加快发展智能制造

制造业是立国之本、兴国之器、富国之源，其发展水平可以充分彰显一个国家的核心竞争力与综合实力。不久前召开的国务院第十一次全体会议指出，加快发展新一代智能制造。中国信息通信研究院此前发布的《制造业数字化转型发展报告（2025年）》也显示，我国制造业数字化转型覆盖广度明显提升，进入规模化普及阶段。其中，人工智能、数字孪生等数智技术将全面嵌入制造全链条，核心软硬件产品向标准化、模块化迭代，转型生态延伸壮大。发展智能制造，既是加快建设制造强国的必由之路，也是打造智能经济新形态的题中应有之义。

所谓智能制造，是指人工智能技术与制造业全过程、全要素的深度融合，贯穿设计、生产、管理、服务等制造活动的全生命周期，推动形成具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应功能的制造系统。世界上的主要发达经济体，都将智能制造作为本国制造业转型升级的主攻方向。但在具体发展过程中，又各有侧重。例如，美国的优势在于研究型大学和全球型企业实力雄厚，重点发展宏观层面的跨行业工业智联网体系。又如，德国通过各种层次的研究机构，集中精力优化智能生产和智能工厂系统。

相较而言，我国能够更好发挥产业体系完备、市场规模巨大、应用场景丰富等优势。数据显示，目前国内已累计建成3.5万余家基础级、8200余家先进级智能工厂，卓越级、领航级智能工厂分别达到504家、15家；各级智能工厂已经覆盖超过90%的制造业行业大类。《关于深化新一代信息技术与制造业融合发展的指导意见》《“十四五”智能制造发展规划》《制造业数字化转型行动方案》等政策的发布，对于制造业数字化和绿色化协同转型发展提出明确要求与具体部署。工信部等8部门联合印发的《“人工智能+制造”专项行动实施意见》明确提出，到2027年，我国人工智能关键核心技术实现安全可靠供给，产业规模和赋能水平稳居世界前列；推动3个至5个通用大模型在制造业深度应用，形成特色化、全覆盖的行业大模型，推出1000个高水平工业智能体，打造100个工业领域高质量数据集，推广500个典型应用场景。

也要清醒看到，当前在发展智能制造的过程中，仍然面临关键技术受制于人、重点产业融合不深、龙头企业赋能不足、典型场景挖掘不够等问题。智能制造不是技术与产业的简单叠加，而是制造业向高端化、智能化、绿色化转型的核心引擎。因此，要坚持问题导向，多措并举、精准施策。

加强科技攻关，加大产业应用，深度融合科技创新和产业创新。聚焦智能芯片、数智软件、工业数据集、工业大模型、工业智能体等，推动智能芯片软硬协同发展，鼓励工业模型大小协同创新。高质量建设国家制造业创新中心、国家人工智能应用中试基地等平台，提升关键共性技术供给能力。大力推行“揭榜挂帅”“拨投结合”等创新攻关机制，打造智能制造创新联合体。推动“人工智能+”技术研发、工程实现、产品落地一体化协同发展，推出一批标志性工业产品。

强化企业转型，深化场景开放，促进供需两端协同发力。深入实施“智改数转网联”行动，推动企业数智化转型。支持“链主企业”“小巨人”企业开发、迭代通用大模型、行业大模型和工业智能体，率先实现工业AI规模化应用，争创更多领航级、卓越级智能工厂。支持专精特新与创新型中小企业应用垂直类模型、专用小模型、数智工具，培育更多先进级、基础级智能工厂。积极推动数据智能、数字孪生、物理AI等技术融入工业流程全场景，重点推进智能辅助设计、虚拟仿真中试、流程智能控制等应用。

加强人才引育。开展人工智能产业人才需求预测，发布人才需求预测报告，支持高校院所提前布局、调整优化相关学科专业。建好用好北京中关村学院、上海创智学院、深圳河套学院、国家人工智能产教融合创新平台、国家卓越工程师学院、国家卓越工程师实践基地等，设置专业课程，培养既懂人工智能又懂制造业应用的复合型人才，完善人工智能认知教育培训，提升全员人工智能素养与技能。