制造业数字化转型正迈向新阶段，2026年将成为关键突破年。当前，我国制造业在场景图谱构建、智能技术融合、数据要素应用等方面已取得显著进展，但核心环节仍面临多重挑战。行业专家指出，未来需通过精准场景培育、全要素智能化升级、数据价值深度挖掘等路径，推动转型向纵深发展。
场景化转型成为核心驱动力。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（2025版）》已覆盖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年将深化"一业一策"机制，重点构建智能制造、服务型制造等核心场景的解决方案库，推动单点突破向体系化推进升级。例如，某钢铁企业通过场景化改造实现能耗降低15%，生产效率提升20%，验证了精准赋能的有效性。
智能设施升级呈现全要素智能化趋势。截至2025年7月，我国建成459.8万个5G基站，培育230余家卓越级智能工厂，全球"灯塔工厂"占比达45%。2026年将重点推进工业网络全互联、算力资源全域调度，实现5G-A、TSN等技术在生产核心环节的规模化部署。某汽车工厂通过部署时间敏感网络，将生产线实时控制延迟降至微秒级，产品不良率下降30%。
数据要素价值加速释放。全国已建成230家省市级数据促进中心，覆盖钢铁、石化等重点行业的高质量数据集超3.5万个。2026年将完善数据确权、评估、入表机制，推动工业数据空间、数据交易所等流通渠道建设。某装备制造企业通过数据资产入表，获得银行授信额度提升50%，验证了数据金融化的可行性。但数据孤岛问题仍待突破，调研显示，仅35%企业实现跨部门数据共享。
人工智能应用从试点走向规模化。中国工业企业应用大模型比例从2024年的9.6%跃升至2025年的47.5%，但MIT报告显示95%组织未获实质回报。2026年将重点发展工业垂类模型，构建大模型理解任务、小模型精准执行的协同体系。某电子企业通过部署行业大模型，将新产品研发周期缩短40%，但数据质量不足、人机信任障碍等问题仍制约应用深度。
转型面临多重挑战：68%企业反映投入产出难以量化，52%企业存在核心技术短板，45%企业面临系统融通障碍。某化工企业因安全协议漏洞遭受网络攻击，导致生产线停运72小时，暴露出安全风险隐患。专家建议，需建立统一的转型评估体系，明确可量化的KPI指标，优先在视觉检测、能耗管理等见效快的环节部署解决方案。
构建开放生态成为关键突破口。全国340家工业互联网平台连接设备超1亿台，但跨平台数据共享率不足20%。2026年将完善工业数据分类分级标准，支持链主企业构建开放型平台，带动中小企业协同创新。某家电龙头企业通过平台共享设计资源，带动300家供应商实现数字化升级，供应链响应速度提升50%。
