胡國棟：人工智能賦能制造強國建設大有可為

　　當前，人工智能成為引領新一輪科技革命和產業變革的戰略性技術，習近平總書記強調，“推動人工智能科技創新與產業創新深度融合”。近日，國務院印發《關于深入實施“人工智能+”行動的意見》，提出推動產業全要素智能化發展，助力傳統產業改造升級。加快工業、制造業智能化發展，是建設制造強國的重要途徑，將有助于鞏固我國制造業大國地位，推動綜合實力進入世界制造強國前列。

　　一、生產制造系統優化升級是中國制造從大到強的底層邏輯

　　2024年我國全部工業增加值40.5萬億元，制造業總體規模連續15年保持世界第一。中國制造業從“大”到“強”的轉型，不僅體現為規模擴張，更核心的是要素配置邏輯、技術滲透深度、組織協同方式和價值創造模式的根本性變革。

　　從歷史進程看，歷次工業革命本質是生產制造系統優化升級。第一次工業革命引入蒸汽機和紡織機械，將手工生產升級為機械化系統，同時代產生了亞當·斯密的分工理論，為機械化生產提供了組織優化方法論。第二次工業革命引入電力和內燃機，生產制造優化為流水線系統，同時代產生了泰勒的科學管理理論，推動制造業從經驗作坊邁向大規模生產時代。第三次工業革命通過計算機與自動化技術實現生產制造的數字化控制，同時代管理學家彼得·德魯克提出“知識驅動”理論，將信息作為組織核心資源，推動生產制造從經驗決策向信息化、柔性化轉型。第四次工業革命正通過人工智能、物聯網與生物技術的融合，推動生產制造系統升級為信息—物理系統(CPS)，實現設備、數據與人的全域互聯與動態自適應。歷史揭示，工業革命通過不斷重構“人機料法環”(人員、機器、物料、方法、環境)等生產要素配置方式，突破既有生產力邊界。

　　從現實成效看，中國制造2025戰略實施以來，生產制造系統實現系統性重構，制造業實現從“規模擴張”向“質量躍升”歷史性轉變，新質生產力驅動的變革正在重塑中國制造業版圖。IDC調研顯示，中國工業企業應用大模型及智能體的比例，從2024年的9.6%提升到2025年的47.5%。工業機器人實現從“單兵作戰”到“群體智能”，工業機器人產量由2015年的3.3萬套增長至2024年的55.6萬套，應用于國民經濟71個行業大類、236個行業中類，連續12年保持全球最大工業機器人市場。建成3萬余家基礎級智能工廠、1200余家先進級智能工廠、230余家卓越級智能工廠，覆蓋超過80%的制造業行業大類，工廠產品研發周期平均縮短28.4%。擁有世界經濟論壇發布的“燈塔工廠”數量85家，占全球總數的45%，智能制造水平全球領先。

　　二、人工智能賦能生產制造系統持續迭代具有巨大潛力

　　制造業是人工智能應用的最佳場景。人工智能作為第四次工業革命的核心驅動力，推動生產制造的“人機料法環”要素體系從靜態配置向動態自組織的智能范式躍遷，生產制造系統向自主感知、協同決策、實時演化的智能體生態系統轉型。這一變革將重構制造業底層運行邏輯，成為構建智能制造體系和夯實制造強國競爭力的關鍵引擎。

　　從企業實踐看，人工智能賦能“仿真驗證、制造裝配、運維管理”的生產全鏈路。在仿真驗證上，企業在船舶、高鐵、汽車等領域，應用智能設計，對研發制造進行虛擬仿真優化，有效縮短研發周期，降低研發成本，提高產品性能;在制造裝配上，我國人形機器人實現從技術驗證到規模化商業落地的關鍵突破，正加快部署應用;在運維管理上，企業利用智能視覺系統和生成式人工智能，加強物料優化管理，動態檢測產品缺陷，進一步優化管理方式，提高管理的精準性和高效性。

　　從未來趨勢看，大模型、智能體與元宇宙等新興技術重塑“人機料法環”的要素配置模式。勞動者方面，人工智能助力勞動者從傳統的體力執行者加速轉型為認知型決策者。機器維度，工業設備從被動工具進化為具身智能，人機關系從“主從控制”躍遷至“雙向增強”協同。物料管理實現數實共生，從經驗導向的靜態調度轉向數據驅動的動態優化，根據《加快數智供應鏈發展專項行動計劃》，中國2030年將在重要產業和關鍵領域基本建立深度嵌入、智慧高效、自主可控的數智供應鏈體系。生產方法實現算法革命，知識傳承從“師徒制”轉向可復用的大模型資產。生產環境從局部封閉系統擴展為全球聯動的智能生態，實現跨域產能調度，可持續發展從外部約束內化為系統自優化目標。

　　三、積極實施“人工智能+”行動

　　站在制造強國建設的新起點，要加強人工智能技術在工業領域深度融合應用，支持企業在重點場景應用通用大模型、行業大模型和工業智能體，打造智能制造“升級版”，持續優化生產要素配置與提升價值鏈地位，搶占新工業革命制高點，推動中國制造從“大”向“強”全面躍升。

　　著力加強人工智能核心技術體系化攻關。牢牢把握人工智能是新質生產力的重要引擎，強化基礎研究前瞻布局，以有組織科研推進多模態智能、群體智能等原創理論突破，形成面向工業場景的系統化人工智能理論與方法體系。集中優勢資源攻克高端芯片、EDA工具、工業軟件等“卡脖子”環節，構建自主可控技術底座。支持大模型架構創新與算法優化，降低推理成本，拓展工業適配性，支撐制造業實現高可靠性、高柔性和智能化轉型。加速布局具身智能、工業智能體等前沿領域，加快建設具有全球影響力的人工智能創新策源地。

　　積極推動人工智能在制造業規模化應用。系統推進人工智能賦能新型工業化、智能制造工程等重點工作，實現從單點突破到系統賦能。支持在電子、汽車、機械、醫藥等十大行業開放智能排產、人機協同、預測性維護等高價值場景，推動重點行業規模化應用人工智能技術。積極培育制造業企業的數字化管理、智能化制造、網絡化協同、個性化定制、服務化延伸、平臺化設計等新模式新業態，推動人工智能驅動的產業全要素發展。協同推進制造強國與創新型國家建設，全面推進人工智能科技創新、產業發展和賦能應用，建立綠色低碳、智能柔性與全球協同的新型生產模式，在未來全球制造業競爭格局中形成新的戰略優勢。(賽迪研究院黨委副書記 胡國棟)