马斯克回应“星舰”第九次试飞未成功:比上次有很大进步
马斯克回应“星舰”第九次试飞未成功:比上次有很大进步
马斯克回应“星舰”第九次试飞未成功:比上次有很大进步工信部等三部门印发(yìnfā)《电子信息制造业数字化转型实施方案》
日前,工业和信息化部、国家发展(fāzhǎn)改革委、国家数据局联合(liánhé)印发《电子信息制造业数字化转型实施方案》(以下简称《实施方案》),着力拓展(tuòzhǎn)电子信息制造业数字化转型、智能化升级的广度和深度,巩固电子信息制造业稳增长内生动力,不断提升电子信息技术和产品对其他(qítā)行业数字化转型赋能(fùnéng)力度,助力推动新型工业化和制造强国建设。
《实施方案》落实中央经济工作会议和《制造业数字化转型行动方案》有关工作部署,强调要(yào)坚持创新(chuàngxīn)引领、统筹谋划(móuhuà)、因业制宜、安全有序,深化数字技术应用,推动生产方式和组织(zǔzhī)形态变革,加快电子信息(diànzixìnxī)制造业高端化、智能化、绿色(lǜsè)化、融合化发展。《实施方案》明确提出,到2027年,规模以上电子信息制造业企业关键工序数控化率超过85%,典型场景解决方案全面覆盖,服务能力明显增强。到2030年,建立(jiànlì)较为(jiàowéi)完备的电子信息制造业数据基础制度体系,形成一批标志性智能产品,数字服务和标准支撑转型的环境基本完善,向全球价值链高端延伸取得新突破(tūpò)。
《实施方案(shíshīfāngàn)》围绕加快核心数智技术攻关应用(yìngyòng)、“点线面(diǎnxiànmiàn)”一体化推进数转智改、加快高端化智能化绿色化协同提级跃升、夯实软硬协同的多元化转型(zhuǎnxíng)基础、强化数字化转型服务保障五大方面(fāngmiàn),提出推进关键核心技术攻关、强化先进计算和人工智能赋能作用、加快电子信息产品智能化升级、挖掘推广重点环节数字化转型典型场景(chǎngjǐng)和解决方案、支持建设智慧安全的供应链体系(tǐxì)、加快培育高端电子信息智能产品、培育壮大智能化绿色化融合产业、建立健全标准体系、完善数字化转型公共服务体系等(děng)18项重点任务,系统推进行业(hángyè)数字化转型、智能化升级,不断完善(bùduànwánshàn)转型支撑服务体系、强化行业管理体系数字化转型。《实施方案》还发布(fābù)了覆盖电子信息制造业数字化转型、电子信息技术和产品赋能其他行业数字化转型两个方面的15个典型场景。
《实施方案》强调,要加强统筹协调、加大资金(zījīn)保障、强化分析(fēnxī)评价、加强宣传推广、加强行业数字化(shùzìhuà)人才培养,为电子信息制造业数字化转型提供坚实保障。
关于印发《电子信息制造业数字化转型实施方案》的(de)通知
工信部联(bùlián)电子〔2025〕95号
各省、自治区(zìzhìqū)、直辖市及计划单列市、新疆生产建设兵团工业和信息化、发展改革、数据主管部门(zhǔguǎnbùmén):
现将《电子信息制造业(zhìzàoyè)数字化转型实施方案》印发给你们,请结合实际,认真(rènzhēn)贯彻落实。
2025年(nián)4月22日
电子信息制造业数字化转型实施方案(shíshīfāngàn)
电子信息(diànzixìnxī)制造业是国民经济的战略性、基础性、先导性产业,规模总量大、产业链条长、涉及领域广,是推动(tuīdòng)实体经济与数字经济深度融合、推进新型工业化、培育壮大(zhuàngdà)新质生产力(shēngchǎnlì)的重要领域。为落实《制造业数字化转型行动方案》,推动电子信息制造业数字化转型、智能化(zhìnénghuà)升级,巩固电子信息制造业稳增长内生动力,加快制造强国建设(jiànshè),制定本实施方案。
以习近平新时代中国特色社会主义思想(sīxiǎng)为指导,深入(shēnrù)贯彻落实(guànchèluòshí)党的二十大和二十届二中、三中全会(sānzhōngquánhuì)精神,全面落实全国新型(xīnxíng)工业化(gōngyèhuà)推进大会部署,加快实体经济与数字经济深度(shēndù)融合,坚持创新引领、统筹谋划、因业制宜(zhìyí)、安全有序,深化数字技术应用,提高电子信息制造业数字化、网络化、智能化水平,推动生产方式和组织形态变革,打造发展新模式、新业态,培育新增长点,加快电子信息制造业高端化、智能化、绿色化、融合化发展,为推进新型工业化、建设现代化产业体系提供有力支撑。
到2027年,电子信息制造业数字化转型、智能化升级的新型信息基础设施基本完善,规模以上电子信息制造业企业关键工序(gōngxù)数控化率超过85%,先进(xiānjìn)计算、人工智能深度赋能行业(hángyè)发展。典型场景(chǎngjǐng)解决方案(jiějuéfāngàn)全面覆盖,形成100个以上典型场景解决方案,服务能力明显增强,形成不少于100家面向电子信息制造业的专业化服务商“资源池(chí)”。标准支撑体系基本形成,数字化转型人才梯队基本建立。
到2030年,转型场景更加丰富(fēngfù),建立较为完备的电子信息制造业数据基础制度体系,电子信息制造业工业数据库基本建成,形成(xíngchéng)一批标志性智能产品,数字服务(fúwù)和标准支撑转型的环境基本完善(wánshàn),数字生态(shēngtài)基本形成,转型效率和质量大幅提升,向全球价值链高端延伸取得新突破。
(一)加快核心数智技术攻关应用(yìngyòng)
1.推进关键核心技术(jìshù)攻关(gōngguān)。推动研究电子信息制造业数字化转型关键技术创新路线图。采用(cǎiyòng)“揭榜挂帅”机制加强转型关键技术研发,重点突破高精度高速工业控制、智能设备(shèbèi)集成、复杂系统(xìtǒng)仿真推演、无损检测(jiǎncè)、可靠性管理(guǎnlǐ)等关键共性技术,提升设备自动化编程(EAP)、电子设计自动化、PCB设计、产品生命周期管理、制造执行、质量管理、智能不良根因分析等系统及软件水平。研制智能工控计算机、工业智能传感设备、中大型可编程逻辑控制器(PLC)、数据采集(cǎijí)与监视控制系统(SCADA)等关键工控设备及系统,以及智能装备、工业软件和系统解决方案。鼓励产学研(chǎnxuéyán)联合建设(jiànshè)电子信息数字化转型创新平台,协同开展前沿技术攻关。
2.加快(jiākuài)先进(xiānjìn)通用技术推广应用(tuīguǎngyìngyòng)。以整机产品和系统创新(chuàngxīn)带动产业链配套体系优化完善,打造先进计算、人工智能(zhìnéng)、虚拟现实等数智技术应用标杆,加快全产业链数字化转型、智能化升级。发挥首台(套)、首批次、首版次政策作用,加快安全可靠先进工控设备(shèbèi)、智能装备和工业软件在电子信息制造业应用。鼓励应用智能感知(gǎnzhī)、虚拟现实、增强现实、沉浸音频等技术推动实数融合应用创新,加快智能可穿戴设备、智能机器人等创新产品试用推广。
3.推动(tuīdòng)数据要素(yàosù)价值加快(jiākuài)释放。引导企业建立健全数据管理制度,推动数据管理相关(xiāngguān)标准贯标。大力发展基于数据洞察、数据贯通、数据挖掘的(de)新品研发、协同制造、增值服务等新模式,深化典型(diǎnxíng)场景数据分析应用。加快推动电子信息产品(chǎnpǐn)由数据物质载体向数据综合服务转变,提升电子信息制造业转型升级效能。支持建设电子信息产业大脑,融合贯通产业链、供应链、服务链、创新链、知识链,推进数据驱动的产业升级、创新服务和产业治理。
4.强化先进计算、人工智能赋能作用。推进先进计算技术赋能新质(xīnzhì)生产力,激活先进计算在数据高效处理、设计仿真优化、技术产品研发、生产精细(jīngxì)管理、业务模式创新(chuàngxīn)等方面(fāngmiàn)广泛应用。鼓励骨干企业基于通用大模型打造适应电子信息制造业(zhìzàoyè)复杂任务环境(huánjìng)、具备跨模态数据处理能力的行业级、场景级大模型,形成一批(yīpī)可(kě)泛化、可推广高质量数据集,培育一批标杆应用场景,带动电子信息制造业全方位、全链条优化升级。谋划建设垂直行业大模型中试、测评等公共服务平台,推动(tuīdòng)大模型行业适配和商业化应用。推动创成式设计、设备故障预测、工艺参数(cānshù)自动调优、质量视觉检测、工业知识智能问答等典型场景中的先进计算、人工智能深度应用。
(二)“点线面”一体化推进数转智改(shùzhuǎnzhìgǎi)
5.挖掘推广(tuīguǎng)重点行业数字化转型典型场景和解决方案。面向电子信息制造(zhìzào)业研发设计、生产制造、质量管控、仓储物流、经营管理(guǎnlǐ)、增值服务、供应链管理、赋能应用(yìngyòng)等(děng)刚需、高(gāo)频、复杂典型场景,沉淀共性需求,研发推广一批见效快、成本低(chéngběndī)、针对性强、标准化程度高的“小快轻准”解决方案。指导发布电子信息制造业数字化转型场景清单和典型案例(ànlì),支持发布数据要素、知识模型、工具软件、人才技能等数字化要素清单,推广工业互联网与电子信息制造业融合应用场景。支持数字化水平较高的企业开发共享数字化解决方案。
6.推进产业链(chǎnyèliàn)供应链智慧安全建设。鼓励具备条件的地区(dìqū)制定(zhìdìng)数字化转型实施方案,强化重点地方产业链供应链智能化和安全化水平。充分发挥(chōngfènfāhuī)整机产品牵引作用,构建问题导向和需求导向的上下游数字化转型协同创新体系,加强核心技术、关键(guānjiàn)零部件等支撑能力建设,推动中小企业(zhōngxiǎoqǐyè)主动融入大企业产业链供应链。鼓励龙头企业开发和共享供应链上下游采供销协同、一体化质量管控、联合排产等平台,提升(tíshēng)全链条数字化水平。
7.加快重点集群和园区(yuánqū)智能化升级。重点支持新一代信息(xìnxī)通信、集成电路、先进电池材料等作为主导产业的国家高新区及其他重点园区,加快先进计算中心、新一代移动通信、工业互联网等新型基础设施(jīchǔshèshī)规模化建设应用(yìngyòng),建设高标准数字园区。鼓励电子信息制造业领域(lǐngyù)集群公共服务平台互联互通,加快基础设施、数据要素、技术(jìshù)人才等资源共建共享。
(三)加快(jiākuài)高端化智能化绿色化协同提级跃升
8.加快(jiākuài)高端电子信息产品智能化(zhìnénghuà)升级。有序推动智能产品创新研发,推动智能产品分类代码(dàimǎ)研究,培育高端智能化电子产品等新兴领域。深化先进(xiānjìn)计算、智能控制、人机交互、大数据等技术在人工智能终端产品的应用,加快发展智能传感器、智能移动终端、智能语音交互系统、智能可穿戴设备等,提升产品“含智量”。发展智能互联架构、智能组网(zǔwǎng)、异构产品联接(liánjiē)、集中控制(jízhōngkòngzhì)等技术,推动形成智能产品高效互联生态。
9.打造数字化智能(zhìnéng)化转型标杆。贯彻落实工业重点行业领域设备更新和技术改造(gǎizào)指南(zhǐnán),推动电子信息(diànzixìnxī)制造业关键工艺技术和工艺设备数字化改造升级。鼓励智能制造能力成熟度高(gāo)的(de)企业加快部署智能装备和工业软件,推广模块化、成组和产线重构等(děng)技术,支持建设面向新一代电子信息产品的智能柔性产线。推动构建智能工厂梯度培育(péiyù)体系,支持电子信息制造业企业加快建设一批行业领先的智能工厂和5G工厂,推动电子信息“专精特新”中小企业数字化改造应改尽改,形成可复制推广的新经验、新模式。
10.培育壮大智能化(huà)绿色化融合产业。持续挖掘能源(néngyuán)电子增长新动能,加快先进(xiānjìn)计算、工业互联网、物联网、人工智能等数智技术在锂电池、光伏产品研发及制造过程应用(yìngyòng)。推进智能功率预测(yùcè)、智能场站运营等新模式,促进光伏发电和储能的数据共享,培育壮大数字化绿色化协同的融合产业。
11.打造重点(zhòngdiǎn)产品全生命周期碳排放可信数据(shùjù)空间。聚焦锂电池、光伏(guāngfú)、消费电子、新型显示(xiǎnshì)等重点产品,推动企业建设(jiànshè)碳足迹基础数据和产品全生命周期数字化碳管理平台,推动全产业链碳排放数据核算和共享。强化先进计算、物联网、人工智能、区块链、工业互联网标识解析等技术在碳排放监测预警(yùjǐng)中的应用,持续提升碳排放数据核算精准化和可信度。
(四)夯实软硬协同的多元化(duōyuánhuà)转型基础
12.加强新型信息基础设施建设。统筹推进先进计算(jìsuàn)产业发展,加快网络、算据、算力、算法(suànfǎ)等融合贯通,推动高性能计算、智能计算、云边端协同计算等创新(chuàngxīn)发展,完善边缘计算中心(jìsuànzhōngxīn)网络布局,建设高可靠、高性能、广连接的新型信息基础设施。推动新型信息基础设施深度赋能电子信息制造业(zhìzàoyè)应用,加快先进计算、5G-A、千兆光网、工业互联网、人工智能在(zài)电子信息制造业中的规模化应用。
13.建立健全标准体系。组织编制电子信息(diànzixìnxī)制造业(zhìzàoyè)重点(zhòngdiǎn)行业智能(zhìnéng)制造标准体系建设指南,加快研制一批行业应用、典型场景(chǎngjǐng)和智能产品等重点标准,构建电子信息制造业数字化转型标准群。加快制定主数据、元数据、数据质量、数据管理等数据标准,推动数据管理国家标准贯标。推动建立电子信息制造业数字化转型标准化工作组织,统筹重点细分行业数字化转型领域的标准研制和推广应用,引导专精特新(tèxīn)企业主导或(huò)参与标准制定。
14.强化网络和数据安全治理。指导(zhǐdǎo)电子信息(diànzixìnxī)制造企业建立健全(jiànquán)工业控制系统和信息系统的网络安全(wǎngluòānquán)防护制度。面向企业开展网络安全分类分级管理,加强工业控制系统、设备(shèbèi)安全防护能力建设(jiànshè),加大网络安全投入,提升网络安全防护水平(shuǐpíng)。推进电子信息制造业细分行业领域重要数据识别等标准规范研制。指导企业健全完善数据安全管理制度,开展重要数据识别与目录(mùlù)备案,加强分类分级防护,落实风险评估(pínggū)要求,强化风险监测与应急处置能力,提高数据安全保护水平,促进数据要素流通和数据资源开发利用。指导和支持第三方机构开展工控安全评估、数据隐私安全保护等评估。
(五(wǔ))强化数字化转型服务保障
15.培育(péiyù)数字化(shùzìhuà)(shùzìhuà)转型服务商(fúwùshāng)。推动(tuīdòng)电子信息制造业数字化转型服务商建立“咨询策划+路径规划+实施监督+跟踪评价”全(quán)栈式服务能力,提升全流程服务供给(gōngjǐ)水平,培育一批场景型服务商、高水平系统集成服务商和出海一站式数字化服务商。指导开展电子信息制造业数字化转型服务商分类分级评价、产品和解决方案适配度测评,开展数字化转型服务商分类分级评价规范标准研制和贯标。研究发布更新电子信息制造业优质数字化转型服务商、产品和解决方案目录。
16.全面开展数字化转型诊断评估。制定电子信息制造业(zhìzàoyè)(zhìzàoyè)数字化转型诊断评估实施方案,提供诊断评估和(hé)能力(nénglì)建设参考指引。引导(yǐndǎo)地方建立长效(zhǎngxiào)评价机制,对电子信息制造业重点企业“建档立卡”,依托制造业数字化转型综合信息平台和行业公共服务平台,大力开展现场评估诊断、中小企业数字化水平评测,做到“应评尽评”“应检尽检”。
17.完善数字化转型公共服务体系。推动建立电子信息制造业数字化转型促进中心、中试平台(píngtái),协同打造(dǎzào)数字生态发展共同体。打造面向电子信息制造业数字化转型的数据集、技术库(kù)、工具箱和资源池,持续提升政策宣贯、标准咨询、人才培训、供需对接等(děng)服务水平,夯实(hāngshí)电子信息制造业数字化转型基础支撑。
18.健全数据驱动的(de)行业管理与企业服务(fúwù)体系。支持建设电子信息制造业数字化转型智慧平台系统,构建电子信息重点产业链(chǎnyèliàn)“一链一档”、重点企业“一企一码”画像(huàxiàng)数据库,提升行业发展的预测预警和动态运行监测(jiāncè)水平。研究构建电子信息制造业数字化转型运行监测指标体系,探索主动服务、精准施策、融合共治等跨部门综合(zōnghé)行业管理新模式。
(一)加强统筹协调。建立(jiànlì)部门合作、央地联动、产业协同的合力推进机制(jīzhì),全面推动电子信息制造业数字化转型重要政策和重大项目落地实施。支持组建电子信息制造业数字化转型专家委员会,强化转型重大决策、行业规划(guīhuà)、企业实践(shíjiàn)的分类指导。
(二(èr))加大资金保障。充分运用科技重大专项、重点研发计划等现有专项资金渠道,支持电子信息制造企业数字化转型共性关键技术攻关(gōngguān)与数转智改。发挥(fāhuī)国家产融合作平台赋能作用,将先进(xiānjìn)适用技术纳入支持范围,通过创新金融产品种类等方式,引导金融机构加强对(duì)数字化转型的支持。
(三)强化分析评价。建立电子信息(diànzixìnxī)制造业数字化转型常态化评价分析机制(jīzhì),引导企业主动开展评估评价,根据评估结果制定改进提升(tíshēng)方案,依托自身定位有序推进数字化转型、智能化升级。定期(dìngqī)开展电子信息制造业数字化转型水平监测,建立健全监测结果反馈与优化机制,基于监测结果动态优化数字化转型任务举措(jǔcuò),持续提高产业治理(zhìlǐ)能力和水平。
(四(sì))加强宣传推广。引导各地区定期举办电子信息制造业数字化转型(zhuǎnxíng)政策、标准宣贯培训。征集(zhēngjí)(zhēngjí)和发布电子信息制造业数字化转型典型场景和解决方案。支持(zhīchí)举办电子信息制造业数字化转型经验交流、智能制造创新大赛(dàsài)、先进计算典型应用案例征集、先进计算技术创新大赛、供需对接活动,促进数字化转型新模式、新产品、新技术的应用推广。
(五(wǔ))加强(jiāqiáng)行业(hángyè)数字化(shùzìhuà)人才(réncái)培养。深化产教(chǎnjiào)融合的电子信息制造业数字化转型人才培养模式,完善产教供需对接机制,支持电子信息制造企业与高校、科研院所合作建立数字技术实训基地,培养行业所需数字化转型复合型人才。依托国家相关人才工程和项目,培养电子信息制造业科技领军人才、创新团队、卓越工程师,积极引进海外高端人才。
聚焦电子信息(diànzixìnxī)制造业特点,系统梳理研发设计、生产制造、运维(yùnwéi)服务等业务环节和经营(jīngyíng)管理、供应链管理等管理环节的关键场景。坚持问题导向,按照急用先行的原则,以场景为切入点,推进电子信息制造业数字化转型。包括(bāokuò)但不限于以下场景。
一、电子信息制造业(zhìzàoyè)数字化转型
典型(diǎnxíng)场景1:产品研发
痛点:电子信息产品(chǎnpǐn)技术迭代速度极快,研发过程(guòchéng)分散度高且依赖物理设备设施,不同研发环节所使用的工具和系统兼容性不足,不同地域或部门的研发团队缺乏统一的协作平台,研发数据难以(nányǐ)实时(shíshí)同步共享,导致跨团队、跨部门的协作效率低下,难以快速适应新技术或新需求(xūqiú)的变化。
改造目标:数字化协同研发(yánfā)
实现方式和需要条件:数字化协同研发利用先进计算技术为(wèi)不同区域、部门甚至企业之间的协作提供统一平台(píngtái),消除信息孤岛,提高研发效率(xiàolǜ)。通过统一计算协作平台,根据需求动态调整计算资源(jìsuànzīyuán),为设计、仿真、测试提供高性能的计算资源,降低设备购置和维护成本,缩短研发周期(zhōuqī)。
重点适用行业(hángyè):新型显示行业、先进计算行业、消费电子行业。
典型场景(chǎngjǐng)2:产品设计
痛点:电子产品结构复杂度和功能性能要求(yāoqiú)不断提升,部分企业在(zài)仿真验证方面的建设(jiànshè)滞后,机理模型构建不全面,仿真分析与测试数据无法有效关联,企业在产品设计和试生产过程中存在反复(fǎnfù)修改、多次试验等现象,甚至产品交付后可能出现批量性缺陷(quēxiàn),导致后期额外的产品召回和返修成本。
改造目标:虚拟试验(shìyàn)与调试
实现方式和(hé)需要条件:搭建仿真平台,面向产品功能、性能、可靠性等方面,采用计算机辅助(jìsuànjīfǔzhù)设计工具进行三维建模,应用先进计算、数字(shùzì)孪生、AR/VR、知识图谱等技术,通过全虚拟仿真或者半实物半虚拟仿真,开展产品调试和测试(cèshì)验证。将仿真平台与物理测试系统平台的数据(shùjù)关联,通过物理测试数据曲线与仿真分析(fēnxī)数据曲线对比分析,不断优化仿真模型,逐步提升仿真预测的准确性。
重点适用行业(hángyè):通信设备行业、先进计算行业。
典型(diǎnxíng)场景3:生产工艺优化
痛点:电子产品生产工艺(shēngchǎngōngyì)参数众多(zhòngduō),工艺参数修改频繁,随着技术升级和终端应用的(de)需求多样化,电子产品越来越微型化、精密化,对生产工艺及生产效率(xiàolǜ)的要求越来越高。生产过程工艺参数易漂移,产品良率波动大,人工调整(tiáozhěng)工艺参数工作量大,异常处理速度慢,无法及时响应生产需求。
改造目标:工艺动态调优(diàoyōu)
实现方式和需要条件:建立生产过程(guòchéng)全流程一体化管控平台,应用先进计算、工艺(gōngyì)(gōngyì)机理分析、多(duō)尺度物性表征和流程建模、机器学习等技术,构建工艺参数预测(yùcè)模型,实现批次化生产过程工艺参数动态监测与控制,通过对各批次生产数据、设备状态和产线产能、产品良率和质量控制指标等参数动态分析,进行工艺优化。
重点(zhòngdiǎn)适用行业:通信(tōngxìn)设备行业、先进计算行业、时空信息行业、消费电子行业、新型显示行业、基础电子行业、能源电子行业。
典型场景4:生产计划调度(diàodù)
痛点:电子产品升级换代快(kuài),客户(kèhù)要求复杂多(duō)变,多品种小批量生产(pīliàngshēngchǎn)已成常态,且客户对于产品交付周期要求越来高,部分企业无法集成采购供应、生产执行、仓储物流等数据,难以实现科学有效的计划调度。
改造目标:智能(zhìnéng)排产调度
实现方式和需要条件:根据市场和客户个性化的要求,实时监控采购供应(cǎigòugōngyìng)、生产要素、制造执行等数据,通过设置多类(lèi)约束条件和策略,形成多种排产方案,最大化分配和使用资源,动态(dòngtài)下达详细作业计划。同时(tóngshí),针对生产异常及时预警,根据异常事件类型自动推荐(tuījiàn)和调整生产计划调度方案。
重点适用行业(hángyè)(hángyè):通信设备行业、先进计算行业、时空信息行业、消费电子行业、新型显示行业、基础电子行业。
典型场景5:生产线升级(shēngjí)改造
痛点:电子信息产品订单多样性(duōyàngxìng)和定制化需求日益增长,面对小批量、多批次生产场景(chǎngjǐng)时灵活性不足,生产线需要频繁调整设备(shèbèi)设置和工艺流程,以适应不同产品的规格和需求,频繁调整增加设备停工时间,生产人员需要花费更(gèng)多时间来适应新操作流程,延长了(le)生产周期,增加了生产成本。
改造目标:可(kě)重构柔性产线
实现方式和(hé)需要条件:开展标准化、模块化硬件(yìngjiàn)设计,部署自主移动机器人、数字定位系统(dìngwèixìtǒng)、柔性工装夹具、智能物流设备,采用5G、TSN等网络技术,构建低时延、高稳定性的无线生产网络,综合应用传感器、AI边缘控制器、产线数字孪生等技术,实现设备互联成组与数据集成(jíchéng),对生产线实时监控,采用智能控制系统,根据订单和工况变化快速(kuàisù)调整和按需配置(pèizhì)产线,实现不同产品类别的快速切换,减少换线时间和生产停顿(tíngdùn)。
重点适用行业(hángyè):通信设备行业、先进计算行业、时空信息行业、消费(xiāofèi)电子行业、新型显示行业、基础电子行业。
典型场景6:设备管理(guǎnlǐ)
痛点:电子信息制造业中自动化(zìdònghuà)设备应用广泛、种类繁多、更新换代速度快,部分企业设备管理中依然依赖手工记录,设备维修人员技能要求高,人员流动也会导致设备管理知识传递容易中断,当前设备维护模式(shì)多处于被动式(bèidòngshì)维护和(hé)经验式维护,紧急故障难以做出科学(kēxué)预判,故障维修不及时影响生产进度。
改造目标:设备故障诊断与预测(yùcè)
实现方式和需要条件:采用统一的系统平台管理设备(shèbèi)采购(cǎigòu)、安装、使用、报废全过程,实时(shíshí)监控(jiānkòng)关键工艺设备运行情况,建立设备数字孪生模型,基于大数据分析和人工智能技术对设备健康(jiànkāng)度(dù)进行预测,提前预警潜在故障,研究设备运行机理,沉淀设备维保经验,形成设备故障知识库,自动提醒和推荐设备维保方案,支撑维保人员快速解决设备故障,减少非计划停机时间,延长设备使用寿命。
重点(zhòngdiǎn)适用行业:通信设备行业、先进计算行业、时空(shíkōng)信息行业、消费电子行业、新型显示行业、基础电子行业、能源电子行业。
典型场景7:产品质量(chǎnpǐnzhìliàng)管控
痛点:多数企业(qǐyè)对品质影响因子缺乏有效的(de)监控与分析(fēnxī),欠缺(qiànquē)分析和处理问题的经验积累,导致相同的问题反复发生,企业不良品质成本居高不下,尚未运用大数据技术协助解决和追溯产品质量问题,客户端品质问题持续发生。
改造目标:智能化品质管控(guǎnkòng)
实现方式和需要条件:建立完善的(de)质量(zhìliàng)管控集成架构,应用基于机器视觉的产品质检技术,借助(jièzhù)物联网(liánwǎng)技术将检测设备(shèbèi)与人员、样本库、检测流程等(děng)系统互联互通,消除品质控制各环节的信息孤岛。同时,运用信息系统等集成质量机理分析、质量数据分析等技术,进行产品质量影响因素识别、缺陷分析预测和质量优化决策(juécè),分门别类地对质量知识和异常经验进行积累、共享,归纳总结成为结构化的知识库。针对常发生的问题可以根据知识库不断部署预防性措施。
重点适用行业:通信设备行业、先进计算(jìsuàn)行业、时空信息(xìnxī)行业、消费电子行业、基础电子行业、能源电子行业。
典型场景8:仓储配送(pèisòng)
痛点:电子信息产品种类(chǎnpǐnzhǒnglèi)繁多、结构复杂,所需的电子元器件、电子化学品等物流规格多样、对存储环境温湿度要求高,且有序列号、保质期等批次管理(guǎnlǐ)(guǎnlǐ)需求,仓储管理中人工记录管理难度大,部分企业仓储配送(pèisòng)、资源计划、生产(shēngchǎn)执行等系统集成度低,配送异常难及时管理,影响生产进度。
改造(gǎizào)目标:拉式实时精准配送
实现方式和需要条件:将生产消耗、仓储、运输等数据集成(jíchéng),根据(gēnjù)实时生产消耗,自动发起物料配送(pèisòng)需求,综合运用条码技术、自动化立体仓库(lìtǐcāngkù)存储、人机交互分拣、自动化传输等系统,将物料按时按量精准配送至线体或(huò)工位,打造全链条“拉式精准配送”物流系统,缩短全链条配送时效。
重点适用行业(hángyè):通信设备行业、先进计算行业、时空信息行业、消费电子行业、新型(xīnxíng)显示行业。
典型(diǎnxíng)场景9:能源管理
痛点:电子信息制造业企业耗能设备多样,部分企业存在耗能设备老旧情况,尚未应用智能化的数据采集工具,人工采集数据工程量大、易出错,能耗数据难以统一(tǒngyī)归档(guīdàng)和检索(jiǎnsuǒ),无法完整掌握整个(zhěnggè)企业的供电、配电、用电情况,缺乏科学有效的策略进行综合能效优化。
改造目标:能效数智化管理与(yǔ)优化
实现方式和需要条件:部署能耗数据智能计量与采集装置,基于统一的能源管理系统,开展全环节、全要素能耗数据汇聚分析,采用(cǎiyòng)能流图形式进行工厂全域可视化监测,结合设备运行、生产工艺、制造(zhìzào)成本(chéngběn)等(děng)数据,建立综合能耗模型,开展用能情况模拟、能效诊断和节能潜力分析,明确节能措施优先级,针对高耗能设备和场景,采用大(dà)数据和算法模型动态(dòngtài)确定设备最优参数,通过控制系统实现自动调整,实现整体能效提升(tíshēng)。
重点适用行业(hángyè):通信设备行业、先进计算行业、时空信息行业、消费电子行业(diànzihángyè)、基础电子行业、能源电子行业。
典型场景10:产品(chǎnpǐn)运维服务
痛点:电子信息制造业产品数据没有得到有效分析利用,无法动态跟踪用户服务需求,缺乏产品主动运维意识,多(duō)处于问题发生后才(cái)去解决(jiějué)的被动服务阶段。
改造目标:数据驱动的精准客服(kèfú)
实现(shíxiàn)方式和需要条件:建设服务大数据平台,整合(zhěnghé)和集成产品运行工况、维修保养(bǎoyǎng)、故障(gùzhàng)缺陷等数据,为用户提供自助(zìzhù)服务和智能服务等多种方案,如产品使用技巧和产品诊断排障自助服务、基于数据的远程运维服务、基于模型和产品实时状态的主动保养预警服务、基于环境数据和用户使用习惯的方案建议服务等。
重点适用行业(hángyè):通信设备行业、先进计算行业、时空信息行业、消费电子行业(diànzihángyè)、能源电子行业。
典型场景11:供应链(gōngyìngliàn)风险管理
痛点:产品制造所需物料种类繁多(fánduō),涉及(shèjí)采购供应商众多,不同物料交付要求多样,企业无法及时有效监控原料供应风险,被动接受突发供货异常事件,导致内部生产组织仓促调整,影响正常(zhèngcháng)生产执行。
改造目标:供应链(gōngyìngliàn)风险预警与弹性管控
实现方式(fāngshì)和需要条件:针对不同物料设定(shèdìng)相应的采购模型,用集成(jíchéng)建模、多目标寻优、数据跨域控制等技术,设定合理的采购提前期,确保供应商物料供货异常时,企业有充足的时间应对处理。建立供应链(gōngyìngliàn)管理系统,集成知识(zhīshí)图谱、先进计算等技术,开展供应链风险隐患(yǐnhuàn)识别、定位、预警和高效处置。建立供应商管理系统,应用(yìngyòng)供应商风险评估、供应链溯源等技术,实现供应商精准画像,开展基于数据分析的供应商评价、分级分类、寻源和优选推荐。
重点适用行业:新型显示行业、通信(tōngxìn)设备行业、先进计算行业、消费电子行业(diànzihángyè)。
二(èr)、电子信息技术和产品赋能其他行业数字化转型
典型场景12:大众消费(xiāofèi)领域北斗规模应用
实现方式:提升北斗在(zài)智能手机、穿戴设备等(děng)产品上的应用(yìngyòng)比例,探索亚米级定位应用场景,增强产品在室内等遮挡区域的多源融合定位、高精度(gāojīngdù)定位能力,打造室内外无缝连续定位体系。促进北斗车载终端赋能应用,通过车辆北斗地基增强系统、高精度地图等方式,在车联网中推广应用(tuīguǎngyìngyòng)北斗高精度定位技术。推动北斗多频(duōpín)定位、高精度定位等技术在消费级无人机、共享两轮车领域的应用,提升城市智能化精细(jīngxì)管理水平。
典型场景(chǎngjǐng)13:基于XR的沉浸式交互服务
实现方式(fāngshì):综合运用虚拟现实终端、空间(kōngjiān)计算引擎、三维数字内容等产品和技术,构建行业解决方案。加速工业领域VR/AR技术渗透率,推广沉浸式协同(xiétóng)设计、智慧AR巡检、交互式三维动态仿真等典型场景和解决方案。推动XR在教育和文(héwén)旅领域深度应用,推广虚拟仿真教学实训、虚拟拍摄、数字空间内容制作(zhìzuò)、AR导览、互动营销等,增强交互体验(tǐyàn)。
典型场景14:基于新型显示的新一代人机交互(rénjījiāohù)方案
实现方式:促进TFT-LCD、AMOLED、Micro-LED、3D显示(xiǎnshì)(xiǎnshì)、激光显示等(děng)显示技术在相关行业领域规模化应用,实现超高清、无障碍、3D立体等显示效果(xiàoguǒ),加快在智能(zhìnéng)终端(zhōngduān)、远程连接、文化内容呈现等场景(chǎngjǐng)中推广。开发视听体验(tǐyàn)数据交互终端,构建人性化(rénxìnghuà)、沉浸式互动体验。推动量子点显示、全息显示等技术攻关,加快光场重构、空中无介质物理成像、全息智能显示系统、HUD抬头显示、UI/UX、多模态交互控制技术和产品集成应用,构建人性化、智能化驾驶空间,实现人与空中实像的直接交互,满足未来出行的智能化需求。
典型场景15:电子信息产品(chǎnpǐn)赋能新型信息基础设施建设
实现(shíxiàn)方式:在(zài)工业智联、城市智联、低空智联、农业智联等领域,应用协议兼容、软件定义、物联平台(píngtái)免调试接入等技术,推动通信、芯片(xīnpiàn)、显示模组等软硬件产品快速适配。大规模部署智能(zhìnéng)物联产品,为信息交换共享、复杂环境感知、智能决策(juécè)和协同控制(kòngzhì)提供物联支撑,满足高中低速、广域覆盖、上行增强等业务需求。加强搭载人工智能技术的(de)移动物联网终端研发(yánfā)供给和应用探索,促进形成网络连接、资源管理、运行维护等方面的内生智能,提升网络智能化水平。综合应用人工智能芯片、边缘计算设备、超级计算机、AI服务器等电子信息产品,实现实时数据处理和高性能计算。
一图读懂《电子信息制造业数字化转型(zhuǎnxíng)实施方案》


工信部等三部门印发(yìnfā)《电子信息制造业数字化转型实施方案》
日前,工业和信息化部、国家发展(fāzhǎn)改革委、国家数据局联合(liánhé)印发《电子信息制造业数字化转型实施方案》(以下简称《实施方案》),着力拓展(tuòzhǎn)电子信息制造业数字化转型、智能化升级的广度和深度,巩固电子信息制造业稳增长内生动力,不断提升电子信息技术和产品对其他(qítā)行业数字化转型赋能(fùnéng)力度,助力推动新型工业化和制造强国建设。
《实施方案》落实中央经济工作会议和《制造业数字化转型行动方案》有关工作部署,强调要(yào)坚持创新(chuàngxīn)引领、统筹谋划(móuhuà)、因业制宜、安全有序,深化数字技术应用,推动生产方式和组织(zǔzhī)形态变革,加快电子信息(diànzixìnxī)制造业高端化、智能化、绿色(lǜsè)化、融合化发展。《实施方案》明确提出,到2027年,规模以上电子信息制造业企业关键工序数控化率超过85%,典型场景解决方案全面覆盖,服务能力明显增强。到2030年,建立(jiànlì)较为(jiàowéi)完备的电子信息制造业数据基础制度体系,形成一批标志性智能产品,数字服务和标准支撑转型的环境基本完善,向全球价值链高端延伸取得新突破(tūpò)。
《实施方案(shíshīfāngàn)》围绕加快核心数智技术攻关应用(yìngyòng)、“点线面(diǎnxiànmiàn)”一体化推进数转智改、加快高端化智能化绿色化协同提级跃升、夯实软硬协同的多元化转型(zhuǎnxíng)基础、强化数字化转型服务保障五大方面(fāngmiàn),提出推进关键核心技术攻关、强化先进计算和人工智能赋能作用、加快电子信息产品智能化升级、挖掘推广重点环节数字化转型典型场景(chǎngjǐng)和解决方案、支持建设智慧安全的供应链体系(tǐxì)、加快培育高端电子信息智能产品、培育壮大智能化绿色化融合产业、建立健全标准体系、完善数字化转型公共服务体系等(děng)18项重点任务,系统推进行业(hángyè)数字化转型、智能化升级,不断完善(bùduànwánshàn)转型支撑服务体系、强化行业管理体系数字化转型。《实施方案》还发布(fābù)了覆盖电子信息制造业数字化转型、电子信息技术和产品赋能其他行业数字化转型两个方面的15个典型场景。
《实施方案》强调,要加强统筹协调、加大资金(zījīn)保障、强化分析(fēnxī)评价、加强宣传推广、加强行业数字化(shùzìhuà)人才培养,为电子信息制造业数字化转型提供坚实保障。
关于印发《电子信息制造业数字化转型实施方案》的(de)通知
工信部联(bùlián)电子〔2025〕95号
各省、自治区(zìzhìqū)、直辖市及计划单列市、新疆生产建设兵团工业和信息化、发展改革、数据主管部门(zhǔguǎnbùmén):
现将《电子信息制造业(zhìzàoyè)数字化转型实施方案》印发给你们,请结合实际,认真(rènzhēn)贯彻落实。
2025年(nián)4月22日
电子信息制造业数字化转型实施方案(shíshīfāngàn)
电子信息(diànzixìnxī)制造业是国民经济的战略性、基础性、先导性产业,规模总量大、产业链条长、涉及领域广,是推动(tuīdòng)实体经济与数字经济深度融合、推进新型工业化、培育壮大(zhuàngdà)新质生产力(shēngchǎnlì)的重要领域。为落实《制造业数字化转型行动方案》,推动电子信息制造业数字化转型、智能化(zhìnénghuà)升级,巩固电子信息制造业稳增长内生动力,加快制造强国建设(jiànshè),制定本实施方案。
以习近平新时代中国特色社会主义思想(sīxiǎng)为指导,深入(shēnrù)贯彻落实(guànchèluòshí)党的二十大和二十届二中、三中全会(sānzhōngquánhuì)精神,全面落实全国新型(xīnxíng)工业化(gōngyèhuà)推进大会部署,加快实体经济与数字经济深度(shēndù)融合,坚持创新引领、统筹谋划、因业制宜(zhìyí)、安全有序,深化数字技术应用,提高电子信息制造业数字化、网络化、智能化水平,推动生产方式和组织形态变革,打造发展新模式、新业态,培育新增长点,加快电子信息制造业高端化、智能化、绿色化、融合化发展,为推进新型工业化、建设现代化产业体系提供有力支撑。
到2027年,电子信息制造业数字化转型、智能化升级的新型信息基础设施基本完善,规模以上电子信息制造业企业关键工序(gōngxù)数控化率超过85%,先进(xiānjìn)计算、人工智能深度赋能行业(hángyè)发展。典型场景(chǎngjǐng)解决方案(jiějuéfāngàn)全面覆盖,形成100个以上典型场景解决方案,服务能力明显增强,形成不少于100家面向电子信息制造业的专业化服务商“资源池(chí)”。标准支撑体系基本形成,数字化转型人才梯队基本建立。
到2030年,转型场景更加丰富(fēngfù),建立较为完备的电子信息制造业数据基础制度体系,电子信息制造业工业数据库基本建成,形成(xíngchéng)一批标志性智能产品,数字服务(fúwù)和标准支撑转型的环境基本完善(wánshàn),数字生态(shēngtài)基本形成,转型效率和质量大幅提升,向全球价值链高端延伸取得新突破。
(一)加快核心数智技术攻关应用(yìngyòng)
1.推进关键核心技术(jìshù)攻关(gōngguān)。推动研究电子信息制造业数字化转型关键技术创新路线图。采用(cǎiyòng)“揭榜挂帅”机制加强转型关键技术研发,重点突破高精度高速工业控制、智能设备(shèbèi)集成、复杂系统(xìtǒng)仿真推演、无损检测(jiǎncè)、可靠性管理(guǎnlǐ)等关键共性技术,提升设备自动化编程(EAP)、电子设计自动化、PCB设计、产品生命周期管理、制造执行、质量管理、智能不良根因分析等系统及软件水平。研制智能工控计算机、工业智能传感设备、中大型可编程逻辑控制器(PLC)、数据采集(cǎijí)与监视控制系统(SCADA)等关键工控设备及系统,以及智能装备、工业软件和系统解决方案。鼓励产学研(chǎnxuéyán)联合建设(jiànshè)电子信息数字化转型创新平台,协同开展前沿技术攻关。
2.加快(jiākuài)先进(xiānjìn)通用技术推广应用(tuīguǎngyìngyòng)。以整机产品和系统创新(chuàngxīn)带动产业链配套体系优化完善,打造先进计算、人工智能(zhìnéng)、虚拟现实等数智技术应用标杆,加快全产业链数字化转型、智能化升级。发挥首台(套)、首批次、首版次政策作用,加快安全可靠先进工控设备(shèbèi)、智能装备和工业软件在电子信息制造业应用。鼓励应用智能感知(gǎnzhī)、虚拟现实、增强现实、沉浸音频等技术推动实数融合应用创新,加快智能可穿戴设备、智能机器人等创新产品试用推广。
3.推动(tuīdòng)数据要素(yàosù)价值加快(jiākuài)释放。引导企业建立健全数据管理制度,推动数据管理相关(xiāngguān)标准贯标。大力发展基于数据洞察、数据贯通、数据挖掘的(de)新品研发、协同制造、增值服务等新模式,深化典型(diǎnxíng)场景数据分析应用。加快推动电子信息产品(chǎnpǐn)由数据物质载体向数据综合服务转变,提升电子信息制造业转型升级效能。支持建设电子信息产业大脑,融合贯通产业链、供应链、服务链、创新链、知识链,推进数据驱动的产业升级、创新服务和产业治理。
4.强化先进计算、人工智能赋能作用。推进先进计算技术赋能新质(xīnzhì)生产力,激活先进计算在数据高效处理、设计仿真优化、技术产品研发、生产精细(jīngxì)管理、业务模式创新(chuàngxīn)等方面(fāngmiàn)广泛应用。鼓励骨干企业基于通用大模型打造适应电子信息制造业(zhìzàoyè)复杂任务环境(huánjìng)、具备跨模态数据处理能力的行业级、场景级大模型,形成一批(yīpī)可(kě)泛化、可推广高质量数据集,培育一批标杆应用场景,带动电子信息制造业全方位、全链条优化升级。谋划建设垂直行业大模型中试、测评等公共服务平台,推动(tuīdòng)大模型行业适配和商业化应用。推动创成式设计、设备故障预测、工艺参数(cānshù)自动调优、质量视觉检测、工业知识智能问答等典型场景中的先进计算、人工智能深度应用。
(二)“点线面”一体化推进数转智改(shùzhuǎnzhìgǎi)
5.挖掘推广(tuīguǎng)重点行业数字化转型典型场景和解决方案。面向电子信息制造(zhìzào)业研发设计、生产制造、质量管控、仓储物流、经营管理(guǎnlǐ)、增值服务、供应链管理、赋能应用(yìngyòng)等(děng)刚需、高(gāo)频、复杂典型场景,沉淀共性需求,研发推广一批见效快、成本低(chéngběndī)、针对性强、标准化程度高的“小快轻准”解决方案。指导发布电子信息制造业数字化转型场景清单和典型案例(ànlì),支持发布数据要素、知识模型、工具软件、人才技能等数字化要素清单,推广工业互联网与电子信息制造业融合应用场景。支持数字化水平较高的企业开发共享数字化解决方案。

6.推进产业链(chǎnyèliàn)供应链智慧安全建设。鼓励具备条件的地区(dìqū)制定(zhìdìng)数字化转型实施方案,强化重点地方产业链供应链智能化和安全化水平。充分发挥(chōngfènfāhuī)整机产品牵引作用,构建问题导向和需求导向的上下游数字化转型协同创新体系,加强核心技术、关键(guānjiàn)零部件等支撑能力建设,推动中小企业(zhōngxiǎoqǐyè)主动融入大企业产业链供应链。鼓励龙头企业开发和共享供应链上下游采供销协同、一体化质量管控、联合排产等平台,提升(tíshēng)全链条数字化水平。
7.加快重点集群和园区(yuánqū)智能化升级。重点支持新一代信息(xìnxī)通信、集成电路、先进电池材料等作为主导产业的国家高新区及其他重点园区,加快先进计算中心、新一代移动通信、工业互联网等新型基础设施(jīchǔshèshī)规模化建设应用(yìngyòng),建设高标准数字园区。鼓励电子信息制造业领域(lǐngyù)集群公共服务平台互联互通,加快基础设施、数据要素、技术(jìshù)人才等资源共建共享。
(三)加快(jiākuài)高端化智能化绿色化协同提级跃升
8.加快(jiākuài)高端电子信息产品智能化(zhìnénghuà)升级。有序推动智能产品创新研发,推动智能产品分类代码(dàimǎ)研究,培育高端智能化电子产品等新兴领域。深化先进(xiānjìn)计算、智能控制、人机交互、大数据等技术在人工智能终端产品的应用,加快发展智能传感器、智能移动终端、智能语音交互系统、智能可穿戴设备等,提升产品“含智量”。发展智能互联架构、智能组网(zǔwǎng)、异构产品联接(liánjiē)、集中控制(jízhōngkòngzhì)等技术,推动形成智能产品高效互联生态。
9.打造数字化智能(zhìnéng)化转型标杆。贯彻落实工业重点行业领域设备更新和技术改造(gǎizào)指南(zhǐnán),推动电子信息(diànzixìnxī)制造业关键工艺技术和工艺设备数字化改造升级。鼓励智能制造能力成熟度高(gāo)的(de)企业加快部署智能装备和工业软件,推广模块化、成组和产线重构等(děng)技术,支持建设面向新一代电子信息产品的智能柔性产线。推动构建智能工厂梯度培育(péiyù)体系,支持电子信息制造业企业加快建设一批行业领先的智能工厂和5G工厂,推动电子信息“专精特新”中小企业数字化改造应改尽改,形成可复制推广的新经验、新模式。
10.培育壮大智能化(huà)绿色化融合产业。持续挖掘能源(néngyuán)电子增长新动能,加快先进(xiānjìn)计算、工业互联网、物联网、人工智能等数智技术在锂电池、光伏产品研发及制造过程应用(yìngyòng)。推进智能功率预测(yùcè)、智能场站运营等新模式,促进光伏发电和储能的数据共享,培育壮大数字化绿色化协同的融合产业。
11.打造重点(zhòngdiǎn)产品全生命周期碳排放可信数据(shùjù)空间。聚焦锂电池、光伏(guāngfú)、消费电子、新型显示(xiǎnshì)等重点产品,推动企业建设(jiànshè)碳足迹基础数据和产品全生命周期数字化碳管理平台,推动全产业链碳排放数据核算和共享。强化先进计算、物联网、人工智能、区块链、工业互联网标识解析等技术在碳排放监测预警(yùjǐng)中的应用,持续提升碳排放数据核算精准化和可信度。
(四)夯实软硬协同的多元化(duōyuánhuà)转型基础
12.加强新型信息基础设施建设。统筹推进先进计算(jìsuàn)产业发展,加快网络、算据、算力、算法(suànfǎ)等融合贯通,推动高性能计算、智能计算、云边端协同计算等创新(chuàngxīn)发展,完善边缘计算中心(jìsuànzhōngxīn)网络布局,建设高可靠、高性能、广连接的新型信息基础设施。推动新型信息基础设施深度赋能电子信息制造业(zhìzàoyè)应用,加快先进计算、5G-A、千兆光网、工业互联网、人工智能在(zài)电子信息制造业中的规模化应用。
13.建立健全标准体系。组织编制电子信息(diànzixìnxī)制造业(zhìzàoyè)重点(zhòngdiǎn)行业智能(zhìnéng)制造标准体系建设指南,加快研制一批行业应用、典型场景(chǎngjǐng)和智能产品等重点标准,构建电子信息制造业数字化转型标准群。加快制定主数据、元数据、数据质量、数据管理等数据标准,推动数据管理国家标准贯标。推动建立电子信息制造业数字化转型标准化工作组织,统筹重点细分行业数字化转型领域的标准研制和推广应用,引导专精特新(tèxīn)企业主导或(huò)参与标准制定。

14.强化网络和数据安全治理。指导(zhǐdǎo)电子信息(diànzixìnxī)制造企业建立健全(jiànquán)工业控制系统和信息系统的网络安全(wǎngluòānquán)防护制度。面向企业开展网络安全分类分级管理,加强工业控制系统、设备(shèbèi)安全防护能力建设(jiànshè),加大网络安全投入,提升网络安全防护水平(shuǐpíng)。推进电子信息制造业细分行业领域重要数据识别等标准规范研制。指导企业健全完善数据安全管理制度,开展重要数据识别与目录(mùlù)备案,加强分类分级防护,落实风险评估(pínggū)要求,强化风险监测与应急处置能力,提高数据安全保护水平,促进数据要素流通和数据资源开发利用。指导和支持第三方机构开展工控安全评估、数据隐私安全保护等评估。
(五(wǔ))强化数字化转型服务保障
15.培育(péiyù)数字化(shùzìhuà)(shùzìhuà)转型服务商(fúwùshāng)。推动(tuīdòng)电子信息制造业数字化转型服务商建立“咨询策划+路径规划+实施监督+跟踪评价”全(quán)栈式服务能力,提升全流程服务供给(gōngjǐ)水平,培育一批场景型服务商、高水平系统集成服务商和出海一站式数字化服务商。指导开展电子信息制造业数字化转型服务商分类分级评价、产品和解决方案适配度测评,开展数字化转型服务商分类分级评价规范标准研制和贯标。研究发布更新电子信息制造业优质数字化转型服务商、产品和解决方案目录。
16.全面开展数字化转型诊断评估。制定电子信息制造业(zhìzàoyè)(zhìzàoyè)数字化转型诊断评估实施方案,提供诊断评估和(hé)能力(nénglì)建设参考指引。引导(yǐndǎo)地方建立长效(zhǎngxiào)评价机制,对电子信息制造业重点企业“建档立卡”,依托制造业数字化转型综合信息平台和行业公共服务平台,大力开展现场评估诊断、中小企业数字化水平评测,做到“应评尽评”“应检尽检”。
17.完善数字化转型公共服务体系。推动建立电子信息制造业数字化转型促进中心、中试平台(píngtái),协同打造(dǎzào)数字生态发展共同体。打造面向电子信息制造业数字化转型的数据集、技术库(kù)、工具箱和资源池,持续提升政策宣贯、标准咨询、人才培训、供需对接等(děng)服务水平,夯实(hāngshí)电子信息制造业数字化转型基础支撑。
18.健全数据驱动的(de)行业管理与企业服务(fúwù)体系。支持建设电子信息制造业数字化转型智慧平台系统,构建电子信息重点产业链(chǎnyèliàn)“一链一档”、重点企业“一企一码”画像(huàxiàng)数据库,提升行业发展的预测预警和动态运行监测(jiāncè)水平。研究构建电子信息制造业数字化转型运行监测指标体系,探索主动服务、精准施策、融合共治等跨部门综合(zōnghé)行业管理新模式。
(一)加强统筹协调。建立(jiànlì)部门合作、央地联动、产业协同的合力推进机制(jīzhì),全面推动电子信息制造业数字化转型重要政策和重大项目落地实施。支持组建电子信息制造业数字化转型专家委员会,强化转型重大决策、行业规划(guīhuà)、企业实践(shíjiàn)的分类指导。
(二(èr))加大资金保障。充分运用科技重大专项、重点研发计划等现有专项资金渠道,支持电子信息制造企业数字化转型共性关键技术攻关(gōngguān)与数转智改。发挥(fāhuī)国家产融合作平台赋能作用,将先进(xiānjìn)适用技术纳入支持范围,通过创新金融产品种类等方式,引导金融机构加强对(duì)数字化转型的支持。
(三)强化分析评价。建立电子信息(diànzixìnxī)制造业数字化转型常态化评价分析机制(jīzhì),引导企业主动开展评估评价,根据评估结果制定改进提升(tíshēng)方案,依托自身定位有序推进数字化转型、智能化升级。定期(dìngqī)开展电子信息制造业数字化转型水平监测,建立健全监测结果反馈与优化机制,基于监测结果动态优化数字化转型任务举措(jǔcuò),持续提高产业治理(zhìlǐ)能力和水平。
(四(sì))加强宣传推广。引导各地区定期举办电子信息制造业数字化转型(zhuǎnxíng)政策、标准宣贯培训。征集(zhēngjí)(zhēngjí)和发布电子信息制造业数字化转型典型场景和解决方案。支持(zhīchí)举办电子信息制造业数字化转型经验交流、智能制造创新大赛(dàsài)、先进计算典型应用案例征集、先进计算技术创新大赛、供需对接活动,促进数字化转型新模式、新产品、新技术的应用推广。
(五(wǔ))加强(jiāqiáng)行业(hángyè)数字化(shùzìhuà)人才(réncái)培养。深化产教(chǎnjiào)融合的电子信息制造业数字化转型人才培养模式,完善产教供需对接机制,支持电子信息制造企业与高校、科研院所合作建立数字技术实训基地,培养行业所需数字化转型复合型人才。依托国家相关人才工程和项目,培养电子信息制造业科技领军人才、创新团队、卓越工程师,积极引进海外高端人才。
聚焦电子信息(diànzixìnxī)制造业特点,系统梳理研发设计、生产制造、运维(yùnwéi)服务等业务环节和经营(jīngyíng)管理、供应链管理等管理环节的关键场景。坚持问题导向,按照急用先行的原则,以场景为切入点,推进电子信息制造业数字化转型。包括(bāokuò)但不限于以下场景。
一、电子信息制造业(zhìzàoyè)数字化转型
典型(diǎnxíng)场景1:产品研发
痛点:电子信息产品(chǎnpǐn)技术迭代速度极快,研发过程(guòchéng)分散度高且依赖物理设备设施,不同研发环节所使用的工具和系统兼容性不足,不同地域或部门的研发团队缺乏统一的协作平台,研发数据难以(nányǐ)实时(shíshí)同步共享,导致跨团队、跨部门的协作效率低下,难以快速适应新技术或新需求(xūqiú)的变化。
改造目标:数字化协同研发(yánfā)
实现方式和需要条件:数字化协同研发利用先进计算技术为(wèi)不同区域、部门甚至企业之间的协作提供统一平台(píngtái),消除信息孤岛,提高研发效率(xiàolǜ)。通过统一计算协作平台,根据需求动态调整计算资源(jìsuànzīyuán),为设计、仿真、测试提供高性能的计算资源,降低设备购置和维护成本,缩短研发周期(zhōuqī)。
重点适用行业(hángyè):新型显示行业、先进计算行业、消费电子行业。
典型场景(chǎngjǐng)2:产品设计
痛点:电子产品结构复杂度和功能性能要求(yāoqiú)不断提升,部分企业在(zài)仿真验证方面的建设(jiànshè)滞后,机理模型构建不全面,仿真分析与测试数据无法有效关联,企业在产品设计和试生产过程中存在反复(fǎnfù)修改、多次试验等现象,甚至产品交付后可能出现批量性缺陷(quēxiàn),导致后期额外的产品召回和返修成本。
改造目标:虚拟试验(shìyàn)与调试
实现方式和(hé)需要条件:搭建仿真平台,面向产品功能、性能、可靠性等方面,采用计算机辅助(jìsuànjīfǔzhù)设计工具进行三维建模,应用先进计算、数字(shùzì)孪生、AR/VR、知识图谱等技术,通过全虚拟仿真或者半实物半虚拟仿真,开展产品调试和测试(cèshì)验证。将仿真平台与物理测试系统平台的数据(shùjù)关联,通过物理测试数据曲线与仿真分析(fēnxī)数据曲线对比分析,不断优化仿真模型,逐步提升仿真预测的准确性。
重点适用行业(hángyè):通信设备行业、先进计算行业。
典型(diǎnxíng)场景3:生产工艺优化
痛点:电子产品生产工艺(shēngchǎngōngyì)参数众多(zhòngduō),工艺参数修改频繁,随着技术升级和终端应用的(de)需求多样化,电子产品越来越微型化、精密化,对生产工艺及生产效率(xiàolǜ)的要求越来越高。生产过程工艺参数易漂移,产品良率波动大,人工调整(tiáozhěng)工艺参数工作量大,异常处理速度慢,无法及时响应生产需求。
改造目标:工艺动态调优(diàoyōu)
实现方式和需要条件:建立生产过程(guòchéng)全流程一体化管控平台,应用先进计算、工艺(gōngyì)(gōngyì)机理分析、多(duō)尺度物性表征和流程建模、机器学习等技术,构建工艺参数预测(yùcè)模型,实现批次化生产过程工艺参数动态监测与控制,通过对各批次生产数据、设备状态和产线产能、产品良率和质量控制指标等参数动态分析,进行工艺优化。
重点(zhòngdiǎn)适用行业:通信(tōngxìn)设备行业、先进计算行业、时空信息行业、消费电子行业、新型显示行业、基础电子行业、能源电子行业。
典型场景4:生产计划调度(diàodù)
痛点:电子产品升级换代快(kuài),客户(kèhù)要求复杂多(duō)变,多品种小批量生产(pīliàngshēngchǎn)已成常态,且客户对于产品交付周期要求越来高,部分企业无法集成采购供应、生产执行、仓储物流等数据,难以实现科学有效的计划调度。
改造目标:智能(zhìnéng)排产调度
实现方式和需要条件:根据市场和客户个性化的要求,实时监控采购供应(cǎigòugōngyìng)、生产要素、制造执行等数据,通过设置多类(lèi)约束条件和策略,形成多种排产方案,最大化分配和使用资源,动态(dòngtài)下达详细作业计划。同时(tóngshí),针对生产异常及时预警,根据异常事件类型自动推荐(tuījiàn)和调整生产计划调度方案。
重点适用行业(hángyè)(hángyè):通信设备行业、先进计算行业、时空信息行业、消费电子行业、新型显示行业、基础电子行业。
典型场景5:生产线升级(shēngjí)改造
痛点:电子信息产品订单多样性(duōyàngxìng)和定制化需求日益增长,面对小批量、多批次生产场景(chǎngjǐng)时灵活性不足,生产线需要频繁调整设备(shèbèi)设置和工艺流程,以适应不同产品的规格和需求,频繁调整增加设备停工时间,生产人员需要花费更(gèng)多时间来适应新操作流程,延长了(le)生产周期,增加了生产成本。
改造目标:可(kě)重构柔性产线
实现方式和(hé)需要条件:开展标准化、模块化硬件(yìngjiàn)设计,部署自主移动机器人、数字定位系统(dìngwèixìtǒng)、柔性工装夹具、智能物流设备,采用5G、TSN等网络技术,构建低时延、高稳定性的无线生产网络,综合应用传感器、AI边缘控制器、产线数字孪生等技术,实现设备互联成组与数据集成(jíchéng),对生产线实时监控,采用智能控制系统,根据订单和工况变化快速(kuàisù)调整和按需配置(pèizhì)产线,实现不同产品类别的快速切换,减少换线时间和生产停顿(tíngdùn)。
重点适用行业(hángyè):通信设备行业、先进计算行业、时空信息行业、消费(xiāofèi)电子行业、新型显示行业、基础电子行业。
典型场景6:设备管理(guǎnlǐ)
痛点:电子信息制造业中自动化(zìdònghuà)设备应用广泛、种类繁多、更新换代速度快,部分企业设备管理中依然依赖手工记录,设备维修人员技能要求高,人员流动也会导致设备管理知识传递容易中断,当前设备维护模式(shì)多处于被动式(bèidòngshì)维护和(hé)经验式维护,紧急故障难以做出科学(kēxué)预判,故障维修不及时影响生产进度。
改造目标:设备故障诊断与预测(yùcè)
实现方式和需要条件:采用统一的系统平台管理设备(shèbèi)采购(cǎigòu)、安装、使用、报废全过程,实时(shíshí)监控(jiānkòng)关键工艺设备运行情况,建立设备数字孪生模型,基于大数据分析和人工智能技术对设备健康(jiànkāng)度(dù)进行预测,提前预警潜在故障,研究设备运行机理,沉淀设备维保经验,形成设备故障知识库,自动提醒和推荐设备维保方案,支撑维保人员快速解决设备故障,减少非计划停机时间,延长设备使用寿命。
重点(zhòngdiǎn)适用行业:通信设备行业、先进计算行业、时空(shíkōng)信息行业、消费电子行业、新型显示行业、基础电子行业、能源电子行业。
典型场景7:产品质量(chǎnpǐnzhìliàng)管控
痛点:多数企业(qǐyè)对品质影响因子缺乏有效的(de)监控与分析(fēnxī),欠缺(qiànquē)分析和处理问题的经验积累,导致相同的问题反复发生,企业不良品质成本居高不下,尚未运用大数据技术协助解决和追溯产品质量问题,客户端品质问题持续发生。
改造目标:智能化品质管控(guǎnkòng)
实现方式和需要条件:建立完善的(de)质量(zhìliàng)管控集成架构,应用基于机器视觉的产品质检技术,借助(jièzhù)物联网(liánwǎng)技术将检测设备(shèbèi)与人员、样本库、检测流程等(děng)系统互联互通,消除品质控制各环节的信息孤岛。同时,运用信息系统等集成质量机理分析、质量数据分析等技术,进行产品质量影响因素识别、缺陷分析预测和质量优化决策(juécè),分门别类地对质量知识和异常经验进行积累、共享,归纳总结成为结构化的知识库。针对常发生的问题可以根据知识库不断部署预防性措施。
重点适用行业:通信设备行业、先进计算(jìsuàn)行业、时空信息(xìnxī)行业、消费电子行业、基础电子行业、能源电子行业。
典型场景8:仓储配送(pèisòng)
痛点:电子信息产品种类(chǎnpǐnzhǒnglèi)繁多、结构复杂,所需的电子元器件、电子化学品等物流规格多样、对存储环境温湿度要求高,且有序列号、保质期等批次管理(guǎnlǐ)(guǎnlǐ)需求,仓储管理中人工记录管理难度大,部分企业仓储配送(pèisòng)、资源计划、生产(shēngchǎn)执行等系统集成度低,配送异常难及时管理,影响生产进度。
改造(gǎizào)目标:拉式实时精准配送
实现方式和需要条件:将生产消耗、仓储、运输等数据集成(jíchéng),根据(gēnjù)实时生产消耗,自动发起物料配送(pèisòng)需求,综合运用条码技术、自动化立体仓库(lìtǐcāngkù)存储、人机交互分拣、自动化传输等系统,将物料按时按量精准配送至线体或(huò)工位,打造全链条“拉式精准配送”物流系统,缩短全链条配送时效。
重点适用行业(hángyè):通信设备行业、先进计算行业、时空信息行业、消费电子行业、新型(xīnxíng)显示行业。
典型(diǎnxíng)场景9:能源管理
痛点:电子信息制造业企业耗能设备多样,部分企业存在耗能设备老旧情况,尚未应用智能化的数据采集工具,人工采集数据工程量大、易出错,能耗数据难以统一(tǒngyī)归档(guīdàng)和检索(jiǎnsuǒ),无法完整掌握整个(zhěnggè)企业的供电、配电、用电情况,缺乏科学有效的策略进行综合能效优化。
改造目标:能效数智化管理与(yǔ)优化
实现方式和需要条件:部署能耗数据智能计量与采集装置,基于统一的能源管理系统,开展全环节、全要素能耗数据汇聚分析,采用(cǎiyòng)能流图形式进行工厂全域可视化监测,结合设备运行、生产工艺、制造(zhìzào)成本(chéngběn)等(děng)数据,建立综合能耗模型,开展用能情况模拟、能效诊断和节能潜力分析,明确节能措施优先级,针对高耗能设备和场景,采用大(dà)数据和算法模型动态(dòngtài)确定设备最优参数,通过控制系统实现自动调整,实现整体能效提升(tíshēng)。
重点适用行业(hángyè):通信设备行业、先进计算行业、时空信息行业、消费电子行业(diànzihángyè)、基础电子行业、能源电子行业。
典型场景10:产品(chǎnpǐn)运维服务
痛点:电子信息制造业产品数据没有得到有效分析利用,无法动态跟踪用户服务需求,缺乏产品主动运维意识,多(duō)处于问题发生后才(cái)去解决(jiějué)的被动服务阶段。
改造目标:数据驱动的精准客服(kèfú)
实现(shíxiàn)方式和需要条件:建设服务大数据平台,整合(zhěnghé)和集成产品运行工况、维修保养(bǎoyǎng)、故障(gùzhàng)缺陷等数据,为用户提供自助(zìzhù)服务和智能服务等多种方案,如产品使用技巧和产品诊断排障自助服务、基于数据的远程运维服务、基于模型和产品实时状态的主动保养预警服务、基于环境数据和用户使用习惯的方案建议服务等。
重点适用行业(hángyè):通信设备行业、先进计算行业、时空信息行业、消费电子行业(diànzihángyè)、能源电子行业。
典型场景11:供应链(gōngyìngliàn)风险管理
痛点:产品制造所需物料种类繁多(fánduō),涉及(shèjí)采购供应商众多,不同物料交付要求多样,企业无法及时有效监控原料供应风险,被动接受突发供货异常事件,导致内部生产组织仓促调整,影响正常(zhèngcháng)生产执行。
改造目标:供应链(gōngyìngliàn)风险预警与弹性管控
实现方式(fāngshì)和需要条件:针对不同物料设定(shèdìng)相应的采购模型,用集成(jíchéng)建模、多目标寻优、数据跨域控制等技术,设定合理的采购提前期,确保供应商物料供货异常时,企业有充足的时间应对处理。建立供应链(gōngyìngliàn)管理系统,集成知识(zhīshí)图谱、先进计算等技术,开展供应链风险隐患(yǐnhuàn)识别、定位、预警和高效处置。建立供应商管理系统,应用(yìngyòng)供应商风险评估、供应链溯源等技术,实现供应商精准画像,开展基于数据分析的供应商评价、分级分类、寻源和优选推荐。
重点适用行业:新型显示行业、通信(tōngxìn)设备行业、先进计算行业、消费电子行业(diànzihángyè)。
二(èr)、电子信息技术和产品赋能其他行业数字化转型
典型场景12:大众消费(xiāofèi)领域北斗规模应用
实现方式:提升北斗在(zài)智能手机、穿戴设备等(děng)产品上的应用(yìngyòng)比例,探索亚米级定位应用场景,增强产品在室内等遮挡区域的多源融合定位、高精度(gāojīngdù)定位能力,打造室内外无缝连续定位体系。促进北斗车载终端赋能应用,通过车辆北斗地基增强系统、高精度地图等方式,在车联网中推广应用(tuīguǎngyìngyòng)北斗高精度定位技术。推动北斗多频(duōpín)定位、高精度定位等技术在消费级无人机、共享两轮车领域的应用,提升城市智能化精细(jīngxì)管理水平。
典型场景(chǎngjǐng)13:基于XR的沉浸式交互服务
实现方式(fāngshì):综合运用虚拟现实终端、空间(kōngjiān)计算引擎、三维数字内容等产品和技术,构建行业解决方案。加速工业领域VR/AR技术渗透率,推广沉浸式协同(xiétóng)设计、智慧AR巡检、交互式三维动态仿真等典型场景和解决方案。推动XR在教育和文(héwén)旅领域深度应用,推广虚拟仿真教学实训、虚拟拍摄、数字空间内容制作(zhìzuò)、AR导览、互动营销等,增强交互体验(tǐyàn)。
典型场景14:基于新型显示的新一代人机交互(rénjījiāohù)方案
实现方式:促进TFT-LCD、AMOLED、Micro-LED、3D显示(xiǎnshì)(xiǎnshì)、激光显示等(děng)显示技术在相关行业领域规模化应用,实现超高清、无障碍、3D立体等显示效果(xiàoguǒ),加快在智能(zhìnéng)终端(zhōngduān)、远程连接、文化内容呈现等场景(chǎngjǐng)中推广。开发视听体验(tǐyàn)数据交互终端,构建人性化(rénxìnghuà)、沉浸式互动体验。推动量子点显示、全息显示等技术攻关,加快光场重构、空中无介质物理成像、全息智能显示系统、HUD抬头显示、UI/UX、多模态交互控制技术和产品集成应用,构建人性化、智能化驾驶空间,实现人与空中实像的直接交互,满足未来出行的智能化需求。
典型场景15:电子信息产品(chǎnpǐn)赋能新型信息基础设施建设
实现(shíxiàn)方式:在(zài)工业智联、城市智联、低空智联、农业智联等领域,应用协议兼容、软件定义、物联平台(píngtái)免调试接入等技术,推动通信、芯片(xīnpiàn)、显示模组等软硬件产品快速适配。大规模部署智能(zhìnéng)物联产品,为信息交换共享、复杂环境感知、智能决策(juécè)和协同控制(kòngzhì)提供物联支撑,满足高中低速、广域覆盖、上行增强等业务需求。加强搭载人工智能技术的(de)移动物联网终端研发(yánfā)供给和应用探索,促进形成网络连接、资源管理、运行维护等方面的内生智能,提升网络智能化水平。综合应用人工智能芯片、边缘计算设备、超级计算机、AI服务器等电子信息产品,实现实时数据处理和高性能计算。
一图读懂《电子信息制造业数字化转型(zhuǎnxíng)实施方案》




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