1月7日，工業(yè)和信息化部、中央網(wǎng)信辦、國(guó)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(xiàng)行動(dòng)實(shí)施意見》提出，加快推進(jìn)人工智能技術(shù)在制造業(yè)融合應(yīng)用，到2027年，我國(guó)人工智能關(guān)鍵核心技術(shù)實(shí)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(lǐng)未來的前瞻性、戰(zhàn)略性技術(shù)，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(shì)賦能。加快推進(jìn)人工智能技術(shù)在制造業(yè)的應(yīng)用，是建設(shè)制造強(qiáng)國(guó)的重要途徑，將對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量變革、效率變革、動(dòng)力變革形成強(qiáng)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(jìn)展

　　推動(dòng)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(jī)混合增強(qiáng)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(shù)，對(duì)制造企業(yè)產(chǎn)品研發(fā)、生產(chǎn)制造、服務(wù)保障等全生命周期環(huán)節(jié)進(jìn)行系統(tǒng)性重構(gòu)，催生新產(chǎn)品、新業(yè)態(tài)、新模式，進(jìn)而提升制造業(yè)全要素生產(chǎn)率，助力制造業(yè)實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展。加強(qiáng)人工智能技術(shù)在制造業(yè)領(lǐng)域的深度應(yīng)用，支持企業(yè)在重點(diǎn)場(chǎng)景應(yīng)用通用大模型、行業(yè)大模型和工業(yè)智能體，有助于推動(dòng)生產(chǎn)制造的“人機(jī)料法環(huán)”要素體系從靜態(tài)配置向動(dòng)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(shí)時(shí)演化的智能體生態(tài)系統(tǒng)轉(zhuǎn)型。這一變革將重構(gòu)制造業(yè)底層運(yùn)行邏輯，持續(xù)優(yōu)化生產(chǎn)要素配置與提升價(jià)值鏈地位，成為構(gòu)建智能制造體系，夯實(shí)制造強(qiáng)國(guó)競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵引擎。另外，加快人工智能在制造業(yè)領(lǐng)域的規(guī)?；瘧?yīng)用，探索推廣新型生產(chǎn)制造方式，將有力推進(jìn)制造業(yè)與生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)深度融合，由此促進(jìn)生產(chǎn)型制造向服務(wù)型制造、平臺(tái)型制造轉(zhuǎn)變，深刻改變制造業(yè)生產(chǎn)模式和經(jīng)濟(jì)形態(tài)，促進(jìn)我國(guó)制造業(yè)由國(guó)際價(jià)值鏈低端邁向中高端。

　　近年來，我國(guó)高度重視人工智能與制造業(yè)的深度融合，大力推動(dòng)制造業(yè)全流程智能化升級(jí)，推進(jìn)人工智能技術(shù)深度嵌入生產(chǎn)制造核心環(huán)節(jié)，取得了積極進(jìn)展。數(shù)據(jù)顯示，中國(guó)工業(yè)企業(yè)應(yīng)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(jī)器人產(chǎn)量由2015年的3.3萬套增長(zhǎng)至2024年的55.6萬套，應(yīng)用于國(guó)民經(jīng)濟(jì)71個(gè)行業(yè)大類、236個(gè)行業(yè)中類，工業(yè)機(jī)器人實(shí)現(xiàn)從“單兵作戰(zhàn)”到“群體智能”；建成3萬余家基礎(chǔ)級(jí)智能工廠、1200余家先進(jìn)級(jí)智能工廠、230余家卓越級(jí)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(guó)家稅務(wù)總局統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，2025年前11個(gè)月，全國(guó)制造業(yè)企業(yè)采購數(shù)字技術(shù)金額同比增長(zhǎng)11.2%。其中，汽車制造、通用設(shè)備制造、計(jì)算機(jī)通信和其他電子設(shè)備制造等裝備制造業(yè)采購數(shù)字技術(shù)金額同比分別增長(zhǎng)25.5%、19.7%和13.3%。上述數(shù)據(jù)表明，我國(guó)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、智能化升級(jí)加速推進(jìn)，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(guó)人工智能與制造業(yè)的深度融合之所以取得這樣的成績(jī)，是多重有利因素共同作用的必然結(jié)果。一方面，我國(guó)政府高度重視人工智能與制造業(yè)深度融合，2025年全國(guó)工業(yè)和信息化主管部門負(fù)責(zé)同志座談會(huì)在部署下半年工作重點(diǎn)時(shí)明確，推動(dòng)“人工智能+制造”行動(dòng)走深走實(shí)，加強(qiáng)底座攻關(guān)和重點(diǎn)場(chǎng)景應(yīng)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(diǎn)也提出，鼓勵(lì)研發(fā)推廣面向典型場(chǎng)景的工業(yè)智能體，支持一批企業(yè)開展智能體試點(diǎn)建設(shè)，提升工業(yè)全流程智能化水平。另一方面，我國(guó)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(guān)鍵原材料及配套設(shè)備的全鏈條產(chǎn)業(yè)布局。同時(shí)，以5G、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、算力網(wǎng)絡(luò)為核心的信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)成效顯著，為深入推動(dòng)人工智能與制造業(yè)深度融合奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。然而，我國(guó)人工智能發(fā)展正處于機(jī)遇與挑戰(zhàn)并存的關(guān)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(dòng)力仍有不足，部分企業(yè)應(yīng)用人工智能技術(shù)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(lǐng)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(shí)，人工智能與制造業(yè)融合應(yīng)用場(chǎng)景數(shù)量不足、質(zhì)量不高，工業(yè)深水區(qū)的應(yīng)用場(chǎng)景仍有待進(jìn)一步挖掘。

　　加速融合需進(jìn)一步精準(zhǔn)施策

　　要進(jìn)一步推進(jìn)人工智能與制造業(yè)深度融合，加速人工智能技術(shù)深入滲透到生產(chǎn)制造各環(huán)節(jié)，促進(jìn)人工智能賦能制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，應(yīng)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(dòng)力。構(gòu)建技術(shù)、人才、資金全方位保障體系，支持制造企業(yè)應(yīng)用人工智能技術(shù)。首先，加強(qiáng)制造企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的技術(shù)支撐，強(qiáng)化基礎(chǔ)研究前瞻布局，推進(jìn)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(diǎn)發(fā)力，持續(xù)攻關(guān)。其次，鼓勵(lì)制造企業(yè)通過長(zhǎng)短期聘用、場(chǎng)景應(yīng)用項(xiàng)目合作等方式，精準(zhǔn)引進(jìn)人工智能前沿技術(shù)領(lǐng)域高端緊缺人才。再次，打通資金流動(dòng)融通渠道，為制造企業(yè)設(shè)立人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展基金，加大財(cái)稅支持力度，布局支持“人工智能+制造”相關(guān)技術(shù)研發(fā)和應(yīng)用，引導(dǎo)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(gòu)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(chǔ)、分析和應(yīng)用體系，打破數(shù)據(jù)孤島，促進(jìn)數(shù)據(jù)流通和價(jià)值實(shí)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(shè)指南，完善適配人工智能發(fā)展的數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)和版權(quán)制度，形成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)格式規(guī)范和行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，用好制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進(jìn)中心等載體，推動(dòng)將基礎(chǔ)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(dǎo)制造企業(yè)加強(qiáng)數(shù)據(jù)工程能力建設(shè)，圍繞數(shù)據(jù)流通和交易全鏈條，培育一批數(shù)據(jù)服務(wù)型、數(shù)據(jù)管理型、數(shù)據(jù)應(yīng)用型典型企業(yè)，鼓勵(lì)龍頭骨干企業(yè)設(shè)置專門的數(shù)據(jù)治理部門，提升行業(yè)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化水平，以數(shù)據(jù)融通促進(jìn)人工智能與制造業(yè)深度融合。

　　三要拓展應(yīng)用場(chǎng)景，全方位推進(jìn)人工智能賦能應(yīng)用。要著力打造一批示范性強(qiáng)、帶動(dòng)性廣、顯示度高的深度融合典型應(yīng)用場(chǎng)景和產(chǎn)品，建設(shè)更多創(chuàng)新示范應(yīng)用標(biāo)桿。圍繞制造業(yè)全流程，系統(tǒng)梳理重點(diǎn)環(huán)節(jié)應(yīng)用場(chǎng)景，面向研發(fā)設(shè)計(jì)、中試驗(yàn)證、生產(chǎn)制造、供應(yīng)鏈管理、經(jīng)營(yíng)管理與服務(wù)等泛化場(chǎng)景，編制應(yīng)用場(chǎng)景建設(shè)指南。另外，要深挖未來智能制造應(yīng)用場(chǎng)景機(jī)會(huì)，聚焦智能工廠、智能車間，選樹一批典型應(yīng)用案例，通過場(chǎng)景創(chuàng)新促進(jìn)通用人工智能關(guān)鍵技術(shù)迭代升級(jí)，推動(dòng)人工智能技術(shù)深度嵌入生產(chǎn)制造核心環(huán)節(jié)。同時(shí)，健全人工智能應(yīng)用場(chǎng)景建設(shè)指引、開放度評(píng)價(jià)與激勵(lì)政策，支持企業(yè)探索高質(zhì)量應(yīng)用場(chǎng)景，帶動(dòng)人工智能與制造業(yè)深度融合。

　　(科技日?qǐng)?bào) 劉虎沉 宋祎璠 作者單位：同濟(jì)大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院)