數字化轉型市場正以“技術突破+政策驅動+生態重構”為核心引擎，展現出爆發式增長潛力。根據《全球數字經濟白皮書(2024年)》，2023年全球數字經濟總量突破33萬億美元，中國數字經濟核心產業規模達1.53萬億元，占GDP比重3.81%，預計2026年市場規模將突破1.48萬億元，年復合增長率超13%。
數字化轉型已從“建平臺”轉向“強應用”，未來將通過AI融合、綠色轉型、全球化布局三大主線重塑產業價值鏈。中國憑借政策紅利、技術儲備和市場規模，正從跟跑者向全球規則制定者躍遷，預計到2030年，數字化轉型將帶動GDP增長超5萬億元，成為新型工業化的核心引擎。
我國企業數字化轉型表現如何?
第五次全國經濟普查結果顯示，2023年，我國規模以上企業數字化投入不斷加大，2023年，我國規模以上企業在信息技術相關的硬件設備、軟件應用等方面投入比上年增長15.2%。數字化基礎進一步夯實，2023年，我國規模以上企業使用計算機6564.4萬臺，比上年增長1.9%。每百人使用計算機數39臺，比上年增加2臺。2023年，我國規模以上企業擁有網站數量61.0萬個，比上年增長5.1%。企業數字化應用持續深入，已融入生產經營各環節，數字化應用特點鮮明。2023年，九成以上規模以上企業在生產經營活動中應用信息化管理系統、電子商務、云計算、物聯網、人工智能、工業互聯網等數字化信息化技術[4]，提升生產效率，優化資源配置。
數字化轉型的加速推進，依托于“頂層設計+市場自發”的雙重動力機制。政策層面通過戰略規劃、試點示范與資源傾斜構建制度保障，市場層面則由技術迭代與需求升級拉動創新實踐，形成“政策引導—技術支撐—應用落地—生態反哺”的閉環。在政策紅利、技術突破與市場需求的三重驅動下，中國正從全球數字化的跟跑者向規則制定者躍遷，推動全行業從“效率提升”向“價值創造”轉型。
(一)政策框架：從“基礎建設”到“深度賦能”
近年來，國家層面相繼出臺數字經濟發展規劃、中小企業數字化轉型城市試點等政策，聚焦三大方向：一是強化基礎技術層布局，通過“東數西算”工程優化算力資源配置，推動5G、工業互聯網等新型基礎設施規模化部署;二是聚焦行業差異化需求，針對制造業、金融業、農業等領域出臺細分指導文件，如智能制造試點、綠色數據中心標準等;三是破解轉型痛點，通過財政補貼、稅收優惠與人才培養計劃，降低中小企業轉型門檻。地方政府則結合資源稟賦探索特色路徑，例如長三角依托產業鏈完備性推進跨區域協同轉型，中西部地區通過“數字基建+特色產業”模式(如貴州大數據、成渝智能制造)實現彎道超車。
今年8月1日，工業和信息化部等八部門印發《機械工業數字化轉型實施方案》，目標到2027年，數智技術在產品研發設計、生產制造、經營管理、運維服務等環節廣泛應用，智能制造能力成熟度二級及以上企業占比達50%，建成不少于200家卓越級智能工廠，帶動機械企業研發設計、生產制造、供應鏈管理數字化智能化水平穩步提升;培育一批既懂行業又懂數字化的系統解決方案供應商，形成不少于200個優秀場景化解決方案，服務能力顯著增強。
8月3日，中國人民銀行廣東省分行會同廣東省工業和信息化廳聯合印發《廣東省中小企業數字化轉型金融服務工作方案》。《工作方案》具體部署了四個方面、十五項工作措施。一是強化中小企業數字化轉型金融支持。二是提升數字化轉型金融服務的專業化能力。加快推動金融業數字化智能化轉型，建立數字化轉型融資對接機制，強化數據要素賦能金融服務，完善數字化轉型融資的風險分擔機制。三是提升重點領域數字化轉型金融服務質效。四是強化工作組織實施。
(二)技術突破：從“單點創新”到“融合應用”
基礎技術層呈現“頭部企業主導、中小企業補位”的格局。阿里云、華為云等頭部企業通過云原生、邊緣計算等技術突破，提升算力效率與實時數據處理能力;行業應用層則呈現高度細分特征：金融業利用區塊鏈優化風控模型，降低信貸違約率;醫療行業通過5G+遠程醫療技術延伸服務半徑;汽車行業向“軟件定義汽車”轉型，推動智能座艙、自動駕駛等場景落地。值得注意的是，技術融合正催生跨領域創新，例如“5G+邊緣計算+AI”組合，使智慧礦山實現井下設備遠程操控，將生產安全性與效率提升至新高度。
(三)市場需求：從“被動改造”到“主動創新”
消費端與產業端需求的升級，成為數字化轉型的核心牽引力。消費互聯網的成熟培養了用戶對“數字化服務”的普遍認知，推動企業以“用戶為中心”重構業務流程;產業端則因成本壓力、競爭加劇與效率瓶頸，倒逼企業通過數字化實現精細化運營。例如，零售業從“線下轉線上”的渠道拓展，升級為基于AI算法的精準營銷與供應鏈動態優化;制造業從單點自動化改造，進階為“燈塔工廠”式的全流程數據驅動模式。
據中研產業研究院《2025-2030年中國數字化轉型行業市場全景調研與投資前景預測報告》分析：
數字化轉型已覆蓋金融、零售、通信等“高敏感度”行業，并逐步向農業、建筑、能源等傳統領域滲透。前者依托數據密集型特征與高盈利空間，率先完成數字化基建并進入數據驅動的精細化運營階段;后者則因場景復雜、鏈條冗長，轉型路徑更注重“局部突破—流程優化—全鏈重構”的漸進式推進。例如，農業通過物聯網實現精準種植與供應鏈溯源，建筑業通過數字孿生技術優化施工流程，能源行業則借助智慧電網提升新能源并網效率。
企業數字化轉型呈現“梯隊化”特征：大型企業憑借資金與技術優勢完成全域轉型，中小企業則受限于資源與認知，聚焦局部環節優化，二者差距構成行業結構性矛盾。
(一)大型企業：從“數字化基建”到“數據資產運營”
頭部企業已跨越“建平臺、連設備”的基礎階段，進入數據價值挖掘的深水區。其核心路徑包括：一是構建數據中臺，打通內部“信息煙囪”，實現研發、生產、供應鏈等環節的數據互通;二是探索商業模式創新，例如工程機械企業通過設備聯網數據提供“設備租賃+運維服務”的增值模式;三是打造行業級生態平臺，整合上下游資源，如海爾卡奧斯通過工業互聯網平臺賦能中小制造企業。
(二)中小企業：從“工具應用”到“能力建設”
中小企業轉型呈現“需求導向、小步快跑”的特點，優先解決生產經營中的核心痛點：例如電商化采購降低供應鏈成本，財務自動化提升管理效率，輕量化SaaS工具實現營銷數字化。然而，資源約束(資金、人才)與認知局限(將轉型等同于“技術采購”)仍是主要障礙。部分企業因缺乏長期戰略，陷入“轉型投入回報比低”的惡性循環;另一部分則通過“抱團轉型”模式(如產業集群共建數字化平臺)降低成本，探索協同發展路徑。
當前數字化轉型的深層矛盾，已從“技術是否可用”轉向“如何釋放技術的長期價值”。一方面，數據孤島、組織慣性與生態碎片化制約全鏈條效率提升;另一方面，新興技術(如生成式AI、量子計算)的快速迭代，要求企業從“被動適應”轉向“主動布局”。這一階段的核心任務，在于推動轉型邏輯從“工具賦能”升級為“戰略重塑”——通過頂層設計打破部門壁壘，以生態合作替代零和競爭，同時強化數據治理與人才培養，為下一階段的“智能決策”與“綠色轉型”積蓄動能。
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