根据华为2021年发布的《战略到执行、实践到卓越》报告中的评估，工业处于数字化 进程的第二波次，处于转型追随者的位置。
很多工业企业大多流程复杂、资产重， 变革包袱大，其转型进程虽不及与数字化亲 和度更高的信息密集型行业，但其希望通过 数字化提升竞争的诉求强、应用场景丰富， 想象空间巨大。 同时，工业领域宽广，子行业众多， 为明确工业数字化转型的具体进程，我们 参考《国民经济行业分类》1 （GB/T4754-20171 ）和智能制造重点产业，在本白皮书中 将工业划分为16个子行业进行分析，评估中 国工业各子行业的数字化指数。
以可观测、易评价、可量化为原则，我 们从工业产品的全生命周期出发，制定研发 设计、生产管理、仓储物流、商业运营四大 维度、包含21细项指标的评估模型2 。
数据来源方面，行业均值参考了中国智能 制造评估评价公共服务平台截至2021年12月 的数据，覆盖中国31个省市自治区的2万余家 工业企业的智能制造能力成熟度诊断数据3 ； 各细分行业数据在行业均值的基础上，以调 研、访谈方式，分别从行业内专家、工业数字 化供应商专家获取各指标评分，并交叉验证。
从结果来看，半导体、汽车、航空航 天、石油化工行业整体数字化水平最高；采 矿、建筑材料、轻工、纺织与服装相对落 后。
从细项指标分数看，数字化设计、设备数字化、生产数据自动采集的整体水平较高，是企 业数字化转型的基础场景和能力。
在数字化指数基础上，我们又叠加了各行业的盈利能力 4 ，从这两个维度出发，将 16 个子 行业划分为了引领型行业、敏捷型行业、前瞻型行业、谨慎型行业、沉稳型行业五种行业画像。
从这两个维度进行分析是因为数字化指 数和盈利能力之间有一定相互促进的正相关 关系，较高的数字化水平能够促进企业盈利 水平提升，同时雄厚的资金实力才能够支撑 数字化投入。
引领型行业：包括半导体、汽车、航空 航天、石油化工行业。这些行业具有技术密 集、固定资产投入高、大规模和高精度生产、 流程标准化的天然属性，人工相比设备不具 优势，因此数字化起步最早、转型最为成熟。 同时，有极强的盈利能力作为有力支撑，保 障对数字化的持续投入，由此形成“滚雪球 效应”。当前生产过程数字化已经基本完成， 未来将重点关注结合 AI、数字孪生、传感系 统等前沿技术，发掘更为丰富的智能化应用。
敏捷型行业：包括轨道交通、3C 与家电、 医药与食品、机械与设备行业。对这些行业 来说，数字技术有利于精准洞悉市场需求并 开展创新研发，同时对于生产活动的降本增 效、精度与质量、可靠性提升效果显著。这 些领域虽与引领型行业存在差距，但已具备 一定的数字化基础，未来在补齐短板的同时， 将关注应用的协同及集成，以及大数据应用。
前瞻型行业：包括公共事业、钢铁、有 色金属、船舶行业。这些行业受生产活动的 属性影响，数字化是必备的生产要素，也是 降本增效的必要条件。如对于钢铁、有色金 属行业来说，流程制造的主生产环节的物理 化学反应完全依赖于设备，人工仅作为辅助。 因此在盈利能力不高的情况下，这些领域的 企业仍然敢为人先，有动力去推动数字化转 型。未来将进一步根据投入产出比进行数字 化投资。
谨慎型行业：包括采矿、建筑材料行业。 该领域生产模式较传统和粗放，工艺流程复 杂度不高，长期以来都以人力劳作、经验传 承为主，同时对于对数字化的价值认知较晚， 因此行动相对谨慎和保守。接下来在针对关 键工序进行数字化改造的同时，将逐步扩大 数字化范围，从点到面，拓宽应用场景，全 面满足安全、环保的生产需求。
沉稳型行业：包括轻工、纺织与服装行 业。这些领域中小企业众多，除少数已深耕 数字化的头部企业，大部分企业受制于自身 盈利和资金能力，数字化转型相对迟缓。对 这些中小企业来说，轻量、投入少、见效快 的云化工业应用软件将是重点。
虽然各子行业的数字化进程不一，在分 析的过程中，我们仍发现有一些跨行业的共 性需求场景，将在下个章节中进行分享。
