工業和信息化部相關負責人不久前表示，將研究出臺“人工智能+制造”專項行動實施方案，部署重點行業、重點環節、重點領域智能化轉型任務。當前，人工智能在我國制造業的研發設計、中試驗證、生產制造、運營管理、營銷服務等環節均有應用，賦能作用明顯。

作為智能制造的核心載體，智能工廠是智能裝備與各類生產管理工具、軟件、系統集成協同的“舞臺”，智能裝備為“中國制造”向“中國智造”躍升提供關鍵支撐。“十四五”時期以來，我國已建成3.5萬多家基礎級、7000多家先進級、230多家卓越級智能工廠；光伏、動力電池、新能源汽車等領域的智能裝備取得群體性突破。各省因地制宜發展智能制造，皆見成效。例如，廣東省依托人工智能產業優勢，持續賦能本地傳統制造業智能化升級，智造強省地位不斷鞏固；安徽省堅持先進制造業智能化發展方向，新能源汽車等產業實現從“跟跑”到“領跑”的逆襲；遼寧省聚焦裝備制造等傳統優勢產業開展智能化轉型，沈鼓集團、沈陽機床、大連重工等裝備制造企業紛紛獲評國家卓越級智能工廠。

近年來，圍繞智能制造，一系列頂層設計陸續推出。2021年12月份，工信部等8部門聯合印發《“十四五”智能制造發展規劃》，明確了“十四五”期間我國智能制造發展的重點任務。2024年12月份，工信部等3部門聯合印發《制造業企業數字化轉型實施指南》，聚焦應用場景、區分企業類型，分步組織實施制造業企業數智化轉型。頂層設計的逐步細化，加之財稅、金融等政策的持續賦能，使我國制造業的智能化水平穩步提升，前景光明。

在打造智能制造“升級版”過程中，不少挑戰依然存在。例如，雖然我國制造業規模龐大、體系完整，能為人工智能提供海量的訓練數據和豐富的應用場景，但我國制造業數據的互通性和開放性不足，數據質量參差不齊，標準化程度低；制造業中小微企業對智能化轉型的成本敏感、成效存疑。未來，需多措并舉，推動“人工智能+制造”走深走實。

推動人工智能與制造業深度融合。盡快圍繞制造業細分行業打造高質量數據集，加快工業多模態算法技術攻關和算力高端軟硬件研發，適度超前建設智能算力基礎設施，推動智能裝備加速迭代升級，不斷增強與我國制造業的適配度。從制造業的研發設計到營銷服務，全流程拓展人工智能應用場景、深化人工智能參與程度，使“中國智造”更好地滿足國內外市場需求，并在更多領域實現需求引領。通過深度融合，讓人工智能與制造業相互賦能、彼此成就。

支持不同類型制造業企業開展差異化“人工智能+”行動。支持制造業大型企業基于產品生命周期全流程、全場景開展整體性智能化重塑，并帶動產業鏈供應鏈協同升級；支持制造業中型企業在研發設計、生產制造等關鍵環節，圍繞工藝設計、生產調度、質量控制等經典場景開展智能化轉型。支持制造業小微企業根據自身運營、發展需要，開展輕量化轉型。此外，我國存在很多非標準件生產企業，可鼓勵其先在運營管理、營銷服務環節探索部分場景的智能化改造。

促進智能制造與品質消費良性互動。支持制造業企業在內部打通各環節之間的數據孤島，在外部打破與上下游企業、購物平臺之間的數據壁壘，實現銷售數據與研發、生產數據互聯互通，助力制造業企業深度挖掘消費者的個性化產品需求，并及時響應，迅速排產，將消費者的消費意愿轉化為消費體驗。堅守科技向善底線，避免智能紅利異化為智能“枷鎖”。規制利用人工智能誘導非理性消費的行為，保護消費者自主選擇權。 孫喜寧