信息通信研究院日前发布的《制造业数字化转型发展报告（2025年）》显示，当前，我国制造业数字化转型覆盖广度明显提升，进入规模化普及阶段。其中，人工智能、数字孪生等数智技术将嵌入制造全链条，核心软硬件产品向标准化、模块化迭代无锡防火门胶，转型生态延伸壮大。做强智能制造，不仅有助于破解制造业发展难题，是加快建设制造强国、培育和发展新质生产力的核心举措。

人工智能与制造业的度融，本质上是将数据、力、法等新型生产要素与传统制造流程紧密结，构建出具备自主感知、协同决策与实时演化的智能制造体系。当前，企业设备的数字化改造已显著提升自主感知能力。截至今年1月份，我国已累计建成3.5万余基础、8200余、500余卓越智能工厂，培育15航智能工厂，为捕捉制造数据和监控作业流程提供了坚实的硬件支持。与此同时，力与数据资源的集聚促进了的协同决策。智能计中心的建设有缓解了力瓶颈，大数据平台则使数据转化为宝贵的资产，提升了人机协同的能力。此外，随着人工智能应用比例的持续提升，制造业的生产率得到了进步提。

放眼全球，主要发达经济体均将智能制造作为重塑制造业的核心战略无锡防火门胶，但发展路径各有侧重。美国依托其在人工智能原始创新和芯片域的对优势，侧重于通过科技巨头的技术外溢，动AI在航空、生物医药等端制造域的颠覆应用。相较之下，以德国为代表的欧洲国，则依托其厚的工业积淀，加注重工业数据的标准化交互、隐私保护以及AI伦理规范的制定，致力于通过跨国协作和标准引，实现制造体系的智能升。

与国外相比，我国拥有全球完整的工业体系，为人工智能技术提供了丰富的应用场景。例如，pvc管道管件胶在新能源汽车域，AI赋能汽车制造的冲压、焊装、涂装、总装等多个环节，有提了生产率；在消费电子域，人工智能的应用带动生产率与产品品质同步提升，助力端产品不良率显著下降。为重要的是，新型举国体制可以通过国战略引与大规模产业基金支持，集中力量攻克共技术难题，迅速构建起“以点带面”的广格局，形成政策链、产业链、资金链度融的生态系统。

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然而，我国人工智能和制造业的融仍面临质量的工业语料库不足、训练数据匮乏的困境。复型人才的短缺加大了人工智能技术在制造业中的应用难度。部分企业对人机协作的认知不清，致在实际场景中智能体的潜力未能得到充分发挥。针对挑战，需施策。

强化企业创新主体地位，创新人才培养体制。引企业硬件基础设施升与技术底座构建，支持龙头企业牵头，加速工业设备的数字化换代和质量语料库建设。构建适配工业场景的用AI套件，动数字孪生、生成式AI等前沿技术在工业设计、工艺优化、经营管理等环节的集成应用。鼓励企业与校、科研院所组建创新联体，在实战中培养兼具工程思维与数字技能的复型人才。

拓展价值应用场景，加速产业化落地进程。聚焦集成电路、航空、新能源汽车等战略新兴产业，选择批典型应用场景进行示范广，解决“不敢用、不会用”难题。建设人工智能创新应用示范区，动企业探索柔制造、黑灯工厂、虚拟工厂等智能制造新模式。鼓励各类主体开发面向特定细分域的“小模型”，形成“通用大模型做底座、用小模型解难题”的协同生态，降低中小企业应用门槛。

优化资金保障体系，营造良好产业生态。充分发挥国制造业转型升基金等政策资金的引作用，建立优质项目储备库，撬动多社会资本投向智能制造域。广多种金融普惠政策，降低中小企业力使用成本。加快完善数据产权、流通交易、安全理等基础制度，建立跨部门、跨区域的协同监管机制，在范产业低水平重复建设的同时，为人工智能技术的度应用提供稳定、透明、可预期的政策环境。

（刘林冬 张勋无锡防火门胶，作者分别系科学技术大学科技商学院院长、教授；研究员）

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