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本文介紹了推進制造業數字化轉型的主要挑戰，總結了以場景為切入點解決制造業數字化轉型的整體問題，并提出了“一圖四清單”的主要思路和作用。建議各級主管部門、產學研用各界依托“一圖四清單”理清數字化發展路徑，完善政策指引，優化資源要素配置，科學開展診斷評估，以“一鏈一策”“一業一策”“一企一策”引導各界明確轉型方向，實現“點－線－面”分類推進數字化轉型。以“一圖四清單”凝聚發展共識，健全體系建設，促進供需對接，為構建現代化產業體系夯實基礎。 全文為您分享如下： 構建重點行業“一圖四清單”推動制造業數字化轉型走深向實 信息技術發展司 黨中央作出一系列重大決策部署，推動高質量發展成為全黨全社會的共識和自覺行動，高質量發展成為主旋律。2024 年 5 月國務院常務會議審議通過《制造業數字化轉型行動方案》（以下簡稱《行動方案》），深刻把握發展規律，立足戰略全局，著眼長遠發展，圍繞深化數字化轉型等作出系列部署。要抓好《行動方案》落實，細化政策舉措，豐富方法工具，“因業施策”提高政策引導準度，解決企業在轉型過程中存在的轉型痛點找不準、轉型投入居高不下、轉型成效難以評估等問題。《行動方案》提出，要根據制造業多樣化個性化需求，分行業分領域挖掘典型場景，加快核心技術攻關和成果推廣應用，著重把典型場景這一制造業全生命周期基本單元，作為制造業數字化轉型向縱深推進的重要出發點，深刻反映出我國已發展到深耕細分領域，必須精耕細作、工筆細描。結合產業現實需求，本文提出以場景化、圖譜化推進數字化轉型的工作考慮，引導各類參與主體明確轉型路徑，加快轉型升級。 一、我國制造業數字化轉型已進入深耕階段 （一）從技術支撐看，數字技術“百花齊放”，深度融入制造業 隨著新一輪科技革命和產業變革蓬勃興起，數字技術憑借迭代速度快、輻射范圍廣、賦能效益強等特點，成為推進制造業轉型變革的關鍵動力。一方面，互聯網、大數據、人工智能、區塊鏈、大模型等數字技術快速發展，催生了工業互聯網、電子商務、共享經濟、平臺經濟等新模式和新業態，并成為驅動社會經濟快速發展的重要組成。2023 年，我國數字經濟核心產業的發明專利授權量達到 40.6 萬件，占同期全社會發明專利授權總量的四成半，年均增速達到 18.5%，人工智能、物聯網、量子信息領域發明專利授權量居世界首位。另一方面，數字技術加速與制造技術交叉融合，驅動產業技術體系快速迭代和優化升級，重塑傳統行業組織、環節、流程，成為構筑新質生產力、推進新型工業化快速發展的重要驅動力。特別是人工智能技術迅猛發展，“數據 + 算力 + 算法”驅動的技術集成創新加力提速，為包括制造業在內的各行業數字化轉型創造了更為成熟的技術條件。截至 2024 年 6 月，全國重點工業企業數字化研發設計工具普及率、關鍵工序數控化率分別達到 80.8% 和 63.6%，分別比 2012 年提高32個和39個百分點。 （二）從區域發展看，各地大力推動重點行業“智改數轉” 國內各省、自治區、直轄市“因地制宜”，發揮自身產業基礎優勢和資源稟賦，不斷完善工作抓手，推進區域內制造業數字化、智能化轉型升級，加速打造數字化轉型區域高地。如浙江省在全省范圍部署開展“數字化改革”、江蘇省出臺制造業“智改數轉”三年行動計劃、山東省實施“工賦山東”專項行動等，各地數字化轉型發展水平持續提高。截至 2024 年 6月，江蘇、浙江、天津等地的數字化研發工具普 及 率 分 別 為 91.0%、87.7%、90.6%， 江 蘇、山東、天津的關鍵工序數控化率分別為 68.0%、67.9%、64.8%，中央出臺政策全面支持推進，各地區步調一致、協同推進全國“一盤棋”的數字化轉型發展。 （三）從產業生態看，多方協同創新生態持續壯大 習近平總書記指出，世界經濟數字化轉型是大勢所趨，新的工業革命將深刻重塑人類社會。黨中央、國務院先后圍繞深化新一代信息技術與制造業融合發展、人工智能賦能新型工業化、制造業數字化轉型等發布系列戰略文件，全國31個省份圍繞兩化融合、數字化轉型出臺了系列配套政策和資金，構建起政策引導、資金支持、生態培育以及達標采信等多層次的保障體系，從國家級、省級向市級、縣級層層落地。實施制造業數字化轉型行動，開展中小企業數字化轉型城市試點，推進新一代信息技術在制造業全行業全鏈條普及應用，產學研用合作持續深化。國家已布局建設 30 個國家級制造業創新中心，50 家現代產業學院、33 所特色化示范性軟件學院，依托國家制造業轉型升級基金、集成電路產業投資基金和中小企業發展基金等帶動社會資本，有力支撐了我國制造業數字化轉型的快速升級。 二、推進制造業數字化轉型向縱深發展的主要挑戰 （一）轉型切入點不準，供需雙方在轉型問題上容易“自說自話”，造成重復投入 制造業數字化轉型不同于消費互聯網，并不是數字技術的直接應用就能產生效益，而需要緊密貼合產業實踐經驗以及產業現實需求。在數字化轉型過程中，需求側不熟悉數字技術，又急于跟上數字化發展浪潮，改善傳統動能，存在“病急亂求醫”的現象，甚至出現“頭疼醫腳、小病大治”情況；供給側找不準需求側痛點問題且不懂垂直行業專業知識，在急于獲取訂單和謀求“快錢”的驅動下，解決方案存在系統性不強、匹配度不高等問題。在此情形下，供需雙方在轉型關鍵問題上話語體系不統一、自說自話，供需錯配和重復性投入屢見不鮮。 （二）供給質量不高，數字化解決方案系統化、標準化、可復用程度不足 好的解決方案和產品是在規模化應用和實踐中逐漸沉淀得到的。制造業數字化轉型解決方案同樣需要在實際應用過程中不斷打磨、持續迭代。傳統的解決方案中，服務商往往存在規模效應或“吃大戶”思維，熱衷于解決某一特定領域局部問題，或發展具有通用性的低端產品，以降低成本、提升邊際效益。這就導致解決方案個性化、定制化嚴重，好用的、標準化的、模塊化的設計缺乏，出現“高端方案”成本高用不起來、“低端產品”質量差用不好等情況，規模效應難以真正釋放、需求側投入成本難以降低，拉長制造業企業轉型周期，削弱了企業轉型意愿。 （三）技術獲取困難，應用側困于主觀認識不到位疊加專業知識匱乏減緩轉型步伐 數字化轉型既是技術和管理問題，也是與企業息息相關的經濟問題。數字技術快速創新為制造業企業提供了大量實現降本增效的可能，并且新技術的涌現具有更好的賦能效果。但是在部分數字技術尚未實現規模化普及的情況下，一些應用側企業對新數字技術不夠敏感和重視，極易錯過利用數字技術推動企業轉型升級的最佳時機。尤其中小企業，它們是實體經濟的重要組成部分，也是產業數字化轉型的重點和難點。此外，即便意識到數字技術帶來的巨大商機，也沒有相應的專業知識和技能人才來支撐企業開展改造、實施轉型戰略，導致應用側企業在技術先進性和服務經濟性之間難以尋求平衡。 （四）要素流動不暢，數據賦能帶動作用難以充分釋放 工業數據是加速制造業數字化轉型的重要驅動力。工業數據要素流通面臨數據權屬難理清、流通技術不成熟、流通標準不統一等問題，顯著降低了工業數據的流通效率與應用效果。工業數據“有數流不動”，技術、標準、系統工具應用路線差異化是問題根源所在。特別是數據互操作、模型互識別、接口互連接相關標準難以統一，各類參與主體采用不同的結構、標準、格式，加大數據集成和共享難度，阻礙數據流通利用。并且，數據要素來源廣泛、涉及場景眾多，包括設備、軟件、系統、人員等，數據歸屬權難以確定，數據交換價值和利益分配方式缺少權屬規則。 三、以場景為切入點解決制造業數字化轉型整體問題 （一）場景已成為國家到地方推動數字化轉型工作深入開展的共同關注點 近年來，圍繞推進新一代信息技術與制造業深度融合，加快數字化改造和傳統產業轉型升級的政策密集出臺，多次強調發揮場景優勢、開展場景建設等，把場景作為施策重點。《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和 2035 年遠景目標綱要》提出“充分發揮海量數據和豐富應用場景優勢，促進數字技術與實體經濟深度融合，賦能傳統產業轉型升級，催生新產業新業態新模式，壯大經濟發展新引擎”；國務院《“十四五”數字經濟發展規劃》提出“推進數字技術、應用場景和商業模式融合創新，形成以技術發展促進全要素生產率提升、以領域應用帶動技術進步的發展格局”；工業和信息化部《“十四五”信息化和工業化深度融合發展規劃》提出“聚焦新技術應用、特定場景優化、企業整體提升等需求，培育技術型、專業型、綜合型等系統解決方案提供商”。河南、江蘇、重慶、四川、福建等地區圍繞數字化典型應用場景、“智改數轉”場景的培育和遴選等，出臺場景政策，發布場景清單，依托場景促進供給和需求對接，提升帶動能力。 （二）場景是釋放產業數字化轉型價值的基本單元 對于場景的概念，目前業界尚無準確的定義，廣義上理解就是從制造業務邏輯出發，解構形成的一系列有價值的、具備行業共識的基本業務單元，也是制造業全生命周期的基本組成。狹義的場景，常指工業研發生產的環節，例如產品零部件具體的加工環節。從業務視角看，場景是創造企業價值效益的最小單元，就是在一定的資源和空間范圍內，將人、機、物、法、環等要素，按照既定的業務流程組成一個以產品輸出、效益輸出等價值輸出為目的的加工單元。從產業鏈視角看，一系列具有規模性、連續性和一致性的場景協同組合串接成產業鏈的業務脈絡，鏈接成業務網絡。每個場景的創新變革，帶來的質效優化，其影響作用都會向全產業鏈延伸、散播。所以，產業鏈、行業整體數字化轉型問題，往往是場景轉型問題，由場景這個基本單元帶動全產業鏈的轉型升級。 （三）場景數字化轉型是一系列要素資源的組合和應用 場景本身是人、機、物、法、環的有機組合，數字化轉型就是運用數字技術重組場景要素資源、重塑場景業務流程、優化價值輸出。利用系統工程方法，參考聯邦企業體系結構框架（FEAF）等理論，對場景數字化體系架構進行分析解構。從場景的基礎層看，場景的數字化轉型主要包括數字化基礎設施、數字化專業人才、數字化標準規范等，形成場景的數字化底座，支撐場景開展數字化改造。從場景的應用層看，基于服務器、云平臺、安全網關等基礎設施，運行數字化集成工具、通用工具、專用工具、工業互聯網平臺等工具軟件，進而對場景中核心業務活動產生的數據資源、信息資源進行采集、應用和分析，形成一系列機理模型、知識模型、智能模型，讓原有的“啞設備”“黑箱運行”數字化、透明化。通過對場景的解構分析，提出一套場景的數字化體系架構（圖 1）。并基于場景的數字化體系架構，進一步分析影響場景數字化轉型的內外部關鍵因素，提出場景數字化轉型的解決路徑。 圖 1 場景數字化體系架構 （四）解決場景數字化轉型問題是推進產業整體轉型升級的關鍵 產業鏈數字化轉型問題是典型的系統性問題，具有“一米寬、百米深”的特點，即從表面看是一個個簡單的、分散的場景問題，形似“一米寬”。但是從不同維度深挖場景，一個個轉型問題又交叉互聯、牽一發而動全身，需要解決的問題實則“百米深”。解決方法是對逐個場景解構，將產業鏈各類關鍵場景問題統一分析，理清場景間關鍵數字化要素連接，以“小切口”解決系統推進制造業數字化轉型“大問題”，以場景轉型之“和”形成整體轉型之“解”。具體來說，就是圍繞重點行業、重點產業鏈、工業企業數字化轉型的痛點需求，把制造業各類業務活動解耦，以“解剖麻雀”的方式分解為若干個邊界清晰的場景，實現“化整為零”；沿產業鏈識別關鍵場景，把傳統場景和場景資源要素重構、組合，形成指導重點行業、重點產業鏈、工業企業數字化轉型的路線指引。基于上述分析，本文進一步提出產業鏈數字化體系架構（圖 2），以指導解決產業鏈整體轉型問題。 圖 2 產業鏈數字化體系架構 （五）以場景化、圖譜化方式構建制造業數字化轉型路線圖 推進數字化轉型是適應和引領新一輪科技革命和產業變革、發展新質生產力的迫切需要。傳統的市場化自發推進轉型和改造，缺乏科學指引，發展速度慢且易出現低端競爭和高端壟斷，造成重復投入和供需錯配，已經難以滿足日益變化、飛速發展的產業變革。國際標準權威組織 The Open Group 提出的企業架構標準（TOGAF），是一套用于設計和管理企業架構的方法集合，規范了企業架構的建設過程。基于 TOGFA 架構框架的設計方法和實施理念，結合我國數字化轉型發展現狀以及實踐經驗，本文提出一套從產業鏈、行業整體轉型出發，以場景化、圖譜化方式推進制造業數字化轉型的方法路徑（圖 3），即以系統化的場景圖譜（簡稱“一圖”）精準定位轉型路線圖，以體系化的要素清單（包括轉型所需的數據要素、知識模型、工具軟件、人才技能等數字化要素清單，簡稱“四清單”）明確數字化攻關重點，“一鏈一策”指引重點產業鏈、重點行業數字化轉型。 圖 3 系統化場景圖譜示意圖 四、以“一圖四清單”推進制造業數字化轉型的主要思路 （一）沿產業鏈識別關鍵場景，推動傳統場景升級為數字化場景，實現場景“化點成珠” 通過調研問卷、企業訪談、專家研討等方式，分類識別產業鏈鏈上企業在研發設計、生產制造、運維服務、經營管理、供應鏈管理等業務活動中的典型數字化場景，分析場景的效益價值。編制數字化轉型場景圖譜，分類梳理數據要素、知識模型、工具軟件、人才技能等數字化要素清單，構建數字化要素資源池。分場景挖掘數據價值、積累知識模型、開發工具軟件，培育和復用標準化的解決方案（圖 4）。 圖 4 場景分類 （二）沿產業鏈構建系統化場景圖譜，推動傳統產業鏈升級為數字化產業鏈，實現場景“串珠成鏈” 以系統工程方法為指導，按照“邊試邊改、迭代完善、逐步覆蓋”的原則，“一鏈一策”研究編制數字化轉型場景圖譜。逐場景剖析產業鏈數字化轉型發展現狀，解構分析轉型相關數字化要素和痛點問題，理清反映產業鏈發展現狀的場景鏈，構建產業鏈數字化轉型現狀圖。沿場景鏈理清支撐產業鏈數字化轉型的數據鏈、模型鏈、工具鏈，對產業鏈中跨場景、跨業務、跨環節的協同情況進行模型化、結構化、數字化表達，指導傳統產業鏈向數字化產業鏈升級（圖 5）。 圖 5 系統化場景圖譜示意 （三）匯集產業鏈數字化轉型數字化要素，推動數字化產業鏈拓展為數字化產業鏈網絡，實現產業鏈“結鏈成網” 結合數字化轉型場景圖譜，摸排知識模型、工具軟件、數據要素、人才技能等需求，形成四類要素清單（圖 6），推動數據、模型、工具以及數字化解決方案等的自主化研發和模塊化封裝，加快工具、數據、模型等要素的平臺化沉淀和網絡化共享，加速產業鏈和供應鏈向產業網絡和供應網絡演進。 圖 6 四類數字化要素清單 （四）開展標準化解決方案培育和應用推廣，促進產業鏈高質量發展，實現數字化轉型“可持續發展” 圍繞各產業鏈、各行業對數字化轉型標準的急迫需求，聚焦通用架構、場景應用以及診斷評價等提出標準化考慮，依托 TC573 等標準化組織，推動一批標準研究起草，將數字化轉型的實踐經驗和成熟成果凝練為標準化的參考指引。培育一批與重點產業鏈場景圖譜精準匹配的標準化、可復用、低成本的數字化轉型解決方案，結合數字化轉型試點、技改試點、大規模設備更新等工作舉措，創新解決方案推廣模式，以規模化應用加速數字技術迭代進步，促進供需雙方實現互促共進。 五、以“一圖四清單”推進制造業數字化轉型的主要作用機理 （一）打通數字化轉型供需雙方話語體系 規范場景描述和數字化要素描述，可以有效破解 IT 側和 OT 側的行業壁壘，在統一話語體系下幫助雙方找準轉型目標、捋清轉型路徑，促進產業鏈各轉型主體找準切入點，有助于實現專業人干專業事。對于供給側，通過“一圖四清單”可以更加快速理解具體場景中的行業知識和產業鏈特點，能夠更準確地采集相關數據，生成工業機理模型；對于需求側，可以減少因專業術語、思維方式差異而導致的溝通障礙，針對轉型改造問題達成共識。 （二）促進解決方案培育和規模化復用 依據數字化轉型場景圖譜，以場景為最小單位，以數據要素、知識模型、工具軟件、人才技能為轉型“組件”重構數字化要素組合，提煉和梳理形成一系列標準化解決方案，以標準化方式推動數字場景建設，提升場景解決方案的標準化程度和可推廣程度。同時，促進解決方案在不同場景中進行模塊化重組和輕量化適配，實現解決方案跨場景的快速應用和部署，以規模化效應促進解決方案開發成本降低。 （三）實現數字化要素貫通和要素賦能 沿產業鏈摸排各場景中的數據要素、知識模型、工具軟件、人才技能等數字化要素，實現對數字化典型場景要素的積累、推廣和復用，通過數字化要素的交叉融合，以標準化方式破解要素連接堵點，幫助產業鏈上下游企業貫通數據鏈、模型鏈、工具鏈、人才鏈，實現場景鏈的全面打通，構建形成數據驅動的產業鏈協同關系，打造更加堅實的數字底座。通過數字主線的全面連接，有力推動產業鏈上下游企業充分運用要素資源，提高運行效率和協同水平，實現數據賦能產業鏈轉型升級。 （四）在“點”上促進各類企業加快轉型 面向各類企業和各類設備的數字化改造，一方面，數字化基礎較好的企業能夠依據場景圖譜和要素清單，“按圖作戰”，針對性實施軟硬件改造，幫助企業找到適配的標準化解決方案，開展數字化集成應用創新，推動生產設備和信息系統全面互聯互通，實現業務流程和生產過程優化，降低改造成本，加速數字化轉型進程。另一方面，數字化水平較差的企業能夠從場景圖譜中對標成熟實踐經驗，選擇最適宜方式開展單機裝備、制造單元、生產線、制造車間等數字化改造，以小成本、低投入實現老舊設備更新和“啞”設備改造提升。 （五）在“線”上提升產業鏈數字化轉型效率 鏈主企業先行梳理“一圖四清單”，以數字化轉型場景圖譜為依據，解決產業鏈長鏈條、多供應商難以協同等問題，幫助鏈主企業、龍頭企業找到鏈條缺口，通過開放數字化要素連接帶動產業鏈上下游企業在研發設計、生產制造、經營管理等環節實現數字化拉通，構建標準化、協同化產業鏈流程，進而有效帶動產業鏈相關企業開展轉型，起到“事半功倍”的效果，創造企業“鏈式”轉型共生共贏的生態。同時，幫助鏈上企業在供應鏈數字化過程中系統地準備和規劃所需的資源和條件，明確供應鏈各環節的數字化需求，打造一批數字化供應鏈。 （六）在“面”上支撐區域整體轉型升級 以“一圖四清單”為參考，幫助工業園區、產業集群形成有效工作抓手，加速數據資源的集聚、整合和共享，構建形成一批數字化產業鏈和供應鏈，為區域經濟提升動力。并且，通過場景具體需求導向，能夠加速工業互聯網等新型基礎設施在先進制造業集群核心承載園區、國家級高新區、國家級經開區等重點園區的規模化建設應用，拓展數字技術應用場景，暢通園區內數據鏈、創新鏈、產業鏈、供應鏈，提升園區數字化整體水平。 （七）助力人工智能工業大模型發展 “一圖四清單”能夠詳細描繪各類場景中所包含的基礎數據要素，可以作為一套數據標簽規則，支撐每個場景形成專門的數據標注標準，這對于建設高質量工業數據語料庫意義重大，將為后期工業大模型發展、工業數據流通交易奠定基礎。同時，場景圖譜詳細描繪了大模型在各行業的潛在應用場景，能夠進一步指導通用大模型、行業大模型的研發和布局應用，使其更加完善，有效助力人工智能技術在工業研發設計、中試驗證、生產制造等重點場景和安全生產、防災減災等關鍵領域中的深度應用，對于提升工業生產效率、保障生產安全等方面將產生顯著作用。 六、結語 本文介紹了推進制造業數字化轉型的主要挑戰，總結了以場景為切入點解決制造業數字化轉型的整體問題，并提出了“一圖四清單”的主要思路和作用。建議各級主管部門、產學研用各界依托“一圖四清單”理清數字化發展路徑，完善政策指引，優化資源要素配置，科學開展診斷評估，以“一鏈一策”“一業一策”“一企一策”引導各界明確轉型方向，實現“點－線－面”分類推進數字化轉型。以“一圖四清單”凝聚發展共識，健全體系建設，促進供需對接，為構建現代化產業體系夯實基礎。 中服云（www.cserver.com.cn）——長期致力于工業物聯網平臺及工業APP的研發和服務，工業物聯網技術業界領先。全力打造自動數據采集獲取技術+數據分析價值挖掘技術兩個核心技術，基于“平臺+APPS”的產品架構思想。從數字化底座、到智能化生產、再到生產環境的智能化，形成了完整的“中服云”數智化產品品牌。致力于業務層和物理層的深度融合，從根本上解決智能化的核心問題。 |
