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資訊頻道工信部、國家數據局共同發布的《關于聯合實施2026年“模數共振”行動的通知》，提出以數據—模型—場景全鏈條深度協同，推動人工智能高水平賦能新型工業化。當前，我國人工智能與制造業融合步伐不斷加快，關鍵工序數控化率穩步提升，但仍面臨數據壁壘、模型適配不足等挑戰，亟待政策與應用雙向發力，激活新質生產力。
近年來，我國人工智能賦能制造業從試點探索到規模化推廣，再到全鏈條深度融合，新質生產力效能加速釋放。特別是“人工智能+”上升為國家戰略行動后，在一系列政策的引導激勵下，AI與制造業融合實現了質的躍升。當前，我國規上制造業企業人工智能技術應用普及率超30%，人工智能滲透領航工廠業務場景超70%，工業機器人裝機量連續5年位列全球第一，智能制造的“中國樣板”取得階段性新進展。各地推動制造業智能化同樣亮點紛呈。例如，江蘇雪浪工業大模型、朗坤運維大模型等案例入選工信部2025年智能制造典型案例；浙江在紡織業投入AI驗布，其準確率比人工高25個百分點，效率提升2倍。
人工智能與制造業融合成效顯著，但仍存在不少問題。一是數據壁壘明顯，數據多、互通弱、利用率低較為普遍；二是核心技術供給不足，高端工業軟件對外依賴度高，高水平自主研發輸出能力亟待提升；三是規模化產出難，中小企業在技術支撐、資金投入上難以持久維持研發；四是復合型人才緊缺，特別是既懂工業機理，又懂AI算法的人才面臨較大缺口。
破解當前發展痛點，要從產業統籌、企業實踐、市場需求等維度精準施策，穩步推動人工智能全面助力制造業高端化、智能化、綠色化轉型。
統籌布局產業政策，夯實數智融合發展根基。相關部門應摒棄粗放式扶持思路，在頂層設計上加快統一工業數據規范與行業應用標準，統籌推進細分領域工業數據集建設，打通跨行業、跨廠區的數據流通堵點，破除長期存在的數據孤島問題。優化科創資源配置，整合優質校企研發力量，以協同團隊定向攻堅高端工業軟件、專用工業大模型、工業核心算力硬件等領域。推行梯度化轉型扶持機制，避免“一刀切”，重點面向中小制造企業發放算力服務、數字化轉型服務券，降低中小企業智能化改造初期投入壓力。
引導企業轉型，以數智煥新激發企業動力。大型龍頭制造企業要發揮行業引領作用，依托自身完整生產鏈條與海量應用場景，深耕生產工藝優化、設備智能運維、全流程質量管控等深度應用場景，自主參與行業垂類人工智能模型打磨優化，依托自身產業資源，搭建行業共享數智服務平臺，帶動上下游中小配套企業協同轉型。廣大中小制造企業要根據自身情況，優先選取質檢分揀、智能巡檢、倉儲調度等輕量化、低成本、見效快的成熟應用場景先行試點，以盡可能小的成本完成數字化基礎搭建，切勿盲目跟風。
激活終端活力，以市場導向倒逼產業提質。持續做好智能工業制成品市場普及引導，依托線下實體體驗、宣傳等多元形式，讓市場充分知曉智能化制造產品的優勢，培育良好穩定的產品消費氛圍。還要依托市場消費導向，優化產品供給結構，暢通終端消費者與制造企業的意見反饋渠道，推動企業精準把握市場消費偏好。依據大眾實際使用需求，優化智能產品設計、精簡冗余智能功能，兼顧產品實用性與親民定價，打造貼合民生需求的優質智造產品。倡導綠色低碳、務實理性的消費導向，引導市場優先選購綠色智能、節能高效的國產優質制造產品，反向推動技術革新、產業升級、消費提質步入良性循環。
來源：《經濟日報》
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