2026年制造業(yè)數字化轉型路徑方案一、行業(yè)背景與轉型必要性

1.1全球制造業(yè)數字化轉型趨勢

?1.1.1主要經濟體政策支持力度比較

?1.1.2領先企業(yè)數字化實踐案例分析

?1.1.3技術迭代對制造業(yè)的影響路徑

?1.1.4行業(yè)標準化進程與合規(guī)要求變化

1.2中國制造業(yè)發(fā)展現狀與挑戰(zhàn)

?1.2.1傳統(tǒng)制造業(yè)規(guī)模與結構特征

?1.2.2數字化基礎建設水平評估

?1.2.3核心技術自主可控程度分析

?1.2.4國際競爭力與產業(yè)鏈短板問題

1.3轉型驅動力與戰(zhàn)略意義

?1.3.1宏觀經濟結構調整需求

?1.3.2消費升級帶來的需求變化

?1.3.3綠色低碳發(fā)展目標約束

?1.3.4全產業(yè)鏈協同發(fā)展要求

二、轉型目標與實施框架

2.1轉型總體目標體系

?2.1.1短期（2024-2026）發(fā)展目標分解

?2.1.2中期（2027-2030）戰(zhàn)略方向確立

?2.1.3長期（2031-2035）行業(yè)生態(tài)構建

?2.1.4關鍵績效指標（KPI）量化標準

2.2核心實施路徑設計

?2.2.1數字化基礎平臺建設方案

?2.2.2產業(yè)數據要素流通機制

?2.2.3智能制造單元集成路徑

?2.2.4價值鏈協同創(chuàng)新模式

2.3政策與標準保障體系

?2.3.1國家政策支持力度與方向

?2.3.2地方政府專項規(guī)劃布局

?2.3.3行業(yè)標準制定進程

?2.3.4政策工具箱組合設計

三、轉型核心技術體系構建

3.1關鍵數字技術應用場景

3.2核心技術自主可控路徑

3.3技術創(chuàng)新生態(tài)體系建設

3.4技術標準與安全體系建設

四、轉型實施策略與保障措施

4.1分階段實施路線圖

4.2產業(yè)鏈協同創(chuàng)新機制

4.3人才培養(yǎng)與引進舉措

五、轉型資金投入與資源配置

5.1投融資模式創(chuàng)新

5.2資源優(yōu)化配置機制

5.3政府引導與社會參與

五、風險管理與應對策略

5.1技術風險防控

5.2數據安全保障

5.3組織變革管理

七、轉型成效評估與持續(xù)改進

7.1績效評估體系構建

7.2持續(xù)改進機制設計

7.3數字化轉型標桿管理

七、轉型未來展望與戰(zhàn)略調整

7.1新興技術融合應用

7.2產業(yè)鏈協同深化

7.3綠色低碳轉型加速#2026年制造業(yè)數字化轉型路徑方案一、行業(yè)背景與轉型必要性1.1全球制造業(yè)數字化轉型趨勢?1.1.1主要經濟體政策支持力度比較?1.1.2領先企業(yè)數字化實踐案例分析?1.1.3技術迭代對制造業(yè)的影響路徑?1.1.4行業(yè)標準化進程與合規(guī)要求變化1.2中國制造業(yè)發(fā)展現狀與挑戰(zhàn)?1.2.1傳統(tǒng)制造業(yè)規(guī)模與結構特征?1.2.2數字化基礎建設水平評估?1.2.3核心技術自主可控程度分析?1.2.4國際競爭力與產業(yè)鏈短板問題1.3轉型驅動力與戰(zhàn)略意義?1.3.1宏觀經濟結構調整需求?1.3.2消費升級帶來的需求變化?1.3.3綠色低碳發(fā)展目標約束?1.3.4全產業(yè)鏈協同發(fā)展要求二、轉型目標與實施框架2.1轉型總體目標體系?2.1.1短期（2024-2026）發(fā)展目標分解?2.1.2中期（2027-2030）戰(zhàn)略方向確立?2.1.3長期（2031-2035）行業(yè)生態(tài)構建?2.1.4關鍵績效指標（KPI）量化標準2.2核心實施路徑設計?2.2.1數字化基礎平臺建設方案?2.2.2產業(yè)數據要素流通機制?2.2.3智能制造單元集成路徑?2.2.4價值鏈協同創(chuàng)新模式2.3政策與標準保障體系?2.3.1國家政策支持力度與方向?2.3.2地方政府專項規(guī)劃布局?2.3.3行業(yè)標準制定進程?2.3.4政策工具箱組合設計三、轉型核心技術體系構建3.1關鍵數字技術應用場景傳統(tǒng)制造企業(yè)在推進數字化轉型過程中，需重點布局工業(yè)互聯網平臺、人工智能算法、數字孿生技術等核心數字技術。工業(yè)互聯網平臺作為制造業(yè)數字化轉型的關鍵基礎設施，能夠實現設備、系統(tǒng)與網絡的互聯互通，通過邊緣計算、云計算和5G通信技術的協同作用，構建起覆蓋全生命周期的工業(yè)數據采集與分析體系。具體應用場景包括設備預測性維護，通過部署傳感器采集設備運行數據，運用機器學習算法建立故障預測模型，使設備故障率降低約30%以上；生產過程優(yōu)化，通過數字孿生技術建立虛擬生產環(huán)境，模擬不同工藝參數組合下的生產效率與質量表現，實現生產參數的精準優(yōu)化；供應鏈協同，基于區(qū)塊鏈技術構建可信的供應鏈數據共享機制，使原材料采購到產品交付的全流程透明度提升至90%以上。根據德國機械制造聯合會（VDI）的研究顯示，深度應用工業(yè)互聯網平臺的企業(yè)在運營效率方面平均提升42%，而人工智能算法在復雜工藝參數優(yōu)化中展現出超越人類專家的能力，特別是在多目標約束條件下的智能調度問題中，可減少15-20%的設備閑置時間。3.2核心技術自主可控路徑在關鍵技術領域，需構建"引進消化-吸收再創(chuàng)新"的技術發(fā)展路線圖。首先在基礎軟硬件層面，通過國家重大科技專項支持，重點突破工業(yè)操作系統(tǒng)、工業(yè)數據庫、工業(yè)芯片等卡脖子技術，建立自主可控的數字技術生態(tài)。例如，在工業(yè)操作系統(tǒng)領域，可借鑒德國OPCUA標準制定經驗，結合中國制造企業(yè)實際需求，開發(fā)具有自主知識產權的工業(yè)操作系統(tǒng)架構，重點解決多協議異構系統(tǒng)互操作難題。在工業(yè)數據庫方面，需針對制造業(yè)海量、多源、異構的數據特點，研發(fā)支持時序數據、空間數據、流數據的統(tǒng)一管理平臺，確保數據存儲效率提升至傳統(tǒng)關系型數據庫的5倍以上。根據國際數據公司（IDC）的報告，2025年全球制造業(yè)中85%的數字化應用將依賴工業(yè)操作系統(tǒng)作為底層支撐，而中國目前在該領域的市場份額僅為6%，存在巨大發(fā)展空間。同時，在人工智能算法層面，應聚焦于制造場景的深度應用，如基于強化學習的智能排產算法、基于計算機視覺的質量檢測模型等，通過產學研合作建立算法驗證平臺，加速算法在真實生產環(huán)境中的應用成熟度。3.3技術創(chuàng)新生態(tài)體系建設構建多層次的技術創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)是確保持續(xù)技術突破的關鍵。在基礎研究層面，應依托國家實驗室和重點高校，設立制造業(yè)數字化轉型基礎科學問題研究項目，重點攻克數字物理系統(tǒng)（CPS）理論、工業(yè)大數據智能分析等前沿領域。在中試熟化層面，建設一批具備行業(yè)特色的數字化技術中試平臺，如智能裝備、工業(yè)軟件等，通過提供設備共享、數據服務、驗證測試等功能，降低企業(yè)應用新技術的風險和成本。在應用推廣層面，建立"示范工廠-區(qū)域推廣-全國普及"的推廣路徑，遴選一批基礎條件好的企業(yè)建設數字化轉型示范工廠，形成可復制推廣的經驗模式。例如，在汽車制造領域，通過建立數字孿生技術創(chuàng)新中心，實現從設計仿真到生產優(yōu)化的全流程數字化貫通，使產品開發(fā)周期縮短40%以上。根據波士頓咨詢公司的分析，完善的技術創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)可使企業(yè)數字化轉型的投資回報率提升35%左右。此外，還需注重培育數字化技術服務業(yè)態(tài)，發(fā)展一批既懂技術又懂行業(yè)的數字化轉型咨詢、實施、運維服務企業(yè)，形成完整的技術服務價值鏈。3.4技術標準與安全體系建設在數字化轉型過程中，技術標準化與安全保障是不可或缺的重要支撐。技術標準化方面，需加快構建覆蓋全生命周期的制造業(yè)數字化轉型標準體系，包括數據接口標準、平臺互操作標準、智能裝備接口標準等，重點推進國際標準本土化和中國標準國際化進程。例如，在工業(yè)數據交換標準領域，應積極參與ISO19568等國際標準的制定，同時加快GB/T39342等國家標準的應用推廣，建立企業(yè)間數據互認機制。安全保障方面，需構建"平臺-網絡-數據-應用"多層次的安全防護體系，重點加強工業(yè)控制系統(tǒng)安全防護能力建設，針對工業(yè)PUE（生產使用效率）低、安全防護能力弱等突出問題，開發(fā)具有自主知識產權的安全防護解決方案。根據賽門鐵克公司發(fā)布的報告，2025年中國制造業(yè)遭受網絡攻擊的年均損失將超過800億元人民幣，亟需建立完善的安全保障體系。同時，應建立安全風險預警機制，通過工業(yè)互聯網安全態(tài)勢感知平臺，實現對網絡攻擊的提前發(fā)現和快速響應，確保制造業(yè)數字化轉型的安全可持續(xù)。四、轉型實施策略與保障措施4.1分階段實施路線圖制造業(yè)數字化轉型應遵循"基礎先行-重點突破-全面推廣"的分階段實施路線。在基礎建設階段（2024年），重點完成工業(yè)互聯網基礎設施升級、企業(yè)內網改造、數據采集系統(tǒng)建設等基礎工作，形成數字化轉型的基本支撐能力。在重點突破階段（2025年），聚焦核心業(yè)務場景，如生產制造智能化、供應鏈數字化等，實施一批具有示范效應的數字化改造項目，形成可復制推廣的經驗模式。在全面推廣階段（2026年），將數字化轉型經驗向全產業(yè)鏈延伸，建立跨企業(yè)的數據共享機制，構建智能制造生態(tài)體系。具體實施中，可借鑒德國"工業(yè)4.0"路線圖的實施經驗，建立年度實施計劃、季度跟蹤機制，確保轉型任務按計劃推進。例如，在汽車制造行業(yè)，可優(yōu)先推進焊接、裝配等勞動密集型工序的智能化改造，通過機器人替代和自動化生產線建設，使人力成本降低25%以上；在電子信息行業(yè)，重點推進3D打印等增材制造技術的數字化轉型，使產品研發(fā)周期縮短50%以上。根據麥肯錫全球研究院的研究顯示，遵循科學實施路線的企業(yè)數字化轉型成功率可提升40%左右。4.2產業(yè)鏈協同創(chuàng)新機制構建跨企業(yè)、跨行業(yè)的協同創(chuàng)新機制是加速數字化轉型的重要途徑。首先應建立產業(yè)鏈數字化轉型聯盟，通過龍頭企業(yè)牽頭，聯合上下游企業(yè)共同開展技術攻關、標準制定、平臺建設等工作。在創(chuàng)新機制方面，可探索建立"企業(yè)出題、高校院所答題、政府助題"的協同創(chuàng)新模式，針對制造業(yè)數字化轉型中的共性難題，組織跨學科團隊開展聯合攻關。例如，在高端裝備制造領域，可建立智能制造創(chuàng)新中心，集成了機械工程、計算機科學、控制理論等多學科專家，共同解決智能裝備研發(fā)中的關鍵技術難題。在數據協同方面，應建立數據共享交換平臺，推動企業(yè)間非敏感數據的有序共享，形成數據驅動的協同創(chuàng)新生態(tài)。根據埃森哲公司的分析，完善的產業(yè)鏈協同機制可使企業(yè)數字化轉型的效率提升35%以上。此外，還需注重培育創(chuàng)新文化，鼓勵企業(yè)在數字化轉型過程中勇于探索、寬容失敗，建立容錯機制，為創(chuàng)新活動提供寬松環(huán)境。通過協同創(chuàng)新，形成1+1>2的轉型效果，推動整個產業(yè)鏈的數字化水平提升。4.3人才培養(yǎng)與引進舉措人才是制造業(yè)數字化轉型成功的關鍵要素。在人才培養(yǎng)方面，應構建多層次的人才培養(yǎng)體系，包括企業(yè)內部培訓、高校專業(yè)建設、社會培訓機構等，重點培養(yǎng)既懂制造工藝又懂數字技術的復合型人才。企業(yè)內部培訓可依托數字化實訓基地，開展模擬操作、案例教學等實戰(zhàn)化培訓，提升員工數字化技能；高校專業(yè)建設應加強與企業(yè)的合作，建立"訂單式"人才培養(yǎng)模式，確保畢業(yè)生符合企業(yè)實際需求；社會培訓機構可提供云計算、人工智能等數字技術培訓，滿足企業(yè)多樣化的培訓需求。人才引進方面，應制定具有競爭力的人才政策，吸引國內外高端數字化人才，特別是在工業(yè)互聯網、人工智能、智能制造等領域的高端人才。例如，可設立制造業(yè)數字化轉型專項人才引進計劃，為引進人才提供優(yōu)厚待遇和發(fā)展平臺；建立人才交流機制，定期組織國內外人才交流活動，拓寬人才視野。根據德勤的報告，2025年中國制造業(yè)數字化人才缺口將超過500萬人，亟需建立完善的人才培養(yǎng)引進體系。此外，還應注重企業(yè)家數字化思維的培養(yǎng)，通過舉辦數字化轉型論壇、研討會等活動，提升企業(yè)管理者的數字化戰(zhàn)略能力，為數字化轉型提供組織保障。五、轉型資金投入與資源配置5.1投融資模式創(chuàng)新制造業(yè)數字化轉型需要巨額的資金投入，構建多元化的投融資模式是確保資金可持續(xù)性的關鍵。政府應設立數字化轉型專項基金，通過直接投資、貸款貼息、風險補償等方式支持企業(yè)數字化轉型，特別是對中小制造企業(yè)的支持力度應進一步加大。同時，可探索PPP（政府和社會資本合作）模式，吸引社會資本參與制造業(yè)數字化基礎設施建設，如工業(yè)互聯網平臺、數據中心等。在股權投資方面，應鼓勵發(fā)展專注于制造業(yè)數字化轉型的私募股權基金，通過并購重組等方式推動技術資源向優(yōu)勢企業(yè)集中。根據國際貨幣基金組織的數據，2025年全球制造業(yè)數字化投資的年增長率將保持在15%以上，中國制造業(yè)數字化投資的年均增速預計可達18%，但與發(fā)達國家相比仍有較大差距，亟需創(chuàng)新投融資模式。此外，可開發(fā)具有制造業(yè)特點的金融產品，如基于設備全生命周期的融資租賃、基于生產數據的供應鏈金融等，盤活企業(yè)存量資產，提高資金利用效率。5.2資源優(yōu)化配置機制制造業(yè)數字化轉型不僅需要資金投入，還需要土地、能源、人才等資源的協同配置。在土地資源方面，應建設數字化產業(yè)園，集約利用土地資源，為數字化工廠建設提供空間保障，特別是在東部沿海等制造業(yè)發(fā)達地區(qū)，應優(yōu)先規(guī)劃數字化產業(yè)發(fā)展用地。在能源資源方面，數字化轉型有助于提高能源利用效率，應建立數字化用能管理體系，通過智能電網、分布式能源等技術，降低制造業(yè)的能源消耗強度。在人才資源方面，應建立區(qū)域人才共享機制，推動人才在企業(yè)和高校、科研院所之間合理流動，特別是在東北地區(qū)等老工業(yè)基地，可通過人才回流政策，吸引本地人才參與制造業(yè)數字化轉型。根據國務院發(fā)展研究中心的研究顯示，完善的資源配置機制可使企業(yè)數字化轉型成本降低20%以上。此外，還應建立資源共享平臺，推動設備、模具等生產資源在不同企業(yè)間的共享利用，提高資源利用效率。通過優(yōu)化資源配置，形成數字化轉型合力，避免資源浪費和重復建設。5.3政府引導與社會參與制造業(yè)數字化轉型需要政府、企業(yè)、社會組織等多方協同推進，構建政府引導、市場主導、社會參與的工作格局。政府在數字化轉型中應發(fā)揮好引導作用，通過制定產業(yè)政策、規(guī)劃布局、標準制定等方式，為數字化轉型提供方向指引。例如，可設立數字化轉型示范區(qū)，通過政策傾斜、資金支持等方式，先行先試探索數字化轉型的新路徑、新模式。企業(yè)作為數字化轉型的主體，應增強主體意識，根據自身實際制定數字化轉型戰(zhàn)略，積極應用新技術、新模式。社會組織如行業(yè)協會、研究機構等，可發(fā)揮橋梁紐帶作用，推動企業(yè)間交流合作，提供咨詢、培訓等服務。根據中國信息通信研究院的報告，政府引導力度與數字化轉型成效呈顯著正相關，政策支持力度每增加10%，企業(yè)數字化轉型投入將增加8%以上。此外，還應加強宣傳引導，營造全社會支持制造業(yè)數字化轉型的良好氛圍，特別是要加強對數字化轉型的意義、路徑、案例的宣傳，提高全社會的認知水平。通過多方協同，形成數字化轉型合力，推動制造業(yè)高質量發(fā)展。五、風險管理與應對策略5.1技術風險防控制造業(yè)數字化轉型涉及多種新技術的應用，技術風險是影響轉型效果的重要因素。首先應加強技術選型管理，建立技術評估機制，對擬應用的新技術進行充分評估，避免盲目跟風。在工業(yè)互聯網平臺應用中，需關注平臺的兼容性、安全性、擴展性，選擇成熟可靠的平臺供應商，建立技術儲備機制，為平臺升級迭代提供保障。在人工智能應用中，需關注算法的魯棒性、可解釋性，特別是在關鍵業(yè)務場景中應用人工智能技術，必須確保算法的可靠性。同時，應建立技術更新機制，根據技術發(fā)展趨勢，定期評估和更新技術應用方案。根據埃森哲公司的分析，技術風險是導致數字化轉型失敗的主要原因之一，占比達到35%，亟需建立完善的技術風險防控體系。此外，還應加強技術人員培訓，提高企業(yè)技術人員的應用能力，避免因技術不當應用導致生產中斷或其他問題。通過技術風險管理，確保數字化轉型技術應用的穩(wěn)妥推進。5.2數據安全保障數據是制造業(yè)數字化轉型中的核心要素，數據安全問題至關重要。首先應建立數據分類分級制度，對生產數據、經營數據、客戶數據等進行分類管理，根據數據敏感程度采取不同的安全保護措施。在數據采集環(huán)節(jié)，應部署數據加密、訪問控制等技術，防止數據泄露；在數據存儲環(huán)節(jié)，應建立數據備份機制，確保數據安全可靠；在數據使用環(huán)節(jié)，應建立數據審計制度，防止數據濫用。同時，應加強數據安全意識培訓，提高企業(yè)員工的數據安全意識，建立數據安全責任體系。根據公安部發(fā)布的報告，2025年制造業(yè)數據安全事件將同比增長25%，亟需建立完善的數據安全保障體系。此外，還應加強數據安全技術研發(fā)，特別是針對工業(yè)控制系統(tǒng)、工業(yè)互聯網平臺等關鍵領域，開發(fā)具有自主知識產權的數據安全技術，提升數據安全保障能力。通過數據安全保障，為制造業(yè)數字化轉型提供數據基礎。5.3組織變革管理制造業(yè)數字化轉型不僅是技術的變革，更是組織管理的變革，組織變革管理是數字化轉型成功的關鍵因素之一。首先應建立適應數字化轉型的組織架構，打破部門壁壘，建立跨部門的數字化項目團隊，提高組織協同效率。在領導力方面，應培養(yǎng)數字化領導力，企業(yè)管理者應具備數字化思維，能夠引領企業(yè)數字化轉型。在文化方面，應培育創(chuàng)新文化、數據文化，鼓勵員工提出創(chuàng)新想法，推動數據驅動決策。根據麥肯錫的研究，組織變革因素對數字化轉型成敗的影響達到40%，遠高于技術因素。此外，還應建立適應數字化轉型的績效考核體系，將數字化轉型成效納入企業(yè)績效考核，激勵員工積極參與數字化轉型。通過組織變革管理，確保數字化轉型在企業(yè)內部得到有效實施。通過組織變革管理，確保數字化轉型在企業(yè)內部得到有效實施。七、轉型成效評估與持續(xù)改進7.1績效評估體系構建制造業(yè)數字化轉型成效評估需建立覆蓋全生命周期的評估體系，包括基礎建設、應用效果、產業(yè)鏈影響等多個維度。基礎建設評估應重點關注工業(yè)互聯網基礎設施覆蓋率、數據采集覆蓋率、智能裝備應用率等指標，通過定期檢查、第三方評估等方式，全面掌握數字化轉型進展情況。應用效果評估應聚焦核心業(yè)務場景，如生產效率提升、質量改善、成本降低等，建立定量與定性相結合的評估方法。產業(yè)鏈影響評估則需關注數字化轉型對上下游企業(yè)的影響，如供應鏈協同效率提升、產業(yè)鏈韌性增強等。評估方法上，可采用平衡計分卡（BSC）模型，從財務、客戶、內部流程、學習與成長四個維度進行綜合評估。根據波士頓咨詢公司的分析，完善的績效評估體系可使企業(yè)數字化轉型成功率提升30%以上。此外，還應建立動態(tài)評估機制，根據外部環(huán)境變化和企業(yè)發(fā)展需要，及時調整評估指標和標準，確保評估的科學性和有效性。通過科學評估，及時發(fā)現問題，為持續(xù)改進提供依據。7.2持續(xù)改進機制設計制造業(yè)數字化轉型是一個持續(xù)改進的過程，需要建立完善的自我完善機制。首先應建立數字化轉型改進計劃，根據績效評估結果，制定針對性的改進措施，明確改進目標、責任部門、完成時間等，確保改進措施落到實處。在改進方法上，可采用PDCA（Plan-Do-Check-Act）循環(huán)管理方法，通過計劃、實施、檢查、改進四個階段，不斷優(yōu)化數字化轉型方案。同時，應建立經驗分享機制，定期組織企業(yè)間交流學習，推廣數字化轉型中的成功經驗，避免重復犯錯。在改進資源方面，應建立數字化轉型改進基金，支持企業(yè)開展改進項目，特別是對改進效果顯著的創(chuàng)新項目，給予重點支持。根據德勤的報告，建立持續(xù)改進機制的企業(yè)，其數字化轉型投資回報率可提升25%以上。此外，還應加強改進文化建設，鼓勵員工提出改進建議，建立容錯機制，為持續(xù)改進提供文化保障。通過持續(xù)改進，不斷提升數字化轉型成效。7.3數字化轉型標桿管理數字化轉型標桿管理是推動制造業(yè)數字化轉型的重要手段，通過學習標桿企業(yè)的先進經驗，可加速企業(yè)數字化轉型進程。首先應建立數字化轉型標桿庫，收錄國內外數字化轉型標桿企業(yè)的實踐案例，包括轉型戰(zhàn)略、實施路徑、成效經驗等，為企業(yè)提供參考借鑒。在標桿選擇上，應注重行業(yè)代表性、轉型成效顯著性、經驗可復制性等標準，確保標桿的可學習性。學習方法上，可采用案例研究、現場考察、專家咨詢等多種方式，深入理解標桿企業(yè)的轉型經驗。同時，應結合企業(yè)自身實際，對標桿經驗進行消化吸收，避免盲目照搬。在推廣方面，可建立數字化轉型標桿推廣平臺，通過舉辦經驗交流會、發(fā)布標桿報告等方式，擴大標桿經驗的影響力。根據麥肯錫的研究，學習標桿企業(yè)的企業(yè)，其數字化轉型成功率可提升20%以上。此外，還應建立標桿動態(tài)更新機制，根據數字化轉型發(fā)展需要，及時更新標桿庫，確保標桿的先進性和代表性。通過標桿管理，加速企業(yè)數字化轉型進程。七、轉型未來展望與戰(zhàn)略調整7.1新興技術融合應用未來制造業(yè)數字化轉型將呈現多技術融合應用的趨勢，人工智能、區(qū)塊鏈、元宇宙等新興技術將與制造業(yè)深度融合，推動制造業(yè)數字化轉型向更高層次發(fā)展。人工智能技術將向更復雜的制造場景滲透，如基于強化學