王 万 罗志恒 杨复钰（北京交通大学；机械工业规划研究院有限公司）
摘 要：中央企业作为国民经济重要支柱，是推动数字化转型、建设制造强国与数字中国的核心力量。本文分析了制造业央企在政策影响下迎来的数字化转型战略机遇，同时指出其面临工业软件与数据基础薄弱、智能装备及核心部件创新不足、复合型人才缺失等深层次结构性挑战，提出推进制造业央企数字化转型的具体建议，引领其更好履行战略使命、为以先进制造业为支撑的现代化产业体系建设提供参考。
关键词：中央企业；制造业；数字化转型；产业安全
党的二十届四中全会提出，坚持智能化、绿色化、融合化方向，加快建设制造强国。习近平总书记强调，中央企业要立足实体经济，强化关键核心技术攻关，推动科技创新和产业创新深度融合。作为国民经济的重要支柱，中央企业须坚决贯彻上述战略部署，积极推动新一代信息技术与装备制造业深度融合，加快培育数字经济发展新动能，加速推进企业数字化进程，持续提升自主创新能力，从而在科技革命与产业变革的新浪潮中发挥引领作用。制造业央企要以智能制造为主攻方向，深入开展数字化转型行动，推动人工智能、大数据等新技术与传统产业深度融合，着力增强核心功能、提升核心竞争力，以新型工业化服务中国式现代化，高质量服务数字中国、制造强国建设。
一、制造业央企数字化转型的背景
2025 年 8 月，国务院印发《关于深入实施“人工智能 +”行动的意见》，提出推动产业全要素智能化发展，助力传统产业改造升级，大力发展智能制造装备。
（图片由 AI 生成）
同时，工业和信息化部等八部门联合印发了《机械工业数字化转型实施方案（2025—2030 年）》（以下简称《实施方案》），旨在推动机械工业的数字化转型与智能化升级。该方案提出分阶段发展目标：到 2027 年，数智技术在机械工业各环节实现深入应用，涵盖产品研发设计、生产制造、经营管理及运维服务等领域。同时，智能制造能力成熟度二级及以上的企业占比将达到 50%，并建成不少于 200 家以上卓越级智能工厂。到 2030 年，规模以上机械工业企业将基本完成一轮数字化改造，重点企业产业链供应链上下游可实现数据互联互通与协同共享。智能制造能力成熟度二级及以上企业的比例将提升至 60%，卓越级智能工厂数量将不少于 500 家，从而形成系统完善、安全可控的产品与服务供给体系。
《实施方案》提出开展智能装备、智能制造和智慧服务等领域研究，实施智能装备创新、智能制造普及、智慧服务拓展、基础支撑强化夯实等发展行动，提出整机装备创新、企业数智化转型、数字化基础设施建设等 12 项重点任务。一是在企业本身数字化转型方面，聚焦标志性装备智能化和装备本身生产过程数字化领域，深入实施产业基础再造工程和重大技术装备攻关工程，开展工业母机及机器人、仪器仪表、农机装备等领域关键核心零部件攻关，推动整机装备集成化、成套化发展，建设一批中试验证平台，加快推动首台（套）重大技术装备推广应用。二是在赋能千行百业数字化转型方面，通过制造业新型技术改造城市试点工作，聚焦应用场景和新模式新业态创新，打造卓越级、领航级智能工厂，协同推进链式数字化转型，为行业数字化转型、智能化升级提供系统解决方案和装备支持保障。三是在机械工业数据挖掘和治理方面，通过健全数字化转型标准体系，构筑行业人工智能基础设施，充分释放装备数据的应用价值，打造高质量行业数据集。同时，加强数据安全的全过程防护，确保各项转型任务得到有效落实。
2025 年 12 月，工业和信息化部等八部门发布了《“人工智能 + 制造”专项行动实施意见》（下称《意见》），并配套发布《人工智能赋能制造业重点行业转型指引》与《制造业企业人工智能应用指南》两份附件。该系列文件从宏观战略、中观行业、微观企业三个层面构建了系统化的政策体系，旨在促进人工智能科技与产业创新深度融合，实现 AI 技术与制造业应用场景的相互赋能。鼓励央国企等先行先试，提供规模化应用场景，研发应用工业智能体，先行探索人工智能赋能制造业新模式。
《意见》设定了明确的定性与定量发展目标：到 2027 年，实现关键核心技术安全可靠供给，产业规模与赋能水平稳居全球前列。具体指标包括推动 3 至 5 个通用大模型实现深度应用，选树1000 家标杆企业，打造 100 个高质量工业领域数据集，并在全国范围内推广 500 个典型应用场景，最终建成全球领先的开源开放生态，全面提升安全治理能力，为全球人工智能发展贡献中国方案。
《意见》围绕创新发展、赋智升级、产品攻关、企业培育等重点任务展开，并细化分解为 21 项具体落实举措。一是在强化自主可控和安全治理方面，聚焦算力保障、模型研发与数据治理三大基础支撑。通过推动智能芯片软硬协同、高水平智算设施布局和关键技术突破，持续提升智算资源供给能力。围绕重点行业大模型培育，模型轻量化部署，推动高水平行业模型开发。结合企业数据治理与行业模型建设深度融合，筑牢安全可靠技术根基。二是在深化场景赋能和产品创新方面，聚焦重点行业转型、生产制造全环节赋智与智能装备迭代。《人工智能赋能制造业重点行业转型指引》结合新材料、装备制造、新一代信息技术等重点行业特点，提供差异化、精细化的数字化转型路径。《制造业企业人工智能应用指南》深入模型选型、调优、部署的技术细节，提供全流程方法指引，以场景牵引推动企业实现由点及面的智能化跃升。三是在创新生态与安全屏障方面，聚焦主体培育、标准引领、人才支撑与安全治理，通过技术、应用、生态、保障四个层面的协同推进，支持国际科技合作，推动全球产业协同发展，因地制宜实施全方位政策支持保障，兼顾营造转型创新氛围。
二、制造业央企数字化转型的战略机遇
持续推进数字化转型，是顺应数字经济时代、建设数字中国的必然要求，也是制造业央企在新发展阶段必须承担的特定使命。同时，顶层设计与专项政策协同发力，政策红利持续释放，为制造业央企数字化转型提供了战略窗口期，推动其从被动适应转向主动引领。
（一）国产化替代加速，智能装备及核心部件迎来发展风口
《实施方案》将突破工业母机、工业机器人、智能仪器仪表、智能农机装备等智能装备技术列为重点任务，强力推动核心零部件攻关和自主装备应用。政策推动下，国机重装（成套装备 / 锻压装备）、国机精工（精密轴承/ 主轴）、国机仪器仪表集团（自动化仪表 / 智能传感器）、中国一拖（ 智能拖拉机 / 丘陵山地农机）等制造业央企面临巨大市场机遇。金属特种成形装备、电火花成形加工装备、大中型智能拖拉机、硅基 MEMS 压力敏感芯片、后插主动量仪、加工中心电主轴等高端装备及核心零部件，需加大研发投入，抢占高端细分市场制高点。
（二）智能工厂将迎建设浪潮，拉动高端需求增长
《实施方案》提出到2027 年建成200 家、2030 年 500 家“卓越级智能工厂”，培育“一批既懂行业又懂数字化的系统解决方案供应商”。制造业央企利用超长期国债等政策，推动实施工业领域大规模设备更新行动，培育了中海油智慧气田、航天科技火箭生产等 6 个领航级智能工厂，直接带动高精度检测设备、智能仪器仪表、高端智能生产设备的需求增长。同时，国家政策也为行业内具备总包集成能力的工程公司、设计院所及专业的智能制造解决方案供应商创造了历史性机遇，推动其从单一服务商向“全要素、全流程”集成服务商转型。制造业央企成立数科公司提供平台化服务，设计院所提供数字化车间设计、建造、运维服务、退役管理服务，实现全生命周期管理。
（三）人工智能从单点应用（如质检、预测维护）向全流程、全产业链的智能协同演进
《意见》提供了从技术底座到应用场景的系统指引，为制造业央企制定了清晰的转型路线图，促使其加大在智能芯片、智算操作系统等关键领域的投入，推动其从数据治理入手，将高质量数据转化为驱动 AI 模型的核心燃料。制造业央企需继续在行业大模型研发、高质量数据集建设、跨领域开放协同等方面深化投入，将政策红利转化为持久的技术领先性和产业领导力。
三、制造业央企数字化转型面临的主要挑战
制造业央企的内外部资源优势和精细化管理能力，为数字化转型提供了基础保障和动力来源。但受限于工业软件与数据基础薄弱、智能装备与核心部件创新不足、复合型人才缺失等因素，在纵深推进数字化转型过程中，仍面临一系列深层次、结构性的核心挑战，成为制约其数字化转型的关键瓶颈。
（一）工业软件与数据基础薄弱
“国产软件不好用、国外软件不敢用”的困境依然存在，核心工业软件对外依存度高，研发设计类、生产管控类高端软件国产化能力不足，存在“卡脖子”风险。与此同时，“数据 + 算力 + 算法”的协同配置依然不足，生产数据、设备数据、管理数据之间难以贯通，数据质量参差不齐，形成了顽固的“数据孤岛”。
（二）智能装备与核心部件创新不足
自主装备与国际先进水平仍存差距，行业高端传感器、智能控制器、精密减速器、智能芯片等核心部件仍受制于人，基础研究、关键技术攻关与整机集成创新衔接不紧，首台（套）重大技术装备的市场验证与应用推广机制不完善，用户“不敢用、不愿用”仍然存在。
（三）人工智能等复合型人才缺失
人才结构、培养模式与组织环境的不匹配，具备工艺知识与人工智能、数字孪生等技术的跨界复合型人才严重短缺。既懂行业又懂数字化的系统解决方案供应商培育不足，导致智能工厂建设“有点无面”“重硬轻软”，难以实现全域赋能。
四、制造业央企推进数字化转型的策略建议
面对新一轮科技革命与产业变革的加速演进，推进数字化转型已成为中央企业实现高质量发展、提升核心功能及核心竞争力的重要抓手。面对政策机遇与现实挑战并存、技术变革与产业重塑叠加的复杂形势，制造业央企亟须从夯实基础、强化创新和系统赋能等方面纵深推进数字化转型，履行国家战略使命、引领现代化产业体系建设，为新型工业化提供坚强支撑。
（一）筑牢软件与数据基石，构建自主可控的产业生态
一是实施工业软件攻坚行动。央企牵头，集中优势资源攻克高端芯片、EDA 工具、工业软件等“卡脖子”环节，构建自主可控技术底座。突破三维几何内核、先进算法等关键核心技术，大力发展基于人工智能的智能工艺包、虚拟调试平台等专业工业软件。鼓励大型央国企联合软件企业，打造贯穿研发设计、生产执行、经营管理、运维服务全流程的集成化工业软件平台。二是构建行业级可信数据空间。按照《国务院关于深入实施“人工智能 +”行动的意见》中“加强数据供给创新”的要求，央企在工程机械、农机装备等重点领域先行先试，建设行业级可信数据空间。制定行业统一的数据采集、数据交换、安全可靠的国家标准，实现国际国内互认，推动产业链上下游数据开放共享、互联互通，打造高质量行业数据集。三是加强人工智能核心技术体系攻关。支持大模型架构创新与算法优化，降低推理成本，拓展工业适配性，支撑央企实现高可靠性、高柔性和智能化转型。加快多模态感知、具身大模型研发等共性技术研发应用，加速布局具身智能、工业智能体等前沿领域。
（二）贯通技术创新与市场应用，培育智能装备领先优势 一是组建创新联合体协同攻关核心部件。围绕《实施方案》中明确的工业母机、机器人、仪器仪表等重点领域，由政府引导，央企和链主企业牵头，联合高校、科研院所组建创新联合体，开展智能感知、控制、执行等核心部件的协同攻关。二是推动人工智能在制造业规模化应用。央企要开放人工智能场景，特别是开放机械行业智能排产、人机协同、预测性维护等高价值场景，推动重点行业规模化应用人工智能技术。支持工业大模型垂直应用，促进与装备制造重点领域场景深度融合，实现生产过程智能决策与精准管控。支持针对生产制造各环节部署专用小模型，实现智能研发设计、智能检测、智能运维、智能仓储与物流等。三是强化中试验证与熟化平台建设。央企牵头，持续加大中试技术研发投入，推动产品熟化，解决“中试放大”环节薄弱的共性问题，打通从实验室样品到产业化产品的关键通道。同时，完善科技成果转化激励机制，提升科技成果转化效率。
（三）强化系统赋能与人才培养，提升智能工厂建设能级
一是培育系统解决方案供应商。培育人工智能应用服务商，打造人工智能应用服务链，鼓励有条件的装备制造商、工程设计院、信息技术企业向系统解决方案供应商转型，提供规划、设计、集成、运维一站式服务。二是构建产教融合人才体系。落实《国务院关于深入实施“人工智能 +”行动的意见》中“加强人才队伍建设”的要求，大力培养优秀企业家、卓越工程师和高技能人才，推动高校设立智能制造跨学科专业，支持央企与院校共建实训基地，大规模培养既懂制造技术又懂数字技能的复合型人才与“数字工匠”。同时，建立容错纠错机制与中长期激励政策，营造创新创造的良好氛围。三是建立数字化转型协同专班。统筹推进制造业央企数字化转型能力建设，强化“央企数科”作用，对智能装备、智慧服务、产业生态进行梳理摸底，开展央企自身转型、对外服务、数据挖掘、场景应用等业务谋划，制定数据治理标准规范，推动高质量行业数据集建设，为各业务板块赋能。
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（王万系机械工业规划研究院有限公司总经理助理、总经济师，高级工程师；罗志恒系机械工业规划研究院有限公司研究员；杨富钰系机械工业规划研究院有限公司工程师）