上海高端裝備車間內，AI五軸數控機床搭載專屬工業大模型，自主生成最優加工路徑，編程效率提升5倍以上，重復定位精度穩定控制在±0.003毫米，為高端制造筑牢極致精度支撐；
長江之畔的外高橋造船基地，AI與郵輪在設計、生產、倉儲、質量管理等一系列場景相結合，大大小小的智能體儼然一個個“AI數字員工”；
福建東龍紡織車間部署的5G+AI視覺檢測設備，可精準識別經編花邊細微瑕疵，識別準確率超95%，年節約質量控制成本近300萬元；
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如今，這樣的智能圖景正在無數制造業車間徐徐鋪展。人工智能不再是抽象概念，而是以可觸、可感、可見的姿態，悄然重塑著傳統制造業的生產肌理與價值內核。
1月7日，工業和信息化部、中央網信辦、國家發展改革委、教育部、商務部、國務院國資委、市場監管總局、國家數據局等八部門聯合印發《“人工智能+制造”專項行動實施意見》（以下簡稱《意見》），以及《人工智能賦能制造業重點行業轉型指引》（以下簡稱《指引》）與《制造業企業人工智能應用指南》（以下簡稱《指南》）兩份附件，構建起“宏觀戰略+中觀路徑+微觀實操”的完整政策體系，為我國制造業智能化轉型劃定路線圖、明確時間表，推動“人工智能+制造”從試點示范邁向規模化、深度化應用新階段。
“對于實現新型工業化這一關鍵任務，發展人工智能是必答題而非選擇題。”工業和信息化部副部長張云明此前在國新辦新聞發布會上表示，將一手抓技術供給，促進“智能產業化”，一手抓賦能應用，加快“產業智能化”，推動人工智能產業高質量發展，高水平賦能新型工業化。
破解產業痛點 勾勒制造業智能化升級藍圖
《意見》破解人工智能與制造業融合發展痛點，打通人工智能應用堵點，與兩份附件一起將戰略藍圖轉化為具體行業路徑的關鍵路線圖。
《意見》精準把握人工智能與制造業融合發展的核心規律，通過7大重點任務、21項具體措施，破解產業痛點、打通應用堵點，促進人工智能科技創新與產業創新深度融合、人工智能技術與制造業應用“雙向賦能”，加快制造業智能化、綠色化、融合化發展，有力支撐制造強國、網絡強國和數字中國建設。
“‘人工智能+’行動全面提速，國家及地方協同構建深度融合新格局。”賽迪顧問人工智能與大數據研究中心高級分析師韓子哲告訴中國工業報記者，國家層面，頂層設計加快完善，分領域專項政策密集出臺。地方層面，各地結合自身優勢加快推進。如北京聚焦科學研究、新材料、農業、工業、醫藥健康等垂直領域發布專項政策，上海實施“模塑申城·AI+制造”行動，廣東省積極推動人工智能賦能廣東制造。
與此同時，“人工智能+制造”也面臨行業差異大、轉型路徑模糊、技術與需求脫節、中小企業成本壓力大等現實難題。此次八部門聯合出臺的《意見》，以問題為導向，明確了到2027年的核心發展目標，勾勒出制造業智能化升級的清晰藍圖。
《意見》明確，到2027年我國人工智能關鍵核心技術實現安全可靠供給，產業規模和賦能水平穩居世界前列。推動3-5個通用大模型在制造業深度應用，推出1000個高水平工業智能體，打造100個工業領域高質量數據集，推廣500個典型應用場景。培育2-3家具有全球影響力的生態主導型企業和一批專精特新中小企業，打造一批“懂智能、熟行業”的賦能應用服務商，選樹1000家標桿企業。建成全球領先的開源開放生態，安全治理能力全面提升，為人工智能發展貢獻中國方案。
為確保目標落地，《意見》構建了“七位一體”的重點任務體系，涵蓋創新筑基、賦智升級、產品突破、主體培育、生態壯大、安全護航、國際合作七大維度。其中包括，推動智能芯片軟硬協同發展，支持突破高端訓練芯片、端側推理芯片、人工智能服務器、高速互聯、智算云操作系統等關鍵核心技術；支持模型訓練和推理方法創新；培育重點行業大模型；推動智能裝備迭代，加快人工智能賦能工業母機、工業機器人；培育智能手機、電腦、平板、智能家居等人工智能終端；攻關深度合成鑒偽、工業模型算法安全防護、訓練數據保護等關鍵技術等。
兩份附件更是讓政策落地有了“抓手”。國家工業信息安全發展研究中心主任江明濤表示，《指引》摒棄“一刀切”，為原材料、裝備制造、消費品、電子信息、軟件和信息技術服務五大行業量身定制了轉型路徑，是承上啟下、將戰略藍圖轉化為具體行業路徑的關鍵路線圖。《指南》直面企業“不想用、不會用、用不好”的問題，提供了一套涵蓋全流程的“方法論”與“工具箱”，是確保政策觸達“最后一公里”的施工手冊。
打通應用堵點 推進制造業人工智能應用場景落地
“人工智能+制造”應用場景正在我國制造業重點行業加速落地、縱深滲透，正以全鏈條賦能姿態釋放“智變”紅利，有望成為AI規模化應用主陣地。
政策的生命力在于落地生根。“2026年將成為人工智能應用場景落地的關鍵一年，政府及央國企有望在政務、工業、能源等重點領域加快布局AI應用。”韓子哲認為，一批技術路徑清晰、實施機制成熟、治理規則完善的標桿案例將加快形成。通過可復制、可推廣的示范項目，加速釋放AI賦能實體經濟的乘數效應，“人工智能+”加快邁入以典型示范引領規模化落地的新階段。
當前，“人工智能+制造”應用場景在原材料、裝備制造、消費品、電子信息、軟件和信息技術服務等制造業相關重點行業加速落地、縱深滲透。從研發設計到生產管控，從質量追溯到運營優化，AI技術正以全鏈條賦能姿態，推動各行業實現效率革新與價值重塑，讓“智變”紅利持續釋放。
在有色金屬領域，中鋁集團發布行業首個人工智能大模型“坤安”2.0，將AI技術深度嵌入勘探、冶煉全鏈條，推進百余個應用場景建設，篩選發布52個成熟場景，建成8個行業高質量數據集，有效優化冶煉參數，實現工藝精度與能源效率雙重提升。
在鋼鐵行業中，沙鋼集團把AI植入高爐，讓5G指揮天車，整合能耗、設備效能、工藝參數等多維度數據，形成標桿性鋼鐵生產成本數據集，精準管控生產全流程，實現提質降本與綠色低碳協同推進。
裝備制造行業則聚焦高端化、智能化升級，以AI技術突破核心工藝瓶頸，提升裝備性能與生產柔性。
“深度融合AI技術是工業機器人的重要發展趨勢，這將改變工業生產方式。”國內最早從事工業機器人研發之一的配天機器人技術有限公司相關人士對中國工業報記者介紹，通過AI泛化技術賦予設備柔性生產能力，工作場景切換時間從人工編程調試半天壓縮至幾秒，實現“單機多任務并行”，精準適配中小企業高頻迭代產品線需求。
在湖北襄陽美利信科技的智能車間，通過AI工藝優化可實現100秒加工一件發動機缸體，合格率達99.5%，展現了AI在高端裝備制造中的變革性價值。
消費品行業依托AI技術打通“研發—生產—質控”全鏈條，實現個性化供給與品質升級雙向突破。在海天味業高明公司的“燈塔工廠”里，其自主研發的“AI豆臉識別技術”以每年2.5萬億顆的檢測量，搭配“AI電子鼻”香氣評級技術，全鏈條管控醬油生產品質，提升產品穩定性。
此外，行業垂類大模型與智能服務系統也成為賦能關鍵。浙江天正電氣打造的“天正智瀚”大模型，深度融合電力專業知識與AI技術，可快速生成合規配電方案，將客戶咨詢響應效率提升50%以上。樹根互聯股份有限公司自主研發的根靈工業大模型，在客戶服務、文書處理等場景實現7×24小時數字化值守，為船舶維修企業優化報價單生成流程，效率提升20倍。
從原材料到消費品，從電子信息到裝備制造，這些場景化應用不僅驗證了人工智能技術的實用價值，更為《意見》中“推廣500個典型應用場景”的目標提供了實踐支撐，推動人工智能從“概念落地”向“實效賦能”全面跨越。
“制造環節因具備標準化流程與持續運行數據，有望成為AI規模化應用主陣地。”韓子哲說。
增強新驅動力 筑牢制造業智能化轉型底座
隨著《意見》及配套文件落地生根、賦能見效，中國制造業正站在智能化轉型的歷史關口，更多企業將主動投身轉型浪潮，以技術革新突破發展瓶頸，邁向由人工智能驅動的未來制造業。
“推動人工智能與制造業深度融合，加快建設現代化產業體系，需要政府、企業、行業組織等多方協同發力。”在中國電子信息產業發展研究院院長張立對中國工業報記者表示，政府要當好引導者和服務者，著力優化產業發展環境；企業要當好探索者和實踐者，加快推動智能化轉型升級；行業組織要當好組織者和協調者，促進產業協同發展。
在技術供給端，算力、算法、數據“三駕馬車”同步發力。算力方面，有序推進高水平智算設施布局，加快建設全國一體化算力網監測調度平臺，開展智算云服務試點。算法方面，鼓勵開發適應制造業實時性、可靠性、安全性特點的高性能算法，培育重點行業大模型，發展“云-邊-端”模型體系。數據方面，推動建立企業首席數據官制度，指導企業加強數據工程能力建設，促進企業數據開發與模型建設深度融合。
在主體培育上，《意見》提出，集聚資源打造具有全球影響力的生態主導型企業，梯次培育更多人工智能專精特新“小巨人”企業、高新技術企業、制造業單項冠軍企業、獨角獸企業和瞪羚企業；建設人工智能領域國家制造業創新中心，提升關鍵共性技術供給能力；建設一批人工智能賦能應用加速器，培育優質賦能應用服務商。
“所有企業要樹立‘長期主義’理念，認識到人工智能賦能是一場系統性變革，需要戰略耐心、持續投入和長期迭代優化，在實踐中探索符合自身特點的轉型路徑。”張立說。
張立表示，龍頭企業要發揮引領作用，加大人工智能研發投入，積極開放場景、數據和平臺，帶動上下游企業協同轉型，打造智能生態。中小企業要主動擁抱人工智能技術，找準切入點和突破口，以點帶面推進智能化改造。
另外，人才引育作為核心保障，也被納入政策重點部署。《意見》明確支持高校院所調整優化學科專業，培養既懂人工智能又懂制造業應用的復合型人才。同時，依托國家相關人才工程和項目，培養科技領軍人才、創新團隊。
當前，全球工業正加速進入智能化時代，技術制高點爭奪日趨激烈。“推動人工智能與制造業深度融合，必須始終繃緊安全這根弦。”張立提醒，要筑牢產業鏈供應鏈安全底線，集中力量加快關鍵核心技術攻關，建立健全供應鏈風險預警和多元化應對機制；要守好網絡安全和數據安全紅線，需建立健全覆蓋數據全生命周期的分類分級安全管理體系，提升對對抗樣本檢測、網絡攻擊的監測預警能力；要把好人工智能治理和倫理關口，建立健全倫理審查和監管機制。
專家表示，制造業作為實體經濟的根基，人工智能作為新一輪科技革命的核心引擎，兩者的深度融合絕非簡單疊加，而是從根本上重塑制造業的生產方式、組織形態與商業模式，更關乎未來全球產業競爭格局中的戰略地位。（記者 霍悅）
轉自：中國工業報
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