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我国深入推进制造业数字化转型，尚面临诸多有待解决的痛点和难点问题：数字化解决方案中关键设备和技术对外依赖度偏高，自主可控产品或服务国产化替代缓慢；企业数字化转型存在不确定性风险，一些企业存在不愿转、不敢转、不会转等问题；生产流程自动化改造难度大，相关数据难以实现开放式共享利用；制造企业数字化管理还面临信息安全、融资不畅和人才匮乏等难题。
出于对可靠性、安全性和稳定性的要求，我国制造企业使用数字化解决方案时整体对外依赖度偏高。即便是国产化工业软件，其核心技术也往往依赖国际厂商供应。国产替代产品面临非开源软件和关键零部件受制于人的问题。
一是芯片、传感器等关键元器件对外依赖度较高。近年来，美西方国家加快对华科技“脱钩”，在关键芯片、传感器、基础材料等领域构建排华供应链联盟，加大中国制造业数字化转型关键技术设备供应的风险。以传感器领域为例，与全世界生产的超过2万种传感器产品品种相比，中国国内仅能生产其中的约1/3，中高端传感器进口占比高达80%，传感器芯片进口更是高达90%，国产化产品整体技术含量较低，主要性能指标仍和国外差1～2个数量级，使用寿命差2～3个数量级。
二是核心工业软件自主可控能力不强。作为工业领域应用的系统、中间件、嵌入式程序等软件，工业软件是支撑工业发展全过程的技术产物，是工业设计、生产和管理中机器设备、高端机床等组织运转的大脑。对精度要求高、专用性强的行业，工业软件国产化率低，核心引擎完全空白，科研工具软件全面落后，在软件供应链上则面临被禁用的风险。汽车、航空、航天等行业中的研发设计、仿真模拟、流体计算类软件几乎全部需要从国外采购。美西方国家工业软件发展时间较长，基本掌握着国际最先进的技术，计算机辅助设计（CAD）、计算机辅助工程（CAE）、计算机辅助制造（CAM）等软件基本被美国、法国和德国所垄断。《中国工业软件产业白皮书（2020）》
显示，95%的研发设计类工业软件依赖进口，70%的运维服务类工业软件依赖进口。以电子设计自动化（EDA）软件为例，全球基本形成新思科技（Synopsys）、铿腾电子（Cadence）、西门子（Mentor）三家寡头垄断格局，占有中国市场70%以上的份额，而国产EDA软件产品不齐全、与先进工艺制造结合不深，相关功能难以支撑业务升级发展的需要。国产应用软件的开发若继续依赖美国软件开发工具，将无法彻底摆脱美国的技术封锁制裁风险。比如，2022年8月，美国商务部开始针对设计GAAFET（全栅极场效应晶体管）结构集成电路所必需的EDA/ECAD软件等技术，对中国企业实施严格的出口管制。
三是对关键技术和工艺数据缺少足够积累。工业技术和数据积累是工业软件构建的重要基础。相比于西方国家工业化历史数据积累，我国制造企业数据积累还相对有限，甚至尚未覆盖工业生产的全过程，关键技术和核心工艺等方面的大数据积累更少。目前来看，我国工业数据面临收集难度大、资源储量不大、资产管理滞后、孤岛普遍存在和应用深度不足等多方面的挑战。有调查显示，我国中小企业由于本身没有数据文化和数据管理的实践，缺乏基础数据，且数据格式不统一，90%的企业在数据收集方面会暴露出很大问题
。因为缺乏数据、缺乏工具、缺乏人才，很多制造企业数字化转型的“摩擦成本”过高，难以依靠自身累积数据使制造技术和工艺实现快速的更新迭代。
我国制造企业数字化转型进度、能力、水平参差不齐，行业、规模、工艺等不同，数字化转型的诉求和要求也不同。企业既普遍考虑投入产出问题，也担心数据安全风险。
一是制造业数字化投入门槛较高。制造业企业数字化初始投入大、投资专用性强、转换成本高，投资收益并不十分明确，回收周期可能较长，难以给企业带来当期现金流。对于有经济实力的大型企业来说，每年拿出费用用于数字化改造承受得起，但对于广大中小企业来说，首要的诉求保证是资本投入的当期回报，特别是疫情冲击下中小微企业生存已步履维艰，很难再去考虑花费大笔费用进行生产线数字化改造。制造业数字化转型的本质为数据驱动的业务流程再造和组织方式转变，但许多传统制造业仍在使用传统的业务条线化管理模式，大量传统机械化和自动化装备数字化改造难度大、工业软硬件装备供给能力不足
。多数企业虽有着较强的数字化转型意愿，但实际上仍存在不愿转、不敢转、不能转的问题。有调查显示
，我国国有企业的数字化转型在数字基础设施建设和应用软件部署方面的投入约占70%，另外30%的投入用于数字人才和智能硬件，其中约60%的国有企业数字化转型的投入规模占其营收总额的5%以下。原因在于，很多企业对数字化转型成效的认知不多，使其不能科学客观衡量数字化转型的商业价值。艾瑞咨询发布的《2021年中国企业数字化转型路径实践研究报告》
指出，有2/3的企业认为高额技术投入后的数字化转型效果未能达到预期。
二是核心数据存在泄露风险。我国制造企业生产技术工艺软件化水平低，尤其缺乏技术工艺系统化组织管理，自主技术、产品及服务实际应用中还存在性能不佳、安全隐患及不稳定现象，存在一定的网络安全漏洞，可能带来系统运行的可靠性风险。在使用国外应用软件、代码托管工具或基于国外软件开发工具开发的应用软件中，关于数据生产、存储、传输、访问、使用、销毁等过程是否安全，无法确认。一旦生产制造全流程数字化，就会有大量的数据流动和信息共享发生，拥有工艺诀窍的制造企业往往会担心商业机密泄露，而那些缺少工艺诀窍的制造企业也担心核心数据丢失问题和安全漏洞隐患。红杉中国调查显示，2021年有90%的企业发生过数据泄露事件。另据统计，2021年企业平均每起数据泄露事件成本高达424万美元。
三是对数据资源的开发利用和开放共享不够。工业系统平台接口形式多样、标准不统一，造成数据开放共享机制不完善，数据难以实现跨业务、跨链条、跨部门顺畅流转协同，工业物联标准不健全，很多现有设备缺乏外部通信连接和数据共享标准接口设计或者设计接口非标准化，致使不同行业、地区、群体的“数字鸿沟”难以弥合，缺乏对所采集工业数据的深度开发利用能力，数据资源价值潜力有待挖掘，信息安全和数字治理体系亟待完善。此外，我国软件领域版权保护意识较差，工业软件盗版现象严重，直接影响国产软件的研发、制作和销售，不利于国产软件行业健康规范发展。
当前，数字化转型虽已成必然趋势，但因缺少有效的产业生态，很多制造企业望而却步或浅尝辄止。传统制造业平均利润率并不高（约5%），拿不出太多资金投入数字化技术改造升级，同时，普遍缺乏数字化转型领域的复合型、创新型、高层次人才；还缺少互补性技术和互补性资源、持续推动数字化转型的制度环境，这将会大幅增加制造企业持续开展数字技术改造和应用创新的交易成本，使其难以获得更有利的外部链接。
一是数字化转型投融资机制有待完善。开展数字化技术改造，资金缺口始终是绕不开的话题，制造业数字化转型试错成本较高，投资失败风险较大，况且增加数字化转型的总体费用投入不一定会带来数字化转型成效的明显提升。资金雄厚的大型企业可通过不断试错成功完成转型，但广大中小企业往往缺少试错的资金资本，一旦试错失败将面临较大的经营压力。比如，美的集团5年来数字化转型累计投入超过400亿元，联想集团每年在数字化基础设施上的支出都超过5亿美元，面对如此大体量的资本投入，中小企业难以负担。即便现在有政策性资金支持制造企业数字技术改造，但中小制造企业融资难、融资贵问题尚未得到根本性缓解，其很难下决心通过融资进行数字化转型。
二是数字技能人才支撑不够。当前，信创领域的高端人才供给仍显不足，导致工业大数据开发创新能力不足；制造企业更缺少掌握数字技能的专业人才。《数字经济就业影响研究报告》
显示，截至2020年年底，我国数字化人才缺口接近1100万，且全行业人才需求缺口将随着数字化推进持续扩大。据人社局数据统计，到2025年智能制造领域人才需求900万人，人才缺口将达到450万人。e-works（数字化企业网）对600家制造企业的调查结果显示，53.9%的企业认为缺少专业人才是阻碍制造业数字化转型的主要因素之一
。
三是良性共促的政策激励机制有待完善。推进“上云用数赋智”或数字化转型，企业都是实施的主体。现实情况是，很多企业受限于自身转型缺向，往往需要有效的政策引导，但我国利于企业共促合转的政策激励机制尚不完善。主要表现在：政策针对性不强和宣传力度不够，政策申领渠道有限，很多企业不能有效利用支持政策形成正向激励；各项扶持政策可持续性不强，政策预期不稳定、不透明，企业获得政策支持的程序复杂、交易成本高、普遍享受难度大；针对上下游产业和供应链条之间缺乏互联互通，尚缺少长期有效激励和支持全产业链供应链运用先进适用技术升级改造的政策工具；关键共性技术研发创新的支持政策有待进一步完善；等等。