人工智能+制造：产业升级新跑道

半月谈记者 李 力

对于实现新型工业化这一关键任务，发展人工智能是必答题而非选择题。9月9日，工业和信息化部副部长张云明在国新办新闻发布会上明确表示，我国将出台“人工智能+制造”专项行动实施方案(以下简称“方案”)，为制造业智能化转型按下“加速键”。

“人工智能+制造”路线图日益清晰

人工智能技术的快速演进，为制造业发展带来深远影响。人工智能正从技术概念加速转化为推动产业变革的现实生产力，而智能制造成为重塑全球产业竞争格局的关键变量。

不久前国务院印发的《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，提出“推进工业全要素智能化发展”。中国工业互联网研究院院长鲁春丛对此解读为，下一步要推动实施“人工智能+”行动，强化人工智能与工业互联网的融合创新。加强通用大模型在工业场景的应用落地和行业大模型的研发，发展工业智能体，持续增强工业系统的智能感知与决策执行能力。深入实施智能制造工程，坚持分业推进、分级推进、协同推进，深化工业领域通用智能制造装备更新，开展智能工厂梯度培育行动。

当前，我国制造业数字化转型正在呈现由中等水平向中高级阶段跨越的态势。张云明表示，工业和信息化部将研究出台“人工智能+制造”专项行动实施方案，部署重点行业、重点环节、重点领域智能化转型任务。制定“人工智能+制造”转型路线图，发布实施制造业企业人工智能应用指南。培育一批赋能应用服务商，打造模型调优、数据治理、安全保障等“一站式工具箱”。

制定分行业的“人工智能+制造”转型路线图，就像给不同行业企业提供清晰的转型“导航图”，让企业知道每一步该怎么走。发布制造业企业人工智能应用指南，将为企业提供可参考的“操作手册”。

位于青岛胶州市的海尔首个AI赋能多联机互联工厂  李紫恒 摄

重点打造“一站式工具箱”，意味着企业无需自行研发复杂技术，可直接获取成熟的AI工具包。比如在质量检测环节，企业能直接使用现成的AI视觉检测模型，快速部署应用。工信部同时将部署培育一批赋能应用服务商，为制造企业提供“贴身顾问”式服务，解决中小企业“不会转、不敢转”的困境。

在技术攻关方面，方案还将聚焦高端算力芯片、工业多模态算法等“卡脖子”领域，加快打造高质量行业数据集。目前，我国已建成钢铁、煤炭等行业高质量数据集，为AI模型训练提供“原材料”，并在此基础上推进工业智能体开发部署，人形机器人、脑机接口等前沿产品正从实验室走向生产车间。

因地制宜打造特色模式

目前，不少地方政府正在行动，把智能制造作为高质量发展的重要抓手，推动人工智能与制造业双向赋能。

广西印发《广西“人工智能+制造”行动方案(2025—2027年)》，明确提出力争到2027年，突破一批关键技术，形成100个标志性智能产品，打造100个人工智能典型应用场景，培育10家有全国影响力的链主企业、龙头企业，支持建设中国-东盟人工智能创新合作中心和10家以上研发创新平台，助力打造3到5个人工智能产业园区和先进制造业集群，推动人工智能相关产业产值突破1000亿元，初步建成面向东盟的人工智能产业高地。该方案的独特之处在于立足面向东盟的区位优势，建设中国-东盟人工智能创新合作中心，将本地制造升级与区域产业协同相结合。

《河北省智能工厂梯度培育行动工作方案(2025—2027 年)》提出，到2027年，河北将建成覆盖全省的智能工厂梯度培育体系，在重点行业、重点产业集群建设300个行业、区域领先的先进级智能工厂，积极培育具有全球影响力的领航级智能工厂。

海南提出，推动数字技术与实体经济深度融合，加快推动企业“上云用数赋智”，培育壮大智能网联新能源汽车、具身智能等新兴产业。开展“人工智能+”行动，推动人工智能赋能产业链供应链协同发展。

深圳市、天津市、上海市等地更是加速推进“人工智能+制造”，围绕制造业智能化发展部署工作。如《上海市加快推动“AI+制造”发展的实施方案》提出，计划通过3年努力，让上海制造业智能化发展水平进一步提升，在语料、模型、平台、场景等领域形成一批创新成果，提升工业模型基础能力、突破工业智能前沿技术。

可以说，目前各地实践呈现出紧扣本地产业特色、量化目标明确、确保政策可落地可评估的特征。

AI深度融入生产全流程

在各项政策引导下，人工智能正全面渗透制造业各环节。

钢铁行业“智变”带来“质变”。智能算法在生产流程优化、质量控制、供应链管理等方面已取得积极进展。AI智能体的介入，让由经验驱动的“经验炼钢”转向由人工智能决策驱动的“数据炼钢”，不仅缩短炼钢时间，降低能耗，还提高产品质量稳定性。当前，钢铁行业正加速推动“人工智能+钢铁”标准制定工作。

在纺织行业，“星辰纺织智能体”将AI算法应用于针织生产环节，实现“边织边检”，秒速“纠错”，生产效率提升20%。在船舶设计领域，联通数智构建“规范问答、翻模设计、软件系统设计”三大智能体，其中的生产设计阶段，翻模设计智能体能自动识别图元结构，辅助2D到3D的转换，压缩建模周期。可以说，工业智能体已处于从实验室向智能工厂广泛应用的前夜。

汽车制造业也加速步入人工智能时代，AI应用从生产环节延伸至全产业链。在研发设计阶段，虚拟验证技术可减少大量的物理样机制作;在生产环节，柔性生产线通过AI调度可快速切换车型;在供应链管理中，智能预测系统将大幅提升库存周转率……这些变化让汽车工厂从大规模生产转向精准化制造。

在电子信息产业领域，企业则加速聚焦“智改数转网联”——推动生产智能化改造、推动产品数字化转型、推动生产网络化联接，进而提高人均产出和产品优良率，进一步赋能企业向“智”向“新”。

随着国家层面的政策出台和地方专项行动方案的深入实施，“人工智能+制造”正为新型工业化注入持久动力，书写产业升级的新篇章。