当前，全球数字技术迭代持续加速，产业变革不断向纵深推进，数字经济正成为重塑全球产业格局、激活经济发展新动能的核心力量。我国立足制造强国战略定位，依托工程机械、轨道交通装备、新能源汽车等优势产业基础，积极探索数字经济与先进制造业的深度融合路径，在产业转型、效率提升、创新突破等方面取得阶段性成效。国家级大学生创新训练项目“数字经济对湖南省先进制造业的影响效应研究”（202510554167）课题组研究发现，数字经济通过技术赋能、数据驱动与模式创新，对先进制造业转型升级具有显著正向驱动效应。其不仅有效提升生产效率、优化资源配置，还能推动产业链协同升级与核心技术突破，促进产业向高端化、智能化、绿色化发展。同时，区域产业基础、数字基础设施完善度及政策支持力度，对数字经济赋能效果存在明显调节作用。

数字经济与先进制造业深度融合的内在逻辑。数字经济与先进制造业深度融合，并非简单的技术叠加或工具应用，而是遵循产业发展规律与数字技术演进逻辑的系统性重构。二者在要素禀赋、发展目标和升级路径上高度契合，其融合适配性既体现数字化、智能化的时代特征，也符合全球制造业高端化、集约化发展的共性趋势，是产业结构与价值体系的深层变革。

第一，从融合基础来看，二者核心要素高度契合。数字经济以数据为关键生产要素，以5G、人工智能、工业互联网等数字技术为核心驱动力，具备高效协同、精准匹配的特性。我国先进制造业聚焦技术密集、产业链完整的领域，工程机械、轨道交通装备、航空航天等产业生产流程复杂、数据产出量大，对效率提升和创新突破的需求迫切，为数字技术规模化应用提供了广阔场景。同时，我国深入推进制造强国、网络强国战略，从全国性数字基础设施建设、跨区域创新平台搭建到复合型人才培育、多层次资金扶持，构建起全方位保障体系，为二者融合发展筑牢了坚实基础。

第二，在赋能方式上，数字经济通过全链条渗透推动先进制造业系统性升级。生产环节，工业互联网平台实时采集全流程数据，借助算法优化生产排程、精准控制工艺参数，有效降低产业能耗与产品次品率。研发环节，数字孪生、虚拟仿真技术大幅缩短新产品研发周期、减少研发试错成本，助力企业快速响应市场多元化需求；供应链环节，数字化协同平台打破企业间信息壁垒，实现订单、库存、物流等信息实时共享，显著提升产业链供应链韧性与协同效率。服务环节，远程运维、个性化定制等新模式快速普及，推动企业从“制造产品”向“提供整体解决方案”转型，进一步拓展产业价值空间。这种全链条赋能，让我国先进制造业实现了质量、效率、动力的三重变革。

先进制造业数字化转型的实践成效。近年来，我国通过政策引导、企业主导、产学研协同的方式，推动先进制造业数字化转型取得显著成效，形成了一批可复制、可推广的实践案例，产业规模与核心竞争力持续提升。我国数字经济总量稳步攀升，智能制造企业数量年均保持较高增速，工程机械、轨道交通装备、新能源汽车等优势产业全球竞争力持续增强，一批龙头企业的核心产品全球市场占有率跻身前列，充分彰显了中国制造的国际影响力。

一是数字基础设施与产业支撑能力显著增强。我国数字经济规模持续扩大，为制造业转型提供坚实底座，工业互联网、5G、大数据中心等新型基础设施加快布局，智能制造装备与系统集成能力不断提升，为先进制造业数字化、网络化、智能化发展筑牢了基础保障。二是重点优势产业数字化转型成效突出。工程机械、轨道交通装备、新能源汽车等支柱产业加快数字化升级，龙头企业牵头搭建智能工厂、数字车间与协同制造平台，生产效率、产品质量与供应链响应速度大幅提升，产业集群化、高端化发展水平持续提高。三是中国制造国际竞争力持续跃升。依托数字化转型带来的技术突破与效率变革，我国先进制造业龙头企业不断拓展全球市场，核心产品市场占有率稳步提升，在国际产业链分工中的地位持续优化，有力彰显了中国制造向中国智造跨越的坚实步伐与国际影响力。

先进制造业数字化转型面临的现实困境。尽管数字化转型取得显著成效，但我国先进制造业在推进数字经济与产业深度融合的过程中，仍面临多重全国性突出问题，制约了融合发展的深度和广度。

第一，数据壁垒问题尤为突出。企业内部生产、研发、销售、服务等系统各自独立，形成“数据孤岛”，难以实现全流程数据的整合与协同分析；跨区域、跨行业企业之间因商业机密保护、数据安全顾虑，不愿开放核心数据，导致产业链供应链协同效率低下。同时，部分关键数据如企业数字化投入、核心技术研发进展等多属于商业机密，公开可得性差，加之全国统一的数据采集、使用标准尚未完全完善，影响了企业转型决策的针对性和有效性。

第二，核心技术储备存在明显短板。目前我国先进制造业所使用的高端工业软件、高精度智能传感器、核心工业芯片等关键产品大多依赖进口，国产产品在功能完整性、运行稳定性、精度可靠性上与进口产品存在一定差距，部分领域面临“卡脖子”风险。且数字技术与制造业的融合仍处于浅层次阶段，部分企业的数字化转型仅停留在设备自动化、流程信息化层面，未能充分挖掘数据要素的核心价值，数字化技术的赋能潜力未能完全释放。

第三，区域与企业间转型发展不均衡。东部沿海及长三角、珠三角、京津冀等城市群作为先进制造业集中区域，数字基础设施完善、产业配套能力强，数字化转型成效显著；而中西部部分地区、东北地区老工业基地数字基建滞后，制造业基础相对薄弱，转型进展缓慢，区域间“数字鸿沟”持续扩大。从企业规模来看，大型企业凭借资金、技术、人才优势，数字化转型率达70%以上，而中小企业因资金压力大、技术能力弱、数字化认知不足，转型率仅为35%左右，“大企业领跑、中小企业跟跑”的格局加剧了产业内部分化。此外，各部门、各地区政策协同不足，制造业数字化领域的技术、数据、安全标准尚未完全统一，也影响了数字化转型的规模化、标准化推进。

推动先进制造业数字化转型的优化路径。针对当前我国先进制造业数字化转型面临的突出问题，结合全国产业发展实际，需从数据治理、技术创新、人才培育、区域协同、政策保障五大维度发力，推动数字化转型向更深层次、更广范围发展，加快形成全国一盘棋的融合发展格局。

 一是构建全国一体化的数据治理体系。由国家相关部门牵头建立全国先进制造业数据共享平台，制定统一的数据采集、传输、使用、安全标准，推动政企、企企间非涉密数据跨区域、跨行业共享；借鉴广东、上海、北京等地经验，加快建设全国性数据交易市场，完善数据脱敏、价值评估、交易监管等配套服务，让数据成为可流通、可交易的核心生产要素。同时强化全国数据安全保障体系建设，完善数据安全相关法律法规，建立全国统一的风险评估与应急处置机制，确保数据共享与流通安全可控。

 二是强化核心技术自主创新与深度应用。设立国家级先进制造业核心技术攻关专项，支持龙头企业与高校、科研机构组建创新联合体，联合攻关工业软件、智能传感器、工业芯片等“卡脖子”技术，力争实现关键技术自主可控；鼓励企业建立国家级技术中心、工程研究中心等创新平台，加大研发投入力度，推动数字技术与制造业从“设备数字化、流程信息化”向“流程数字化、生态数字化”升级；加强国际技术交流与合作，积极引进消化吸收国外先进技术，提升我国数字技术创新的起点与效率。

三是促进区域与企业间协同均衡发展。加大对中西部地区、东北地区的数字基建投入，完善5G、工业互联网、算力中心等新型基础设施的全国性覆盖，缩小区域间“数字鸿沟”；推动长三角、珠三角、京津冀等先进制造业集聚区与中西部、东北地区建立产业协同机制，通过技术辐射、产业转移、平台共享等方式，带动落后地区制造业数字化转型。持续加大中小企业转型支持力度，设立中央财政专项补贴，搭建全国一站式中小企业数字化服务平台；鼓励行业龙头企业开放工业互联网平台和数字化资源，为上下游中小企业提供低成本、轻量化的技术、数据、人才支持，实现产业链上下游协同转型，推动大中小企业融通发展。

四是完善精准高效的全国性政策保障体系。整合各部门、各地区数字化转型相关政策，建立国家层面的政策协调机制，破除政策壁垒，形成政策合力；针对不同规模、不同行业、不同区域的企业制定差异化扶持政策，重点扶持中小企业和传统制造产业的数字化转型；加快制定全国统一的制造业数字化技术标准、数据标准、安全标准，规范数字化转型发展；建立全国性制造业数字化转型成效评估机制，根据评估结果动态调整政策支持方向；加强政策宣传与解读，提高企业政策知晓度和利用率，确保各项政策落地见效。

数字经济与先进制造业的深度融合是不可逆转的时代趋势，未来随着人工智能、大模型、数字孪生、工业元宇宙等技术的持续迭代，数字技术将与我国先进制造业实现更深度、更全面的融合，智能化、柔性化、绿色化、服务化将成为我国先进制造业发展的核心趋势，智能工厂自主决策、个性化定制生产、产业链协同智造将成为主流模式，绿色制造与数字化的深度融合将推动产业实现低碳转型，助力“双碳”目标实现。我国作为全球制造业第一大国，拥有坚实的产业基础、完整的产业链体系和独特的制度优势，只要坚定不移走数字经济与先进制造业融合发展之路，持续破解数据、技术、人才等核心难题，不断优化融合发展环境，必将加快实现从“制造大国”向“制造强国”的跨越，为全球制造业高质量发展贡献中国智慧和中国方案，在全球产业格局重塑中占据更加重要的地位。（叶梓辰 彭译萱 湖南工商大学国际商学院）