1月7日，工業(yè)和信息化部、中央網(wǎng)信辦、國家發(fā)展改革委等八部門聯(lián)合印發(fā)的《“人工智能+制造”專項行動實施意見》提出，加快推進人工智能技術在制造業(yè)融合應用，到2027年，我國人工智能關鍵核心技術實現(xiàn)安全可靠供給，產(chǎn)業(yè)規(guī)模和賦能水平穩(wěn)居世界前列。人工智能作為引領未來的前瞻性、戰(zhàn)略性技術，是新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的核心引擎，可為發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力蓄勢賦能。加快推進人工智能技術在制造業(yè)的應用，是建設制造強國的重要途徑，將對經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量變革、效率變革、動力變革形成強力助推，全方位、深層次、高水平賦能新型工業(yè)化。

　　深度融合取得積極進展

　　推動人工智能與制造業(yè)深度融合，核心是依托大數(shù)據(jù)智能、人機混合增強智能、群體智能、跨媒體智能、自主智能等新一代人工智能技術，對制造企業(yè)產(chǎn)品研發(fā)、生產(chǎn)制造、服務保障等全生命周期環(huán)節(jié)進行系統(tǒng)性重構，催生新產(chǎn)品、新業(yè)態(tài)、新模式，進而提升制造業(yè)全要素生產(chǎn)率，助力制造業(yè)實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展。加強人工智能技術在制造業(yè)領域的深度應用，支持企業(yè)在重點場景應用通用大模型、行業(yè)大模型和工業(yè)智能體，有助于推動生產(chǎn)制造的“人機料法環(huán)”要素體系從靜態(tài)配置向動態(tài)自組織的智能范式躍遷，生產(chǎn)制造系統(tǒng)向自主感知、協(xié)同決策、實時演化的智能體生態(tài)系統(tǒng)轉(zhuǎn)型。這一變革將重構制造業(yè)底層運行邏輯，持續(xù)優(yōu)化生產(chǎn)要素配置與提升價值鏈地位，成為構建智能制造體系，夯實制造強國競爭力的關鍵引擎。另外，加快人工智能在制造業(yè)領域的規(guī)?；瘧茫剿魍茝V新型生產(chǎn)制造方式，將有力推進制造業(yè)與生產(chǎn)性服務業(yè)深度融合，由此促進生產(chǎn)型制造向服務型制造、平臺型制造轉(zhuǎn)變，深刻改變制造業(yè)生產(chǎn)模式和經(jīng)濟形態(tài)，促進我國制造業(yè)由國際價值鏈低端邁向中高端。

　　近年來，我國高度重視人工智能與制造業(yè)的深度融合，大力推動制造業(yè)全流程智能化升級，推進人工智能技術深度嵌入生產(chǎn)制造核心環(huán)節(jié)，取得了積極進展。數(shù)據(jù)顯示，中國工業(yè)企業(yè)應用大模型及智能體的比例，從2024年的9.6%提升到2025年的47.5%；工業(yè)機器人產(chǎn)量由2015年的3.3萬套增長至2024年的55.6萬套，應用于國民經(jīng)濟71個行業(yè)大類、236個行業(yè)中類，工業(yè)機器人實現(xiàn)從“單兵作戰(zhàn)”到“群體智能”；建成3萬余家基礎級智能工廠、1200余家先進級智能工廠、230余家卓越級智能工廠，覆蓋超過80%的制造業(yè)行業(yè)大類，工廠產(chǎn)品研發(fā)周期平均縮短28.4%。另外，根據(jù)國家稅務總局統(tǒng)計數(shù)據(jù)，2025年前11個月，全國制造業(yè)企業(yè)采購數(shù)字技術金額同比增長11.2%。其中，汽車制造、通用設備制造、計算機通信和其他電子設備制造等裝備制造業(yè)采購數(shù)字技術金額同比分別增長25.5%、19.7%和13.3%。上述數(shù)據(jù)表明，我國制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、智能化升級加速推進，人工智能賦能新型工業(yè)化水平不斷提升，制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展步伐不斷加快。

　　我國人工智能與制造業(yè)的深度融合之所以取得這樣的成績，是多重有利因素共同作用的必然結果。一方面，我國政府高度重視人工智能與制造業(yè)深度融合，2025年全國工業(yè)和信息化主管部門負責同志座談會在部署下半年工作重點時明確，推動“人工智能+制造”行動走深走實，加強底座攻關和重點場景應用。另外，工業(yè)和信息化部發(fā)布的信息化和工業(yè)化融合2025年工作要點也提出，鼓勵研發(fā)推廣面向典型場景的工業(yè)智能體，支持一批企業(yè)開展智能體試點建設，提升工業(yè)全流程智能化水平。另一方面，我國制造業(yè)擁有完整的產(chǎn)業(yè)體系，已形成覆蓋終端產(chǎn)品、核心零部件、關鍵原材料及配套設備的全鏈條產(chǎn)業(yè)布局。同時，以5G、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、算力網(wǎng)絡為核心的信息基礎設施建設成效顯著，為深入推動人工智能與制造業(yè)深度融合奠定了堅實基礎。然而，我國人工智能發(fā)展正處于機遇與挑戰(zhàn)并存的關口期，現(xiàn)階段人工智能與制造業(yè)深度融合仍然存在一些問題。首先，制造企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型動力仍有不足，部分企業(yè)應用人工智能技術困難較多。其次，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)獲取和整合面臨挑戰(zhàn)，部分制造業(yè)領域存在數(shù)據(jù)采集難度大、數(shù)據(jù)資源分散、工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)不規(guī)范等問題，數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理能力有待提升。同時，人工智能與制造業(yè)融合應用場景數(shù)量不足、質(zhì)量不高，工業(yè)深水區(qū)的應用場景仍有待進一步挖掘。

　　加速融合需進一步精準施策

　　要進一步推進人工智能與制造業(yè)深度融合，加速人工智能技術深入滲透到生產(chǎn)制造各環(huán)節(jié)，促進人工智能賦能制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，應從以下三方面入手。

　　一要健全要素保障，激發(fā)企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型內(nèi)生動力。構建技術、人才、資金全方位保障體系，支持制造企業(yè)應用人工智能技術。首先，加強制造企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的技術支撐，強化基礎研究前瞻布局，推進多模態(tài)智能、群體智能等的原創(chuàng)理論突破，在人工智能芯片、工業(yè)軟件等“卡脖子”環(huán)節(jié)重點發(fā)力，持續(xù)攻關。其次，鼓勵制造企業(yè)通過長短期聘用、場景應用項目合作等方式，精準引進人工智能前沿技術領域高端緊缺人才。再次，打通資金流動融通渠道，為制造企業(yè)設立人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展基金，加大財稅支持力度，布局支持“人工智能+制造”相關技術研發(fā)和應用，引導制造企業(yè)加快與人工智能融合步伐。

　　二要突破數(shù)據(jù)瓶頸，加快打造高質(zhì)量的工業(yè)數(shù)據(jù)集。構建高質(zhì)量數(shù)據(jù)生態(tài)，要建立完善的數(shù)據(jù)采集、存儲、分析和應用體系，打破數(shù)據(jù)孤島，促進數(shù)據(jù)流通和價值實現(xiàn)。梳理適配制造業(yè)模型需求的數(shù)據(jù)資源清單，發(fā)布制造業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設指南，完善適配人工智能發(fā)展的數(shù)據(jù)產(chǎn)權和版權制度，形成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)格式規(guī)范和行業(yè)標準，用好制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進中心等載體，推動將基礎數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為高質(zhì)量行業(yè)數(shù)據(jù)集。另外，要指導制造企業(yè)加強數(shù)據(jù)工程能力建設，圍繞數(shù)據(jù)流通和交易全鏈條，培育一批數(shù)據(jù)服務型、數(shù)據(jù)管理型、數(shù)據(jù)應用型典型企業(yè)，鼓勵龍頭骨干企業(yè)設置專門的數(shù)據(jù)治理部門，提升行業(yè)數(shù)據(jù)標準化水平，以數(shù)據(jù)融通促進人工智能與制造業(yè)深度融合。

　　三要拓展應用場景，全方位推進人工智能賦能應用。要著力打造一批示范性強、帶動性廣、顯示度高的深度融合典型應用場景和產(chǎn)品，建設更多創(chuàng)新示范應用標桿。圍繞制造業(yè)全流程，系統(tǒng)梳理重點環(huán)節(jié)應用場景，面向研發(fā)設計、中試驗證、生產(chǎn)制造、供應鏈管理、經(jīng)營管理與服務等泛化場景，編制應用場景建設指南。另外，要深挖未來智能制造應用場景機會，聚焦智能工廠、智能車間，選樹一批典型應用案例，通過場景創(chuàng)新促進通用人工智能關鍵技術迭代升級，推動人工智能技術深度嵌入生產(chǎn)制造核心環(huán)節(jié)。同時，健全人工智能應用場景建設指引、開放度評價與激勵政策，支持企業(yè)探索高質(zhì)量應用場景，帶動人工智能與制造業(yè)深度融合。

　　(科技日報 劉虎沉 宋祎璠 作者單位：同濟大學經(jīng)濟與管理學院)