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推進信息化和工業化深度融合是黨中央、國務院一以貫之的重要戰略部署。習近平總書記強調，推動互聯網、大數據、人工智能同實體經濟深度融合，繼續做好信息化和工業化深度融合這篇大文章。信息化和工業化深度融合因勢而生、因時而起，構建起以信息技術進步帶動工業發展、以工業應用促進信息技術進步的先進機制，并在不斷變化中調整適應各階段發展要求。工業和信息化部承擔著推進信息化和工業化深度融合的使命，為落實兩化融合系列部署提供了組織保障。我們要深入學習貫徹習近平總書記關于信息化和工業化深度融合的重要指示批示精神，把握信息化、工業化及其深度融合發展的普遍規律，著力推進信息化和工業化深度融合邁上新臺階。

深刻認識信息化和工業化深度融合的重要意義推進信息化和工業化深度融合是把握新一輪科技革命和產業變革機遇的戰略選擇。習近平總書記指出，信息化為中華民族帶來了千載難逢的機遇；當今時代，數字技術、數字經濟是世界科技革命和產業變革的先機。從經濟社會發展史看，人類經歷了以機械化、電氣化、自動化為特征的三次工業革命，都是以技術革新為核心，推動了生產力的巨大飛躍和生產關系的深刻變化。當前，以大數據、人工智能為代表的新一代信息技術日新月異，極大提高了人類認識世界、改造世界的能力，正在引發工業領域生產方式、組織形式和商業模式的根本性變革，新一輪科技革命和產業變革蓬勃興起。著眼把握和順應世界發展大勢，必須搶抓變革機遇，通過信息化和工業化深度融合，強化數字技術賦能，推動制造業加速向高端化、智能化、綠色化、融合化發展，加快培育和發展戰略性新興產業，以數字技術融合應用引領新一輪科技革命和產業變革。

推進信息化和工業化深度融合是實現新型工業化的戰略任務和具體實踐。習近平總書記指出，西方發達國家是一個“串聯式”的發展過程，工業化、城鎮化、農業現代化、信息化順序發展。要想后來居上，決定了我國發展必然是一個“并聯式”的過程。歷史和現實都表明，在我們這樣一個有14億多人口的發展中大國推進工業化，既要遵循世界工業化的一般規律，更要立足國情，我國在工業化未完成時就迎來了信息化發展浪潮，注定要走一條具有中國特色的新型工業化道路。黨的十八大以來，我國新型工業化取得了歷史性成就，深刻反映出以信息化和工業化深度融合為本質特征的新型工業化，是符合發展規律和我國國情的正確選擇。著眼推進新型工業化，必須加快新一代信息技術全方位全鏈條普及應用，通過信息化和工業化深度融合，提高產業創新能力，優化產業結構，提升產業鏈供應鏈韌性和安全水平，加快現代化產業體系建設。

推進信息化和工業化深度融合是培育新質生產力的重要支撐。習近平總書記指出，生產力是推動社會進步最活躍、最革命的要素；發展新質生產力是推動高質量發展的內在要求和重要著力點。生產力是人類社會發展的根本動力，也是一切社會變遷和政治變革的終極原因，新質生產力代表先進生產力的演進方向。信息化和工業化深度融合，一方面能夠推動信息技術深度賦能勞動者、勞動資料和勞動對象，促進生產要素創新性配置，加快產業深度轉型；另一方面能夠釋放海量工業應用場景，促進信息技術、工業技術革命性突破，為新質生產力的形成和發展奠定重要基礎。著眼培育和壯大新質生產力，必須把握高科技、高效能、高質量的內在要求，通過信息化和工業化深度融合，擺脫傳統經濟增長方式、生產力發展路徑，促進技術革命性突破、生產要素創新性配置和產業深度轉型升級，發展符合新發展理念的先進生產力質態。

準確把握推動信息化和工業化深度融合面臨的新形勢新時代以來，在以習近平同志為核心的黨中央堅強領導下，我國兩化融合取得了一系列成就，推動制造業數字化、網絡化、智能化發展邁上新臺階，為高質量發展注入了強勁動力。

工業自動化基礎愈發穩固。工業控制系統領域，涌現出一批優質企業，可編程邏輯控制器（PLC）、監控和數據采集系統（SCADA）、集散控制系統（DCS）等產品快速發展，部分產品國內市場占有率持續提升。工業機器人方面，我國已連續11年成為全球最大的工業機器人消費國，最新數據顯示我國工業機器人密度達470臺/萬人，遠超全球平均水平。

數字化轉型縱深推進。深入實施制造業數字化轉型行動，堅持分業施策，編制印發12個重點行業數字化轉型實施指南，建設14個重點行業數字化轉型場景圖譜。截至2025年6月底，工業企業數字化研發設計工具普及率、關鍵工序數控化率分別達到84.0%、66.8%。中小企業數字化轉型百城試點工作提速擴面，帶動近4萬家中小企業開展數字化改造，培育“小快輕準”解決方案1萬余項。同時，我國軟件和信息技術服務業高質量發展扎實推進，2025年上半年，軟件業務收入70585億元，同比增長11.9%，云計算、大數據服務共實現收入7434億元，同比增長12.1%。

網絡化連接全域延展。深入實施工業互聯網創新發展工程，網絡、標識、平臺、數據、安全五大體系一體部署、一體應用。網絡基礎設施建設全球領先，5G基站達到455萬個，千兆用戶突破2億，實現“縣縣通千兆、鄉鄉通5G”。標識解析體系全面建成，具有一定影響力的工業互聯網平臺超過340家，重點平臺設備連接數超1億臺（套），服務企業近400萬家次，實現41個工業大類全覆蓋，推動工業互聯網發展步入規?；瘧眯码A段。

智能化升級動能強勁。智能制造工程扎實推進，突破一批智能制造裝備和系統解決方案，建成5400余家先進級和230余家卓越級智能工廠，形成了一批可復制推廣的智能制造示范標桿。人工智能發展迅速，涌現了一批開源通用大模型，以及鋼鐵、能源等行業大模型，為產業轉型升級提供源源不斷的智慧動力。

總的來看，我國兩化融合已站在新的更高起點上，同時也面臨著新的戰略機遇和風險挑戰。從技術發展看，新一輪科技革命和產業變革深入發展，技術創新進入前所未有的密集活躍期，人工智能、量子技術、生物技術等前沿技術集中涌現，融合機器人、數字化、新材料的先進制造技術加速推動制造業向智能化、服務化、綠色化轉型，人工智能成為影響未來發展的關鍵變量。從國際局勢看，全球產業鏈、供應鏈、價值鏈正在深度調整，單邊主義、保護主義明顯上升，世界主要經濟體紛紛加大對智能制造、工業互聯網、數字供應鏈等融合發展領域的政策支持，并搶奪數字技術標準、經貿規則制定的主導權，融合發展領域國際競爭日益加劇，成為大國競爭博弈的焦點。從國內形勢看，我國工業發展正處于爬坡過坎、由大變強的重要關口，發展不平衡不充分問題依然突出，制造業總體上正在加速邁向全球價值鏈中高端，關鍵核心技術受制于人的局面尚未得到根本改變，數字技術創新能力、創新產出、創新成果轉化不足，傳統產業數字化發展相對較慢，中小企業數字化轉型難度較大，數據要素價值潛力尚未有效激活，數字經濟發展優勢還未能充分轉化為實體經濟的發展能力，推進兩化融合任重而道遠。

奮力譜寫信息化和工業化深度融合新篇章對照我國加速推進新型工業化、構建現代化產業體系的戰略目標，信息化和工業化深度融合仍需進一步深化。要持續完善制度設計、筑牢數字底座、推動產業轉型、匯聚資源要素，把深度融合貫穿工業和信息化工作全過程，推動深度融合發展實現從“物理疊加”到“化學反應”的躍升，為扎實推進新型工業化、加快建設制造強國和網絡強國提供有力支撐。

健全信息化和工業化深度融合制度。完善發展機制，建立保持制造業合理比重投入機制，著力促進工業經濟平穩增長。提升治理水平，創新數字經濟評價機制，健全平臺經濟常態化監管制度，構建人工智能安全治理體系，把監管和治理貫穿創新、生產、經營、投資全過程。完善要素配置制度，加強數據交易流通、開放共享等制度規范的研究制定，健全金融支持推進新型工業化的機制，充分激發資本、技術、數據等要素活力。

加強關鍵核心技術攻關。通過深入實施制造業重點產業鏈高質量發展行動、產業基礎再造工程等，大力發展核心基礎零部件、核心基礎元器件、關鍵基礎材料、關鍵軟件、先進基礎工藝和產業技術基礎。大力推進科技創新和產業創新深度融合，加快培育創新型企業，推動在企業布局建設更多國家級創新平臺，建設高水平產業科技創新平臺網絡，加快中試和應用驗證平臺建設。完善首臺（套）、首批次、首版次應用政策，出臺推進科技服務業高質量發展的政策措施，培育全國一體化技術市場，促進更多科技成果從樣品變成產品、形成產業。

大力推動數字產業創新發展。壯大云計算、大數據、區塊鏈、虛擬現實、工業軟件等數字產業，探索建設中國特色的開源生態，加快發展網絡和數據安全產業，培育具有國際競爭力的數字產業集群。瞄準未來科技和產業發展制高點，加快新一代信息技術、人工智能、生物制造、低空經濟、人形機器人、6G、原子級制造等領域科技創新，培育新興產業和未來產業。適度超前布局建設5G、算力等新型信息基礎設施，加快工業互聯網體系化發展，強化網絡基礎設施安全防護能力建設。

推動制造業高端化、智能化、綠色化發展。實施制造業重大技術改造升級和大規模設備更新工程，制定重點行業數字化轉型實施方案，開展中小企業數字化賦能專項行動和中小企業數字化轉型城市試點，系統化、圖譜化、標準化推進轉型進程，以數智技術改造提升傳統產業。推動人工智能賦能新型工業化，開展“人工智能+制造”行動，建設高質量的工業數據語料庫，培育若干通用大模型、行業大模型和智能體。深入實施智能制造工程，大力發展智能產品和裝備、智能工廠。加快數字化綠色化協同轉型發展，加快數字化綠色化融合技術創新研發和應用，深入實施綠色制造工程，構建綠色制造和服務體系。

促進先進生產要素向融合領域集聚。建設高質量兩化融合標準體系，提升標準的國際化水平，以國家標準提升引領傳統產業優化升級。深化產教融合、校企合作，加強新工科建設，支持行業企業、職業院校、公共實訓基地等，開展大規模職業技能培訓。強化多元化、接力式金融服務，發揮國家產融合作平臺作用，擴大實施“科技產業金融一體化”專項，推動科技產業金融良性循環。加快發展數據要素市場，培育數據產業經營主體，加快布局重點行業數據空間建設，推動數據價值挖掘與創造，更好賦能新質生產力發展。