先进制造2026｜从智算到智造：先进制造业AI 应用场景实现规模化推广（先进制造视野第4期）

作 者

先进制造业研究中心

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发展现状

人工智能赋能先进制造业加速创新升级

2025年以来，国家及地方层面正以前所未有的力度，通过政策引导、人才培养与应用场景开放等多元举措，构建起一套推动“AI+制造业”深度融合的产业智能化升级组合策略。2025年，中国工业企业应用大模型及智能体的比例已突破47%。基于全球制造业增长规律与AI技术渗透节奏测算：到2035年，人工智能技术深度应用将为全球制造业带来累计增加值增量近4万亿美元，AI赋能下制造业整体年均增长速度达到4%。

表1：2025-2026年先进制造业AI应用相关政策

工业智能体成为先进制造业技术升级的新载体

工业智能体依托大模型、知识图谱与强化学习，将深度融入制造系统，主动感知生产状况并推送决策，成为能主动感知产线、预判风险、推送建议的数字化员工，让工程师无需紧盯屏幕。某企业利用AI技术对生产设备进行智能维护，将设备故障率降低了40%，生产效率提升了20%。同时，工业智能体的通用泛化能力正成为一种基础设施，真正在具体工业场景中创造实际价值，降低中小企业技术门槛。

从“单点智能”向“全域自主智能”深度应用

截至2025年我国已建成3万余家基础级智能工厂，先进级智能工厂超1200家，卓越级智能工厂达230余家，覆盖80%制造业行业，在此基础上，未来全域自主智能工厂将进一步广泛普及，在精密零部件加工、高端装备装配等场景实现“换产不换线、改规格不停机、接单即投产”的敏捷制造，推动先进制造业从“规模化生产”向“高精度、高附加值制造”转型，实现生产模式的根本性变革。

AI驱动的智能终端装备正加速构筑智能经济新形态

2026年政府工作报告首次明确提出“打造智能经济新形态”，我国人工智能发展实现了从单一“赋能工具”向系统性“经济形态”的战略升维。截至2025年底，我国累计发布人工智能大模型超1500个，总量位居全球首位；智能工业机器人、高端医疗装备、智能网联新能源汽车等赛道已建成完备产业生态，为智能经济规模化落地筑牢产业底座。

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存在问题与面临挑战

关键核心技术瓶颈突出

一是工业核心算法与模型存在短板，高端自主决策模型匮乏，行业专用模型研发滞后，尽管目前国内已有厂商在打造行业专属大模型，但整体行业专用模型的发展仍跟不上产业需求。二是人工智能与制造机理融合深度不够，多停留于表面嫁接，未深入核心工艺环节，难以支撑精度与效率提升，而“人工智能+制造”计划的推进正要求AI技术深入制造核心流程来实现转型。三是算力供给存在结构性矛盾，企业普遍算力不足，高端场景需求爆发，但自建成本高、普惠服务覆盖有限，当前AI基础设施虽在快速进化、算力持续增强，但仍存在供需差距。

复合型人才供需结构失衡

人工智能与先进制造深度融合面临既懂人工智能技术又熟悉制造工艺的复合型人才短缺的难题，在工业母机、智能装备等领域尤为突出，普通企业难以负担高昂的人力成本，加剧了人才引进难、留存不易的困境。同时，高校培养模式滞后，课程与实际需求脱节，缺乏融合专门课程；制造业一线岗位吸引力不足，导致高端人才流向其他行业。此外，传统制造业人员数字化技能不足，难以适应智能化生产变革，技能错配矛盾凸显。

数据治理水平难以适配高精度需求

一是数据碎片化严重，不同企业和生产环节数据标准不一，跨系统数据不通形成“数据孤岛”，难以共享协同。二是数据质量参差不齐，数据采集不规范、数据误差偏大导致大量无效数据产生，影响AI模型训练与决策。三是数据安全与隐私保护面临挑战，核心工艺参数和商业秘密泄露风险突出，制约开放共享。四是数据治理能力不足，缺乏专业团队与体系，难以实现全流程规范管理，无法充分发挥数据价值。

产业生态有待进一步完善

一是产业链协同不足，上下游企业缺乏协同机制，技术研发与产业需求脱节，技术难找场景，需求难获支撑；二是中小企业转型困难，缺乏资金和技术人才，AI应用成本高、普及率低，难以融入产业体系；三是标准体系不健全，技术、数据、安全等标准缺失，影响应用互联互通和产业高端化；四是赋能服务体系不完善，懂智能熟行业的服务商不足，服务能力参差不齐，难以满足企业多样化转型需求。

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破局路径

突破产业融合核心技术瓶颈

一是建设工业AI中试基地。依托示范基地和产业集群，布局行业级中试验证平台，提供全链条服务。借鉴地方经验，打造开放实验室，支持企业在真实环境下验证与优化模型。二是组建产业链创新联合体。鼓励龙头企业联合高校院所整合产学研资源，参考“高校大模型创新发展联盟”推进大模型技术创新落地的模式，支持其承担国家专项并给予奖补。三是推动工业大模型向行业专用化发展。重点研发细分领域行业模型和专用模型，构建三层技术架构。支持企业将经验转化为工艺模型，推动AI走向行业专用与现场可用。

破解先进制造业人才短缺难题

针对制造业高端化、智能化、绿色化发展对复合型人才的迫切需求，构建“培养、引进、激励、协同”四位一体人才体系。一是优化培养模式，推动校企联动，按需开设课程，共建实训基地。二是加强引进培育，支持企业引进高端人才并开展技能培训。三是完善评价激励，建立新技能标准，将AI能力与薪酬晋升挂钩，降低流失。四是构建协同育人模式，扩大复合型人才培养规模，引导龙头企业带动中小企业共享人才。

强化高质量数据集建设能力

一是建设行业级数据空间。在高端装备等领域试点行业数据空间，制定统一数据标准，推动核心数据安全流通。二是建立企业首席数据官制度。推动有条件的先进制造企业设立首席数据官，制定数据战略、建立治理体系。三是构建高质量数据集建设体系。围绕重点领域，采用协同模式打造行业与场景数据集，支持第三方机构开展质量评估与合规认证。四是完善数据安全与合规机制。制定核心数据保护目录，明确权限与规则，推广技术手段保障数据安全与价值释放。

完善先进制造业和人工智能产业协同生态

一是打造智能协同平台，由龙头企业开放AI中台，为中小企业提供智能排产等服务，实现供应链数据互通与调度。二是建设智能制造公共服务平台，依托园区设立促进中心，为中小企业提供诊断、培训等一站式服务，推广轻量化AI产品库以降低转型门槛。三是建立智能工厂分级对标体系，依据工业和信息化部办公厅等六部门发布的《关于开展2025年度智能工厂梯度培育行动的通知》，按基础级、先进级、卓越级、领航级四个层级进行培育。四是培育工业智能体新业态，建设应用商店汇聚可复用产品，通过“揭榜挂帅”遴选优秀解决方案并推广，推动制定互联互通标准以打破协同壁垒。

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