当前，人工智能技术正深刻改变制造业的生产模式和经济形态。为加快推进此融合进程，工业和信息化部、科技部、财政部等八部门近日联合发布《"人工智能+制造"专项行动实施意见》，为我国制造业的智能化升级提供了系统的政策指引和行动方案。 这份实施意见的出台，源于制造业面临的现实需求。传统制造业在生产效率、产品质量、资源利用等仍存在瓶颈。以纺织行业为例，车间温湿度调控长期依赖人工操作，精度低、故障预判困难。山东金信空调集团通过在传统风机上加装传感器，依托工业大模型开发出数智风机，实现了精准控制和预测性维护，设备检修周期缩短40%。这一案例充分说明，人工智能与制造业的结合能够大幅提升生产效能。 实施意见围绕创新筑基、赋智升级、产品突破、主体培育、生态壮大、安全护航、国际合作等七个重点任务，细化了21项具体措施。其中，明确的发展目标具有较强的指导性：到2027年，我国人工智能关键核心技术要实现安全可靠供给，产业规模和赋能水平稳居世界前列。同时，要推动3至5个通用大模型在制造业深度应用，推出1000个高水平工业智能体，打造100个工业领域高质量数据集，推广500个典型应用场景。 为了帮助企业进行智能化转型，实施意见特别提供了《制造业企业人工智能应用指南》。这份指南从智能化评估规划、基础能力提升、数据集构建、算力资源配置、模型选型调优、部署集成、安全防护等上给出详尽指引，为企业提供了"手把手"的实施路径。这种做法充分反映了政策的实用性和可操作性。 推进主体培育上，实施意见采取了差异化策略。一方面，鼓励龙头企业、央企国企等先行先试，提供规模化应用场景，研发应用工业智能体，探索人工智能赋能制造业的新模式；另一方面，深入实施中小企业数字化赋能专项行动，支持中小企业开展数字化、智能化改造。为降低企业应用成本，实施意见还鼓励地方政府给予企业"算力券""模型券"等支持，强化对中小企业的公共服务。 在具体应用领域，有色金属行业已经走在前列。有色金属行业人工智能大模型"坤安"2.0的发布，标志着人工智能技术正在深度嵌入产业全链条。从勘探、冶炼到加工，人工智能正在替代经验判断，实现精准调控。这种转变不仅提高了生产效率，也为行业的绿色化、高质量发展奠定了基础。 实施意见还强调，要在研发设计、生产制造、运营管理等各环节推进人工智能应用。在研发设计环节，重点推进智能辅助设计、软件代码辅助编写、药物研发等，打造个性化、低成本、高效能的新型研发模式；在生产制造环节，推广机器视觉、无人智能巡检等工业质检技术，强化产线实时监测和预测性维护；在运营管理环节，运用大模型分析和生成能力，提升企业战略、人力资源、财务、风险等管理能力。 不容忽视的是，实施意见明确提出要培育2至3家具有全球影响力的生态主导型企业和一批专精特新中小企业，打造一批"懂智能、熟行业"的赋能应用服务商，选树1000家标杆企业。这表明，政策不仅关注技术本身，更关注产业生态的完善和优化。 在国际竞争层面，实施意见提出要建成全球领先的开源开放生态，安全治理能力全面提升，为人工智能发展贡献中国方案。这反映出我国在人工智能与制造业融合领域的雄心和担当。
推动"人工智能+制造"不是简单技术叠加，而是通过数据、知识与系统重构实现能力跃升。政策已明确框架——下一步需聚焦场景应用——补齐短板，将试点成果转化为实际竞争力，为高质量发展注入新动能。