推动制造业迈向全要素智能化
近日，国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，提出推进工业全要素智能化发展。具体包括，推动工业全要素智能联动，加快人工智能在设计、中试、生产、服务、运营全环节落地应用。加快工业软件创新突破，大力发展智能制造装备等。
工业和信息化部副部长张云明表示，工信部将研究出台“人工智能+制造”专项行动实施方案（以下简称《方案》），部署重点行业、重点环节、重点领域智能化转型任务。制定“人工智能+制造”转型路线图，发布实施制造业企业人工智能应用指南。专家认为，这将大幅提升制造业研发、生产效率，注入新的发展动力。
深化赋能应用
赛迪研究院未来产业研究中心人工智能研究室主任钟新龙认为，“人工智能+”赋予数字系统前所未有的“主动思考、主动执行、主动创造”能力，其本质是生产力的革命性跃迁。如果说过去10年是在构建四通八达的信息高速公路；那么未来10年，核心任务是在信息高速公路上运行无数具备自主决策与协同能力的“智能体”车队。
腾讯集团副总裁、腾讯研究院院长司晓分析，“人工智能+”行动，不仅将促进人工智能技术创新与应用发展双向赋能，还可以充分发挥我国数据资源丰富、产业体系完备、应用场景广阔等优势，为各行业高质量发展注入新动能。同时，也能让每个普通人都能参与其中，充分共享AI技术发展带来的红利。
360集团创始人周鸿祎表示，大模型已经走过了颠覆性创新的“指数爆发期”，随着投入的边际效益递减，进入了能力增强、功能修补的“改良期”。随着国产大模型的集体发力，不仅能力走进了国际第一梯队，开源普惠的生态也逐步形成。企业部署大模型成本不断下降，人工智能进入规模化商业化应用时代，带来了比互联网更大的机会。
赛智产业研究院院长赵刚表示，随着“人工智能+制造”行动的实施，工业大模型、智能体、智能机器人等技术加快在制造业中应用，重点行业、重点环节、重点领域将深化智能化转型步伐，推动全要素智能联动、全产业链供应链智能协同，大幅提升制造业研发和生产效率。同时，各行业深化“人工智能+”行动，将促进新一代智能终端产品推广应用，提升智能终端制造业产量，促进制造业规模快速扩大。
国研新经济研究院创始院长朱克力分析，《方案》在生产环节，有望加快生产线摆脱机械僵化模式，转向灵活高效；在供应链层面，将推动上下游企业数据深度互联；从企业竞争力角度看，人工智能赋能制造业促使企业从价格竞争转向价值竞争。企业可打造差异化优势，在全球市场占据更有利位置，推动中国制造向中国智造稳步迈进，实现产业融合升级。
加快数智转型
“十四五”期间，我国人工智能企业数量和产业规模持续增长，创新成果不断涌现。国产大模型引领开源生态，AI终端产品加速普及，行业大模型落地应用，“人工智能+制造”取得一定成效。
赵刚介绍，我国制造业数字化加快普及。2025年，我国制造业数字化转型渗透率已达68%。2025年上半年，全国规上工业企业数字化研发设计工具普及率达到85.4%、关键工序数控化率达到67.7%。
我国制造业智能技术应用活跃。据统计，工业大模型在研发设计、生产制造、经营管理等方面的应用占比分别为33%、24%、32%。制造业数字化效能持续提升。
联想集团执行副总裁兼中国区总裁刘军介绍，2025年是超级智能体元年，联想正聚焦混合式AI战略，锚定个人智能和企业智能，加速AI普惠进程。依托行业积累，联想将制造经验转化为智能化解决方案，于今年发布了覆盖“研产供销服”全价值链的制造领域智能体矩阵，助力制造业提质增效。
浪潮集团执行总裁、浪潮云董事长、总工程师肖雪介绍，浪潮集团聚焦垂直领域建设人工智能模型工厂，实现数据、算力、算法全面布局。浪潮集团将在已建成的通用算力中心、人工智能模型工厂基础上，到今年年底建成人工智能智能体工厂和训练场，推动人工智能科技创新与制造业创新深度融合。
朱克力分析，“人工智能+制造”大幅提高生产效率，提升产品质量的稳定性，减少人为因素导致的误差，并实现精细化管理。产业协同数字化也有积极进展。一些行业搭建工业互联网平台，企业间能在平台上共享需求信息、技术方案。与首发经济中的新品发布带动上下游配套发展一样，制造业中的这类平台促进企业协同创新，共同开发新产品，提升行业整体技术水平，增强产业竞争力。
做大产业生态
据了解，工信部将一手抓技术供给，促进“智能产业化”；一手抓赋能应用，加快“产业智能化”，推动人工智能产业高质量发展，高水平赋能制造业。
张云明介绍，在做强产业供给方面，将加快高端算力芯片、工业多模态算法、软硬件适配等技术攻关，加快打造高质量数据集，筑牢产业底座。推进智能体开发部署，发展人形机器人、脑机接口等人工智能终端产品。
在做优赋能应用方面，培育一批赋能应用服务商，打造模型调优、数据治理、安全保障等“一站式工具箱”。常态化开展人工智能赋能新型工业化“深度行”活动，促进供需精准对接。
在做大产业生态方面，分级分类推动相关标准研制，加快建设高水平人工智能开源社区，用好国家人工智能产业投资基金、国家卓越工程师实践基地，提升企业人工智能伦理风险防范能力，深化国际合作，高质量建设中国—金砖国家人工智能发展与合作中心等载体。
赵刚建议，加强高端芯片等核心技术攻关，支持工业复杂场景的高质量数据、知识库、知识检索增强等能力建设，促进工业大模型、工业智能体等前沿技术研发，加快提升智能硬件终端产品性能。降低“人工智能+制造”应用成本。面向中小制造企业智能化转型需求，加大“小快轻准”数字化产品和低成本数字化通用工具的培育力度。
在加快“人工智能+制造”应用创新方面，支持工业企业加快数字化转型步伐，深化企业数据治理，探索“人工智能+制造”应用场景，提升研发设计、生产调度、设备维护、供应链协同等自动化水平和赋能效率。
“要着力打造更多示范项目。选取不同行业、规模的企业开展试点，总结成功经验并向全行业推广，让企业直观看到‘人工智能+制造’的实际成效，增强转型信心，激发更多企业参与数字化改造热情。”朱克力说。（记者 黄 鑫）
近日，国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，提出推进工业全要素智能化发展。具体包括，推动工业全要素智能联动，加快人工智能在设计、中试、生产、服务、运营全环节落地应用。加快工业软件创新突破，大力发展智能制造装备等。
工业和信息化部副部长张云明表示，工信部将研究出台“人工智能+制造”专项行动实施方案（以下简称《方案》），部署重点行业、重点环节、重点领域智能化转型任务。制定“人工智能+制造”转型路线图，发布实施制造业企业人工智能应用指南。专家认为，这将大幅提升制造业研发、生产效率，注入新的发展动力。
深化赋能应用
赛迪研究院未来产业研究中心人工智能研究室主任钟新龙认为，“人工智能+”赋予数字系统前所未有的“主动思考、主动执行、主动创造”能力，其本质是生产力的革命性跃迁。如果说过去10年是在构建四通八达的信息高速公路；那么未来10年，核心任务是在信息高速公路上运行无数具备自主决策与协同能力的“智能体”车队。
腾讯集团副总裁、腾讯研究院院长司晓分析，“人工智能+”行动，不仅将促进人工智能技术创新与应用发展双向赋能，还可以充分发挥我国数据资源丰富、产业体系完备、应用场景广阔等优势，为各行业高质量发展注入新动能。同时，也能让每个普通人都能参与其中，充分共享AI技术发展带来的红利。
360集团创始人周鸿祎表示，大模型已经走过了颠覆性创新的“指数爆发期”，随着投入的边际效益递减，进入了能力增强、功能修补的“改良期”。随着国产大模型的集体发力，不仅能力走进了国际第一梯队，开源普惠的生态也逐步形成。企业部署大模型成本不断下降，人工智能进入规模化商业化应用时代，带来了比互联网更大的机会。
赛智产业研究院院长赵刚表示，随着“人工智能+制造”行动的实施，工业大模型、智能体、智能机器人等技术加快在制造业中应用，重点行业、重点环节、重点领域将深化智能化转型步伐，推动全要素智能联动、全产业链供应链智能协同，大幅提升制造业研发和生产效率。同时，各行业深化“人工智能+”行动，将促进新一代智能终端产品推广应用，提升智能终端制造业产量，促进制造业规模快速扩大。
国研新经济研究院创始院长朱克力分析，《方案》在生产环节，有望加快生产线摆脱机械僵化模式，转向灵活高效；在供应链层面，将推动上下游企业数据深度互联；从企业竞争力角度看，人工智能赋能制造业促使企业从价格竞争转向价值竞争。企业可打造差异化优势，在全球市场占据更有利位置，推动中国制造向中国智造稳步迈进，实现产业融合升级。
加快数智转型
“十四五”期间，我国人工智能企业数量和产业规模持续增长，创新成果不断涌现。国产大模型引领开源生态，AI终端产品加速普及，行业大模型落地应用，“人工智能+制造”取得一定成效。
赵刚介绍，我国制造业数字化加快普及。2025年，我国制造业数字化转型渗透率已达68%。2025年上半年，全国规上工业企业数字化研发设计工具普及率达到85.4%、关键工序数控化率达到67.7%。
我国制造业智能技术应用活跃。据统计，工业大模型在研发设计、生产制造、经营管理等方面的应用占比分别为33%、24%、32%。制造业数字化效能持续提升。
联想集团执行副总裁兼中国区总裁刘军介绍，2025年是超级智能体元年，联想正聚焦混合式AI战略，锚定个人智能和企业智能，加速AI普惠进程。依托行业积累，联想将制造经验转化为智能化解决方案，于今年发布了覆盖“研产供销服”全价值链的制造领域智能体矩阵，助力制造业提质增效。
浪潮集团执行总裁、浪潮云董事长、总工程师肖雪介绍，浪潮集团聚焦垂直领域建设人工智能模型工厂，实现数据、算力、算法全面布局。浪潮集团将在已建成的通用算力中心、人工智能模型工厂基础上，到今年年底建成人工智能智能体工厂和训练场，推动人工智能科技创新与制造业创新深度融合。
朱克力分析，“人工智能+制造”大幅提高生产效率，提升产品质量的稳定性，减少人为因素导致的误差，并实现精细化管理。产业协同数字化也有积极进展。一些行业搭建工业互联网平台，企业间能在平台上共享需求信息、技术方案。与首发经济中的新品发布带动上下游配套发展一样，制造业中的这类平台促进企业协同创新，共同开发新产品，提升行业整体技术水平，增强产业竞争力。
做大产业生态
据了解，工信部将一手抓技术供给，促进“智能产业化”；一手抓赋能应用，加快“产业智能化”，推动人工智能产业高质量发展，高水平赋能制造业。
张云明介绍，在做强产业供给方面，将加快高端算力芯片、工业多模态算法、软硬件适配等技术攻关，加快打造高质量数据集，筑牢产业底座。推进智能体开发部署，发展人形机器人、脑机接口等人工智能终端产品。
在做优赋能应用方面，培育一批赋能应用服务商，打造模型调优、数据治理、安全保障等“一站式工具箱”。常态化开展人工智能赋能新型工业化“深度行”活动，促进供需精准对接。
在做大产业生态方面，分级分类推动相关标准研制，加快建设高水平人工智能开源社区，用好国家人工智能产业投资基金、国家卓越工程师实践基地，提升企业人工智能伦理风险防范能力，深化国际合作，高质量建设中国—金砖国家人工智能发展与合作中心等载体。
赵刚建议，加强高端芯片等核心技术攻关，支持工业复杂场景的高质量数据、知识库、知识检索增强等能力建设，促进工业大模型、工业智能体等前沿技术研发，加快提升智能硬件终端产品性能。降低“人工智能+制造”应用成本。面向中小制造企业智能化转型需求，加大“小快轻准”数字化产品和低成本数字化通用工具的培育力度。
在加快“人工智能+制造”应用创新方面，支持工业企业加快数字化转型步伐，深化企业数据治理，探索“人工智能+制造”应用场景，提升研发设计、生产调度、设备维护、供应链协同等自动化水平和赋能效率。
“要着力打造更多示范项目。选取不同行业、规模的企业开展试点，总结成功经验并向全行业推广，让企业直观看到‘人工智能+制造’的实际成效，增强转型信心，激发更多企业参与数字化改造热情。”朱克力说。（记者 黄 鑫）
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