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范式智庫(kù)丨2026中國(guó)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展展望+對(duì)策!

  展望2026年,我國(guó)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型將步入深水區(qū),場(chǎng)景圖譜構(gòu)建為轉(zhuǎn)型工作提供重要方向,智能技術(shù)與制造業(yè)加速創(chuàng)新融合,數(shù)據(jù)要素資產(chǎn)化進(jìn)程加快,人工智能賦能日趨深入,生態(tài)合作逐漸密切。與此同時(shí),我國(guó)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型仍面臨投入產(chǎn)出難衡量、核心技術(shù)薄弱、人工智能應(yīng)用深度不足、系統(tǒng)互聯(lián)不暢通、技術(shù)與業(yè)務(wù)脫節(jié)等挑戰(zhàn)。在這種形勢(shì)下,課題組聚焦場(chǎng)景打造、評(píng)估診斷、技術(shù)攻關(guān)、人工智能賦能、融通發(fā)展等關(guān)鍵環(huán)節(jié)提出建議,以期推動(dòng)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型向智能化、融合化方向發(fā)展。

  對(duì)2026年形勢(shì)的基本判斷

  (一)場(chǎng)景驅(qū)動(dòng)精準(zhǔn)深化:從“大水漫灌”到“精準(zhǔn)滴灌”

  2025年,我國(guó)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型工作不再追求全面鋪開,而是聚焦于能直接滿足業(yè)務(wù)需求、創(chuàng)造顯著價(jià)值的特定場(chǎng)景。工信部印發(fā)《場(chǎng)景化、圖譜化推進(jìn)重點(diǎn)行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的參考指引(2025版)》(以下簡(jiǎn)稱《參考指引》),覆蓋鋼鐵、石化等14個(gè)重點(diǎn)行業(yè),為場(chǎng)景優(yōu)化、要素匹配、供需銜接、成效評(píng)估等提供了系統(tǒng)框架。累計(jì)培育“小快輕準(zhǔn)”解決方案超1萬(wàn)個(gè),有效降低中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型門檻。展望2026年,制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型將進(jìn)一步向縱深發(fā)展,更加注重基于行業(yè)特性與企業(yè)實(shí)際痛點(diǎn)的場(chǎng)景挖掘與培育。行業(yè)知識(shí)圖譜與轉(zhuǎn)型路徑圖譜將深度融合,推動(dòng)形成“一業(yè)一策”“一企一策”的精準(zhǔn)賦能機(jī)制。未來將重點(diǎn)圍繞智能制造、工業(yè)智能、服務(wù)型制造等核心應(yīng)用場(chǎng)景,系統(tǒng)構(gòu)建場(chǎng)景化解決方案庫(kù)與評(píng)估體系,實(shí)現(xiàn)從單點(diǎn)突破到體系化推進(jìn)的升級(jí),推動(dòng)制造業(yè)邁向更智能、更高效的新發(fā)展階段。

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  (二)智能設(shè)施全面升級(jí):從單點(diǎn)突破到全要素智能化

  2025年,我國(guó)制造業(yè)智能化水平不斷提升,為研發(fā)和生產(chǎn)注入了新的發(fā)展動(dòng)力。截至2025年7月底,我國(guó)已建成全球規(guī)模最大、覆蓋最廣的網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施,5G基站達(dá)459.8萬(wàn)個(gè),“5G+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”項(xiàng)目超2萬(wàn)個(gè),在多場(chǎng)景廣泛應(yīng)用。目前,已建成3萬(wàn)余家基礎(chǔ)級(jí)智能工廠、1200余家先進(jìn)級(jí)智能工廠、230余家卓越級(jí)智能工廠,覆蓋80%以上制造業(yè)大類,全球“燈塔工廠”85家,占比45%。建成制造業(yè)中試平臺(tái)2400余個(gè)、國(guó)家級(jí)制造業(yè)創(chuàng)新中心33家,為新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展筑牢支撐。展望2026年,制造業(yè)的智能設(shè)施將從局部部署轉(zhuǎn)向全域集成,構(gòu)建覆蓋感知、計(jì)算、執(zhí)行全環(huán)節(jié)的智能化基座。在設(shè)施體系方面,將重點(diǎn)推進(jìn)工業(yè)網(wǎng)絡(luò)全互聯(lián)、算力資源全域調(diào)度與異構(gòu)設(shè)備統(tǒng)一接入,實(shí)現(xiàn)“云邊端”協(xié)同的算力一體化布局。在技術(shù)融合方面,工業(yè)網(wǎng)絡(luò)與算力設(shè)施將加速升級(jí),5G-A、TSN(時(shí)間敏感網(wǎng)絡(luò))等深度融入生產(chǎn)核心環(huán)節(jié),支撐高實(shí)時(shí)、高可靠業(yè)務(wù)場(chǎng)景的規(guī);渴。在自主可控方面,高端數(shù)控系統(tǒng)、智能傳感與執(zhí)行單元等關(guān)鍵部件將加速技術(shù)攻關(guān)與規(guī)模化應(yīng)用,為制造業(yè)全要素智能化提供安全可靠的底層支撐。

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  (三)數(shù)據(jù)要素價(jià)值躍升:從信息工具到核心資產(chǎn)

  2025年,工業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集的實(shí)踐探索與創(chuàng)新應(yīng)用步伐加快,數(shù)據(jù)正逐漸成為重構(gòu)制造業(yè)價(jià)值體系、驅(qū)動(dòng)創(chuàng)新與效率革命的核心資產(chǎn)。截至2025年6月,全國(guó)已建成省、市級(jí)數(shù)促中心近230家,覆蓋18個(gè)省份,建成高質(zhì)量數(shù)據(jù)集超3.5萬(wàn)個(gè),總體量超400PB,覆蓋鋼鐵、石化、煤炭等重點(diǎn)行業(yè)。企業(yè)數(shù)據(jù)治理能力持續(xù)增強(qiáng),截至2025年9月,8000余家企業(yè)已通過數(shù)據(jù)管理能力國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)(DCMM)認(rèn)證。可信數(shù)據(jù)空間試點(diǎn)已覆蓋汽車、裝備制造、鋼鐵等制造業(yè)領(lǐng)域,為多主體協(xié)同創(chuàng)造條件。

  展望2026年,數(shù)據(jù)要素價(jià)值將加速釋放,有力重構(gòu)制造業(yè)價(jià)值鏈。在數(shù)據(jù)資產(chǎn)化層面,數(shù)據(jù)確權(quán)、評(píng)估、入表流程將更加規(guī)范,工業(yè)數(shù)據(jù)空間、數(shù)據(jù)交易所等為工業(yè)數(shù)據(jù)共享提供流通渠道,將涌現(xiàn)出更多標(biāo)準(zhǔn)化、模塊化的封裝工業(yè)數(shù)據(jù)產(chǎn)品,數(shù)據(jù)資產(chǎn)相關(guān)的金融創(chuàng)新工作起步探索。在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策層面,多維數(shù)據(jù)融合分析成熟,時(shí)空與語(yǔ)義上下文理解驅(qū)動(dòng)決策精準(zhǔn)化,工業(yè)數(shù)據(jù)將賦能產(chǎn)品設(shè)計(jì)、生產(chǎn)工藝優(yōu)化、設(shè)備運(yùn)維全流程,推動(dòng)虛擬調(diào)試、實(shí)時(shí)優(yōu)化、預(yù)測(cè)維護(hù)智能化。

  (四)人工智能加速賦能:從實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景到規(guī);涞

  2025年,人工智能在制造業(yè)研發(fā)設(shè)計(jì)、中試驗(yàn)證、生產(chǎn)制造、營(yíng)銷服務(wù)、運(yùn)營(yíng)管理全環(huán)節(jié)加速滲透,工業(yè)大模型、智能體加快落地應(yīng)用,有力推動(dòng)生產(chǎn)效率提升和產(chǎn)業(yè)提質(zhì)升級(jí)。《工業(yè)和信息化部信息化和工業(yè)化融合2025年工作要點(diǎn)》強(qiáng)調(diào)以工業(yè)智能體為核心,深化人工智能在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用,推動(dòng)工業(yè)數(shù)據(jù)集和工業(yè)大模型的持續(xù)創(chuàng)新與發(fā)展。截至2025年11月,網(wǎng)信辦已備案生成式人工智能611家。IDC調(diào)研顯示,中國(guó)工業(yè)企業(yè)應(yīng)用大模型及智能體的比例從2024年的9.6%提升到2025年的47.5%。展望2026年,行業(yè)大模型向垂直領(lǐng)域滲透,工業(yè)智能體加速崛起,將重塑制造業(yè)的要素配置模式。工業(yè)設(shè)備將從被動(dòng)工具進(jìn)化為具身智能體,人機(jī)關(guān)系由主從控制轉(zhuǎn)向雙向協(xié)同。生產(chǎn)方法將迎來算法革命,知識(shí)傳承從“師徒制”轉(zhuǎn)向可復(fù)用的大模型資產(chǎn)。通用大模型、行業(yè)大模型及工業(yè)智能體的應(yīng)用場(chǎng)景將更加廣泛,有效優(yōu)化要素配置、提升價(jià)值鏈地位,搶占新工業(yè)革命制高點(diǎn),推動(dòng)中國(guó)制造實(shí)現(xiàn)由大到強(qiáng)的全面躍升。

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  (五)要素鏈接更為廣泛:從鏈?zhǔn)脚涮椎骄W(wǎng)狀共生

  2025年,工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)等數(shù)字紐帶作用凸顯,初步形成開放互通的價(jià)值網(wǎng)絡(luò)。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)鏈接服務(wù)能力顯著增強(qiáng),具有一定影響力的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)超340家,重點(diǎn)平臺(tái)工業(yè)設(shè)備連接數(shù)超1億臺(tái)(套),全國(guó)累計(jì)上云上平臺(tái)企業(yè)約400萬(wàn)家次,平臺(tái)應(yīng)用已拓展至49個(gè)國(guó)民經(jīng)濟(jì)大類,實(shí)現(xiàn)了41個(gè)工業(yè)大類以及185個(gè)工業(yè)中類全覆蓋,數(shù)據(jù)、資源、能力在其中按需流動(dòng)、高效配置,共同創(chuàng)造價(jià)值、共享成果。

  展望2026年,智能融通將向更深層次演進(jìn),工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)將成為萬(wàn)物互聯(lián)的智能底座。自主可控的標(biāo)識(shí)解析體系即將全面建成,開源開放生態(tài)與標(biāo)準(zhǔn)化推進(jìn)模式持續(xù)深化,并在制造業(yè)重點(diǎn)領(lǐng)域初步實(shí)現(xiàn)規(guī)模應(yīng)用。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)鏈接范圍將更加廣泛,持續(xù)納入行業(yè)內(nèi)、產(chǎn)業(yè)鏈上更多的要素和主體,實(shí)現(xiàn)由點(diǎn)及面的全要素?cái)U(kuò)張。產(chǎn)業(yè)集群生態(tài)將不斷涌現(xiàn),跨區(qū)域、跨領(lǐng)域合作更加深化,為制造業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型注入更強(qiáng)勁的生態(tài)合力。

  需要關(guān)注的幾個(gè)問題

  (一)投入產(chǎn)出難以量化,動(dòng)搖轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略決心

  一是初始投入規(guī)模較大,覆蓋硬件改造、軟件采購(gòu)、系統(tǒng)集成與人才培訓(xùn)等多方面,對(duì)企業(yè)現(xiàn)金流形成持續(xù)壓力。二是效益體現(xiàn)間接模糊,轉(zhuǎn)型所帶來的流程再造、質(zhì)量提升等核心價(jià)值多體現(xiàn)為“軟性”收益,難以通過傳統(tǒng)的投資回報(bào)率模型進(jìn)行精準(zhǔn)量化。三是價(jià)值回報(bào)周期漫長(zhǎng),數(shù)字化轉(zhuǎn)型成效需要通過生產(chǎn)、管理、營(yíng)銷等多環(huán)節(jié)的協(xié)同優(yōu)化才能逐步顯現(xiàn),遠(yuǎn)長(zhǎng)于一般技術(shù)改造項(xiàng)目。這種成本顯性、收益隱性、周期漫長(zhǎng)的特點(diǎn),使得許多企業(yè),特別是中小企業(yè),陷入“不敢轉(zhuǎn)、不愿轉(zhuǎn)”的困境。

  (二)核心技術(shù)存在短板,安全風(fēng)險(xiǎn)隱患突出

  在技術(shù)方面,我國(guó)制造業(yè)在數(shù)字化關(guān)鍵環(huán)節(jié)的自主可控能力仍然不足,高端工業(yè)軟件市場(chǎng)長(zhǎng)期由國(guó)外廠商主導(dǎo),工業(yè)網(wǎng)絡(luò)協(xié)議、高端芯片等底層技術(shù)領(lǐng)域存在明顯對(duì)外依賴。在安全方面,隨著工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的規(guī);渴鸷“云-邊-端”架構(gòu)的普及,原本相對(duì)封閉的工業(yè)控制系統(tǒng)逐漸開放,系統(tǒng)復(fù)雜度提升,安全邊界不斷擴(kuò)大,導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)攻擊、數(shù)據(jù)竊取或篡改的風(fēng)險(xiǎn)大幅上升。一旦生產(chǎn)控制系統(tǒng)遭遇攻擊,可能引發(fā)關(guān)鍵工藝參數(shù)被篡改、生產(chǎn)線停擺運(yùn)行,甚至造成設(shè)備物理?yè)p壞,對(duì)企業(yè)的連續(xù)生產(chǎn)和運(yùn)營(yíng)安全構(gòu)成直接威脅。

  (三)人工智能應(yīng)用不足,難以融入核心業(yè)務(wù)

  盡管人工智能被視為制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心驅(qū)動(dòng)力,但目前在實(shí)際應(yīng)用中仍多處于探索和試點(diǎn)階段。MIT的《The GenAI Divide》報(bào)告顯示,95%的組織在生成式人工智能上獲得了零回報(bào),僅5%人工智能解決方案最終成功投入生產(chǎn)環(huán)境。一是存在顯著的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)差距,人工智能模型訓(xùn)練依賴大量高質(zhì)量、規(guī)范化的標(biāo)注數(shù)據(jù),而工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)普遍存在噪聲大、格式不一、樣本缺失等問題,難以滿足算法要求。二是存在人機(jī)協(xié)同的信任障礙,由于人工智能決策過程不透明,推理邏輯難以被理解和解釋,大量一線工藝工程師對(duì)其決策持謹(jǐn)慎甚至排斥態(tài)度。

  (四)系統(tǒng)融通不暢,數(shù)據(jù)孤島阻礙價(jià)值挖掘

  系統(tǒng)割裂與數(shù)據(jù)孤島問題一直嚴(yán)重制約數(shù)據(jù)要素的整體效能。一是企業(yè)內(nèi)不同部門之間存在小孤島,部分企業(yè)信息系統(tǒng)技術(shù)架構(gòu)不一、通信協(xié)議各異,缺乏統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)與全流程數(shù)據(jù)治理體系,各部門數(shù)據(jù)獨(dú)立存儲(chǔ),新舊系統(tǒng)銜接、OT與IT平臺(tái)融合難度大,無法進(jìn)行有效的全局整合和關(guān)聯(lián)分析。二是企業(yè)與外部主體之間存在大孤島,部分企業(yè)已經(jīng)積累了海量工業(yè)數(shù)據(jù)和知識(shí),從過去的平臺(tái)主變成了數(shù)據(jù)主,但與外部主體間互認(rèn)能力弱、互通性不足,思想上不信任,缺乏數(shù)據(jù)融通的技術(shù)能力和有效機(jī)制,形成“大煙囪”。

  (五)技術(shù)與業(yè)務(wù)協(xié)同不足,制約轉(zhuǎn)型實(shí)施推廣

  數(shù)字化轉(zhuǎn)型的本質(zhì)是業(yè)務(wù)模式與管理體系的重構(gòu),并非單純的技術(shù)引進(jìn)與疊加。當(dāng)前,“技術(shù)業(yè)務(wù)兩張皮”現(xiàn)象仍然普遍,阻礙轉(zhuǎn)型項(xiàng)目落地與推廣。一方面,部分技術(shù)供給方過分追求技術(shù)的前沿性,未能精準(zhǔn)切入需求方在降本、增效、提質(zhì)等方面的核心痛點(diǎn)。另一方面,部分業(yè)務(wù)部門缺乏信息技術(shù)認(rèn)知,無法將模糊的業(yè)務(wù)訴求轉(zhuǎn)化為清晰、可執(zhí)行的技術(shù)需求。這種供需錯(cuò)位導(dǎo)致建設(shè)成果不適用、不好用。此外,技術(shù)本身無法自動(dòng)打破舊有體系的桎梏,組織變革和流程再造的滯后性,也會(huì)導(dǎo)致先進(jìn)技術(shù)系統(tǒng)難逃“舊瓶裝新酒”的命運(yùn)。

  應(yīng)采取的對(duì)策建議

  (一)聚焦場(chǎng)景繪制轉(zhuǎn)型路線圖,提升供需對(duì)接效率

  依托《參考指引》,分行業(yè)、分產(chǎn)業(yè)鏈開展數(shù)據(jù)要素、知識(shí)模型、工具軟件、人才技能等要素的清單式梳理,明確數(shù)字化攻關(guān)的重點(diǎn)工作路徑。進(jìn)一步擴(kuò)大圖譜清單范圍,覆蓋更多重點(diǎn)行業(yè)和典型場(chǎng)景,并提升其精細(xì)化、標(biāo)準(zhǔn)化程度。體系化培育面向場(chǎng)景的解決方案,征集一批重點(diǎn)行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型需求和優(yōu)秀轉(zhuǎn)型實(shí)踐案例,加快構(gòu)建轉(zhuǎn)型服務(wù)商資源池。聚焦重點(diǎn)行業(yè)、典型場(chǎng)景,開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型供需對(duì)接、案例研討等活動(dòng),與工信部中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型試點(diǎn)城市、大規(guī)模設(shè)備更新等工作有機(jī)結(jié)合,推動(dòng)行業(yè)、產(chǎn)業(yè)鏈的成功實(shí)踐輸出和推廣。

  (二)深化轉(zhuǎn)型效益評(píng)估,動(dòng)態(tài)優(yōu)化重點(diǎn)方向

  研究構(gòu)建一體化評(píng)估體系,打通現(xiàn)有評(píng)估體系間的映射與換算關(guān)系,為政府、企業(yè)、服務(wù)商提供統(tǒng)一的評(píng)估對(duì)話框架,將不同來源的評(píng)估數(shù)據(jù)有效匯聚應(yīng)用,降低企業(yè)評(píng)估診斷成本。加快建立以投入產(chǎn)出為核心的數(shù)字化轉(zhuǎn)型綜合評(píng)價(jià)模型,明確可量化、可考核、可評(píng)價(jià)的關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo),科學(xué)評(píng)價(jià)轉(zhuǎn)型投入帶來的經(jīng)濟(jì)效益與社會(huì)價(jià)值;谠u(píng)估結(jié)果,引導(dǎo)企業(yè)優(yōu)先在數(shù)據(jù)采集、視覺檢測(cè)、能耗管理等見效快、集成度低的環(huán)節(jié)部署輕量化解決方案,快速獲得轉(zhuǎn)型收益,增強(qiáng)持續(xù)轉(zhuǎn)型的信心與動(dòng)力。

  (三)強(qiáng)化關(guān)鍵技術(shù)攻關(guān),筑牢安全發(fā)展基座

  組織實(shí)施工業(yè)軟件、工業(yè)控制芯片、實(shí)時(shí)工業(yè)網(wǎng)絡(luò)等關(guān)鍵環(huán)節(jié)的攻關(guān)計(jì)劃,開發(fā)一批通用型數(shù)字化轉(zhuǎn)型工具,圍繞數(shù)據(jù)采集、邊緣計(jì)算、系統(tǒng)集成等共性需求,推出標(biāo)準(zhǔn)化、模塊化、低成本的解決方案,降低企業(yè)技術(shù)應(yīng)用門檻。支持龍頭企業(yè)牽頭,聯(lián)合高校、科研院所組建創(chuàng)新聯(lián)合體,推動(dòng)建立工業(yè)技術(shù)軟件化開源社區(qū),共享基礎(chǔ)算法和組件,突破設(shè)計(jì)、仿真、控制等領(lǐng)域的核心技術(shù)瓶頸,打通技術(shù)研發(fā)到落地應(yīng)用的全鏈條。

  (四)深化人工智能融合創(chuàng)新,打造智能制造新范式

  推動(dòng)人工智能技術(shù)與工業(yè)機(jī)理模型、專家知識(shí)深度融合,構(gòu)建工業(yè)知識(shí)圖譜。開發(fā)面向特定行業(yè)的大模型知識(shí)引擎和機(jī)理模型庫(kù),培育工業(yè)模型開源共享平臺(tái),匯聚基礎(chǔ)模型庫(kù)、數(shù)據(jù)集、工具鏈。發(fā)展工業(yè)垂類模型,聚焦研發(fā)、生產(chǎn)、運(yùn)維等核心工業(yè)場(chǎng)景,按照能力互補(bǔ)、場(chǎng)景適配的原則,構(gòu)建大模型理解任務(wù)、小模型精準(zhǔn)執(zhí)行的協(xié)同體系,驅(qū)動(dòng)生產(chǎn)流程再造與業(yè)務(wù)模式創(chuàng)新。深化面向工業(yè)場(chǎng)景的智能體產(chǎn)品培育和應(yīng)用推廣,打造群體智能解決方案,實(shí)現(xiàn)從單點(diǎn)應(yīng)用到全流程賦能轉(zhuǎn)變。

  (五)推動(dòng)多層次融通發(fā)展,構(gòu)建開放協(xié)同新生態(tài)

  加快完善制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型標(biāo)準(zhǔn)體系,重點(diǎn)研制工業(yè)數(shù)據(jù)分類分級(jí)、系統(tǒng)接口互通、跨平臺(tái)安全共享等關(guān)鍵標(biāo)準(zhǔn),為數(shù)據(jù)要素流通和系統(tǒng)互聯(lián)互通提供制度保障。深化產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈數(shù)字化協(xié)同,支持鏈主企業(yè)構(gòu)建開放型工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái),帶動(dòng)鏈上企業(yè)開展協(xié)同設(shè)計(jì)、共享制造、供應(yīng)鏈金融等創(chuàng)新應(yīng)用,形成大中小企業(yè)融通發(fā)展的新型產(chǎn)業(yè)生態(tài)。構(gòu)建“產(chǎn)學(xué)研用金”協(xié)同創(chuàng)新體系,引導(dǎo)金融機(jī)構(gòu)開發(fā)數(shù)字化轉(zhuǎn)型專項(xiàng)金融產(chǎn)品,促進(jìn)知識(shí)、技術(shù)、人才、資金等資源要素高效配置,加速科技成果向現(xiàn)實(shí)生產(chǎn)力轉(zhuǎn)化。

  ©來源:新型工業(yè)化研究中心、家居新范式

       原文標(biāo)題 : 范式智庫(kù)丨2026中國(guó)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展展望+對(duì)策!

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