近日，工業和信息化部等八部門聯合印發《“人工智能+制造”專項行動實施意見》（以下簡稱《實施意見》），提出到2027年，我國人工智能關鍵核心技術實現安全可靠供給，產業規模和賦能水平穩居世界前列。《實施意見》為實現人工智能與制造業“雙向賦能”提供了時間表和應用指南。當前，人工智能技術正在對制造業生產模式和經濟形態產生深遠影響，《實施意見》的發布標志著我國人工智能在制造業的應用正在從局部試點向全面賦能的新階段邁進。

一、《實施意見》的出臺，對于加速人工智能全方位、深層次、高水平賦能新型工業化具有重要意義

從全球影響看，人工智能正成為驅動產業升級、重塑全球格局的關鍵變量。主要發達國家紛紛將人工智能置于國家戰略核心地位，加快重構制造業競爭優勢，如《美國人工智能行動計劃》旨在維持其全球人工智能主導地位，歐盟《應用人工智能戰略》支持制造業等重點行業開發專屬大模型。《實施意見》通過強化人工智能技術供給、拓展場景應用和培育產業生態，系統提升我國在全球制造業中的競爭能力。從國內發展看，我國正處在由制造大國向制造強國轉變的關鍵階段。我國擁有全球最完整的工業體系、最大的應用場景需求和海量的工業數據資源。將人工智能的創新動能與制造業的龐大體量結合，加快推動人工智能新產品、新服務、新業態規模化應用落地，是培育新質生產力、實現高質量發展的關鍵路徑。《實施意見》著力打通從技術到產業的關鍵環節，系統推動人工智能的創新動能與制造業的實體優勢緊密結合，為產業轉型升級與提質增效提供堅實支撐。

《實施意見》的發布，體現了我國在推動人工智能與實體經濟深度融合方面，正從宏觀戰略指引轉向更為系統化、精準化的專項行動階段。《實施意見》著重發揮人工智能對制造業的全局性賦能作用，將智能算法與數據要素作為流程優化與質量提升的核心，為產業轉型提供了指引。《實施意見》覆蓋原材料、裝備制造、消費品、電子信息、軟件和信息技術服務等制造業相關重點行業，展現了多部門協同、多要素聯動的系統性思維，凝聚合力推動“人工智能+制造”落地。

二、《實施意見》目標明確、特點突出，為推動人工智能與制造業深度融合提供保障

《實施意見》在目標設定、任務規劃、實施路徑和政策工具等方面有所創新，為人工智能與制造業深度融合提供了系統化、可操作的制度保障。

一是在目標設定方面，國內硬指標與國際軟實力并重。《實施意見》通過明確可量化、可追蹤的目標，為人工智能與制造業融合發展提供清晰的實施路徑，確保有可評估的實施效果。《實施意見》提出，到2027年，要推動3—5個通用大模型在制造業深度應用，形成特色化、全覆蓋的行業大模型，推出1000個高水平工業智能體，打造100個工業領域高質量數據集，推廣500個典型應用場景。培育2—3家具有全球影響力的生態主導型企業和一批專精特新中小企業，打造一批“懂智能、熟行業”的賦能應用服務商，選樹1000家標桿企業；提出建成全球領先的開源開放生態，安全治理能力全面提升，為人工智能發展貢獻中國方案。《實施意見》通過量化硬指標、設定軟實力相關的多層目標，既明確了產業發展的具體路徑和衡量標準，又展現了在全球人工智能發展格局中的積極姿態和戰略眼光。

二是在任務規劃方面，系統性設計與實操性路線并舉。一方面，提出七大重點任務協同推進。《實施意見》提出“雙向賦能”戰略目標，圍繞創新筑基、賦智升級、產品突破、主體培育、生態壯大、安全護航、國際合作等7大重點任務，細化21項具體措施。這些任務涵蓋了從基礎技術研發到應用場景拓展，從產品創新到產業主體培育，從生態建設到安全保障，再到國際合作的全方位內容，各任務之間相互關聯、協同推進，共同構建了人工智能與制造業融合發展多層次、多維度的戰略規劃體系。另一方面，提供轉型與應用的全方位指導。《人工智能賦能制造業重點行業轉型指引》針對原材料、裝備制造、消費品、電子信息等不同行業的特點與挑戰，提供了差異化、精細化的轉型路徑。《制造業企業人工智能應用指南》“手把手”地為企業提供了從開展智能化評估和規劃、提升智能化基礎能力、構建高質量數據集、合理規劃布局算力資源，到開展模型選型與調優、模型部署與集成等全流程方法指引，助力制造業企業，尤其是中小企業破解將人工智能技術從概念轉化為實際生產力的核心難題。

三是在實施路徑方面，分層突破與生態共建并進。在技術端通過算力、模型、數據協同突破基礎瓶頸。推動智能芯片與軟件協同發展，支持制造業專用大模型與垂直領域小模型融合創新。通過數據官制度、梳理數據資源清單、指導企業加強數據工程能力建設等方式實現“模數共振”。在應用端以全流程、重點行業、多層次實現規模化落地。深化智能工廠梯度培育，推動大模型技術深度嵌入生產制造核心環節；參考《人工智能賦能制造業重點行業轉型指引》，分類制定“人工智能+制造”行業應用全景圖和轉型路線圖；對龍頭企業、中小企業等不同主體實施差異化引導，同時依托國家自創區、高新區等重點區域打造創新高地。在生態端以標準、開源、人才構建長期競爭力。通過參與國際標準制定實現標準引領；建設開源社區，降低中小企業技術門檻，形成“大企業建生態、中小企業用生態”格局；調整高校學科設置，培養“人工智能+制造”復合型人才。在保障端以協同機制、資金支持、動態監測確保政策可持續性。建立跨部門、央地、產業聯盟的協同推進機制；發揮國家人工智能產業投資基金作用，吸引帶動更多社會資本有序加大投資；建立產業規模測算指標與監測平臺，實時評估政策效果并調整策略。《實施意見》通過技術、應用、生態、保障四個層面的協同推進，為人工智能與制造業深度融合提供了清晰的路線圖和可操作的行動指南。

四是在政策工具方面，精準支持與長效激勵并行。推動“算力券”和“模型券”加快落地。鼓勵有關地方給予企業“算力券”和“模型券”等支持，企業可購買智算云服務、大模型一體機等算力資源和行業大模型、智能體等人工智能服務，實現“按需使用、按量付費”，既提高了財政資金使用效率，又精準解決了企業“用不起、用不好”人工智能技術的痛點。構建梯次培育與標桿引領的創新生態體系。明確提出梯次培育更多人工智能專精特新“小巨人”企業、高新技術企業、制造業單項冠軍企業、獨角獸企業和瞪羚企業，選樹1000家標桿企業，發揮示范引領作用。發揮國家人工智能產業投資基金作用，豐富優質項目儲備，吸引帶動更多社會資本有序加大投資。《實施意見》通過企業梯次培育、標桿選樹示范與多元資金支持相結合，構建企業持續創新與產業迭代升級的長效動力機制。

三、抓好《實施意見》的貫徹落實，將政策藍圖轉化為產業實景

《實施意見》的意義與價值，最終要體現在落地見效上。領會《實施意見》內涵，從協同、保障、試點、監測、生態五個維度推動政策落地，確保目標不打折、措施不落空。

一是協同要擰成繩，構建多方聯動的工作格局。“人工智能+制造”涉及多部門、多地方、多行業，需建立協同工作機制。推動央地聯動，鼓勵地方結合產業特色制定配套政策，如長三角地區可聚焦電子信息、裝備制造等優勢行業，珠三角地區可重點推動人形機器人、智能終端與制造融合，避免同質化競爭。促進政企協同，搭建政府與企業溝通平臺，隨時收集企業在人工智能應用中的痛點難點，比如中小企業算力成本高、技術人才缺等問題，及時調整措施，讓政策貼近企業需求。

二是保障要落到位，強化資源要素的支撐能力。政策落地需要資金、算力、人才這三大要素支撐，需要精準供給。第一，資金保障要加力。建議統籌現有資金渠道，支持“人工智能+制造”技術研發和應用，對中小企業智能化改造給予補貼，降低應用成本。第二，算力保障要提質。持續推進全國一體化算力網建設，優化算力布局，推動大模型一體機、邊緣計算服務器在工廠部署。第三，人才保障要擴容。支持高校調整“人工智能+制造”相關專業設置，開展“人工智能+制造”技能培訓，培育“懂人工智能、懂制造”的復合型人才。

三是試點要樹標桿，打造可復制、可推廣的示范樣本。試點示范是政策落地的重要抓手，需要抓出實效。一方面，要聚焦重點場景試點。支持龍頭企業、央國企先行先試，研發應用工業智能體，選擇研發設計、生產制造、設備維護等高頻場景進行試點，讓中小企業能夠有樣可學。另一方面，開展重點區域試點。依托國家先進制造業集群，打造“人工智能+制造”創新高地。

四是監測要常在線，建立動態調整的評估體系。政策落地需要動態監測，及時發現問題、調整方向。第一，構建監測指標體系。建議盡快建立“人工智能+制造”應用監測評價指標體系，涵蓋技術突破、產業規模、應用效果等維度，讓進展可量化、可評估。第二，完善監測平臺。依托現有產業監測平臺，動態跟蹤全球“人工智能+制造”發展態勢，及時反映歐美等國家的政策動向、技術突破，為我國產業發展提供對照依據。第三，開展定期評估。對《實施意見》落實情況進行階段性評估，對目標完成情況好、措施見效快的地方和企業給予表揚，對進展緩慢的進行督導，確保政策不偏航、不走樣。

五是生態要共培育，營造開放共享、協同共贏的發展環境。“人工智能+制造”需要全產業鏈參與，積極營造生態。第一，推動開源開放。支持模型、數據集、智能體等開源項目，傳播開源理念，讓更多企業、高校、科研機構參與生態建設。第二，加強國際合作。支持企業參與金磚、上合、中國—東盟、二十國集團、亞太經濟合作組織等合作機制下的人工智能議題討論，宣傳我國“人工智能+制造”標桿案例。

《實施意見》的出臺，為“人工智能+制造”發展指明了方向，政策的落地，需要政府、企業、科研機構、行業組織等各方共同努力。各界要發揮自身在技術和資源等方面的優勢，積極參與政策落實，為建設制造強國和網絡強國、賦能新型工業化、推動“人工智能+制造”發展貢獻力量！

來源：中國互聯網絡信息中心