在新一轮科技革命和产业变革纵深推进的当下，人工智能作为引领性的战略性技术，与制造业的深度融合已成为推动产业升级、构筑发展优势的关键路径。日前举行的全国工业和信息化工作会议，将推进“人工智能+制造”专项行动列为2026年十大重点工作之一，明确提出培育重点行业智能体、智能原生企业的目标。此前召开的中央经济工作会议也着重强调深化拓展“人工智能+”，而制造业正是这一战略部署的核心阵地。我国制造业总体规模连续15年位居全球首位，人工智能技术研发与应用跻身全球领先行列，推动两者叠加融合、释放乘数效应，必将为制造强国、网络强国建设注入源源不断的强劲动能。



人工智能是打通科技创新与产业创新深度融合的重要桥梁。从科技创新维度来看，人工智能作为通用型技术，贯穿于基础研究、应用开发、成果转化等创新全链条。通过算力水平的持续提升、算法模型的不断优化以及数据要素的高效流通，人工智能能够显著提升科技创新的速度与广度，加速科研成果从实验室走向实际应用的进程。从产业创新维度而言，人工智能具有极强的溢出带动效应，扮演着“头雁”角色，能够广泛赋能各类行业领域，倒逼科技创新精准聚焦产业发展中的痛点难点问题，将技术层面的变量有效转化为产业层面的增量，推动产业体系向高端化、智能化、绿色化转型。

“人工智能+制造”的深度融合，正是科技创新与产业创新协同发力的示范场景。一方面，人工智能技术正全面渗透到制造业的研发设计、生产制造、仓储物流、售后服务等各个核心环节。在研发设计阶段，借助人工智能的模拟仿真能力，能够大幅缩短产品研发周期，提升研发效率与精准度；在生产制造环节，智能传感、智能控制等技术的应用，实现了生产过程的实时监测、精准调控，推动生产模式从传统的经验驱动向数据智能驱动转变；在仓储物流领域，智能调度、无人搬运等系统的落地，提升了物流流转效率，降低了运营成本；在售后服务环节，智能客服、远程诊断等服务模式，优化了用户体验，延伸了产品价值链条。另一方面，制造业涵盖众多细分领域，应用场景丰富多样，产业特性差异显著，这为人工智能技术提供了广阔且复杂的试验场。制造业的实际需求，倒逼人工智能技术在工业级可靠性、场景适配性、成本可控性等方面不断突破创新，进而形成“技术创新赋能产业升级、产业需求牵引技术迭代”的良性协同循环。

我国推进“人工智能+制造”融合发展，具备独特的综合优势，为乘数效应的释放奠定了坚实基础。其一，完备的产业基础提供了核心支撑。我国不仅拥有全球最为完整的工业体系，覆盖从基础工业到高端制造的各个领域，能够为人工智能技术提供丰富的应用载体；同时还构建了从基础层（芯片、算法、算力）到应用层（智能装备、智能系统）的完整人工智能产业体系。这一双重完备体系形成了天然的协同互补关系：工业体系为人工智能技术提供了广阔的用武之地，让技术创新有场景可落地；人工智能产业体系为工业体系的升级改造提供了技术支撑，让传统制造有路径可升级。

其二，丰富的应用场景加速技术迭代。我国拥有41个工业大类、207个工业中类、666个工业小类，形成了门类齐全的工业体系，再加上超大规模的市场需求，为人工智能技术提供了海量多元的落地场景。无论是离散制造领域的精密加工、装配检测，还是流程制造领域的连续生产、质量管控，不同场景的需求差异都在推动人工智能技术不断优化升级，加速技术从实验室原型向产业化应用的转化，提升技术的成熟度与实用性。

其三，有力的政策与基建支撑扫清发展障碍。近年来，国家层面先后出台一系列支持“人工智能+制造”融合发展的政策文件，从专项行动部署、技术研发扶持到应用场景培育、标准体系建设等多个维度提供指引，为融合发展营造了良好的政策环境。同时，我国数字基础设施建设持续推进，5G网络、工业互联网、数据中心等基础设施的覆盖范围不断扩大、性能持续提升，为人工智能技术在制造业的深度应用提供了坚实的网络支撑和算力保障。

其四，协同高效的创新生态畅通转化通道。当前，我国已形成由科研机构、高校、制造企业、人工智能企业、金融机构等多方参与的创新生态体系。产学研用深度融合，加速了技术研发与产业应用的衔接；金融资本的积极介入，为技术创新和产业升级提供了资金支持。这种协同高效的创新生态，打通了从技术研发、成果转化到市场应用的快速通道，让人工智能技术能够更快地服务于制造业的升级发展。

需要清醒认识到，“人工智能+制造”绝非简单的技术叠加，而是要实现深度的融合共生。从当前制造业的应用现状来看，不少企业还存在“简单相加”的误区：部分企业仅将人工智能技术应用于某个单一环节或特定场景，未能实现全链条、全流程的渗透融合；一些企业内部存在数据孤岛，不同部门、不同生产线的数据难以有效流通共享，导致人工智能技术无法充分发挥数据驱动的核心优势；还有部分企业虽然采集了大量生产数据，但缺乏有效的数据分析能力，数据价值未能得到充分挖掘；另有一些企业盲目照搬其他企业的人工智能应用方案，忽视了自身产业特性和实际需求，导致应用效果不佳。这些问题的本质，是企业未能摆脱传统生产模式的束缚，虽然采用了新的技术手段，但生产模式和价值创造方式仍是传统的，无法充分释放人工智能的赋能价值。背后既有企业对“人工智能+制造”的认知不足、转型成本压力较大等现实原因，也存在技术与产业匹配度不高、核心技术瓶颈尚未完全突破等深层次问题。

发挥“人工智能+制造”的乘数效应，关键在于实现从“物理拼接”到“化学融合”的转变。这意味着不能将人工智能仅仅视为一种工具应用于某个局部环节，而是要通过人工智能技术的深度嵌入，催生制造业中数据、知识、流程与劳动者之间的化学反应，推动生产要素的重组、生产模式的重构，最终实现生产力的革命性跃迁。要实现这一目标，需要从多个方面发力突破。

首先，打破数据孤岛，构建数据共享流通体系。数据是人工智能技术的核心要素，没有高质量、全链条的数据支撑，人工智能就难以充分发挥作用。要推动制造企业加快内部数据治理，规范数据采集、存储、管理的标准，实现不同部门、不同环节数据的互联互通。同时，搭建跨企业、跨行业的数据共享平台，在保障数据安全和隐私的前提下，推动产业链上下游数据的共享流通，形成覆盖全产业链的数据资源体系，为人工智能技术的深度应用提供数据保障。

其次，推动技术下沉，精准适配产业实际需求。人工智能企业要深入了解制造业不同细分领域的产业特性、生产流程和痛点问题，开发针对性强、性价比高、易于落地的技术产品和解决方案，避免技术与产业“两张皮”。要聚焦制造业的核心环节和关键需求，加大对工业级人工智能芯片、算法、传感器等核心技术的研发投入，突破技术瓶颈，提升技术的可靠性、稳定性和适配性，让人工智能技术真正能够解决制造业的实际问题。

再次，强化生态协同，打通技术转化堵点卡点。要进一步深化产学研用融合，推动科研机构、高校与制造企业、人工智能企业建立长期稳定的合作关系，共同开展关键技术攻关和应用场景培育。鼓励行业协会、产业联盟发挥桥梁纽带作用，推动技术标准制定、成果推广应用和人才交流培养。同时，引导金融资本加大对“人工智能+制造”领域的支持力度，重点扶持具有核心技术和应用前景的企业发展，畅通技术从研发到产业化应用的通道。

最后，引导企业转型，推动模式创新与理念升级。制造企业要转变认知，充分认识到“人工智能+制造”不是简单的技术替换，而是生产模式和发展理念的全方位变革。要主动加大智能化改造投入，积极探索新的生产模式、管理模式和商业模式，推动企业从传统制造向服务型制造、智能型制造转型。同时，加强人才培养和引进，打造既懂制造技术又懂人工智能技术的复合型人才队伍，为企业智能化转型提供人才支撑。

“人工智能+制造”的深度融合，关乎制造大国向制造强国迈进的步伐与成色，更关乎我国在全球产业竞争中的核心优势。当前，我国正处于制造业转型升级的关键时期，抓住人工智能发展的战略机遇，推动人工智能与制造业深度融合，释放乘数效应，既是应对全球产业竞争的必然选择，也是推动经济高质量发展的内在要求。未来，只要我们持续做强技术供给、做优场景赋能，把人工智能的“智慧大脑”深度嵌入中国制造这个“大块头”，就一定能打开制造业高质量发展的新大门，引领中国制造走向更智能、更柔性、更可持续的未来，为实现制造强国、网络强国目标奠定坚实基础。