八部门联合印发的《“人工智能+制造”专项行动实施意见》（以下简称《实施意见》），标志着我国制造业智能化转型进入系统性推进、质变式突破的新阶段。从技术底座的硬核支撑，到应用场景的深度渗透，再到产业生态的协同共建，三大维度相互赋能、层层递进，共同勾勒出“中国智造”从政策蓝图走向产业实践的清晰路径。
一、技术破局：构建“算力－模型－数据”三位一体支撑体系
制造业智能化的核心瓶颈在于技术底座的“卡脖子”制约，《实施意见》以“协同创新”为核心，从算力、模型、数据三大关键环节发力，构建起全方位、多层次的技术支撑体系，为转型扫清障碍。
算力突围：多路线破解芯片与设施瓶颈
针对高端芯片依赖、算力供给不足等痛点，我国正通过“架构创新+设施升级”双轮驱动实现突破。在芯片领域，数据流芯片、可重构芯片、存算一体等五条技术路线并行发展，清微智能可重构芯片成功运行DeepSeek671B大模型，微纳核芯三维存算一体架构实现性能、功耗、成本的动态平衡，有效绕开先进制程限制；在算力设施方面，全国一体化算力网加快建设，新华三液冷整机柜将PUE降至1.1以下，单机柜训练效率提升25%—62.5%，可满足制造业高密度、低能耗的算力需求；在算力调度上，全国一体化算力网监测调度平台启动试点，通过智算云服务模式，实现算力资源的跨区域、跨行业高效配置。
模数共振：激活数据与模型协同价值
数据是“燃料”，模型是“引擎”，二者的协同联动是智能赋能的关键。《实施意见》创新性提出“模数共振”行动，推动基础数据向高质量行业数据集转化，明确到2027年打造100个工业领域高质量数据集，覆盖钢铁、石化、汽车等重点行业；同时培育行业特色大模型，推动3—5个通用大模型在制造业深度应用，形成“云-边-端”三级模型体系，适配不同场景的智能需求；在协同机制上，建立“以模引数、用数赋模”的良性循环，通过模型需求反向牵引数据治理，以高质量数据迭代优化模型性能，让AI模型从“通用化”走向“场景化”。
软硬协同：筑牢工业级应用适配底座
工业场景的特殊性对AI技术提出了更高的可靠性、实时性要求。《实施意见》强调推动智能芯片与工业软件软硬协同发展，突破工业级AI算法、实时操作系统等关键技术，提升AI系统在复杂工业环境下的稳定性；在接口适配方面，制定工业设备与AI系统的互联互通标准，推动传感器、工业机器人等终端设备与AI平台无缝对接；在安全保障上，构建AI驱动的工业安全防护体系，通过异常行为识别、漏洞预警等技术，防范智能设备被攻击、数据泄露等风险，为技术落地保驾护航。
二、场景赋能：全链条重塑制造业价值创造模式
人工智能与制造业的融合，正从单点试点走向全流程渗透，重构研发、生产、运营、服务等关键环节的价值创造逻辑，实现效率提升、成本降低、质量优化的多重目标。
生产端：从“自动化”到“自主化”的跨越
在核心生产环节，AI技术的深度嵌入推动生产模式发生根本性变革。研发设计环节，智能辅助设计与生成式AI结合，通过仿真模拟、参数优化等功能，使汽车、航空航天等领域的新品研发周期缩短30%—50%，研发成本降低20%—30%；生产制造环节，机器视觉质检效率提升300%，预测性维护可减少设备停机时间40%，湖北襄阳美利信科技智能车间实现100秒加工一件发动机缸体，合格率达99.5%；在工艺优化环节，AI驱动的参数调优模型可实现毫秒级响应，在电子信息行业使关键工序良率提升5%—8%，有效解决传统工艺依赖经验的痛点。
消费端：从“被动响应”到“主动服务”的升级
AI原生终端的普及正重构消费与生产的链接方式。产品形态上，智能手机、智能家居、人形机器人等AI原生产品加速迭代，从“功能满足”转向“需求预判”，智能家居通过大模型技术实现方言识别、多场景联动，人形机器人已在汽车装配、物流分拣等场景落地；消费适配方面，26-45岁群体成为智能产品消费主力，占比近70%，企业通过AI算法分析用户行为数据，推出个性化定制产品，如服装行业的智能量体定制、家电行业的场景化功能配置；在服务体验上，AI客服实现7×24小时实时响应，智能售后机器人可远程诊断产品故障，用户满意度提升30%以上。
运营端：从“经验驱动”到“数据智能驱动”的转型
在企业运营管理环节，AI技术的应用实现了资源配置的优化升级。供应链管理方面，供应链智能体通过需求预测、库存优化、路径规划等功能，使企业库存周转率提高50%，缺货率降低80%，某家电企业通过该技术节约采购成本15%；在物流配送环节，AI驱动的智能调度系统可实时匹配运力与订单，实现动态定价与路径优化，成交效率提升50倍；企业管理方面，AI财务系统可自动完成票据审核、报表生成，人力成本降低40%，某重型机械企业通过设备维护智能体，使故障率降低45%，维护成本减少30%。
三、生态共建：培育多层次协同发展产业格局
产业转型绝非单点突围，而是全生态的协同演进。《实施意见》以“梯次培育、开源开放、人才支撑”为核心，构建起包容性强、活力充足的产业生态，让智能化红利惠及全产业链各类市场主体。
梯次培育：“龙头引领+中小企业跟进”的协同格局
针对不同规模企业的转型痛点，《实施意见》提出差异化培育策略。聚焦龙头企业，目标培育2-3家具有全球影响力的生态主导型企业，支持其搭建开源平台、开展技术研发，发挥技术溢出和产业链带动作用；扶持中小企业，通过“算力券”“模型券”等政策工具降低转型成本，部分地区对AI企业研发投入给予最高300万元补贴，对首台（套）、首版次产品提供100万元一次性奖励，破解中小企业“不敢转、没钱转”的困境；培育专精特新企业，围绕AI芯片、工业软件、传感器等细分领域，打造一批单项冠军企业，形成“龙头引领、中小协同、专精特新补位”的产业梯队。
开源开放：降低技术应用门槛与创新成本
开源生态是推动技术普及与创新的关键抓手。我国正建设高水平人工智能开源社区，部署模型、数据集、智能体等优质开源项目，截至2025年，已汇聚超10万个开源项目、500万开发者，形成全球重要的开源创新高地；开展开源合作活动，通过开发者大会、“校源行”等形式，传播开源理念，促进产学研协同创新，降低中小企业技术应用门槛；推动跨境开源合作，吸引全球优质开源资源落地中国，同时支持国内开源项目走向世界，提升国际话语权。
人才支撑：破解复合型人才结构性短缺
人才是“人工智能+制造”发展的核心要素。在教育培育方面，全国621所普通高校已备案人工智能本科专业，设置“人工智能+制造”交叉学科，培养兼具技术能力与行业认知的复合型人才；在产教融合方面，依托国家人工智能产教融合创新平台，建立企业实习基地，开展订单式培养，实现人才培养与产业需求无缝对接；在高端引育方面，依托国家人才工程，引进全球顶尖AI专家，培育科技领军人才和创新团队，超常规构建领军人才培养新模式，为产业发展提供持久人才支撑。
从技术底座的协同突破，到应用场景的全链条渗透，再到产业生态的多层次共建，“人工智能+制造”的转型之路是一场涉及技术、模式、生态的系统性革命。《实施意见》的出台为这场变革提供了清晰的路线图和政策保障，随着各项举措的深入落地，到2027年相关产业规模有望突破100万亿元，我国制造业将实现从“规模优势”向“智能优势”的根本性跨越。这场变革不仅将重塑“中国制造”的核心竞争力，推动“中国智造”走向全球价值链中高端，更将为全球制造业智能化转型提供“中国方案”，助力我国在全球科技革命和产业变革中占据有利位置，为制造强国、网络强国和数字中国建设注入强劲动力。
