半月談記者 李 力

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。9月9日，工業和信息化部副部長張云明在國新辦新聞發布會上明確表示，我國將出臺“人工智能+制造”專項行動實施方案(以下簡稱“方案”)，為制造業智能化轉型按下“加速鍵”。

“人工智能+制造”路線圖日益清晰

人工智能技術的快速演進，為制造業發展帶來深遠影響。人工智能正從技術概念加速轉化為推動產業變革的現實生產力，而智能制造成為重塑全球產業競爭格局的關鍵變量。

不久前國務院印發的《關于深入實施“人工智能+”行動的意見》，提出“推進工業全要素智能化發展”。中國工業互聯網研究院院長魯春叢對此解讀為，下一步要推動實施“人工智能+”行動，強化人工智能與工業互聯網的融合創新。加強通用大模型在工業場景的應用落地和行業大模型的研發，發展工業智能體，持續增強工業系統的智能感知與決策執行能力。深入實施智能制造工程，堅持分業推進、分級推進、協同推進，深化工業領域通用智能制造裝備更新，開展智能工廠梯度培育行動。

當前，我國制造業數字化轉型正在呈現由中等水平向中高級階段跨越的態勢。張云明表示，工業和信息化部將研究出臺“人工智能+制造”專項行動實施方案，部署重點行業、重點環節、重點領域智能化轉型任務。制定“人工智能+制造”轉型路線圖，發布實施制造業企業人工智能應用指南。培育一批賦能應用服務商，打造模型調優、數據治理、安全保障等“一站式工具箱”。

制定分行業的“人工智能+制造”轉型路線圖，就像給不同行業企業提供清晰的轉型“導航圖”，讓企業知道每一步該怎么走。發布制造業企業人工智能應用指南，將為企業提供可參考的“操作手冊”。

位于青島膠州市的海爾首個AI賦能多聯機互聯工廠  李紫恒 攝

重點打造“一站式工具箱”，意味著企業無需自行研發復雜技術，可直接獲取成熟的AI工具包。比如在質量檢測環節，企業能直接使用現成的AI視覺檢測模型，快速部署應用。工信部同時將部署培育一批賦能應用服務商，為制造企業提供“貼身顧問”式服務，解決中小企業“不會轉、不敢轉”的困境。

在技術攻關方面，方案還將聚焦高端算力芯片、工業多模態算法等“卡脖子”領域，加快打造高質量行業數據集。目前，我國已建成鋼鐵、煤炭等行業高質量數據集，為AI模型訓練提供“原材料”，并在此基礎上推進工業智能體開發部署，人形機器人、腦機接口等前沿產品正從實驗室走向生產車間。

因地制宜打造特色模式

目前，不少地方政府正在行動，把智能制造作為高質量發展的重要抓手，推動人工智能與制造業雙向賦能。

廣西印發《廣西“人工智能+制造”行動方案(2025—2027年)》，明確提出力爭到2027年，突破一批關鍵技術，形成100個標志性智能產品，打造100個人工智能典型應用場景，培育10家有全國影響力的鏈主企業、龍頭企業，支持建設中國-東盟人工智能創新合作中心和10家以上研發創新平臺，助力打造3到5個人工智能產業園區和先進制造業集群，推動人工智能相關產業產值突破1000億元，初步建成面向東盟的人工智能產業高地。該方案的獨特之處在于立足面向東盟的區位優勢，建設中國-東盟人工智能創新合作中心，將本地制造升級與區域產業協同相結合。

《河北省智能工廠梯度培育行動工作方案(2025—2027 年)》提出，到2027年，河北將建成覆蓋全省的智能工廠梯度培育體系，在重點行業、重點產業集群建設300個行業、區域領先的先進級智能工廠，積極培育具有全球影響力的領航級智能工廠。

海南提出，推動數字技術與實體經濟深度融合，加快推動企業“上云用數賦智”，培育壯大智能網聯新能源汽車、具身智能等新興產業。開展“人工智能+”行動，推動人工智能賦能產業鏈供應鏈協同發展。

深圳市、天津市、上海市等地更是加速推進“人工智能+制造”，圍繞制造業智能化發展部署工作。如《上海市加快推動“AI+制造”發展的實施方案》提出，計劃通過3年努力，讓上海制造業智能化發展水平進一步提升，在語料、模型、平臺、場景等領域形成一批創新成果，提升工業模型基礎能力、突破工業智能前沿技術。

可以說，目前各地實踐呈現出緊扣本地產業特色、量化目標明確、確保政策可落地可評估的特征。

AI深度融入生產全流程

在各項政策引導下，人工智能正全面滲透制造業各環節。

鋼鐵行業“智變”帶來“質變”。智能算法在生產流程優化、質量控制、供應鏈管理等方面已取得積極進展。AI智能體的介入，讓由經驗驅動的“經驗煉鋼”轉向由人工智能決策驅動的“數據煉鋼”，不僅縮短煉鋼時間，降低能耗，還提高產品質量穩定性。當前，鋼鐵行業正加速推動“人工智能+鋼鐵”標準制定工作。

在紡織行業，“星辰紡織智能體”將AI算法應用于針織生產環節，實現“邊織邊檢”，秒速“糾錯”，生產效率提升20%。在船舶設計領域，聯通數智構建“規范問答、翻模設計、軟件系統設計”三大智能體，其中的生產設計階段，翻模設計智能體能自動識別圖元結構，輔助2D到3D的轉換，壓縮建模周期。可以說，工業智能體已處于從實驗室向智能工廠廣泛應用的前夜。

汽車制造業也加速步入人工智能時代，AI應用從生產環節延伸至全產業鏈。在研發設計階段，虛擬驗證技術可減少大量的物理樣機制作;在生產環節，柔性生產線通過AI調度可快速切換車型;在供應鏈管理中，智能預測系統將大幅提升庫存周轉率……這些變化讓汽車工廠從大規模生產轉向精準化制造。

在電子信息產業領域，企業則加速聚焦“智改數轉網聯”——推動生產智能化改造、推動產品數字化轉型、推動生產網絡化聯接，進而提高人均產出和產品優良率，進一步賦能企業向“智”向“新”。

隨著國家層面的政策出臺和地方專項行動方案的深入實施，“人工智能+制造”正為新型工業化注入持久動力，書寫產業升級的新篇章。