ShangcanTech® 2026十大数字化趋势
发布日期：2025年12月
本研究是在“十四五”收官与“十五五”规划（2026-2030）酝酿的关键承接期进行的。全球地缘政治格局转型进入深水区，技术自主与数据安全已成为中国企业数字化转型的“底线思维”。本报告基于尚参科技（ShangcanTech®）的“双智协同（DIB）”理论框架，深度解析了2026年及中远期企业数字化必须关注的十大核心趋势。报告强调，中国企业数字化已从“连接”走向“认知”，从“效率优化”转向“新质生产力”的创造，组织与人力的重塑将是决定成败的关键。
北京尚参科技有限公司
中国首家具有国际化视野的第三方数字化研究顾问机构，DIB（双智协同的业务）的倡导者，以"帮助伙伴通过数字化取得持续的成功"为使命。
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概览
主要发现：
国家战略高度聚焦： 2026年作为“十五五”开局之年，国家战略红利将全面向“数字中国建设”、“产业数智化转型”和“新兴技术布局”倾斜。人工智能（AI）、全数据要素市场和工业互联网被明确为企业短期最具潜力的增长点，政策扶持力度空前。
DIB深度落地： 双智协同（DIB）模式进入实质性落地阶段。AI不再是通用工具，而是通过数据本体实现知识化，通过多智能体实现流程自动化，通过具身智能实现物理世界执行力，全面弥补企业在“知识、技能和经验”上的天然短板。
组织与人是核心：人才短缺是制约企业发展的长期瓶颈。因此，双智协同型组织的建设成为基础趋势，要求企业将人力资源转化为“增强型人才”（智人力），将人的核心价值从“执行者”转变为“指挥官”和“编排者”。
安全从合规走向前瞻： 数据安全和AI伦理合规的监管日益趋严。企业安全战略必须从被动合规转向前瞻防御，提前布局量子加密和可信数据空间，以保障核心数据资产的长期安全与合规流通。
建议：
CIO应紧密锚定“十五五”政策重点领域，优先布局人工智能、工业互联网、绿色制造等获强力支持的赛道，争取政策补贴、项目支持和市场先发优势。
战略投资于数据资产的“知识化”，建立数据本体，并从传统数据治理转向AI知识工程。高质量、多元化数据集是构建差异化竞争壁垒的重要途径。
将DIB成熟度模型作为组织变革的指南，设立专项转型基金，并建立适应人机协作新模式的绩效评估和激励机制，加速组织向双智协同型组织转型。
构建高韧性的数字化技术供应链，推进关键技术自主可控。在AI应用中，必须建立数据安全与AI伦理审查机制，规避政策和法律风险。
引言
中央“十五五”规划建议再次将数字化、智能化置于国家战略核心地位，旨在通过数字中国建设、产业数智化转型和新兴技术布局，全面驱动经济社会高质量发展。这一宏伟蓝图不仅明确了未来五年乃至更长时期的发展方向，更通过对全数据要素市场、人工智能战略、新型基础设施等领域的重点部署，为广大企业提供了前所未有的战略性发展机遇。
当前，企业正面临日益复杂的IT环境和快速演变的业务需求，这要求CIO们不仅要精准洞察政策红利和市场趋势，更要有效应对技术门槛高、数据安全与AI伦理合规风险、市场竞争加剧以及高端人才短缺等严峻挑战。特别是人才缺乏这一核心瓶颈，使得企业迫切需要超越传统的招聘和培训模式，寻求一种能够从根本上解决人才规模和质量限制的新型解决方案。
尚参科技认为，大模型驱动的“双智协同”（DIB）模式正是破局的关键战略。DIB通过引入强大的机器智能（机智），实现了对人类智能（人智）的有效增强和扩展，从而构建出不受限于个体能力的“增强型人才”体系（智人力）。本报告的十大趋势，正是围绕这一核心战略目标展开，为企业提供从宏观战略、技术基建、应用演进到组织保障的全景视图。
1 宏观战略与新基建
1.1 趋势一：“十五五”科技规划前瞻
现象描述
2026年是“十五五”规划（2026-2030）的开局之年，中央的建议为中国企业数字化转型描绘了宏伟蓝图，将其置于国家战略核心地位。 与“十四五”时期强调的“数字经济”普及化和“互联网+”不同，“十五五”将政策重心进一步上移，重点聚焦于数字中国建设、产业数智化转型和新兴技术布局。
我们观察到，国家将全面实施“人工智能+”行动，强化算力、算法、数据供给；大力建设全国一体化数据市场和工业互联网创新发展工程；并在集成电路、工业母机、基础软件等“卡脖子”领域力求实现突破。同时，规划对量子科技、具身智能、6G等前沿技术进行前瞻性布局。这些明确的信号为企业提供了前所未有的发展机遇和巨大的政策红利，也警示了在技术自主可控方面的严峻挑战。
分析
“十五五”规划的核心要义在于通过技术创新，驱动全要素生产率（TFP）的指数级增长，以实现经济的“高质量发展”。 这与尚参科技提出的DIB（双智协同）理论不谋而合，即通过机智来弥补传统生产要素（尤其是人力资源）增长放缓的瓶口。
从企业视角看，规划建议提供了以下关键指引：
从IT消费转向IT投资： 政策红利将从普惠性的“上云”补贴，转向针对性的核心技术攻关和未来产业投入。企业必须将IT投入视为长期战略资产投资，而非短期运营成本。
供应链韧性是新的生命线： 规划强调核心技术攻关，意味着企业必须将自主可控作为IT战略的重中之重，逐步摆脱对进口基础软件和高端仪器的依赖，构建更具韧性的供应链。
数据要素化提速： 全国一体化数据市场的建设，标志着数据已上升为与土地、劳动力、资本同等地位的生产要素。企业CIO必须探索数据资产化路径，将数据视为核心战略资产进行管理和运营。
对企业的影响
企业的长远战略周期必须与国家的发展规划周期保持高度一致，特别是要与国家的五年规划周期同频共振，这样才能更好地把握政策导向和市场机遇，实现企业的可持续发展。
投资与研发： 企业必须显著加大研发投入，并锚定AI、工业互联网等获强力支持的赛道。对于未积极参与核心技术攻关的企业，将面临政策、资金和市场准入上的系统性劣势。
人才与组织： 规划中对战略科学家、AI工程师等高端人才的需求将进一步推高人才成本。企业需要通过DIB模式（详见趋势10）来增强现有员工能力，缓解人才短缺。
合规与风险： 数据安全、AI伦理以及绿色低碳（如绿色制造）将从“建议项”变为强制性合规要求，未能建立健全合规体系的企业将面临巨额罚款和声誉风险。
企业策略
CIO应将“十五五”规划建议作为制定2026-2030年IT战略的纲领。短期（1年内）锚定政策，争取红利：
战略锚定： 立即评估企业内部的AI和工业互联网项目，争取将其纳入地方政府的“数字经济”或“新质生产力”重点扶持名单。
人才储备： 参与国家“揭榜挂帅”项目，与高校或科研院所共建联合实验室，聚焦集成电路、工业软件等关键领域，加速人才培养和技术转化。
中期（3年内）：自主可控，数实融合。
供应链韧性： 制定关键技术替代路线图，在非核心系统逐步应用国产基础软件和硬件，推进关键技术自主可控。
深化融合： 推动制造业向智能制造和服务型制造转型，开发数字化服务产品（如SaaS、智慧医疗），探索数据资产化路径，实现业务增长。
1.2 趋势二：AI驱动的工业互联网
现象描述
工业互联网已发展多年，但过去主要停留在“设备联网”和“数据可视化（仪表盘）”阶段，缺乏真正的“认知与决策”能力。 在“十五五”规划和“人工智能+”行动的推动下，2026年工业互联网将全面进入“AI驱动版”，实现从“IT+OT连接”到“AI+OT决策”的跃迁。
现在的趋势是，AI开始介入核心控制环节：利用生成式AI自动生成复杂的生产控制（PLC）代码，利用多模态大模型分析工业现场的视频、音频和震动数据进行实时故障预警，以及基于数字孪生进行复杂的工艺参数寻优。这标志着工业互联网从“连接之网”走向了“认知之脑”。
分析
这一趋势是DIB（双智协同）在工业领域的深度实践，也是实现新质生产力的关键抓手。 工业生产最大的痛点在于隐性知识（老师傅的经验、工艺参数的微妙调整）难以被固化和复用。AI驱动的工业互联网解决了这一痛点。
知识固化： 通过大模型强大的非结构化数据处理能力，将维修手册、历史操作记录、专家访谈转化为工业数据本体（见趋势4），实现专家经验的数字化继承。
决策闭环： AI模型基于实时数据做出预测，并直接通过边缘计算和工业控制系统（PCS）执行操作，形成“感知-决策-执行-反馈”的闭环，实现生产流程的自适应优化和柔性制造。
提升全要素生产率： AI通过预测性维护减少停机时间，通过工艺寻优减少次品率，直接提升了资本、设备和能源的使用效率。
案例与佐证
宝钢股份“一键炼钢”项目： 宝钢在炼钢环节引入了大模型辅助决策系统，该系统学习了过去十年的历史数据和资深炼钢师的经验。系统能够根据实时炉况，自动调整吹氧、加料等操作参数，使钢水出钢温度、成分等指标的合格率显著提升，达到了行业领先水平。该系统极大地减少了对高资深炼钢师的依赖，将专家经验转化为可复用的机器智能。
三一重工（SANY）“灯塔工厂”： 三一重工的“18号工厂”被达沃斯世界经济论坛评为“灯塔工厂”。其核心能力在于将AI应用于焊接、装配等核心制造环节，实现了90%的自动化率。通过工业互联网平台，AI系统能实时分析数十万个传感器数据，进行预测性维护和生产排程优化，使得生产效率提升了140%。
国家电网的智能巡检：集团使用多模态AI模型（结合可见光、红外和声纹数据）对变电站设备进行实时巡检。AI模型能够识别细微的放电声、异常温升点，并自动生成检修工单，极大地提高了故障预警的准确率，避免了重大电力事故。
对企业的影响
随着全球技术革新和产业升级的加速推进，制造业企业的竞争门槛正在以前所未有的速度被急剧抬升，这不仅体现在技术研发、生产效率和产品质量上，更涵盖了供应链管理、数字化转型以及人才储备等多个关键维度。面对日益激烈的市场竞争和不断变化的消费者需求，企业必须持续加大创新投入，优化生产流程，提升智能化水平，才能在日益严峻的行业环境中保持竞争优势并实现可持续发展。
人才需求转型： 对传统IT和OT人才
