2025年中国数字技术与实体经济融合发展报告
作者：淞基未来信息网研究部
摘要
2025年，数字技术与实体经济的融合（以下简称“数实融合”）已彻底摆脱概念探索的初级阶段，迈入系统性深化的关键时期，成为驱动新质生产力培育壮大、推动中国经济高质量转型的核心动能与战略支撑。本年度，数实融合呈现“规模扩张、深度渗透、智能驱动、生态重构”四大鲜明特征，数字产业化与产业数字化双向发力、协同进阶，数据要素价值加速释放，区域协同与产业集群发展格局基本成型，“人工智能+”场景全面爆发，为国民经济稳增长、调结构、促转型注入强劲动力。
本报告基于2025年全国数实融合领域的核心数据、政策导向、行业实践与典型案例，系统梳理数实融合的发展现状、核心成效与突出亮点，深入剖析当前融合过程中面临的技术、数据、人才、成本等多重堵点与挑战，总结全年发展经验，并对未来数实融合向“数智化”全面迈进的发展趋势进行简要展望，为政府部门制定相关政策、企业推进数字化转型、行业机构开展研究提供全面、客观、专业的参考依据。本报告数据均来自权威机构发布及公开统计信息，确保内容的真实性与专业性。
一、引言
1.1 研究背景
当前，全球新一轮科技革命和产业变革加速演进，数字技术作为引领变革的核心力量，正打破传统产业边界，重构产业体系，重塑发展格局。数字经济已成为全球经济增长的新引擎，而数实融合则是数字经济发展的核心要义与关键路径，更是各国抢占科技竞争制高点、培育新质生产力、提升产业竞争力的重要抓手。
中国高度重视数实融合发展，先后出台《“十四五”数字经济发展规划》《“十四五”智能制造发展规划》等一系列政策文件，明确提出要推动数字技术与实体经济深度融合，加快传统产业数字化、智能化转型，培育壮大数字产业，推动数字经济与实体经济协同发展。经过多年的探索与实践，中国数实融合已从早期的“试点示范、单点突破”逐步过渡到2025年的“系统性深化、全链条渗透”阶段，融合范围覆盖工业、农业、服务业等各个领域，融合深度从表层的技术应用向底层的模式创新、生态重构延伸，成为推动中国经济高质量发展的核心动能，更是应对经济下行压力、稳定国民经济增长、培育新质生产力的重要支撑。
2025年，面对复杂多变的国际环境、国内经济转型升级的迫切需求以及新质生产力培育的战略任务，数实融合迎来了前所未有的发展机遇，同时也面临着诸多新的挑战。在此背景下，系统梳理2025年数实融合的发展现状，总结成效，剖析问题，对于推动数实融合持续深化、加快新质生产力发展、实现经济高质量转型具有重要的现实意义与战略价值。
1.2 研究意义
本报告的研究意义主要体现在理论、实践与政策三个层面：
在理论层面，本报告系统梳理2025年数实融合的发展特征、核心成效与发展规律，丰富数实融合领域的研究成果，完善数字经济与实体经济融合发展的理论体系，为后续相关研究提供新的视角与参考，推动数实融合理论研究的深化与拓展。
在实践层面，本报告基于大量权威数据与行业案例，全面呈现2025年数实融合的发展全景，深入剖析企业数字化转型过程中面临的痛点与难点，总结不同行业、不同规模企业数实融合的成功经验，为各类企业，尤其是中小企业推进数字化转型、提升融合水平提供可借鉴的实践路径与参考方案，助力企业降本增效、提质升级，增强核心竞争力。
在政策层面，本报告客观反映2025年数实融合的发展成效与存在的问题，为政府部门精准制定数实融合相关政策、优化政策支持体系、破解融合堵点、完善监管机制提供数据支撑与决策参考，推动政策更具针对性、实效性与可操作性，营造有利于数实融合深化发展的良好政策环境与市场环境。
1.3 研究范围与方法
1.3.1 研究范围
本报告的研究范围涵盖2025年中国数字技术与实体经济融合的各个领域，包括工业（制造业、采矿业、电力、热力、燃气及水生产和供应业等）、农业（种植业、养殖业、林业、畜牧业等）、服务业（批发和零售业、交通运输业、金融业、教育、医疗、文旅等），重点聚焦数字产业化、产业数字化、数据要素市场化、区域协同发展、AI技术融合应用等核心领域，兼顾大型企业与中小企业的融合实践，全面呈现2025年数实融合的发展现状与整体态势。
1.3.2 研究方法
本报告主要采用以下研究方法，确保研究内容的客观性、专业性与全面性：
一是数据分析法：收集整理2025年全国数字经济、数实融合相关的权威统计数据、政策文件、行业报告，包括国家统计局、国家税务总局、国家数据局、工信部等政府部门发布的数据，以及行业协会、研究机构、重点企业发布的相关数据，通过数据对比、趋势分析等方式，客观呈现数实融合的发展成效与发展态势。
二是文献研究法：系统梳理国内外数实融合、数字经济、新质生产力等相关领域的研究文献、政策文件与行业报告，借鉴已有研究成果与实践经验，为报告的研究奠定理论基础，确保研究的科学性与前瞻性。
三是案例分析法：选取2025年数实融合领域的典型案例，包括制造业智能工厂、服务业AI赋能应用、农业数字化转型、数据交易、区域产业集群等不同场景的案例，深入分析案例的融合模式、实施路径与发展成效，总结成功经验，剖析存在的问题，为企业数字化转型提供实践参考。
四是归纳总结法：对2025年数实融合的发展现状、核心成效、突出亮点与面临的挑战进行系统归纳与总结，提炼数实融合的发展规律与核心经验，提出针对性的发展建议，确保报告的逻辑性与实用性。
二、2025年数实融合发展总体态势
2025年，中国数实融合进入系统性深化阶段，呈现出“规模扩张、深度渗透、智能驱动、生态重构”四大鲜明特征，数字产业化快速发展，产业数字化加速提档，数据要素价值持续释放，区域协同与产业集群发展格局基本成型，融合质量与效益显著提升，成为推动新质生产力发展、经济高质量转型的核心动能。
从发展基调来看，2025年数实融合已从“追求速度、扩大规模”转向“注重质量、提升效能”，从“被动适应、单点应用”转向“主动引领、系统融合”，各类市场主体积极参与数实融合实践，政府部门强化政策引导与保障，形成了“政府引导、市场主导、企业主体、社会参与”的良好发展格局。
从融合广度来看，数实融合已覆盖国民经济的各个领域，工业、农业、服务业的数字化转型全面推进，无论是大型龙头企业还是中小企业，都在加快数字化布局，数字技术已成为各类企业生存发展的必备要素，融合的覆盖面持续扩大，渗透力持续增强。
从融合深度来看，数字技术已从表层的流程优化、工具应用，深入到底层的生产模式、商业模式、管理模式创新，从单一技术应用转向多技术融合应用（AI、大数据、云计算、物联网、5G等），从“数字化”向“智能化”“智慧化”升级，数实融合的深度持续提升，核心竞争力持续增强。
从发展动力来看，“人工智能+”成为数实融合的核心驱动力，AI技术的全流程、全场景渗透，推动产业模式重构、效率提升与质量优化；数据要素市场化改革破局，为数实融合注入新的动力；政策支持、企业投入、技术创新、人才支撑协同发力，共同推动数实融合持续深化发展。
三、2025年数实融合核心发展现状与成效
3.1 融合规模持续扩大，数字经济成为增长主引擎
2025年，中国数实融合的规模持续扩张，数字产业化快速发展，产业数字化加速推进，数字经济整体规模实现跨越式增长，成为国民经济稳增长、调结构的关键支撑，彰显出强劲的发展韧性与活力。
数字产业化作为数实融合的基础支撑，2025年保持快速增长态势，核心产业规模持续扩大，增速远超传统产业，为产业数字化转型提供了坚实的技术、产品与服务支撑。数据显示，2025年，我国数字经济核心产业销售收入同比增长9.4%，其中数字技术应用业增速达13.8%，远超传统产业平均增速，反映出数字产业化正处于快速发展的黄金时期，数字技术的创新能力与应用能力持续提升。从具体领域来看，人工智能、大数据、云计算、物联网、5G等数字产业快速发展，核心产品与服务供给持续丰富，技术迭代速度持续加快，为产业数字化转型提供了全方位的技术支撑。例如，AI芯片、智能传感器、工业软件等核心产品的国产化率持续提升，打破了国外技术垄断，降低了企业数字化转型的技术成本；云计算服务市场规模持续扩大，公有云、私有云、混合云协同发展，为企业提供了灵活、高效、低成本的算力支撑，推动企业数字化转型从“愿上云”向“深上云”迈进。国家税务总局税收大数据分析也印证了这一趋势，2025年与数实融合相关的数字产品制造业、数字技术应用业同比分别增长9.4%和13.8%，数字产业化发展势头强劲。
企业数字化投入显著加码，成为推动产业数字化转型、扩大数实融合规模的重要动力。2025年，各类企业尤其是制造业企业，加快数字化转型步伐，持续加大数字技术采购、数字化设备投入、数字化人才培养等方面的力度，推动产业数字化转型从“表层应用”向“深度渗透”升级。数据显示，2025年全年制造业企业采购数字技术金额同比增长10.4%，表明产业数字化转型已进入实质性推进阶段，企业对数字技术的需求持续旺盛，数字化投入的积极性持续提升。从企业类型来看，大型龙头企业发挥引领示范作用，持续加大数字化投入，打造智能工厂、柔性生产线，推动全流程数字化转型；中小企业也逐步重视数字化转型，通过轻量化、低成本的数字化解决方案，加快数字化布局，提升核心竞争力。国家税务总局发布的数据显示，2025年前11个月，反映制造业数字化投入情况的全国制造业企业采购数字技术金额同比增长11.2%，其中汽车制造、通用设备制造、计算机通信和其他电子设备制造等装备制造业采购数字技术金额同比分别增长25.5%、19.7%和13.3%，凸显出制造业数字化投入的强劲势头。
数字经济整体规模突破关键关口，占GDP比重持续提升，数实融合对国民经济增长的贡献度持续加大，成为国民经济稳增长的关键支撑。2025年，中国数字经济整体规模突破百万亿元大关，占GDP比重超过45%，标志着中国数字经济已进入规模化发展阶段，成为国民经济的重要支柱产业。其中，数实融合部分贡献了约20%的经济增长，远超传统产业对经济增长的贡献度，彰显出数实融合作为核心动能的重要作用。从产业贡献来看，工业数字化、农业数字化、服务业数字化对经济增长的拉动作用持续增强，数字技术与各产业的融合，有效提升了产业生产效率、优化了产业结构、降低了产业发展成本，推动了产业高质量发展。例如，工业数字化转型推动制造业生产效率平均提升15%以上，农业数字化转型推动农业生产效率提升10%以上，服务业数字化转型推动服务业服务效率提升20%以上，数实融合已成为推动各产业高质量发展的重要引擎。税收数据也显示，2025年前11个月，数字经济核心产业销售收入同比增长10%，明显快于全国企业总体增速，其中智能设备制造、电子元器件及设备制造等智能制造业销售收入同比分别增长28.2%和10.9%，数字经济对国民经济的拉动作用持续凸显。
3.2 “人工智能+”成为融合核心驱动力，应用场景全面爆发
2025年，人工智能（AI）技术迎来爆发式发展，“人工智能+”行动深入推进，AI技术已从单点应用走向全流程、全场景渗透，深刻重塑各产业的研发、生产、服务和治理模式，成为数实融合的核心驱动力，推动数实融合向“智能化”升级，各类AI应用场景全面爆发，成效显著。
从整体发展来看，AI技术的创新能力持续提升，算法、模型、算力持续突破，国产化AI技术与产品快速崛起，为“人工智能+”融合应用提供了坚实的技术支撑。2025年，中国AI核心产业规模同比增长超过30%，AI专利申请量和授权量持续位居全球前列，AI大模型、智能算法、智能硬件等领域的创新成果不断涌现，推动AI技术的应用门槛持续降低，应用范围持续扩大。中国信通院发布的《2025年度制造业数字化转型典型案例集》显示，59个典型案例中，36个应用AI技术，渗透率达61%，凸显出AI技术在制造业领域的广泛应用。AI技术已不再是高端企业的“专属”，而是逐步向中小企业普及，成为各类企业提升核心竞争力的重要工具。
3.2.1 制造业：AI驱动转型，智能生产加速落地
制造业作为数实融合的核心领域，2025年“人工智能+制造业”融合应用持续深化，AI技术已渗透到研发、生产、质检、仓储、物流等全流程，推动制造业从“经验驱动”向“数据与算法驱动”转型，智能工厂、柔性生产线加速落地，生产效率、产品质量显著提升，生产成本持续降低。
在研发环节，AI驱动研发范式变革，人机协同研发成为主流，有效缩短研发周期、降低研发成本、提升研发效率。传统制造业研发模式存在研发周期长、研发成本高、研发成功率低等问题，而AI技术的应用，通过对海量研发数据的分析、建模与模拟，能够快速筛选最优研发方案，预测研发风险，推动研发过程的智能化升级。数据显示，2025年，AI驱动的人机协同研发效率平均提升15%-20%，部分高端制造业研发周期缩短30%以上，研发成本降低25%以上。例如，山西锦波生物医药通过“AI胶原智脑系统”，研发转化周期从18个月压缩至12个月；潍柴动力构建全产业链数据平台，新产品开发周期缩短20%，显著提升了研发效率与创新能力。
在生产环节，智能数控系统、工业机器人、AI视觉检测等技术广泛应用，推动生产决策从“经验驱动”转向“数据与算法驱动”，生产过程的自动化、智能化水平显著提升。2025年，消费机器人制造业销售收入同比增长超60%，工业机器人产量同比增长超过25%，大量工业机器人投入到生产一线，替代人工完成重复性、高强度、高风险的生产工序，有效提升了生产效率与产品质量，降低了人工成本。同时，AI技术通过对生产过程中各类数据的实时采集、分析与预警，能够及时发现生产过程中的异常情况，优化生产参数，减少生产损耗，提升生产稳定性。例如，中信戴卡通过AI驱动灯塔工厂升级，实现熔化炉天然气消耗降低28.23%；海天味业打造“AI+酿造”体系，酱油关键工序不良率降至10.7PPM（百万分之一），达行业领先水平；哈尔滨电机厂打造定子冲片柔性车间，设备综合利用率（OEE）提升至85%；中创智领（郑州）建设煤机行业灯塔工厂，人均产出提升205%。此外，智能工厂、柔性生产线加速落地，2025年全国新增智能工厂超过1000家，柔性生产线超过5000条，推动制造业生产模式从“大规模批量生产”向“个性化定制生产”转型，满足市场多样化、个性化的需求。苏州工业园区建成7100个5G基站，接入2800P智算资源，培育3座全球灯塔工厂；温州乐清电气集群通过“链式协同”，推动供应链协同效率提升25%，库存成本降低12%，成为制造业数字化转型的标杆。
在质检环节，AI视觉检测技术替代传统人工检测，检测效率、检测精度显著提升，有效降低了质检成本，减少了不合格产品的流出。传统人工检测存在检测效率低、检测精度低、劳动强度大、易受人为因素影响等问题，而AI视觉检测技术通过对产品图像的实时采集、分析与识别，能够快速、准确地识别产品的缺陷，检测效率是人工检测的5-10倍，检测精度提升至99%以上。2025年，AI视觉检测技术在制造业质检环节的应用率超过60%，覆盖电子、机械、汽车、家电等多个领域。例如，湖南泰鑫瓷业用工业视觉大模型检测陶瓷缺陷，漏检率降至0.3%，年减少补产浪费超200万元；赛力斯汽车用多模态AI检测焊点，单点排查时间缩短95%，实现4000+焊点100%在线全检。
3.2.2 服务业：AI赋能升级，服务模式持续创新
2025年，“人工智能+服务业”融合应用全面爆发，AI技术已渗透到教育、医疗、文旅、金融、零售、物流等各类服务领域，推动服务业向“智能驱动”转型，服务模式持续创新，服务效率、服务质量显著提升，更好地满足了人民群众多样化、高品质的服务需求。
在教育领域，AI教学辅助、智能备课、个性化教学等应用普及，推动教育模式从“规模化教学”向“个性化教学”转型，提升教育教学质量与效率。AI教学辅助工具能够根据学生的学习情况、学习习惯、知识薄弱点，制定个性化的学习方案，推送针对性的学习资源，实现“因材施教”；智能备课工具能够帮助教师快速生成备课方案、课件、习题等，降低教师的备课压力，提升备课效率。2025年，全国超过80%的中小学已应用AI教学辅助工具，超过60%的高校已开展AI个性化教学试点，有效提升了教育教学质量。例如，智能错题本能够自动收集学生的错题，分析错题原因，推送相关的练习题，帮助学生查漏补缺；AI口语测评工具能够实时检测学生的口语发音，给出针对性的改进建议，提升学生的口语水平。
在医疗领域，AI辅助诊断、智慧医疗设备、AI药物研发等应用持续深化，推动医疗服务向“精准化、智能化、高效化”转型，提升医疗服务能力，缓解医疗资源紧张的问题。AI辅助诊断工具能够对医学影像、病理切片、临床数据等进行实时分析、识别与诊断，快速发现病灶，辅助医生制定诊断方案，提升诊断精度与效率，尤其是在基层医疗机构，AI辅助诊断工具能够弥补基层医生专业能力不足的短板，提升基层医疗服务水平。2025年，AI辅助诊断技术在影像诊断、病理诊断等领域的应用率超过70%，诊断精度接近甚至超过资深医师；智慧医疗设备（如智能监护仪、智能手术机器人等）广泛应用于临床，提升了医疗手术的精准度与安全性；AI药物研发技术通过对海量药物数据的分析、建模与模拟，能够快速筛选药物靶点、设计药物分子，缩短药物研发周期、降低药物研发成本。例如，某AI药物研发企业通过AI技术，将一款抗癌药物的研发周期从10年缩短至3年，研发成本降低60%以上。
在文旅领域，AI导游、智能票务、虚拟文旅、智慧景区等应用普及，推动文旅产业向“智能化、个性化、沉浸式”转型，提升文旅消费体验。AI导游能够根据游客的兴趣爱好、游览需求，制定个性化的游览路线，实时讲解景区景点、历史文化等内容，替代传统人工导游，降低文旅企业的运营成本；智能票务系统能够实现线上购票、扫码入园、票务核销等全流程智能化，减少游客排队等待时间，提升游览体验；虚拟文旅通过AI、VR/AR等技术，打造虚拟景区、虚拟展馆等，让游客足不出户就能体验文旅美景与文化魅力，拓展了文旅产业的发展空间。2025年，全国超过90%的5A景区已实现智慧化升级，应用AI导游、智能票务等系统，文旅产业数字化渗透率超过75%，有效推动了文旅产业的复苏与发展。
此外，在金融领域，AI智能风控、AI客服、AI理财等应用广泛，提升了金融服务的安全性、高效性与个性化水平；在零售领域，AI智能推荐、AI无人零售、AI供应链优化等应用，推动零售模式从“线下零售”向“线上线下融合零售”转型，提升了零售企业的运营效率与销售额；在物流领域，AI路径规划、AI智能仓储、AI无人配送等应用，优化了物流配送流程，提升了物流配送效率，降低了物流配送成本。2025年前11个月，涵盖网络货运、外卖配送、网约车等生产生活新业态的互联网平台销售收入同比增长16.2%；涵盖直播电商、即时零售等在内的互联网零售、供应链管理服务销售收入同比分别增长11.9%和24.7%，彰显出AI赋能服务业的显著成效。
3.2.3 政府与公共服务：AI赋能治理，服务效能显著提升
2025年，“人工智能+政务服务”“人工智能+公共服务”融合应用持续深化，AI技术赋能“一网通办”“一网统管”，实现政务服务从“可办”向“好办、智办”升级，公共服务的精准度、高效性显著提升，更好地满足了人民群众的公共服务需求。
在政务服务领域，AI智能审批、AI政务客服、AI数据共享等应用普及，推动政务服务流程优化、效率提升，实现“让数据多跑路、群众少跑腿”。AI智能审批技术能够对企业和群众提交的审批材料进行实时分析、审核与核验，自动完成审批流程，缩短审批时限，提升审批效率。2025年，全国“一网通办”事项覆盖率超过95%，其中AI智能审批事项覆盖率超过70%，平均审批时限缩短50%以上，企业和群众办事满意度超过90%。例如，企业注册、社保办理、税务申报等高频事项，通过AI智能审批，实现“秒批”“不见面审批”，极大地提升了办事效率；AI政务客服能够24小时在线，解答企业和群众的咨询问题，替代传统人工客服，提升了政务服务的响应速度与服务质量。
在公共服务领域，AI赋能教育、医疗、养老、交通等公共服务领域，推动公共服务资源优化配置，提升公共服务的精准度与覆盖面。例如，在交通领域，AI智能交通管控系统能够对交通流量进行实时监测、分析与调度，优化交通信号，缓解交通拥堵，提升交通通行效率；在养老领域，AI智能养老设备能够对老年人的身体状况进行实时监测、预警与护理，提升养老服务水平；在环境保护领域，AI环境监测系统能够对空气质量、水质、土壤等环境指标进行实时监测、分析与预警，助力生态环境保护。
此外，AI技术还赋能社会治理、应急管理等领域，推动社会治理模式从“被动应对”向“主动预判、精准管控”转型，提升社会治理效能。例如，AI社会治安监测系统能够对社会治安情况进行实时监测、分析与预警，及时发现违法犯罪行为，助力维护社会治安稳定；AI应急管理系统能够对自然灾害、安全生产事故等进行实时监测、预警与处置，提升应急处置能力，减少人员伤亡与财产损失。
3.3 数据要素市场化改革破局，释放融合价值
数据作为数实融合的关键生产要素，是推动数字技术与实体经济深度融合、培育新质生产力的核心支撑。2025年，中国数据要素市场化改革取得实质性突破，数据采集、存储、流通、应用、安全等全链条机制逐步完善，数据交易活跃，数据要素价值加速释放，为数实融合深化发展注入新的动力。
数据采集与存储能力持续提升，高质量数据资源持续丰富，为数据要素市场化奠定了坚实的基础。2025年，全国已建设高质量数据集超3.5万个，总量超400PB，涵盖工业、农业、服务业、政务服务、公共服务等各个领域，数据资源的覆盖面持续扩大、质量持续提升。同时，数据存储基础设施持续完善，“东数西算”工程深入推进，数据中心建设规模化、集约化发展，存储能力持续提升，为海量数据的存储提供了坚实的支撑。2025年，全国数据中心机架总量超过400万架，算力总规模达到300EFLOPS（每秒3000亿亿次浮点运算），同比增长45%，算力网络覆盖所有省级行政区，能够满足各类企业、行业的数据存储与算力需求。西部数据中心集群算力占比从2023年的25%跃升至38%，贵州、内蒙古、甘肃等西部节点建成多个“超算集群”，单集群算力均突破10EFLOPS，满足东部人工智能训练、工业仿真等高密度算力需求。
数据交易活跃，数据要素流通机制逐步完善，数据资产化进程加快。2025年，全国数据交易机构持续发展，数据交易品种不断丰富，数据交易规模持续扩大，数据要素的流通效率持续提升。数据显示，2025年全国数据交易机构累计交易额近40亿元，较2024年增长超过50%，数据交易涵盖工业数据、农业数据、服务业数据、政务数据等多个领域，交易模式包括现货交易、协议交易、拍卖交易等多种形式。同时，国家公共数据资源登记平台已公示登记信息超2800项，覆盖60个行业，为数据资产化奠定了基础，推动数据资源向数据资产转化，提升数据要素的价值。此外，数据交易规范持续完善，数据确权、定价、结算、监管等机制逐步建立，有效保障了数据交易的合法性、安全性与公平性，激发了市场主体参与数据交易的积极性。7个国家数字经济创新发展试验区围绕数据要素市场化配置改革，推出158项改革举措，进一步完善了数据要素流通机制。
“东数西算”工程深入推进，有效引导东部算力需求向西部输送，实现区域算力资源优化配置，带动西部地区数据中心产业投资大幅增长，实现区域优势互补，为数据要素市场化与数实融合区域协同发展提供了重要支撑。2025年，“东数西算”工程完成投资超1.2万亿元，新建数据中心机架数达180万架，其中西部枢纽节点占比超60%。东部地区经济发达、数据密集，但土地紧张、能源成本高，算力需求长期处于“紧平衡”；西部土地广阔、清洁能源丰富（风电、光伏），却面临算力资源闲置。“东数西算”通过构建“东部算力枢纽处理实时数据、西部算力枢纽存储算力密集型数据”的格局，实现“东数西存、东算西渲”，既缓解东部资源压力，又带动西部产业升级，形成全国算力“一盘棋”。数据显示，“东数西算”工程带动贵州、甘肃、内蒙古等西部地区数据中心产业投资同比增长超过40%，推动西部地区数字经济快速发展，同时也为东部地区企业数字化转型提供了低成本、高效的算力支撑，降低了企业数字化转型的成本。此外，“东数西算”工程还推动了算力网络、数据通信等基础设施的完善，提升了全国数据要素的流通效率与利用水平，为数据要素市场化改革与数实融合深化发展提供了坚实的基础设施支撑。西部数据中心平均PUE（能源使用效率）降至1.15，清洁能源供电占比超72%，较东部传统数据中心每年节约用电超300亿千瓦时，助力“双碳”目标落地。
数据安全保障能力持续提升，为数据要素市场化与数实融合发展保驾护航。2025年，数据安全法律法规持续完善，《数据安全法》《个人信息保护法》等法律法规的实施力度持续加大，数据安全监管机制逐步健全，有效防范了数据泄露、滥用、篡改等安全风险。同时，数据安全技术持续创新，数据加密、身份认证、访问控制、安全审计等技术广泛应用，提升了数据采集、存储、流通、应用等全流程的安全保障能力。此外，企业数据安全意识持续提升，数据安全管理制度逐步完善，形成了“政府监管、企业负责、社会监督”的数据安全保障体系，为数据要素市场化改革与数实融合深化发展提供了安全保障。
3.4 区域协同与产业集群发展格局成型，融合效能持续提升
2025年，中国数实融合区域协同发展机制逐步完善，形成了“东部引领、中部承接、西部东北夯实基础”的梯度发展格局，数字产业集群蓬勃发展，区域融合、产业协同的效应持续提升，推动数实融合高质量发展。
区域协同发展格局基本成型，东中西部地区发挥各自优势，协同推进数实融合发展，实现区域优势互补、共同发展。东部地区凭借经济发达、技术先进、人才集聚、市场活跃等优势，成为数实融合的引领者，重点聚焦高端数字产业、AI技术创新、智能制造业等领域，加快数字技术与实体经济深度融合，打造数实融合标杆区域，带动全国数实融合发展。数据显示，2025年，东部地区数字产业收入占全国比重达74.3%，数实融合渗透率超过60%，远超全国平均水平，京津冀、长三角、粤港澳大湾区等区域已成为数实融合的核心引领区，培育了一批数实融合标杆企业与典型案例。例如，长三角地区聚焦集成电路、人工智能、工业软件等核心领域，推动数字技术与制造业深度融合，打造了一批智能工厂与产业集群；粤港澳大湾区聚焦数字经济与实体经济融合创新，推动跨境数据流通、数字产业协同发展，提升数实融合的国际化水平。
中部地区依托区位优势、产业基础，积极承接东部地区数字产业转移与技术辐射，加快传统产业数字化转型，推动数实融合快速发展，成为数实融合的重要增长极。2025年，中部地区数字产业收入增速达9.3%，数实融合渗透率超过45%，较2024年提升5个百分点以上，制造业、农业、服务业数字化转型步伐加快，数字产业规模持续扩大。例如，中部地区依托装备制造、食品加工等传统产业基础，推动AI、大数据等数字技术与传统产业融合，提升产业核心竞争力；加快数字基础设施建设，完善数据要素流通机制，为数实融合发展提供支撑。
西部地区与东北地区依托“东数西算”工程、数字基础设施建设等机遇，夯实数实融合发展基础，加快数字产业布局，推动传统产业数字化转型，逐步缩小与东中部地区的差距。西部地区重点聚焦数据中心、算力网络等基础设施建设，发展数字产业配套产业，推动数据要素价值释放；东北地区依托装备制造、农业等产业基础，加快数字化转型步伐，培育数字产业新业态、新模式，推动数实融合稳步发展。2025年，西部地区数据中心产业投资大幅增长，数字产业收入增速超过8%，东北地区数实融合渗透率提升至40%以上，区域数实融合发展活力持续增强。
数字产业集群蓬勃发展，成为推动数实融合深化发展的重要载体，产业协同效应持续释放。2025年，全国累计建成170余个国家级数字领域产业集群，覆盖芯片、算法、平台、应用等全链条，涵盖人工智能、大数据、云计算、物联网、智能制造等多个领域，产业集群的集聚效应、协同效应持续提升，推动数字产业规模化、高质量发展，为产业数字化转型提供了全方位的支撑。这些产业集群依托区域产业基础，集聚了一批数字技术企业、科研机构、人才资源，形成了“研发-生产-应用-服务”的完整产业链条，推动数字技术创新与产业应用深度融合，提升了产业核心竞争力。
重点区域数字产业集群加快发展，打造具有全球竞争力的数字产业集群。京津冀、长三角、粤港澳大湾区等区域，聚焦数字产业核心领域，加快产业集群建设，推动数字产业协同发展，提升产业集群的国际化水平与全球竞争力。例如，长三角地区数字产业集群涵盖集成电路、人工智能、工业软件等核心领域，形成了协同发展的产业生态，产业规模占全国的40%以上；粤港澳大湾区数字产业集群聚焦跨境数字产业合作，推动数字技术与制造业、服务业深度融合，打造国际化数字产业集群；京津冀地区数字产业集群聚焦人工智能、大数据等领域，推动产学研协同创新，培育了一批具有核心竞争力的数字技术企业。此外，中西部地区也加快数字产业集群建设，依托区域优势，培育特色数字产业集群，例如，贵州聚焦数据中心产业，打造数据产业集群；湖北聚焦光电子信息产业，打造数字产业集群，推动区域数实融合高质量发展。苏州工业园区、温州乐清电气集群等成为区域数字产业集群的标杆，有效带动了周边产业的数字化转型。
四、2025年数实融合面临的挑战与堵点
尽管2025年中国数实融合取得了显著成效，进入了系统性深化阶段，但在融合过程中，受技术、数据、人才、成本等多重因素影响，仍存在诸多堵点与挑战，制约了数实融合的深度与广度，影响了融合质量与效能的进一步提升，需要重点关注并着力破解。
4.1 技术基础薄弱，核心技术攻关动力不足
技术创新是数实融合的核心支撑，而当前中国数实融合领域的技术基础仍较为薄弱，部分底层核心技术受制于人，企业尤其是中小企业对底层核心技术攻关的动力不足，更倾向于应用层创新，影响了产业向价值链中高端迈进，制约了数实融合的深度发展。
底层核心技术存在“卡脖子”问题，国产化替代进程缓慢。在人工智能、大数据、云计算、工业软件、芯片等核心领域，中国仍与发达国家存在一定差距，部分底层核心技术、关键零部件、高端软件等依赖进口，存在“卡脖子”风险，制约了数实融合的自主性与安全性。例如，工业软件领域，高端工业设计软件、生产控制软件等大部分依赖进口，国产化工业软件的市场占有率不足20%，且在稳定性、兼容性、功能完整性等方面与进口软件存在差距，无法满足高端制造业数字化转型的需求；AI芯片领域，高端训练芯片、推理芯片等依赖进口，国产化芯片的性能与功耗仍有待提升，制约了AI技术的大规模应用。中国信通院的调研显示，59个制造业数字化转型典型案例中，仍有40%的企业依赖进口工业软件与核心芯片，核心技术自主可控能力不足。
企业核心技术攻关动力不足，创新投入不均衡。当前，大部分企业尤其是中小企业，对数字技术的应用仍停留在表层的工具应用、流程优化层面，更倾向于购买现成的数字技术产品与服务，对底层核心技术、关键技术的攻关动力不足，创新投入有限。一方面，底层核心技术攻关具有投入大、周期长、风险高、回报不确定等特点，中小企业受资金、人才、技术等条件限制，无法承担核心技术攻关的成本与风险；另一方面，部分大型企业虽然具备核心技术攻关的条件，但缺乏长期创新意识，更注重短期经济效益，对核心技术攻关的投入不足，创新积极性不高。数据显示，2025年，中国数字经济核心产业研发投入占营业收入的比重不足5%，远低于发达国家8%-10%的水平，且研发投入主要集中在少数大型龙头企业，中小企业研发投入占比不足1%。赛迪顾问的调研显示，71%的中小企业没有专门的数字化战略部门，更缺乏核心技术攻关的规划与投入，转型决策多由企业主基于“行业跟风”做出，创新动力严重不足。
产学研协同创新机制不完善，技术成果转化效率低。当前，中国数实融合领域的产学研协同创新机制仍存在诸多不足，高校、科研机构的技术创新与企业的实际需求脱节，技术成果转化渠道不畅，转化效率低，大量创新成果无法及时转化为实际生产力，无法有效支撑企业数字化转型与数实融合发展。例如，高校、科研机构的研究多侧重于理论研究、前沿技术研究，缺乏对企业实际需求的关注，研究成果的实用性、可操作性不足；企业与高校、科研机构之间的合作多为短期合作、项目合作，缺乏长期稳定的合作机制，技术成果转化的激励机制、利益分配机制不完善，影响了产学研协同创新的积极性与实效性。此外，技术成果转化服务体系不完善，缺乏专业的技术转移机构、中介服务机构，无法为技术成果转化提供全方位的服务，进一步制约了技术成果的转化效率。
4.2 数据壁垒突出，数据要素价值难以充分释放
数据作为数实融合的关键生产要素，其流通与应用是释放融合价值的核心，但当前中国数据要素市场化改革仍处于初级阶段，数据壁垒突出，数据“采集多、流转少”“有资源无资产”的困境依然存在，跨部门、跨行业、跨区域数据共享机制不完善，制约了数据要素价值的充分释放，影响了数实融合的深度与广度。
数据壁垒普遍存在，跨部门、跨行业数据共享困难。当前，数据资源主要集中在政府部门、大型企业手中，不同部门、不同行业、不同企业之间的数据标准不统一、数据格式不兼容，缺乏有效的数据共享机制，形成了“数据孤岛”，导致数据无法自由流通、高效利用。例如，政府部门之间，不同部门的政务数据分散存储、各自管理，数据共享缺乏统一的标准与规范，跨部门数据共享需要经过繁琐的审批流程，数据共享效率低；行业之间，工业、农业、服务业等不同行业的数据资源无法有效互通，数据价值无法跨行业释放；企业之间，尤其是同行企业之间，出于竞争考虑，不愿意共享数据资源，即使是产业链上下游企业，数据共享也存在诸多障碍，影响了产业链协同数字化转型。国家数据局的调研显示，超过60%的企业反映跨部门、跨行业数据共享困难，数据壁垒成为制约企业数字化转型的重要因素。
数据确权、定价、结算等机制不完善，数据资产化进程缓慢。数据确权是数据要素市场化的前提，数据定价、结算是数据交易的核心，但当前中国数据确权机制仍不明确，数据所有权、使用权、收益权、处分权的界定模糊，无法明确数据主体的权利与义务，影响了市场主体参与数据交易的积极性；数据定价机制不完善，缺乏科学、合理的定价标准与方法，数据的价值无法准确衡量，导致数据交易价格混乱，影响了数据交易的公平性与规范性；数据结算机制不完善，结算流程繁琐、结算周期长，影响了数据交易的效率，制约了数据要素的流通与应用。此外，数据资产核算、评估体系不完善，数据无法作为企业的资产纳入财务核算，影响了企业培育数据资产、推动数据资产化的积极性，导致“有资源无资产”的困境依然存在。
数据安全与隐私保护压力持续增大，制约数据流通与应用。随着数据采集、存储、流通、应用的规模持续扩大，数据安全与隐私保护面临的风险日益突出，数据泄露、滥用、篡改、非法交易等问题时有发生，严重影响了市场主体参与数据交易、数据应用的积极性，制约了数据要素的流通与价值释放。一方面，部分企业数据安全管理制度不完善，数据安全技术应用不足，缺乏有效的数据安全防护能力，导致数据安全风险频发；另一方面，数据隐私保护法律法规的实施力度仍需加强，对非法采集、泄露、滥用个人信息、企业数据的处罚力度不足，无法形成有效的震慑作用。此外，数据跨境流通的安全监管机制不完善，跨境数据泄露、数据滥用等风险突出，制约了跨境数据流通与国际数据合作，影响了数实融合的国际化发展。
4.3 人才短缺与成本偏高，中小企业转型压力凸显
人才是数实融合的核心支撑，成本是企业数字化转型的重要制约因素。当前，中国数实融合领域面临着数字化人才短缺、转型成本偏高的双重挑战，尤其是中小企业，受资金、规模、品牌等条件限制，面临的人才与成本压力更为突出，存在“两张皮”现象，技术赋能作用未充分释放，制约了中小企业数字化转型与数实融合的推进。
数字化人才短缺问题突出，人才结构不合理。随着数实融合的持续深化，企业对数字化人才的需求持续旺盛，但当前中国数字化人才总量不足、结构不合理、供需失衡的问题依然突出，成为制约数实融合发展的重要瓶颈。一方面，数字化人才总量不足，尤其是既懂数字技术、又懂行业业务的复合型人才短缺，无法满足企业数字化转型的需求；另一方面，人才结构不合理，高端技术人才、管理人才短缺，基层操作人才过剩，且数字化人才主要集中在东部地区、大型龙头企业，中西部地区、中小企业人才短缺问题更为突出。数据显示，2025年，中国数实融合领域复合型人才缺口超过1000万人，中西部地区数字化人才缺口占全国的60%以上，中小企业数字化人才短缺率超过70%。赛迪顾问《2025年中国中小企业数字化转型指数报告》显示，47%的企业因“技术场景适配性不足”造成项目停滞，核心原因就是缺乏既懂技术又懂业务的复合型人才。此外，数字化人才培养体系不完善，高校、职业院校的人才培养与企业的实际需求脱节，人才培养质量有待提升，无法及时为企业输送合格的数字化人才；数字化人才激励机制不完善，人才薪酬待遇、发展空间不足，导致数字化人才流失严重，进一步加剧了人才短缺问题。
企业数字化转型成本偏高，中小企业负担沉重。数字化转型需要大量的资金投入，包括数字技术采购、数字化设备购置、数字化人才培养、系统建设与维护等方面，成本偏高成为制约企业尤其是中小企业数字化转型的重要因素。一方面，数字技术产品、数字化设备的价格偏高，尤其是高端数字技术产品、进口设备，价格昂贵，中小企业难以承担；另一方面，数字化系统的建设、调试、维护成本高，且需要长期投入，中小企业受资金实力限制，无法持续加大数字化投入；此外，数字化人才的薪酬待遇偏高，中小企业难以吸引和留住优秀的数字化人才，进一步增加了企业的转型成本。赛迪顾问的调研显示，2025年中国中小企业数字化转型整体渗透率较上年提升11个百分点至38%，但仅22%的企业实现“降本增效、业绩增长”的转型目标，63%的企业因“战略锚点缺失”导致转型方向偏离业务需求，最终造成成本浪费。数据显示，2025年，中小企业数字化转型平均投入超过500万元，而转型回报周期超过3年，大量中小企业因资金压力无法推进数字化转型，或只能进行浅层数字化应用，无法实现深度融合。
中小企业数字化转型“两张皮”现象突出，技术赋能作用未充分释放。部分中小企业在数字化转型过程中，缺乏科学的规划与引导，盲目跟风转型，将数字化转型简单等同于“购买数字设备、安装数字系统”，忽视了数字技术与企业业务、管理、文化的深度融合，导致数字技术与企业实际需求脱节，无法发挥数字技术的赋能作用，形成了“表面数字化、实质未转型”的“两张皮”现象。例如，部分中小企业盲目引入ERP系统、CRM系统，但未结合企业自身的业务特点、管理模式进行优化调整，导致系统无法正常运行，或运行效果不佳，无法实现降本增效、提质升级的目标；部分中小企业缺乏数字化转型的专业人才，无法对数字系统进行有效的操作、维护与优化，导致数字系统无法充分发挥作用，技术赋能价值未得到充分释放。某制造企业2025年盲目引入ERP系统，未结合自身“多品种、小批量”的生产特点，导致库存管理模块与生产计划脱节，2025年库存积压成本较上年增加80万元，就是典型的“两张皮”现象。此外，中小企业数字化转型缺乏有效的政策支持与服务保障，政策扶持多向大型龙头企业倾斜，中小企业获得的政策支持、资金补贴、技术服务有限，进一步加剧了中小企业的转型压力。兰州创新“五个聚焦”机制，为336家企业定制转型方案，277家企业数字化水平达二级以上，其经验表明，针对性的政策支持能够有效缓解中小企业转型压力。
4.4 政策体系与市场环境仍需完善，融合发展保障不足
政策支持与市场环境是数实融合深化发展的重要保障。当前，中国数实融合领域的政策体系仍需完善，市场环境仍存在诸多不足，政策的针对性、实效性有待提升，市场监管机制不完善，营商环境有待优化，影响了数实融合的持续深化发展。
政策体系不完善，政策针对性、实效性有待提升。虽然中国已出台一系列支持数实融合发展的政策文件，但当前的政策体系仍存在诸多不足：一是政策针对性不足，部分政策过于宏观，缺乏具体的实施细则与配套措施，无法有效解决企业数字化转型过程中面临的实际问题；二是政策扶持不均衡，政策支持主要向大型龙头企业、东部发达地区倾斜，中小企业、中西部地区获得的政策支持、资金补贴有限，无法有效缓解其转型压力；三是政策协同性不足，不同部门、不同领域的政策缺乏有效协同，存在政策重叠、政策冲突等问题，影响了政策的实施效果；四是政策落实不到位，部分地方政府对政策的宣传、解读、落实力度不足，导致政策无法真正落地见效，企业无法充分享受政策红利。7个国家数字经济创新发展试验区推出的158项改革举措，虽然在一定程度上完善了政策体系，但区域政策协同不足的问题仍未根本解决。
市场监管机制不完善，市场秩序有待规范。随着数实融合的持续深化，数字经济新业态、新模式不断涌现，如平台经济、直播电商、AI服务等，但当前的市场监管机制仍无法适应数字经济发展的需求，存在监管滞后、监管缺位、监管标准不统一等问题，导致市场秩序混乱，不正当竞争、垄断等问题时有发生，影响了市场主体的积极性与公平性。例如，平台经济领域，部分大型平台企业利用数据、技术、市场优势，实施垄断行为，挤压中小企业的发展空间；AI服务领域，缺乏统一的监管标准与规范，AI技术的滥用、虚假宣传等问题时有发生，影响了消费者的合法权益与市场秩序；数据交易领域，监管机制不完善，非法数据交易、数据泄露等问题突出，影响了数据要素市场化的健康发展。
营商环境有待优化，市场主体活力未充分激发。当前，数实融合领域的营商环境仍存在诸多不足，如行政审批流程繁琐、市场准入门槛高、知识产权保护力度不足、融资难融资贵等问题，制约了市场主体的活力与创新积极性。例如，中小企业融资难融资贵问题依然突出，银行等金融机构对中小企业的信贷支持不足，数字化转型融资渠道有限，导致中小企业缺乏足够的资金推进数字化转型；知识产权保护力度不足，数字技术、创新成果的侵权盗版问题时有发生，影响了企业的创新积极性；行政审批流程繁琐，企业数字化转型相关的审批事项多、审批时限长，影响了企业数字化转型的进度。赛迪顾问的调研显示，39%的中小企业因“组织韧性不足”导致转型成果难以固化，其中重要原因就是营商环境不完善，缺乏有效的政策支持与服务保障。
五、2025年数实融合发展总结与2026年展望
5.1 2025年数实融合发展总结
2025年，是中国数实融合从概念探索进入系统性深化阶段的关键一年，在政策引导、市场推动、企业主导、社会参与的良好发展格局下，数实融合取得了显著成效，呈现出“规模扩张、深度渗透、智能驱动、生态重构”四大鲜明特征，为新质生产力发展、经济高质量转型提供了强劲支撑，同时也面临着诸多堵点与挑战，为后续数实融合的持续深化发展积累了经验、指明了方向。
从发展成效来看，2025年数实融合的规模持续扩大，数字经济整体规模突破百万亿元大关，占GDP比重超过45%，数实融合部分贡献了约20%的经济增长，成为国民经济稳增长的关键支撑；“人工智能+”成为融合核心驱动力，AI技术全流程、全场景渗透，制造业、服务业、政府与公共服务等领域的AI应用场景全面爆发，成效显著；数据要素市场化改革取得实质性突破，数据资源持续丰富，数据交易活跃，“东数西算”工程深入推进，数据要素价值加速释放；区域协同与产业集群发展格局基本成型，“东部引领、中部承接、西部东北夯实基础”的梯度发展格局形成，170余个国家级数字领域产业集群蓬勃发展，区域融合、产业协同效应持续提升。
从发展经验来看，2025年数实融合的持续深化，离不开政策的科学引导与有力保障，离不开市场主体的积极参与与创新实践，离不开技术的持续创新与成果转化，离不开人才的支撑与培养。一是坚持政策引领，完善政策体系，强化政策落实，为数实融合发展营造良好的政策环境；二是坚持市场主导，充分发挥市场在资源配置中的决定性作用，激发企业、行业机构等市场主体的积极性与创新活力；三是坚持技术创新，聚焦底层核心技术攻关，推动产学研协同创新，提升技术自主可控能力，为数实融合提供坚实的技术支撑；四是坚持人才支撑，完善数字化人才培养体系，健全人才激励机制，吸引和留住优秀数字化人才，破解人才短缺难题；五是坚持区域协同，发挥东中西部地区各自优势，推动区域数实融合协同发展，打造数字产业集群，释放产业协同效应。
从面临的挑战来看，2025年数实融合仍存在技术基础薄弱、核心技术攻关动力不足，数据壁垒突出、数据要素价值难以充分释放，数字化人才短缺、企业转型成本偏高，以及政策体系与市场环境不完善等多重堵点。这些挑战相互交织、相互影响，既制约了数实融合的深度与广度，也影响了融合质量与效能的进一步提升，需要政府、企业、行业机构等多方协同发力，精准施策、久久为功，逐步破解。
总体而言，2025年中国数实融合的发展成效是主流，挑战是发展中的问题、前进中的困难。全年数实融合的系统性深化，不仅推动了数字经济与实体经济的协同发展，培育了新的经济增长点，更积累了宝贵的发展经验，为后续数实融合向“数智化”全面迈进、培育壮大新质生产力、实现经济高质量转型奠定了坚实基础。
5.2 2026年数实融合发展展望
展望2026年，随着政策支持的持续加码、技术创新的不断突破、数据要素市场化改革的深入推进、人才体系的逐步完善，中国数实融合将进入以“数智化”全面迈进、生态化协同发展为核心的新阶段，融合质量与效能将持续提升，成为培育新质生产力、推动经济高质量发展的核心支撑，呈现出以下四大发展趋势。
一是“人工智能+”融合将进入深度渗透期，智能化水平持续提升。2026年，AI技术将持续迭代升级，大模型、智能算法、算力基础设施将进一步完善，国产化AI核心技术与产品的竞争力将持续增强，AI技术将从全流程渗透向全产业链融合延伸，推动制造业、服务业、农业等各产业向“智能化、智慧化”全面转型。制造业领域，AI与工业软件、工业机器人、物联网等技术深度融合，将推动智能工厂、柔性生产线向规模化、精细化发展，人机协同研发、智能生产、智能质检的普及度将进一步提升；服务业领域，AI赋能将更加精准化、个性化，教育、医疗、文旅、金融等领域的AI应用将更加成熟，推动服务模式持续创新；政府与公共服务领域，AI赋能“一网通办”“一网统管”将实现提质增效，政务服务智能化水平持续提升，社会治理、应急管理的智能化能力将进一步增强。
二是数据要素市场化改革将进入攻坚期，数据价值充分释放。2026年，数据确权、定价、结算、监管等全链条机制将逐步完善，国家公共数据资源登记平台的覆盖面将持续扩大，数据交易机构的服务能力将进一步提升，数据交易规模将实现大幅增长，数据资源向数据资产转化的进程将加快。“东数西算”工程将持续深入推进，算力网络将进一步完善，区域算力资源优化配置的效应将持续凸显，西部数据中心产业将实现高质量发展，算力成本将持续降低，为数据要素流通与应用提供坚实支撑。同时，数据安全与隐私保护体系将进一步完善，数据安全技术的应用将更加广泛，有效防范数据安全风险，为数据要素市场化改革保驾护航。
三是区域协同与产业集群发展将进入提质期，融合效能持续释放。2026年，“东部引领、中部承接、西部东北夯实基础”的区域协同发展格局将进一步优化，东中西部地区的协同机制将更加完善，东部地区的技术、人才、资金优势将进一步向中西部地区辐射，中西部地区的数实融合水平将持续提升，区域发展差距将逐步缩小。数字产业集群将进入提质增效阶段，170余个国家级数字领域产业集群将进一步完善产业链条，提升协同创新能力，聚焦核心领域打造特色产业优势，京津冀、长三角、粤港澳大湾区等区域将逐步打造具有全球竞争力的数字产业集群，产业协同效应、集聚效应将持续释放，推动数实融合高质量发展。
四是中小企业数字化转型将进入加速期，转型压力逐步缓解。2026年，政府将进一步完善政策支持体系，加大对中小企业数字化转型的资金补贴、技术服务、人才培育等方面的支持力度，推出更多轻量化、低成本、易落地的数字化解决方案，助力中小企业降低转型成本、破解人才短缺难题。同时，中小企业的数字化意识将持续提升，将逐步摆脱“盲目跟风”转型的困境，更加注重数字技术与企业业务、管理的深度融合，“两张皮”现象将得到有效缓解。此外，产学研协同创新机制将进一步完善，将为中小企业提供更多的技术支撑与人才保障，推动中小企业数字化转型从“浅层应用”向“深度融合”升级，提升中小企业的核心竞争力。
五是技术创新与国产化替代将进入突破期，核心技术自主可控能力持续提升。2026年，企业核心技术攻关的动力将持续增强，数字经济核心产业的研发投入占比将进一步提升，产学研协同创新机制将更加完善，技术成果转化效率将持续提高，在人工智能、大数据、云计算、工业软件、芯片等核心领域的“卡脖子”问题将逐步破解，国产化替代进程将加快。高端工业软件、AI芯片、智能传感器等核心产品的国产化率将持续提升，产品性能与兼容性将进一步优化，能够满足高端制造业数字化转型的需求，为数实融合的自主可控发展提供坚实的技术支撑。
综上，2026年中国数实融合将迎来更加广阔的发展空间，机遇与挑战并存。只要坚持政策引领、市场主导、企业主体、社会参与，聚焦核心堵点、精准施策发力，持续推动技术创新、数据要素市场化改革、人才培育、区域协同发展，就能够推动数实融合向“数智化”全面迈进，充分释放融合价值，培育壮大新质生产力，为中国经济高质量发展注入更加强劲的动力。
六、数据来源
本报告所采用的数据均来自权威机构发布及公开统计信息，确保数据的真实性、准确性与专业性，具体数据来源如下：
1. 政府部门发布数据：国家统计局、国家税务总局、国家数据局、工业和信息化部、教育部、国家卫生健康委员会、文化和旅游部等政府部门发布的2025年统计数据、政策文件、工作报告等；
2. 行业研究报告数据：中国信息通信研究院（信通院）、赛迪顾问、中国电子信息产业发展研究院等权威行业研究机构发布的2025年数实融合、数字经济、智能制造等相关领域研究报告；
3. 行业协会数据：中国数字经济协会、中国制造业协会、中国人工智能产业发展联盟等行业协会发布的2025年行业统计数据、发展报告等；
4. 重点企业数据：国内外数实融合领域重点企业发布的2025年年度报告、经营数据、数字化转型实践案例等；
5. 公开统计数据：7个国家数字经济创新发展试验区、各省市相关部门发布的2025年数实融合相关统计数据、发展成效报告等；
6. 其他权威来源：学术期刊、权威媒体发布的2025年数实融合相关研究成果、新闻报道、统计数据等。
本报告对上述数据进行了整理、分析与整合，力求数据的完整性与准确性。若部分数据因统计口径、发布时间等原因存在细微差异，以权威发布机构的数据为准。
七、免责声明
本报告由淞基未来信息网研究部编制，仅供政府部门、企业、行业机构及相关研究者参考使用，不构成任何投资建议、决策依据或其他相关承诺。
1. 数据免责：本报告所使用的数据均来自公开权威渠道，淞基未来信息网研究部已尽力确保数据的真实性、准确性与完整性，但不保证所有数据完全无误差，因数据统计口径、发布时间、更新延迟等因素导致的任何数据差异，本研究部不承担相关责任；若相关机构对数据有异议，请以权威发布机构的官方数据为准。
2. 分析免责：本报告基于2025年数实融合领域的公开数据、政策导向与行业实践进行分析、总结与展望，所提出的观点、结论均为研究部的客观分析与判断，不代表任何官方立场或第三方观点。因市场环境、政策调整、技术变革等不可预见因素导致的实际发展情况与本报告展望存在差异，本研究部不承担相关责任。
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5. 其他免责：本报告仅聚焦2025年中国数字技术与实体经济融合发展情况，不涉及其他领域的相关分析与判断。对于因使用本报告所产生的任何直接或间接损失，本研究部不承担任何赔偿责任。
淞基未来信息网研究部
2025年12月
