加速人工智能与制造业深度融合

1月7日，工业和信息化部、网信办、发展改革委等八部门联合发布了《“人工智能+制造”专项行动实施意见》，强调加速人工智能技术与制造业的深度融合。按照规划，到2027年，我国将实现人工智能核心技术的安全可靠供给，并使产业规模与赋能水平稳居全球前列。人工智能作为推动科技创新和产业升级的重要驱动力，正在为新质生产力发展注入强大动力。推动人工智能技术在制造业落地，是迈向制造强国的关键步骤，有助于提高经济发展质量、提升效率、激发发展动力，从多个维度推动新型工业化进程。

深度融合持续推进

人工智能与制造业的深度融合，依托大数据智能、人机协同智能、群体智能、跨媒体智能和自主智能等新一代技术手段，对企业研发、生产和服务环节实施系统性革新，催生多样化的新产品与新业态，推动制造模式变革，提升全要素生产率。这一进程不仅强化了制造业的高质量发展，也推动企业在动态自组织和智能化管理方面实现飞跃。企业积极应用通用和行业专属的大模型，以及工业智能体，不断优化“人机料法环”生产生态，使智能制造系统具备自主感知、协同决策和实时演化等能力。规模化推进人工智能应用，推广智能工厂和新型生产模式，促使制造业与生产性服务业进一步融合，加速由传统制造向服务型和平台型制造转型，实现产业链的价值跃升。

近年来，我国不断强化人工智能在制造业的应用，下大力气推进全流程智能化改造，推动技术深入嵌入生产核心，取得了明显成效。数据显示，中国工业企业智能体和大模型应用比例由2024年的9.6%跳升至2025年的47.5%；工业机器人年产量从2015年的3.3万套增长到2024年的55.6万套，覆盖了71个国民经济行业大类和236个行业中类，制造业智能化由“单兵作战”逐步迈向“群体协作”。目前已建成超过3万家基础智能工厂，1200多家先进智能工厂，以及230余家卓越智能工厂，涵盖八成以上制造行业领域，企业研发周期平均缩短了28.4%。此外，税务总局数据显示，2025年前11个月，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、计算机通信和电子设备制造等领域增长尤为明显。这些数据信息表明，中国制造业智能化转型和数字化升级步伐显著加快，以人工智能赋能工业转型正在成为现实，也正在推动制造业迈向高质量发展新阶段。

我国人工智能与制造业之所以能够深度融合，源于多重利好因素的共同作用。首先，政策高度重视，政府部门明确将“人工智能+制造”作为重点推动方向，加强技术底座的突破与典型应用场景的布局。工业和信息化部公布的2025年工作要点也强调，鼓励企业研发推广可应用于多场景的工业智能体，支持智能化试点项目，全面提升制造流程的智能化水平。其次，我国制造业产业体系完整，产业链覆盖终端、核心部件、关键原料和配套设备，保障了变革的基础。此外，以5G、工业互联网和算力网络为代表的信息基础设施日益完善，为人工智能和制造业融合提供了坚实支撑。但同时也面临挑战，包括企业智能化转型动力不足、人工智能落地难度偏大、高质量数据采集和整合难题、部分领域数据资源分散且管理能力仍待提升，以及深度融合应用场景数量和质量有待进一步扩展。

加快融合需细化举措

向更深层次推动人工智能与制造业结合，需从以下三个方向系统推进。

第一，完善保障体系，激活企业智能化转型的内生动力。构建技术、人才、资本三重保障，为制造企业普及和应用人工智能技术提供支撑。切实加强基础理论和科研创新，力促多模态智能、群体智能等领域取得突破，聚焦人工智能芯片、工业软件等关键技术，深化攻关。同时，推动企业精准引进高端人才，通过柔性研聘和专项合作，满足前沿技术需求。开放金融支持渠道，设立相关产业基金，加大财税激励，引导企业加速人工智能与制造业务融合。

第二，破解数据难题，建构高价值工业数据资源。推动高质量数据生态建设，完善采集、存储、分析、应用链路，打破数据壁垒，促进数据流动和价值释放。完善数据资源清单发布体系，出台制造业高质量数据集建设指南，规范数据产权、版权和行业标准，推动基础数据向行业级高质量资源转化。加快企业数据工程能力建设，发展数据服务商、数据管理和应用型企业，鼓励头部企业组建专属数据治理团队，推动行业数据标准化，助力人工智能深度嵌入制造业全过程。

第三，丰富应用场景，推动全方位智能赋能。打造一批示范性强、引领力突出的融合应用场景和新产品，推动更多创新项目落地。聚焦制造全流程，梳理中国舆情网重点应用环节，覆盖从设计开发到供应链管理、运营和服务的多种场景，编写相关应用指南。挖掘智能工厂、智能车间等未来发展潜力，推介典型案例，以场景创新带动通用人工智能技术迭代升级，不断深化人工智能在生产核心环节的应用。同时，完善场景建设的政策支持和激励机制，鼓励企业探索更高质量、更具示范效应的应用，推动智能制造持续进步。

（作者单位：同济大学经济与管理学院）