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title: 放大“人工智能+制造”加速器作用
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# 放大“人工智能+制造”加速器作用

[官方原文](http://paper.ce.cn/pc/content/202610/25/content_340837.html)

## 正文

今年前三季度经济数据中，“人工智能+制造”表现亮眼，成为观察新质生产力落地最鲜活的窗口。这份亮眼成绩，并非短期技术热潮催生的偶然结果，而是政策引导、场景牵引、产业底座与市场需求等多重因素叠加共振形成的必然成果。

“人工智能+制造”已从单点示范，迈入规模化落地、产业化见效的新阶段。从应用普及看，规模以上制造业人工智能技术重点场景应用普及率超过1/3，一批具有较高水平的智能工厂建成，表明人工智能（AI）正加快从选项变成标配。从产业底座看，聚焦20个重点工业领域，打造超500个高质量数据集，推广100余款工业智能体，意味着规模化复制的基础不断夯实。从产业拉动看，前三季度规模以上数字产品制造业增加值对规上工业增长贡献率超1/3，集成电路、智能生产设备产量大幅增长，说明AI已经转化为工业增长动力。

取得这份亮眼成绩的首要原因，是思路变了。过去，不少制造业智能化项目倾向打造样板车间，好看却难以复制，技术投入和企业真实需求脱节。而“人工智能+制造”专项行动，给不同行业、不同场景绘制不同的智能施工图，组织AI服务商与制造企业供需对接，把AI技术转化为解决生产痛点的实用方案。这样一来，智能化不再只是大企业的“形象工程”，而是可复制可推广的行业解决方案，真正落地为降本增效、提质升级的生产力。

更深层的原因在于中国制造业数智化转型的长期积累。规上工业企业的数字化底子已经足够厚实。人工智能要在制造场景真正跑起来，前提是设备联网、产线数字化、数据可采集。目前，我国规上工业企业数字化改造覆盖率达92%，数字化生产设备普及率达63%。这意味着绝大多数规上企业已经完成了连接层面的基础工作，AI接入不再是“空中楼阁”，而是在已有数字化产线上直接部署。没有这个前提，1/3以上的AI应用普及率不可能在短期内实现。

工业数据的“采、集、用”瓶颈正在打通。人工智能落地车间，不能只靠通用大模型，而要配套工业数据集、工业智能体、统一标准与软硬件适配能力等。依托“模数共振”行动，一批聚焦重点工业领域的高质量数据集建成，工业智能体逐步在产线试用推广，面向中小企业的高质量行业数据集先行先试联合体也在各地铺开。工业数据从零散状态走向标准化、可流通，AI模型有了在产线上持续迭代的燃料。

智能终端让AI价值变得可感知、可变现。2026年上半年，我国各类智能终端出货量超1亿台。智能终端是打通“人工智能+制造”的重要载体，不仅直接拉动制造端增长，还能降低AI落地门槛，拓展“人工智能+制造”的市场空间。同时，百余项国家、行业标准落地，同步推进国际标准研制，智能体互联协议打通设备之间的沟通壁垒。产业生态体系加快构建，算力、数据、标准、企业、资本等形成完整支撑，零散、碎片化的单点应用，才有条件走向规模化复制。

中国制造业的配套响应能力大幅压缩技术落地周期。一项智能技术从研发到产线验证，需要快速找到适配的软硬件供应商、完成设备改造、跑通数据链路。我国拥有全球最完备的产业体系和产业链上下游配套能力，加速AI软硬件产品从实验室走向车间。全链条配套优势是AI快速推出适配不同场景产品、精准对接海内外需求的关键支撑。这种响应速度，是单一技术领先无法替代的结构性优势。

“人工智能+制造”仍处于规模化落地的爬坡期。中小企业智能化改造的意愿和能力仍不均衡，部分企业面临“不敢转、不会转、转不起”的困境。工业数据的标准统一、跨企业流通和安全治理仍是硬骨头，高质量数据集的覆盖面有待从重点领域向更广行业延伸。还要继续攻关关键技术，培育更多优质AI服务商，推动智能工厂、智能装备、工业模型等协同突破。持续做强“人工智能+制造”，使之成为经济增长的新引擎和新旧动能转换的加速器。

## 配图

![原文配图 1](../../../图片/jingji/2026-10-25/a44caef391f2396b8f9f3ee7.jpg)