问题——制造业转型升级进入深水区，传统增长方式面临约束。我国制造业门类齐全、规模巨大，但也面临成本上升、供应链波动、绿色低碳压力加大等挑战。全球产业竞争加速演进的背景下，如何在效率、质量、韧性与绿色之间取得更好的平衡，成为推进新型工业化的关键命题。以新一代人工智能技术为代表的数字化、智能化变革，为破解这些矛盾提供了重要路径。 原因——技术突破与产业基础叠加，形成“融合提速”的现实条件。国家统计局数据显示，存储芯片、服务器等关键产品产量分别增长22.8%、12.6%；机器人减速器、工业机器人、服务机器人等产品产量分别增长63.9%、28.0%、16.1%；工业控制计算机及系统、3D打印设备、数控金属切削机床等智能生产设备产量分别增长86.5%、52.5%、13.7%。这些数据反映出两上变化：一是算力、芯片、工业软件与装备等供给能力增强，为智能制造夯实基础；二是机器人与智能装备渗透率提升，推动生产现场从单点自动化走向系统智能化。另外，我国拥有完整的工业体系与超大规模市场，41个工业大类行业提供海量多元场景，形成“技术—应用—迭代”的良性循环，为技术快速成熟创造了条件。 影响——从“点上试验”走向“体系升级”，新质生产力加快形成。工业和信息化部数据显示，“十四五”以来我国已建成超3.5万家基础级、7000余家先进级、230余家卓越级智能工厂，工业互联网融合应用覆盖41个工业大类行业。以卓越级智能工厂为例，改造升级后产品研发周期平均缩短28.4%，生产效率平均提升22.3%，不良品率平均下降50.2%，碳排放平均减少20.4%。这表明，人工智能赋能制造业不仅带来“更快更省”，更重要的是推动研发、生产、质量、能耗与供应链协同的系统性提升，有助于增强产业链韧性与安全水平，提升我国制造业全球分工中的竞争力。 对策——政策牵引与市场机制并重，抓好“技术供给”和“应用牵引”两端发力。近日，工业和信息化部、中央网信办、国家发展改革委等八部门联合印发《“人工智能+制造”专项行动实施意见》，提出到2027年实现人工智能关键核心技术安全可靠供给，产业规模和赋能水平保持世界前列，并围绕创新筑基、赋智升级、产品突破、主体培育等部署重点任务。落实路线图，关键在于形成可持续推进机制：一是以体系化攻关提升关键技术供给能力，夯实算法、算力、数据、工业软件、传感器与控制系统等基础；二是以场景为牵引推动深度融合，在离散制造、流程工业、能源装备、电子信息等重点行业打造可复制的解决方案；三是以产业生态为支撑，完善标准体系、测试验证与安全治理，推动“能用、好用、敢用”。同时，地方应立足产业基础和资源禀赋，避免“一哄而上”，通过产业政策与财政资金引导，推动人工智能与本地优势产业协同发展。企业则应强化长期投入与组织变革，从工艺、设备、数据治理、人才结构等环节找准切入口，循序渐进推进智能化改造，探索差异化路径，实现错位发展。 前景——“融合”不是替代，而是重组要素、重塑模式，打开制造业高质量发展新空间。“人工智能+制造”并非简单以技术替代人工，而是通过对研发设计、工艺优化、设备运维、质量检测、供应链管理等关键环节的智能重构，推动生产要素配置更高效、产业协同更紧密、创新迭代更快速。随着“全面实施‘人工智能+’行动”等部署持续推进，未来一段时期我国制造业将加速向高端化、智能化、绿色化迈进：一上，智能产品与高端装备有望形成新的增长点；另一方面，更多中小企业将通过平台化工具与标准化方案实现“低门槛上云用数赋智”，在更大范围释放创新活力。可以预期，随着关键技术供给能力增强与场景应用不断扩展，“智造”将成为我国稳增长、强韧性、促转型的重要支点。
加快推进人工智能技术在制造业的融合应用，培育新质生产力，系统赋能新型工业化，是建设制造强国的重要路径。当前，我国具备较完整的产业体系和技术基础，政策支持持续加力，应用场景不断丰富。只要各地各部门、各类企业坚持创新驱动，深化融合应用，完善产业生态，就能继续夯实以先进制造业为骨干的现代化产业体系根基，为经济社会高质量发展提供有力支撑。