【地评线】桂声网评：传统制造向新，数智化是关键

2025年2月，中国制造业PMI回升至50.2%。这一数据环比上升1.1个百分点，不仅显示行业景气度提升，更揭示传统制造业正在经历动能转换。数智化转型已成为关键路径。在政策推动下，《关于加快传统制造业转型升级的指导意见》正引领行业突破发展瓶颈。数字化、智能化技术加速应用，推动传统制造业向高端化、绿色化、融合化方向演进，逐步成为培育新质生产力的重要阵地。

从苏州纺织车间到山西煤矿，数智化实践正重塑产业基因。纺织行业引入人工智能系统，实现智能配方优化和协同排产。某苏州纺织企业数据显示，通过智能化改造，产品回收率下降30%，次品率降低10%，年节省成本超300万元。煤炭领域应用5G工业环网和智能巡检系统，使采煤工效提升，能耗显著下降。国家统计局2023年数据显示，我国数字产品制造业营收已达20.5万亿元，占数字经济核心产业总营收的42.3%，凸显数智技术对实体经济的支撑作用。

数智化变革已深入制造体系各环节。研发层面，数字孪生与生成式AI技术取代传统试错模式，形成“虚拟验证-实体制造”新范式；生产系统层面，智能化网络推动产业链协同从线性结构转向网状生态；商业模式层面，数据要素驱动服务化转型，传统工艺品通过数字化叙事赢得市场，验证了“制造+服务+数据”模式的价值。

当前，数智化转型已呈现出三大特征：技术应用从单点突破转向系统集成，5G、AI、物联网形成叠加效应；转型重心从流程优化转向数据价值挖掘，某煤矿部署数百传感器构建智能监控体系，实现安全管控从被动响应转为主动预防；产业边界从清晰划定转向跨界融合，苏州纺织企业的智能配色系统衍生出新材料研发能力，展现“制造+研发”创新潜力。

针对转型深化需求，专家提出了一个梯度培育方案：智能工厂建设需建立能力评估机制，引导企业分阶段改造；技术应用应构建“行业大模型+垂直小模型”生态，发挥龙头企业知识图谱优势，助力中小企业数据基建；人才培养需推进产教融合，通过校企联合开发数字孪生课程，输送既懂工艺又通数据的复合型人才。

站在2027年制造业升级目标节点，数智化已成为突围核心引擎。它不仅通过降本增效增强企业生存能力，更通过模式创新开辟增长空间。当更多企业完成从“机器换人”到“数据驱动”的认知升级，传统制造业必将焕发新生机，为高质量发展筑牢产业根基。这场静水深流的变革，正将“中国制造”推向“中国智造”的新高度。