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“人工智能与制造业的结合”不仅仅是技术与产业的简单组合，更是制造业向高端、智能和绿色发展的关键动力。随着技术的提升与应用场景的优化，“人工智能 + 制造”将不断释放新的生产潜力，推动中国制造业迈向更高的目标。
近日，工业和信息化部的相关负责人表示，将制定“人工智能 + 制造”的专项行动实施方案，明确智能化转型在重点行业、环节和领域的任务。同时，还将制定转型路线图，并发布制造业企业的人工智能应用指南。可以预见，在政策和市场的双重推动下，“人工智能 + 制造”将催生新的产业、新的业态和新的模式，创造出更多优质的生产力。
那么，人工智能与制造业的结合能带来哪些变化呢？可以看到，效率的提升和质量的飞跃是显而易见的，此外，它还打破了传统的边界，促进了创新生态的形成。在生产环节，利用强大的感知和分析能力实现精准检测，通过优化资源配置和流程来降低成本，提高效率；在设计领域，依托数据驱动来减少研发成本，缩短研发周期，创新设计方案；在管理方面，整合多方数据进行预测，提升运营效率；而在服务环节，制造业也正在从“卖产品”转向“卖服务”，延伸其价值链，打破设计、生产和服务之间的界限，形成新的产业形态。
如何实现人工智能与制造业的深度融合呢？首先，人工智能技术的强度至关重要。技术的强弱直接影响“人工智能 + 制造”的融合程度和转型速度。技术越强，越能全面渗透到制造业的研发、生产、管理和服务各个环节，实现从局部的自动化到整体的智能化的飞跃；同时，也能更快适应制造业的多样化需求，加速智能工厂和柔性生产模式的落地。此外，技术的强弱还影响着“人工智能 + 制造”的国际竞争力。实践表明，只有掌握高端算力和核心算法等先进技术的企业和国家，才能在全球产业链中占据领导地位。
另一方面，制造业的应用场景也需具备优势。目前，我国人工智能技术之所以在全球保持领先地位，重要原因在于中国制造为其提供了丰富的应用场景。我国连续 15 年稳居全球制造业首位，为人工智能技术创造了数量众多、覆盖广泛、应用频繁的良好环境。这不仅是技术应用的试金石，也推动人工智能技术在实践中不断优化升级，形成“场景促进技术发展、技术反过来服务产业”的良性循环，为人工智能与制造业的深度融合奠定了坚实的基础。
因此，要想实现人工智能与制造业的更深入结合，首先要强化产业供给。我国的人工智能企业数量和产业规模正在迅速增长，像 DeepSeek 等国产大模型正引领全球开源创新生态，AI 手机、AI 眼镜等终端产品也层出不穷，行业专用大模型在制造业得到了广泛应用。在已有优势的基础上，还需加快高端算力芯片、工业多模态算法以及软硬件适配等技术的攻关，推动高质量数据集的建设，夯实产业基础。同时，推出更多先进的人形机器人、脑机接口等人工智能终端产品，以实际应用为导向，加速智能体的开发与部署。
其次，还需注重赋能与应用，加速产业的智能化进程。人工智能技术正在迅速渗透我国的制造业，从最初的设备控制和数据处理逐步向研发设计、生产制造等核心环节迈进。必须明确智能转型的具体任务清单和推进路径，为不同行业和规模的企业提供清晰的转型指导和实用规范。同时，培育一批赋能应用的服务商，建立“一站式工具箱”，使各种服务需求能够一站式满足。还需搭建供需对接平台，促进技术供应方与制造企业的精准对接，加速技术的落地与转化。
综上所述，“人工智能与制造业的结合”不仅是简单的技术与产业的叠加，它是制造业向高端、智能、绿色转型的重要引擎。随着强技术和优场景的双重发力，产业供给与赋能应用的协同推进，“人工智能 + 制造”将不断释放新的生产力，推动中国制造业迈向更高、更强、更远的未来。（黄鑫）
