智能转型加速推进 人工智能深度赋能中国制造业
在上海某高端装备制造车间，AI五轴数控机床搭载专属工业大模型，能够自主生成最优加工路径，编程效率较传统方式提升五倍以上，重复定位精度稳定控制在±0.003毫米，为高端制造提供坚实的质量保障。
长江边的外高桥造船基地，AI技术已融入邮轮设计、生产、仓储和质量管理等多个场景，智能体如“AI数字员工”般高效运作，显著提升了生产流程的智能化水平。
在福建东龙纺织车间，部署的5G+AI视觉检测系统可精准识别经编花边中的细微瑕疵，识别准确率超过95%，每年为质量控制节省近300万元成本。
如今，类似的智能生产场景正逐步在全国各地的制造车间中展开。人工智能不再是一个抽象概念，而是以具象化的方式，深入渗透到传统制造业的各个环节，推动其从生产方式到价值体系的深刻变革。
1月7日，工业和信息化部联合中央网信办、国家发展改革委等八部门发布《“人工智能+制造”专项行动实施意见》，并配套推出《人工智能赋能制造业重点行业转型指引》和《制造业企业人工智能应用指南》。这三份文件构建起从宏观战略到中观路径再到微观操作的完整政策体系，为制造业智能化转型绘制清晰路线图。
“发展人工智能是实现新型工业化的关键任务，是必答题而非选择题。”工业和信息化部副部长张云明在国新办新闻发布会上强调。他表示，将从技术供给与产业赋能两个方向发力，推动人工智能实现高质量发展。
精准施策 解决融合中的核心问题
《意见》聚焦人工智能与制造业融合过程中的关键问题，明确七大重点任务和21项具体措施，推动人工智能与制造行业的“双向赋能”。目标是加快制造业的智能化、绿色化和融合化发展，为制造强国、网络强国和数字中国建设提供坚实支撑。
赛迪顾问人工智能与大数据研究中心高级分析师韩子哲指出，国家层面的政策框架日趋完善，各地也纷纷出台专项措施推进本地发展。例如，北京聚焦新材料、医药健康等领域，上海实施“模塑申城·AI+制造”行动，广东则积极推动人工智能与本地制造深度融合。
与此同时，“人工智能+制造”在应用过程中仍面临行业差异大、转型路径不清晰、技术与需求脱节以及中小企业成本压力大等现实问题。为此，《意见》以问题为导向，设定了到2027年的核心发展目标，为制造业智能化升级提供明确指导。
到2027年，中国将实现人工智能关键核心技术的自主可控与安全可靠供给，产业规模和赋能水平位居全球前列。目标包括推动3-5个通用大模型在制造业的深度应用，打造1000个高水平工业智能体，形成100个高质量数据集，推广500个典型应用场景。
同时，培育2-3家全球影响力的生态主导型企业，并孵化一批专精特新中小企业。通过建立开源开放生态和提升安全治理能力，为人工智能发展贡献中国方案。
重点任务体系全面布局
为确保政策落地，《意见》提出了“七位一体”的重点任务体系，涵盖技术创新、产业升级、产品突破、主体培育、生态建设、安全保障和国际合作等方面。
- 推动智能芯片软硬协同发展，突破高端训练芯片、端侧推理芯片等关键技术。
- 支持模型训练与推理方法创新，培育重点行业大模型。
- 加速人工智能赋能工业母机、工业机器人等领域，推动智能装备迭代。
- 发展智能终端产品，包括智能手机、平板、智能家居等。
- 攻关深度合成鉴伪、工业模型算法安全防护、训练数据保护等关键技术。
两份附件则为政策的落地提供了具体抓手。《转型指引》为不同行业定制了转型路径，而《应用指南》则为企业提供了从“不会用”到“用得好”的全流程方法与工具。
场景化应用持续推进
当前，人工智能正在加速渗透原材料、装备制造、消费品、电子信息等重点行业。从研发设计到生产管控，从质量追溯到运营优化，AI技术以全链条赋能的形式推动各行业的效率提升与价值重塑。
在有色金属领域，中铝集团推出的行业首个AI大模型“坤安”2.0，已嵌入勘探与冶炼流程，覆盖百余个应用场景，并建成了8个行业级数据集。
在钢铁行业，沙钢集团通过AI与5G技术优化高炉与天车调度，构建起成本控制与绿色低碳协同推进的智能体系。
在装备制造领域，AI正推动核心工艺突破与设备性能提升。例如，配天机器人通过AI泛化技术，实现设备快速切换，大幅提升生产柔性。
在湖北美利信科技的智能车间，AI优化工艺流程，可在100秒内完成一件发动机缸体的加工，合格率达到99.5%。
消费品行业则借助AI打通“研发-生产-质控”链条。海天味业的“AI豆脸识别技术”与“AI电子鼻”已广泛应用于酱油生产，显著提升了产品稳定性。
同时，行业垂直大模型和智能服务系统也成为转型的重要抓手。如浙江天正电气的“天正智瀚”大模型，结合电力专业知识与AI，提高了配电方案生成效率。
多方协同 构建智能转型新生态
随着政策逐步落地，中国制造业正迎来智能化转型的关键阶段。各方力量协同推进，将推动更多企业加入转型行列。
中国电子信息产业发展研究院院长张立指出，政府应优化产业发展环境，企业要积极探索实践路径，行业组织则需发挥协调作用，促进产业协同发展。
在技术供给方面，“算力、算法、数据”三驾马车同步发力。算力方面，推进高水平智算设施布局；算法方面，鼓励开发适用于制造业的高性能算法；数据方面，推动企业首席数据官制度，加强数据能力建设。
在主体培育方面，《意见》提出打造具有全球影响力的企业，支持专精特新“小巨人”、制造业单项冠军等企业成长。同时，建设国家制造业创新中心和赋能应用加速器，为人工智能与制造融合提供平台支撑。
张立强调，人工智能赋能是一场系统性变革，需要企业树立“长期主义”理念，持续投入和优化。龙头企业应发挥引领作用，带动上下游企业协同转型，中小企业则应找准切入点，推动智能化改造。
人才引育也被列为政策重点之一。《意见》鼓励高校调整课程设置，培养既懂人工智能又懂制造业的复合型人才，同时通过国家项目培养科技领军人才和创新团队。
在全球智能制造竞争日趋激烈的背景下，确保产业链供应链安全、数据与网络安全已成为转型的重要前提。专家指出，人工智能与制造业的深度融合，将重塑制造业的生产方式与商业模式，对未来全球产业格局产生深远影响。