江西省撫州市臨川區加快推進人工智能在工業制造等場景的應用示范和推廣，推動人工智能賦能重點工業軟件、智能裝備迭代升級。圖為臨川經濟開發區一公司智能生產線上，自動送貨機正在工作。 　　郭 昊攝（人民視覺）

　　人工智能（AI）加速與實體經濟深度融合，深刻改變制造業生產模式和經濟形態，成為驅動產業升級的關鍵變量。日前，工業和信息化部、中央網信辦、國家發展改革委等8部門印發《“人工智能+制造”專項行動實施意見》（以下簡稱《意見》），以加快推進人工智能技術在制造業融合應用，打造新質生產力，全方位、深層次、高水平賦能新型工業化。

　　

　　明確21項具體措施

　　到2027年，推出1000個高水平工業智能體，打造100個工業領域高質量數據集，推廣500個典型應用場景，打造一批“懂智能、熟行業”的賦能應用服務商……《意見》給出了明確目標。

　　具體看，《意見》圍繞創新筑基、賦智升級、產品突破、主體培育、生態壯大、安全護航、國際合作等7個重點方面提出了21項具體任務。

　　比如，在強化人工智能算力供給方面，推動智能芯片軟硬協同發展，支持突破高端訓練芯片、端側推理芯片、人工智能服務器、高速互聯、智算雲操作系統等關鍵技術。

　　在加快重點行業應用賦能方面，深入開展人工智能賦能新型工業化“深度行”活動，組織高水平專家、企業、研究機構等賦能服務團深入行業、地方、園區。加快賦能原材料、裝備制造、消費品、電子信息、軟件和信息技術服務等制造業相關重點行業，加快標杆解決方案和經驗推廣應用。

　　在支持產業合作方面，鼓勵企業針對不同國家和地區特點，定制人工智能產品和賦能應用解決方案。引導外資投向人工智能領域，鼓勵外商投資企業開展生成式人工智能技術開發及產品生產等。

　　工業和信息化部科技司有關負責人表示，人工智能技術與制造業應用雙向賦能，要一端抓技術供給，推動智能產業化﹔一端抓賦能應用，加快產業智能化，整體壯大產業生態，促進人工智能科技創新與產業創新深度融合。

　　配發詳細操作指引

　　在發布《意見》的同時，有關部門同步配發了《人工智能賦能制造業重點行業轉型指引》（以下簡稱《指引》）和《制造業企業人工智能應用指南》（以下簡稱《指南》）兩份附件，為相關主體提供詳細操作指引。

　　“這一‘主文件+雙附件’的政策組合，從宏觀戰略、中觀行業到微觀企業層面形成了系統性的指引，構建了目標協同、路徑清晰、舉措具體的完整政策體系，對扎實推進新型工業化，加快建設制造強國、網絡強國和數字中國具有重要指導意義。”國家工業信息安全發展研究中心主任江明濤說。

　　江明濤表示，《指引》摒棄“一刀切”，為原材料、裝備制造、消費品、電子信息、軟件和信息技術服務五大行業量身定制了轉型路徑，是承上啟下、將戰略藍圖轉化為具體行業路徑的關鍵“路線圖”。《指南》直面企業“不想用、不會用、用不好”的困惑，提供了一套涵蓋全流程的“方法論”與“工具箱”，是確保政策觸達“最后一公裡”的“施工手冊”。

　　比如，《指南》深入模型選型、調優、部署的技術細節，對如何量化場景指標、如何進行提示詞工程與模型微調、如何驗証性能與部署集成等核心環節提供了操作指引。在“智能排產調度”場景中，企業可將“訂單准時交付率”和“設備利用率”等業務目標轉化為模型優化的量化指標，通過構建包含訂單緊急程度、工藝路徑等要素的提示詞庫來精准表達排產規則。

　　釋放“賦智升級”潛力

　　當前，AI正以前所未有的深度和廣度加速與實體經濟融合，“賦智升級”潛力巨大。

　　舉例來說，在筆類質檢環節，傳統人工檢測每分鐘僅能完成8支筆的抽檢，難以匹配高產能。為此，中國移動寧波分公司為得力集團推出了“5G+AI筆檢”應用，依托AI算法與邊緣計算，實現毫秒級缺陷判定，支持劃痕、缺墨、筆夾缺失等15類缺陷識別，形成“檢測裝”閉環，讓出廠的筆品質更佳。

　　據中國有色金屬工業協會會長葛紅林介紹，在政策引導與產業需求的雙重驅動下，有色金屬企業主動探尋數智化轉型破局之道，形成了一批具備復制推廣價值的實踐成果。比如，在冶煉環節，數智化技術推動工藝精度和能源效率雙重突破，生產效率大幅提升。在加工環節，數據穿透生產全要素、算法優化資源配置、系統固化精益規則，實現提質、降本、增效。“未來應持續探索構建面向全行業、開放共享的人工智能賦能體系。”葛紅林說。

　　中國人民大學應用經濟學院教授鄭超愚等在《中國經濟發展的“十五五”規劃前瞻研究》中分析認為，盡管中國在人工智能等領域涌現出一批具有全球影響力的企業，並在量子通信等前沿技術上取得了顯著進展，但與發達國家相比仍存在一定差距。隨著制造業的信息化與智能化演進趨勢更加明顯，政府應加強引導，鼓勵市場力量入局，各方共同加大相關領域投入，使技術創新更有效地推動產業進步。

　　專家表示，《意見》及兩份配套文件共同構成了從宏觀戰略到行業路徑再到企業實操的完整政策閉環，有助於以系統工程方法推動制造業智能化升級，從而加快培育新質生產力。

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