信息技术发展司：以场景为切入点解决制造业数字化转型整体问题

构建重点行业“一图四清单”推动制造业数字化转型走深向实

      党中央作出一系列重大决策部署，推动高质量发展成为全党全社会的共识和自觉行动，高质量发展成为主旋律。2024 年 5 月国务院常务会议审议通过《制造业数字化转型行动方案》（以下简称《行动方案》），深刻把握发展规律，立足战略全局，着眼长远发展，围绕深化数字化转型等作出系列部署。要抓好《行动方案》落实，细化政策举措，丰富方法工具，“因业施策”提高政策引导准度，解决企业在转型过程中存在的转型痛点找不准、转型投入居高不下、转型成效难以评估等问题。《行动方案》提出，要根据制造业多样化个性化需求，分行业分领域挖掘典型场景，加快核心技术攻关和成果推广应用，着重把典型场景这一制造业全生命周期基本单元，作为制造业数字化转型向纵深推进的重要出发点，深刻反映出我国已发展到深耕细分领域，必须精耕细作、工笔细描。结合产业现实需求，本文提出以场景化、图谱化推进数字化转型的工作考虑，引导各类参与主体明确转型路径，加快转型升级。

      一、我国制造业数字化转型已进入深耕阶段

     （一）从技术支撑看，数字技术“百花齐放”，深度融入制造业

      随着新一轮科技革命和产业变革蓬勃兴起，数字技术凭借迭代速度快、辐射范围广、赋能效益强等特点，成为推进制造业转型变革的关键动力。一方面，互联网、大数据、人工智能、区块链、大模型等数字技术快速发展，催生了工业互联网、电子商务、共享经济、平台经济等新模式和新业态，并成为驱动社会经济快速发展的重要组成。2023 年，我国数字经济核心产业的发明专利授权量达到 40.6 万件，占同期全社会发明专利授权总量的四成半，年均增速达到 18.5%，人工智能、物联网、量子信息领域发明专利授权量居世界首位。另一方面，数字技术加速与制造技术交叉融合，驱动产业技术体系快速迭代和优化升级，重塑传统行业组织、环节、流程，成为构筑新质生产力、推进新型工业化快速发展的重要驱动力。特别是人工智能技术迅猛发展，“数据 + 算力 + 算法”驱动的技术集成创新加力提速，为包括制造业在内的各行业数字化转型创造了更为成熟的技术条件。截至 2024 年 6 月，全国重点工业企业数字化研发设计工具普及率、关键工序数控化率分别达到 80.8% 和 63.6%，分别比 2012 年提高32个和39个百分点。

     （二）从区域发展看，各地大力推动重点行业“智改数转”

      国内各省、自治区、直辖市“因地制宜”，发挥自身产业基础优势和资源禀赋，不断完善工作抓手，推进区域内制造业数字化、智能化转型升级，加速打造数字化转型区域高地。如浙江省在全省范围部署开展“数字化改革”、江苏省出台制造业“智改数转”三年行动计划、山东省实施“工赋山东”专项行动等，各地数字化转型发展水平持续提高。截至 2024 年 6月，江苏、浙江、天津等地的数字化研发工具普 及 率 分 别 为 91.0%、87.7%、90.6%， 江 苏、山东、天津的关键工序数控化率分别为 68.0%、67.9%、64.8%，中央出台政策全面支持推进，各地区步调一致、协同推进全国“一盘棋”的数字化转型发展。

     （三）从产业生态看，多方协同创新生态持续壮大

      习近平总书记指出，世界经济数字化转型是大势所趋，新的工业革命将深刻重塑人类社会。党中央、国务院先后围绕深化新一代信息技术与制造业融合发展、人工智能赋能新型工业化、制造业数字化转型等发布系列战略文件，全国31个省份围绕两化融合、数字化转型出台了系列配套政策和资金，构建起政策引导、资金支持、生态培育以及达标采信等多层次的保障体系，从国家级、省级向市级、县级层层落地。实施制造业数字化转型行动，开展中小企业数字化转型城市试点，推进新一代信息技术在制造业全行业全链条普及应用，产学研用合作持续深化。国家已布局建设 30 个国家级制造业创新中心，50 家现代产业学院、33 所特色化示范性软件学院，依托国家制造业转型升级基金、集成电路产业投资基金和中小企业发展基金等带动社会资本，有力支撑了我国制造业数字化转型的快速升级。

       二、推进制造业数字化转型向纵深发展的主要挑战

      （一）转型切入点不准，供需双方在转型问题上容易“自说自话”，造成重复投入

      制造业数字化转型不同于消费互联网，并不是数字技术的直接应用就能产生效益，而需要紧密贴合产业实践经验以及产业现实需求。在数字化转型过程中，需求侧不熟悉数字技术，又急于跟上数字化发展浪潮，改善传统动能，存在“病急乱求医”的现象，甚至出现“头疼医脚、小病大治”情况；供给侧找不准需求侧痛点问题且不懂垂直行业专业知识，在急于获取订单和谋求“快钱”的驱动下，解决方案存在系统性不强、匹配度不高等问题。在此情形下，供需双方在转型关键问题上话语体系不统一、自说自话，供需错配和重复性投入屡见不鲜。

     （二）供给质量不高，数字化解决方案系统化、标准化、可复用程度不足

      好的解决方案和产品是在规模化应用和实践中逐渐沉淀得到的。制造业数字化转型解决方案同样需要在实际应用过程中不断打磨、持续迭代。传统的解决方案中，服务商往往存在规模效应或“吃大户”思维，热衷于解决某一特定领域局部问题，或发展具有通用性的低端产品，以降低成本、提升边际效益。这就导致解决方案个性化、定制化严重，好用的、标准化的、模块化的设计缺乏，出现“高端方案”成本高用不起来、“低端产品”质量差用不好等情况，规模效应难以真正释放、需求侧投入成本难以降低，拉长制造业企业转型周期，削弱了企业转型意愿。

     （三）技术获取困难，应用侧困于主观认识不到位叠加专业知识匮乏减缓转型步伐

      数字化转型既是技术和管理问题，也是与企业息息相关的经济问题。数字技术快速创新为制造业企业提供了大量实现降本增效的可能，并且新技术的涌现具有更好的赋能效果。但是在部分数字技术尚未实现规模化普及的情况下，一些应用侧企业对新数字技术不够敏感和重视，极易错过利用数字技术推动企业转型升级的最佳时机。尤其中小企业，它们是实体经济的重要组成部分，也是产业数字化转型的重点和难点。此外，即便意识到数字技术带来的巨大商机，也没有相应的专业知识和技能人才来支撑企业开展改造、实施转型战略，导致应用侧企业在技术先进性和服务经济性之间难以寻求平衡。

     （四）要素流动不畅，数据赋能带动作用难以充分释放

      工业数据是加速制造业数字化转型的重要驱动力。工业数据要素流通面临数据权属难理清、流通技术不成熟、流通标准不统一等问题，显著降低了工业数据的流通效率与应用效果。工业数据“有数流不动”，技术、标准、系统工具应用路线差异化是问题根源所在。特别是数据互操作、模型互识别、接口互连接相关标准难以统一，各类参与主体采用不同的结构、标准、格式，加大数据集成和共享难度，阻碍数据流通利用。并且，数据要素来源广泛、涉及场景众多，包括设备、软件、系统、人员等，数据归属权难以确定，数据交换价值和利益分配方式缺少权属规则。

       三、以场景为切入点解决制造业数字化转型整体问题

     （一）场景已成为国家到地方推动数字化转型工作深入开展的共同关注点

      近年来，围绕推进新一代信息技术与制造业深度融合，加快数字化改造和传统产业转型升级的政策密集出台，多次强调发挥场景优势、开展场景建设等，把场景作为施策重点。《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和 2035 年远景目标纲要》提出“充分发挥海量数据和丰富应用场景优势，促进数字技术与实体经济深度融合，赋能传统产业转型升级，催生新产业新业态新模式，壮大经济发展新引擎”；国务院《“十四五”数字经济发展规划》提出“推进数字技术、应用场景和商业模式融合创新，形成以技术发展促进全要素生产率提升、以领域应用带动技术进步的发展格局”；工业和信息化部《“十四五”信息化和工业化深度融合发展规划》提出“聚焦新技术应用、特定场景优化、企业整体提升等需求，培育技术型、专业型、综合型等系统解决方案提供商”。河南、江苏、重庆、四川、福建等地区围绕数字化典型应用场景、“智改数转”场景的培育和遴选等，出台场景政策，发布场景清单，依托场景促进供给和需求对接，提升带动能力。

      （二）场景是释放产业数字化转型价值的基本单元

      对于场景的概念，目前业界尚无准确的定义，广义上理解就是从制造业务逻辑出发，解构形成的一系列有价值的、具备行业共识的基本业务单元，也是制造业全生命周期的基本组成。狭义的场景，常指工业研发生产的环节，例如产品零部件具体的加工环节。从业务视角看，场景是创造企业价值效益的最小单元，就是在一定的资源和空间范围内，将人、机、物、法、环等要素，按照既定的业务流程组成一个以产品输出、效益输出等价值输出为目的的加工单元。从产业链视角看，一系列具有规模性、连续性和一致性的场景协同组合串接成产业链的业务脉络，链接成业务网络。每个场景的创新变革，带来的质效优化，其影响作用都会向全产业链延伸、散播。所以，产业链、行业整体数字化转型问题，往往是场景转型问题，由场景这个基本单元带动全产业链的转型升级。

     （三）场景数字化转型是一系列要素资源的组合和应用

      场景本身是人、机、物、法、环的有机组合，数字化转型就是运用数字技术重组场景要素资源、重塑场景业务流程、优化价值输出。利用系统工程方法，参考联邦企业体系结构框架（FEAF）等理论，对场景数字化体系架构进行分析解构。从场景的基础层看，场景的数字化转型主要包括数字化基础设施、数字化专业人才、数字化标准规范等，形成场景的数字化底座，支撑场景开展数字化改造。从场景的应用层看，基于服务器、云平台、安全网关等基础设施，运行数字化集成工具、通用工具、专用工具、工业互联网平台等工具软件，进而对场景中核心业务活动产生的数据资源、信息资源进行采集、应用和分析，形成一系列机理模型、知识模型、智能模型，让原有的“哑设备”“黑箱运行”数字化、透明化。通过对场景的解构分析，提出一套场景的数字化体系架构。并基于场景的数字化体系架构，进一步分析影响场景数字化转型的内外部关键因素，提出场景数字化转型的解决路径。

     （四）解决场景数字化转型问题是推进产业整体转型升级的关键

      产业链数字化转型问题是典型的系统性问题，具有“一米宽、百米深”的特点，即从表面看是一个个简单的、分散的场景问题，形似“一米宽”。但是从不同维度深挖场景，一个个转型问题又交叉互联、牵一发而动全身，需要解决的问题实则“百米深”。解决方法是对逐个场景解构，将产业链各类关键场景问题统一分析，理清场景间关键数字化要素连接，以“小切口”解决系统推进制造业数字化转型“大问题”，以场景转型之“和”形成整体转型之“解”。具体来说，就是围绕重点行业、重点产业链、工业企业数字化转型的痛点需求，把制造业各类业务活动解耦，以“解剖麻雀”的方式分解为若干个边界清晰的场景，实现“化整为零”；沿产业链识别关键场景，把传统场景和场景资源要素重构、组合，形成指导重点行业、重点产业链、工业企业数字化转型的路线指引。基于上述分析，本文进一步提出产业链数字化体系架构，以指导解决产业链整体转型问题。

     （五）以场景化、图谱化方式构建制造业数字化转型路线图

      推进数字化转型是适应和引领新一轮科技革命和产业变革、发展新质生产力的迫切需要。传统的市场化自发推进转型和改造，缺乏科学指引，发展速度慢且易出现低端竞争和高端垄断，造成重复投入和供需错配，已经难以满足日益变化、飞速发展的产业变革。国际标准权威组织 The Open Group 提出的企业架构标准（TOGAF），是一套用于设计和管理企业架构的方法集合，规范了企业架构的建设过程。基于 TOGFA 架构框架的设计方法和实施理念，结合我国数字化转型发展现状以及实践经验，本文提出一套从产业链、行业整体转型出发，以场景化、图谱化方式推进制造业数字化转型的方法路径，即以系统化的场景图谱（简称“一图”）精准定位转型路线图，以体系化的要素清单（包括转型所需的数据要素、知识模型、工具软件、人才技能等数字化要素清单，简称“四清单”）明确数字化攻关重点，“一链一策”指引重点产业链、重点行业数字化转型。

      四、以“一图四清单”推进制造业数字化转型的主要思路

     （一）沿产业链识别关键场景，推动传统场景升级为数字化场景，实现场景“化点成珠”

      通过调研问卷、企业访谈、专家研讨等方式，分类识别产业链链上企业在研发设计、生产制造、运维服务、经营管理、供应链管理等业务活动中的典型数字化场景，分析场景的效益价值。编制数字化转型场景图谱，分类梳理数据要素、知识模型、工具软件、人才技能等数字化要素清单，构建数字化要素资源池。分场景挖掘数据价值、积累知识模型、开发工具软件，培育和复用标准化的解决方案。

    （二）沿产业链构建系统化场景图谱，推动传统产业链升级为数字化产业链，实现场景“串珠成链”

      以系统工程方法为指导，按照“边试边改、迭代完善、逐步覆盖”的原则，“一链一策”研究编制数字化转型场景图谱。逐场景剖析产业链数字化转型发展现状，解构分析转型相关数字化要素和痛点问题，理清反映产业链发展现状的场景链，构建产业链数字化转型现状图。沿场景链理清支撑产业链数字化转型的数据链、模型链、工具链，对产业链中跨场景、跨业务、跨环节的协同情况进行模型化、结构化、数字化表达，指导传统产业链向数字化产业链升级。

    （三）汇集产业链数字化转型数字化要素，推动数字化产业链拓展为数字化产业链网络，实现产业链“结链成网”

      结合数字化转型场景图谱，摸排知识模型、工具软件、数据要素、人才技能等需求，形成四类要素清单，推动数据、模型、工具以及数字化解决方案等的自主化研发和模块化封装，加快工具、数据、模型等要素的平台化沉淀和网络化共享，加速产业链和供应链向产业网络和供应网络演进。

    （四）开展标准化解决方案培育和应用推广，促进产业链高质量发展，实现数字化转型“可持续发展”

      围绕各产业链、各行业对数字化转型标准的急迫需求，聚焦通用架构、场景应用以及诊断评价等提出标准化考虑，依托 TC573 等标准化组织，推动一批标准研究起草，将数字化转型的实践经验和成熟成果凝练为标准化的参考指引。培育一批与重点产业链场景图谱精准匹配的标准化、可复用、低成本的数字化转型解决方案，结合数字化转型试点、技改试点、大规模设备更新等工作举措，创新解决方案推广模式，以规模化应用加速数字技术迭代进步，促进供需双方实现互促共进。

      五、以“一图四清单”推进制造业数字化转型的主要作用机理

     （一）打通数字化转型供需双方话语体系

      规范场景描述和数字化要素描述，可以有效破解 IT 侧和 OT 侧的行业壁垒，在统一话语体系下帮助双方找准转型目标、捋清转型路径，促进产业链各转型主体找准切入点，有助于实现专业人干专业事。对于供给侧，通过“一图四清单”可以更加快速理解具体场景中的行业知识和产业链特点，能够更准确地采集相关数据，生成工业机理模型；对于需求侧，可以减少因专业术语、思维方式差异而导致的沟通障碍，针对转型改造问题达成共识。

     （二）促进解决方案培育和规模化复用

       依据数字化转型场景图谱，以场景为最小单位，以数据要素、知识模型、工具软件、人才技能为转型“组件”重构数字化要素组合，提炼和梳理形成一系列标准化解决方案，以标准化方式推动数字场景建设，提升场景解决方案的标准化程度和可推广程度。同时，促进解决方案在不同场景中进行模块化重组和轻量化适配，实现解决方案跨场景的快速应用和部署，以规模化效应促进解决方案开发成本降低。

     （三）实现数字化要素贯通和要素赋能

      沿产业链摸排各场景中的数据要素、知识模型、工具软件、人才技能等数字化要素，实现对数字化典型场景要素的积累、推广和复用，通过数字化要素的交叉融合，以标准化方式破解要素连接堵点，帮助产业链上下游企业贯通数据链、模型链、工具链、人才链，实现场景链的全面打通，构建形成数据驱动的产业链协同关系，打造更加坚实的数字底座。通过数字主线的全面连接，有力推动产业链上下游企业充分运用要素资源，提高运行效率和协同水平，实现数据赋能产业链转型升级。

     （四）在“点”上促进各类企业加快转型

      面向各类企业和各类设备的数字化改造，一方面，数字化基础较好的企业能够依据场景图谱和要素清单，“按图作战”，针对性实施软硬件改造，帮助企业找到适配的标准化解决方案，开展数字化集成应用创新，推动生产设备和信息系统全面互联互通，实现业务流程和生产过程优化，降低改造成本，加速数字化转型进程。另一方面，数字化水平较差的企业能够从场景图谱中对标成熟实践经验，选择最适宜方式开展单机装备、制造单元、生产线、制造车间等数字化改造，以小成本、低投入实现老旧设备更新和“哑”设备改造提升。

     （五）在“线”上提升产业链数字化转型效率

      链主企业先行梳理“一图四清单”，以数字化转型场景图谱为依据，解决产业链长链条、多供应商难以协同等问题，帮助链主企业、龙头企业找到链条缺口，通过开放数字化要素连接带动产业链上下游企业在研发设计、生产制造、经营管理等环节实现数字化拉通，构建标准化、协同化产业链流程，进而有效带动产业链相关企业开展转型，起到“事半功倍”的效果，创造企业“链式”转型共生共赢的生态。同时，帮助链上企业在供应链数字化过程中系统地准备和规划所需的资源和条件，明确供应链各环节的数字化需求，打造一批数字化供应链。

     （六）在“面”上支撑区域整体转型升级

      以“一图四清单”为参考，帮助工业园区、产业集群形成有效工作抓手，加速数据资源的集聚、整合和共享，构建形成一批数字化产业链和供应链，为区域经济提升动力。并且，通过场景具体需求导向，能够加速工业互联网等新型基础设施在先进制造业集群核心承载园区、国家级高新区、国家级经开区等重点园区的规模化建设应用，拓展数字技术应用场景，畅通园区内数据链、创新链、产业链、供应链，提升园区数字化整体水平。

     （七）助力人工智能工业大模型发展

      “一图四清单”能够详细描绘各类场景中所包含的基础数据要素，可以作为一套数据标签规则，支撑每个场景形成专门的数据标注标准，这对于建设高质量工业数据语料库意义重大，将为后期工业大模型发展、工业数据流通交易奠定基础。同时，场景图谱详细描绘了大模型在各行业的潜在应用场景，能够进一步指导通用大模型、行业大模型的研发和布局应用，使其更加完善，有效助力人工智能技术在工业研发设计、中试验证、生产制造等重点场景和安全生产、防灾减灾等关键领域中的深度应用，对于提升工业生产效率、保障生产安全等方面将产生显著作用。

      六、结语

      本文介绍了推进制造业数字化转型的主要挑战，总结了以场景为切入点解决制造业数字化转型的整体问题，并提出了“一图四清单”的主要思路和作用。建议各级主管部门、产学研用各界依托“一图四清单”理清数字化发展路径，完善政策指引，优化资源要素配置，科学开展诊断评估，以“一链一策”“一业一策”“一企一策”引导各界明确转型方向，实现“点－线－面”分类推进数字化转型。以“一图四清单”凝聚发展共识，健全体系建设，促进供需对接，为构建现代化产业体系夯实基础。