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习近平总书记就推进新型工业化作出重要指示，强调要完整、准确、全面贯彻新发展理念，统筹发展和安全，深刻把握新时代新征程推进新型工业化的基本规律，积极主动适应和引领新一轮科技革命和产业变革，把高质量发展的要求贯穿新型工业化全过程，把建设制造强国同发展数字经济、产业信息化等有机结合，为中国式现代化构筑强大物质技术基础。制造业数字化转型的核心是传统制造业利用新一代信息技术，全方位推进业务重塑和业态创新，促进产出增加及效率提升，使生产制造更好地满足数字时代经济社会高质量发展的需要。
根据国家标准《国民经济行业分类》，制造业下分为农副食品加工业、食品制造业等31类。在各个细分领域下，数字化转型涉及研发设计、生产制造、经营管理、网络协同、市场服务等不同环节，具有柔性制造、个性化定制、数字孪生等新模式。
在全球制造业竞争压力不断加剧以及消费者需求日益多样化的背景下，柔性制造作为一种新型生产模式，凭借其高度的灵活性和适应性，展现出显著的竞争力。柔性制造将标准化硬件系统与数智化软件系统相结合，实现了工控系统、制造执行系统、企业资源计划系统之间的高效协同与集成，能够满足大规模定制需求，有效提升生产过程中的敏捷性和适应性，增强精益生产能力，从而帮助企业降低经营风险。
柔性制造的应用领域比较广泛，目前在汽车制造、电子制造、医疗器械、食品包装等领域都发挥出了明显的优势。以汽车制造领域为例，制造商可以通过柔性制造技术，快速调整生产线，生产不同型号和配置的汽车。这不仅帮助汽车厂商在日益激烈的市场竞争中实现快速转型，还推动了技术和产品的快速迭代。
传统制造业发展的产业模式遵循边际成本递减规律，通过大规模生产标准化产品达成规模效应，实现投入产出比最大化。然而，这种模式在满足个性化、小众需求方面存在不足，一些市场空间相对有限的细分领域，缺乏市场经营主体的长期投入和专业深耕。
长尾生产是一种重要的个性化定制模式。它借助产业互联网平台和柔性制造系统，具备个性化、小批量、快速生产的特点，能够有效覆盖传统大规模工业生产模式难以触及的小众市场，增强优质新型产品的有效供给，满足不同群体的多样化消费需求。此外，长尾生产契合生产性服务业社会化、专业化发展的要求。它有助于发展技术支持，提供设备监测、保养、维修、改造、备品备件等专业化服务，提升设备运行质量，促进远程检测诊断、运营维护、技术支持等售后服务新业态的孵化和培育，对有效提升制造业的服务质量具有重要意义。
在制造生产过程中，数字孪生契合了少人化、无人化的环境需求和市场发展趋势。在港口、矿山等这类相对封闭的场景中，随着自动驾驶技术的快速迭代，让安全员下车和港口龙门吊、岸桥、抓料机、矿山矿卡、挖掘机、电铲等设备操作员离开作业现场的驾驶室，成为保障作业安全和实现自动驾驶商业闭环的关键。
数字孪生： 通过数字化建模技术构建物理实体的虚拟镜像，实现虚实交互与状态同步，用于产品设计、生产运维、城市管理等领域的全生命周期模拟与优化。
例如，在某矿山企业，腾讯采用腾讯云无界5G远控方案，实现远端画面实时再现和低时延实时响应；利用数字孪生技术，在数千公里之外的办公室模拟现场驾驶环境，实现对远端矿车的实时操控，并向具有裸眼3D的驾驶体验拓展。这不仅解决了安全问题，还提高了工作效率，实现了安全员一人多车并可以在工作中做到灵活切换。
我国作为全球制造业第一大国，制造业数字化转型正处于蓬勃发展的阶段，部分企业已在细分领域形成了较强的国际竞争力。然而，我国在关键核心技术、元器件、基础材料等方面仍存在诸多短板，原始创新能力有待提升，重大原创成果相对不足，高端芯片、传感器、工业软件等部分关键核心技术尚未完全实现自主可控。我国制造企业自主技术工艺软件化水平较低，尤其缺乏技术工艺的系统化组织管理，存在性能不足、安全性和稳定性欠缺等问题，面临一定的网络安全风险和运行可靠性挑战。
数字鸿沟： 不同地区、群体在数字技术接入、使用及创新能力上的显著差异，表现为网络覆盖、设备操作、信息获取等方面的不均衡，需通过政策干预促进数字技术的普惠发展。
电信运营商、实体企业、互联网企业之间的行业壁垒较高，融合难度大。一方面，制造业企业难以精确定位并传递转型需求；另一方面，运营商和互联网企业等数字化服务商对实体企业业务及工艺流程的理解，以及技术产品和解决方案的提供，均需要较高的时间成本和人力成本。
标准融合问题突出。制造业数字化转型涉及企业内网、外部公网以及大量设备的数字化、网络化及智能化改造。然而，当前工业系统平台接口形式多样且标准不统一，导致数据开放共享机制不完善，数据难以在跨业务、跨链条、跨部门之间顺畅流转协同。此外，很多现有设备缺乏外部通信连接和数据共享标准接口，或者设计接口非标准化。这不仅加剧了不同行业、地区、群体之间的数字鸿沟，还导致对采集工业数据的深度开发利用能力不足，数据资源的价值潜力亟待挖掘。
目前，一些制造业数字化实践与物流业、金融业融合难度较大，导致实现信息流、资金流和物流“三流合一”面临困难。以工业互联网平台为例，部分平台由工科背景人员搭建，仅涉及制造流程，缺乏对物流与资金流的考虑。
制造业数字化转型作为新一代信息与通信技术、工业技术的高度融合，不仅要求从业技术人才能深入了解各行业设计、生产、加工等流程，还要掌握人工智能、云计算、大数据等新一代信息技术，具备全方位、立体化的综合技能体系。
当前，我国适应产业互联网发展的高端专业人才供需矛盾较为突出。从业人员大多具备单一的工科背景或计算机背景，其知识技能与当下的产业发展速度和方向不匹配，复合型、创新型、高端化人才储备明显不足，人员的数字素养和技能有待提升，工业大数据开发创新能力亦显不足。
在补齐短板方面，应以强大的国内市场为依托，充分利用国家科技重大专项、核心技术攻关工程等专项资源，聚焦“卡脖子”问题，引导骨干企业加快突破高端核心器件、工业软件、平台架构等核心技术，提升自主研发水平。鼓励行业领先企业、科研机构、互联网企业通过建立跨界应用创新中心、产品研发中心等方式，联合开展核心技术攻关研发及应用推广工作。同时，大力支持重点行业、重点企业开展试点示范和协同创新中心建设，探索不同领域制造业数字化转型的行业性解决方案，构建可复制、可推广的融合应用推进机制。
加大对制造业领域的链主企业、龙头企业、专精特新企业的政策支持力度，从财政税收、投融资、人才、国际化等方面进一步完善和深化制度安排和政策创新。加强国家级投资基金与科技初创企业合作，培育细分领域的数字化产品和服务供应商。设立企业数字化转型基金，引导数字化转型供应商提供普惠性、通用型数字化产品和服务，助力打造千行百业的数字化产业链。加快完善信息及数据安全保护法律法规，加大对违法违规行为的惩处力度，增强数据主动监测预警、防护和处置能力，提升公网的安全水平，构建协同联动的安全防护体系。
加强复合型人才培养，在大学教育中增加对产业学科、互联网学科和金融学科的复合教育。积极推进大学双学士、双硕士培养模式，鼓励在校学生跨学科攻读硕士及博士研究生学位，并适当放宽相关门槛。建立高校与各行业企业联合培养基地，拓宽人才培养渠道，健全人才培养机制，深入推进教育部产学合作协同育人项目，推动以企业为核心的“产学研”联合体建设。加强核心技术骨干和带头人的引进，引导和支持制造业企业开展数字化转型技能培训。