2026年工业数字化转型标杆指标体系

汇报人:12342026/03/232026年工业数字化转型标杆指标体系CONTENTS目录01

工业数字化转型背景与意义02

标杆指标体系总体设计03

基础能力指标体系04

应用水平指标体系05

支撑体系指标体系CONTENTS目录06

区域实践标杆案例07

分级分类评估标准08

实施路径与动态优化09

总结与展望工业数字化转型背景与意义01新型工业化战略下的转型要求夯实实体经济根基的核心路径原材料工业作为实体经济根基，增加值占规模以上工业近1/3，其数字化转型是实现产业高质量发展、提升质量效益和竞争力的必由之路，关乎工业稳定增长与经济平稳运行。应对科技革命与产业变革的必然选择新一轮科技革命和产业变革背景下，需抓住5G、工业互联网、人工智能等技术机遇，推动数字技术与制造业深度融合，以抢占国际竞争先机，把握发展主动权。深化两化融合的关键任务落实新型工业化重点任务，需通过数字化转型推动传统产业应用先进适用技术，解决核心工艺技术与装备创新应用水平不高、绿色低碳发展压力大、安全生产要求高等问题，实现高端化、绿色化、安全化、高效化发展。数字化转型对产业升级的核心价值

驱动生产效率与质量双提升通过智能装备部署、生产流程数字化改造，可显著提升生产效率与产品质量。如北京市推动5G工厂建设，对成效显著项目给予最高200万元奖励，促进制造过程数字孪生与自主调控。

赋能绿色低碳与安全发展数字技术助力原材料工业绿色化转型，通过能源数字化管控、碳排放计算与碳足迹追溯，降低能耗与排放。原材料工业碳排放约占规上工业总量2/3，数字化转型是实现“双碳”目标的关键路径。

加速产业链协同与模式创新推动产业链“链网协同”，支持龙头企业开放平台资源，带动中小企业融入数字化生态。如广西实施“链群协同转型”，培育“共享智造”集群，促进资源在线化与产能柔性化。

培育新质生产力与国际竞争力人工智能、工业互联网等技术融合催生新业态，如江西计划培育100个人工智能典型应用场景，打造20个产业数字化转型先行区，提升制造业综合实力与全球竞争优势。当前工业数字化发展现状与挑战

转型覆盖面持续扩大多地积极推进规上工业企业数字化转型，如山东省2023年覆盖率达87.3%，北京市2025年达标率已达84%，江西省计划2027年实现规上工业企业数字化改造全覆盖。

标杆示范效应初步显现各地培育了一批智能工厂和数字化转型标杆，如北京市已建成先进级智能工厂197家、卓越级19家、灯塔工厂5家，江西省计划打造200家省级“数智标杆”企业。

人工智能赋能加速推进人工智能在制造业的应用场景不断拓展，如广西计划到2028年培育600个以上典型应用场景，江西省目标到2027年培育100个人工智能典型应用场景，打造20个垂直领域模型。

区域发展不平衡问题突出不同地区、不同规模企业数字化水平差异较大，中小企业转型面临成本高、技术弱、人才缺等痛点，如龙华区部分中小企业存在转型认知不足、资源整合不够等问题。

核心技术与生态支撑有待加强工业软件、智能装备等核心技术自主可控能力仍需提升，数据要素开发利用、产业链协同水平有待提高，如原材料工业建模仿真难度高，工业人工智能创新生态尚需完善。标杆指标体系总体设计02指标体系构建原则与框架

构建原则：系统性与导向性结合指标体系需全面覆盖企业转型各环节，如江西省提出推动10000家以上企业深度利用工业互联网生态，1000家以上企业数字化全流程提升，体现系统性；同时以人工智能典型应用场景培育（如100个）为导向，引领转型方向。

构建原则：分类分级与动态调整针对不同企业规模和基础，实施分层分类评估，如山东省将企业分为未转型、已转型等类别，建立“一企一档”“一项一档”；并结合发展情况动态更新指标，如北京市每年开展企业数字化转型水平评估，迭代推进措施。

框架维度：应用水平与核心能力应用水平方面，包括关键工序数控化率、数字化研发设计工具普及率等，如北京市目标2026年重点产业领域关键工序数控化率达70%；核心能力涵盖智能装备应用、工业软件创新等，如广西计划推动1000家以上工业企业实施新型工业网络改造升级。

框架维度：支撑保障与生态建设支撑保障包括基础设施（如5G、算力）和安全治理，如沈阳市目标2027年累计基础设施算力规模超5000PFlops；生态建设涉及服务商培育、数据要素赋能，如龙华区计划培育数字化相关人才不少于2000人次，建设工业领域专业知识库。多维度指标分类与逻辑关系

企业转型维度指标聚焦企业内部数字化水平，包括关键工序数控化率、数字化研发设计工具普及率、智能工厂/数字化车间数量，以及企业数字化转型成熟度等级（如L7级、3级及以上占比）等，衡量企业个体转型深度与广度。

产业链协同维度指标关注产业链上下游协同效率，涵盖产业链“链式”协同覆盖率、供应链数据贯通率、产业大脑建设数量、工业互联网平台与产业链融合应用情况，推动大中小企业融通发展与产业整体效能提升。

技术赋能维度指标突出数字技术应用与创新，包含人工智能典型应用场景数量、工业高质量数据集建设成果、垂类模型与工业智能体培育数量，以及5G工厂、“5G+工业互联网”融合应用项目等，体现技术驱动转型的核心作用。

生态支撑维度指标衡量转型服务与基础设施保障能力，涉及数字化服务商数量、公共服务平台建设情况、工业互联网标识解析节点覆盖、算力供给与调度水平，以及数字化转型促进中心、产业数字化转型先行区等载体建设成效。与国家政策文件的衔接匹配

01与《原材料工业数字化转型工作方案（2024—2026年）》衔接对标国家原材料工业数字化转型要求，在典型场景培育、标杆工厂打造、数据开发利用、人工智能赋能等方面保持指标一致性，如参照打造数字化转型典型场景、培育标杆工厂等量化目标，强化工业数据开发和垂类模型应用。

02与制造业数字化转型国家战略对接紧密围绕国家推动制造业高端化、智能化、绿色化发展的总体战略，将标杆指标体系融入制造业整体数字化转型框架，确保在关键工序数控化率、数字化研发设计工具普及率等核心指标上与国家规划相匹配，助力新型工业化进程。

03吸收地方政策先进经验借鉴北京、山东、广西等地在规上企业转型全覆盖、“工赋山东”品牌建设、“智改数转网联”行动等方面的政策实践，将地方成熟做法如“小快轻准”解决方案推广、产业链协同转型模式等纳入指标体系，提升可操作性和区域适应性。基础能力指标体系03新型信息基础设施建设指标网络基础设施升级指标

推动5G网络向5G-A演进，打造“5G+工业互联网”升级版，加快5G工厂建设；推动企业内网采用工业光网、时间敏感网络等技术改造，到2027年累计建设10个5G混合专网，数字传输骨干网带宽达到90000Gbps。算力基础设施供给指标

优化算力空间布局，推进算力一体化建设，面向企业提供“算力券”；到2027年基础设施算力规模超5000PFlops，支持工业互联网平台和制造业企业运用算力开展数据分析处理。工业互联网平台培育指标

打造一批专业型、行业型、协作型工业互联网平台，分类分级开展“基础级、成长级、引领级、生态级”培育；到2026年培育20家市级及以上工业互联网平台，推动“工业互联网平台+智能体”创新模式发展。标识解析体系建设指标

鼓励企业建设运营工业互联网标识解析二级节点，推动“星火·链网”超级节点运营推广；到2026年京津冀三地建设工业互联网标识二级节点总数达60个以上，服务企业节点超6万个。数据采集与治理能力指标生产要素泛在感知覆盖率衡量企业对生产设备、物料、环境等关键生产要素数据的采集覆盖程度，目标实现生产过程关键参数实时动态监测，典型场景如原材料工业反应、冶炼等复杂工艺过程的数据采集。工业高质量数据集建设数量评估企业或区域在工业领域高质量数据集的建设成果，如广西计划到2028年建成100个以上工业高质量数据集，沈阳到2027年累计打造15个工业高质量数据集示范项目。数据要素登记与资产入表企业数量反映企业数据要素管理与价值挖掘能力，如沈阳目标到2027年完成数据要素登记企业达到500家，推动数据资产化进程。数据治理能力成熟度等级依据相关标准评估企业数据治理水平，包括数据质量、数据安全、数据共享等方面，推动企业提升数据管理能力，为数字化转型提供数据支撑。工业软件与平台应用指标

工业软件渗透率重点行业数字化研发设计工具普及率达到70%以上，关键工序数控化率显著提升，推动工业软件在研发、生产、管理等核心环节的深度应用。

工业互联网平台培育培育20家以上市级及以上工业互联网平台，打造“基础级、成长级、引领级、生态级”梯次培育体系，推动平台赋能企业数字化转型。

上云用平台企业数量推动中小企业广泛使用云服务，应用上云服务企业数量达到1000家以上，推广轻量化、低成本的云应用产品和解决方案。

工业APP应用数量围绕生产制造、经营管理等关键场景，开发和应用一批工业APP，推动工业知识和经验的软件化沉淀与复用，提升企业数字化应用水平。应用水平指标体系04企业全流程数字化改造指标研发设计数字化水平数字化研发设计工具普及率是核心指标，如北京市要求重点产业领域关键工序数控化率达到70%，沈阳市目标到2027年数字化研发设计工具普及率达到90%。生产制造智能化水平关键工序数控化率是重要衡量标准，如沈阳市计划2027年工业企业关键工序数控化率达到75%；同时包括智能装备部署与生产数据实时采集分析能力。经营管理数字化水平涵盖企业资源计划（ERP）、供应链管理（SCM）等系统应用，推动数据集成和业务联动，如江西省提出推动企业提升数据集成和业务联动能力，促进全流程数字化协同。全流程集成与协同能力从单点改造向全流程跃升，实现研发设计、生产制造、经营管理等关键环节数字化协同，如江西省力争推动1000家企业提档升级至L7级及以上。人工智能典型应用场景指标

场景培育数量目标到2027年，江西省计划培育100个人工智能典型应用场景；沈阳市计划累计打造20个以上人工智能应用示范场景；广西计划到2028年打造600个以上典型应用场景。

场景覆盖行业领域覆盖原材料工业（石化化工、钢铁、有色、建材等）、装备制造、新能源汽车、生物医药、食品加工、电子信息等重点行业，聚焦研发设计、生产制造、质量检测、仓储物流、能源环保、安全管理等关键环节。

场景示范引领效应要求技术先进、成效显著、可复制推广，能够带动产业链上下游企业复制扩面，提升行业整体智能化水平，如广西分行业制定推广数智化场景图谱，辽宁打造工业智能场景矩阵。产业链协同效率提升指标

供应链数据贯通率衡量产业链上下游企业间数据共享与交互的深度，目标推动重点行业实现供应链数据贯通、信息交互、业务协作全覆盖，提升供应链协同响应速度。

产业链协同响应速度指产业链上下游企业在研发设计、采购供应、生产制造、仓储物流等环节的协同效率，通过数字化手段缩短订单响应、生产调度及物流配送时间。

产业大脑协同赋能能力评估“1+N”产业大脑体系对产业链、供应链、政策链、资金链和创新链的协同赋能效果，推动行业产业大脑与工业互联网深度融合，提升产业服务与治理水平。

大中小企业融通发展水平衡量龙头企业带动中小企业融入产业链供应链的成效，推动中小企业在供应链上的配套能力提升，形成大中小企业协同融通的产业生态。支撑体系指标体系05服务商培育与服务能力指标服务商数量与类型培育目标到2027年，江西省计划培育省级"数智标杆"企业200家左右。山东省计划汇聚1300家左右优质服务商，形成5000余个优质解决方案。服务商供给能力提升指标广西计划培育1000家以上智能工厂和数字化车间，打造600个以上典型应用场景，建成100个以上工业高质量数据集。北京市计划培育100种数字化转型优秀供给产品和20家市级及以上工业互联网平台。服务商服务模式创新指标北京市推出"平台赋能""基础套餐""产业链带动""5G工厂"等服务模式，如对平台服务商按合同金额的50%（上限10万元）奖励。山东省推广"小快轻准"产品和解决方案"尝鲜"机制，分行业发布"先免费试用再购买"服务清单。服务商生态建设指标广西鼓励组建人工智能服务机构，推动算力、模型、数据、安全等领域企业合作，共建开放共享、安全可控的工业AI生态体系。龙华区推动鸿蒙生态（龙华）创新中心建设，打造鸿蒙原生应用开发一站式解决方案。人才培养与数字素养指标01企业负责人数字化培训覆盖率推动企业负责人数字化转型意识提升，力争实现规上工业企业负责人数字化培训覆盖率达到100%，每年培训企业家超过1万人次，强化转型决策层认知。02数字技能人才培育规模加快复合型数字人才培养，每年培育数字化相关人才不少于2000人次，重点培养工业软件应用、数据治理、人工智能操作等领域专业技能人才。03数字专员服务体系建设建立“万名数字专员”服务机制，组织专业人员入企开展数字化转型辅导诊断，实现对规上工业企业“一对一”指导服务全覆盖，精准解决转型难题。04产教融合人才培育模式推动高校院所在产业集聚区设立产业学院、卓越工程师学院等，联合企业共建“软件智能体工厂”，定向培养符合产业需求的数字化转型人才。安全保障体系建设指标

网络安全防护达标率重点行业工业互联网平台、企业核心业务系统网络安全防护措施部署率达到100%，关键信息基础设施安全监测覆盖率实现100%。

数据安全管理能力规模以上工业企业数据分类分级管理实施率不低于90%，重要数据和核心数据备份与恢复机制建设完成率达到100%，数据安全事件年发生率控制在0.5‰以下。

安全应急响应效能建立健全工业信息安全应急响应体系，重大安全事件平均响应时间≤2小时，应急处置成功率≥95%，每年开展不少于2次跨行业、跨区域联合应急演练。

安全合规与人才保障企业网络安全等级保护2.0标准达标率≥95%，关键岗位网络安全专业人才配备率100%，每年组织开展安全培训覆盖企业员工比例不低于80%。区域实践标杆案例06江西省链式改造与集群提能指标

产业链协同效率提升目标到2027年，实现重点行业“链式”协同全覆盖，推动供应链数据贯通、信息交互、业务协作，提升产业链整体竞争力。

产业集群数智提能覆盖要求到2027年，实现重点产业集群数智提能全覆盖，推动集群内企业数字化转型规模与深度协同提升，全面提高产业智能化、绿色化、融合化水平。

产业数字化转型先行区建设目标到2027年，打造20个产业数字化转型先行区，突出区域特色与行业优势，健全公共服务体系，完善工业互联网生态，增强数字化服务能力。

产业大脑体系建设指标加快“1＋N”产业大脑体系建设，推动产业大脑总脑完善共性服务能力，建立统一的产业大脑服务规范，推动行业产业大脑整合全产业链、全要素数据资源。北京市规上企业转型达标指标

总体达标目标到2026年底，力争全面实现北京市规模以上制造业企业数字化转型达标，打造全国制造业数字化转型标杆。

制造过程指标要求企业需满足5项制造过程指标中的3项，涵盖生产制造关键环节的数字化应用与提升。

效益优化指标要求企业可选择满足2项制造过程指标加1项效益优化指标，注重转型带来的实际效益提升。

重点产业数控化率目标到2026年，北京市重点产业领域关键工序数控化率达到70%。广西智改数转网联特色指标

数智强基互联指标到2028年，推动1000家以上工业企业实施新型工业网络改造升级，打造“5G+工业互联网”升级版，加快5G工厂建设，鼓励企业建设运营工业互联网标识解析二级节点。应用模式焕新指标到2028年，累计培育1000家以上智能工厂和数字化车间、打造600个以上典型应用场景，分行业制定和推广数智化场景图谱，推动规模以上工业企业“愿转尽转、真转真用”。数据要素赋能指标到2028年，建成100个以上工业高质量数据集，支持工业企业、平台企业、数据服务企业建设工业领域高质量数据集，发展一批专业从事数据采集汇聚、数据标注、创新应用的数据企业。平台生态建设指标打造一批专业型、行业型、协作型工业互联网平台，分类分级开展工业互联网平台“基础级、成长级、引领级、生态级”培育，发展“工业互联网平台+智能体”等创新模式。分级分类评估标准07企业级转型成熟度分级指标

单点起步级（基础自动化）企业具备基本的自动化设备和信息化系统，关键工序数控化率较低，数据采集和应用处于初级阶段，如部分中小企业的单机自动化改造。筑基协同级（业务流程数字化）企业实现主要业务流程数字化，关键工序数控化率显著提升，数据开始在部门内共享，如广西方案中“筑基协同企业占30%以上”的目标。业务集成级（跨部门数据贯通）企业实现研发、生产、管理等跨部门数据贯通与业务协同，数字化研发设计工具普及率较高，如山东方案中深度转型率超50%的企业特征。创新引领级（全价值链智能化）企业实现全价值链数据驱动与智能化决策，建成智能工厂或灯塔工厂，引领行业转型，如北京已建成的19家卓越级智能工厂和5家灯塔工厂。行业级标杆工厂评价指标

生产制造智能化水平关键工序数控化率、数字化研发设计工具普及率等指标显著提升，推动制造过程数字孪生，实现生产要素泛在感知与自主调控。

资源利用与能效优化通过数字技术提升产品合格率、资源综合利用效率，降低能耗和碳排放，推动绿色化生产，实现提质降本增效。

全流程数据贯通能力实现研发设计、生产制造、经营管理等关键环节数据集成与业务联动，促进产业链上下游数据流通与协同。

典型场景创新应用培育技术先进、成效显著、可复制的数字化转型典型场景，如工艺参数优化、质量精准追溯、设备预测性维护等。区域级转型先行区建设指标

产业集群数智提能覆盖率聚焦重点产业集群，推动集群内企业数字化转型规模与深度协同提升，实现重点产业集群数智提能全覆盖，全面提高产业智能化、绿色化、融合化水平。

数字化基础设施建设水平推动产业集群加快5G、工业互联网、算力等新型信息基础设施建设应用，加强数据开发利用，夯实集群数字化发展基础，鼓励建设高标准数字园区。

公共服务体系完善度引导产业集群健全公共服务体系，完善工业互联网生态，增强数字化服务能力，推动软件和信息技术服务业聚集发展，为企业转型提供支撑。

协同创新模式培育成效打造“共享智造”集群，推动“工业互联网平台＋园区”融合，探索发展集采集销、协同制造、共享物流仓储等服务型制造新模式，促进资源在线化、产能柔性化、产业链协同化。实施路径与动态优化