| huozm32831 |
2026-02-09 20:57 |
制造业是我国经济命脉所系，是立国之本、强国之基。在新一轮科技革命与产业变革加速演进的背景下，“AI+制造”的转型是关乎制造业生存与发展的必答题。促进制造业数智化转型”“全面实施‘人工智能+’行动”，这标志着“AI+制造”已上升为国家战略，是建设制造强国的必由之路。
技术赋能是“AI+制造”转型的关键突破。当前，AI已融入制造业研发、生产、管理、服务等流程的部分环节，但我国要实现从“应用探索”到“体系化突破”的技术创新，仍须在以下关键方向聚力攻关：一是面向工业场景的高性能智能芯片技术研发，适应高温、振动、电磁干扰等复杂工业环境，提升其在极端条件下的计算效能、稳定性、可靠性与功能安全性。二是覆盖制造业全流程的数据融合方法和工业数据标准体系的完善，研发多协议异构数据的互通技术，打通设备、车间与企业间的数据壁垒，建立统一、开放的工业数据标准体系，激活全域数据的知识潜能与协同价值。三是细分工业领域专用大模型研发，针对装备、电子、材料等具体工业场景，开发满足高实时性、强鲁棒性与精密控制要求的领域大模型，推动人工智能从通用能力向专业化、高可靠工业级赋能升级。
融合集成是“AI+制造”转型的发展方向。在应用融合上，将AI技术逐步渗透至制造业的全生命周期与产业链全景，推动其从设计研发、生产制造、质量检测等核心环节，向供应链协同、设备运维、售后服务等上下游延伸，实现从单点突破向全链贯通的转变，系统提升生产效率、降低能源消耗、减少质量缺陷。在技术融合上，将AI技术与工业互联网、边缘计算、5G通信、数字孪生及先进控制技术等进行有机融合，推动人工智能从辅助工具向自主系统的角色演进，实现复杂不确定动态变化环境中的高韧性、高精度与可持续运行。
场景驱动是“AI+制造”转型的核心路径。当前技术约束下，制造业的提质、增效、降本、安全、绿色等核心能力，必须被翻译成一个个边界清晰、数据可获取、价值可度量、结果可验证的“场景问题”，AI技术才能落地，同时持续反哺这些核心能力的提升。我国制造业门类齐全，在工艺优化、质检监控、排产调度、供应链优化、研发设计等方面，蕴藏着丰富多维的AI应用场景。各行业应系统梳理并深入挖掘这些场景，将其精准转化为可建模、可计算、可迭代的AI任务，逐步形成可复制、可推广的智能解决方案，从而带动产业链整体智能化水平的跃升。
协同生态是“AI+制造”转型的重要支撑。一是需要政府引导产业链协同，联合行业协会、龙头企业组建重点行业“AI+制造”创新联合体，协同推动产业链上下游企业开展数据共享、场景共建与解决方案共研，形成“以大带小、以点带链”的融通发展格局。二是高校与企业深度协同，双方共建“场景实验室”“工业AI研究院”，形成“企业出题、院校答题、市场验题”的协同机制。三是与全球智能制造组织协同，鼓励国内研究机构、龙头企业牵头成立或深度参与国际标准组织、开源社区与产业联盟，在工业智能架构、互联互通、安全伦理等领域积极贡献中国实践，通过融入全球创新网络，吸收先进经验，推动技术、标准与产业链的开放协作，在提升我国产业话语权的同时，促进全球范围内的联合创新与可持续发展。 |
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