制造业数字化转型正迈向关键阶段，2026年将成为这一进程的重要分水岭。随着场景图谱构建、智能技术融合、数据要素资产化等趋势加速推进，我国制造业正从规模化扩张向智能化升级转型，但同时也面临着核心技术短板、投入产出失衡等挑战。行业专家指出，未来需通过精准场景培育、技术自主创新、生态协同发展等路径突破瓶颈，推动制造业迈向全球价值链高端。
场景化转型成为核心驱动力。2025年，工信部发布的《场景化、图谱化推进重点行业数字化转型的参考指引》覆盖14个重点行业，累计培育超1万个轻量化解决方案，显著降低中小企业转型门槛。2026年，行业知识图谱与转型路径图谱将深度融合，形成"一业一策""一企一策"的精准赋能机制。智能制造、工业智能、服务型制造等核心场景将成为重点突破方向，通过构建场景化解决方案库与评估体系，推动转型从单点突破向体系化推进升级。
智能设施升级呈现全要素智能化特征。截至2025年7月，我国已建成459.8万个5G基站，部署超2万个"5G+工业互联网"项目，培育3万余家基础级智能工厂。2026年，制造业将构建覆盖感知、计算、执行全环节的智能化基座，重点推进工业网络全互联、算力资源全域调度、异构设备统一接入。5G-A、时间敏感网络（TSN）等新技术将深度融入生产核心环节，高端数控系统、智能传感等关键部件的国产化应用将加速突破。
数据要素价值释放进入快车道。2025年6月，全国建成近230家省市级数据促进中心，覆盖18个省份，形成超3.5万个高质量数据集，总体量突破400PB。8000余家企业通过数据管理能力国家标准认证，可信数据空间试点覆盖汽车、装备制造等领域。2026年，数据确权、评估、入表流程将更加规范，工业数据空间、数据交易所等流通渠道将催生更多标准化数据产品，数据资产金融创新探索有望起步。多维数据融合分析将驱动决策精准化，覆盖产品设计、工艺优化、设备运维全流程。
人工智能应用加速从实验场景走向规模化落地。2025年，工业大模型、智能体在研发设计、生产制造等环节加速渗透，应用比例从2024年的9.6%跃升至47.5%。2026年，行业大模型将向垂直领域深度渗透，工业设备将进化为具身智能体，人机关系从主从控制转向双向协同。通用大模型、行业大模型及工业智能体的协同应用，将重构要素配置模式，推动中国制造在全球新工业革命中抢占制高点。
生态协同发展呈现网状共生特征。2025年，340家工业互联网平台连接超1亿台（套）工业设备，400万家企业上云上平台，应用覆盖49个国民经济大类。2026年，自主可控的标识解析体系将全面建成，工业互联网平台链接范围将扩展至全要素、全产业链，形成跨区域、跨领域的产业集群生态。开源开放生态与标准化推进模式将持续深化，为制造业数智化转型注入更强生态合力。
转型进程中的结构性矛盾亟待破解。初始投入规模大、效益体现间接、回报周期长等问题，导致中小企业"不敢转、不愿转"。高端工业软件、工业网络协议等核心技术受制于人，网络攻击风险随系统开放度提升而加剧。人工智能应用面临数据质量差、人机信任障碍等挑战，系统割裂与数据孤岛问题仍制约价值挖掘。技术供给与业务需求错位、组织变革滞后等现象，导致先进技术系统难以发挥预期效能。
多维度突破路径正在形成。行业将依托场景图谱绘制转型路线图，通过要素清单梳理明确攻关路径，构建转型服务商资源池。一体化评估体系将打通现有评估框架，建立以投入产出为核心的评价模型。关键技术攻关计划聚焦工业软件、控制芯片等领域，创新联合体与开源社区将加速核心技术突破。工业知识图谱构建、垂类模型开发、智能体应用推广等举措，将推动人工智能与工业场景深度融合。标准体系完善、产业链协同、金融产品创新等生态建设举措，则为转型提供制度保障与资源支撑。
