“人工智能+制造”：推动制造业智能化跃迁的核心引擎
2026年全国工业和信息化工作会议明确将“人工智能+制造”列为重点专项行动，提出培育重点行业智能体与智能原生企业。中央经济工作会议亦强调深化拓展“人工智能+”，其中“人工智能+制造”是核心主阵地。我国制造业规模连续15年全球第一，人工智能技术处于全球领先水平——二者融合有望释放乘数效应，为制造强国与网络强国建设提供强劲动能。
人工智能是科技与产业深度融合的关键桥梁
从科技创新维度看，人工智能作为通用战略性技术，贯穿基础研究、应用开发全链条，通过提升算力、优化算法、促进数据要素流通，显著加快创新速度与广度；从产业创新维度看，其强溢出性与“头雁效应”，可广泛赋能多数行业，倒逼科研聚焦产业痛点，实现技术变量向产业增量转化。
“人工智能+制造”构建双向赋能的示范场景
一方面，人工智能深度融入研发设计、生产制造、仓储物流、售后服务等全环节，加速研发迭代、提升生产智能性、增强产品可用性，推动制造业由经验驱动迈向数据智能驱动；另一方面，制造业涵盖41个工业大类、场景丰富多元、特性各异，为人工智能提供了高复杂度工业级试验场，倒逼其在可靠性、适配性等方面持续突破，形成“技术赋能产业、需求牵引迭代”的协同机制。
我国推进融合具备四大综合优势
一是完备的产业基础：拥有全球最完整的工业体系与覆盖基础层至应用层的人工智能产业体系，二者天然协同互补；二是海量应用场景：41个工业大类叠加超大规模市场，加速技术落地与迭代成熟；三是有力政策与新型基础设施支撑；四是高效协同的创新生态，打通技术研发到市场应用的快速通道。
避免简单相加，迈向化学融合
当前部分制造企业存在仅局部应用AI、内部数据难互通、重采集轻分析、盲目照搬方案等问题，本质仍是物理拼接而非深度耦合。这背后既有认知局限与成本压力，也涉及技术适配性与产业匹配度等深层挑战。
要真正发挥乘数效应，须推动“化学融合”：以AI催化数据、知识、流程与劳动者间的系统性反应，重构生产要素与模式，实现生产力跃迁。关键在于打破数据孤岛，推动技术下沉适配真实产线需求，依托生态协同疏通转化堵点，引导企业从技术应用升级为模式创新，使AI由替代人力转向持续创造新质生产力。
这场深度融合，直接关系制造大国向制造强国跨越的成色与速度。唯有做强技术供给、做优场景赋能，将AI“智慧大脑”深度嵌入中国制造这一“大块头”，方能开启更智能、更柔性、更可持续的发展新局。
来源：经济日报