人工智能賦能新型工業化進入融合發展新階段
來源:高新院 achie.org 日期:2025-11-17 點擊:次
人工智能賦能新型工業化進入融合發展新階段
人工智能是引領新一輪科技革命和產業變革的戰略性技術,是推動我國加快實現新型工業化的重要動力,是發展新質生產力的重要引擎。人工智能賦能新型工業化本質就是人工智能與工業制造業的深度融合。
如今,“人工智能+”上升為國家戰略,以人工智能大模型為技術底座、工業應用為切入點的工業大模型正成為賦能新型工業化的新方向。隨著人工智能技術的快速發展,加速AI在工業制造業的發展和普及,必將進一步加快我國新型工業化的進程。為全方位、深層次、高水平推進人工智能賦能新型工業化,正確把握我國人工智能賦能新型工業化發展所處階段,對促進新型工業化高質量發展具有重要意義。
按照人工智能賦能新型工業化發展進程和時間兩個維度,我們將人工智能賦能新型工業化發展過程劃分為三個階段,即融合發展推廣階段、全面深度融合階段和新型工業化基本實現階段。2022年至2027年是融合發展推廣階段,這一階段主要特點是制造業數字化轉型行動持續推進,人工智能賦能新型工業化水平不斷提升,大模型邁向規模化發展階段,智能化發展特征顯現。2028年至2034年是全面深度融合階段,這一階段主要特點是重點實施制造業智能化升級行動,人工智能全面融入企業生產制造全過程,工業制造業數字化轉型、智能化升級和綠色化發展上升到一個新的水平。2035年及以后是新型工業化基本實現階段,這一階段,人工智能與工業制造業深度融合進入高級階段,工業現代化水平達到國際領先。
近年來,在政策的推動下,在產業鏈各方共同努力下,我國人工智能賦能新型工業化取得積極進展。根據人工智能賦能新型工業化發展現狀,我們認為,當前我國人工智能賦能新型工業化正處于融合發展推廣階段。這一階段的特點主要體現在以下五個方面:
一是國家政策積極支持人工智能賦能新型工業化。近年來,國家陸續出臺了多項政策大力推動人工智能賦能新型工業化。2024年1月召開的國務院常務會議研究部署推動人工智能賦能新型工業化。2024年12月,工信部等三部門聯合發布《制造業企業數字化轉型實施指南》,鼓勵企業探索智能研發新應用。2024年12月召開的全國工業和信息化工作會議在部署2025年重點工作任務時提出“實施‘人工智能+制造’行動”。2025年政府工作報告提出,“持續推進‘人工智能+’行動”“大力推進新型工業化,做大做強先進制造業”。2025年6月,工信部專題研究部署推動人工智能產業發展和賦能新型工業化。可以看出,國家在政策上積極推動人工智能賦能新型工業化,人工智能賦能新型工業化必將加速推進。
二是人工智能產業快速發展。目前我國已形成了覆蓋基礎層、框架層、模型層、應用層的完整人工智能產業體系,在用算力設施達1085萬標準機架,智能算力規模達到788EFLOPS,算力規模居全球第二;我國人工智能技術創新快速突破,面向垂直場景的行業大模型不斷涌現;人工智能核心產業規模超過6000億元,已累計培育400余家人工智能領域國家級專精特新“小巨人”企業;已有474款大模型完成備案,247款大模型應用或功能完成登記;工業大模型應用平臺超過100個,工業語料公共服務平臺加快建設,建成鋼鐵、煤炭等重點行業高質量數據集,工業機器人在工業領域得到廣泛應用。
三是DeepSeek的快速崛起加速AI在工業企業的應用和普及。如今,中國石油、三一重工、中國中車、格力集團、比亞迪、國家電網、海爾、中國電科、中國一汽等越來越多的工業制造企業迅速接入DeepSeek,并與自主開發的大模型深度融合,充分發揮大模型在企業多環節、多場景的應用優勢,推動工業企業智能化升級。同時,大模型的發展有效降低了中小企業應用AI技術的門檻,促進AI技術在中小企業的應用和普及。
四是人工智能賦能新型工業化加速落地。近年來,隨著人工智能的快速發展以及制造業數字化轉型行動深入推進,工業制造業廣泛開展“智改數轉網聯”,越來越多的工業制造業企業擁抱人工智能,人工智能與工業制造業深度融合加速推進,大模型等人工智能技術在工業領域的應用場景不斷拓展,并加速從企業的研發設計、運營管理、質量檢測、營銷服務、客戶服務、輔助決策等環節深入滲透柔性制造等企業生產核心環節,新場景新業態新模式不斷涌現,智能研發、智能生產、智能物流、智能銷售、智能客服等越來越普遍,智能工廠建設加快推進,人工智能賦能新型工業化典型案例不斷涌現,新型工業化建設取得積極進展。目前,我國已經建成3.5萬余家基礎級智能工廠、1200余家先進級智能工廠、200余家卓越級智能工廠,我國“燈塔工廠”累計達到85家,總量位居全球首位。
五是人工智能賦能新型工業化產業生態不斷發展壯大。新型工業化建設的巨大市場吸引了產業鏈各方積極進入,通過強強聯合、產學研用合作、打造創新聯合體、成立制造業創新中心和產業聯盟,推動構建大中小企業融通發展、產業上下游協同創新的生態體系。從產業聯盟來看,如中國信通院牽頭成立了中國人工智能產業發展聯盟,目前成員單位已超過1100家,聯盟在推動人工智能高質量發展方面發揮積極作用。同時,在推進AI賦能新型工業化進程中,強強聯合、戰略合作不斷,有力助力工業企業智能化轉型。例如,2024年12月,中國電信與中國中車開展戰略合作,聯合發布中車斫輪大模型,開啟裝備行業人工智能新時代;2025年1月,方大特鋼與華為開展全面合作,共同打造鋼鐵行業大模型,賦能智能化場景應用,引領鋼鐵行業數智化發展。
當前,人工智能賦能新型工業化正處于融合發展推廣新階段,離實現新型工業化發展目標尚有較大的差距。從人工智能賦能新型工業化發展實踐來看,人工智能與工業制造業的深度融合并非一蹴而就。人工智能在工業領域的創新應用仍然面臨一些問題和挑戰,比如算力硬件基座、核心工業級芯片、高端工業軟件等人工智能賦能新型工業化關鍵核心技術仍面臨“卡脖子”問題,仍存在通用大模型難以適配工業場景的復雜需求、定制化開發成本較高以及缺乏高質量數據支持等困難。
為更好地加快人工智能在推進新型工業化中的應用和普及,我們應從加大政策支持力度、加強算力供給、加強關鍵核心技術攻關、強化標準引領、持續推進商業模式創新、加快高質量數據集建設、創新智能化解決方案以及壯大產業生態等方面系統發力,統籌布局通用大模型和行業專用大模型,深化“5G-A+AI+工業互聯網”場景應用和協同創新,推進人工智能與工業制造業深度融合,加快推動制造業全流程、全價值鏈、全行業的智能化升級,在更大范圍推動人工智能賦能新型工業化向縱深邁進,加快發展新質生產力,促進人工智能高水平賦能新型工業化。

