近期，工业和信息化部印发《智能制造典型场景参考指引（2025年版）》（以下简称《参考指引》），充分挖掘制造企业数智化转型的实践经验，结合对技术创新和融合应用最新趋势的准确把握，归纳出8个环节的40个智能制造典型场景。相比2024年版，这一版《参考指引》新增了数字基础设施建设、制造工程优化、智能经营决策等典型场景，更加突出人工智能新技术的融合应用，以场景为牵引推动制造业数智化转型向更高水平迈进。
通用性和个性化是产业数智化转型需要同时考虑的两个方面。通用性具体体现为由大数据、物联网、人工智能技术等建构起来的“数字化+网络化+智能化”技术系统，它是数智化转型的技术底座。对数智化转型的企业主体而言，大体都要经历新技术群落架构与企业生产运营管理深度融合的过程，从IT逐步向AIoT（人工智能物联网）过渡。而无论哪类产业，都对开放、连接、共享、协同的产业公共平台存在需求。正是基于产业数智化转型的通用性特点，标准化的典型场景才具有可复制推广的价值意义。
在通用性的基础上，产业的多样性又给数智化转型提出了个性化的课题。当前，我国拥有41个工业大类、207个中类、666个小类，工业体系涵盖了联合国产业分类目录中的全部工业门类。每个工业门类在技术工艺、流程组织、要素密集水平、产业链等方面都带有鲜明的产业差异，进一步具体到产业内的企业主体，数智化转型的诉求更是不尽相同。从这个意义上来说，转型并不存在完全模板化、标准化的路径，而是需要因产制宜、因企制宜。归纳总结典型场景的意义在于为不同行业不同特点的企业提供数智化转型的“基础套餐”，企业在此基础之上，根据自身的资源、能力、目标，以及同行业和上下游企业的数智化水平等，增减自选动作，以完成企业的个性化数智转型方案。
数智化转型对产业而言是技术、工艺、流程、组织等的一系列调整与再造，由于工序环节、标准化程度等的不同，数智化转型在产业选择上往往会经历从易到难的过程。相比其他行业，原材料工业作为流程型产业标准化程度较高，面临的绿色低碳化约束也更强。去年，工信部等九部门印发实施《原材料工业数字化转型工作方案（2024—2026年）》，其中提出“打造120个以上数字化转型典型场景，培育60个以上数字化转型标杆工厂，形成一批数字化转型标杆企业”的量化目标，有关政策在石油化工、钢铁、有色金属等领域发挥出强大的牵引力，典型场景的打造和复制推广工作成效显著。相关数据统计，截至2024年年底，我国原材料工业关键工序数控化率超75%，较“十三五”末提升10个百分点，提前完成“十四五”规划目标。
典型场景的打造重在形成示范效应，由原材料工业引领的场景打造和推广工作，有望进一步向其他制造行业和细分领域延伸渗透。在《制造业企业数字化转型实施指南》等文件的指引保障下，各地在拓展转型范围、深化改造程度等方面作出了不少积极探索。比如，广东省探索从“单点突破”到“链式改造”的制造业数智化转型模式，支持电子信息、先进装备等重点行业龙头企业围绕典型场景实施软硬件改造，推动供应链生产设备和信息系统的全面互联互通；同时支持平台型企业基于行业制造知识和服务经验，总结典型场景和共性需求，为产业链上下游企业提供小型化、轻量化、精准化的数字化产品和解决方案，完成对产业链供应链的高效协同改造。
企业的数智化转型没有一定之规，所处行业、规模、所有制类型不同，都是需要被看到的个性化因素。《参考指引》中的典型场景为企业提供了基础路径、勾勒了主流方向。引导企业根据自身能力和需求、自身在产业链供应链中的地位和作用，因企制宜量身定制数智化转型的解决方案，才能真正释放企业的内生动能。
