《机械工业数字化转型实施方案》解读
——机械工业数字化转型蓝图：政策架构、产业变革与银行风险防控
8月3日，工业和信息化部等八部门印发《机械工业数字化转型实施方案》，提出到2027年，数智技术在产品研发设计、生产制造、经营管理、运维服务等环节广泛应用，智能制造能力成熟度二级及以上企业占比达50%；到2030年这一数字达60%，且建成不少于500家卓越级智能工厂。
（一）政策背景
1．国家战略层面
制造强国战略和数字经济发展趋势对机械工业数字化转型提出了明确要求，也凸显了转型的必要性。
（1）制造强国战略对机械工业数字化转型的要求
制造强国战略为机械工业数字化转型指明了方向，提出了多维度的具体要求。在总体目标与愿景上，加快机械工业数字化转型是推动行业自身高质量发展的必然要求，也是支撑国民经济各行各业数字化转型、加快推进新型工业化的重要举措。同时，要构建“智能工厂 + 数字化供应链 + 个性化服务”的生态体系，推动机械制造向高端化、智能化、绿色化转型。
智能制造扩展面普及行动需要加快推进企业数智化转型，协同推进链式数字化转型，引导区域整体数字化转型。同时，推进数字基础设施建设，如建设高速工业内网（如 5G 专网、TSN 时间敏感网络），部署边缘计算节点与云数据中心，构建统一的工业互联网平台等。
（2）数字经济发展趋势对机械工业数字化转型的要求
数字经济的发展趋势深刻影响着机械工业，促使其进行数字化转型。数字技术的广泛应用是重要推动因素，随着全球数字经济的加速发展，数智技术在产品研发设计、生产制造、经营管理、运维服务等环节得到广泛应用。例如，物联网（IoT）、大数据、人工智能（AI）等新兴技术的引入，使企业能够实现从设计、生产到交付的全过程智能化管理，直接推动了机械工业向数字化、智能化转型。
市场需求的多样化与个性化也对机械工业提出了转型要求。在数字经济时代，客户需求的多样化和个性化趋势日益加剧。机械工业，尤其是中小型机械制造企业，必须具备快速响应市场变化的能力，提供高质量、定制化的产品和服务。数字化转型可以帮助企业实现生产过程的透明化和可控性，提高生产效率和灵活性，从而更好地满足市场需求。
政府政策的引导与支持为机械工业数字化转型提供了良好环境和条件。政府高度重视数字经济的发展，并推出了一系列支持政策。例如，《“十四五”数字经济发展规划》和“中小企业数字化促进工程”等政策，通过政策引导、资金扶持和技术支持，推动中小企业全面实现数字化转型。
提升竞争力和创新能力的需求也是促使机械工业数字化转型的重要因素。在数字经济背景下，机械工业的竞争日益激烈。数字化转型可以帮助企业优化生产流程、提高产品质量、降低生产成本，从而提升整体竞争力。同时，数字化技术还可以为企业带来更多的创新机会，推动企业在产品研发、设计、制造等方面实现突破。
数据驱动决策的重要性也要求机械工业进行数字化转型。随着企业数字化建设的推进，企业积累的生产数据、客户数据、市场数据将呈现爆炸性增长。通过引入大数据分析技术，企业能够对海量数据进行整理、分析和预测，为企业的运营决策提供科学依据。这种数据驱动的管理决策方式可以帮助企业优化生产流程、提升资源利用效率，提高企业的市场敏捷性。
（3）机械工业数字化转型的必要性
从国家战略层面看，机械工业数字化转型具有多方面的必要性。推动行业高质量发展是其重要体现，机械工业是国民经济发展的基础性和战略性行业，通过数字化转型，可以提升机械工业的生产效率、产品质量和创新能力，从而增强行业整体的竞争力。
支撑国民经济各行各业数字化转型也是关键所在，机械工业为各行各业提供技术装备，其数字化转型可以带动其他行业的数字化转型，加快推进新型工业化进程。例如，通过研制智能装备、建设智能工厂等，可以为其他行业提供先进的数字化解决方案。
提升国家整体竞争力方面，在全球信息技术快速发展的背景下，数字化转型已成为各国竞相追逐的热点。通过推动机械工业数字化转型，可以提升国家在全球价值链、产业链中的地位，增强国家在全球竞争中的影响力和话语权。
促进经济高质量发展上，数字化转型是推动经济高质量发展的重要力量。通过推动数字技术与实体经济的深度融合，可以加快构建新发展格局，推动经济高质量发展。机械工业作为实体经济的重要组成部分，其数字化转型对于促进经济高质量发展具有重要意义。
应对国际竞争挑战方面，在全球化背景下，国际竞争日益激烈。通过推动机械工业数字化转型，可以提升国家应对技术封锁、国际贸易摩擦等挑战的能力，维护国家经济安全和发展利益。
据中国机械工业联合会的数据，目前机械工业“两化”融合综合水平达到 57.2%，在制造业中仅次于电子信息产业；机械生产设备数字化率达到 49.3%，开展数字化经营管理企业占比接近七成（69.4%）。数据表明，机械工业数字化转型已经取得了显著成效，并且仍有巨大的发展潜力。
2．行业发展需求
当前机械工业面临着诸多痛点问题，这些问题相互交织，严重影响了行业竞争力的提升，迫切需要通过政策引导来推动行业解决这些问题，实现高质量发展。
从行业痛点来看，2025年我国机械工业面临着多方面的困境。市场出现波动、有效需求不足、外贸出口承压，部分产业结构性矛盾凸显，价格内卷压缩利润空间，账款回收难加大经营压力，部分企业经营困难。在出口方面，尽管2025年上半年机械工业贸易顺差达到3342.8亿美元，同比增长23.3%，占全国货物贸易顺差的57.1%，但今年以来美国不断挥舞关税大棒，实施单边贸易保护主义措施，对全球经贸形势和供应链的冲击持续加码，且人民币汇率持续攀升，使得我国机械产品进一步扩大出口的难度加大。资金压力上，2025年机械企业被拖欠货款现象未有明显改观，流动资金被大量占用，同时美国量化宽松政策退出导致国际流动性资金收紧，传导至国内进一步加大企业资金流动性紧缩压力。
需求方面，2025年上半年机械工业重点联系企业累计订货额虽保持增长，但增速较年初和上年同期明显回落，总体订货增长仍然乏力。行业分化加剧，产品结构加快转型升级的同时，价格内卷进一步压缩了利润空间，自2023年以来，机械产品出厂价格指数降幅持续在2%左右波动。今年以来，机械工业价格形势依然严峻，3月至5月出厂价格降幅始终在2.1%，6月份降幅为2%，已连续29个月同比下降。机械工业主要涉及的五个国民经济行业大类，出厂价格均同比下降。市场竞争激烈，工程机械企业间靠价格战抢夺市场，过度依赖价格竞争压缩了企业利润空间，限制了研发投入和品牌建设等资源。
技术研发上，我国机械工业共性技术研发能力薄弱，核心零部件依赖进口，高端轴承、齿轮、液气密件等基础零部件自主化能力不足，难以满足主机发展需求。人才短缺问题突出，机械企业尤其是传统机械制造企业对人才吸引力不足，高层次研发人才和一线熟练技工、高级技工都非常紧缺，中国高级技工占比仅为5%，远低于发达国家平均超过35%的水平。
产业链方面，产业链关键环节受制于人，工业软件、重大短板装备等与国际先进水平存在明显差距，且产业链上下游衔接不顺畅，机械工业与其他产业间以及行业内部各环节间协调性较差。数字化转型滞后，存在生产计划与执行脱节、生产过程不透明、库存管理粗放、质量追溯成本高、成本核算滞后、供应链协同困难等问题，导致企业运营效率低下，难以快速响应市场变化。此外，环保压力加剧，随着环保意识提高和相关政策法规严格，企业需投入更多资金用于环保设施建设和改造，增加了运营成本；贸易摩擦影响大，国际上贸易保护主义抬头，加征关税、设置贸易壁垒等措施导致企业出口成本增加，出口市场份额下降。
而数字化转型能为提升机械工业竞争力带来关键优势。在生产效率和产品质量方面，数字化技术推动工业机器人、智能设备和自动化系统广泛应用，如引入柔性生产线可快速切换生产任务；借助物联网和传感器技术能实时监控设备状态，进行预测性维护，提高设备利用率；数字化工具还能优化资源使用，减少浪费，降低运营成本。创新能力上，数字化转型使企业能收集、分析海量业务数据，发现潜在市场机会和客户需求痛点，为创新提供基础和灵感，还能利用新兴技术开展跨界创新和融合创新，拓展业务边界。
供应链管理方面，数字化转型可以实现供应商、制造商和客户之间的信息共享，提高供应链透明度和响应速度，可实时掌握库存、生产进度和物流信息，优化库存管理。客户体验上，企业能提供全生命周期管理服务，转向“产品 + 服务”综合解决方案，通过远程监控系统提供增值服务；还能支持客户个性化选择，通过柔性生产线快速生产。决策质量上，数字化转型为企业提供丰富数据资源和强大分析工具，能获取全面准确实时的数据，通过数据分析为决策提供科学依据。市场空间上，数字化转型打破地域和时间限制，企业可通过互联网和电子商务平台将产品和服务推向全球市场，利用数字化营销手段精准定位目标客户。
《机械工业数字化转型实施方案》的出台具有很强的针对性。针对行业痛点，方案提出构建一体化解决方案，整合ERP、MES和WMS系统，实现需求预测、物料计划、产能规划的智能联动，实时采集生产数据并预警，提升仓储管理效率和库存预警能力。推动共性技术和关键零部件攻关，突破智能感知、控制、执行等技术和相关零部件。推动整机集成创新，改造老旧装备，突破智能装备，发展智能民生装备。加快智能装备推广应用，建设中试验证平台，推广首台（套）装备，打造系统解决方案并向中小企业普及。同时，还包括优化生产流程、培养数字化人才、完善数据管理体系、运用低代码开发平台等措施，以解决行业痛点，提升机械工业竞争力，推动行业实现高质量发展。
（二）重点领域
实施方案给出了机械工业数字化转型的重点发展领域和方向，具体如下：
1．关键技术与装备创新领域
（1）智能装备核心技术与零部件
一方面是短板技术攻关，重点支持智能传感器（低功耗高灵敏的速度/位移传感器）、智能控制器（高可靠可编程控制器、驱控一体化运动控制器）、数字执行机构（数字液压、精密气动）等基础部件研发，另一方面是工业软件与AI融合，推动大模型等AI技术与装备融合，开发云原生工业软件、工业APP，支持工艺知识软件化（如农艺、医技领域）。
（2）高端整机装备突破
高端整机装备重点支持可分为战略需求装备和民生与未来装备，战略需求装备支持工业母机（五轴加工中心、智能数控机床）、工业机器人（高精度重载型、防爆喷涂型）、智能仪器仪表（高分辨率光谱仪、无损检测设备）、安全应急装备（矿山深部开采设备）等，民生装备如智能农机（无人作业装备）、医疗装备（脑机接口康复设备）、服务机器人、人形机器人及脑机接口产品等。
（3）智能装备推广应用
建设中试验证平台（工业母机、医疗装备等领域），建立首台（套）装备数智化监测体系，编制推广目录（如机器人、仪器仪表），推动在汽车、航空航天、农业等领域规模化应用。
2．智能制造体系建设领域
（1）企业智能化升级
企业智能化升级，一方面是智能工厂建设，目标2027年建成200家、2030年500家“卓越级智能工厂”，重点提升数字化研发设计、柔性产线配置、供应链弹性管控能力。另一方面是中小企业“微改造”，支持设备自动化改造、数据采集、上云上平台等低成本方案。
（2）产业链协同转型
实施方案鼓励龙头企业建设供应链协同平台，推动上下游数据互联互通；制定协同技改方案，开放数据接口带动中小企业链式转型。
（3）区域集群数字化
实施方案提出，开展数字园区建设试点，探索区域协同生产（如装备产业集群）；建设区域/行业数字化转型促进中心。
3．智慧服务与场景拓展领域
（1）装备服务功能升级
实施方案支持工业母机、工程机械等领域企业建设智能运维平台，提供远程故障诊断、预测性维护、共享调配等服务；鼓励推动装备制造企业向系统解决方案供应商转型，提供一站式集成服务。
（2）智慧场景创新应用
垂直行业场景包含有智慧交通，智慧农业、智慧医疗、智慧矿山等。商业银行可重点关注这几类垂直行业场景的数字化应用。
（三）机械工业发展现状
1．取得的成就
我国机械工业在产业规模、市场地位和技术创新方面均取得了令人瞩目的成果，彰显了其在国民经济和全球市场中的重要地位。
（1）产业规模显著增长
在企业数量与规模上，机械工业发展态势良好。截至2023年末，机械工业规模以上企业数量已达12.1万家，约占全国工业规模以上企业数量的四分之一，到2024年末，这一数字进一步增长至13.2万家，较上年增加1.1万家，占全国工业企业数量的25.8%，较上年提高0.8个百分点。资产总额也实现了大幅增长，由1995年有记录以来的1.67万亿元，提高至2023年的36万亿元，年均增长11.6%，到2024年末，资产总计达39.4万亿元，同比增长5.2%，占全国工业资产的22.1%，较上年提高0.6个百分点。
价格疲软效益下行。机械工业年度主营业务收入由1990年的3379.2亿元，增至2024年的31.5万亿元，首次突破30万亿元，同比增长1.7%。年度实现利润总额由1952年机械系统企业的1.48亿元，增至2024年规模以上企业合计1.6万亿元。营业收入利润率为5.2%，比上年同期下滑0.5个百分点，较同期全国工业低0.2个百分点。
行业增长与贡献突出。2025年上半年，机械工业规模以上企业增加值同比增长9.0%，增速高于全国工业和制造业2.6和2个百分点。其中，汽车和电气机械行业增速分别为11.3%和12.2%，引领机械工业增长。机械工业外贸出口成绩亮眼，国际竞争力大幅提升。2025年上半年，机械工业完成货物贸易进出口总额5976.0亿美元，同比增长7.1%。
发展趋势与前景来看，在“双碳”目标与“制造强国”战略的双重驱动下，中国重型机械行业正经历深刻变革。预计到2025年，中国重型机械产业规模将突破3.8万亿元，电动化装备渗透率达15%，智能机械产值占比18%。2025 - 2030年中国重型机械行业市场规模将突破2.1万亿，年复合增长率达8.5%。到2030年，中国重型机械产业市场规模将突破6.3万亿元，年均增速9.2%。
（2）市场地位不断提升
我国机械工业在全球市场中占据重要地位。我国已连续12年成为全球最大工业机器人市场，从2015年到2024年，工业机器人市场销量由7.0万套增长至30.2万套。同时，我国是全球第一大机器人生产国，工业机器人产量由2015年的3.3万套增长至2024年的55.6万套。我国机器人专利申请量占全球总量的2/3，核心零部件如精密减速器、高性能伺服驱动、智能控制器等已形成丰富的自有产品谱系。
工程机械行业市场规模持续扩大。2025年中国工程机械行业市场规模预计突破1.5万亿元，同比增长超10%，增速在全球主要经济体中位居前列。工程机械产品迭代加速，智能化、电动化趋势明显，2025年配备L4级自动驾驶系统的工程机械出货量预计达3.2万台，同比增长85%。中国工程机械企业在全球市场的竞争力不断提升，如三一重工、徐工机械等通过“全球化 + 数字化”战略巩固领先地位。
中国机械工业规模长期稳居世界第一，是多种工业产品的最大生产国和出口国。截至2024年末，机械工业规模以上企业数量已达到13.2万家，资产总额达到39.4万亿元。中国机械装备已参与到全球240余个国家和地区的建设与发展之中，国际竞争力大幅提升。在汽车、发电设备、金属加工机床、内燃机、大中型拖拉机等领域，我国产量均稳居世界首位。
机械工业的技术创新和产业升级成效显著，智能化、数字化转型步伐加快，5G智慧工厂的示范应用等推动了机械工业的现代化发展。重型机械行业市场规模也持续扩大，2025 - 2030年，中国重型机械行业市场规模预计突破2.1万亿元，年复合增长率达8.5%，重型机械的应用领域已从传统基建向高技术含量场景延伸，如第三代核电技术、海上风电等。2024年，机械工业货物贸易进出口总额连续第四年超过1万亿美元，达1.17万亿美元，同比增长7.5%，占全国货物贸易的19%。实现贸易顺差5696.9亿美元，同比增长16.6%，占全国货物贸易顺差的57.4%，出口产品结构持续优化，高技术、高附加值商品市场的国际竞争力大幅提升。
（3）技术创新成果丰硕
在重大装备制造与自主创新方面，我国取得了多项突破。我国自主研制的300兆瓦级F级重型燃气轮机首台样机在上海电气集团总装下线，这对我国燃气轮机基础学科进步、产业技术发展具有显著的带动作用，对保障我国能源安全和绿色发展具有重要意义。徐工4000吨级轮式起重机发布，第七次打破全球最大轮式起重机纪录。世界首台（套）300兆瓦级压气储能电站——湖北应城300兆瓦级压气储能电站示范工程实现并网发电，创造了单机功率、储能规模、转换效率3项世界纪录。沈鼓集团研制成功国内容量最大的循环气迷宫压缩机，填补了多项国内技术空白，打破了外资垄断，解决了该类产品长期依赖进口的问题。
关键技术与设备也有重大突破。我国突破了大马力拖拉机、高效联合收割机等高端农机装备的技术瓶颈，国产200马力以上拖拉机市场占有率从2015年的15%提升至2023年的40%。推广农业物联网技术，如雷沃重工开发的智能农机系统，实现了播种、施肥、收割全流程无人化作业，作业效率提升30%。潍柴动力研发的高端液压系统打破了国外垄断，国产化率从10%提升至35%，填补了国内大功率农机液压传动技术空白。
行业技术创新成果与奖励众多。国家知识产权局发布关于第二十五届中国专利奖授奖的决定，国机集团下属企业擎天材料科技有限公司的发明专利“一种聚酯树脂组合物、粉末涂料及工件”荣获中国专利奖优秀奖，该技术突破性解决了低温固化聚酯树脂在消光领域的核心难题。中国有色金属加工工业协会组织评选2025年度有色金属加工行业优秀专利，国机集团下属企业中国重型机械研究院股份公司的两项发明专利技术成功入选，其中一项填补了国内高端精密铜带小辊径六辊中精轧机技术空白，另一项为板带精整行业提供了新的技术解决方案。2025年全国机械冶金建材行业职工技术创新成果评选活动中，首钢集团有192项成果获奖，其中特等奖6项、一等奖12项等，这些成果涵盖了装修垃圾智能精细分选、高强度钢高效制备、电工钢磁性能全流程自动化检测等多个领域。同时，中信泰富特钢集团也有多项成果上榜，包括绿色制造高强紧固件用钢关键技术攻关及产业化等。
进入新时代的10年间，机械工业坚持以科技创新为核心动力，围绕行业发展中的断点堵点和短板弱项，依托国家重大技术装备工程项目，持续推进产学研用联合攻关，推动产业提档升级、强链补链和自主安全可控，提升了现代化水平。我国机械工业坚持开展对外交流合作，促进实现高水平对外开放，持续践行“一带一路”倡议，共创高质量发展，但也面临着部分国家的技术限制和竞争压力。
2．存在的问题
我国机械工业在数字化转型进程中取得一定进展，但在数字化基础、人才短缺和企业数字化转型差异等方面仍存在诸多不足。
（1）数字化基础薄弱
与发达国家相比，我国机械工业在数字化转型中产业基础相对薄弱，这使其在推进数字化转型时面临更多技术挑战和实施难度。核心技术缺乏是关键问题，在关键工业软件、底层操作系统、嵌入式芯片、开发工具等领域，基本被国外垄断，极大限制了我国机械工业在数字化方面的自主创新能力。
系统平台接口标准不统一也增加了数字化转型的难度。工业网络发展初期没有跨地域大规模信息共享需求，导致不同企业开发了不同的工业现场总线，市场上主流的工业现场总线数量多达数十种，严重影响了设备的互联互通。
大量传统机械化和自动化装备在设计之初未考虑数据采集、数字化控制、网络控制等需求，进行数字二次改造升级难度极大，阻碍了装备的网络接入和互联互通。同时，数据开发利用能力不足，部分工业互联网平台重视工业数据采集，但缺乏对采集工业数据的深度开发利用能力，不仅数据红利没有释放，还因过度采集存储造成了沉重的存储负担。部分企业尚未理解工业大数据和消费大数据的区别，过度高估工业大数据的潜在价值，缺乏对工业大数据关联有限性、价值密度稀疏性的认识，尚未找到工业大数据应用的盈利突破点。
此外，商业模式创新不足，部分企业注重企业内部管理信息化建设，但缺乏利用信息技术推动业务商业模式变革创新的认识，导致信息技术应用促进企业业态创新的作用没有发挥出来。
（2）人才短缺
机械工业人才短缺问题较为突出。从人才类型来看，高技能人才短缺现象在全国范围普遍存在，在制造业发达的地区尤其严重，已经不能满足经济发展需要。人社部公布的数据显示，到2025年，我国制造业十大重点领域人才需求缺口高达3000万人，缺口率高达48%，其中机械/设备行业作为制造业的基础，对人才的需求尤为巨大。
随着市场对高性能、智能化和环保型机械设备需求的不断增加，高端研发技术人才在行业内一直十分稀缺。在机械制造业向智能化和数字化方向转型的过程中，涉及物联网、大数据、人工智能等新技术的应用，跨学科的复合型人才需求量巨大，但市场上这类人才数量相对较少。工程机械设备的操作和维护需要丰富的实践经验和专业技能，但由于行业入职门槛较高，且需要长期积累实践经验，这类人才的培养周期较长，导致现阶段熟练工人数量供不应求。
造成人才短缺的原因是多方面的。现行教育体制重学历教育、轻技能培训，学生和家长们普遍追求大学学历和热门专业，对技工类职业重视不足，导致技能人才在源头上流失。技术学校作为技工人才的重要输送基地，面临设备价格高、使用率低、生源少、办学积极性不高等问题，难以有效培养高技能人才。国内众多企业中的技术人员队伍过于年轻，经验不足，吃苦耐劳的精神不够，工作较为浮躁，也加剧了人才短缺问题。机械行业的生产制造和维护工作多涉及重体力劳动和机械设备的操作维护，岗位通常分布在车间、工地等环境较为恶劣的地方，高噪音、高粉尘、高温度等环境常态存在，且工作节奏紧张、任务繁重，导致员工职业倦怠感高，离职率高。同时，机械行业不少中小企业的薪资水平未能及时提升，难以匹配员工的付出和生活成本，尤其是在二线、三线城市，机械工人的平均工资水平增长缓慢，导致人才流失。机械行业的职业通道较为传统，岗位分工明确但升级空间有限，缺乏多样化和个性化的发展选择，使得员工缺乏长期在岗的动力和归属感。企业普遍缺乏完善的员工培训体系和技能提升计划，传统机械企业培训往往停留在入职培训和简单操作指导，缺乏系统的技术深造和管理能力培养，导致员工技能停滞，发展受限。
（3）企业数字化转型差异明显
我国机械工业企业在数字化转型过程中存在多方面的差异。不同企业因生产模式、业务流程和市场需求的不同，导致数字化转型的重点和策略有所差异。例如，一些企业可能更注重智能制造和供应链优化，而另一些企业则更关注产品质量控制和客户服务。各行业采用的数字化技术也不同，一些企业可能依赖物联网(IoT)和人工智能(AI)进行设备监测和预测性维护，而另一些企业则可能更注重数据驱动的生产流程优化。
数据管理模式方面，一些行业数据处理需求更复杂，需要更高级的数据管理系统。例如，汽车制造业需要管理海量BOM（物料清单）数据，以确保生产的灵活性和高效性。企业的业务流程决定了其数字化转型的难度和适配程度，流程制造行业（如化工、制药）对数据监测和自动化控制要求极高，而离散制造行业（如电子、汽车）则更注重智能生产管理和机器人自动化装配等环节。
从企业战略定位来看，一些企业可能将数字化转型作为核心战略，全力推进；而另一些企业则可能将其视为辅助手段，投入有限，这导致在资源投入、技术选择和组织结构调整等方面存在差异。
差异产生的原因主要包括行业特性和市场需求、技术发展和创新能力、企业规模和资源以及政策法规和标准等。不同机械工业企业所处的行业特性和市场需求不同，导致数字化转型的重点和策略有所差异。例如，能源机械企业可能更关注设备的远程监控和智能调度，以满足能源供应的稳定性和安全性需求。企业自身的技术发展和创新能力也是导致差异的重要原因，具有强大研发能力和技术储备的企业能够更快地掌握新技术并将其应用于实际生产中，从而在数字化转型中取得领先地位。企业规模和资源也是影响数字化转型差异的重要因素，大型企业通常拥有更多的资源和资金来支持数字化转型，能够更快地引入先进技术并实现规模化应用；而中小型企业可能面临资金短缺和技术人才匮乏的问题，数字化转型的进程相对较慢。不同行业受到的政策法规和标准约束不同，这也影响了数字化转型的差异。例如，医疗行业受到严格的法规要求和数据安全标准约束，因此在选择数字化解决方案时需要优先考虑数据安全和隐私保护。
（四）数字化转型方向
1．智能化方向
在机械工业数字化转型进程中，智能化方向涵盖设备智能化升级和生产系统智能化集成两大关键领域，它们相互关联、协同发展，共同推动机械工业向高端化、智能化、绿色化迈进。
（1）设备智能化升级
《机械工业数字化转型实施方案》强调深入实施产业基础再造工程，针对感知、控制、执行等短板，积极突破高速动态感知、特征提取等智能感知技术，以及低功耗、高灵敏的速度、加速度、位移等智能传感器。同时，大力推动自主学习、优化控制策略等智能控制技术的发展，以及高可靠高集成的可编程控制器、驱控一体化运动控制器等智能控制器的应用。同时还提到面向工业领域老旧设备改造需求，深入实施大规模设备更新行动，支持企业集成应用感知、控制、执行等智能部件，改造提升一批老旧、低效、高能耗的在役装备。加快首台（套）装备推广应用，建立应用全过程数智化监测体系，保障应用过程风险可控。面向人机协同作业、在线智能检测、智能仓储等典型场景，分行业打造一批低成本、可复用的系统解决方案，加快智能装备及系统解决方案在中小企业的渗透普及。
（2）生产系统智能化集成
通过实施智能装备创新发展行动、智能制造扩面普及行动、智慧服务拓展提升行动和基础支撑强化夯实行动等具体行动，推动生产系统的智能化集成。其中，智能装备创新发展行动包括开展共性技术和关键零部件攻关，推动整机集成创新，加快智能装备推广应用；智能制造扩面普及行动要求加快推进企业数智化转型，协同推进链式数字化转型，引导区域整体数字化转型；智慧服务拓展提升行动旨在提升装备服务功能，培育智慧服务场景，挖掘装备数据价值；基础支撑强化夯实行动则强调完善数字化转型标准体系，推进数字基础设施建设，加强网络与数据安全治理。
2．网络化方向
在机械工业数字化转型的网络化方向上，工业互联网平台应用和供应链网络协同呈现出明确的转型趋势，同时政策也在积极推动相关发展。
（1）工业互联网平台应用
当前，工业互联网平台在机械工业数字化转型网络化方向的应用已取得显著进展。在政策驱动与基础能力建设方面，政策体系加速完善，中央财政加大对工业互联网平台的投入力度，专项投入超过200亿元，重点支持技术攻关、试点示范、平台建设等项目。基础设施持续夯实，标识解析体系全面建成，工业级5G模组成本大幅下降，成功打造出中国品牌的5G工厂。平台体系建设卓有成效，已形成49家跨行业跨领域平台，工业设备连接数超过1亿台（套），平台应用融入多个国民经济大类，制造业规模化应用场景超过3.5万个。
从行业应用情况来看，工业互联网平台在机械行业的应用尤为突出，占比达到36%。机械工业作为国民经济的重要支柱，基本形成了较为完备的信息化、自动化体系架构，工业互联网平台在其数字化、网络化、智能化发展中正逐渐发挥出重要支撑作用，助力企业实现全面降本增效、提升产品质量稳定性等。未来，工业互联网平台在机械工业的应用将朝着多个方向转型。在技术创新与模式创新方面，工业互联网将更加注重技术创新和模式创新，推动新一代信息技术与工业经济深度融合。例如，工业大模型在推动新型工业化进程、加速中小企业数字化转型等方面将发挥重要作用，预计到2025年，“大模型 + 工业互联网”的结合将展现出前所未有的潜力。
平台生态化发展也将成为焦点。工业互联网平台将通过提供全面的数据连接、共享和分析能力，实现生产资源的高效调度和优化配置，同时推动产业链上下游企业的协同和合作，形成更加紧密和高效的产业生态体系。
工业互联网平台还将推动机械工业向高端化、智能化、绿色化转型。在智能装备创新方面，将重点突破工业母机、工业机器人等核心技术，支持新兴领域智能化升级。在绿色化方面，工业互联网平台将通过提升生产制造流程的自动化与智能化水平，减少能耗物耗，助力实现碳达峰碳中和目标。
此外，工业互联网平台将为中小企业数字化智能化转型提供支撑，显著降低中小工业企业上云用数赋智的资金成本和技术门槛。随着全球化的深入发展，工业互联网领域的国际合作与交流也将不断加强，我国将积极参与国际工业互联网标准制定和规则制定，推动工业互联网技术的国际化和标准化。
政策方面，在推动工业互联网平台应用方面采取了一系列举措。政策支持工业互联网平台建设，鼓励建设企业级工业互联网平台，支撑企业生产运营优化、产品全生命周期管理、资源优化配置；鼓励优势行业龙头企业建设面向重点行业、区域的特色型工业互联网平台，提升行业、区域制造业全要素连接水平和数字化决策能力。加快5G + 工业互联网应用，重点推动5G在相关行业的先导应用，支持以5G、IPV6、工业无线等新技术以及新型工业智能网关和智能边缘计算模型及设备改造升级企业内网。推进工业互联网标识解析节点建设，对完成与国家顶级节点对接并达到一定注册量和解析量的二级节点给予补助。支持工业互联网平台应用，对服务企业数超300家、150家，且连接设备数超1万台、5000台的工业互联网平台给予奖励；支持企业上平台、用平台，鼓励企业基于工业互联网平台开展数字化转型、智能化改造提升。加快工业互联网APP开发，大力推进工业互联网软件的开发应用，培育一批面向特定行业、特定场景的工业APP，推动工业APP向平台集聚，提供云化服务，降低企业应用的技术门槛和投资额。
（2）供应链网络协同
供应链网络协同在机械工业数字化转型网络化方向呈现出多方面的发展趋势。数据驱动的决策机制将成为主流，随着大数据分析的广泛应用，机械工业中的供应链网络将更加注重数据的收集、分析和应用。通过深度分析市场需求、生产数据和物流信息，企业可以做出更加科学、准确的决策，提高供应链的响应速度和效率。
为了实现供应链各环节的无缝协同，机械工业企业将构建统一的数字化平台。这一平台将整合供应链中的各个环节和数据，实现数据的互联互通，提高信息的透明度和协同效率。利用云平台技术，企业可以构建集成化的数据平台，对生产、物流、库存和销售等各环节的数据进行统一管理和分析。
智能制造与供应链的深度融合也是重要趋势。智能制造是机械工业数字化转型的核心，而供应链网络协同则是实现智能制造的重要保障。通过引入自动化生产线、机器人技术和智能制造系统，企业可以大幅提升生产效率，降低人工成本，并提高产品质量和生产柔性。同时，与供应链上下游的合作伙伴密切协作，实现信息共享和流程协同，将进一步提升整体运营效率。未来的供应链网络将更加注重协调与优化。通过数字技术精确预测和计划，实现资源的最佳配置和使用。例如，利用数据分析技术识别影响客户行为的外部因素，如天气和经济状况，从而提高对高峰需求的管理能力。此外，云计算和人工智能等技术的应用也将推动供应链管理的革新，提高供应链的弹性和透明度。
在全球对节能减排需求增加的背景下，机械工业中的供应链网络也将加速绿色转型。通过采用低碳技术和材料，优化物流路线和运输方式，减少碳排放和环境污染。同时，利用区块链等技术实现绿色包装溯源和全链条数据贯通，推动供应链成本的降低和效率的提升。在信息技术革命、数字化转型以及大国博弈、地区冲突等诸多因素推动下，全球供应链可能会出现区域化、短链化等趋势。机械工业企业可能会更加注重在区域内构建相对独立和完整的供应链体系，以降低风险、提高响应速度。这将促使供应链网络协同更加注重本地化和灵活性。
政策在推动供应链网络协同方面也有具体举措。如加快数智供应链发展，在农业、制造业、批发业、零售业等重点领域加快数智供应链发展，推动降低全社会物流成本，培育一批数智供应链领军企业和供应链中心城市。打造示范性智能工厂和智慧供应链，要求企业建设集成化的数智管理平台，实现从物资采购到库存管理的全流程智能化。
政府还开展人工智能赋能新型工业化专项行动，推动制造业向标准化、柔性化和智能化转型，重点支持建设产品主数据生态系统，实现供应链上下游产品数据的一致性描述和共享，形成一批具有国际竞争力的智慧供应链标杆企业。提升产业链协同效率，通过培育数智供应链领军企业、建设供应链控制塔以及建立协调推进机制，显著提升产业链的协同效率和整体韧性。推动供应链管理服务业转型，为中小企业提供国际物流、跨境结算等一揽子解决方案，助力企业拓展国际市场。
工业互联网平台应用和供应链网络协同在机械工业数字化转型的网络化方向上有着明确的转型趋势，政策也在积极推动相关领域的发展，以提升机械工业的整体竞争力和创新能力。
3．服务化方向
在机械工业数字化转型进程中，服务化方向是极为关键的一环，主要体现为从产品制造向服务型制造转变以及拓展增值服务领域。
（1）从产品制造向服务型制造转变
实施方案以智能制造为主攻方向，推动机械工业高端化、智能化、绿色化发展，为服务型制造的发展提供了技术支撑和转型基础。智能制造技术如工业互联网、大数据、人工智能等的应用，能使制造业企业更好地连接碎片化需求与柔性化供给，放大服务创新的价值空间，这正是服务型制造的核心特征之一。服务型制造不仅关注产品的生产和销售，更注重产品全生命周期的服务和用户体验。再者，从机械工业数字化转型的整体目标来看，推动行业高质量发展、支撑国民经济各行各业数字化转型、加快推进新型工业化，都需要制造业企业创新商业模式和服务模式。而服务型制造可通过提供增值服务、延长产品价值链、增强客户粘性等方式，为企业创造新的利润增长点，推动行业向更高质量发展。
（2）拓展增值服务领域的转型方向
在政策支持下，机械工业拓展增值服务领域有以下主要转型方向：
以智能化产品为基础，推动企业向制造业服务化转型，为客户提供多样化增值服务，向价值链高端发展，实现从“工业型经济”向“服务型经济”转变。例如中联重科，通过服务型制造转型，成功提升了企业的市场竞争力。
服务模式创新，增值服务拓展，在原有服务基础上，拓展增值服务，如培训、咨询、系统集成等，为客户提供更多价值。建设在线服务平台，利用互联网技术，搭建在线服务平台，实现远程诊断、故障排除、技术支持等功能，提高服务效率。
不过，机械工业实现从产品制造向服务型制造转变也面临着诸多挑战，如传统生产模式的转变、技术人员和流程的升级、市场竞争的加剧、资源约束以及政策环境的复杂性等。随着政策引导和支持，机械工业领域服务化将逐步转型。此次实施方案，提出，到 2027 年，数智技术在产品研发设计、生产制造、经营管理、运维服务等环节将广泛应用。
（五）对商业银行的影响
1．发展机遇
《机械工业数字化转型实施方案》的推进为商业银行的信贷业务、中间业务和客户群体带来了诸多拓展机会，具体表现如下：
（1）对公信贷
①企业数字化改造
伴随机械工业数字化转型，众多企业需要资金开展设备升级、技术改造和智能化建设。商业银行可通过提供信贷支持，助力企业进行数字化改造，如为企业购买智能装备、建设智能工厂、研发新技术等提供融资服务，满足企业在数字化转型过程中的资金需求。
②参与产业链金融服务
机械工业产业链长，涉及上下游多个环节。商业银行可深入产业链，为各环节企业提供定制化金融服务，如为上游供应商提供应收账款融资，为下游经销商提供存货融资，以及为整个产业链提供供应链金融服务等，有助于提升产业链整体运行效率，降低融资成本，增强产业链竞争力。
③拓展线上信贷业务渠道
随着机械工业数字化转型，越来越多企业接受线上金融服务。商业银行可积极拓展线上信贷业务渠道，通过网上银行、手机银行等平台为企业提供便捷信贷服务，降低企业融资成本和时间成本，提高商业银行市场占有率和客户满意度。
（2）客户群体
①供应链金融服务拓展
随着机械工业数字化转型推进，供应链更加透明化和智能化。商业银行可利用这一机会，为供应链上的中小企业提供更便捷、高效的融资服务，如通过区块链技术实现供应链上的信息共享和资金流转的透明化，降低供应链金融的风险，提高融资效率。
②智能装备和创新服务的金融支持
机械工业数字化转型推动智能装备的研发和应用。商业银行可针对这些智能装备的研发、生产和销售提供金融支持，如贷款、信用证等，还可与智能装备制造商合作，共同开发创新金融产品和服务，满足客户多样化需求。
③与第三方机构的合作创新
商业银行可与科技公司、金融科技初创企业等合作，共同开发针对机械工业数字化转型的金融产品和服务，如与科技公司合作开发基于区块链的跨境支付产品，提高跨境支付效率和安全性；与金融科技初创企业合作推出基于大数据的信用评分产品，为智能装备制造商提供更精准的信用评估服务。
1．风险
机械工业数字化转型过程中，可能会给商业银行带来信用风险、技术风险和行业竞争风险，具体分析如下：
（1）信用风险
在《机械工业数字化转型实施方案》的实施过程中，商业银行可能面临一系列信用风险。
①信息不对称导致的信用风险
尽管在数字化转型过程中数据获取和分析能力有所提升，但商业银行与机械工业企业之间仍存在信息不对称问题。企业可能隐瞒真实的财务状况、经营成果或项目风险，使得银行在贷款审批和风险评估时难以做出准确判断。这种信息不对称可能引发“逆向选择”和“道德风险”，高风险的企业更愿意寻求贷款，而低风险的企业可能因贷款条件苛刻退出市场，从而增加银行的信用风险。
②数字化转型带来的新型风险
随着数字化转型深入，机械工业采用物联网、大数据、人工智能等新兴技术，虽提高了生产效率和管理水平，但也带来新风险点。数据泄露、网络攻击等安全风险可能导致企业运营中断或数据丢失，影响其还款能力，给银行带来信用风险。此外，数字化转型还可能引发模型风险、算法风险等新型风险，源于技术本身缺陷或应用不当，导致银行在风险评估和决策时出现偏差。
③市场竞争加剧导致的信用风险
数字化转型加剧了机械工业的市场竞争，企业为获取市场份额和竞争优势，可能采取激进经营策略，如扩大生产规模、增加研发投入等。这些策略虽可能带来短期业绩增长，但增加了企业的财务负担和运营风险。一旦市场环境变化或企业经营管理不善，就可能导致资金链断裂或无法按时还款，给银行带来信用风险。
④供应链风险传导至信用风险
数字化转型使机械工业企业的供应链更加复杂和紧密，一旦供应链某个环节出现问题，如供应商破产、原材料价格波动、物流中断等，可能迅速传导至整个供应链体系，影响企业正常运营和还款能力，增加银行的信用风险。
《机械工业数字化转型实施方案》中提到加快智能装备推广应用、推动整机集成创新等举措，有助于提升企业的竞争力和还款能力，在一定程度上降低商业银行的信用风险，但银行仍需保持警惕，密切关注企业的数字化转型进程和实际效果。
（2）技术风险
①“数智”模型失效风险
在数字化转型中，风险评估与客户价值预测模型至关重要，但部分员工数字能力不足，仅能进行机械化配置，限制了模型效能。这种保守心态导致模型未能充分发挥作用，无法带来预期的业务提升和风险防控效果。原因在于员工技能与新技术要求不匹配，以及模型管理和优化机制的缺失。
②系统依赖“陷阱”
随着数字化程度提高，业务人员对系统依赖加深，但警惕性不足。一旦风控模型存在漏洞，可能引发多米诺骨牌效应，带来重大风险。这是由于系统复杂性和集成度增加，使得单一系统的故障可能对整个业务运营造成重大影响。
③数据治理“漏洞”
数据是数字化转型的核心要素，但部分银行在数据治理方面存在薄弱环节，导致数据泄露和滥用风险增加，威胁银行运营和客户利益。原因是数据来源广泛、格式多样，数据管理和保护机制不完善。
④数字化转型风险的多类交叉组合
数字化转型风险通常是多类风险的交叉组合，且各类风险之间边界模糊，复杂度更高，需要跨学科、跨部门的专业化知识应对。这是因为数字化转型涉及技术、业务、管理等多个层面，风险来源和表现形式多样化。
（3）行业竞争风险
在《机械工业数字化转型实施方案》背景下，商业银行面临的行业竞争风险不容忽视。
①技术革新带来的竞争压力
随着大数据、人工智能、区块链等新兴技术的发展，银行需要巨额投资进行技术升级和基础设施建设，以支撑业务流程的优化和客户体验的提升。然而，技术更新换代速度快，银行在选择合适技术方案、确保投资回报的同时，还需不断适应技术迭代，避免技术陈旧带来的风险。此外，银行还面临来自金融科技公司的竞争压力，这些公司往往能更灵活地运用新技术提供创新金融服务。
②数据治理与信息安全
数据是数字化转型的核心资产，但数据治理能力不足、信息安全风险增加成为银行面临的严峻挑战。数据分散、质量不一，加之网络安全威胁频发，银行在利用数据驱动决策和创新的同时，必须确保数据的安全与合规使用。一旦数据泄露，不仅可能导致客户流失，还可能面临道德风险和法律风险。
③监管合规与市场竞争
数字化转型在带来机遇的同时，也使银行面临更复杂的监管环境和激烈的市场竞争。银行需要在遵守监管规定的前提下，利用数字化手段提升合规效率，同时加强与金融科技公司的合作，共同探索合规创新路径，提升市场竞争力。
④信用风险防控
在当前经济形势下，商业银行面临着经济形势挑战、同业竞争挑战、信用风险管控挑战以及信贷领域案防挑战等多重压力。这些挑战不仅可能影响银行的资产质量，还可能增加其经营风险，从而在竞争中处于不利地位。
1．应对措施
在《机械工业数字化转型实施方案》背景下，商业银行需积极采取有效措施，以应对机械工业数字化转型带来的机遇与挑战。具体可从加强风险管理、创新金融产品和服务、加强与科技企业合作和培养专业人才等方面入手。
（1）加强风险管理
商业银行应建立全面且完善的风险管理体系，以应对数字化转型过程中的各类风险。建立健全风险管理机制,明确风险管理职责和流程，提高风险管理效率，并确保机制的灵活性和适应性，使其能够快速响应市场变化和业务需求。同时，利用技术创新提升能力，借助区块链技术提高交易透明度和安全性；运用人工智能技术优化信贷审批流程，提高风险定价的准确性和合理性；通过大数据分析技术进行更精准的风险评估和预测。另外可以合理运用保险和外包，通过保险将部分操作风险转移给保险公司；将非核心业务外包给专业机构以提高效率和节约成本，但需明确外包服务最终责任仍在银行。
（2）创新金融产品和服务
随着机械工业数字化转型，商业银行需创新金融产品和服务以满足企业多元化需求。利用数据驱动服务创新，利用机械工业企业生产数据，如生产周期、资金流动等，设计贴合企业实际需求的金融服务方案，如定制化供应链融资、生产周期贷款等。利用技术融合产品创新，借鉴机械工业数字化转型中的物联网、大数据、人工智能等技术，创新金融产品和服务。例如利用物联网监控设备运行状态，结合大数据和人工智能预测企业资金需求，提供精准信贷服务。另外，银行可以提供场景化金融服务，围绕机械工业产业链场景，提供全链条金融服务，包括预付款融资、存货质押融资、应收账款保理等。
（3）加强与科技企业合作
商业银行可通过多种途径加强与科技企业合作，提升自身竞争力。商业银行可以进行技术创新合作，引入人工智能、大数据、区块链等先进技术，提升运营效率和服务质量。如利用人工智能实现智能客服，利用大数据提供个性化金融产品推荐。还可以将金融服务嵌入科技公司的应用场景，拓展客户群体和业务范围。如与电商、出行平台合作提供支付结算、信贷融资、车险等金融服务。
（4）培养专业人才
商业银行应注重培养既懂金融业务又熟悉数字化技术和机械工业知识的复合型专业人才。可以定期组织员工参加金融科技、机械工业数字化转型等相关培训课程，提升员工的专业技能和知识水平。还可以·从科技企业、机械工业领域引进具有丰富经验和专业知识的人才，充实银行人才队伍。对于人才，可以·设立奖励制度，对在金融产品创新、风险管理、与科技企业合作等方面表现突出的员工给予奖励，激发员工的学习和创新积极性。
