我国制造业增加值连续16年位居世界首位，2025年全社会研发经费投入强度达2.8%，首次超过OECD国家平均水平，工业企业发明专利申请从"十三五"末的90.7万件增至2024年的124.4万件。4月2日，2026赛迪论坛发布《全球工业化发展报告2025》，工业和信息化部总经济师高东升指出，新一轮科技革命和产业变革加速推进，我国正处于从制造大国向制造强国迈进的关键阶段，需加强重大问题研究以支撑新型工业化进程。
坚持智能制造主攻方向不动摇
当前，数字化转型正推动制造强国建设迈入第二个十年新征程。我国规上工业企业数字化改造覆盖率达89.6%，数字化设备普及率达57.7%，工业机器人产销量已超全球其他国家总和。
在核心技术突破方面，光伏、动力电池、电动汽车等领域显著提升"新三样"产品国际竞争力。信息基础设施建设成效显著，培育工业互联网平台340家，连接工业设备超1亿台套，覆盖49个国民经济大类。
通过实施智能制造试点示范专项行动，我国已累计建成3.5万余家基础级、8200余家先进级、500余家卓越级和15家领航级智能工厂。国家制造强国建设战略咨询委员会副主任苏波表示，要全力打造虚实结合、自主进化、安全高效的智能制造"升级版"，力争2030年实现规上制造业企业基本普及数字化、网络化，2035年基本普及智能化并走在世界前列。
传统产业与新兴产业协同发展
国务院发展研究中心原副主任王一鸣指出，传统产业占规上工业增加值80%，是我国经济基本盘。随着人工智能、量子科技等交叉融合突破，我国传统产业正从劳动力低成本优势向综合竞争优势转型，整合大规模市场、完整产业体系、人才资源及新能源等优势。
当前我国高等教育人口达2.5亿，年毕业工程师数量相当于发达国家总和，人才资本正成为发展新质生产力的核心优势。中国社会科学院工业经济研究所所长陈彦斌建议，推动新兴支柱产业发展需四措并举：保持制造业合理比重、强化短板与优势、加强基础研究、创新体制机制破解发展堵点。
构建人工智能治理体系
工业和信息化部原副部长王江平表示，人工智能在赋能制造业的同时带来多重风险，近期"龙虾"（OpenClaw）等AI工具在提升效率的同时也暴露出数据投毒等安全隐患。他将AI风险划分为内生、应用和衍生三类。
当前AI治理面临技术迭代速度快于体系更新的"温差与时差"，亟需从技术、法规、理念三方面协同发力，构建以人为本、安全向善的治理体系，确保AI服务于人类根本利益，避免陷入"因噎废食"或"放任自流"的误区。
本文来源：网络综合