人才与供应链：工业数字化等领域研发人员多，虚拟现实等领域研发人员占比高但规模小；供应链数字化加速，企业注重采购信息化，部分企业提供三方服务，但平台功能和国际化方面有待提升。

　　应用拓展：深化高新技术应用，涉及多领域，与数字化融合推动产业发展，拓宽新质生产力赛道。

　　数字基建建设加速：扩展数字基础设施范畴，推动新型基础设施规模化部署，投资建设供应链管理平台，加快数据基础设施建设。

　　大模型技术突破挖掘：构建创新联合体，支持跨区域交流合作，强化资金和人才支撑，提升干部数字化思维。

　　技术支撑：以数字化、网络化、智能化新技术筑牢根基，推动工业互联网发展，加速新质生产力萌发。

　　重要途径：数实融合是发展新质生产力的关键，能推动传统产业转型升级，为经济增长奠定基础。数实融合企业具有典型“三性”特征，属于数字经济范畴，是科技创新驱动的先锋，能释放数据要素价值，构建新型生产关系，且融合程度不断加深。

　　智能制造管控推进：强化顶层设计，推动标准体系建设，促进技术创新与应用，提升供应链协同水平，推动数字化车间建设。

　　数据要素与生态：企业重视数据要素运用，但管理和保护不足；数据要素平台型企业促进数据流通，但在数据治理等方面进展各异。

　　数据赋能：数据成为关键生产要素，虽面临挑战，但企业通过加强治理等方式释放其价值。

　　青岛市数实融合典型企业展示：青岛市积极推进数实融合，园区发挥重要支撑作用。正大合赢等企业在智能制造、智慧运维、数字技术创新应用等方面表现突出，推动了行业发展和城市数字化转型。

　　产业与创新：工业数字化企业在TOP100中占比四成，智能制造应用场景广泛；研发投入强度高，新增发明专利授权量领先，但知识产权转化运用不均衡。

　　评价方法：样本来源广泛，包括专精特新企业等，经去重和筛选后采集数据参与评价。评价指标体系涵盖实体性、科技性、生态普惠性三个一级指标，下设多个二级和三级指标，满分1000分。

　　企业分类：可分为数字产业化（为实体产业数字化转型赋能）和产业数字化（自身开展数字化转型并带动产业链提升）两类，涵盖多种行业场景。

　　科技创新：科技创新是核心驱动力，企业竞争围绕核心技术展开，能提升竞争力，增强新质生产力能级。

　　社会影响：数实融合对经济社会影响广泛，推动多方面变革，助力实现新质生产力社会价值。

　　排序结果：产生TOP100榜单、重点地区榜和潜力榜。比亚迪、京东方、美的等企业位居TOP100榜单前列；上海、深圳等地企业在重点地区榜中表现突出；潜力榜则收录了具有发展潜力的企业。

　　产品研发工具推广：政府应推广数字化产品研发工具，推动大模型向垂类领域发展，提升行业效率。

　　数据要素商业闭环打通：推动数据相关标准出台，建立产权制度等，抓好数据产业链上游，培育数据运营商。