★ 国家工业信息安全发展研究中心 何丹丹

摘要：人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力，正深刻重塑工业生产方式与产业组织形态。以大模型、智能体、具身智能为代表的新一代人工智能技术，正在推动制造业从“单点智能化”向“全流程数智化”跃迁。本文系统梳理了我国人工智能赋能新型工业化的政策演进脉络，深入分析了人工智能在研发设计、生产制造、运营管理、节能降耗与绿色制造等重点领域的实践探索。基于此，文章提出了构建工业智能体体系、培育高质量工业数据集、推进智能工厂梯度建设、完善标准体系与安全治理等实践建议，为人工智能赋能新型工业化提供理论参考与实施指引。

关键词：人工智能；新型工业化；智能制造；工业大模型；工业智能体

Abstract: As the core driving force of the new round of scientific and technological revolution and industrial transformation, artificial intelligence (AI) is profoundly reshaping industrial production methods and industrial organizational forms. A new generation of AI technologies, represented by large language models, intelligent agents, and embodied intelligence, is propelling the manufacturing industry to leap from "single-point intelligence" to "full-process digital and AI transformation". This paper systematically reviews the policy evolution of AI empowering new industrialization in China, and conducts an in-depth analysis of practical explorations in key areas such as R&D and design, production and manufacturing, operations management, energy conservation and consumption reduction, and green manufacturing. Based on this, the paper puts forward practical recommendations including building an intelligent industrial agent system, cultivating high-quality industrial datasets, promoting the tiered development of smart factories, and improving standard systems and security governance, so as to provide theoretical reference and implementation guidance for AI-empowered new industrialization.

Key words: Artificial intelligence; New industrialization; Intelligent manufacturing; Industrial large language model; Industrial intelligent Agent

1   引言

党的二十大报告明确提出“推进新型工业化，加快建设制造强国”的战略部署。2023年全国新型工业化推进大会进一步强调，大力推动数字技术与实体经济深度融合。2024年3月，“人工智能+”写入政府工作报告，提出持续推进“人工智能+”行动，将数字技术与制造优势、市场优势更好结合起来。2024年至2026年间，工业和信息化部相继印发《制造业企业数字化转型实施指南》《机械工业数字化转型实施方案》《“人工智能+制造”专项行动实施意见》等政策文件，系统部署了人工智能赋能新型工业化的重点任务与实施路径。

我国人工智能产业规模持续扩大。截至2025年4月，我国人工智能专利申请量达157.6万件，占全球申请量的38.58%，位居全球首位；已累计培育400余家人工智能领域国家级专精特新“小巨人”企业，占据了全球十分之一的人工智能产业规模，形成了覆盖基础层、框架层、模型层、应用层的完整人工智能产业体系[1]。与此同时，党的十八大以来，我国制造业规模和质量不断迈上新台阶，总体规模连续16年位居全球第一。据统计，2025年我国规模以上制造业企业人工智能技术应用普及率超30%， 累计建成3.5万余家基础级、8200余家先进级、500余家卓越级及15家领航级智能工厂。人工智能正从单点应用向全流程渗透，从试点示范向规模化推广演进，成为推动制造业高端化、智能化、绿色化发展的关键引擎。

在此背景下，深入研究人工智能赋能新型工业化的实践模式，对于推动工业高质量发展、培育新质生产力具有重要的理论价值和现实意义[2]。

2   政策体系与产业发展现状

2.1   国家层面政策体系

近年来，我国构建了从战略规划到行动指南的完整政策链条，为人工智能赋能新型工业化提供了坚实的制度保障。2025年8月，国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，强调推动工业全要素智能联动，加快人工智能在设计、中试、生产、服务、运营全环节落地应用。2025年10月，《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十五个五年规划的建议》正式发布，人工智能被列为新质生产力重点发展方向，明确提出全面实施“人工智能+”行动，以人工智能引领科研范式变革，抢占人工智能产业应用制高点。2026年1月发布的《“人工智能+制造”专项行动实施意见》进一步细化了实施路径，从供给和应用两端发力： 一端抓供给，加强通用大模型和行业大模型的研发布局；一端抓应用，推动制造业的全流程、重点行业、重点产品的智能升级。该意见还针对原材料、装备制造等重点行业提出了具体的智能化升级方向，如推动工业母机柔性化智能化跃升、加速汽车行业全链条智能化升级等。 2026年3月，《国民经济和社会发展第十五个五年规划纲要》正式发布，明确提出深化拓展“人工智能+”，赋能经济社会发展和治理能力提升，促进生产方式深层次变革和生产力革命性跃迁。

2.2   地方层面配套政策

在国家政策框架下，各地纷纷出台配套措施，形成了央地协同的政策格局。北京市印发《北京市人工智能赋能新型工业化行动方案（2025年）》，明确打造行业头部大模型，对达到国内一流、国际领先水平的大模型算力成本给予最高不超过3000万元支持。广东省发布《广东省人工智能赋能制造业高质量发展行动方案（2025—2027年）》，提出支持工业企业、人工智能企业打造一批具备数据处理和智能决策能力的工业智能体，对符合条件的工业智能体项目择优予以资金支持。苏州市出台《苏州市加快推进“AI+制造”创新发展行动方案（2025—2026年）》，目标到2026年底建设10个制造业重点行业人工智能应用赋能中心，培育150个工业垂类大模型，打造1000个典型应用场景和智能终端产品，建设15个国家卓越级以上智能工厂。

2.3   产业发展现状

我国人工智能产业呈现出强劲的发展势头。在算力基础设施方面，截至2026年3月底，我国智能算力规模达1882 EFLOPS（FP16），万卡级集群成为支撑大模型训练与推理的主流载体。在大模型开发方面，以DeepSeek-R1、通义千问为引领的开源大模型技术性能比肩国际先进水平，其开源模式极大降低了行业创新门槛。在应用赋能方面，2025年上半年我国AI大模型解决方案市场规模达30.7亿元，同比增长122.1%。从赋能环节分布看，大模型在工业价值链中的应用呈现“两端高、中间低”的微笑曲线态势，研发设计与营销服务环节更易获得AI赋能。值得注意的是， 2025年生产制造环节的应用占比已由19.9%增长至25.9%， 表明AI正在向价值创造的核心环节加速渗透。

3   关键应用场景分析

3.1   研发设计智能化

人工智能正在重塑工业产品的研发设计范式[3]。基于大模型的生成式设计能力，能够根据设计约束条件自动生成满足性能要求的方案，大幅缩短研发周期。 TCL发布的显示领域垂域大模型—星智大模型3.0， 凭借更全面的知识体系和更高效的学习适应能力，在半导体显示行业得到充分应用， 可直接助力产品开发过程，支持产品问题解析效率提升20%，材料开发效率提升30%。在装备行业，利用人工智能技术深度融入数控系统， 赋能“实时感知—自主学习—智能决策—闭环执行”全流程，提升工业母机自适应作业与执行能力。我国自主研发的新一代智能数控系统正式发布，是全球首台集成AI芯片与AI大模型的数控系统， 可以让工业母机的操作精度在原有微米级的基础上再提升30%，加工效率也将提升5%~10%。

3.2   生产制造智能化

生产制造是人工智能赋能工业的核心环节[4]。2025年， 生产制造环节的大模型应用占比已提升至25.9%。在质量检测方面，基于机器视觉和深度学习的智能质检系统已广泛应用于电子、汽车、钢铁等行业。人工智能“数字之眼”能够精准检测车身焊点、产品表面缺陷等，检测成功率超过95%。在工艺优化方面，通过分析历史生产数据，人工智能能够发现工艺参数与产品质量之间的隐含关系， 实现工艺参数的自适应优化[5]。在设备运维方面，构建基于大模型的智能诊断系统，精准感知、准确判断设备状态，实现远程监控与预测性维护，有效降低非计划停机时间。

3.3   运营管理智能化

后端运营管理环节是大模型应用占比最高的领域。企业运营对大模型的依赖度持续加深，大模型已从初期的辅助数据分析升级为智能决策等复杂场景支持。煤炭科学研究总院有限公司研发的新一代人工智能调度平台“矿山知行”，通过整合太阳石矿山大模型、多智能体协同决策和数据知识融合等关键技术，构建覆盖“人—机—环”全要素的智能化调度体系，可实现数据、决策、运营“三化一体”协同发展，推动调度从辅助决策向自主决策转型升级，完成从“少人调度”到“黑灯调度”的智能化演进。在供应链管理方面，支持工业企业建设数智化供应链，基于工业大模型开展协同采购、协同制造、协同配送等应用，带动供应链相关企业智能化改造。

3.4   节能降耗与绿色制造

人工智能在工业节能降耗和绿色制造方面展现出巨大潜力。通过实时监测生产过程中的能耗数据，结合工艺参数和外部环境因素，人工智能能够建立能耗预测模型，识别节能潜力点，优化能源使用策略。在水泥、钢铁等高耗能行业，人工智能赋能的窑炉煅烧控制、原料配比优化等应用，能够显著降低单位产品能耗，减少碳排放。

4   对策建议

4.1   构建工业智能体体系

工业智能体是人工智能赋能新型工业化的重要载体。一是聚焦重点场景，在研发设计、生产运营、运维服务、节能降耗、供应链管理等环节，打造一批具备数据处理和智能决策能力的工业智能体；二是推动多智能体协同，研制多智能体互联互通规范，制定和推广工业智能体主流协议标准，实现不同智能体之间的协同作业；三是建设智能体创新平台，支持有条件的地区建设智能体领域创新中心，培育感知、需求、执行、决策、评测类智能体。

4.2   培育高质量工业数据集

数据质量直接决定人工智能赋能新型工业化的效果。一是围绕重点行业，支持工业企业、平台企业、数据服务企业建设高质量的行业通识和行业专识数据集，构建工业知识语料库；二是推进工业数据治理，建立数据质量标准体系，提升数据的准确性、完整性和一致性；三是探索数据要素流通机制，支持企业承担和建设可信数据空间创新发展试点，探索构建制造业领域数据资源交换体系。

4.3   推进智能工厂梯度建设

智能工厂是人工智能赋能新型工业化的关键抓手。建议按照基础级、先进级、卓越级、领航级的梯度培育体系，推动智能工厂建设。一是基础级智能工厂重点实现关键设备联网和数据采集；二是先进级智能工厂实现生产过程的数字化管控和局部智能化；三是卓越级智能工厂实现全流程智能化和跨业务协同优化；四是领航级智能工厂引领行业智能化发展方向，形成可复制推广的模式和经验。

4.4   完善标准体系与安全治理

标准体系是人工智能赋能新型工业化的重要保障。截至2025年4月，我国已累计制定了40余项人工智能行业关键标准和10余项国际标准。建议进一步完善工业人工智能标准体系，重点制定工业大模型、工业智能体、工业数据治理等领域的技术标准和应用规范。同时，加强人工智能安全治理，确保工业人工智能系统的可靠性、安全性和可控性，完善人工智能监管体制机制。

5   结语

人工智能赋能新型工业化是培育新质生产力、推动制造业高质量发展的战略选择。在国家政策的有力引导和产业界的共同努力下，我国人工智能赋能新型工业化已取得显著成效，形成了从战略规划到行动指南的完整政策链条，建成了覆盖基础层、技术层、应用层的完整产业体系。

展望未来，随着大模型、智能体、具身智能等新一代人工智能技术的持续演进，人工智能与工业的融合将不断深化。应坚持“以实体经济为牵引，以场景应用为导向”，推动人工智能在工业全要素、全链条、全环节的深度应用，加快实现从“中国制造”向“中国智造”的跨越，为建设制造强国、网络强国、数字中国提供坚实支撑。

作者简介：

何丹丹（1991-），女，河北定州人，工程师，博士，现就职于国家工业信息安全发展研究中心，研究方向为人工智能应用、数字经济、数字经济国际合作等。

参考文献：

[1] 栾燕, 孟祥曦. 人工智能大模型与新型工业化融合的路径与挑战[J]. 信息通信技术与政策, 2025, 51 (1) :76 - 82.

[2] 惠宁, 杨金璇, 许潇丹. 论人工智能对制造业新质生产力影响的逻辑机理[J]. 北京工业大学学报(社会科学版), 2025, 25 (3) : 50 - 62.

[3] 徐福龙, 郭晁煜, 辛伟涛. 人工智能助力制造业转型升级的路径研究[J]. 中国国情国力, 2025, (8) : 7 - 10.

[4] 穆荣平, 郭京京, 李雨晨, 等. 人工智能赋能制造业创新驱动发展态势、问题和建议[J]. 中国科学院院刊, 2025, 40 (8) : 1329 - 1339.

[5] 侯卫锋, 古绍武, 张志铭, 等. 工业大模型赋能的新型流程工业智能工厂核心工业软件体系[J]. 中国科学: 信息科学, 2025, 55 (7) : 1783 - 1800.

摘自《自动化博览》2026年6月刊