工业和信息化部等八部门联合发布的《“人工智能+制造”专项行动实施意见》明确，到2027年，我国人工智能关键核心技术将实现安全可靠供给，产业规模和赋能水平稳居世界前列。
这份文件与配套的《人工智能赋能制造业重点行业转型指引》、《制造业企业人工智能应用指南》共同构成“1+2”政策体系，为制造业企业提供了从宏观战略到实操指南的全方位指引。
一、政策亮点：三位一体推动制造业智能化转型
《实施意见》不同于以往的宏观指导文件，它具有量化明确、路径清晰、操作性强的突出特点。政策制定了到2027年的具体目标，包括推动3-5个通用大模型在制造业深度应用，推出1000个高水平工业智能体，推广500个典型应用场景。
这一系列具体指标为企业和地方政府提供了清晰的考核标准，避免了政策空泛化。
更为创新的是，政策采用了“主文件+双附件”的架构形式。《人工智能赋能制造业重点行业转型指引》针对原材料、装备制造、消费品、电子信息等五大行业特点量身定制转型路径。
而《制造业企业人工智能应用指南》则直面企业“不想用、不会用、用不好”的困惑，从开展智能化评估和规划到模型部署与集成，提供了全流程的“方法论”与“工具箱”。
政策还特别注重普惠性，明确提出鼓励地方给予企业“算力券”、“模型券”等支持，降低中小企业开发应用成本。这种举措有助于解决中小企业转型难的问题，让人工智能红利惠及更多市场主体。
二、行业应用：从“点状突破”到“全链赋能”
在政策指引下，人工智能正在从制造业的单个环节应用向全流程渗透。在研发设计环节，人工智能助力实现智能辅助设计和软件代码辅助编写；在生产制造环节，机器视觉和无人智能巡检大幅提升质检效率。
山东金信空调集团的实践展示了这一趋势。他们依托工业大模型，在传统风机上加装传感器，开发出数智风机，能根据实时工况优化参数，精准控制车间温湿度，使设备检修周期缩短40%。
有色金属行业同样取得了显著成效。中铝集团开发的“坤安”2.0大模型，将人工智能技术深度嵌入有色金属工业全链条，在冶炼环节实现工艺精度和能源效率双重突破，大幅提升生产效率。
在笔类质检环节，传统人工检测每分钟仅能完成8支笔的抽检。中国移动宁波分公司为得力集团推出的“5G+AI笔检”应用，依托AI算法与边缘计算，实现毫秒级缺陷判定，支持15类缺陷识别，形成了“检测装”闭环。
政策还明确要求推动大模型技术深度嵌入研发设计、中试验证、生产制造、营销服务、运营管理等各环节，打造个性化、低成本、高效能的新型模式。
三、技术支撑：夯实“算力-数据-模型”三位一体基础
人工智能在制造业的深度应用需要坚实的技术底座支撑。《实施意见》突出强调了算力、数据和模型三大基础要素的协同发展。
在算力方面，政策要求推动智能芯片软硬协同发展，支持突破高端训练芯片、端侧推理芯片等关键技术，有序推进高水平智算设施布局，促进算力资源高效利用。
数据被称为人工智能的“核心燃料”。政策提出开展“模数共振”行动，引导人工智能模型与高质量数据集协同创新、深度融合。
模型是人工智能技术走进生产车间的“核心桥梁”。《实施意见》明确要开发适应制造业实时性、可靠性、安全性特点的高性能算法模型，培育重点行业大模型。
政策还特别注重安全治理，要求攻关深度合成鉴伪、工业模型算法安全防护、训练数据保护等关键技术，构建完善的安全治理体系。
四、企业转型：从“龙头引领”到“中小普及”
《实施意见》绘制了清晰的企业梯次培育蓝图。一方面要支持龙头企业、央企国企等先行先试，打造具有全球影响力的生态主导型企业；另一方面要深入实施中小企业数字化赋能专项行动。
龙头企业被期望发挥引领作用。中铝集团董事长段向东表示，通过将人工智能应用到产业关键环节，他们已推进建设百余个应用场景，建成8个行业高质量数据集，不断夯实大模型的技术内核。
对于中小企业，政策强调要降低转型门槛。鼓励地方给予“算力券”、“模型券”支持，强化赋能中小企业公共服务。这种普惠性措施有助于解决中小企业“不敢转、不会转”的难题。
政策还特别提出要打造一批“懂智能、熟行业”的赋能应用服务商，为制造业企业提供标准化和定制化结合的解决方案。这批服务商将成为连接技术供给与产业需求的重要桥梁。
五、挑战：人才、数据、成本三大瓶颈待解
尽管前景广阔，人工智能在制造业的深度融合仍面临多重挑战。复合型人才缺口是首要制约因素。同时具备人工智能技术和制造业知识的跨界人才严重不足，制约了技术落地效果。
数据治理难度大是另一大瓶颈。制造业数据分散于设备、系统、产业链各环节，格式不统一、协议不兼容，数据价值释放受阻。
中国有色金属工业协会党委书记葛红林指出，有色金属行业产品品种多、资源复杂、工艺流程复杂度高，行业数智化发展存在技术适配、数据治理、协同、人才等方面挑战。
对于中小企业而言，转型成本高、周期长是主要障碍。智能化投入回报周期长，资金压力大，导致许多企业转型动力不足。
此外，模型适配与安全风险也不容忽视。工业场景对实时性、可靠性要求高，模型“落地难”；同时存在数据泄露、模型幻觉、系统攻击等安全风险。
随着“人工智能+制造”系列政策的落地，中国制造业正迎来智能化转型的加速期。到2027年，我国将建成自主可控的“人工智能+制造”技术体系，重点行业智能化水平有望跃居世界前列。
对于制造业企业而言，关键在于积极拥抱变革，将人工智能纳入核心战略，从“工具应用”向“战略赋能”转型。只有把握政策机遇，才能在新一轮工业革命中赢得先机。
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