項）等行業中選取數據安全典型案例，推動工業數字化安全發展。

3. 兩化融合管理體系示范項目

為了走上以信息化帶動工業化、以工業化促進信息化的新型工業化道路，2018年，工業和信息化部立項支持兩化融合管理體系貫標示范項目（50項）、工業互聯網平臺解決方案試點示范項目（12項）、重點工業產品和設備上云試點示范項目（15項）、信息物理系統（CPS）試點示范項目（14項）、工業大數據應用服務試點示范項目（11項）、工業電子商務平臺試點示范項目（14項）等。同時，根據《工業互聯網APP培育工程實施方案（2018—2020年）》，工業和信息化部支持工業互聯網試點示范項目72項，并公布工業互聯網APP優秀解決方案共89項^［20］。

2019年，工業和信息化部在兩化融合管理體系示范項目（51項）、重點行業工業互聯網平臺試點示范項目（38項）、信息物理系統（CPS）試點示范項目（10項）、工業互聯網大數據應用服務試點示范項目（18項）、工業電子商務試點示范項目（14項）等多個方面強化對制造業與互聯網的融合發展，同時支持工業互聯網試點示范項目81項，遴選125項工業互聯網APP優秀解決方案名單，同時評選40個企業上云典型案例。2019年，為加快跨行業、跨領域工業互聯網平臺建設，工業和信息化部出臺跨行業、跨領域工業互聯網平臺清單。

2020年，工業和信息化部支持兩化融合管理體系貫標示范項目（48項），推出跨行業跨領域工業互聯網平臺清單（15個工業互聯網平臺），支持工業互聯網試點示范項目79項，同時評選出80個企業上云典型案例。

2021年，工業和信息化部支持兩化融合管理體系貫標方向示范項目（82項）、特色專業型工業互聯網平臺方向示范項目（69項）、工業信息安全能力提升方向示范項目（31項），支持工業互聯網試點示范項目123項，遴選132項工業互聯網APP優秀解決方案名單。

2022年，工業和信息化部支持兩化融合管理體系貫標方向示范項目（94個）、特色專業型工業互聯網平臺方向示范項目（88項），新增跨行業跨領域互聯網平臺（14個工業互聯網平臺），提出智能制造標準應用試點項目（59項）、“數字領航”企業方向示范項目（30項），同時，首次明確財政支持中小企業數字化轉型試點平臺的遴選工作，共選出98家中小企業作為支持對象。此外，工業和信息化部還組織開展制造業質量管理數字化典型場景和解決方案優秀案例評選工作，在原材料工業、裝備制造業、消費品制造業、跨行業和其他行業，以及生產、研發設計、供應鏈和生態協同等領域共選出63項優秀案例；組織開展工業互聯網平臺創新領航應用案例，在平臺化設計（7個）、數字化管理（51個）、智能制造（47個）、網絡化協同（14個）、個性化定制（4個）、服務化延伸（14個）等方面評選優秀案例。

此外，為保障工業領域數據安全，2022年，工業和信息化部評選出29項工業領域數據安全管理試點典型案例和5個成績突出地區，并率先選出69個工業軟件優秀產品，以及191項工業互聯網APP優秀解決方案。

三、中國工業數字化發展現狀

根據中國信息通信研究院《中國數字經濟發展白皮書（2021）》公布的數據，我國工業數字經濟滲透率呈現穩步增長的態勢，工業部門在數字化轉型方面持續推進和深化。2016—2017年，工業數字經濟滲透率增速緩慢，從2018年起增速逐漸加快^［21］，并在2022年達到24%。尤其是在2020年后，盡管遭受突發公共衛生事件的沖擊，但中國工業數字經濟滲透率仍然實現了較快的增長（見圖1）。

中國工業的數字經濟滲透率變化趨勢表明，中國正通過技術創新和政策引導，積極參與數字化變革，加快工業部門的轉型升級，以更好地適應數字經濟時代的發展要求。未來，中國工業的數字化轉型將繼續深入推進，并在人工智能、大數據等前沿技術領域取得更多突破。

（一）工業企業的數字化轉型持續推進

本文使用CSMAR數據庫中的中國工業數字化轉型程度描述中國工業數字化發展情況，構建了包含戰略引領、技術驅動、組織賦能、環境支撐、數字化成果以及數字化應用6個一級指標的企業數字化轉型指數。戰略引領主要包含管理層數字職務設立情況、管理層數字創新詞頻統計、管理層數字創新指標以及管理層數字創新導向指標；技術驅動主要包含技術賦能指標、人工智能技術詞頻、區塊鏈技術詞頻、云計算技術詞頻以及大數據技術詞頻；組織賦能包括數字資本投入計劃統計、數字人力投入計劃、數字基礎設施建設、科技創新基地建設情況；環境支撐包括各行業發明專利申請量、各行業R＆D活動情況、各行業新產品開發及銷售情況、各行業數字化技術強度、各行業數字資本投入強度、各行業人力資本投入強度、各城市光纜線路長度、各城市移動交換機容量、各城市互聯網寬帶接入用戶規模、各城市移動互聯網用戶規模；數字化成果包括數字創新標準工作、數字創新論文數量、數字發明專利授權情況、數字創新資質、數字國家級獎項；數字化應用包括數字化應用指標、技術創新詞頻、流程創新詞頻、業務創新詞頻。本文從區域異質性和行業異質性來分析工業數字化轉型現狀。

1. 不同地區的數字化轉型情況

（1）戰略引領方面。戰略引領主要指企業管理層對數字創新方面的引導作用。圖2描述了中國東、中、西部地區工業企業戰略引領指數的變化情況。由圖2可知，我國企業數字化轉型現狀呈現東部強于中部和西部的態勢。東部城市的工業企業管理層在數字創新導向的強度、廣度、持續性、前瞻性等方面都遠高于中部、西部城市的工業企業；中部、西部的戰略引領指數在波動中穩步增加，其中，中部的增速更快。

（2）技術驅動方面。技術驅動主要從人工智能、區塊鏈、云計算、大數據等核心數字技術的角度衡量工業企業的數字技術應用程度。圖3體現了中國東、中、西部地區工業企業技術驅動指數的變化情況。由圖3可知，東部城市的工業企業的人工智能、區塊鏈、云計算、大數據等技術最多，中部次之，西部最低。黨的十八大以來，各地區工業企業的技術驅動指數總體呈上升趨勢，東、西、中部的技術驅動指數逐漸接近。

（3）組織賦能方面。組織賦能包括數字資本和數字人力投入、數字基礎設施建設以及科技創新基地建設等方面。圖4描述了中國東、中、西部地區工業企業數字化轉型的組織賦能變化情況。由圖4可知，黨的十八大以來，我國各地區的工業企業總體上都加大了數字資本、數字人力的投入，加強了數字基礎設施和科技創新基地的建設。東部地區工業企業的組織賦能指數在2017年達到峰值，在2018年有所下降，隨后穩步上升。中部地區工業企業的組織賦能指數在2014年有所下降，而后上升，在2016—2019年間呈現較小幅度波動，2019年后呈快速上升趨勢。西部地區工業企業的組織賦能指數在2013—2020年間呈波動趨勢，2020年后則迅速提高。東部城市工業企業的組織賦能指數最高，中部次之。2020年后東部地區增速放緩，西部組織賦能指數急速上升，3個地區的組織賦能指數逐漸接近，呈現收斂狀態。究其原因是中部、西部地區工業企業已經意識到數字經濟是企業實現技術趕超的重要機遇，加大了數字經濟方面的投入。

（4）環境支撐方面。環境支撐主要是指企業所屬行業和所在城市在數字經濟發展方面的投入和支撐作用。圖5描述了中國東部、中部、西部地區工業企業環境支撐的變化情況。由圖5可知，東部地區工業數字化發展的環境支撐作用更強，中部、西部地區工業數字化發展的環境支撐作用較弱。東部地區不論是城市的光纜密度還是互聯網寬帶接入的用戶規模都高于中部、西部地區。黨的十八大以后，東部的環境支撐強度保持穩定狀態。相比于東部地區，中部、西部地區逐漸意識到數字經濟發展可以帶來機遇，著力改善本地數字經濟發展環境，數字經濟發展環境支撐指數在2021年時有小幅度上升，但由于前期與東部地區相差較大，環境支撐指數仍然遠低于東部地區。

（5）數字化成果方面。數字化成果主要是指企業在數字創新標準、數字創新論文、數字發明專利、數字創新資質、數字國家級獎項等方面取得的成果，用來衡量企業數字技術研發成效。圖6表明了中國東、中、西部地區工業企業數字化成果情況。由圖6可知，東、中、西部地區數字化成果指數非常接近，西部地區略低，表明3大區域內工業企業數字化成果的變化趨勢基本一致；3大區域工業企業數字化成果在2020年達到峰值后開始下降。

（6）數字化應用方面。數字化應用從技術、流程、業務3個層面描述了企業的數字技術應用情況。圖7報告了中國東、中、西部地區工業企業數字化應用情況。由圖7可知，東部地區的數字化應用情況顯著優于中部和西部地區，但由于中部地區工業企業數字化應用指數增長較快，中部與東部地區的差距正在逐漸縮小。

2. 不同行業的數字化轉型情況

本文進一步將工業企業按行業劃分為采礦業、制造業以及電力、熱力、燃氣及水生產和供應業，分行業分析中國工業數字化發展情況，具體如圖8所示。

由圖8可知，除數字化成果方面外，制造業在戰略引領、技術驅動、組織賦能、環境支撐、數字化應用等數字化發展方面均顯著高于其他行業，具體表現為以下幾個方面：

（1）戰略引領方面，黨的十八大以來，3類產業的戰略引領指數總體均呈緩慢上升之態，但制造業的戰略引領指數顯著高于另外兩類行業。（2）技術驅動方面，制造業的技術驅動指數與另外兩類行業從2013年起呈現逐漸發散的趨勢，制造業在2015年以后保持基本穩定狀態，采礦業的技術驅動指數在2020年前呈逐年下降趨勢，在2020年之后，除制造業外的其他兩類行業技術驅動指數有所上升，縮小了與制造業的差距。（3）組織賦能方面，制造業的數字資本投入、人力投入和數字基礎建設、科技創新基地建設都強于采礦業與電力、熱力、燃氣及水生產和供應業。采礦業和制造業的組織賦能指數總體呈上升趨勢，但2021年電力、熱力、燃氣及水生產和供應業的組織賦能指數相較于2013年并沒有太大改變。（4）環境支撐方面，自黨的十八大以來，3類行業的環境支撐指數均無明顯變化，但制造業的環境支撐指數遠高于另外兩類行業。（5）數字化成果方面，3類行業的發展趨勢基本一致，整體呈現波動中提升的態勢。（6）數字化應用方面，制造業在技術創新、業務創新、流程創新上都遠高于采礦業與電力、熱力、燃氣及水生產和供應業，自黨的十八大以來，制造業數字化應用指數一直穩步上升，而采礦業與電力、熱力、燃氣及水生產和供應業的數字化應用指數在2019年之前一直呈現下降趨勢，2019年才快速上升。

綜合來看，中國工業企業的數字化轉型在黨的十八大之后呈現出加速發展的態勢，特別是在東部地區和制造業領域。盡管中部、西部地區和一些傳統行業的數字化轉型起步較晚，但近年來增長勢頭強勁，展示出追趕的潛力。

（二）智能制造水平顯著提升

1. 智能制造能力不斷優化升級

2020年，中國電子技術標準化研究院根據GB/T 39116—2020《智能制造能力成熟度模型》和GB/T 39117—2020《智能制造能力成熟度評估方法》兩項國家標準，利用各省區市企業數據計算智能制造能力成熟度，將制造業企業按智能制造成熟度由低到高劃分為4個等級。對2019—2022年我國智能制造能力成熟度智能分布進行測度，結果如圖9所示。測度結果顯示，2019年我國智能制造能力成熟度分布為一級及以下（85%）、二級（12%）、三級（2%）、四級及以上（1%）；2020年，相應分布為一級及以下（75%）、二級（14%）、三級（6%）、四級及以上（5%）；2021年相應分布為一級及以下（69%）、二級（15%）、三級（7%）、四級及以上（9%）；2022年相應分布為一級及以下（63%）、二級（21%）、三級（12%）、四級及以上（4%）。可見，從等級分布情況來看，在2019—2022年期間，一級及以下成熟度等級的制造業企業下降了22個百分點，二級成熟度等級的制造業企業上升9個百分點，三級成熟度等級的制造業企業上升10個百分點，四級及以上成熟度等級的制造業企業上升3個百分點。上述數據說明：一方面，低等級的企業數量大幅減少，中高等級企業數量顯著增加。這表明越來越多的制造業企業開始重視并積極推進智能制造，從最初的觀望階段逐步邁入實際行動階段。另一方面，四級及以上企業數量占比雖小，但仍在增長。這表明部分領先企業已經初步探索出成熟的智能制造模式，并開始發揮標桿示范效應，引領行業發展方向。

2. 部分行業取得智能制造優勢地位

在國家多項政策的大力支持下，我國智能制造水平不斷提升，部分行業和地區已初步取得智能制造優勢地位。智能制造的發展已由單一使用智能制造設備向全生產流程智能化轉變，開啟了制造范式的升級和重構，對推動我國制造業向中高端邁進具有重要意義。截至2022年底，我國已建成2 100多個高水平的數字化車間和智能工廠。其中，有209家示范標桿工廠；培育了6 000多家系統解決方案供應商，建成具有一定區域和行業影響力的工業互聯網平臺248家，重點平臺工業設備連接數超過8 000萬臺（套）。據統計，智能制造示范工廠的生產效率平均提升32%，資源綜合利用率平均提升22%，產品研發周期平均縮短28%，運營成本平均下降19%，產品不良率平均下降24%^［22］。

根據中國電子技術標準化研究院發布的《智能制造成熟度指數報告（2022）》，2020—2022年智能制造TOP10行業如表1所示^［23］。計算機通信和其他電子設備制造業、汽車制造業、電氣設備和器材制造業、醫藥制造業、化學原料和化學制品制造業連續3年位列智能制造TOP10行業，表明5大行業已初步取得智能制造優勢地位。其中，計算機通信和其他電子設備制造業、汽車制造業兩大行業長期處于智能制造TOP2地位，是我國智能制造領頭羊。

3. 企業層面大型企業智能制造優勢顯著，專精特新中小企業發揮重要引領作用

以上市公司、大型企業為數字化發展領頭羊，以專精特新中小企業為重要組成部分，我國工業企業數字化發展程度不斷提高。根據《智能制造發展指數報告（2022）》，相比上市公司或者大型企業，中小企業智能制造發展水平相對落后。2021年，智能制造水平處于一級及以下水平的企業中95.09%是中小微企業。從智能制造環節來看，2022年接近50%的中小企業在采購、財務、工藝設計等環節開展數字化改造，但在裝備、生產作業、集成等方面與大型企業的差距較大。

盡管相比大型企業，中小企業智能制造水平偏低，但專精特新中小企業在中小企業工業數字化發展中起到了關鍵引領作用。《智能制造成熟度指數報告（2022）》顯示，專精特新中小企業智能制造能力成熟度分布為：一級及以下（50%）、二級（26%）、三級（15%）、四級及以上（9%）。全部中小企業智能制造能力成熟度分布則為：一級及以下（80%）、二級（11%）、三級（5%）、四級及以上（4%）。專精特新中小企業智能制造水平明顯優于全部中小企業。

（三）工業互聯網蓬勃發展

第一，目前我國已經基本形成“綜合型+特色型+專業型”的多層次工業互聯網平臺供給體系，總數超過270家，包括50個跨行業跨領域的綜合型工業互聯網平臺、187個面向重點行業和區域的特色型工業互聯網平臺以及44個面向特定技術領域的專業型工業互聯網平臺。根據《跨行業跨領域工業互聯網平臺發展八大成效》數據，重點平臺平均承載工業機理模型超過2.45萬個，覆蓋9大領域，共承載工業機理模型超過123.7萬個^［24］。

第二，工業互聯網平臺規范發展持續推進。2020—2023年間，國家密集出臺了11項工業互聯網領域國家標準、30項行業標準、10項地方標準和166項團體標準，在引導企業研發、生產、管理等環節對標達標。2024年8月，國家市場監督管理總局先后批準《工業互聯網平臺監測分析指南》《工業互聯網平臺解決方案分類方法》《工業互聯網平臺服務商評價方法》《工業互聯網平臺質量管理要求》4項工業互聯網平臺國家標準^［25］，從供給側與需求側兩端出發，為工業互聯網平臺提供指導意見，增強工業互聯網平臺產業供給能力，以標準為引領促進我國工業互聯網平臺創新發展，推動制造業轉型升級，賦能新型工業化建設（見表2）。

第三，工業互聯網進入全面推進的快速增長期。根據中國信息通信研究院發布的《中國工業互聯網發展成效評估報告（2024年）》^［26］，自2020年以來，我國工業互聯網在基礎能力、技術創新、產業發展、應用推廣、發展環境等方面均實現大幅增長，工業互聯網整體呈現加速迭代演進趨勢，進入全面推進的快速增長期。

（四）“5G+工業互聯網”創新發展

2024年9月，工業和信息化部等十一部門發布《關于推動新型信息基礎設施協調發展有關事項的通知》，明確提出推進信息設施與傳統設施融合發展，開展“信號升格”專項行動，加快“5G+工業互聯網”規模部署，助力5G、千兆光網、人工智能等設施更好地服務傳統基礎設施智能化發展，深入實施工業互聯網標識解析體系“貫通”行動計劃，完善信息基礎設施與其他基礎設施跨行業共建共享機制，通過建立需求清單等方式，推動雙向資源開放共享，提升集約高效發展水平^［27］。

當前，全國“5G+工業互聯網”在建項目超過1萬個，覆蓋工業全部41個國民經濟大類，中國移動5G智慧工廠項目超過4 000個，中國聯通5G智慧工廠項目達到3 500個，培育形成了典型融合應用模式，其不僅深化數字化管理、拓展服務延伸、支持個性化定制和平臺化設計，應用范圍也從視頻監控、質量檢測等生產外圍環節逐漸向研發設計、生產控制等制造核心環節延伸，有力推動了新型工業化高質量發展。尤其是在工業、采礦、電力等行業已實現規模效應，工業領域的5G應用從視頻巡檢等外圍環節向研發設計、生產制造、運維管理、產品服務等核心環節穩步拓展，涌現出機器視覺質量檢測、現場輔助裝配等20大典型場景。

（五）“上云用數賦智”加速推進

“大型企業建平臺、中小企業上云上平臺”已經成為數字化轉型的業內共識。根據中國信息通信研究院《云計算白皮書（2024年）》統計，2023年我國云計算市場規模達到6 165億元，相較于2022年增長了35.5%。其中，公有云與私有云市場規模分別為4 562億元與1 563億元，同比增長40.1%和20.8%^［28］（見圖10）。

信研究院，《云計算白皮書（2024年）》。

從細分領域來看，云計算主要包括IaaS（基礎設施即服務）、PaaS（平臺即服務）、SaaS（軟件即服務）3種服務模型，隨著人工智能推動云計算市場快速增長，增長點向PaaS、SaaS上移。2023年我國IaaS、PaaS、SaaS市場總額分別達到3 383億元、598億元與581億元，市場增長率分別為38.5%、74.9%和23.1%。未來，隨著人工智能大模型進入商業落地階段，預計PaaS領域產品將持續增加，大量中小型創新企業和投資公司將會涌入SaaS領域。

四、中國工業數字化發展存在的問題與亟待進一步努力的方向

（一）關鍵技術領域亟待突破

新的技術突破是制造業模式和業態創新的核心動力。目前來看，以美國為首的一些西方國家通過技術封鎖以及“回岸制造”“近岸制造”等方式對“中國制造”進行立體化阻遏，截至2023年9月，美國已將我國1 300多家企業、機構和個人列入各項制裁清單，使得我國一些關鍵技術領域出現“卡脖子”現象，亟待突破，主要體現在以下幾個方面：

在智能制造方面，首先，我國存在核心器件國產化率低、技術受限的問題。高端工業控制芯片和工業機器人等核心器件的國產化率相對較低，產品的穩定性不足，依賴進口。其次，我國工業互聯網根基不穩。我國工業互聯網行業屬性明顯，標準化程度低，且由于工業互聯網的搭建與消費互聯網存在差異，工業互聯網發展面臨落地適配性問題。最后，我國工業互聯網尚缺乏支撐各類軟硬件相互協調的智能系統。智能制造涉及企業生產全生命周期的硬件、軟件、各子系統和數據庫的集成，具有復雜性、可擴展性和協同互聯特征，而有些企業進行智能制造建設時，只注重購買高端數控設備，缺乏相應軟件系統的支持，導致數據在各設備之間難以流暢共享和交互。

在工業軟件方面，一是存在核心技術缺失、對外依存度高的問題。國內工業軟件，尤其研發設計類工業軟件，核心技術缺失，與國外差距較大。例如，CAD、CAE、EDA等軟件大部分被歐美國家企業壟斷，國產化率僅約為5%。二是我國工業軟件的功能不夠完善，與國外軟件相差較大。國內工業軟件產品的成熟度、適用度、穩定性、兼容性等與國外同類產品相比差距較大，大多數國內軟件企業僅能滿足個別階段、個別層級的簡單業務場景需求。

（二）工業數字化水平有待提升

目前，我國工業數字化水平呈現出整體水平不高、遭遇階段性阻滯等問題，具體體現在以下兩個方面：

一是數字經濟滲透率較低，根據2023年中國信息通信研究院發布的《全球數字經濟白皮書》中所公布的數據，2022年51個國家的第二產業的數字經濟滲透率的平均水平為24.7%。德國、韓國第二產業數字經濟滲透率超過40%；美國、英國、愛爾蘭、日本、法國、新加坡等第二產業數字經濟滲透水平高于51個國家平均水平；同年中國的工業數字經濟滲透率為24%，表明在全球數字經濟競爭中中國需要進一步加速工業部門的數字化進程，提升數字經濟滲透率，以縮小與其他國家之間的差距^［29］。

二是數字賦能進入瓶頸階段，根據工業和信息化部統計數據，我國目前具有一定影響力的工業互聯網平臺超過340家，連接設備近9 000萬臺（套）。根據中國工業互聯網研究院測算，截至2021年，我國工業互聯網產業規模將達到4.13萬億^［30］；但部分產業賦能出現負增長，2020—2021年，制造業賦能比重從5.59%下降至5.35%，批發和零售業由2.71%降至2.61%，交通運輸、倉儲和郵政業由3.34%降至3.12%，產業賦能發展陷入瓶頸^［31］。

（三）工業數字化區域發展不平衡

黨的十八大以來，我國發展數字經濟頂層設計持續完善，但在工業企業的數字化轉型過程中，西部地區不管是在組織賦能還是戰略引領、技術驅動等方面均落后于東部地區。這種不平衡將導致資源和資本向數字化程度更高的地區集中，加劇東西部地區之間的經濟發展差距。同時，西部地區由于缺乏足夠的數字化支持，可能難以吸引和保留人才，影響當地產業的創新能力和競爭力。這將使得西部地區在全球產業鏈中的地位更加邊緣化，難以參與到更高層次的競爭中去。此外，市場分割和環境壓力的增加也可能給國家的長期可持續發展帶來挑戰。

根據《智能制造成熟度指數報告（2022）》，2021—2022年省級層面參與智能制造業能力成熟度自評估且智能制造發展水平達到二級及以上的企業數量TOP10排名如表3所示。相比2021年，2022年盡管部分省份具體排名有所變化，但江蘇省、山東省、湖南省、安徽省、廣東省智能制造水平仍處于TOP10。2022年，福建省、湖北省、上海市、河南省和遼寧省也取得智能制造領先地位。

（四）工業數字化領域高端人才缺乏

新一代信息技術、人工智能、新材料等與制造業的深度融合，是推動制造業模式和業態創新的核心動力，而高端人才是掌握和應用這些新技術的關鍵，他們能夠將新技術與制造業的實際需求相結合，開發出新的產品、服務和生產方式。目前，我國制造業模式和業態創新缺乏高端人才支撐，尤其是掌握多方面知識與技能的復合型高端人才缺失嚴重，主要原因是當前我國在教育和職業培訓領域的不足制約了對新型復合型高端人才的培養。例如，中國的教育體系長期以來側重于專業分科，強調單一學科的深度學習，缺乏跨學科的課程設置和培養模式。

由于數字技術迭代快、專業性強，工業數字化發展對人力資本的需求從“量”轉向“質”，市場對復合型、專業型、實操型人才的需求量增加，要求人才具有戰略思維、創新能力以及市場洞察力，因此，具備專業數字素養的高端新型人才在工業數字化領域明顯供不應求。

五、中國工業數字化發展的對策建議

黨的二十屆三中全會提出，要加快構建促進數字經濟發展體制機制，完善促進數字產業化與產業數字化政策體系，健全促進實體經濟和數字經濟深度融合制度。隨著新一代信息技術蓬勃興起、數字經濟快速擴張，為了推動實體經濟高質量發展，促進工業數字化發展，不僅要加快推進傳統工業的數字化轉型，還需要創新發展數字經濟核心產業，培育發展新興產業與未來產業，優化工業數字化發展環境，筑牢數字安全保障，大力培養數字化技術專門人才，具體表現為以下幾個方面：

（一）強化技術創新與研發

集中力量攻關關鍵核心技術，發揮國家制度優勢，以戰略需求為導向，以國際尖端水平為標準，以原創性、顛覆性創新成果為目標，促進產學研深度融合，推動產業鏈上下游、大中小企業、科研院所協同創新，構建創新平臺，形成利益共享、風險分擔的創新合作機制。推動技術革新，強化企業創新主體地位，鼓勵專精特新中小企業布局高價值專利，尤其是要特別注重向產業關鍵環節的發明專利傾斜，積極參與行業標準、國際標準制定，爭取技術創新認定話語權。提升關鍵軟件、核心硬件的發展水平，加快突破一批核心技術和產出標志性重大戰略產品。

（二）加快傳統工業數字化改造

推進傳統產業轉型升級，是大力推進現代化產業體系建設，提升我國產業競爭力的核心工作。關注輕工、有色、鋼鐵等行業，利用工業數字化技術、綠色化技術推動設備更新與技術革新，實現傳統產業的智能化、綠色化、高端化升級。開展數字化工程試點行動，打造一批數字化工廠、產業、產業鏈、園區，形成智能化生產運營生態。鼓勵中小企業實現數字化賦能，建立符合中小企業需求的數據中心、數字化產品與服務中心。

（三）優化工業數字化發展環境

營造有利于工業數字化發展的制度環境，圍繞新發展階段的新問題與新情況及時調整政策，提高政策實用性、時效性，補齊政策短板，明確知識產權邊界，優化財稅政策與融資政策。加大數字基礎設施建設投入，提升網絡覆蓋質量。降低企業上網成本，減輕數字化轉型負擔。加強工業數字化產業園區建設，提供優質發展空間和服務。推動數據要素市場建設，提高數據資源處理能力，提升企業數據管理能力、數據開放水平，健全數據要素市場規則，制定數據交易定價制度，統籌數據交易市場布局建設，營造安全有序的市場環境。

（四）大力培養數字化技術專門人才

制約我國數字經濟發展的主要因素之一就是人才短缺問題。為解決這一問題，首先，要出臺吸引全球數字化技術專門人才的政策，引領從事人工智能、區塊鏈、云計算等研究的國外專家學者、留學生回國參與相關領域研究。其次，鼓勵從事已開展研究的人員繼續探索，從科研經費、醫療保障、社會福利等方面給予他們更高保障，使其能夠將更多精力投入科技研發。再次，發揮企業技術創新的主體地位，給予企業技術研發相應政策支持，縮短創新鏈條，提升創新效率。最后，建立數字經濟產學研平臺，匹配數字技術人才供給與需求，提升數字技術專門人才就業質量，進而全方位推動數字技術發展，為突破“卡脖子”技術奠定基礎。

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Digital development in China′s industrial sector：current status， issues， and strategic choices

HUI Wei¹， GAO Yuan²

（1. Institute of Industrial Economics， Chinese Academy of Social Sciences， Beijing 100006， China; 2. The Center for Economic Research， Shandong University， Jinan， Shandong 250100， China）

Abstract：Since entering a new stage of development， a new round of scientific and technological revolution and industrial transformation represented by artificial intelligence， big data， blockchain， and cloud computing has driven the rapid development of China′s digital economy. The digital economy consists of digital industrialization and industrial digitalization. The digitalization of industries constitutes a crucial part of industrial digitalization， and it applies digital technologies to industrial production， management， and services， playing an important role in optimizing resource allocation and improving resource utilization. It involves intelligent manufacturing， digital design， data collection and analysis， supply chain digitalization， cloud and edge computing， virtual reality and augmented reality， cybersecurity， and digital twins. This paper systematically examines the current status and challenges of the digital development of industries， laying the foundation for further leveraging the driving role of the digital economy to promote high-end， intelligent， and green industrial development and to build a modern industrial system. China actively guides， encourages， supports， and ensures the digital development of industries such as intelligent manufacturing and the industrial internet through incentive measures like special projects， industry standards， and demonstration pilots. This paper utilizes the CSMAR （China Stock Market amp; Accounting Research Database）to analyze the digital development of industries in China. The study finds that the level of intelligent manufacturing has significantly improved， the industrial internet is flourishing， the innovative development of “5G+industrial internet” is accelerating， and the initiative of “providing inclusive cloud services to empower big data application and intellectualized reconstruction” is being promoted. Since the 18th National Congress of the Communist Party of China， the digital transformation of Chinese industrial enterprises has shown an accelerating trend， particularly in the eastern regions and the manufacturing sector. Although the digital transformation in the central and western regions and some traditional industries started later， recent years have seen strong growth momentum， indicating potential for catching up. Despite the significant achievements in the digital transformation of industrial enterprises in China， challenges remain， including the imperative need for breakthroughs in key technology areas， the necessity to enhance the digitalization level of industries， regional development imbalances， and a shortage of high-end talent. Thus， to promote high-quality development of the real economy and facilitate the digital and intelligent development of industries， it is essential not only to accelerate the digital and intelligent transformation of traditional industries but also to innovate and develop core industries of the digital economy， cultivate emerging and future industries， optimize the development environment for industrial digital intelligence， strengthen digital security guarantees， and vigorously cultivate specialized digital talents.

Key words：industrial digitalization; digital economy; high-quality development

（責任編輯：張 璐）