上海高端装备车间内，AI五轴数控机床搭载专属工业大模型，自主生成最优加工路径，编程效率提升5倍以上，重复定位精度稳定控制在±0.003毫米，为高端制造筑牢极致精度支撑；长江之畔的外高桥造船基地，AI与邮轮在设计、生产、仓储、质量管理等一系列场景相结合，大大小小的智能体俨然一个个“AI数字员工”；福建东龙纺织车间部署的5G+AI视觉检测设备，可精准识别经编花边细微瑕疵，识别准确率超95%，年节约质量控制成本近300万元……

如今，这样的智能图景正在无数制造业车间徐徐铺展，人工智能不再是抽象概念，而是以可触、可感、可见的姿态，悄然重塑着传统制造业的生产肌理与价值内核。

日前，工业和信息化部、中央网信办、国家发展改革委、教育部、商务部、国务院国资委、市场监管总局、国家数据局等八部门联合印发《“人工智能+制造”专项行动实施意见》（以下简称《意见》），以及《人工智能赋能制造业重点行业转型指引》（以下简称《指引》）与《制造业企业人工智能应用指南》（以下简称《指南》）两份附件，构建起“宏观战略+中观路径+微观实操”的完整政策体系，为我国制造业智能化转型划定路线图、明确时间表，推动“人工智能+制造”从试点示范迈向规模化、深度化应用新阶段。

“对于实现新型工业化这一关键任务，发展人工智能是必答题而非选择题。”工业和信息化部副部长张云明此前在国新办新闻发布会上表示，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，高水平赋能新型工业化。

而《意见》的出台正是在精准把握人工智能与制造业融合发展的核心规律之上，通过7大重点任务、21项具体措施，破解产业痛点、打通应用堵点，促进人工智能科技创新与产业创新深度融合、人工智能技术与制造业应用“双向赋能”，加快制造业智能化、绿色化、融合化发展，有力支撑制造强国、网络强国和数字中国建设。

顶层设计锚定方向 构建全链条政策支撑体系

“2025年，‘人工智能+’行动全面提速，国家及地方协同构建深度融合新格局。”赛迪顾问人工智能与大数据研究中心高级分析师韩子哲告诉中国工业报记者，国家层面，顶层设计加快完善，分领域专项政策密集出台；地方层面，各地结合自身优势加快推进。如北京聚焦科学研究、新材料、农业、工业、医药健康等垂直领域发布专项政策，上海实施“模塑申城·AI+制造”行动，广东省积极推动人工智能赋能广东制造。

与此同时，也面临行业差异大、转型路径模糊、技术与需求脱节、中小企业成本压力大等现实难题。此次八部门联合出台的《意见》，以问题为导向，明确到2027年的核心发展目标，勾勒出制造业智能化升级的清晰蓝图。

《意见》明确：到2027年，我国人工智能关键核心技术实现安全可靠供给，产业规模和赋能水平稳居世界前列。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个工业领域高质量数据集，推广500个典型应用场景。培育2-3家具有全球影响力的生态主导型企业和一批专精特新中小企业，打造一批“懂智能、熟行业”的赋能应用服务商，选树1000家标杆企业。建成全球领先的开源开放生态，安全治理能力全面提升，为人工智能发展贡献中国方案。

为确保目标落地，《意见》构建了“七位一体”的重点任务体系，涵盖创新筑基、赋智升级、产品突破、主体培育、生态壮大、安全护航、国际合作七大维度。其中包括推动智能芯片软硬协同发展，支持突破高端训练芯片、端侧推理芯片、人工智能服务器、高速互联、智算云操作系统等关键核心技术；支持模型训练和推理方法创新；培育重点行业大模型；推动智能装备迭代，加快人工智能赋能工业母机、工业机器人；培育智能手机、电脑、平板、智能家居等人工智能终端；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等。

两份附件更是让政策落地有了“抓手”。国家工业信息安全发展研究中心主任江明涛表示，《指引》摒弃“一刀切”，为原材料、装备制造、消费品、电子信息、软件和信息技术服务五大行业量身定制转型路径，是承上启下、将战略蓝图转化为具体行业路径的关键路线图；《指南》直面企业“不想用、不会用、用不好”的困惑，提供一套涵盖全流程的“方法论”与“工具箱”，是确保政策触达“最后一公里”的施工手册。

应用场景深耕见效 人工智能赋能多领域升级

政策的生命力在于落地生根。“2026年将成为应用落地的关键一年，政府及央国企有望在政务、工业、能源等重点领域加快布局AI应用。”韩子哲认为，一批技术路径清晰、实施机制成熟、治理规则完善的标杆案例将加快形成，通过可复制、可推广的示范项目，加速释放AI赋能实体经济的乘数效应，“人工智能+”加快迈入以典型示范引领规模化落地的新阶段。

当前，“人工智能+制造”应用场景在原材料、装备制造、消费品、电子信息、软件和信息技术服务等制造业相关重点行业加速落地、纵深渗透，从研发设计到生产管控，从质量追溯到运营优化，AI技术正以全链条赋能姿态，推动各行业实现效率革新与价值重塑，让“智变”红利持续释放

在有色金属领域，中铝集团发布行业首个人工智能大模型“坤安”2.0，将AI技术深度嵌入勘探、冶炼全链条，推进百余个应用场景建设，筛选发布52个成熟场景，建成8个行业高质量数据集，有效优化冶炼参数，实现工艺精度与能源效率双重提升。钢铁行业中，沙钢集团把AI植入高炉，让5G指挥天车，整合能耗、设备效能、工艺参数等多维度数据，形成标杆性钢铁生产成本数据集，精准管控生产全流程，实现提质降本与绿色低碳协同推进。

装备制造行业则聚焦高端化、智能化升级，以AI技术突破核心工艺瓶颈，提升装备性能与生产柔性。“深度融合AI技术是工业机器人的重要发展趋势，这将改变工业生产方式。”配天机器人技术有限公司相关人士介绍称，通过AI泛化技术赋予设备柔性生产能力，工作场景切换时间从人工编程调试半天压缩至几秒，实现“单机多任务并行”，精准适配中小企业高频迭代产品线需求。而在湖北襄阳美利信科技智能车间，通过AI工艺优化可实现100秒加工一件发动机缸体，合格率达99.5%，展现出AI在高端装备制造中的变革性价值。

消费品行业依托AI技术打通“研发—生产—质控”全链条，实现个性化供给与品质升级双向突破。在海天味业高明公司的“灯塔工厂”里，其自主研发的“AI豆脸识别技术”以每年2.5万亿颗的检测量，搭配“AI电子鼻”香气评级技术，全链条管控酱油生产品质，提升产品稳定性。

此外，行业垂类大模型与智能服务系统也成为赋能关键。浙江天正电气打造的“天正智瀚”大模型，深度融合电力专业知识与AI技术，可快速生成合规配电方案，将客户咨询响应效率提升50%以上。树根互联自主研发的根灵工业大模型，在客户服务、文书处理等场景实现7×24小时数字化值守，为船舶维修企业优化报价单生成流程，效率提升20倍。

从原材料到消费品，从电子信息到装备制造，这些场景化应用不仅验证人工智能技术的实用价值，更为《意见》中“推广500个典型应用场景”的目标提供实践支撑，推动人工智能从“概念落地”向“实效赋能”全面跨越。“制造环节因具备标准化流程与持续运行数据，有望成为AI规模化应用主阵地。”韩子哲强调。

产业生态协同发力 筑牢智能化转型坚实底座

“推动人工智能与制造业深度融合，加快建设现代化产业体系，需要政府、企业、行业组织等多方协同发力。”在中国电子信息产业发展研究院院长张立看来，政府要当好“引导者”和“服务者”，着力优化产业发展环境；企业要当好“探索者”和“实践者”，加快推动智能化转型升级；行业组织要当好“组织者”和“协调者”，促进产业协同发展。

在技术供给端，算力、算法、数据“三驾马车”同步发力。算力方面，有序推进高水平智算设施布局，加快建设全国一体化算力网监测调度平台，开展智算云服务试点；算法方面，鼓励开发适应制造业实时性、可靠性、安全性特点的高性能算法，培育重点行业大模型，发展“云-边-端”模型体系；数据方面，推动建立企业首席数据官制度，指导企业加强数据工程能力建设，促进企业数据开发与模型建设深度融合。

在主体培育上，《意见》提出集聚资源打造具有全球影响力的生态主导型企业，梯次培育更多人工智能专精特新“小巨人”企业、高新技术企业、制造业单项冠军企业、独角兽企业和瞪羚企业；建设人工智能领域国家制造业创新中心，提升关键共性技术供给能力；建设一批人工智能赋能应用加速器，培育优质赋能应用服务商。

“所有企业要树立‘长期主义’理念，认识到人工智能赋能是一场系统性变革，需要战略耐心、持续投入和长期迭代优化，在实践中探索符合自身特点的转型路径。”张立表示，龙头企业要发挥引领作用，加大人工智能研发投入，积极开放场景、数据和平台，带动上下游企业协同转型，打造智能生态。中小企业要主动拥抱人工智能技术，找准切入点和突破口，以点带面推进智能化改造。

人才引育作为核心保障，也被纳入政策重点部署。《意见》明确，支持高校院所调整优化学科专业，培养既懂人工智能又懂制造业应用的复合型人才；依托国家相关人才工程和项目，培养科技领军人才、创新团队。

当前，全球工业正加速进入智能化时代，技术制高点争夺日趋激烈。“推动人工智能与制造业深度融合，必须始终绷紧安全这根弦。”张立提醒道，一是要筑牢产业链供应链安全底线，集中力量加快关键核心技术攻关，建立健全供应链风险预警和多元化应对机制；二是要守好网络安全和数据安全红线，需建立健全覆盖数据全生命周期的分类分级安全管理体系，提升对对抗样本检测、网络攻击的监测预警能力；三是要把好人工智能治理和伦理关口，建立健全伦理审查和监管机制。

制造业作为实体经济的根基，人工智能作为新一轮科技革命的核心引擎，两者的深度融合绝非简单叠加，而是从根本上重塑制造业的生产方式、组织形态与商业模式，更关乎国家在未来全球产业竞争格局中的战略地位。随着《意见》及配套文件落地生根、赋能见效，中国制造业正站在智能化转型的历史关口，更多企业将主动投身转型浪潮，以技术革新突破发展瓶颈，迈向由人工智能驱动的产业新未来。