当前，人工智能成为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，习近平总书记指出，“要推动人工智能科技创新与产业创新深度融合”。近日，国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，提出推动产业全要素智能化发展，助力传统产业改造升级。加快工业、制造业智能化发展，是建设制造强国的重要途径，将有助于巩固我国制造业大国地位，推动综合实力进入世界制造强国前列。

一、生产制造系统优化升级是中国制造从大到强的底层逻辑

2024年我国全部工业增加值40.5万亿元，制造业总体规模连续15年保持世界第一。中国制造业从“大”到“强”的转型，不仅体现为规模扩张，更核心的是要素配置逻辑、技术渗透深度、组织协同方式和价值创造模式的根本性变革。

从历史进程看，历次工业革命本质是生产制造系统优化升级。第一次工业革命引入蒸汽机和纺织机械，将手工生产升级为机械化系统，同时代产生了亚当·斯密的分工理论，为机械化生产提供了组织优化方法论。第二次工业革命引入电力和内燃机，生产制造优化为流水线系统，同时代产生了泰勒的科学管理理论，推动制造业从经验作坊迈向大规模生产时代。第三次工业革命通过计算机与自动化技术实现生产制造的数字化控制，同时代管理学家彼得·德鲁克提出“知识驱动”理论，将信息作为组织核心资源，推动生产制造从经验决策向信息化、柔性化转型。第四次工业革命正通过人工智能、物联网与生物技术的融合，推动生产制造系统升级为信息—物理系统（CPS），实现设备、数据与人的全域互联与动态自适应。历史揭示，工业革命通过不断重构“人机料法环”（人员、机器、物料、方法、环境）等生产要素配置方式，突破既有生产力边界。

从现实成效看，中国制造2025战略实施以来，生产制造系统实现系统性重构，制造业实现从“规模扩张”向“质量跃升”历史性转变，新质生产力驱动的变革正在重塑中国制造业版图。IDC调研显示，中国工业企业应用大模型及智能体的比例，从2024年的9.6%提升到2025年的47.5%。工业机器人实现从“单兵作战”到“群体智能”，工业机器人产量由2015年的3.3万套增长至2024年的55.6万套，应用于国民经济71个行业大类、236个行业中类，连续12年保持全球最大工业机器人市场。建成3万余家基础级智能工厂、1200余家先进级智能工厂、230余家卓越级智能工厂，覆盖超过80%的制造业行业大类，工厂产品研发周期平均缩短28.4%。拥有世界经济论坛发布的“灯塔工厂”数量85家，占全球总数的45%，智能制造水平全球领先。

二、人工智能赋能生产制造系统持续迭代具有巨大潜力

制造业是人工智能应用的最佳场景。人工智能作为第四次工业革命的核心驱动力，推动生产制造的“人机料法环”要素体系从静态配置向动态自组织的智能范式跃迁，生产制造系统向自主感知、协同决策、实时演化的智能体生态系统转型。这一变革将重构制造业底层运行逻辑，成为构建智能制造体系和夯实制造强国竞争力的关键引擎。　

从企业实践看，人工智能赋能“仿真验证、制造装配、运维管理”的生产全链路。在仿真验证上，企业在船舶、高铁、汽车等领域，应用智能设计，对研发制造进行虚拟仿真优化，有效缩短研发周期，降低研发成本，提高产品性能；在制造装配上，我国人形机器人实现从技术验证到规模化商业落地的关键突破，正加快部署应用；在运维管理上，企业利用智能视觉系统和生成式人工智能，加强物料优化管理，动态检测产品缺陷，进一步优化管理方式，提高管理的精准性和高效性。

从未来趋势看，大模型、智能体与元宇宙等新兴技术重塑“人机料法环”的要素配置模式。劳动者方面，人工智能助力劳动者从传统的体力执行者加速转型为认知型决策者。机器维度，工业设备从被动工具进化为具身智能，人机关系从“主从控制”跃迁至“双向增强”协同。物料管理实现数实共生，从经验导向的静态调度转向数据驱动的动态优化，根据《加快数智供应链发展专项行动计划》，中国2030年将在重要产业和关键领域基本建立深度嵌入、智慧高效、自主可控的数智供应链体系。生产方法实现算法革命，知识传承从“师徒制”转向可复用的大模型资产。生产环境从局部封闭系统扩展为全球联动的智能生态，实现跨域产能调度，可持续发展从外部约束内化为系统自优化目标。

三、积极实施“人工智能+”行动

站在制造强国建设的新起点，要加强人工智能技术在工业领域深度融合应用，支持企业在重点场景应用通用大模型、行业大模型和工业智能体，打造智能制造“升级版”，持续优化生产要素配置与提升价值链地位，抢占新工业革命制高点，推动中国制造从“大”向“强”全面跃升。　

着力加强人工智能核心技术体系化攻关。牢牢把握人工智能是新质生产力的重要引擎，强化基础研究前瞻布局，以有组织科研推进多模态智能、群体智能等原创理论突破，形成面向工业场景的系统化人工智能理论与方法体系。集中优势资源攻克高端芯片、EDA工具、工业软件等“卡脖子”环节，构建自主可控技术底座。支持大模型架构创新与算法优化，降低推理成本，拓展工业适配性，支撑制造业实现高可靠性、高柔性和智能化转型。加速布局具身智能、工业智能体等前沿领域，加快建设具有全球影响力的人工智能创新策源地。　

积极推动人工智能在制造业规模化应用。系统推进人工智能赋能新型工业化、智能制造工程等重点工作，实现从单点突破到系统赋能。支持在电子、汽车、机械、医药等十大行业开放智能排产、人机协同、预测性维护等高价值场景，推动重点行业规模化应用人工智能技术。积极培育制造业企业的数字化管理、智能化制造、网络化协同、个性化定制、服务化延伸、平台化设计等新模式新业态，推动人工智能驱动的产业全要素发展。协同推进制造强国与创新型国家建设，全面推进人工智能科技创新、产业发展和赋能应用，建立绿色低碳、智能柔性与全球协同的新型生产模式，在未来全球制造业竞争格局中形成新的战略优势。

来源：国家发展改革委 作者 胡国栋（赛迪研究院党委副书记 ）