来源：改革网作者：朱传喻时间：2026-07-15
从车间里的智能传感器到产业链上的数字化协同，从消费端的精准画像到供给端的柔性制造，从预测性维护到数字孪生仿真——数字技术与实体经济的融合正在从零散探索走向系统重构，深刻改变着产业运行的底层逻辑与发展范式。
近年来，这一融合进程明显提速。数字技术已不再仅仅是生产工具层面的局部改良，而是作为通用目的技术向研发设计、生产制造、经营管理、市场营销的全链条渗透。产业数字化规模在数字经济总体规模中的占比已突破八成，成为拉动经济增长的主引擎。在制造业领域，工业互联网平台连接工业设备数量、服务工业企业数量均保持快速增长态势；服务业领域，在线服务、智慧物流、数字金融等新业态持续涌现；农业领域，精准种植、智能养殖等数字化应用也在加速落地。
从发展趋势看，数实融合正呈现出三个鲜明特征。其一，融合从“点状突破”走向“系统集成”。早期的数字化多是单个环节的自动化改造，如今则走向全要素、全流程、全产业链的系统性重构。其二，融合从“消费端驱动”走向“供给端深化”。数字化的主战场正在从消费互联网向产业互联网转移，从“人”的连接走向“物”的连接、“流程”的再造。其三，数据作为新型生产要素的价值加速释放。数据的采集、分析、应用能力，正在成为企业核心竞争力的重要组成部分。
数字技术之所以能够赋能实体经济实现质的飞跃，其内在逻辑可以从三个维度加以理解。
第一，技术渗透逻辑——数字技术作为通用目的技术，具有极强的渗透性和扩散性。人工智能、大数据、云计算、物联网等技术并非孤立发挥作用，而是通过组合创新形成技术簇群，对产业进行全方位、深层次的改造。在生产端，智能排产、预测性维护、质量在线检测等应用大幅提升了生产效率；在研发端，仿真模拟、数字孪生等技术缩短了新产品的研发周期；在管理端，数据驱动的决策模式替代了经验式管理，提高了资源配置效率。这种渗透不是简单的“技术叠加”，而是“技术乘数”效应的释放。
第二，数据驱动逻辑——数据作为新型生产要素，正在重构企业的价值创造方式。传统生产要素具有边际报酬递减的特征，而数据要素在一定程度上呈现出边际报酬递增的特点：数据越多，算法越优，洞察越精准，价值创造能力越强。当企业将生产经营数据沉淀为数据资产，并通过数据分析发现市场趋势、优化工艺流程、预测设备故障时，数据就转化为实实在在的经济价值。这种从“数据资源”到“数据资产”再到“数据资本”的跃迁，是数实融合创造价值的核心机制。
第三，生态重构逻辑——数字平台正在重塑产业组织形态。传统产业链是线性的、松散的上下游关系，而数字化平台通过连接供需双方、整合要素资源，将线性链条转变为网络化生态。平台企业作为生态组织者，为入驿的制造企业提供技术接口、流量入口、供应链服务，降低中小企业数字化转型的门槛。这种平台化、生态化的产业组织方式，提高了资源配置效率，增强了产业链的韧性和抗风险能力。
推动数实融合走深走实，需要在企业转型和产业生态两个层面协同发力。
就企业层面而言，数字化转型是一场涉及战略、组织、技术、人才的系统性变革。首先，需要树立以数据为核心的经营理念。企业管理者应当认识到，数据不仅是经营的副产品，更是重要的战略资源。将数据思维贯穿到战略决策、业务流程、组织管理的各个环节，是实现数字化转型的前提。其次，需要坚持“小步快跑、持续迭代”的转型策略。数字化不是一蹴而就的大工程，而是一个持续优化的过程。企业可以从最需要改进的环节入手，率先取得可见成效，再逐步扩展至其他环节，形成“试点—推广—深化”的良性循环。再次，需要注重人才培养和组织变革。数字化转型的最大障碍往往不是技术本身，而是缺乏既懂业务又懂技术的复合型人才，以及僵化的组织架构。企业需要建立跨部门的数字化团队，打通数据壁垒，营造鼓励创新的组织文化。
就产业生态层面而言，数实融合需要构建“龙头引领、链条协同、生态共建”的发展格局。龙头企业在产业链中处于核心位置，其数字化水平往往决定了整个产业链的数字化深度。龙头企业应当积极开放平台资源、共享数字能力，带动上下游中小企业“上云上平台”，形成数字化协同的产业链体系。行业协会和产业联盟可以发挥桥梁纽带作用，组织制定数据标准、接口规范，解决产业链各环节“数据不通”“系统不连”的问题。同时，培育一批面向特定行业、特定场景的工业互联网平台和服务商，为中小企业提供“轻量化、低成本、快部署”的数字化解决方案，降低数字化转型的门槛和成本。
数字技术与实体经济的深度融合，本质上是生产力发展规律的客观要求。蒸汽机时代的机械化、电力时代的自动化、信息时代的数字化，每一次技术革命都带来了产业形态的重塑和生产效率的跃升。今天，我们正处于以数字技术为核心的新一轮技术革命和产业变革的历史进程中。抓住这一历史机遇，以数字技术赋能实体经济，以实体产业承载数字创新，推动两者在更广范围、更深程度、更高水平上实现融合，是增强产业竞争力、推动经济高质量发展的必由之路。
展望未来，随着人工智能技术的加速成熟和应用场景的持续拓展，数实融合将进入新的发展阶段。大模型技术有望为制造业带来更强大的智能化能力，实现从“数据驱动”到“智能驱动”的跃升。对于广大企业而言，唯有主动拥抱数字化浪潮，在融合中创造新优势，在转型中培育新动能，才能在激烈的市场竞争中立于不败之地，为经济发展注入源源不断的活力。（朱传喻）