[智能应用]正在研究人工智能+制造专项行动实施方案 [复制链接]

“十四五”期间，我国人工智能企业数量和产业规模持续增长，创新成果不断涌现，发展态势良好。DeepSeek、通义千问等国产大模型引领全球开源创新生态，AI手机、AI眼镜等终端产品加速普及，行业专用大模型落地应用，取得初步成效。
张云明指出，对于实现新型工业化这一关键任务，发展人工智能是必答题而非选择题。近日，国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，提出推进工业全要素智能化发展，加快人工智能在设计、中试、生产、服务、运营全环节落地应用。下一步，将一手抓技术供给，促进“智能产业化”，一手抓赋能应用，加快“产业智能化”，推动人工智能产业高质量发展，高水平赋能新型工业化。
一是做强产业供给，加快高端算力芯片、工业多模态算法、软硬件适配等技术攻关，加快打造高质量数据集，筑牢产业底座。推进智能体开发部署，发展人形机器人、脑机接口等人工智能终端产品。
二是做优赋能应用，研究出台“人工智能+制造”专项行动实施方案，部署重点行业、重点环节、重点领域智能化转型任务。制定“人工智能+制造”转型路线图，发布实施制造业企业人工智能应用指南。培育一批赋能应用服务商，打造模型调优、数据治理、安全保障等“一站式工具箱”。常态化开展人工智能赋能新型工业化“深度行”活动，促进供需精准对接。
三是做大产业生态，分级分类推动基础标准、通用标准、赋能应用标准研制。加快建设高水平人工智能开源社区，打造开放共享的创新生态。用好国家人工智能产业投资基金、国家卓越工程师实践基地，汇聚资金、人才“活水”。推进大模型安全技术攻关，提升企业人工智能伦理风险防范能力。深化国际合作，高质量建设中国—金砖国家人工智能发展与合作中心等载体。
张云明表示，在推进人工智能广泛应用的过程中，可能会对部分重复性、危险性的岗位产生替代效应，但同时也将提高劳动效率和安全水平，更能催生大量新岗位、新职业，促进就业提质扩容。下一步，工信部将与有关部门加强协同，充分挖掘人工智能在创造岗位、提升效率等方面的潜力，加强职业培训和教育，提升劳动者的技能水平，培养更多适应智能化时代的新型人才。

人工智能+制造专项行动实施方案研究分析
一、核心子主题划分
根据参考资料，将“人工智能+制造专项行动实施方案”划分为以下4个核心子主题：

子主题1：政策框架与核心目标
定义：
国家层面推动人工智能与制造业深度融合的系统性政策规划，旨在通过顶层设计引导产业智能化转型，明确重点任务与实施路径。

关键事实与最新发展：

国家层面进展：工信部于2025年9月明确提出“研究出台人工智能+制造专项行动实施方案”，聚焦“重点行业、重点环节、重点领域智能化转型任务”，并将制定转型路线图和企业应用指南（[1][2][3]）。
地方实践案例：南宁市已先行发布《人工智能+制造行动方案（2025—2027年）》，提出到2027年形成80个标志性智能产品、60个人工智能典型应用场景，培育5家全国性链主企业，产业规模达500亿元以上（[5]）。
数据支撑：

我国制造业增加值占全球比重接近30%，规模连续15年全球第一，为政策落地提供坚实产业基础（[3]）。
“十四五”期间，我国工业机器人新增装机量占全球比重超50%，智能工厂、数字化车间建设加速（[3]）。
子主题2：重点任务与实施路径
定义：
围绕制造业智能化转型的具体领域、技术方向及保障措施，明确“人工智能+制造”的落地抓手。

关键事实与最新发展：

国家层面任务：
部署“重点行业、重点环节、重点领域”转型，如生产设备调优、质量检测、供应链管理等（[1][2][3]）；
培育赋能应用服务商，覆盖模型调优、数据治理、安全保障等全链条服务（[2]）。
地方层面路径（以南宁为例）：
技术层：发展传感器、算力芯片（GPU/ASIC/FPGA）、AI工业机器人（焊接、码垛等）及垂直行业大模型（制糖、新能源等）（[5]）；
应用层：推动传统产业（食品加工、铝加工）和新兴产业（生物医药、新材料）智能化改造，建设智能工厂/数字化车间（[5]）。
现实案例：

南宁计划“点线面结合”推动垂直行业大模型，如制糖、制茶等特色产业的智能排产调度和质量检测（[5]）；
国家层面提出“发布制造业企业人工智能应用指南”，为企业提供标准化转型路径（[3]）。
子主题3：产业基础与发展成效
定义：
我国制造业在规模、结构及创新能力上的现有基础，是“人工智能+制造”政策落地的支撑条件。

关键事实与最新发展：

产业规模优势：2020—2024年制造业增加值从26.6万亿元增至33.6万亿元，对全球制造业增长贡献率超30%（[3]）；
结构优化：装备制造业和高技术制造业增加值年均增长7.9%、8.7%，占规上工业比重提升至34.6%、16.3%（[3]）；
企业活力：“十四五”期间规上工业企业数量增加13.8万家，培育专精特新中小企业超14万家、小巨人企业1.46万家（[3]）。
数据亮点：

新能源汽车2024年产量突破1300万辆，产销量连续10年全球第一；造船业国际市场份额持续领先（[3]）；
我国规模以上工业企业中，64家入选世界500强，中小企业超60万户，形成“大企业引领+中小企业协同”的产业生态（[3]）。
子主题4：挑战与保障机制
定义：
政策落地过程中需应对的产业短板及配套支持措施（如人才、生态、区域协同等）。

关键事实与最新发展：

地方保障措施（以南宁为例）：
人才：将AI企业纳入人才专项补助名单，鼓励申报“邕江计划”高层次人才（[5]）；
生态：依托中国—东盟人工智能创新合作中心，打造面向东盟的产业高地，建设10家以上研发创新平台（[5]）；
区域协同：引导各县区发展特色AI+制造园区，形成“核心节点+分布式应用”格局（[5]）。
潜在挑战：

参考资料未明确提及国家层面挑战，但地方实践中需解决“算力芯片依赖进口”“传统产业转型成本高”等问题（[5]中提到“引进GPU等高性能算力芯片企业”，暗示供应链安全需求）。
推荐资源（基于参考资料及政策主题）
《南宁市人工智能+制造行动方案（2025—2027年）》（地方实践案例，[5]）
工信部国新办新闻发布会实录（国家政策解读，[1][3]）
《中国制造业智能化转型路线图》（推测资源，参考[3]中“制定转型路线图”）
中国信通院《人工智能赋能制造业白皮书》（行业研究，建议补充）
南宁“人工智能+制造”场景机会清单（地方供需对接平台，[5]）
总结（5点高管简报）
政策定位：国家正制定“人工智能+制造”专项方案，目标通过顶层设计推动制造业智能化转型，地方（如南宁）已先行发布具体目标（2027年500亿产业规模）。
实施路径：聚焦“重点行业+核心环节”，从技术层（传感器、AI机器人、大模型）到应用层（智能工厂、质量检测）全链条布局。
产业基础：我国制造业规模全球第一（占比近30%），工业机器人、新能源汽车等领域领先，为AI赋能提供坚实支撑。
地方实践：南宁等城市通过“垂直行业大模型+特色场景”模式，探索传统产业（制糖、铝加工）与新兴产业协同转型。
关键保障：需强化算力芯片、工业软件等核心技术自主可控，同时通过人才政策、生态平台（如东盟合作中心）降低企业转型门槛。