在人工智能与实体经济深度融合的浪潮下，制造业作为国民经济的主体，正迎来前所未有的转型机遇。《“人工智能+制造”专项行动实施意见》（以下简称《意见》）的出台，为我国制造业智能化、绿色化、融合化发展绘制了清晰蓝图，成为驱动产业升级、塑造全球竞争新优势的关键指引。本文将从核心目标、重点任务、实施路径及保障体系四大维度，深度解读《意见》的核心要义与实践价值。

核心目标

2027年建成全球领先的“AI+制造”生态体系

《意见》明确了到2027年的阶段性目标，构建起“技术-产业-应用-生态”四位一体的发展格局。在技术供给层面，实现人工智能关键核心技术安全可靠供给，培育3-5个制造业通用大模型、1000个高水平工业智能体，打造100个工业高质量数据集，形成覆盖全行业的技术支撑体系；在产业规模层面，培育2-3家具有全球影响力的生态主导型企业和一批专精特新中小企业，选树1000家标杆企业，产业规模和赋能水平稳居世界前列；在应用推广层面，推广500个典型应用场景，实现人工智能对制造业全流程、全行业的深度赋能；在生态建设层面，建成全球领先的开源开放生态，安全治理能力全面提升，为全球人工智能与制造业融合发展贡献中国方案。

这一目标体系紧扣“新质生产力”培育要求，既强调技术自主可控的底线思维，又突出产业赋能的实践导向，更注重生态协同的长远布局，为制造业转型升级提供了可量化、可落地的行动标尺。

重点任务

四大维度构建“AI+制造”转型支撑体系

《意见》围绕“创新筑基、赋智升级、产品突破、主体培育、生态壮大、安全护航、国际合作”七大板块，明确了四大核心任务方向，形成“技术底座-应用场景-产业载体-生态保障”的完整闭环。

（一）创新筑基：夯实“算力-模型-数据”三位一体底座

技术底座是人工智能赋能制造业的基础支撑，《意见》重点部署三大行动：

•强化算力供给，推动智能芯片软硬协同发展，突破高端训练芯片、智算云操作系统等关键技术，建设全国一体化算力网监测调度平台，通过“智算云服务试点”提升资源利用效率，为大规模模型训练和实时工业应用提供算力保障；

•开发高水平行业模型，针对制造业实时性、可靠性、安全性特点，培育“云-边-端”三级模型体系，打造工业细分场景小模型，建设模型公共服务平台和评测基准体系，牵引技术迭代升级；

•开展“模数共振”行动，建立企业首席数据官制度，梳理行业模型数据资源清单，推动基础数据向高质量数据集转化，构建“数据协同-模型训练-应用开发-安全保障”一体化机制，实现“以模引数、用数赋模”的良性循环。

三者相互支撑、协同发力，解决了人工智能在制造业应用中“算力不足、模型不适用、数据不通畅”的核心痛点，为技术落地筑牢基础。

（二）赋智升级：全行业全流程拓展高价值应用场景

应用场景是人工智能价值转化的关键载体，《意见》从“行业、流程、企业、区域、领域”五个维度实现全面覆盖：

•行业赋能方面，聚焦原材料、装备制造、消费品、电子信息、软件和信息技术服务五大重点行业，制定“应用全景图和转型路线图”，推广标杆解决方案；

•流程升级方面，深化智能工厂梯度培育，将大模型技术嵌入研发设计、中试验证、生产制造、营销服务、运营管理全流程，例如研发设计环节推进智能辅助设计和药物研发，生产制造环节推广机器视觉质检和设备预测性维护，营销服务环节发展智能客服和个性化推荐；

•企业培育方面，开展智能化成熟度评估，鼓励龙头企业先行先试，支持中小企业数字化转型，实现“大企业引领、中小企业普惠”的发展格局；

•区域推广方面，依托国家自主创新示范区、先进制造业集群等载体，打造“人工智能+制造”创新高地，推动区域协同发展；

•领域延伸方面，推动人工智能与工业互联网、绿色制造、工业安全深度融合，研发智能化绿色化协同解决方案和安全大模型，实现“智能化+绿色化+安全化”协同推进。

（三）产品突破：培育智能装备、终端与新业态

《意见》聚焦“产品创新”，推动制造业从“要素驱动”向“创新驱动”转型：

•智能装备迭代，推动工业母机、工业机器人搭载智能体，研制新一代人工智能数控系统，加速手术机器人、智能网联汽车等产品创新和应用推广；

•智能终端升级，突破端侧模型技术，培育智能手机、智能家居等终端产品，加快AR/VR可穿戴设备、脑机接口等新型终端产业化，建设人形机器人中试基地和标杆产线；

•新业态培育，攻关工业智能体技术，建设智能体应用商店，推动人工智能与工业软件深度融合，打造“智能体+行业应用”的新型业态，构建分类分级管理体系，引导新业态健康发展。

（四）生态壮大：构建“标准-开源-人才”协同保障体系

生态建设是产业持续发展的关键，《意见》从三大维度完善生态支撑：

•强化标准引领，推动安全、治理、伦理等基础标准，以及软硬协同、赋能应用等通用标准的研制，开展“人工智能标准行”活动，鼓励企业参与国际标准化工作；

•推动开源开放，建设高水平人工智能开源社区，部署模型、数据集等开源项目，研发适配的开源许可协议，举办开发者大会等活动，形成共建共享的开源文化；

•加强人才引育，发布人才需求预测报告，优化高校学科专业布局，依托产教融合创新平台培养复合型人才，通过国家人才工程培育科技领军人才，积极引进海外高端人才，解决“懂智能、熟行业”的人才短缺问题。

实施路径

分层分类推进，强化安全与合作保障

（一）分层分类的推进机制

《意见》针对不同主体、不同场景制定差异化路径：对龙头企业、央国企，鼓励先行先试提供规模化应用场景；对中小企业，通过“算力券”“模型券”等支持降低应用成本；对不同行业，结合特点制定转型指引，例如原材料行业聚焦全流程智能化，消费品行业突出个性化设计与高效生产。同时，依托附件《人工智能赋能制造业重点行业转型指引》和《制造业企业人工智能应用指南》，为企业提供具体操作路径，确保政策落地见效。

（二）安全护航的底线思维

安全是人工智能应用的前提，《意见》构建“技术防护+机制治理”的双重保障：

•提升安全保障能力，攻关深度合成鉴伪、训练数据保护等关键技术，建设工业安全大模，增强人工智能透明度和可解释性，降低幻觉风险；

•建立安全治理机制，制定分类分级、评估评测等安全政策标准，建立风险监测预警能力，加强产业链信息共享和协同处置，落实伦理管理要求，提升企业伦理风险防范能力。

（三）国际合作的开放格局

《意见》坚持“引进来”与“走出去”相结合：支持企业定制海外适配的人工智能产品和解决方案，开展“深度行”海外版活动，引导企业开展技术验证和合规认证；积极参与金砖、G20等国际合作机制下的人工智能议题讨论，办好世界人工智能大会等高端展会，建设中国-金砖国家人工智能发展与合作中心，推动全球产业协同发展。

保障措施

《意见》明确建立“部门合作、央地联动、产业协同”的工作推进机制，统筹资金渠道，发挥产业投资基金作用，吸引社会资本投入；用好首台（套）、首批次等应用政策，释放国内市场需求；建立产业监测分析平台，动态跟踪全球发展态势。这些保障措施为政策落地提供了有力支撑，避免产业“内卷式”竞争，引导企业错位发展。

从实践意义来看，《意见》的出台是对“人工智能+”行动的具体落实，通过“智能产业化”与“产业智能化”双向赋能，推动制造业从传统生产模式向“数据驱动、智能协同、绿色高效”的新模式转型，不仅能破解制造业升级瓶颈，更能培育新质生产力，为制造强国、网络强国和数字中国建设提供坚实支撑。同时，其强调的开源开放、国际合作理念，也为全球人工智能与制造业融合发展提供了可借鉴的中国路径。

未来，随着《意见》各项任务的逐步落地，人工智能将全面融入制造业的“血脉”，推动形成“技术自主可控、应用深度渗透、产业生态完善、安全治理有效”的发展格局，让制造业在数字经济时代实现高质量发展，为经济增长注入持久动力。