新型工业化展现新特点
党的十八大以来，我国坚持把科技创新摆在国家发展全局的核心位置，加快构建现代化产业体系，新型工业化发展取得历史性成就，并呈现出高端化、智能化、绿色化和融合化的新特征。
一是高端化。 科技创新是发展新质生产力的核心要素。新时代以来，我国以科技创新引领产业创新，推动制造业技术水平跃迁、结构优化并向价值链中高端攀升。2025年5月，规模以上高技术制造业增加值同比增长8.6%，高于全部规模以上工业2.8个百分点。其中，飞机制造、工业控制计算机及系统制造分别增长18.7%、15.5%；发电机组、全集装箱船产量分别增长43.1%、40.9%。
二是智能化。 人工智能等新一代信息技术深度改变工业生产方式与组织形态，智能设计、生产、物流、销售和服务日益普及。2025年5月，智能无人飞行器制造、智能车载设备制造增加值分别增长85.9%、29.5%；机器人减速器、工业机器人产量分别增长1倍、35.5%。
三是绿色化。 绿色发展是高质量发展的底色。我国深入践行“绿水青山就是金山银山”理念，加快绿色科技研发与低碳技术推广，氢能、新型储能应用场景持续拓展，工业绿色转型成效显著。同期，新能源汽车、汽车用锂离子动力电池、太阳能电池产量分别增长31.7%、52.5%、27.8%。
四是融合化。 随着新技术新业态涌现，行业边界日趋模糊，产业交叉融合趋势明显。信息化与工业化、新型工业化与新型城镇化、实体经济与数字经济、先进制造业与现代服务业深度融合，成为新发展趋势。尤其在数实融合领域，为工业增强创新能力、提升效率提供了持续动力。
人工智能全方位赋能新型工业化
人工智能作为第四次工业革命核心技术，契合新型工业化高端化、智能化、绿色化、融合化的发展方向，通过重构生产函数、变革组织方式、创新产品形态，实现对工业化的深度赋能。
重构生产函数
人工智能依托算法、算力、数据三元融合，将深度学习嵌入生产流程，使装备具备自感知、自决策能力；借助GPU集群与分布式计算，实现工业大数据的实时处理与预测；通过对生产数据的积累挖掘，精准识别工艺瓶颈与节能空间。这一过程推动生产要素从资本和劳动主导转向数据、算力、算法驱动，显著改变研发与生产模式。
变革生产组织方式
传统科层制管理模式存在信息传导低效、协作壁垒高等问题。人工智能通过建立分布式账本共享机制，形成跨部门、企业、行业和区域的协同网络。各主体作为数据节点实现多向交互，大幅提升信息传递效率，推动产业链由线性串联向网络化协同演进，催生“平台化设计、网络化制造”新模式。
创新产品形态
传统规模化、标准化生产难以满足个性化需求。人工智能通过贯通产业链全链条，实现全过程融合与全要素参与，助力企业构建基于市场实时数据的供需对接系统，开展多品种、小批量柔性生产。同时打破产品、用户与制造间的数据壁垒，支持用户深度参与研发制造，精准响应多样化需求。
推动人工智能赋能走深走实
当前，人工智能与工业经济深度融合仍面临挑战：关键核心技术如工业级芯片存在“卡脖子”问题，通用大模型适配复杂工业场景难度大，定制开发成本较高等。必须聚焦技术创新、数据流通、场景应用与生态优化，全面推进人工智能赋能新型工业化。
强化技术创新突破
加强人工智能基础层、框架层、模型层与应用层技术攻关，整合科研机构、高校与企业资源，构建高效产学研协同体，加快形成自主可控的技术体系。推进“十大行业、百大场景、千家标杆”示范工程，围绕工业设计、制造、运营等环节开展定制化研发，开发高实用性行业大模型与场景大模型。
促进数据要素流通
以激活工业数据价值为目标，建立分类分级标准体系，明确数据开放权限与使用规范，构建技术、管理、制度三位一体的安全防护机制。推动建设工业数据资产交易中心，探索确权、定价、流通市场化机制，鼓励标签化、脱敏化数据交易。分批发布高质量数据集，支撑通用、行业及场景大模型训练。加快工业互联网、智算中心等基础设施建设，提升数据采集、传输与处理能力。
深化应用场景建设
建立需求动态征集平台，联合行业协会与重点企业梳理应用场景清单，发布建设指南与解决方案，引导针对性技术攻关。支持龙头企业发挥“链主”作用，通过工业互联网平台、共享制造基地等形式向上下游开放AI能力，推动技术从单点应用向全链条扩散。鼓励中小企业开发细分场景，参与“揭榜挂帅”项目。依托国家人工智能创新应用先导区打造示范场景，推动成熟模式区域复制推广。
优化产业发展生态
政策层面，制定专项扶持措施，依托国家人工智能基金支持工业领域创新项目。标准层面，建立统一的工业数据接口与AI应用评估体系，解决系统兼容问题。人才层面，培育“懂AI+懂制造”的复合型人才，高校增设交叉学科，企业与职业院校合作开展“订单式”培训。完善人才引进机制，通过创新创业基金、“人才飞地”等方式吸引高端人才，为产业发展注入持续动能。
来源：光明日报
