中国制造业智能化转型开启新阶段
在上海某高端装备车间内，AI驱动的五轴数控机床结合定制化的工业大模型，自主生成最优加工路径，使编程效率提升五倍以上，重复定位精度稳定控制在±0.003毫米，为高端制造提供了坚实的技术支撑。
在长江之畔的外高桥造船基地，AI已深度融入邮轮的设计、生产、仓储及质量管理等多个环节，智能体逐步演变为“AI数字员工”，推动作业流程更加高效。
福建东龙纺织车间引入的5G+AI视觉检测系统，可识别经编花边的微小瑕疵，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，类似的智能化场景正遍布全国制造业车间。人工智能已从概念走向现实，以具体、可感知的方式重塑传统制造业的生产模式与价值体系。
1月7日，工业和信息化部联合中央网信办、国家发展改革委等七部委，共同发布《“人工智能+制造”专项行动实施意见》，以及配套的《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》，形成“战略引领—路径设计—落地操作”的完整政策框架，为制造业智能化转型提供了清晰方向和时间表，推动“人工智能+制造”进入规模化与深度应用的新阶段。
工业和信息化部副部长张云明指出，实现新型工业化的关键在于人工智能的深度应用。他表示，将同时推进“智能产业化”与“产业智能化”，推动人工智能高质量发展，服务于新型工业化的整体战略。
破解产业痛点 勾勒智能化转型路径
《意见》针对AI与制造业融合发展中的关键问题，提出切实可行的解决方案，与两份附件共同构建起从宏观到微观的政策体系。
通过7大重点任务和21项具体措施，《意见》推动人工智能与制造业在技术创新和应用层面实现双向赋能，加快制造业向智能化、绿色化、融合化方向演进，支撑制造强国、网络强国和数字中国战略目标。
赛迪顾问人工智能与大数据研究中心高级分析师韩子哲表示，国家政策框架日趋完善，地方层面也在因地制宜推进AI应用。例如，北京聚焦新材料、农业、医疗等领域，上海推进“模塑申城·AI+制造”行动，广东则积极推动人工智能赋能本地制造业。
尽管前景广阔，制造业智能化仍面临行业差异大、路径不清晰、技术与需求不匹配以及中小企业成本压力大等挑战。《意见》针对这些问题，明确了到2027年的核心发展目标，描绘出制造业智能化转型的清晰蓝图。
根据《意见》，到2027年，我国将实现人工智能关键核心技术的安全可控，产业规模和赋能能力稳居世界前列。届时，将推动3-5个通用大模型在制造业深度应用，推出1000个高水平工业智能体，打造100个高质量数据集，推广500个典型应用场景，培育2-3家全球有影响力的生态主导型企业，以及一批“懂智能、熟行业”的专业服务商，选树1000家标杆企业，并构建全球领先的开源生态。
为保障目标实现，《意见》从创新基础、产业升级、产品突破、主体培育、生态构建、安全保障、国际合作等七大方面构建重点任务体系，推动智能芯片、服务器、智算云、工业机器人、智能终端等关键领域取得突破。
《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》作为配套文件，提供了可操作的路径与工具。国家工业信息安全发展研究中心主任江明涛指出，《指引》为原材料、装备制造、消费品、电子信息、软件等五大行业量身定制转型路径，是战略落地的重要支撑。《指南》则针对企业“不会用、不敢用、用不好”等问题，提供了从战略制定到实施落地的完整方法论。
打通应用堵点 推进场景深度落地
当前，“人工智能+制造”应用场景正在加速覆盖重点行业，并通过全链条赋能释放出“智变”红利。
韩子哲认为，2026年将成为AI应用落地的关键年份，政府与央企将在政务、工业、能源等领域加快布局，形成一批技术清晰、机制成熟的标杆项目，带动AI赋能实体经济的乘数效应。
在有色金属行业，中铝集团发布的“坤安”2.0人工智能大模型已嵌入勘探与冶炼全过程，覆盖百余个应用场景，建成8个行业级数据集，显著提升了工艺精度和能源效率。
在钢铁行业，沙钢集团将AI植入高炉系统，结合5G指挥天车，整合能耗与工艺数据，构建起成本控制数据集，实现提质降本与绿色转型。
装备制造行业则通过AI技术攻克核心工艺难题，提升设备性能与生产柔性。
配天机器人相关负责人指出，AI技术让工业机器人具备柔性生产能力，场景切换时间从数小时缩短至数秒，实现“单机多任务并行”，满足中小企业频繁迭代的需求。
在湖北襄阳美利信科技的智能车间，AI优化工艺后，100秒即可完成发动机缸体加工，产品合格率高达99.5%，充分体现了AI在高端制造中的潜力。
消费品行业借助AI打通“研发—生产—质控”全链条，实现个性化与品质升级。海天味业的“AI豆脸识别”与“AI电子鼻”技术，每年检测超过2.5万亿颗豆子，确保酱油生产全过程品质稳定。
垂类大模型与智能服务系统也正成为关键支撑。浙江天正电气的“天正智瀚”大模型，融合电力知识与AI，生成合规配电方案，客户响应效率提升50%以上。树根互联的根灵工业大模型，在客户服务场景中实现全天候数字化值守，提升报价生成效率20倍。
从原材料到消费品，从装备制造到软件服务，AI应用场景不断拓展，为“推广500个典型应用场景”目标提供坚实支撑，推动人工智能从“概念落地”迈向“实效赋能”。
增强新驱动力 筑牢转型基础
随着政策体系逐步落地，中国制造业正迎来智能化转型的关键期，更多企业将积极拥抱技术变革，迈向由AI驱动的制造业新形态。
中国电子信息产业发展研究院院长张立指出，政府、企业、行业组织需协同发力，推动产业现代化体系建设。政府应优化环境，企业提供实践探索，行业组织则推动协同发展。
在技术供给端，算力、算法与数据“三驾马车”协同推进。算力方面，推进高水平智算设施建设，加快建设全国一体化算力调度平台；算法方面，鼓励开发适应制造业特性的高性能算法，培育行业大模型；数据方面，推动企业数据官制度，促进数据开发与模型融合。
在主体培育方面，《意见》提出培育全球影响力的生态型企业和一批“专精特新”中小企业，建设国家制造业创新中心和人工智能应用加速器。
张立建议，企业应树立“长期主义”理念，持续投入、不断优化，探索符合自身发展的转型路径。龙头企业应发挥引领作用，开放场景与平台；中小企业则应找准切入点，逐步推进智能化。
人才培养也被纳入政策重点。《意见》提出，支持高校优化专业结构，培养既懂AI又懂制造的复合型人才，并依托国家人才工程，培养科技领军人才与创新团队。
在全球智能化竞争日趋激烈的背景下，张立强调，要守住产业链、数据与网络安全底线，加快核心技术攻关，建立健全风险预警和治理机制，确保人工智能的健康发展。
专家指出，制造业作为实体经济发展根基，人工智能作为新一轮科技革命的核心引擎，两者的深度融合不仅重塑生产方式与商业模式，也将深刻影响全球产业竞争格局。