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伴隨復雜多變的國際形勢及大國戰略競爭和博弈的加劇，全球制造業競爭格局發生深刻變化，我國制造強國建設進入新的階段。與此同時，新一代人工智能等技術快速演進，為制造業生產方式、發展模式和企業形態帶來深遠影響。

今年的《政府工作報告》大篇幅提及制造業，明確提出因地制宜發展新質生產力、大力推進新型工業化、做大做強先進制造業等重點工作任務。如何發揮我國制造業具有的門類齊全、場景豐富、數據潛能巨大等優勢，加快人工智能技術與制造業的融合創新應用，成為當前制造業發展的關鍵議題。

在近日召開的2025智能制造論壇上，中國機械工業聯合會執行副會長、工業和信息化部運行監測協調局原局長羅俊杰表示，智能制造已成為重塑全球產業競爭格局的關鍵變量。AI大模型、具身智能、數字孿生等技術創新突破，正在深刻影響著制造業的生產方式、產業形態與價值鏈條。加速人工智能等前沿技術與制造業的融合創新與應用落地，已成為我國制造業破局突圍、邁向高端的關鍵所在。

機械工業信息研究院黨委副書記周寶東認為，當前智能制造呈現多技術融合、產業協同升級及綠色可持續發展三大趨勢。2025年，中國制造業更應關注如何從“規模紅利”轉向“創新紅利”，如何將人工智能等技術的“變量”轉化為高質量發展的“增量”。

發展三大要素完善智能制造核心技術體系

“智能制造三要素包括智能制造裝備、智能工業軟件、賽博物理系統。其中，智能制造裝備是現代制造之母，智能工業軟件是智能制造之魂，賽博物理系統是智能工廠之核。”

自20世紀80年代中后期智能制造概念出現以來，智能制造的內涵和外延不斷豐富和升華。

“迄今，智能制造大致可以分為三個發展階段，即數字化制造、網絡化制造、智能化制造。其中，數字化制造已經發展30多年，網絡化制造也有了十余年歷史，而智能化制造才剛剛進入萌芽期，但其發展速度之快超乎預想。”國家智能制造專家委員會副主任、工業和信息化部裝備工業司原司長張相木分析。

在其看來，以人工智能為代表的新興科技不斷取得群體性突破，并迅速向制造業滲透，這種滲透開啟了工業人工智能時代，核心就是AI+制造業。AI+制造業推動智能制造開始進入高級階段的智能化制造階段。正在成為第四次工業革命的核心驅動力。

“智能制造三要素包括智能制造裝備、智能工業軟件、賽博物理系統。其中，智能制造裝備是現代制造之母，智能工業軟件是智能制造之魂，賽博物理系統是智能工廠之核。”張相木說。

智能制造裝備是指在傳統制造裝備基礎上，通過融入人工智能、物聯網、大數據等先進技術，使其性能、效能和價值倍增，成為具有狀態感知、決策優化、自主控制和執行能力的制造裝備，主要包括智能生產裝備、智能檢測裝備、智能物流和倉儲裝備三大塊。

張相木認為，發展智能制造裝備需從制造裝備本體升級與融合技術突破兩方面精準發力，即推動裝備本體升級，打造堅實智能載體。自主發展高端數控機床、工業機器人等，以AI為翼，賦能制造裝備本體騰飛。

“先進制造裝備本體是工業AI發揮作用的基石，它決定了智能制造的潛在上限。若制造裝備本體的基礎精度和穩定性不足，AI算法再精妙也無法彌補硬件缺陷。換言之，如果制造裝備本身不夠先進，即便融入工業AI，也不過是‘花拳繡腿’。”張相木說。

智能工業軟件是融合了人工智能、大數據等技術，具備自我學習、自適應調整和智能決策能力的工業軟件，是工業軟件在AI時代的升級和發展。然而，作為工業軟件的進階形態，智能工業軟件所面臨的挑戰和突破，不僅是量級的增加，更是維度的拓展。

在張相木看來，智能工業軟件是我國制造業“短板中的短板”。我國制造業最薄弱的環節是智能工業軟件，該領域與國際先進水平存在很大差距。當前，我國工業領域的高端工業軟件幾乎被國外公司壟斷。

例如，法國達索、德國西門子、美國PTC和Autodesk占據90%以上國內CAD市場；美國ANSYS、ALTAIR、NASTRAN占據國內CAE軟件市場超過95%以上份額；西門子、施耐德、GE、羅克韋爾在生產控制類軟件領域也具有明顯優勢；德國SAP和美國ORACEL占據生產管理領域高端軟件90%以上的市場份額。

“然而，國內智能工業軟件具有自身優勢和發展機遇。隨著持續的投入和發展，國內智能工業軟件有望逐步縮小與國外的差距，并在部分領域實現趕超。一是加強算法、模型和工業機理研究，加快技術積累，從根本上提升智能工業軟件的性能和專業性。二是加快融入人工智能等核心技術，通過‘人工智能+’模式，實現彎道超車。”張相木建議。

賽博物理系統是智能工廠之核，在智能工廠中扮演著至關重要的角色，是實現自主化智能工廠的物質技術基礎。該系統通過集成計算、通信和控制技術，實現對物理生產過程中的實時感知、精確建模、智能決策與精準控制，并將生產設備、產品等物理實體與虛擬信息空間緊密結合，構建起一個高度智能且自適應的生產環境，以提升制造效率、質量和靈活性。

“賽博物理系統仿若一位神奇的賦能者，為智能工廠注入了靈動的智能內核。猶如一把萬能的鑰匙，打破了虛擬空間與物理世界之間的界限，實現了虛擬對現實的感知與操控，達成了以虛知實、以虛控實。”張相木分析，“智能制造裝備是‘感知與執行’的實體基礎，智能工業軟件是‘決策與優化’的數字大腦，賽博物理系統是‘虛實交互’的神經脈絡。智能制造這三大核心要素通過數據流動形成‘裝備數據采集-CPS傳輸-軟件分析決策-CPS反饋指令-裝備任務執行’的閉環，共同構成了智能制造的核心技術體系。”

突破三大瓶頸從規模紅利走向創新紅利

“應破技術瓶頸之局，立自主創新之新；破模式固化之局，立生態協同之新；破數據孤島之局，立價值創新之新。”

當前，智能制造正在呈現更加清晰的發展模式。一方面，多技術的融合愈發深入，人工智能、大數據、物聯網等技術將在制造業的各個環節實現深度的融合，構建起更為智能高效的生產體系。另一方面，產業協同持續升級，跨企業跨行業的協同創新和資源共享成為常態，推動制造業向網絡化、生態化方向邁進。

周寶東認為，當下應探討中國制造業如何從規模紅利轉向創新紅利，如何將人工智能等新技術的變量轉化為高質量發展的增量。

在其看來，綠色可持續發展逐漸成為智能制造的重要方向，通過智能化的手段來降低能耗，減少污染，將實現經濟與環境效益的雙贏。

“通過智能制造實現質量變革、效率變革、動力變革。這不是簡單的技術迭代，而是產業范式的根本性轉變——從‘要素驅動’轉向‘數據驅動’，從‘生產型制造’轉向‘服務型制造，從‘單一環節優化’轉向‘全價值鏈重構’。應破技術瓶頸之局，立自主創新之新；破模式固化之局，立生態協同之新；破數據孤島之局，立價值創新之新。”羅俊杰分析。

羅俊杰建議，制造業企業應重點把握三個著力點：

第一，以場景智能化驅動替代技術堆砌和智能制造。解決實際問題，立足真實場景的技術應用，才能更好地創造價值。

第二，以漸進式的升級替代顛覆式革命。傳統制造企業智能化轉型，需要遵循由精益化到數字化，再到智能化的漸進路徑。這種“小步快跑”的模式，對于廣大企業而言更具普遍性。

第三，以人才重塑支撐系統變革。智能制造的本質是人機協同，既需要培養懂得技術工藝，又懂信息技術數據的價格，也要建立適應數字工廠的組織架構。希望企業能建立數字工匠培養體系，高校能更好的開設智能制造這一方面的交叉學科，科研機構能建設產教融合的創新基地。

今年以來，DeepSeek的爆火加速了AI在制造業的廣泛應用。政企管理者愈發認識到人工智能的戰略性意義，不少企業開啟高端裝備制造業的數字化轉型之路。

中國中車集團有限公司中車信息技術有限公司副總經理趙清寧坦言，個性化需求帶來了產品的多樣性，產品的多樣性迅速推高了復雜度和成本。以客戶定制化、訂單個性化需求為代表的市場挑戰嚴峻。

“數字化時代，以數字化、智能化等技術應用催生數字化轉型，傳統制造業面臨巨大挑戰。”趙清寧說，“可以看到，基于數字黑科技出現了很多跨界競爭者。例如，特斯拉、google、蘋果、華為、百度、小米等。應看清數字化轉型的起步帶動點、核心著力點、建設關鍵點、管理創新點。”

其中，數字業務化是數據資產的直接變現，是起步帶動點。業務數字化是數據要素的核心關鍵，是核心著力點。工業互聯網平臺是數據要素的技術載體，是建設關鍵點。體制機制創新是垂直聯動組織體系，是管理創新點。

中國鋼研在AI時代的自我定位，也正從知識供給走向智能供給。

中國鋼研集團人工智能首席專家張云貴介紹，鋼鐵行業AI賦能可行路徑將從人力系統到決策系統再到生產系統。未來，將出現“AI原生”的智能鋼廠，鋼鐵智能制造范式將發生革命。在行業“縮量調結構”的較長周期中，人工智能將起到隱形調節器的作用。

張云貴表示，目前AI向鋼鐵行業滲透的一個卡點是缺乏與行業應用需要適配的系列工具。中國鋼研針對這一問題進行了針對性的研發。開發了首個鋼鐵分割大模型Steel-SAM、工藝機理導入的金相樣本受控生成工具以及高效的冶金數據標注平臺。

據悉，大模型進入鋼鐵行業的另一卡點是大模型的“幻覺”、可解釋性等問題。中國鋼研創造性地提出用流程數字孿生實現AI技術的實驗驗證，這一技術路線大幅度降低了AI的試錯成本，目前已經在關鍵工序上得到了驗證。

鋼鐵、通訊、算力等行業企業，不斷開啟制造業數字化升級新范式。

記者獲悉，中國聯通在數智人工智能方面，正在力推元景大模型在多行業的實踐推廣。該模型旨在通過打造一站式低門檻工具集等方式，解決AI專業人員與各行業從業者之間的知識差距，助力制造業高質量發展。浪潮在生產現場的透明管控、AI質檢、設備數字化管理、企業管理駕駛艙等關鍵場景解決方案，正在持續落地。藍凌借助DeepSeek，不斷升級傳統OA&中臺能力，“引入能力、升級場景、厘清架構、快速落地成為該企業AI建設的16字方針。

來源：中國產業經濟信息網
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