導 讀

日前，工業和信息化部、國家發展改革委、國家數據局聯合印發《電子信息制造業數字化轉型實施方案》（以下簡稱《實施方案》），著力拓展電子信息制造業數字化轉型、智能化升級的廣度和深度，鞏固電子信息制造業穩增長內生動力，不斷提升電子信息技術和產品對其他行業數字化轉型賦能力度，助力推動新型工業化和制造強國建設。

《實施方案》落實中央經濟工作會議和《制造業數字化轉型行動方案》有關工作部署，強調要堅持創新引領、統籌謀劃、因業制宜、安全有序，深化數字技術應用，推動生產方式和組織形態變革，加快電子信息制造業高端化、智能化、綠色化、融合化發展。《實施方案》明確提出，到2027年，規模以上電子信息制造業企業關鍵工序數控化率超過85%，典型場景解決方案全面覆蓋，服務能力明顯增強。到2030年，建立較為完備的電子信息制造業數據基礎制度體系，形成一批標志性智能產品，數字服務和標準支撐轉型的環境基本完善，向全球價值鏈高端延伸取得新突破。

《實施方案》圍繞加快核心數智技術攻關應用、“點線面”一體化推進數轉智改、加快高端化智能化綠色化協同提級躍升、夯實軟硬協同的多元化轉型基礎、強化數字化轉型服務保障五大方面，提出推進關鍵核心技術攻關、強化先進計算和人工智能賦能作用、加快電子信息產品智能化升級、挖掘推廣重點環節數字化轉型典型場景和解決方案、支持建設智慧安全的供應鏈體系、加快培育高端電子信息智能產品、培育壯大智能化綠色化融合產業、建立健全標準體系、完善數字化轉型公共服務體系等18項重點任務，系統推進行業數字化轉型、智能化升級，不斷完善轉型支撐服務體系、強化行業管理體系數字化轉型。《實施方案》還發布了覆蓋電子信息制造業數字化轉型、電子信息技術和產品賦能其他行業數字化轉型兩個方面的15個典型場景。

《實施方案》強調，要加強統籌協調、加大資金保障、強化分析評價、加強宣傳推廣、加強行業數字化人才培養，為電子信息制造業數字化轉型提供堅實保障。

關于印發《電子信息制造業數字化轉型實施方案》的通知

工信部聯電子〔2025〕95號

各省、自治區、直轄市及計劃單列市、新疆生產建設兵團工業和信息化、發展改革、數據主管部門：

現將《電子信息制造業數字化轉型實施方案》印發給你們，請結合實際，認真貫徹落實。

工業和信息化部

國家發展改革委

國 家 數 據 局

2025年4月22日

電子信息制造業數字化轉型實施方案

電子信息制造業是國民經濟的戰略性、基礎性、先導性產業，規模總量大、產業鏈條長、涉及領域廣，是推動實體經濟與數字經濟深度融合、推進新型工業化、培育壯大新質生產力的重要領域。為落實《制造業數字化轉型行動方案》，推動電子信息制造業數字化轉型、智能化升級，鞏固電子信息制造業穩增長內生動力，加快制造強國建設，制定本實施方案。

一、總體要求

以習近平新時代中國特色社會主義思想為指導，深入貫徹落實黨的二十大和二十屆二中、三中全會精神，全面落實全國新型工業化推進大會部署，加快實體經濟與數字經濟深度融合，堅持創新引領、統籌謀劃、因業制宜、安全有序，深化數字技術應用，提高電子信息制造業數字化、網絡化、智能化水平，推動生產方式和組織形態變革，打造發展新模式、新業態，培育新增長點，加快電子信息制造業高端化、智能化、綠色化、融合化發展，為推進新型工業化、建設現代化產業體系提供有力支撐。

到2027年，電子信息制造業數字化轉型、智能化升級的新型信息基礎設施基本完善，規模以上電子信息制造業企業關鍵工序數控化率超過85%，先進計算、人工智能深度賦能行業發展。典型場景解決方案全面覆蓋，形成100個以上典型場景解決方案，服務能力明顯增強，形成不少于100家面向電子信息制造業的專業化服務商“資源池”。標準支撐體系基本形成，數字化轉型人才梯隊基本建立。

到2030年，轉型場景更加豐富，建立較為完備的電子信息制造業數據基礎制度體系，電子信息制造業工業數據庫基本建成，形成一批標志性智能產品，數字服務和標準支撐轉型的環境基本完善，數字生態基本形成，轉型效率和質量大幅提升，向全球價值鏈高端延伸取得新突破。

二、重點任務

（一）加快核心數智技術攻關應用

1.推進關鍵核心技術攻關。推動研究電子信息制造業數字化轉型關鍵技術創新路線圖。采用“揭榜掛帥”機制加強轉型關鍵技術研發，重點突破高精度高速工業控制、智能設備集成、復雜系統仿真推演、無損檢測、可靠性管理等關鍵共性技術，提升設備自動化編程（EAP）、電子設計自動化、PCB設計、產品生命周期管理、制造執行、質量管理、智能不良根因分析等系統及軟件水平。研制智能工控計算機、工業智能傳感設備、中大型可編程邏輯控制器（PLC）、數據采集與監視控制系統（SCADA）等關鍵工控設備及系統，以及智能裝備、工業軟件和系統解決方案。鼓勵產學研聯合建設電子信息數字化轉型創新平臺，協同開展前沿技術攻關。

2.加快先進通用技術推廣應用。以整機產品和系統創新帶動產業鏈配套體系優化完善，打造先進計算、人工智能、虛擬現實等數智技術應用標桿，加快全產業鏈數字化轉型、智能化升級。發揮首臺（套）、首批次、首版次政策作用，加快安全可靠先進工控設備、智能裝備和工業軟件在電子信息制造業應用。鼓勵應用智能感知、虛擬現實、增強現實、沉浸音頻等技術推動實數融合應用創新，加快智能可穿戴設備、智能機器人等創新產品試用推廣。

3.推動數據要素價值加快釋放。引導企業建立健全數據管理制度，推動數據管理相關標準貫標。大力發展基于數據洞察、數據貫通、數據挖掘的新品研發、協同制造、增值服務等新模式，深化典型場景數據分析應用。加快推動電子信息產品由數據物質載體向數據綜合服務轉變，提升電子信息制造業轉型升級效能。支持建設電子信息產業大腦，融合貫通產業鏈、供應鏈、服務鏈、創新鏈、知識鏈，推進數據驅動的產業升級、創新服務和產業治理。

4.強化先進計算、人工智能賦能作用。推進先進計算技術賦能新質生產力，激活先進計算在數據高效處理、設計仿真優化、技術產品研發、生產精細管理、業務模式創新等方面廣泛應用。鼓勵骨干企業基于通用大模型打造適應電子信息制造業復雜任務環境、具備跨模態數據處理能力的行業級、場景級大模型，形成一批可泛化、可推廣高質量數據集，培育一批標桿應用場景，帶動電子信息制造業全方位、全鏈條優化升級。謀劃建設垂直行業大模型中試、測評等公共服務平臺，推動大模型行業適配和商業化應用。推動創成式設計、設備故障預測、工藝參數自動調優、質量視覺檢測、工業知識智能問答等典型場景中的先進計算、人工智能深度應用。

（二）“點線面”一體化推進數轉智改

5.挖掘推廣重點行業數字化轉型典型場景和解決方案。面向電子信息制造業研發設計、生產制造、質量管控、倉儲物流、經營管理、增值服務、供應鏈管理、賦能應用等剛需、高頻、復雜典型場景，沉淀共性需求，研發推廣一批見效快、成本低、針對性強、標準化程度高的“小快輕準”解決方案。指導發布電子信息制造業數字化轉型場景清單和典型案例，支持發布數據要素、知識模型、工具軟件、人才技能等數字化要素清單，推廣工業互聯網與電子信息制造業融合應用場景。支持數字化水平較高的企業開發共享數字化解決方案。

6.推進產業鏈供應鏈智慧安全建設。鼓勵具備條件的地區制定數字化轉型實施方案，強化重點地方產業鏈供應鏈智能化和安全化水平。充分發揮整機產品牽引作用，構建問題導向和需求導向的上下游數字化轉型協同創新體系，加強核心技術、關鍵零部件等支撐能力建設，推動中小企業主動融入大企業產業鏈供應鏈。鼓勵龍頭企業開發和共享供應鏈上下游采供銷協同、一體化質量管控、聯合排產等平臺，提升全鏈條數字化水平。

7.加快重點集群和園區智能化升級。重點支持新一代信息通信、集成電路、先進電池材料等作為主導產業的國家高新區及其他重點園區，加快先進計算中心、新一代移動通信、工業互聯網等新型基礎設施規模化建設應用，建設高標準數字園區。鼓勵電子信息制造業領域集群公共服務平臺互聯互通，加快基礎設施、數據要素、技術人才等資源共建共享。

（三）加快高端化智能化綠色化協同提級躍升

8.加快高端電子信息產品智能化升級。有序推動智能產品創新研發，推動智能產品分類代碼研究，培育高端智能化電子產品等新興領域。深化先進計算、智能控制、人機交互、大數據等技術在人工智能終端產品的應用，加快發展智能傳感器、智能移動終端、智能語音交互系統、智能可穿戴設備等，提升產品“含智量”。發展智能互聯架構、智能組網、異構產品聯接、集中控制等技術，推動形成智能產品高效互聯生態。

9.打造數字化智能化轉型標桿。貫徹落實工業重點行業領域設備更新和技術改造指南，推動電子信息制造業關鍵工藝技術和工藝設備數字化改造升級。鼓勵智能制造能力成熟度高的企業加快部署智能裝備和工業軟件，推廣模塊化、成組和產線重構等技術，支持建設面向新一代電子信息產品的智能柔性產線。推動構建智能工廠梯度培育體系，支持電子信息制造業企業加快建設一批行業領先的智能工廠和5G工廠，推動電子信息“專精特新”中小企業數字化改造應改盡改，形成可復制推廣的新經驗、新模式。

10.培育壯大智能化綠色化融合產業。持續挖掘能源電子增長新動能，加快先進計算、工業互聯網、物聯網、人工智能等數智技術在鋰電池、光伏產品研發及制造過程應用。推進智能功率預測、智能場站運營等新模式，促進光伏發電和儲能的數據共享，培育壯大數字化綠色化協同的融合產業。

11.打造重點產品全生命周期碳排放可信數據空間。聚焦鋰電池、光伏、消費電子、新型顯示等重點產品，推動企業建設碳足跡基礎數據和產品全生命周期數字化碳管理平臺，推動全產業鏈碳排放數據核算和共享。強化先進計算、物聯網、人工智能、區塊鏈、工業互聯網標識解析等技術在碳排放監測預警中的應用，持續提升碳排放數據核算精準化和可信度。

（四）夯實軟硬協同的多元化轉型基礎

12.加強新型信息基礎設施建設。統籌推進先進計算產業發展，加快網絡、算據、算力、算法等融合貫通，推動高性能計算、智能計算、云邊端協同計算等創新發展，完善邊緣計算中心網絡布局，建設高可靠、高性能、廣連接的新型信息基礎設施。推動新型信息基礎設施深度賦能電子信息制造業應用，加快先進計算、5G-A、千兆光網、工業互聯網、人工智能在電子信息制造業中的規模化應用。

13.建立健全標準體系。組織編制電子信息制造業重點行業智能制造標準體系建設指南，加快研制一批行業應用、典型場景和智能產品等重點標準，構建電子信息制造業數字化轉型標準群。加快制定主數據、元數據、數據質量、數據管理等數據標準，推動數據管理國家標準貫標。推動建立電子信息制造業數字化轉型標準化工作組織，統籌重點細分行業數字化轉型領域的標準研制和推廣應用，引導專精特新企業主導或參與標準制定。

14.強化網絡和數據安全治理。指導電子信息制造企業建立健全工業控制系統和信息系統的網絡安全防護制度。面向企業開展網絡安全分類分級管理，加強工業控制系統、設備安全防護能力建設，加大網絡安全投入，提升網絡安全防護水平。推進電子信息制造業細分行業領域重要數據識別等標準規范研制。指導企業健全完善數據安全管理制度，開展重要數據識別與目錄備案，加強分類分級防護，落實風險評估要求，強化風險監測與應急處置能力，提高數據安全保護水平，促進數據要素流通和數據資源開發利用。指導和支持第三方機構開展工控安全評估、數據隱私安全保護等評估。

（五）強化數字化轉型服務保障

15.培育數字化轉型服務商。推動電子信息制造業數字化轉型服務商建立“咨詢策劃+路徑規劃+實施監督+跟蹤評價”全棧式服務能力，提升全流程服務供給水平，培育一批場景型服務商、高水平系統集成服務商和出海一站式數字化服務商。指導開展電子信息制造業數字化轉型服務商分類分級評價、產品和解決方案適配度測評，開展數字化轉型服務商分類分級評價規范標準研制和貫標。研究發布更新電子信息制造業優質數字化轉型服務商、產品和解決方案目錄。

16.全面開展數字化轉型診斷評估。制定電子信息制造業數字化轉型診斷評估實施方案，提供診斷評估和能力建設參考指引。引導地方建立長效評價機制，對電子信息制造業重點企業“建檔立卡”，依托制造業數字化轉型綜合信息平臺和行業公共服務平臺，大力開展現場評估診斷、中小企業數字化水平評測，做到“應評盡評”“應檢盡檢”。

17.完善數字化轉型公共服務體系。推動建立電子信息制造業數字化轉型促進中心、中試平臺，協同打造數字生態發展共同體。打造面向電子信息制造業數字化轉型的數據集、技術庫、工具箱和資源池，持續提升政策宣貫、標準咨詢、人才培訓、供需對接等服務水平，夯實電子信息制造業數字化轉型基礎支撐。

18.健全數據驅動的行業管理與企業服務體系。支持建設電子信息制造業數字化轉型智慧平臺系統，構建電子信息重點產業鏈“一鏈一檔”、重點企業“一企一碼”畫像數據庫，提升行業發展的預測預警和動態運行監測水平。研究構建電子信息制造業數字化轉型運行監測指標體系，探索主動服務、精準施策、融合共治等跨部門綜合行業管理新模式。

三、組織實施

（一）加強統籌協調。建立部門合作、央地聯動、產業協同的合力推進機制，全面推動電子信息制造業數字化轉型重要政策和重大項目落地實施。支持組建電子信息制造業數字化轉型專家委員會，強化轉型重大決策、行業規劃、企業實踐的分類指導。

（二）加大資金保障。充分運用科技重大專項、重點研發計劃等現有專項資金渠道，支持電子信息制造企業數字化轉型共性關鍵技術攻關與數轉智改。發揮國家產融合作平臺賦能作用，將先進適用技術納入支持范圍，通過創新金融產品種類等方式，引導金融機構加強對數字化轉型的支持。

（三）強化分析評價。建立電子信息制造業數字化轉型常態化評價分析機制，引導企業主動開展評估評價，根據評估結果制定改進提升方案，依托自身定位有序推進數字化轉型、智能化升級。定期開展電子信息制造業數字化轉型水平監測，建立健全監測結果反饋與優化機制，基于監測結果動態優化數字化轉型任務舉措，持續提高產業治理能力和水平。

（四）加強宣傳推廣。引導各地區定期舉辦電子信息制造業數字化轉型政策、標準宣貫培訓。征集和發布電子信息制造業數字化轉型典型場景和解決方案。支持舉辦電子信息制造業數字化轉型經驗交流、智能制造創新大賽、先進計算典型應用案例征集、先進計算技術創新大賽、供需對接活動，促進數字化轉型新模式、新產品、新技術的應用推廣。

（五）加強行業數字化人才培養。深化產教融合的電子信息制造業數字化轉型人才培養模式，完善產教供需對接機制，支持電子信息制造企業與高校、科研院所合作建立數字技術實訓基地，培養行業所需數字化轉型復合型人才。依托國家相關人才工程和項目，培養電子信息制造業科技領軍人才、創新團隊、卓越工程師，積極引進海外高端人才。

附件

典型場景

聚焦電子信息制造業特點，系統梳理研發設計、生產制造、運維服務等業務環節和經營管理、供應鏈管理等管理環節的關鍵場景。堅持問題導向，按照急用先行的原則，以場景為切入點，推進電子信息制造業數字化轉型。包括但不限于以下場景。

一、電子信息制造業數字化轉型

（一）研發設計

典型場景1：產品研發

痛點：電子信息產品技術迭代速度極快，研發過程分散度高且依賴物理設備設施，不同研發環節所使用的工具和系統兼容性不足，不同地域或部門的研發團隊缺乏統一的協作平臺，研發數據難以實時同步共享，導致跨團隊、跨部門的協作效率低下，難以快速適應新技術或新需求的變化。

改造目標：數字化協同研發

實現方式和需要條件：數字化協同研發利用先進計算技術為不同區域、部門甚至企業之間的協作提供統一平臺，消除信息孤島，提高研發效率。通過統一計算協作平臺，根據需求動態調整計算資源，為設計、仿真、測試提供高性能的計算資源，降低設備購置和維護成本，縮短研發周期。

重點適用行業：新型顯示行業、先進計算行業、消費電子行業。

典型場景2：產品設計

痛點：電子產品結構復雜度和功能性能要求不斷提升，部分企業在仿真驗證方面的建設滯后，機理模型構建不全面，仿真分析與測試數據無法有效關聯，企業在產品設計和試生產過程中存在反復修改、多次試驗等現象，甚至產品交付后可能出現批量性缺陷，導致后期額外的產品召回和返修成本。

改造目標：虛擬試驗與調試

實現方式和需要條件：搭建仿真平臺，面向產品功能、性能、可靠性等方面，采用計算機輔助設計工具進行三維建模，應用先進計算、數字孿生、AR/VR、知識圖譜等技術，通過全虛擬仿真或者半實物半虛擬仿真，開展產品調試和測試驗證。將仿真平臺與物理測試系統平臺的數據關聯，通過物理測試數據曲線與仿真分析數據曲線對比分析，不斷優化仿真模型，逐步提升仿真預測的準確性。

重點適用行業：通信設備行業、先進計算行業。

（二）生產制造

典型場景3：生產工藝優化

痛點：電子產品生產工藝參數眾多，工藝參數修改頻繁，隨著技術升級和終端應用的需求多樣化，電子產品越來越微型化、精密化，對生產工藝及生產效率的要求越來越高。生產過程工藝參數易漂移，產品良率波動大，人工調整工藝參數工作量大，異常處理速度慢，無法及時響應生產需求。

改造目標：工藝動態調優

實現方式和需要條件：建立生產過程全流程一體化管控平臺，應用先進計算、工藝機理分析、多尺度物性表征和流程建模、機器學習等技術，構建工藝參數預測模型，實現批次化生產過程工藝參數動態監測與控制，通過對各批次生產數據、設備狀態和產線產能、產品良率和質量控制指標等參數動態分析，進行工藝優化。

重點適用行業：通信設備行業、先進計算行業、時空信息行業、消費電子行業、新型顯示行業、基礎電子行業、能源電子行業。

　　典型場景4：生產計劃調度

痛點：電子產品升級換代快，客戶要求復雜多變，多品種小批量生產已成常態，且客戶對于產品交付周期要求越來高，部分企業無法集成采購供應、生產執行、倉儲物流等數據，難以實現科學有效的計劃調度。

改造目標：智能排產調度

實現方式和需要條件：根據市場和客戶個性化的要求，實時監控采購供應、生產要素、制造執行等數據，通過設置多類約束條件和策略，形成多種排產方案，最大化分配和使用資源，動態下達詳細作業計劃。同時，針對生產異常及時預警，根據異常事件類型自動推薦和調整生產計劃調度方案。

重點適用行業：通信設備行業、先進計算行業、時空信息行業、消費電子行業、新型顯示行業、基礎電子行業。

　　典型場景5：生產線升級改造

痛點：電子信息產品訂單多樣性和定制化需求日益增長，面對小批量、多批次生產場景時靈活性不足，生產線需要頻繁調整設備設置和工藝流程，以適應不同產品的規格和需求，頻繁調整增加設備停工時間，生產人員需要花費更多時間來適應新操作流程，延長了生產周期，增加了生產成本。

改造目標：可重構柔性產線

實現方式和需要條件：開展標準化、模塊化硬件設計，部署自主移動機器人、數字定位系統、柔性工裝夾具、智能物流設備，采用5G、TSN等網絡技術，構建低時延、高穩定性的無線生產網絡，綜合應用傳感器、AI邊緣控制器、產線數字孿生等技術，實現設備互聯成組與數據集成，對生產線實時監控，采用智能控制系統，根據訂單和工況變化快速調整和按需配置產線，實現不同產品類別的快速切換，減少換線時間和生產停頓。

重點適用行業：通信設備行業、先進計算行業、時空信息行業、消費電子行業、新型顯示行業、基礎電子行業。

　　典型場景6：設備管理

痛點：電子信息制造業中自動化設備應用廣泛、種類繁多、更新換代速度快，部分企業設備管理中依然依賴手工記錄，設備維修人員技能要求高，人員流動也會導致設備管理知識傳遞容易中斷，當前設備維護模式多處于被動式維護和經驗式維護，緊急故障難以做出科學預判，故障維修不及時影響生產進度。

改造目標：設備故障診斷與預測

實現方式和需要條件：采用統一的系統平臺管理設備采購、安裝、使用、報廢全過程，實時監控關鍵工藝設備運行情況，建立設備數字孿生模型，基于大數據分析和人工智能技術對設備健康度進行預測，提前預警潛在故障，研究設備運行機理，沉淀設備維保經驗，形成設備故障知識庫，自動提醒和推薦設備維保方案，支撐維保人員快速解決設備故障，減少非計劃停機時間，延長設備使用壽命。

重點適用行業：通信設備行業、先進計算行業、時空信息行業、消費電子行業、新型顯示行業、基礎電子行業、能源電子行業。

　　（三）質量管控

典型場景7：產品質量管控

痛點：多數企業對品質影響因子缺乏有效的監控與分析，欠缺分析和處理問題的經驗積累，導致相同的問題反復發生，企業不良品質成本居高不下，尚未運用大數據技術協助解決和追溯產品質量問題，客戶端品質問題持續發生。

改造目標：智能化品質管控

實現方式和需要條件：建立完善的質量管控集成架構，應用基于機器視覺的產品質檢技術，借助物聯網技術將檢測設備與人員、樣本庫、檢測流程等系統互聯互通，消除品質控制各環節的信息孤島。同時，運用信息系統等集成質量機理分析、質量數據分析等技術，進行產品質量影響因素識別、缺陷分析預測和質量優化決策，分門別類地對質量知識和異常經驗進行積累、共享，歸納總結成為結構化的知識庫。針對常發生的問題可以根據知識庫不斷部署預防性措施。

重點適用行業：通信設備行業、先進計算行業、時空信息行業、消費電子行業、基礎電子行業、能源電子行業。

　　（四）倉儲物流

典型場景8：倉儲配送

痛點：電子信息產品種類繁多、結構復雜，所需的電子元器件、電子化學品等物流規格多樣、對存儲環境溫濕度要求高，且有序列號、保質期等批次管理需求，倉儲管理中人工記錄管理難度大，部分企業倉儲配送、資源計劃、生產執行等系統集成度低，配送異常難及時管理，影響生產進度。

改造目標：拉式實時精準配送

實現方式和需要條件：將生產消耗、倉儲、運輸等數據集成，根據實時生產消耗，自動發起物料配送需求，綜合運用條碼技術、自動化立體倉庫存儲、人機交互分揀、自動化傳輸等系統，將物料按時按量精準配送至線體或工位，打造全鏈條“拉式精準配送”物流系統，縮短全鏈條配送時效。

重點適用行業：通信設備行業、先進計算行業、時空信息行業、消費電子行業、新型顯示行業。

　　（五）經營管理

典型場景9：能源管理

痛點：電子信息制造業企業耗能設備多樣，部分企業存在耗能設備老舊情況，尚未應用智能化的數據采集工具，人工采集數據工程量大、易出錯，能耗數據難以統一歸檔和檢索，無法完整掌握整個企業的供電、配電、用電情況，缺乏科學有效的策略進行綜合能效優化。

改造目標：能效數智化管理與優化

實現方式和需要條件：部署能耗數據智能計量與采集裝置，基于統一的能源管理系統，開展全環節、全要素能耗數據匯聚分析，采用能流圖形式進行工廠全域可視化監測，結合設備運行、生產工藝、制造成本等數據，建立綜合能耗模型，開展用能情況模擬、能效診斷和節能潛力分析，明確節能措施優先級，針對高耗能設備和場景，采用大數據和算法模型動態確定設備最優參數，通過控制系統實現自動調整，實現整體能效提升。

重點適用行業：通信設備行業、先進計算行業、時空信息行業、消費電子行業、基礎電子行業、能源電子行業。

　　（六）增值服務

典型場景10：產品運維服務

痛點：電子信息制造業產品數據沒有得到有效分析利用，無法動態跟蹤用戶服務需求，缺乏產品主動運維意識，多處于問題發生后才去解決的被動服務階段。

改造目標：數據驅動的精準客服

實現方式和需要條件：建設服務大數據平臺，整合和集成產品運行工況、維修保養、故障缺陷等數據，為用戶提供自助服務和智能服務等多種方案，如產品使用技巧和產品診斷排障自助服務、基于數據的遠程運維服務、基于模型和產品實時狀態的主動保養預警服務、基于環境數據和用戶使用習慣的方案建議服務等。

重點適用行業：通信設備行業、先進計算行業、時空信息行業、消費電子行業、能源電子行業。

　　（七）供應鏈管理

典型場景11：供應鏈風險管理

痛點：產品制造所需物料種類繁多，涉及采購供應商眾多，不同物料交付要求多樣，企業無法及時有效監控原料供應風險，被動接受突發供貨異常事件，導致內部生產組織倉促調整，影響正常生產執行。

改造目標：供應鏈風險預警與彈性管控

實現方式和需要條件：針對不同物料設定相應的采購模型，用集成建模、多目標尋優、數據跨域控制等技術，設定合理的采購提前期，確保供應商物料供貨異常時，企業有充足的時間應對處理。建立供應鏈管理系統，集成知識圖譜、先進計算等技術，開展供應鏈風險隱患識別、定位、預警和高效處置。建立供應商管理系統，應用供應商風險評估、供應鏈溯源等技術，實現供應商精準畫像，開展基于數據分析的供應商評價、分級分類、尋源和優選推薦。

重點適用行業：新型顯示行業、通信設備行業、先進計算行業、消費電子行業。

二、電子信息技術和產品賦能其他行業數字化轉型

典型場景12：大眾消費領域北斗規模應用

實現方式：提升北斗在智能手機、穿戴設備等產品上的應用比例，探索亞米級定位應用場景，增強產品在室內等遮擋區域的多源融合定位、高精度定位能力，打造室內外無縫連續定位體系。促進北斗車載終端賦能應用，通過車輛北斗地基增強系統、高精度地圖等方式，在車聯網中推廣應用北斗高精度定位技術。推動北斗多頻定位、高精度定位等技術在消費級無人機、共享兩輪車領域的應用，提升城市智能化精細管理水平。

典型場景13：基于XR的沉浸式交互服務

實現方式：綜合運用虛擬現實終端、空間計算引擎、三維數字內容等產品和技術，構建行業解決方案。加速工業領域VR/AR技術滲透率，推廣沉浸式協同設計、智慧AR巡檢、交互式三維動態仿真等典型場景和解決方案。推動XR在教育和文旅領域深度應用，推廣虛擬仿真教學實訓、虛擬拍攝、數字空間內容制作、AR導覽、互動營銷等，增強交互體驗。

典型場景14：基于新型顯示的新一代人機交互方案

實現方式：促進TFT-LCD、AMOLED、Micro-LED、3D顯示、激光顯示等顯示技術在相關行業領域規模化應用，實現超高清、無障礙、3D立體等顯示效果，加快在智能終端、遠程連接、文化內容呈現等場景中推廣。開發視聽體驗數據交互終端，構建人性化、沉浸式互動體驗。推動量子點顯示、全息顯示等技術攻關，加快光場重構、空中無介質物理成像、全息智能顯示系統、HUD抬頭顯示、UI/UX、多模態交互控制技術和產品集成應用，構建人性化、智能化駕駛空間，實現人與空中實像的直接交互，滿足未來出行的智能化需求。

典型場景15：電子信息產品賦能新型信息基礎設施建設

實現方式：在工業智聯、城市智聯、低空智聯、農業智聯等領域，應用協議兼容、軟件定義、物聯平臺免調試接入等技術，推動通信、芯片、顯示模組等軟硬件產品快速適配。大規模部署智能物聯產品，為信息交換共享、復雜環境感知、智能決策和協同控制提供物聯支撐，滿足高中低速、廣域覆蓋、上行增強等業務需求。加強搭載人工智能技術的移動物聯網終端研發供給和應用探索，促進形成網絡連接、資源管理、運行維護等方面的內生智能，提升網絡智能化水平。綜合應用人工智能芯片、邊緣計算設備、超級計算機、AI服務器等電子信息產品，實現實時數據處理和高性能計算。

來源：工信微報