1月7日，工业和信息化部、国家网信办、国家发改委等八部门联合发布的《人工智能+制造业专项行动实施意见》提出，加快人工智能技术在制造业的融合应用。到2027年，我国将实现人工智能关键技术安全可靠供给，产业规模和赋能水平跻身世界前列。人工智能作为引领未来的先进战略技术，是新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力，能够推动新生产力发展。加快人工智能技术在制造业的应用，是制造业发展的重要途径环容量。坚定推动经济发展质量变革、效率变革、动力变革，全面、深层次、高水平推进新型工业化。
推动人工智能与制造业深度融合，核心是依靠大数据智能、人机混合增强智能、群体智能、跨媒体智能、自主智能等新一代人工智能技术，系统重构产品研发、生产制造、服务保障等制造企业全生命周期，创造新产品、新业态、新模式，从而提高全要素生产率。制造业的发展，帮助制造商实现更好的发展高质量的ollo。加强人工智能技术在制造领域的综合应用支持企业在关键场景应用大通用模型、大产业模型和工业智能，将促进制造“人-机-料-法”要素系统从静态配置向动态自组织智能范式转变，有助于将制造系统转变为自主意识、协同决策、实时进化的智能生态系统。这一变化将成为重构制造业底层运行逻辑、持续优化生产要素配置、强化价值链状态、构建智能制造体系、增强制造强国竞争力的重要驱动力。此外，通过加快大规模人工智能在制造领域的应用，探索和推广新的生产制造方式，有效促进制造业的快速发展。制造业与生产服务业深度融合，推动生产型制造向服务型制造、平台化制造转变，显着改变制造业生产模式和经济形态，促进我国制造业从国际价值链中低端向中端、高端转变。
近年来，我国高度重视人工智能与制造业的全面融合，大力推动制造全流程智能化升级，推动人工智能技术深度融入生产制造核心环节并取得积极进展。数据显示，中国工业企业大型模型和智能代理的使用比例将从2024年的9.6%提高到2025年的47.5%。工业机器人将从2015年的3.3万台增加到2024年的55.6万台，应用于国民经济71个主要工业门类。 236 在各个工业领域，工业机器人正在实现从“单兵作战”向“群体智能”的转变。建成3万多个基层智能工厂、1200多个高级智能工厂、230多个卓越级智能工厂，覆盖80%以上制造门类，工厂产品开发周期平均缩短28.4%。此外，据国家税务总局统计，2025年前11个月，制造业国家系统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、其他电子设备制造业分别比上年增长25.5%、19.7%和13.3%。上述数据表明，我国制造业数字化转型和智能化升级正在加速，人工智能赋能的新型工业化水平不断提升，制造业高质量发展步伐不断加快。
我国人工智能与制造业深度融合之所以取得这样的成绩，是多种有利因素综合作用的必然结果。另一方面，中国政府高度重视人工智能与制造业的深度融合。 2025年工业和信息化部门负责同志座谈会，重点部署下半年工作重点。通过开展“人工智能+制造”行动此外，工信部发布的2025年两化融合工作要点也提出，鼓励典型场景工业智能化研发和推广，支持企业集团开展智能化试点建设，提高工业全流程智能化水平。同时，我国制造业拥有完整的工业体系，形成了完整的链条产业布局。涵盖终端产品、核心零部件、主要原材料和辅助设备，同时以5G、工业互联网、算力网络为核心的信息基础设施建设取得显著成效，为进一步推进奠定了坚实基础。g 人工智能与制造深度融合。然而，我国人工智能发展正处于机遇与挑战并存的关键时刻。现阶段，人工智能与制造深度融合仍面临一些挑战。首先，制造企业智能化转型动力仍不足，部分企业人工智能技术应用困难。其次，高质量数据的获取和整合面临挑战。一些制造领域存在数据采集困难、数据资源分散、工业企业内部数据不规范等问题。数据资产管理能力有待提升。同时，人工智能与制造融合的应用场景数量不足、质量不高，仍需进一步探索深海工业领域的应用场景。
加速融合需要更精准的政策
为进一步推动人工智能与制造深度融合，加快人工智能技术在生产制造各个环节的渗透，推动人工智能制造高质量发展，必须从三个方面入手：
首先要完善要素保障，激发企业智能化转型的内生动力。支持制造业人工智能技术应用，建立完善的技术、人才、资金保障体系。首先，加强制造企业数字化转型的技术支撑，开展前瞻性基础研究设计。我们将继续加强技术攻关，解决关键问题实现多模态智能、群体智能等独特理论突破，重点攻克人工智能芯片、工业软件等“堆叠”环节。二是鼓励制造企业通过长短期就业和场景应用项目合作，精准引进数字技术、前沿人工智能领域高层次、急需人才。三是打通资金流动渠道，为制造企业设立人工智能产业发展基金，增加资金来源。加强对“人工智能+制造”相关技术研发和应用的财政支持、设计支持，引导制造企业加快与人工智能融合步伐。
二要突破数据瓶颈，加快打造高质量工业数据集。构建高质量的数据生态系统，需要建立完善的数据采集、存储、分析和应用体系，消除数据孤岛，促进数据流通和数据价值的实现。整理适合制造业模式需求的数据资源清单，发布高质量制造业数据集建设指南，完善适应人工智能发展的数据产权和版权制度，形成统一的数据格式规范和行业标准，利用好制造业数字化转型促进中心等手段，推动基础数据向高质量工业数据集转化。此外，要引导制造企业加强数据工程能力打造，聚焦数据流通交易全链条，培育面向数据服务、数据制造的典型企业群。鼓励核心、核心企业建立专业数据治理部门，提高行业数据标准化水平，用数据集成推动人工智能与制造深度融合。
三是拓展应用场景，全面推进人工智能赋能应用。着力打造一批示范性强、带动性广泛、知名度高、深度融合的典型应用场景和产品，打造更多创新示范应用标杆。整个制造过程。我们将系统梳理主要环节的应用场景，形成研发/设计、中试验证、生产/制造、供应链管理、供应、运营和服务管理等常见场景对应的应用场景建设指南ment。此外，要深入挖掘未来智能制造应用场景机会，聚焦智能工厂、智能车间，选取一些典型应用案例，通过场景创新推动通用人工智能关键技术迭代升级，推动人工智能技术深度融入生产制造核心环节。同时，完善人工智能应用场景打造的指引、开放评价和激励政策，支持企业探索优质应用场景，推动人工智能与制造业深度融合。
（科学技术学报刘虎臣宋一凡作者单位：拉同济大学经济与管理学院）【编辑：梁毅】
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