近日，工业和信息化部会同中央网信办、国家发展改革委、教育部、商务部、国务院国资委、市场监管总局、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》。在当前人工智能加速走向产业应用的背景下，这份文件的出台，并不仅是一次常规政策部署，而更像是一个明确的信号——人工智能在制造业中的角色，正在发生阶段性变化。
与此前更多停留在方向引导和试点探索层面的政策不同，《实施意见》围绕人工智能如何在制造业中持续、稳定、规模化落地，从发展目标、基础能力建设、应用场景拓展到安全治理等方面，给出了较为系统的安排。这意味着，人工智能赋能制造业，正在从“能不能用”迈向“如何用好、如何用稳”的新阶段。
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从“试点应用”走向“体系推进”
《实施意见》明确提出，到2027年，我国人工智能关键核心技术要实现安全可靠供给，通用大模型和行业大模型要在制造业中形成深度应用，同时推动高质量数据集、工业智能体和典型应用场景的规模化建设。这些目标并非笼统表述，而是通过具体数量指标加以明确，释放出政策推进节奏加快、方向更加清晰的信号。
从整体表述来看，文件关注的重点已经不再只是人工智能技术本身的先进性，而是如何将相关能力有序嵌入制造业运行体系之中，使其真正成为支撑新型工业化的重要基础能力之一。这种变化，也意味着人工智能在制造业中的应用，正在从“局部工具”逐步转向“系统能力”。
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以算力、模型和数据夯实应用底座
在基础能力建设方面，《实施意见》围绕算力供给、模型体系和数据基础作出系统部署。一方面，通过推进高水平智算设施布局，加强芯片、服务器等关键技术协同发展，为模型训练和推理提供支撑；另一方面，鼓励发展适应制造业特点的通用大模型和行业大模型，强调模型在实时性、可靠性和安全性等方面的工业适配能力。
值得注意的是，文件专门提出开展“模数共振”行动，将数据治理、数据工程能力建设和高质量数据集培育，作为模型能力提升的重要前提加以强调。这一安排释放出一个清晰信号：人工智能在制造业中的应用效果，越来越取决于数据基础是否扎实，而不只是模型本身是否先进。
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制造全流程成为
人工智能应用的核心场景
《实施意见》将人工智能应用的重点，明确落在制造业全流程之中，包括研发设计、中试验证、生产制造、营销服务和运营管理等关键环节。
文件提出，要推动大模型和智能体技术深度嵌入生产制造核心流程，提升辅助设计、仿真建模、排产调度、设备预测性维护以及供应链管理等能力。
这种从流程视角出发的部署方式，体现出政策对“用在关键处、落到具体环节”的强调，也为不同类型制造企业结合自身基础条件、循序推进应用提供了较为清晰的路径参考。
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应用提速的同时，安全与治理同步强化
在推动人工智能规模化应用的同时，《实施意见》对安全和治理问题给予了较大关注。文件提出，要加强训练数据保护、模型算法安全，防范生成内容风险，并通过分类分级管理、评测评估和风险监测机制，提升人工智能应用的可控性和透明度。
这一系列安排，体现出在制造业这样高度依赖稳定运行和安全保障的领域，人工智能的发展并非简单追求“快”和“多”，而是需要在应用推进的同时，同步夯实治理和安全基础。
结语
总体来看，《“人工智能+制造”专项行动实施意见》并非一份泛泛而谈人工智能前景的政策文件，而是围绕制造业这一实体经济核心领域，对人工智能应用路径进行了相对细致、务实的制度设计。可以预期，随着相关任务逐步落地，人工智能将在制造业中逐步从局部应用走向体系融入，并成为支撑新型工业化的重要基础能力。随着相关任务逐步推进，人工智能有望在制造业中从局部应用走向体系融入，为新型工业化和高质量发展提供持续支撑。
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