《2025年中国制造业数字化转型行业发展研究报告：逐步走向深水区》技术报告解读

        艾瑞咨询最近发布了一份企业数字化转型领域的新技术报告《2025年中国制造业数字化转型行业发展研究报告：逐步走向深水区》，如下：

       中国制造业数字化转型市场规模持续增长，2024 年达 1.55 万亿，2025 年预计达 1.76 万亿且未来 5 年增速约 14%。需求端核心需求集中于生产制造和供应链管理，转型呈现理性与聚焦特点，地域特色明显，评优和招标市场需求有别，同时重视安全防护。供给端产品走向体系化、解决方案一体化，大模型应用探索深入。行业格局未定，离散制造业中的高技术产业潜力大，垂直行业攻坚和信创/国产替代领域有发展机会，大模型长期或改变市场竞争格局，企业应重视数据内化构建认知壁垒。

笔者注：数据内化是指企业将自身内部数据（如生产流程、设备运行、管理决策等）和外部数据（如市场、供应链、用户行为等）转化为显性知识，再转化为隐性知识，形成自己的行业认知。认知壁垒就是企业通过这种内化过程，积累独特的行业知识和经验，让竞争对手难以复制，从而建立优势。

0、什么是“数据内化”和“认知壁垒”？为何企业需要重视？

1）数据内化：从数据到知识的转化链条

• 数据→显性知识→隐性知识：

• 数据：企业自身积累的生产数据（如设备运行数据、质量检测数据）和外部数据（如行业标准、供应链数据等）。

• 显性知识：通过数据清洗、分析形成可结构化的规则、模型（如排产算法、质量检测指标）。

• 隐性知识：将显性知识与业务经验结合，形成难以复制的行业认知（如特定工艺的优化策略、客户需求的深层洞察）。

2）认知壁垒：企业差异化竞争的核心

• 在数据开放与共享趋势下（如达索、SAP等的开放行业知识库、互联网上海量的情报文档），单纯的数据积累不再是壁垒，“如何利用数据构建独特认知”才是关键。例如：

• 行业know-how

  ：离散制造业中，高精度轴承的热处理工艺参数优化需要结合材料特性、设备状态、历史缺陷数据，这种“数据+经验”的深度融合形成的工艺知识，是竞争对手难以直接获取的。

• 决策模型优势

  ：基于自有数据训练的大模型在特定场景（如离散制造中的表面缺陷检测）的准确率比通用模型高15%，成为企业的核心技术壁垒。

3）大模型时代必须“数据内化”的理由

• 大模型依赖高质量行业数据

  ：通用大模型在工业场景表现有限，需结合企业私有数据微调（如用工厂设备数据训练故障预测模型），而数据内化是实现“大模型落地”的前提。

• 避免“数据开放”陷阱

  ：即使外部数据开放（如公共数据交易市场），若企业无法将其转化为自身业务逻辑（如将行业标杆数据转化为自身生产流程优化方案），仍会陷入“数据丰富但认知匮乏”的困境。

4）DeepSeek大模型竞争的本质是“数据认知”的竞争

• 大模型加速数据价值分层

  ：未来拥有深度数据内化能力的企业，可通过大模型将“数据认知”转化为具体解决方案（如智能排产系统、质量优化模型），而缺乏内化能力的企业只能依赖通用大模型，陷入同质化竞争。

• 构建认知壁垒是应对大模型冲击的“防御盾”

  ：即使大模型技术普及，具备独特行业认知的企业仍能在细分领域保持优势（如专精特新企业的“小而美”场景），而单纯依赖技术采购的企业可能被淘汰。

5）对企业行动的建议

• 数据层面

  ：优先积累核心业务数据（如生产、供应链数据），建立数据治理体系，推动“数据资产化”。

• 认知层面

  ：将数据与业务经验结合，通过知识图谱、大模型微调等技术，将显性知识转化为可复用的隐性知识（如工艺规则库、决策模型库）。

• 应用层面

  ：在大模型探索中聚焦“数据-认知-应用”闭环，例如用自有数据训练专属模型解决特定痛点（如能耗优化、设备预测性维护），而非盲目跟随通用大模型热潮。

大模型需要高质量数据才能有效，而数据内化是企业利用数据构建自身优势的过程。即使数据开放，企业也需要将数据转化为自身的认知，才能在大模型时代保持竞争力。比如，文档提到数据开放和流通是趋势，但关键是企业能否将数据内化为知识，形成壁垒，否则可能在竞争中落后。

讲清楚了数据内化和构建认知壁垒，下面我详细介绍此技术报告的主要内容：

1、需求市场宏观分析

• 制造业地位与企业特点

  ：制造业是我国工业支柱产业，近五年法人单位及规上单位数占比超九成，规上营收贡献近九成。但企业多、大企业少，市场分散，规上制造业法人单位数占比仅 10% 左右。计算机、通信和其他电子设备虽是上市企业 “头牌”，但优势不明显。

• 地域特色与政策

  ：广东、江苏、浙江、山东是制造业大省且数字化转型积极。各省推动转型举措聚焦产业 / 区域协同发展、提升数字化转型基础支撑能力、降低企业运营成本，未来离散制造业是转型重点。

• 评优与招标需求

  ：评优侧关注生产相关改造，生产相关需求占比 57.8% 。招标侧以政府为主导，通过数字化诊断定位企业痛点，寻求解决方案助力转型。

• 安全需求

  ：数字化转型使企业安全防护需求增加，设备、工控和数据安全防护产品和服务亟需跟进。

2、需求市场转型现状调研分析

• 企业转型现状

  ：企业对数字化转型战略上高度认可，86.7% 的企业认为转型必要，且多付诸实际行动。转型期望务实，主要期望实现运营成本优化（84.4%）、端到端打通（75.6%）和数据驱动决策（71.1%） 。

• 紧迫转型场景与技术应用

  ：数据准备、供应链管理和生产管理是最紧迫场景。MES/MOM、CAD 等技术应用成熟度高，企业对引入技术的回报周期普遍预期在 18-21 个月。

• 供应商选择与顾虑

  ：方案实用性是选择供应商的主要因素，企业担心历史包袱过重、跨部门协同阻力大等问题。

• 未来投入与大模型态度

  ：77.8% 的企业未来一年将增加转型投入，且以软件为主。企业对大模型探索热情高，但对其实用性存顾虑，期望大模型能力提升后能赋能经营决策。

3、供给市场产品及服务分析

• 市场规模与驱动因素

  ：2024 年市场规模 1.55 万亿，2025 年预计 1.76 万亿，未来 5 年以 14% 左右增速增长。政策支持、技术进步和市场需求是主要驱动因素。

• 产业链与产品服务

  ：产业链包括基础层、平台层和应用层。产品体系走向统一，解决方案深度和广度提升，大模型应用探索逐步深入。

• 市场特征

  ：解决方案呈现软硬融合、跨模块融合趋势；大模型应用通过智能体、大模型联合、大模型与产品结合等方式探索落地；大模型相关算法工程师需求度高；解决方案、咨询人员需求较高。

4、供给市场典型案例展现

• 软通动力

  ：具备软硬全栈能力，为制造业提供定制化解决方案，如新能源汽车零部件物流协同平台项目，提升了运营效率。

• 天融信

  ：提供全方位安全防护服务，构建层次化工业信息安全体系，保障制造业数字化转型安全，如某集装箱制造控制网络安全建设项目。

• 易趋

  ：一站式项目数字化运营平台，为制造业搭建项目管理流程体系，实现业务贯通，如某精密制造企业 IPD 产品研发项目管理。

5、行业发展思考与启示

• 未来机会

  ：离散制造业中的高技术产业潜力大，垂直行业攻坚和信创 / 国产替代行业易出现领头企业。

• 大模型影响

  ：大模型短期对市场竞争格局影响不大，长期取决于对实际应用场景的支撑能力，可能加速市场变化。

• 数据策略

  ：企业应基于数据构建行业认知壁垒，而非单纯追求数据开放，要平衡市场地位与垄断优势。

6、关键问题

问题1. 制造业数字化转型市场规模的增长趋势如何，主要驱动因素有哪些？

        市场规模呈持续增长趋势，2024 年达到 1.55 万亿，2025 年预计达到 1.76 万亿，并将在未来 5 年维持 14% 左右的增速稳步增长。主要驱动因素包括政策支持，国家在多个重要节点有明确目标促使企业转型；技术进步，产品和解决方案不断优化，大模型带来新活力；市场需求，企业为满足上下游协同要求和发挥数据资产价值而主动转型。

问题2. 需求端在制造业数字化转型中的主要需求场景有哪些，呈现出怎样的特点？

        主要需求场景集中在生产制造管理和供应链相关方面。特点包括地域特色明显，广东等省份既是制造业大省也是转型积极省份；评优侧更关注生产制造相关环节的落地操作，招标侧则由各市工业和信息化局主导，通过诊断定位企业痛点并给出改造建议；同时，设备、工控和数据安全防护需求迫切。

问题3. 大模型在制造业数字化转型中目前的应用情况及未来影响如何？

        目前大模型在制造业数字化转型中的应用处于探索阶段，主要聚焦在辅助代码生成、知识问答、工艺设计 / 优化等方面，通过智能体、大模型联合、大模型与产品结合等方式探索落地。短期来看，大模型对市场竞争格局影响不大，但长期当它能在企业运转核心环节发挥实质性作用时，可能会加速市场竞争格局的变化。

7、我的总结

        1）数字化进程与市场反应的时滞性：制造业数字化转型的"冰山上层"（生产流程自动化、设备联网等）已初步完成，但"冰山下层"（组织架构、商业模式、产业协同）的数字化重构尚未突破临界点。当前市场格局的稳定性源于企业数字化转型尚未形成差异化竞争力，头部企业仍处于能力储备期。

        2）价值创造路径的演变：从"效率提升1.0"向"价值重构2.0"过渡阶段。目前多数企业停留在降本增效的基础层，而真正能改变市场格局的智能决策、生态协同、服务化延伸等创新模式尚在孕育中。

        3）离散制造业中的高技术产业（如半导体、精密仪器）具备高价值密度、工艺复杂性强、产品迭代快等特征，数字化转型的边际效益更高。建议企业建立"工艺知识图谱+数字孪生"的复合能力，重点突破研发周期压缩（从24个月到18个月）和良品率提升（85%→93%）等核心指标。

        4）垂直行业攻坚需构建"三专能力"：专属解决方案（如汽车行业的MES+QMS融合系统）、专业实施团队（行业know-how工程师占比>40%）、专项服务网络（区域服务半径<50公里）。

        5）国产替代窗口期约3-5年，企业应建立"替代可行性评估模型"，重点突破进口依赖度>60%、国产化率<30%的细分领域（如高端PLC、工业仿真软件）。

        6）大模型应用实施路线图：

• 短期（1-2年）：建立工业知识标注体系，构建垂直领域预训练模型（如机械故障诊断专用GPT）
• 中期（3年）：开发"人机协同决策系统"，实现工艺参数动态优化
• 长期（5年+）：形成"设计-生产-服务"全链路智能闭环

        7）当前制造业数字化转型正处在从"工具革命"向"决策革命"跃迁的关键期。企业需要建立"战略耐心"与"战术敏捷"相结合的转型节奏，重点把握2025-2028年的战略窗口期，通过"垂直深耕+智能增强"的双轮驱动，在重构产业价值链的过程中获取超额收益。

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