摘要：2026年1月7日，工业和信息化部、国家发展改革委、国务院国资委、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》）。《意见》的正式出台，标志着我国制造业智能化转型正式迈入系统性推进、质变式发展的新阶段。
明确方向，锚定指标
《意见》围绕创新筑基、赋智升级、产品突破、主体培育、生态壮大、安全护航、国际合作等7个重点任务，细化21项具体措施，加快制造业智能化、绿色化、融合化发展。《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到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到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。
解读《意见》，厘清要义
创新筑基，核心在于构建坚实的数字基础设施。政策着力强化智能算力供给与设施布局，推动高端芯片与服务器等关键环节的进步。同时，通过开发覆盖“云-边-端”的行业模型体系与公共服务平台，并开展“模数共振”行动，双向促进工业数据治理能力提升与高质量数据集建设，为人工智能的深度应用奠定算力、模型与数据三重基础。
赋智升级，聚焦于推动人工智能技术在制造业全价值链的深度融合与规模化落地。其路径是系统性地将人工智能技术嵌入从研发设计到运营管理的核心业务环节，实现流程智能化再造。政策通过分类引导重点行业转型、分层推动企业应用（鼓励龙头探索与支持中小企业复制），并依托各类产业集聚区形成示范，加速智能技术从典型场景向全行业的渗透与推广。
产品突破，旨在从供给侧催生由人工智能定义的新产品与新业态。一方面，推动工业母机、机器人等现有装备的智能化迭代，并加快智能网联汽车、人形机器人等前沿产品的产业化进程。另一方面，通过攻关使能技术、建立互操作标准，重点培育“工业智能体”这一新软件形态及其应用生态，探索构建面向未来的智能体互联网新体系。
《意见》还强调，需通过梯次培育企业主体、打造创新载体、优化标准与开源生态、加强复合型人才培养来壮大产业生态；且同步提升安全技术能力并建立治理机制以筑牢保障防线；同时，通过支持产业有序出海与打造国际合作平台来塑造国际竞争新优势。
洞察纲领，聚焦落地
在数智院看来，《意见》的核心在于推动人工智能从技术潜能转化为工业现场可衡量、可持续的真实生产力。这一转化并非单点技术的简单叠加，而是对企业运营逻辑的系统性重塑。其关键路径在于：通过高质量数据集训练出可用的行业模型，进而封装为可复用的工业智能体，最终在典型场景中实现价值闭环。这一“数-模-体-场”的协同链条，构成了人工智能赋能制造业的完整逻辑。
基于这一理解，数智院认为，构建支撑全局决策的智能体系是落地关键。企业运营需从依赖局部经验，转向基于全景数据分析与模型仿真的系统性决策支持，实现从“流程驱动”到“数据与模型驱动决策”的转变，从而在降本、增效、提质等方面形成可衡量的综合收益。
在实践层面，数智院以产业大模型为核心驱动力，依托深厚的工业知识与海量时序数据，通过“行业知识沉淀+多模态算法模型”的融合研创，在持续深耕基础材料与新材料领域的同时，凭借工业AI的泛化能力，积极推进AI Agent系统在工业场景中的深度融合与落地应用，以加速赋能多元实体产业，旨在成为推动制造业从“信息化建设”迈向“数智价值创造”的关键力量。
规划实施，分步构建
基于政策要求与实践视角，数智院认为，企业可遵循“数据贯通、模型沉淀、智能决策、持续运营、产业协同”的五步进阶路径，系统构建全局数智化能力。
数据贯通，构建全局感知的智能底座。通过梳理业务流程与实体关系，构建统一的数据与知识模型，打通ERP、MES、IoT等异构系统。依托覆盖数据接入、治理、分析与知识提炼的全链路处理，将多源数据转化为结构化的领域知识，实现从数据到决策价值的直接贯通，为上层智能应用提供可解释、可复用的知识支撑。
模型沉淀，封装行业知识与场景智能。在可靠数据基础上，融合行业专家经验、工艺机理与历史数据，构建并训练适用于业务场景的预测、优化模型。旨在将隐性的工业知识转化为可复用、可迭代的数字化资产，形成企业专属模型库。
智能决策，驱动业务全局动态优化，形成业务闭环。通过融合通用大模型、行业模型与场景模型，依托智能体建立与业务系统的深度闭环，将模型能力注入关键业务环节。确保决策被自动执行、实时反馈，打通从决策生成到业务落地的完整链路，以精准的模型结果，驱动核心决策从"经验判断"转向"数据与模型驱动"，实现运营的实时优化与效率提升。
持续运营，建立自学习、自进化的闭环系统。通过建立“决策-执行-反馈-学习”的运营闭环，持续监控决策效果，利用反馈数据自动迭代优化模型与策略。使系统能够动态适应业务变化，实现决策质量的持续提升与业务效益的不断深化。
产业协同，从企业优化走向生态共赢。将企业内部的智能化能力延伸至产业链。通过安全可信的技术手段，探索与上下游伙伴的数据协同与网络化优化。这有助于提升产业链整体的资源配置效率、韧性水平，构建安全、高效、协同的现代产业体系。
范式变革，应对未来
《意见》的出台，意味着制造业正站在发展的关键转折点。产业竞争的核心正从传统的规模与成本维度，加速转向以数据贯通、模型决策与全局协同为基础的新型能力体系构建。
如今企业面临的不仅是技术升级，更是一场涉及运营模式的系统性转型。主动把握这一趋势，代表组织需将发展重点从局部效率提升，转向构建能够支撑全景洞察、动态优化与智能决策的新型运营体系。通过将数据要素与行业知识深度结合，培育以场景化智能体为载体的核心决策能力，企业方能在不确定性中增强韧性，于变革中塑造面向未来的可持续竞争优势。