文章总结： 文章阐述工信部推动AI与制造业深度融合的政策背景，分析其在研发、生产及运维环节的赋能作用。针对技术门槛高、算力成本贵及供需不适配等痛点，提出推动软硬协同、利用政策降成本及构建产业梯队等建议，旨在驱动中国智造高质量发展。 综合评分： 80 文章分类： 政策法规,AI安全,解决方案

人民日报：为中国制造增智赋能

工联安全众测

2026年2月2日 10:12 北京

新年伊始，人工智能再次成为热词。

工业和信息化部等8部门日前联合印发《“人工智能+制造”专项行动实施意见》，为人工智能技术深度融入制造业按下“快进键”。在美国，2026国际消费电子展火热开幕，各类人工智能设备取代大模型跻身“C位”。

大洋两岸的两幅图景，清晰指向同一趋势：人工智能已深度融入生产制造。

人工智能与制造业的“双向奔赴”实属必然。从技术端看，作为新一轮科技革命的核心技术，人工智能蓄势已久，迫切需要一个强有力的突破口。制造业规模大、门类多、场景广，为人工智能落地应用提供了绝佳舞台。

从产业端看，作为实体经济的“基本盘”，制造业尤其是传统产业利润薄、转型难。壮大实体经济，以人工智能重构“人机料法环”五要素，打开产业发展的想象空间，正是破局关键。

在研发阶段，人工智能辅助设计通过仿真模拟、参数优化，大幅缩短船舶、航空航天等领域的新品研发周期；进入制造环节，人形机器人在汽车装配、物流分拣等场景落地，有效提升生产作业效率；转入运维阶段，智能视觉系统动态监测产品缺陷，更好提升管理精度……人工智能与制造业双向赋能，有力驱动产业体系实现质量之变、效率之变、动力之变。

也应看到，人工智能技术与千行百业的深度融合难以一蹴而就，从“盆景”到“森林”，从起势到成势，仍需打通堵点、久久为功。

向“用得上”突破，补短板才能走得远。制造业的复杂场景对人工智能提出了严苛要求。在工厂车间，人工智能不仅需要具备逻辑推理能力，更要有高精准度和强稳定性，这就要求芯片与算法模型软硬件“对齐”。瞄准技术痛点，推动智能芯片软硬协同发展，将有效降低人工智能落地的技术门槛，确保产业链供应链稳定可靠。

向“用得起”进军，降成本才有广空间。算力成本贵、训练门槛高是当前工业人工智能落地的关键痛点，尤其对中小企业而言，“用不起、不会用”仍是主要障碍。聚焦应用痛点，“算力券”已在全国很多省份普及，对符合条件的企业予以资金支持。着眼未来，仍需要丰富政策工具，切实降低企业使用人工智能的成本，激发企业智能化改造的主动性。

从“用得好”着手，育生态才会跑得快。作为新兴前沿技术，人工智能深入制造业场景的过程中，时常存在“需求说不清、供给不适配”的困境。针对转型痛点，致力于形成龙头引领、中小协同、专精特新补位的产业梯队，能更好破解制造企业如何应用、找谁改造的发展难题，让供需对接高效顺畅。

推动人工智能科技创新与产业创新深度融合，其时已至、其势已成。今日之中国，强大的基础设施、完整的产业体系和海量的数据资源，共同构成人工智能加速跑的优势。革故鼎新、气象日新的中国智造，必将成为新时代中国高质量发展的闪亮名片。（作者：韩鑫）

来源：人民日报

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