[智能应用]智造”推动产业转型升级 [复制链接]

近期，工业和信息化部等八部门联合印发《“人工智能+制造”专项行动实施意见》，围绕技术基础、应用场景和产业生态，对人工智能赋能制造业作出系统部署。

　　人工智能与制造业深度融合，不仅能提高生产效率、降低制造成本，更有利于推动研发设计、生产组织、质量管控、供应链协同等全流程变革，使制造业从要素驱动、经验驱动逐步转向数据驱动、智能决策驱动。加快推进“人工智能+制造”，既是培育新质生产力的题中应有之义，也是增强产业链供应链韧性、提升制造业核心竞争力的必由之路。

　　我国制造业门类齐全、链条完整、场景丰富，推动人工智能落地生效具有天然优势。同时也要看到，制造业智能化转型仍处于爬坡过坎阶段。上了设备和系统后，如何打通数据、优化流程，不让智能化停留在局部自动化阶段？有平台和项目，如何制定解决方案、形成稳定的人才队伍，并形成规模效应？还有很多的问题需要我们关注和破解。

　　越是在这样的关键阶段，越要把方向看准、路径走实，坚持系统观念，抓住基础性、牵引性工作持续用力。推进“人工智能+制造”走深走实，既要打牢自主可控的技术和数据基础，让人工智能在工业场景中稳定运行，也要通过产业链协同把智能化应用从单点探索拓展到整体推进，同时完善产教融合和人才培养机制，为制造业转型升级提供持续支撑。

　　推进“人工智能+制造”，基础在技术、关键在数据。制造业对稳定性和安全性的要求极高，任何波动都可能带来质量和安全风险。因此人工智能进入制造业，不仅要能用，更要用得稳、用得久。这首先取决于技术底座是否扎实、数据体系是否健全。一方面，要把关键核心技术牢牢掌握在自己手里。制造业智能化离不开算力和工业软件支撑，特别是在高端芯片、核心软件等领域，唯有突破核心工业软件的技术封锁，实现从基础软件到行业应用软件的自主研发与迭代，才能真正让制造业智能化的“大脑”自主运转。我们必须持续推进自主创新，提升人工智能在工业现场的部署和运行能力，保障系统长期稳定运行。另一方面，要把工业数据这一基础资源建设好。人工智能模型的效果，很大程度上取决于数据质量，如果企业数据仍分散在不同设备和系统中，标准不统一、质量参差不齐，就会导致“采得多、用得少”等问题。下一步，应在技术底座和数据体系两方面同步推进，围绕研发、生产、质量和运维等环节形成有效数据资源，为制造业智能化提供长期支撑。

　　推进“人工智能+制造”，重点在协同、难点在贯通。单个工序、单条产线的智能化改造固然重要，但真正决定制造业竞争力的，是设计、研发、生产、供应链和服务等环节的全链条联动。人工智能要从局部提效走向系统增效，就得打通企业内部的数据壁垒，贯通上下游之间的协作链条。实践中，一些地区通过平台建设和场景对接，加快新技术落地；一些企业通过示教仿真和云端复制，提升产线切换和推广效率。下一步，应把产业链协同作为推进智能化的重要抓手，发挥龙头企业的带动作用，将成熟、好用的解决方案推广到更多中小企业。聚焦重点行业总结一批典型应用场景，总结成功经验，在实践中不断优化和推广，避免智能化改造碎片化、孤岛化。

　　推进“人工智能+制造”，成败在人才、根子在机制。制造业智能化是一项长期工程，需要既懂工艺设备、又懂数据算法的复合型人才队伍。技术人员懂现场、一线人员会系统，应用才能落地并不断实现迭代升级。工业现场最难的，不是写算法，而是把算法嵌入流程、把模型嵌入管理、把数据嵌入生产，归根结底考验的是企业员工在技术、管理、工程方面的综合能力。下一步，应把产教融合摆在更加突出位置，推动高校与企业共建产业学院、联合实验室和实训基地，让真实工业问题进入课程和科研；完善企业在职培训体系，促进产业工人向运维、调试、数据处理和工艺优化等方向转型；优化人才评价机制，鼓励跨学科合作与岗位复合能力培养，培育更多“懂行业的数字化工程师”和“懂数据的现场工程师”，推动企业从一次性项目建设转向长期能力积累。

　　总体来看，坚持稳中求进、以用促研、以点带面，才能让人工智能在车间里用得稳，把单点探索转化为普遍能力，并形成产业转型升级的内在动力。如此，我国制造业必能不断增强韧性和竞争力，为推进新型工业化、实现高质量发展提供更坚实支撑。

“人工智能+制造”：以系统思维驱动制造业转型升级  

工业和信息化部等八部门联合印发的《“人工智能+制造”专项行动实施意见》，标志着我国制造业智能化转型进入系统部署阶段。人工智能与制造业的深度融合，不仅是技术渗透的过程，更是生产方式、组织模式与产业生态的全面重构。面对全球制造业竞争格局的深刻调整，我国需以系统观念为指引，抓住技术、数据、协同、人才等关键环节，破解“局部自动化”与“全链条孤岛”难题，推动制造业从要素驱动向数据驱动、智能决策驱动跃迁。  
一、技术筑基：构建自主可控的智能化“底座”  
1. 突破核心技术封锁，夯实算力与软件支撑  
制造业对稳定性和安全性的严苛要求，决定了人工智能应用必须以自主可控的技术为前提。当前，高端芯片、核心工业软件等领域仍存在“卡脖子”风险，例如工业仿真软件、数控系统等高度依赖进口，导致智能化改造受制于人。  
路径：需集中资源攻关EDA工具、工业软件架构、实时操作系统等基础技术，推动开源生态建设，降低中小企业技术门槛；通过“揭榜挂帅”机制，支持龙头企业联合高校、科研院所，在边缘计算、工业视觉、预测性维护等场景实现技术迭代。  
2. 构建高质量工业数据体系，释放数据要素价值  
数据是人工智能的“燃料”，但制造业数据存在分散化、碎片化、低质化问题。例如，设备协议不统一、数据标注缺失、历史数据未清洗等，导致模型训练效果受限。  
路径：需建立统一的工业数据标准，推动设备联网与数据互通；建设行业级数据中台，整合研发、生产、质检等环节数据，形成“数据湖”；通过隐私计算、区块链等技术，在保障安全的前提下实现数据共享，避免“数据孤岛”。  
二、协同贯通：从单点突破到全链条联动  
1. 打破企业内部数据壁垒，实现流程再造  
单一工序的智能化可能提升局部效率，但若缺乏跨部门协同，反而会加剧“信息孤岛”。例如，生产部门与供应链部门数据不互通，可能导致库存积压或断供风险。  
路径：需以业务流程数字化为切入点，通过企业资源计划（ERP）、制造执行系统（MES）等工具，打通设计、生产、物流、销售等环节数据流；引入数字孪生技术，构建虚拟工厂，实现全流程模拟与优化。  
2. 强化产业链协同，构建智能化生态  
制造业竞争力取决于产业链整体效能，而非单一企业能力。龙头企业需发挥带动作用，将成熟解决方案向中小企业推广，形成“链式转型”。  
案例：汽车行业通过搭建供应链协同平台，实现零部件供应商与主机厂的数据实时共享，缩短交付周期30%以上；家电行业通过共享模具库、设计资源，降低中小企业研发成本。  
路径：需建设行业级工业互联网平台，提供通用化解决方案；通过“链主”企业牵头制定数据接口标准，推动上下游“上云用数赋智”；政府可设立专项基金，支持产业链协同创新项目。  
三、人才与机制：支撑长期能力积累  
1. 培育复合型人才队伍，破解“懂行业的不懂技术”难题  
制造业智能化需要既懂工艺流程、又懂数据算法的“双栖人才”，但当前人才结构存在明显断层：高校培养侧重理论，企业培训缺乏系统性，导致技术落地困难。  
路径：需深化产教融合，推动高校与企业共建“智能制造学院”，开设工业大数据、智能装备运维等课程；企业应建立“师徒制”培训体系，将现场经验转化为标准化教材；政府可出台税收优惠，鼓励企业设立“数字化人才专项基金”。  
2. 优化评价与激励机制，激发创新活力  
传统人才评价侧重论文与专利，难以衡量复合型人才的贡献。例如，一名优化产线算法的工程师，其价值可能体现在效率提升而非论文发表。  
路径：需建立以实际效益为导向的评价体系，将产线效率、成本节约、质量改进等指标纳入考核；鼓励企业实施“项目制”薪酬，对关键技术突破给予股权激励；政府可设立“智能制造创新奖”，表彰跨学科团队。  
四、稳中求进：以“用”促“研”，形成转型内生动力  
1. 坚持“以用促研”，避免技术脱节  
人工智能在制造业的应用需紧扣实际需求，避免“为智能化而智能化”。例如，部分企业盲目引入机器人，但未优化工艺流程，导致设备闲置。  
路径：需建立“需求牵引、应用导向”的研发机制，鼓励企业与科研机构联合攻关，优先解决质量检测、设备维护等痛点问题；通过“首台套”政策，降低企业试用新技术的风险。  
2. 推动“以点带面”，实现规模化推广  
单点突破易，全行业推广难。需总结典型场景经验，形成可复制的解决方案。  
案例：纺织行业通过AI视觉检测替代人工质检，良品率提升15%；钢铁行业通过智能排产系统，降低能耗8%。  
路径：政府可发布《智能制造典型场景指南》，分类梳理技术路径；通过“揭榜挂帅”机制，支持跨行业解决方案移植；鼓励行业协会组织“智能制造对接会”，促进供需双方合作。  
结语：智能化转型，是一场“持久战”与“系统战”  
制造业智能化不是简单的技术叠加，而是生产关系与生产力的深度变革。从技术筑基到协同贯通，从人才培育到机制创新，每一个环节都需以系统思维统筹推进。唯有坚持“稳中求进、以用促研、以点带面”，才能让人工智能真正融入车间、赋能产业，推动我国制造业向全球价值链高端攀升，为新型工业化与高质量发展注入持久动力。