[智能应用]“人工智能+制造”，锻造新质生产力强引擎 [复制链接]

人工智能作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，将深刻改变人类生产生活方式。在制造业，人工智能已成为推动制造业创新发展的动力源泉，“人工智能+制造”将加速释放技术创新效应、生产率提升效应与产业结构优化效应，成为建设制造强国、质量强国和网络强国的核心支撑，成为形成新质生产力的关键引擎。

  “人工智能+制造”将改变传统的资源配置和生产方式，推进生产、管理与组织形态实现颠覆性突破，推动我国制造业实现从数量扩张向质量跃升、从要素驱动向创新驱动的深刻转型。具体而言，机器视觉、智能传感、自学习算法等人工智能技术与先进制造技术的融合，使生产系统具备自主感知、判断与优化能力，推动制造体系由人机协作向复杂自适应系统演进，促进生产要素创新型配置与跨时空重组，显著提升制造业生产和创新效率。此外，人工智能促进制造组织扁平化、网络化、协同化，催生平台化设计、预测性维护等新模式，形成以数据和算法为核心的创新生态，推动制造业向服务化、绿色化、高端化转型。

  美国、德国、日本等发达经济体亦纷纷将人工智能视为制造业国家战略核心支柱，以人工智能为支点重构制造业生产和创新体系。美国《先进制造业国家战略》确立了“引领智能制造的未来”的具体目标，重点支持人工智能与机器人、数据隐私保护等领域研发。德国修订《人工智能战略》，指出到2025年政府投入50亿欧元建设现代化的计算基础设施，并通过新的超级计算机提高计算能力。日本将人工智能技术确立为战略性基础技术，并纳入战略创新计划（SIP）、登月型研发资助计划重点支持。

  我国高度重视人工智能与实体经济深度融合，不断优化人工智能赋能制造业创新发展政策体系，相继出台一系列政策文件。目前，我国已成为全球人工智能专利最大拥有国，自主AI芯片、工业操作系统、计算机视觉等关键领域实现重大突破。全国621所普通高校成功备案人工智能本科专业，几乎培养了全球一半的人工智能人才，为“人工智能+制造”提供坚实的人才支撑。人工智能在制造业价值链关键环节的应用逐步深化，工业大脑、机器人协作制造、机器视觉检测、设备互联管理等新业态新模式不断涌现。与此同时，我国在人工智能赋能制造业创新发展过程中仍存在关键核心技术受限、复合型人才短缺、治理体系不完善等问题，制约了新质生产力的进一步释放。

  笔者认为，应以系统思维统筹“人工智能+制造”创新发展技术体系、生态体系、人才体系与政策体系，激发新动能、构筑新优势、加快形成新质生产力。

  一是强化“人工智能+制造”创新发展技术体系。布局制造领域人工智能科技创新基地，围绕人工智能开源软硬件、人工智能基础数据与安全检测等领域，推进国家企业技术中心、全国重点实验室、国家技术创新中心和国家工程研究中心建设。实施“人工智能赋能制造业专项”，超前布局支撑制造业范式变革的人工智能基础研究，系统推进智能计算芯片与系统、群体智能关键技术、认知计算模型等前沿技术攻关。设立人工智能基础研究联合基金，引导科技领军企业加大基础研究投入，促进人工智能芯片、传感器、操作系统等基础软硬件技术开发，研发一批具备复杂环境感知、智能人机交互、群体实时协同等特征的重大技术设备。

  二是构建“人工智能+制造”创新发展生态体系。在机床、机器人、石油化工、轨道交通等重点制造领域开展“人工智能+制造”示范工程，推动网络化协同制造、个性化定制、预测性维护等模式落地推广。鼓励龙头企业与科研机构、人工智能企业等联合组建产业技术创新联盟，构建软硬件、数据、算法协同的开放创新生态。依托国家新一代人工智能创新发展试验区，面向重点制造领域培育打造工业大脑、机器人协助制造等智能场景，促进制造领域人工智能关键技术和系统平台优化升级。

  三是夯实“人工智能+制造”创新发展人才体系。优化人工智能学科布局，强化人工智能与数学、物理学、生物学等学科专业教育的交叉融合，加强高层次应用型复合人才培养。通过重大研发任务和制造业创新中心建设，培养制造领域人工智能领军人才，在重点领域形成一批人工智能高水平创新团队。建设一批制造领域人工智能实训基地，建立产教融合、科教融合的制造业人工智能人才培养体系。

  四是完善“人工智能+制造”创新发展政策体系。强化财政金融支持，完善政府采购与首台（套）重大技术装备保险补偿政策，促进人工智能技术与装备创新应用。建设制造领域人工智能融合标准体系，健全基础共性、互联互通、数据安全和隐私保护等技术标准。探索制造领域人工智能监管试点，合理审慎监管人工智能软件、工具、算力和数据资源，推动“人工智能+制造”稳健有序发展。强化制造领域人工智能安全管理制度建设，鼓励制造企业开展数据安全和算法模型安全管理认证，提升人工智能应用安全性。

“人工智能+制造”：锻造新质生产力的核心引擎

您引用的内容深刻阐述了“人工智能+制造”作为新质生产力核心引擎的战略意义、技术路径、全球竞争格局及我国的实践与展望。这一主题与当前科技革命和产业变革的趋势高度契合，尤其在2025年这一关键节点，其重要性愈发凸显。以下结合您的引用内容及相关知识，从多个维度展开详细分析：

一、“人工智能+制造”的战略定位与核心价值

1. 新质生产力的关键引擎
正如您所述，“人工智能+制造”加速释放技术创新效应、生产率提升效应与产业结构优化效应，是建设制造强国、质量强国和网络强国的核心支撑。这种“新质生产力”并非简单量的积累，而是通过人工智能对生产要素的创新性配置，实现从要素驱动向创新驱动的根本性转变。它推动制造业从“数量扩张”向“质量跃升”转型，从根本上提升产业竞争力。

2. 颠覆性突破的实现路径
- 生产方式革新：机器视觉、智能传感、自学习算法等技术融合，使生产系统具备自主感知、判断与优化能力，推动制造体系从“人机协作”向“复杂自适应系统”演进。
- 组织形态变革：促进制造组织扁平化、网络化、协同化，催生平台化设计、预测性维护等新模式，形成以数据和算法为核心的创新生态。
- 产业方向升级：推动制造业向服务化（如预测性维护、全生命周期管理）、绿色化（如智能能耗优化、碳足迹追踪）、高端化（如个性化定制、精密制造）转型。

二、全球竞争格局与中国战略应对

1. 发达国家的战略布局
美国、德国、日本等将人工智能视为制造业国家战略核心支柱：
- 美国：《先进制造业国家战略》聚焦“引领智能制造的未来”，重点支持人工智能与机器人、数据隐私保护等领域研发。
- 德国：修订《人工智能战略》，计划到2025年投入50亿欧元建设现代化计算基础设施，提升超级计算机算力。
- 日本：将人工智能纳入战略创新计划（SIP）和登月型研发资助计划，确立其为战略性基础技术。

这些举措表明，全球主要经济体均以人工智能为支点重构制造业生产和创新体系，国际竞争日趋激烈。

2. 中国的发展成就与政策支持
我国高度重视人工智能与实体经济深度融合，已取得显著进展：
- 技术突破：成为全球人工智能专利最大拥有国，在自主AI芯片、工业操作系统、计算机视觉等关键领域实现重大突破。
- 人才支撑：全国621所高校备案人工智能本科专业，培养了全球近半数人工智能人才。
- 应用深化：工业大脑、机器人协作制造、机器视觉检测等新业态新模式不断涌现。

政策层面，《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》等文件明确发展方向，旨在推动工业全要素智能联动，加快人工智能在设计、生产、服务全环节落地应用。

三、“人工智能+制造”的关键应用与典型案例

1. 核心应用场景
- 智能生产：如宝钢包装的智能排产系统，实现十余条产线分钟级智能调配，效益增长1.5%以上；宁德时代利用人工智能优化全流程工艺，工厂碳排放降低57%。
- 预测性维护：通过AI分析设备运行数据，提前预测故障，减少停机时间。例如，在风电行业，AI预测性维护可使设备故障率降低30%以上。
- 质量检测：机器视觉技术在半导体、汽车零部件等领域实现高精度缺陷检测，检测效率和准确率远超人工。
- 供应链优化：AI驱动的智能调度系统优化物流路径，降低运输成本；基于大数据的需求预测提升库存周转率。

2. 新兴技术驱动下的升级
大语言模型（如DeepSeek）的突破使人工智能从感知向认知、从专用向通用转变。生成式AI能生成设计方案、代码等专业内容，具身智能和工业智能体进一步拓展应用范围，实现“知识+经验+推理”的完整智能闭环。

四、面临的挑战与对策建议

1. 主要挑战
- 关键核心技术受限：基础层（如高端芯片、操作系统）仍存在短板，部分核心技术受制于人。
- 复合型人才短缺：既懂人工智能又懂制造业的跨界人才不足。
- 治理体系不完善：数据安全、隐私保护、算法 伦理等问题亟待解决。
- 中小企业应用门槛高：高昂的成本和复杂的改造需求使得中小企业难以普及应用。

2. 对策建议（系统思维统筹四大体系）
（一）强化技术体系
- 布局制造领域人工智能科技创新基地，推进国家企业技术中心、重点实验室等建设。
- 实施“人工智能赋能制造业专项”，攻关智能计算芯片、群体智能等前沿技术。
- 设立基础研究联合基金，引导企业加大基础研究投入。

（二）构建生态体系
- 在机床、机器人等重点领域开展示范工程，推广网络化协同制造等模式。
- 鼓励龙头企业牵头组建产业技术创新联盟，构建开放创新生态。
- 依托国家新一代人工智能创新发展试验区，培育工业大脑等智能场景。

（三）夯实人才体系
- 优化学科布局，加强人工智能与多学科交叉融合教育。
- 通过重大研发任务培养领军人才和创新团队。
- 建设实训基地，建立产教融合的人才培养体系。

（四）完善政策体系
- 强化财政金融支持，完善首台（套）装备保险补偿政策。
- 建设融合标准体系，健全数据安全和隐私保护标准。
- 探索监管试点，推动“人工智能+制造”稳健有序发展。

五、未来展望

“人工智能+制造”的深度融合将持续重塑全球制造业格局。我国凭借完整的产业体系、庞大的市场优势和丰富的应用场景，在这一进程中拥有独特优势。通过系统推进技术创新、生态构建、人才培养和政策完善，有望克服当前挑战，进一步释放新质生产力潜能。未来，“中国智造”将更加注重智能化、绿色化和高端化，在全球价值链中实现持续攀升，为建设制造强国奠定坚实基础。

当前时间（2025年11月13日），正值“十四五”规划收官与“十五五”规划开局之际，“人工智能+制造”的战略意义更加突出。正如习近平总书记强调的，“必须把因地制宜发展新质生产力摆在更加突出的战略位置”。我们有理由相信，在政策引导、技术创新和市场需求的多重驱动下，“人工智能+制造”必将为中国经济高质量发展注入强劲动力。

“人工智能+制造”作为推动制造业转型升级的核心路径，正深度嵌入生产全链条，通过技术赋能、流程重塑与生态构建，成为锻造新质生产力的强引擎。其核心价值在于将人工智能的感知、决策、学习能力与制造场景融合，推动产业从“经验驱动”向“认知驱动”转变，实现效率提升、成本降低与质量升级的协同效应。

一、重塑生产全流程，激活效率新动能
人工智能技术正打破传统制造的线性流程，实现从方案设计到生产交付的全链条智能化。在设计环节，AI大模型通过跨领域知识融合，可快速生成优化方案，缩短研发周期；在生产环节，智能机器人与自动化设备借助AI视觉、强化学习等技术，实现高精度作业（如新能源汽车车身焊接的毫米级精度控制），并能根据实时数据调整工艺参数，解决传统预编程模式下切换场景需人工调试的痛点，支持“单机多任务并行”的柔性生产，满足中小企“两小时换线”的快速迭代需求。在产品检测环节，AI分析软件可自动识别外观缺陷、尺寸偏差等问题，大幅减少检测时间与报废率，推动质量管控从“事后检验”转向“实时预防”。

二、赋能智能装备，升级制造灵活性
工业机器人是“人工智能+制造”的重要载体，其从“执行者”向“决策者”的进化，核心在于AI赋予的具身智能。例如，机器人喷涂场景中，AI可智能识别工件形状，自动调整姿态与喷涂参数（流量、压力、雾化等），实现柔性切换；焊接场景中，AI能智能识别焊缝，实时调整焊接参数，无需人工干预即可完成高质量作业。这种“感知-决策”闭环能力，让机器人从“专机专用”扩展到“适配多场景”，为制造业应对多样化需求提供了关键支撑。

三、优化供应链与成本管理，提升运营韧性
供应链是制造企业的“生命线”，人工智能通过数据驱动的需求预测与库存优化，解决了传统供应链“经验备货”的痛点。智慧供应链平台可整合供应商、物料、订单等多维度数据，实现需求先知（如预测市场波动调整采购计划），减少库存积压与缺货风险；成本管理系统则通过分析生产能耗、设备效能、工艺参数等数据，提高成本核算与预测的精准度，帮助企业优化成本结构。例如，钢铁企业通过AI整合多维度数据，实现成本的智慧管控，提升了成本预测的准确性。