工信厅信发函〔2026〕174 号速读：5 大环节 23 场景，数据要素申报口径全表

数字化转型项目申报书写到“数据要素发挥作用”那一段，评审最常追问的是同一句话——“具体体现在哪？”过去咨询机构的常用答法是“打通了 ERP/MES/WMS 数据”或“建了数据中台”。从今年开始这个回答会变薄——4 月 28 日工信部办公厅以 工信厅信发函〔2026〕174 号 印发《工业场景数据要素应用参考指引》（下称“174 号指引”），把工业场景的数据要素应用直接拆成 5 大环节、23 个场景、23 个案例，并对每个场景按“采、集、用”三步给出官方口径。

174 号指引不是申报通知、没有截止日，但它会被引用进未来 1—2 年绝大多数数字化转型、智能制造、工业数据安全类申报的评审依据——因为它是工信部信息技术发展司层面对“数据要素×工业制造”的最新颗粒化。本文把 23 个场景拉成对照表，标出哪些场景对哪些已有申报口径有直接对接，再给出申报书引用的 4 个落点和 3 类容易翻车的写法。

一图看懂 174 号指引核心信息

5 大环节 23 场景全表

5 大环节里生产制造场景最多（8 个）——与制造业数字化转型项目实际投资重心一致。经营管理 5 个里有 2 个是双碳相关（能耗智能管理与调度、碳资源全生命周期管理），意味着“数字化转型 + 双碳”复合赛道的项目，174 号指引一份文同时支撑两个角度。

与上下游政策的接口关系

174 号指引不是孤立文件——它把更高层级的“数据要素×”行动计划具象到工业制造领域，同时给“模数共振”行动提供可引用的场景库。三份文件的层级与角色：

写申报书时，174 号指引适合作为“场景定位”段引用、193 号适合作为“申报路径”段引用、11 号适合作为“上位政策”段引用——三者层级清晰，混引也不冲突。如果项目同时跨数据要素与人工智能两类申报口径，三份联引最完整。

23 个案例里最值得借鉴的 6 个

174 号指引每个场景都配一个企业实战案例。把行业、场景、数据特征整理成下表，带客户找对标时直接按行业横切：

第 4 个案例（汽车虚拟工厂）和第 5 个案例（钢铁产业链协同）是 174 号指引里唯二给出量化收益数字的——决策时间缩短 50%、生产效率 +15%、8 大类 28 项数据规范——这些数字会被申报评审反复对标。做汽车 / 钢铁 / 重工类项目申报时直接引用这两组数据，比客户自己测算的“预计提升 X%”可信度高一个量级。

申报书引用 174 号指引的 4 个落点

把 174 号指引引到申报书里，4 个章节最有效。

1. 政策依据章节：三层政策链条

直接列入“数据要素×”三年行动计划之后、本项目申报通知之前——形成“国家行动—工业细化—具体申报”三层链条。一句即可：

项目设计参照工业和信息化部办公厅《工业场景数据要素应用参考指引》（工信厅信发函〔2026〕174 号）确定的 5 大环节 23 个场景框架，本项目对应其中【场景 X】。

2. 项目内容章节：按“采、集、用”三段对齐

174 号指引每个场景都按数据“采（数据采集）、集（数据汇聚）、用（数据应用）”三段写——申报书的“项目主要内容”章节按这三段写最容易对齐评审思路。每段下挂客户的实际系统截图、数据流图、表结构示例。评审看到这种结构会直接联想到 174 号指引原文，比自己重新组织一套小标题省力得多。

3. 预期效益章节：找到对标案例的量化数字

参照前文 6 个案例表，找到行业最近的对标案例，引用其量化数据作为预期效益的下界。比如客户是钢铁企业搞产业链协同——可以写“参照 174 号指引【钢铁产业链协同】案例，本项目预计在 8 大类数据治理、产业链协同流程上达成同等水平”。注意要写“同等水平”或“相近水平”，不要直接复写百分比——参考下一节翻车点 3。

4. 数据安全章节：与已有方案的衔接

174 号指引强调数据“采、集、用”全链路——意味着数据安全章节要回应这条全链路。和 2024 年工业领域数据要素应用场景征集 与工业领域数据安全能力提升实施方案联引，是数据安全部分最稳的写法：上游有顶层制度、中游有场景库、下游有本项目的具体安全设计。

容易翻车的 3 个用法

1. 把“参考指引”当作“申报指南”

174 号指引是非强制性文件——它告诉你“工业场景里数据要素可以这样用”，不是“申报必须按这 23 个场景之一”。实务里见过把场景名称从指引里逐字搬到申报书目录的——评审一看就知道是套模板。正确用法是把 23 场景作为索引，找到与客户业务最匹配的 1—2 个，再用客户的实际数据流图和系统截图去填充。

2. 同一个项目硬塞 5 个以上场景

23 个场景颗粒度细到一个具体的 IT 系统能力。单个数字化转型项目能真正落到的场景一般是 2—4 个。塞 5 个以上的项目，要么写得每条都浅、要么数据口径互相打架。优先选环节集中（如生产制造里 3—4 个相邻场景）的组合，跨环节硬拼通常说不通——比如“数字孪生工厂建设 + 网络化协同制造”是合理组合，“数据驱动产品设计 + 物流智能配送”就难以自圆其说。

3. 案例量化数字直接拷贝

174 号指引案例里“决策时间缩短 50%”“效率提升 15%”这类量化数字是对标参考值，不是承诺值。申报书的预期效益必须基于客户自身基线数据测算——引用案例数字时只能说“参照 174 号指引【行业】案例水平”。直接把别人的百分比写成自己的预期，复审现场核验时数据对不上会很尴尬，且影响后续申报信用。

常见问答

Q：174 号指引适用于所有规模企业吗？

适用，但对中小企业更友好。174 号指引强调“采、集、用”全链路、不预设企业规模门槛——中小企业即使只在 1—2 个场景上有深度落地，也能在数字化转型类申报中拿出官方场景对应。大企业反而要避免“场景刷数”——把不到位的场景也写进申报书，复审现场核验时容易出戏。

Q：能在专精特新申报书里引用吗？

可以。专精特新质量评价指标体系里“数字化转型水平”是重要加分项——174 号指引给“数字化转型成效”提供了官方场景目录，直接引用并对照本企业的实际数据应用环节，比泛泛说“已上 ERP / MES”更具体。注意：专精特新质量评价是 60 分起评的硬门槛（参见我们的2026 vs 2025 小巨人对比），这一段写实写细很重要。

Q：23 个场景的完整原文哪里下载？

工信部官网政策文件库可按文号“工信厅信发函〔2026〕174 号”检索，原文为 PDF 附件，包含每个场景的“采、集、用、效”四段详写——申报实务建议团队人手一份。各省工信主管部门转发版会陆续在省工信厅官网“文件通知”栏目出现，注意以工信部原文为准、省转发只看流程口径。

写在最后

174 号指引的价值不在于“给了一个新的申报通道”——它没有。它的价值在于给一类高度抽象的写作（“我们怎么用了数据要素”）一组官方的、可被引用的、有案例可对标的具象描述。

对申报咨询机构来说，把 23 个场景做成内部模板库、把 23 个案例做成行业对标卡，未来 1—2 年里每一份数字化转型 / 智能制造 / 工业互联网类申报书都能复用——这种“把官方文件转成可复用资产”的工作，比单个项目的写作 ROI 高得多。

政策原文以工业和信息化部官方发布为准。各省实施细则、地方加分项、属地报送要求，请以本省工信主管部门后续通知为准。