艾瑞咨詢最近發布了一份企業數字化轉型領域的新技術報告《2025年中國制造業數字化轉型行業發展研究報告：逐步走向深水區》，如下：

       中國制造業數字化轉型市場規模持續增長，2024 年達 1.55 萬億，2025 年預計達 1.76 萬億且未來 5 年增速約 14%。需求端核心需求集中于生產制造和供應鏈管理，轉型呈現理性與聚焦特點，地域特色明顯，評優和招標市場需求有別，同時重視安全防護。供給端產品走向體系化、解決方案一體化，大模型應用探索深入。行業格局未定，離散制造業中的高技術產業潛力大，垂直行業攻堅和信創/國產替代領域有發展機會，大模型長期或改變市場競爭格局，企業應重視數據內化構建認知壁壘。

筆者注：數據內化是指企業將自身內部數據（如生產流程、設備運行、管理決策等）和外部數據（如市場、供應鏈、用戶行為等）轉化為顯性知識，再轉化為隱性知識，形成自己的行業認知。認知壁壘就是企業通過這種內化過程，積累獨特的行業知識和經驗，讓競爭對手難以復制，從而建立優勢。

0、什么是“數據內化”和“認知壁壘”？為何企業需要重視？

1）數據內化：從數據到知識的轉化鏈條

• 數據→顯性知識→隱性知識：

• 數據：企業自身積累的生產數據（如設備運行數據、質量檢測數據）和外部數據（如行業標準、供應鏈數據等）。

• 顯性知識：通過數據清洗、分析形成可結構化的規則、模型（如排產算法、質量檢測指標）。

• 隱性知識：將顯性知識與業務經驗結合，形成難以復制的行業認知（如特定工藝的優化策略、客戶需求的深層洞察）。

2）認知壁壘：企業差異化競爭的核心

• 在數據開放與共享趨勢下（如達索、SAP等的開放行業知識庫、互聯網上海量的情報文檔），單純的數據積累不再是壁壘，“如何利用數據構建獨特認知”才是關鍵。例如：

• 行業know-how

  ：離散制造業中，高精度軸承的熱處理工藝參數優化需要結合材料特性、設備狀態、歷史缺陷數據，這種“數據+經驗”的深度融合形成的工藝知識，是競爭對手難以直接獲取的。

• 決策模型優勢

  ：基于自有數據訓練的大模型在特定場景（如離散制造中的表面缺陷檢測）的準確率比通用模型高15%，成為企業的核心技術壁壘。

3）大模型時代必須“數據內化”的理由

• 大模型依賴高質量行業數據

  ：通用大模型在工業場景表現有限，需結合企業私有數據微調（如用工廠設備數據訓練故障預測模型），而數據內化是實現“大模型落地”的前提。

• 避免“數據開放”陷阱

  ：即使外部數據開放（如公共數據交易市場），若企業無法將其轉化為自身業務邏輯（如將行業標桿數據轉化為自身生產流程優化方案），仍會陷入“數據豐富但認知匱乏”的困境。

4）DeepSeek大模型競爭的本質是“數據認知”的競爭

• 大模型加速數據價值分層

  ：未來擁有深度數據內化能力的企業，可通過大模型將“數據認知”轉化為具體解決方案（如智能排產系統、質量優化模型），而缺乏內化能力的企業只能依賴通用大模型，陷入同質化競爭。

• 構建認知壁壘是應對大模型沖擊的“防御盾”

  ：即使大模型技術普及，具備獨特行業認知的企業仍能在細分領域保持優勢（如專精特新企業的“小而美”場景），而單純依賴技術采購的企業可能被淘汰。

5）對企業行動的建議

• 數據層面

  ：優先積累核心業務數據（如生產、供應鏈數據），建立數據治理體系，推動“數據資產化”。

• 認知層面

  ：將數據與業務經驗結合，通過知識圖譜、大模型微調等技術，將顯性知識轉化為可復用的隱性知識（如工藝規則庫、決策模型庫）。

• 應用層面

  ：在大模型探索中聚焦“數據-認知-應用”閉環，例如用自有數據訓練專屬模型解決特定痛點（如能耗優化、設備預測性維護），而非盲目跟隨通用大模型熱潮。

大模型需要高質量數據才能有效，而數據內化是企業利用數據構建自身優勢的過程。即使數據開放，企業也需要將數據轉化為自身的認知，才能在大模型時代保持競爭力。比如，文檔提到數據開放和流通是趨勢，但關鍵是企業能否將數據內化為知識，形成壁壘，否則可能在競爭中落后。

講清楚了數據內化和構建認知壁壘，下面我詳細介紹此技術報告的主要內容：

1、需求市場宏觀分析

• 制造業地位與企業特點

  ：制造業是我國工業支柱產業，近五年法人單位及規上單位數占比超九成，規上營收貢獻近九成。但企業多、大企業少，市場分散，規上制造業法人單位數占比僅 10% 左右。計算機、通信和其他電子設備雖是上市企業 “頭牌”，但優勢不明顯。

• 地域特色與政策

  ：廣東、江蘇、浙江、山東是制造業大省且數字化轉型積極。各省推動轉型舉措聚焦產業 / 區域協同發展、提升數字化轉型基礎支撐能力、降低企業運營成本，未來離散制造業是轉型重點。

• 評優與招標需求

  ：評優側關注生產相關改造，生產相關需求占比 57.8% 。招標側以政府為主導，通過數字化診斷定位企業痛點，尋求解決方案助力轉型。

• 安全需求

  ：數字化轉型使企業安全防護需求增加，設備、工控和數據安全防護產品和服務亟需跟進。

2、需求市場轉型現狀調研分析

• 企業轉型現狀

  ：企業對數字化轉型戰略上高度認可，86.7% 的企業認為轉型必要，且多付諸實際行動。轉型期望務實，主要期望實現運營成本優化（84.4%）、端到端打通（75.6%）和數據驅動決策（71.1%） 。

• 緊迫轉型場景與技術應用

  ：數據準備、供應鏈管理和生產管理是最緊迫場景。MES/MOM、CAD 等技術應用成熟度高，企業對引入技術的回報周期普遍預期在 18-21 個月。

• 供應商選擇與顧慮

  ：方案實用性是選擇供應商的主要因素，企業擔心歷史包袱過重、跨部門協同阻力大等問題。

• 未來投入與大模型態度

  ：77.8% 的企業未來一年將增加轉型投入，且以軟件為主。企業對大模型探索熱情高，但對其實用性存顧慮，期望大模型能力提升后能賦能經營決策。

3、供給市場產品及服務分析

• 市場規模與驅動因素

  ：2024 年市場規模 1.55 萬億，2025 年預計 1.76 萬億，未來 5 年以 14% 左右增速增長。政策支持、技術進步和市場需求是主要驅動因素。

• 產業鏈與產品服務

  ：產業鏈包括基礎層、平臺層和應用層。產品體系走向統一，解決方案深度和廣度提升，大模型應用探索逐步深入。

• 市場特征

  ：解決方案呈現軟硬融合、跨模塊融合趨勢；大模型應用通過智能體、大模型聯合、大模型與產品結合等方式探索落地；大模型相關算法工程師需求度高；解決方案、咨詢人員需求較高。

4、供給市場典型案例展現

• 軟通動力

  ：具備軟硬全棧能力，為制造業提供定制化解決方案，如新能源汽車零部件物流協同平臺項目，提升了運營效率。

• 天融信

  ：提供全方位安全防護服務，構建層次化工業信息安全體系，保障制造業數字化轉型安全，如某集裝箱制造控制網絡安全建設項目。

• 易趨

  ：一站式項目數字化運營平臺，為制造業搭建項目管理流程體系，實現業務貫通，如某精密制造企業 IPD 產品研發項目管理。

5、行業發展思考與啟示

• 未來機會

  ：離散制造業中的高技術產業潛力大，垂直行業攻堅和信創 / 國產替代行業易出現領頭企業。

• 大模型影響

  ：大模型短期對市場競爭格局影響不大，長期取決于對實際應用場景的支撐能力，可能加速市場變化。

• 數據策略

  ：企業應基于數據構建行業認知壁壘，而非單純追求數據開放，要平衡市場地位與壟斷優勢。

6、關鍵問題

問題1. 制造業數字化轉型市場規模的增長趨勢如何，主要驅動因素有哪些？

        市場規模呈持續增長趨勢，2024 年達到 1.55 萬億，2025 年預計達到 1.76 萬億，并將在未來 5 年維持 14% 左右的增速穩步增長。主要驅動因素包括政策支持，國家在多個重要節點有明確目標促使企業轉型；技術進步，產品和解決方案不斷優化，大模型帶來新活力；市場需求，企業為滿足上下游協同要求和發揮數據資產價值而主動轉型。

問題2. 需求端在制造業數字化轉型中的主要需求場景有哪些，呈現出怎樣的特點？

        主要需求場景集中在生產制造管理和供應鏈相關方面。特點包括地域特色明顯，廣東等省份既是制造業大省也是轉型積極省份；評優側更關注生產制造相關環節的落地操作，招標側則由各市工業和信息化局主導，通過診斷定位企業痛點并給出改造建議；同時，設備、工控和數據安全防護需求迫切。

問題3. 大模型在制造業數字化轉型中目前的應用情況及未來影響如何？

        目前大模型在制造業數字化轉型中的應用處于探索階段，主要聚焦在輔助代碼生成、知識問答、工藝設計 / 優化等方面，通過智能體、大模型聯合、大模型與產品結合等方式探索落地。短期來看，大模型對市場競爭格局影響不大，但長期當它能在企業運轉核心環節發揮實質性作用時，可能會加速市場競爭格局的變化。

7、我的總結

        1）數字化進程與市場反應的時滯性：制造業數字化轉型的"冰山上層"（生產流程自動化、設備聯網等）已初步完成，但"冰山下層"（組織架構、商業模式、產業協同）的數字化重構尚未突破臨界點。當前市場格局的穩定性源于企業數字化轉型尚未形成差異化競爭力，頭部企業仍處于能力儲備期。

        2）價值創造路徑的演變：從"效率提升1.0"向"價值重構2.0"過渡階段。目前多數企業停留在降本增效的基礎層，而真正能改變市場格局的智能決策、生態協同、服務化延伸等創新模式尚在孕育中。

        3）離散制造業中的高技術產業（如半導體、精密儀器）具備高價值密度、工藝復雜性強、產品迭代快等特征，數字化轉型的邊際效益更高。建議企業建立"工藝知識圖譜+數字孿生"的復合能力，重點突破研發周期壓縮（從24個月到18個月）和良品率提升（85%→93%）等核心指標。

        4）垂直行業攻堅需構建"三專能力"：專屬解決方案（如汽車行業的MES+QMS融合系統）、專業實施團隊（行業know-how工程師占比>40%）、專項服務網絡（區域服務半徑<50公里）。

        5）國產替代窗口期約3-5年，企業應建立"替代可行性評估模型"，重點突破進口依賴度>60%、國產化率<30%的細分領域（如高端PLC、工業仿真軟件）。

        6）大模型應用實施路線圖：

• 短期（1-2年）：建立工業知識標注體系，構建垂直領域預訓練模型（如機械故障診斷專用GPT）
• 中期（3年）：開發"人機協同決策系統"，實現工藝參數動態優化
• 長期（5年+）：形成"設計-生產-服務"全鏈路智能閉環

        7）當前制造業數字化轉型正處在從"工具革命"向"決策革命"躍遷的關鍵期。企業需要建立"戰略耐心"與"戰術敏捷"相結合的轉型節奏，重點把握2025-2028年的戰略窗口期，通過"垂直深耕+智能增強"的雙輪驅動，在重構產業價值鏈的過程中獲取超額收益。

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