20260120-联合资信评估-AI赋能制造业_打造新质生产力——_人工智能+制造_专项行动实施意见_点评_6页_566kb

AI赋能制造业，打造新质生产力——《“人工智能+制造”专项行动实施意见》总结

一、出台背景与核心定位

随着全球产业竞争格局的重塑，人工智能与制造业的深度融合已成为提升产业优势、抢占发展先机的关键。2026年1月7日，工业和信息化部、中央网信办等八部门联合发布《“人工智能+制造”专项行动实施意见》（以下简称《意见》），旨在加快推动AI技术在制造业的融合应用。

1.1 国际背景

• 全球竞争加剧：美国、欧盟、德国、日本等主要经济体均通过政策支持AI与制造业融合，构建技术壁垒和标准体系，抢占产业升级制高点。
• 技术博弈升级：AI成为制造业智能化转型的核心引擎，各国围绕核心技术、产业链安全和应用成效展开激烈竞争。

1.2 国内现实

• 制造业体量庞大但质量不足：我国是制造业第一大国，但存在“大而不强、全而不优”的问题。
• 转型升级迫切：在全球产业链重构和贸易保护主义抬头的背景下，制造业亟需通过智能化提升质量效益。
• 新质生产力的提出：以技术创新为核心驱动力，推动制造业从“规模扩张”向“质量效益”转型。

1.3 《意见》核心定位

• 承接顶层设计：聚焦制造业特性，将“AI+”政策转化为可落地、可考核的细分领域方案。
• 构建全链条体系：涵盖“技术支撑—场景赋能—产品创新—生态激活—安全保障”，形成闭环发展生态。
• 目标导向：明确到2027年实现AI关键核心技术安全可靠供给，产业规模和赋能水平稳居世界前列。

二、核心政策解读

2.1 技术支撑

• 强化算力供给：推动智能芯片自主研发与智算设施集群化布局，实现云边端一体化协同架构。
• 突破技术瓶颈：重点解决算力“卡脖子”问题，提升AI技术在制造业中的适用性与稳定性。

2.2 场景赋能

• 覆盖全流程与全行业：从研发设计、中试验证到生产制造、营销服务、运营管理，实现AI技术深度应用。
• 聚焦重点行业：包括原材料、装备制造、汽车工业等，打造差异化融合路径。
• 量化目标：培育3—5个制造业通用大模型、500个典型应用场景，形成可复制的实践经验。

2.3 产品创新

• 推动智能装备升级：鼓励工业母机、工业机器人搭载嵌入式智能体，研发新一代AI数控系统。
• 加速新型终端产业化：推动AR/VR、脑机接口等终端商业化，打造人形机器人标杆产线。
• 构建工业智能体生态：支持应用商店建设与规模化商用，提升产品迭代与市场适应能力。

2.4 生态激活

• 构建三级梯队：龙头企业、专精特新中小企业、赋能服务商协同创新。
• 完善平台支撑：强化国家制造业创新中心、中试基地、开源社区等平台作用。
• 创新支持机制：推出“算力券”“模型券”等政策工具，降低中小企业转型成本。
• 建立央地联动机制：引导资源向关键领域集中，避免无序竞争。

2.5 安全保障

• 构建多维度安全体系：涵盖数据安全、模型安全、供应链安全、网络安全。
• 实现全生命周期防护：通过分类分级管理、风险监测预警、伦理规范约束，确保技术应用安全可控。

三、挑战与展望

3.1 当前挑战

• 技术适配性不足：工业大模型在实时响应、极端工况可靠性、复杂流程适配性方面仍有短板。
• 数据碎片化：工业数据格式不统一、标准化程度低，存在缺失、失真问题，形成“数据孤岛”。
• 产业落地困难：中小企业面临算力采购、技术研发、人才引进等成本压力，转型投入回报周期长。
• 标准与评估体系缺失：技术标准、接口规范、效果评估体系不完善，制约跨企业、跨领域协同。
• 安全与合规风险：AI技术不确定性带来生产操作失误、数据泄露、模型投毒等隐患，伦理与监管体系滞后。

3.2 发展展望

• 短期（1～2年）：标杆企业引领成效显现，500个典型应用场景实现规模化落地，工业大模型性能初步提升。
• 中期：AI技术深度融入制造全流程与全产业链，智能化转型实现全覆盖，新质生产力形成规模化效应。
• 长期：AI驱动的创新生态成熟，推动我国在核心技术、产业规模与应用成效方面构建全球竞争优势，引领全球制造业智能化转型。

四、结语

《意见》为我国制造业转型升级提供了系统性指引，推动从要素驱动向创新驱动、从单点突破向系统集成、从规模扩张向质量跃升的转变。未来，随着技术适配性提升、数据治理完善、生态协同增强，AI将全面赋能制造业，助力我国在全球产业竞争中占据主动地位。