當鋼鐵廠的煉鋼爐接入智能控制系統、醫藥車間的檢測工序由視覺人工智能判讀完成、電子廠房的生產數據實現全流程貫通，一場以數字化、智能化為核心的產業變革正在制造業各領域加速推進。

國家統計局最新數據顯示，1—4月份，規模以上高技術制造業利潤同比增長44.8%，拉動全部規模以上工業企業利潤增長7.8個百分點，引領作用持續凸顯。

推動人工智能與制造業深度融合，是培育新質生產力、加快構建現代化產業體系的重要路徑。

“推進制造業數字化轉型，是鞏固制造業根基、構建新發展格局的重要一步。”復旦大學新興市場經濟研究中心主任劉軍梅在接受記者採訪時表示，數智化轉型能夠提高企業的決策能力，使其面對市場波動更從容，有利於增強我國制造業的競爭力。

各地優化提升傳統產業，智能工廠建設取得進展。廣東某公司LED生產車間積極推進工業AI落地，定制化部署了設備物聯網平台與制造運營系統，實現全流程數字化管控，關鍵工藝參數與物料批次可全程追溯，在生產執行、研發創新、運營管理等環節取得突破，克服了此前系統分散、數據不通等挑戰，定制化產品研發周期縮短約25%，研發成本下降10%，辦公效率提升30%。

在基礎原材料領域，江西某冶煉廠以智能工廠架構為核心，已搭建萬兆數據傳輸網絡、私有雲數據中心，部署基於專家模型的設備預測性維護系統與外銷冶金裝備智能運維系統，解決傳統管理效率低、監測單一、遠程運維難等問題﹔同時建設能碳智慧管理系統，實現能耗與碳排放實時採集與動態分析，為低碳生產提供支撐。

在東北，某醫藥企業搭建數智高效工業互聯網平台，集成628個系統、近2萬台智能終端，實現6萬余點先進過程控制，數據採集率達98%、關鍵工序自控率超95%。在這場數智融合的實踐中，產品不良品率下降35%，設備故障維護時間縮短80%，節能創效突破2000萬元。

不同行業的探索，指向一個共同趨勢：制造業數字化轉型正在從單個環節的改造向全流程、全鏈條延伸，對產業形態產生更深層次的影響。

“數字化轉型能推動制造業由‘生產型’向‘服務型’‘平台型’轉變，衍生出平台經濟、共享制造、智能服務等新業態。”武漢大學經濟與管理學院副教授楊剛強表示，這種轉型可以提高能源利用效率，推動產業綠色轉型，促進降本增效與碳減排協同推進，實現經濟效益與生態效益雙贏。

“數字化轉型有利於推動制造業高端化、智能化、綠色化發展，加快我國由‘制造大國’向‘制造強國’轉變。”楊剛強表示，在看到成效的同時，挑戰同樣不容忽視，當前我國制造業提質升級仍面臨數據安全風險較大、接口協議不統一、中小企業融資困難、企業內部管理模式不適配、復合型人才短缺等多種挑戰。

在楊剛強看來，要解決這些問題，一要夯實數字化基底，不斷進行感知、智能、計算等技術攻關，增強制造業發展韌性﹔二要完善供給體系，促進數據要素市場化配置﹔三要深化產教融合，培養既懂制造又懂數字技術的復合型人才﹔四要強化安全防護，提升網絡與數據安全保障能力﹔五要以行業示范工程為引領，引導龍頭企業打造跨領域工業互聯網平台，帶動中小企業“上雲用數賦智”，形成可復制、可推廣的轉型路徑。