工业互联网平台赋能传统产业转型升级 数智融合激活高质量发展新动能

—— 国声智库发布专项研究报告

数字经济与实体经济深度融合进程持续加快，工业互联网平台正成为推动传统产业从单点数字化迈向系统性智能化的关键底座。近日，国声智库人工智能研究中心、经济窗编辑部联合发布《工业互联网平台赋能传统产业转型升级赛道报告》，系统梳理 2024 至 2026 年我国工业互联网赋能制造业、农业、能源、服务业四大传统产业的实践进展、核心瓶颈与发展趋势，为政府、链主企业与中小微企业提供决策参考与行动指引。

报告指出，我国工业互联网已从平台建设阶段全面进入深度应用阶段，数据中台、数字孪生成为产业级标配，AI 大模型加速从辅助决策向自主执行跃迁，链式转型成为主流模式。与此同时，产业间数字化鸿沟加剧、链主企业动力不足、数据共享信任缺失、工业场景安全与可解释性不足等问题依然突出，亟需通过分层施策、机制创新、技术攻关与生态构建加以破解。

一、数智底座加速成型 产业渗透率分化显著

报告基于钢铁、化工、汽车、智慧农场、智慧矿山、电网、物流零售七大细分领域多源数据研究显示，数据中台与数字孪生已在重点行业规模化部署，但不同产业渗透率差异明显，根本原因在于数据采集标准化程度与投资回报周期的结构性差异。

制造业数字化转型领跑全国。汽车制造数据中台渗透率超 90%，数字孪生渗透率达 80%；钢铁、化工行业渗透率分别处于 85%、80% 左右高位。以宝武集团为例，工业互联网平台实现炼铁、炼钢、轧钢全流程数据贯通，数字孪生高炉虚拟仿真模型支撑炉况实时监测与工艺动态优化，在生产效率、能耗管理、质量控制等环节形成全生命周期数字化管理体系。汽车行业依托数字孪生工厂，实现生产线动态调度，新能源汽车电池、电机等核心部件数据协同，支撑产品迭代与预测性维护。

能源行业数字化稳步推进，智慧矿山、智能电网成为重点场景。智能电网数据中台、数字孪生渗透率分别达 85%、75%，依托多源数据与虚拟模型实现新能源精准预测与调度优化；智慧矿山通过数字孪生与多模态 AI 融合，完成井下环境监测、设备故障预警、采矿工艺优化闭环，提升资源采收率、降低安全风险。

农业与服务业转型相对滞后。智慧农场数据中台渗透率不足 30%、数字孪生不足 20%，受制于数据采集标准化低、投资回报周期长达 3—5 年、农村网络基础设施薄弱等因素。物流、零售数字化处于中等水平，数据中台渗透率约 50%，数字孪生不足 30%，多依赖第三方标准化 SaaS 工具，自建能力与应用深度有限。

截至 2024 年，我国具有一定影响力的工业互联网平台超 340 家，重点平台工业设备连接数超 1 亿台套，上云上平台企业约 400 万家次，平台应用覆盖 49 个国民经济大类、41 个工业大类全覆盖，为传统产业转型筑牢基础。

二、链式转型成主流 两大瓶颈制约落地见效

报告认为，以链主企业为核心、上下游协同参与的链式数字化转型，实践效果显著优于单点补贴模式，已成为中小企业高效升级路径。艾瑞咨询 2025 年调研显示，73.3% 受访企业将产业链上下游需求视为数字化转型主因，广东、福建等地探索链式改造、开放平台接口、带动集群转型等模式取得积极成效。

当前链式转型面临链主企业动力不足与数据共享信任机制缺失两大瓶颈。链主企业需承担平台建设、技术输出、人员培训等大量前期投入，而收益分散于全链条，成本与收益不对称；同时，核心数据、商业机密泄露风险抑制链主企业开放意愿。数据确权、定价、流通机制不完善，进一步加剧企业间数据孤岛，协同效率难以提升。

报告建议，通过数据分红、订单优先权等利益分配机制激发链主动力，配套数据确权政策明确所有权、使用权、收益权，依托隐私计算、区块链等技术实现 “数据可用不可见”，构建利益共享、风险共担、数据可信的产业生态。

三、AI 大模型驱动范式革命 安全与可解释性成关键挑战

报告预测，2026 至 2028 年，AI 大模型将推动工业互联网平台能力实现范式革命，从辅助决策迈向自主执行，平台从数据工具升级为自主运营的智能主体。能源电网、汽车制造因数据基础完善、场景标准化程度高，将成为 AI 大模型落地最快领域；农业、服务业受限于数据条件，应用节奏相对平缓。

工业场景对系统稳定性、可靠性要求极高，AI 大模型 “黑箱” 特性带来安全性与可解释性双重挑战。模型鲁棒性不足、决策过程不可追溯，可能引发生产事故与经济损失。可解释 AI（XAI）成为破局关键，需通过特征重要性分析、决策可视化等技术，实现工业 AI 决策可理解、可验证、可追溯，推动工业级安全大模型研发突破。

从全球竞争看，2024 年美国开发标志性 AI 大模型 40 个，大幅领先中国 15 个、欧洲 3 个。我国需依托丰富工业场景，加快技术攻关与场景落地，形成差异化竞争优势。

四、政策范式加快转换 组合拳效果需周期显现

报告指出，我国工业互联网支持政策已从单一补贴转向诊断、培训、生态激励组合拳，政策重心从建平台转向用平台，省级竞争从平台数量转向生态活跃度。

诊断先行帮助企业找准转型痛点，培训赋能破解数字化人才短缺，生态激励引导链主开放能力、带动集群转型。政策效果存在 1—2 年滞后期，第一年提升认知、完善规划，第二年落地项目、提升能力，第三年及以后显现效率、成本、质量等综合效益。政策制定需保持战略定力，避免短期调整，建立科学评估机制动态优化。

针对农业、服务业转型痛点，报告提出轻量化 SaaS路径，以低成本、即开即用工具降低门槛。同时需应对行业定制化碎片化、跨企业数据孤岛等问题，通过模块化产品设计、统一数据标准、开放接口规范，推动轻量化方案规模化应用。

五、分层施策精准发力 共推产业数智化升级

结合发展现状与瓶颈，报告从政府、链主企业、中小微企业三个层面提出系统建议。

面向政府：建立分层施策政策框架，对制造、能源推动技术深度应用，对农业、服务业推广轻量化方案；完善数据要素市场化制度，加快确权、定价、流通机制建设，支持数据资产质押融资、转型贷等金融创新；加强数字化人才培养与引进，保持政策连续性稳定性。

面向行业龙头：主动承担链主责任，开放平台与场景，输出转型方案；建立数据共享利益分配机制，保障数据安全与权益；加大 AI 大模型、可解释 AI 研发投入，构建开放产业生态，带动中小企业协同升级。

面向中小微企业：增强转型内生动力，聚焦核心业务单点突破；善用外部平台与 SaaS 服务，降低转型成本；积极参与链式协同，借助诊断培训提升能力，稳步推进数字化、智能化改造。

报告强调，工业互联网平台赋能传统产业转型升级，是数字经济与实体经济融合的核心工程，事关现代化产业体系建设与高质量发展全局。各方需协同发力、久久为功，以数智化变革激活传统产业新动能，为经济高质量发展注入强劲动力。