智能制造背景下制造业与数字产业融合研究
摘要
智能制造是制造业与数字产业深度融合的集中体现，也是推动制造业高质量发展的核心引擎。本文基于2024—2025年我国制造业与数字产业融合发展的最新实践，系统分析了制造业与数字产业融合的内涵特征、现实基础与推进机制。研究发现，在智能制造装备产业规模突破5万亿元、数字经济规模预计达60万亿元的背景下，制造业与数字产业的融合已从“浅层叠加”迈入“深度融通”的新阶段，呈现出技术融合、要素融合、平台融合与生态融合的多层次特征。本文以工业互联网平台、智能工厂建设和“人工智能+制造”为主要分析维度，结合海尔、三一重工等典型案例，深入探讨了制造业与数字产业融合的推进机制，并从技术攻关、平台建设、中小企业转型和产融结合四个方面提出深化融合的对策建议。
关键词：智能制造；数字产业；产业融合；工业互联网；数实融合
一、引言
制造业是立国之本、强国之基，数字产业是新一轮科技革命和产业变革的先导力量。当二者相遇，智能制造便成为制造业与数字产业深度融合的集中体现与核心方向。
投资与合作持续关注数字经济与实体经济融合发展的前沿议题，在其“产业聚焦”栏目中多次刊发关于数字经济背景下产业转型与融合的研究成果。
金融文坛则聚焦金融科技与产业变革的互动关系，围绕数字金融对制造业企业高质量发展的影响展开了深入探讨。两本期刊从不同视角共同揭示了制造业与数字产业融合这一时代命题的复杂性与紧迫性。
从全球视野来看，以人工智能、大数据、云计算、工业互联网为代表的数字技术正在深刻重塑制造业的生产方式、组织形态与价值创造模式。德国“工业4.0”、美国“先进制造业伙伴计划”、日本“互联工业”等战略，无不将制造业的智能化转型置于国家竞争力的核心位置。中国同样将智能制造作为建设制造强国的主攻方向，持续推动制造业与数字产业的深度融合。
从产业实际来看，我国制造业规模已连续16年保持全球第一，但“大而不强”“全而不精”的问题仍然突出。与此同时，我国数字产业快速发展，2025年数字产业收入约38.3万亿元，相较“十三五”末期累计增长约39.5%。制造业的转型升级需要数字产业的赋能，数字产业的壮大也需要制造业的应用场景支撑。二者的深度融合，既是制造业高质量发展的必由之路，也是数字产业持续壮大的关键依托。
本文旨在系统分析智能制造背景下制造业与数字产业融合的内涵、现状、机制与路径，以期为推动制造业与数字产业深度融合发展提供学理支撑和实践参考。
二、制造业与数字产业融合的内涵与层次
2.1 产业融合的理论内涵
产业融合是指不同产业或同一产业不同行业之间相互渗透、相互交叉，最终融合为一体，逐步形成新产业或新增长点的动态过程。制造业与数字产业的融合，本质上是数字技术对制造业全要素、全流程、全链条的系统性渗透与重构。这种融合不是简单的“技术叠加”，而是涉及生产方式、组织形态、商业模式和价值创造的系统性变革。
从融合方向来看，制造业与数字产业的融合呈现双向互动的特征。一方面，数字技术向制造业渗透，推动制造业的数字化、网络化、智能化转型——这是“数字产业化”向“产业数字化”的延伸；另一方面，制造业丰富的应用场景和巨量的数据资源，也为数字技术的迭代升级提供了实践场域和需求牵引——这是“产业数字化”对“数字产业化”的反哺。二者相互促进、螺旋上升，共同构成数实融合的完整图景。
2.2 融合的四个层次
制造业与数字产业的融合可以在四个层次上加以理解。
技术融合是最基础的层次。人工智能、5G、工业互联网、数字孪生、边缘计算等数字技术在制造业研发设计、生产制造、经营管理、运维服务等环节的广泛应用，构成了融合的技术底座。工信部数据显示，2025年上半年我国工业机器人产量同比增长35.6%，智能传感器市场规模突破1600亿元。这些数据表明，关键技术装备的普及应用正在加速推进技术层面的深度融合。
要素融合是技术融合的深化。数据作为新型生产要素，正在与资本、劳动、土地等传统生产要素深度融合，重构制造业的生产函数。在智能制造场景中，数据驱动决策正在替代经验驱动决策，算法优化正在替代人工试错。据有关机构测算，2025年我国人工智能核心产业规模预计突破1.2万亿元，人工智能企业数量超6000家。数据要素与制造要素的融合，正在催生新的生产力和新的价值创造方式。
平台融合是要素融合的组织载体。工业互联网平台作为制造业与数字产业融合的“操作系统”，实现了设备、系统、工厂、企业乃至产业链的数据互联与协同共享。截至2025年，我国已建成5G基站483.8万座，5G用户规模超12亿户。“5G+工业互联网”建设项目超2万个，5G应用已融入97个国民经济大类中的86个。平台层面的融合正在打破企业边界和行业壁垒，重构产业组织形态。
生态融合是最高层次的融合形态。当技术、要素和平台的融合达到一定深度，便会催生出新的产业生态——智能制造生态。这个生态中，硬件制造商、软件开发商、系统集成商、平台运营商、数据服务商、终端用户等多元主体协同共生，形成开放、动态、自组织的价值创造网络。我国智能制造装备产业规模2025年有望超过5万亿元。智能制造装备、工业软件与系统解决方案的产业总规模已突破4.5万亿元。一个以智能制造为核心的产业新生态正在加速形成。
三、融合的现实基础与发展态势
3.1 产业规模的持续壮大
制造业与数字产业的融合已经具备了坚实的产业规模基础。从制造业来看，2025年规模以上工业增加值同比增长5.9%，制造业增加值占GDP比重保持稳定。从数字产业来看，2025年规模以上电子信息制造业实现营业收入17.4万亿元，同比增长7.4%；软件和信息技术服务业收入15.5万亿元，增长13.2%。二者叠加，构成了融合发展的雄厚产业基底。
更值得关注的是，融合本身已经催生了可观的产业增量。智能制造装备作为制造业与数字产业融合的典型产物，其产业规模从2024年底的4.5万亿元有望增长至2025年的5万亿元以上。工业机器人市场规模预计突破900亿元，保有量占全球市场的43%以上。这些数字表明，融合不是对既有产业的简单“叠加”，而是正在创造出新的产业增长极。
3.2 基础设施的日趋完善
融合的推进离不开基础设施的支撑。在5G网络方面，我国已建成全球规模最大、技术领先的信息基础设施，5G标准必要专利声明量全球占比达42%。在工业互联网方面，已部署5G行业虚拟专网6.4万个，培育5G工厂1260个。在算力基础设施方面，智能算力规模达1590EFLOPS。这些基础设施的完善，为制造业与数字产业的深度融合提供了坚实的“数字底座”。
3.3 政策体系的系统构建
政策引导是推动融合的重要力量。工信部发布的《信息化和工业化融合2025年工作要点》提出，将两化融合的思维贯穿工业和信息化工作各方面，体系化推进制造业数字化转型、人工智能赋能新型工业化、智能制造工程、工业互联网等重点工作。国务院印发的《制造业数字化转型行动方案》要求加快数字技术在制造业大规模普及应用。《机械工业数字化转型实施方案（2025—2030）》则提出了更为具体的目标：到2030年，机械工业规上企业基本完成一轮数字化改造，建成不少于500家卓越级智能工厂。多层级、多维度的政策体系正在形成推动融合的系统合力。
四、融合的推进机制与实践路径
4.1 工业互联网平台：融合的“操作系统”
工业互联网平台是制造业与数字产业融合的核心载体。它向下连接设备，向上承载应用，横向贯通产业链，纵向打通管理层与执行层，扮演着融合“操作系统”的关键角色。
沈鼓集团的实践提供了生动例证。该集团自主设计的沈鼓智鼎工业互联网平台，实现了对人、机、料等生产数据的线上管控，叶轮等核心部件加工效率提升28.2%，每年节约图纸190余万张。卡奥斯工业互联网平台为石油行业集团公司打造基于工业大模型的集团级平台，实现了集团及下属企业各业务环节的连接与协同。
工业互联网平台的价值不仅在于单个企业的效率提升，更在于产业链层面的协同优化。永年紧固件工业互联网平台集订单承接、整合、拆单、揉单、派发、生产执行监控于一体，实现了协同订单全流程的数字化和智能化管理。这种“平台+产业链”的模式，正在将融合从企业层面拓展到产业层面。
4.2 智能工厂：融合的“微观样本”
如果说工业互联网平台是融合的“操作系统”，那么智能工厂就是融合运行的最基本“单元”。我国已累计建成3.5万余家基础级、8200余家先进级、500余家卓越级、15家领航级智能工厂。这些智能工厂构成了观察制造业与数字产业融合成效的“微观样本”。
海尔中央空调互联工厂入选工信部首批领航级智能工厂培育名单，是全国15家获此荣誉的企业之一，也是中央空调行业第一个“领航级智能工厂”。该工厂基于数字孪生、人工智能等新技术与设备的融合应用，打造了柔性化、数字化、智能化制造能力。海尔卡奥斯工业互联网平台的“大规模个性化定制敏捷柔性智造技术”，同时入选了2025中国智能制造十大科技进展。
三一重工的数字化转型同样具有标杆意义。以北京桩机工厂为例，依托机器决策，该工厂将劳动生产率提高85%，生产周期从30天缩短至7天，缩短77%。截至2025年底，三一重工实现1.8万台设备、3.3万台仪表及6.1万个摄像头的实时在线接入，全年累计节约能源费用超过0.72亿元。这些数据表明，制造业与数字产业的深度融合正在转化为实实在在的生产力提升。
在汽车制造领域，小米智能电动汽车工厂高标准建设“5G+工业互联网”网络，系统布局“5G+AI”视觉检测，全年完成超12万台整车全量检测，检测准确性提升20%。中国联通（重庆）5G融合创新中心的项目以5G混合专网为基石，建成覆盖全厂的数据传输网络，构建起“人、机、料、法、环”实时联动的工厂智能神经网络。
4.3 “人工智能+制造”：融合的新前沿
如果说工业互联网解决了“连接”的问题，那么人工智能正在解决“智能”的问题——这是制造业与数字产业融合的新前沿。工信部明确提出实施“人工智能+制造”行动，加快重点行业智能升级。东风汽车集团副总工程师杨彦鼎介绍，生成式人工智能使汽车设计效率提升超过8%，接近九成的汽车企业已经引入人工智能辅助经营。在家电行业，“工业互联网平台+大模型”正在赋能供应链管理模式，使整体效率、库存周转等得到显著优化。在钢铁行业，AI作为效率和质量的优化大师，在转炉炼钢大模型方面已得到深度应用。
从“连接”到“智能”的跃升，标志着制造业与数字产业融合正在从“量的积累”走向“质的飞跃”。
五、深化融合的挑战与对策
5.1 面临的主要挑战
尽管制造业与数字产业的融合取得了显著进展，但挑战同样不容忽视。其一，核心技术受制于人。高端工业软件、智能传感器、关键控制系统等仍存在“卡脖子”风险，融合的技术底座尚不稳固。其二，中小企业转型困难。数字化转型需要较大的前期投入，而中小企业普遍面临资金、技术、人才等多重约束，成为融合推进中的“薄弱环节”。其三，数据孤岛依然存在。虽然工业互联网平台建设快速推进，但不同系统、不同企业、不同行业之间的数据壁垒尚未根本打破。其四，复合型人才短缺。既懂制造工艺又懂数字技术的复合型人才严重不足，制约了融合的深度推进。
5.2 推进深度融合的对策建议
针对上述挑战，本文提出以下对策建议。
第一，强化关键核心技术攻关。 应加大基础软件、工业软件、智能传感器等关键核心技术的研发投入，加快建设工业高质量数据集。工信部已明确提出支持工业智能技术研发，制订工业智能技术体系图谱。下一步需要在技术攻关的组织方式和投入机制上进一步创新，形成政府引导、企业主体、产学研协同的技术创新体系。
第二，加快工业互联网平台体系化建设。 应完善网络、标识、平台、数据、安全五大功能体系。推动工业互联网平台高质量发展，研究建立平台梯度培育机制。支持有条件的城市开展“5G+工业互联网”融合应用试点城市建设。通过平台体系的完善，降低中小企业参与融合的门槛。
第三，加大对中小企业数字化转型的支持力度。 应培育一批低成本、高质量的数字化通用工具产品。通过“点线面”结合的方式组织示范项目——“点”上开展数字化智能化改造示范，“线”上开展产业链供应链数字化协同改造示范，“面”上开展产业集群整体数字化改造示范。使中小企业在融合进程中“不掉队”。
第四，推动产融结合为融合提供资金保障。 工信部已提出推动制定金融支持新型工业化的指导意见，扩大实施“科技产业金融一体化”专项。应进一步引导金融资本向智能制造领域流动，探索建立智能制造专项投资基金、风险补偿机制等创新金融工具，为制造业与数字产业的深度融合提供持续稳定的资金支持。
六、结语
制造业与数字产业的融合，是智能制造时代的核心命题，也是推动制造业高质量发展的关键路径。本文的分析表明，我国制造业与数字产业的融合已经具备了坚实的产业规模基础、日趋完善的基础设施支撑和系统构建的政策体系保障。智能制造装备产业规模突破5万亿元、工业机器人产量同比增长35.6%、累计建成8200余家先进级智能工厂——这些数据共同指向一个事实：制造业与数字产业的融合正在从“浅层叠加”走向“深度融通”。
然而，融合的深化仍然面临核心技术受制于人、中小企业转型困难、数据孤岛尚存、复合型人才短缺等现实挑战。未来的融合推进，需要在技术攻关上求突破，在平台建设上求实效，在中小企业支持上求精准，在产融结合上求创新。唯有如此，制造业与数字产业的融合才能从“量的积累”走向“质的飞跃”，智能制造才能真正成为建设制造强国的强大引擎。
参考文献
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