一、绪论：研究背景与问题提出

（一）研究背景

2026年3月，十四届全国人大四次会议审议批准的《中华人民共和国国民经济和社会发展第十五个五年规划纲要》（以下简称《纲要》）正式发布，这是在基本实现社会主义现代化承前启后的关键时期绘就的宏伟蓝图。《纲要》第四篇对'深入推进数字中国建设，提升数智化发展水平'作出系统部署，明确提出'全面实施'人工智能+'行动……抢占人工智能产业应用制高点，全方位赋能千行百业'^[1]。这一战略部署，不仅是对新一轮科技革命和产业变革历史机遇的精准把握，更是推动我国经济社会高质量发展、推进中国式现代化的战略抉择。

制造业是实体经济的根基。据国家统计局数据，2025年我国制造业增加值达到34.7万亿元，占GDP比重稳定在25%左右，连续16年保持全球第一^[2]。然而，我国制造业'大而不强'的格局尚未根本改变，传统产业占制造业总量约80%，面临着资源约束趋紧、劳动力成本上升、产品附加值偏低等多重压力。在此背景下，以'人工智能+'行动为牵引，推动制造业全链条数字化转型，已成为提升产业核心竞争力、加快建设制造强国的必由之路。

习近平总书记强调：'要推动人工智能科技创新与产业创新深度融合''持续促进数字技术和实体经济深度融合，协同推进数字产业化和产业数字化，加快建设网络强国、数字中国'^[1]。这些重要论述为'人工智能+'行动赋能制造业数字化转型指明了方向。2026年政府工作报告中首次明确提出'打造智能经济新形态'，标志着我国经济发展从数字化向智能化转变的关键一跃^[3]。

从国际视野来看，世界主要国家纷纷将人工智能等数智技术作为重塑竞争力的核心领域。联合国贸易和发展会议（UNCTAD）《2025 年技术与创新报告》预测，到2033年全球人工智能市场规模将达到4.8万亿美元。人工智能爆发带动了算力需求的指数级增长，近两年全球日均词元消耗量增长了近300倍^[1]。我国拥有全球最完整、门类最齐全的工业体系，41个工业大类全覆盖，这构成了数智技术最宝贵的'全场景'应用土壤。将我国的应用场景优势、规模优势转化为难以复制的产业发展'非对称优势'，在激烈的国际竞争中夺得先机，已成为'十五五'时期的战略紧迫任务。

（二）研究问题与意义

本文聚焦的核心研究问题是：'十五五'时期，'人工智能+'行动如何赋能制造业全链条数字化转型？其核心机制、政策支撑、实践路径与未来方向是什么？围绕这一核心问题，本文将从政策体系、技术机制、组织变革、生态构建等多个维度展开系统研究。

本研究的理论意义在于：构建'人工智能+'赋能制造业全链条数字化转型的整合性分析框架，揭示技术、组织、环境三重因素在数字化转型中的互动机制，丰富和拓展数字化转型理论体系。本研究的实践意义在于：系统梳理'十五五'规划纲要及相关政策的核心要点，总结人工智能赋能制造业各环节的最佳实践，识别关键挑战并提出应对策略，为政府决策和企业战略制定提供参考依据。

（三）研究框架与方法

本文采用多维度、跨学科的研究方法。在研究框架上，借鉴技术-组织-环境（TOE）理论，从技术赋能、组织变革、生态构建三个维度构建分析框架，覆盖研发设计、生产制造、供应链管理、营销服务、商业模式等全链条环节。在研究方法上，综合运用政策文本分析、统计数据挖掘、典型案例研究和国际比较研究等方法。

在数据来源上，本文主要基于国家统计局、工业和信息化部等权威部门公开发布的统计数据，以及'十四五'经济社会发展成就系列报告、《纲要》全文及官方解读材料。引用历史数据以2025年和2026年国家统计局公开的最新数据为主，十四五时期数据涵盖2021-2025年。

二、'人工智能+'行动的政策体系与制度环境

（一）从'十四五'到'十五五'的政策演进脉络

'十四五'时期（2021-2025年），我国数字经济政策体系加速完善，为'人工智能+'行动的全面实施奠定了坚实的制度基础。2021年12月，国务院印发《'十四五'数字经济发展规划》，明确了数字经济健康发展的指导思想、基本原则、发展目标、重点任务和保障措施^[4]。2025年《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十五个五年规划的建议》首次提出全面实施“人工智能+”行动，2026年政府工作报告进一步部署推进。

2026年，《中华人民共和国国民经济和社会发展第十五个五年规划纲要》正式发布，将'全面实施'人工智能+'行动'提升至前所未有的战略高度。《纲要》第四篇以'深入推进数字中国建设，提升数智化发展水平'为主题，从强化算力算法数据供给、全方位推进数智技术赋能、营造健康有序的发展生态三个维度，为'十五五'时期数智化发展指明了路径^[1]。

全国政协常委、工业和信息化部原副部长徐晓兰指出，《纲要》提出'全方位推进数智技术赋能'，这一战略部署不仅是对新一轮科技革命和产业变革历史机遇的精准把握，更是推动我国经济社会高质量发展，推进中国式现代化的战略抉择^[1]。2026年3月，国务院第十一次全体会议将'加快发展新一代智能制造'列为'十五五'期间六项牵引性、撬动性强的重点工作之一^[5]。

2026年7月20日，全国工业和信息化主管部门负责同志座谈会在京召开，明确提出要深入实施'人工智能+制造'行动^[6]。工业和信息化部总工程师王卫明在2026年7月20日国新办新闻发布会上表示，制造业是人工智能应用的'主战场'，上半年规模以上制造业企业人工智能技术应用普及率已超过30%，人工智能开源大模型全球领先^[7]。

（二）核心政策体系与制度安排

当前，我国已初步构建起以《纲要》为统领、以部门专项政策为支撑、以地方配套措施为补充的'人工智能+'政策体系。在顶层设计层面，《纲要》明确提出了'全面实施'人工智能+'行动'的战略部署，涵盖算力算法数据供给强化、数智技术全方位赋能、健康有序发展生态营造三大重点方向。

在部门政策层面，工业和信息化部围绕'人工智能+制造'主线，制定出台智能制造工程实施指南，迭代完善智能工厂梯度培育体系，系统布局工业大模型和行业专用模型，搭建高质量工业数据集^[5]。工信部等八部门联合印发《'人工智能+制造'专项行动实施意见》，将中小企业数字化改造列为产业升级核心抓手^[8]。

在财政金融支持方面，'十四五'时期，制造业企业研发费用税前加计扣除比例提高至100%，并作为制度性安排长期实施；国家财政科学技术支出累计约5.4万亿元，比'十三五'时期增长超30%^[9]。这些政策有效降低了企业数字化智能化转型的成本负担。

在标准体系建设方面，工信部积极推进系统架构、工业智能体、工业智能操作系统等关键标准研制应用，健全工业领域人工智能应用规范。智能制造相关标准体系持续完善，为我国制造业智能化转型提供了规范指引^[5]。

（三）央地协同与区域差异化布局

在中央顶层设计的指引下，各省级'十五五'规划纲要密集发布，人工智能和算力成为各地最大共识。各地根据自身产业基础和资源禀赋制定了差异化的发展策略，我国人工智能'一盘棋'的格局已具备雏形^[10]。

东部沿海地区依托先发优势，聚焦高端智能制造和AI前沿技术研发。长三角地区以'AI+高端制造'为主线，在集成电路、生物医药、新能源汽车等领域深化人工智能应用。广东省提出打造全球人工智能与制造业融合发展示范区。京津冀地区依托北京科技创新资源，聚焦基础研究与核心算法突破。

中西部地区充分发挥能源和区位优势，在承接产业转移中加快数字化改造。成渝地区聚焦智能制造装备和工业互联网平台建设。中部省份如安徽、湖北等在智能家电、光电子信息等特色领域加快AI应用。西部地区依托'东数西算'工程部署的算力基础设施优势，打造面向制造业的数据处理和AI算力服务基地^[10]。

在算力基础设施方面，截至2025年底，我国已建成万卡智算集群42个，智能算力规模超过1590EFLOPS，位居全球前列^[1]。工业互联网高质量外网覆盖全国97%以上地级行政区，培育具有一定影响力的平台超过340家，工业设备连接数超过1亿台（套）^[1]。'东数西算'工程的深入实施，进一步优化了算力资源配置，降低了制造业企业的用算成本。

三、制造业全链条数字化转型的内涵与现状

（一）全链条数字化转型的概念框架

制造业全链条数字化转型，是指以数据为关键要素，以人工智能、大数据、云计算、物联网等数字技术为核心驱动力，对制造业从研发设计、生产制造、供应链管理、营销服务到售后运维的全价值链环节进行系统性、协同性的数字化改造与智能化升级。这一转型不仅是单一环节的技术升级，而是涵盖全要素、全流程、全场景的深度变革。

具体而言，制造业全链条数字化转型涵盖以下五个核心环节：第一，研发设计环节，包括产品概念设计、仿真验证、工艺规划、协同研发等；第二，生产制造环节，涵盖智能排产、质量控制、设备运维、工艺优化等；第三，供应链管理环节，包括采购管理、库存优化、物流调度、供应商协同等；第四，营销服务环节，涵盖市场洞察、精准营销、渠道管理、客户关系维护等；第五，售后运维环节，包括远程监测、预测性维护、智能客服等。各环节之间通过数据流动实现协同联动，形成闭环优化的良性循环。

（二）数字化转型的总体水平与成效

'十四五'时期，我国制造业数字化转型取得显著成效。据国家统计局发布的'十四五'经济社会发展成就系列报告，2025年末规模以上工业企业开展数字化改造的比例达89.6%，数字化设备普及率达到57.7%^[9]。制造业产品质量合格率达94.36%，比2020年提高0.97个百分点。全员劳动生产率从2020年的13.8万元/人提高至2025年的18.4万元/人（按2020年价格计算），年均提高6.0%，快于同期GDP年均增速0.6个百分点^[9]。

在智能工厂建设方面，我国已构建起基础级、先进级、卓越级、领航级四级智能工厂梯度培育体系。截至2026年6月，全国已累计建成3.5万家基础级、8200余家先进级、500余家卓越级智能工厂，另有15家企业入选领航级智能工厂培育名单^[11]。人工智能已渗透领航工厂70%以上的业务场景，沉淀了超6000个垂直领域模型，带动1700多项关键智能制造装备与工业软件规模化应用^[1]。

在灯塔工厂建设方面，我国'灯塔工厂'总数达109家，数量居全球第一^[9]。这些全球领先的智能工厂展示了人工智能与先进制造深度融合的巨大潜力。产品研发周期平均缩短28.4%，生产效率平均提升22.3%，不良品率平均下降50.2%^[12]。智能制造相关产业规模持续壮大，国产智能制造装备、工业软件与系统解决方案等产业规模已突破4.5万亿元，系统集成服务市场规模超7700亿元^[5]。

（三）分行业发展现状与差异分析

制造业各行业的数字化转型进程存在显著差异。装备制造业和高技术制造业的数字化水平领先于传统行业。2025年，规模以上装备制造业增加值占规模以上工业增加值比重为36.8%，比2020年提高3.1个百分点；规模以上高技术制造业增加值占规模以上工业增加值比重为17.1%，比2020年提高2.0个百分点；规模以上数字产品制造业增加值增长9.3%，比全部规模以上工业增加值增速高3.4个百分点^[9]。

2025年，规模以上高技术制造业增加值比上年增长9.4%，增速为2022年以来最高点，对全部规模以上工业增速的贡献率达26.1%^[13]。从行业看，集成电路制造、飞机制造、电子专用材料制造、生物药品制品制造等行业增加值分别增长26.7%、24.8%、23.9%、12.1%^[13]。从产品看，移动通信基站设备、5G智能手机等通信类产品产量分别增长13.5%、12.5%；工业控制计算机及系统、3D打印设备、数控金属切削机床等智能生产设备产品产量分别增长86.5%、52.5%、13.7%^[13]。

与此同时，传统制造业的数字化转型也在加速推进。2025年，规模以上制造业增加值比上年增长6.4%，41个工业大类行业中36个行业增加值增长，增长面达87.8%^[13]。纺织、食品、建材等传统行业通过引入智能装备和工业互联网平台，实现了生产效率提升和产品质量改善。设备工器具购置投资比上年增长11.8%，反映出企业对智能化改造的投入持续加大^[9]。

（四）区域分布与产业集群特征

制造业数字化转型呈现明显的区域集聚特征。东部沿海地区凭借雄厚的制造业基础、完善的数字基础设施和丰富的人才资源，数字化转型水平处于全国前列。长三角、珠三角、京津冀等地区的智能工厂数量占全国总量的60%以上。中西部地区在'东数西算'和产业转移政策的推动下，数字化转型步伐加快，在能源化工、有色金属、装备制造等领域形成了特色鲜明的数智化转型路径。

在产业集群层面，数字化平台正在重塑产业组织形态。工业互联网已实现41个工业大类全覆盖，全国5G工厂超过8000家，'5G+工业互联网'建设项目超2.3万个^[1]。2025年，我国人工智能核心产业规模突破1.2万亿元，企业数量超过6200家^[1]。这些平台型企业和产业生态正带动上下游企业协同转型，形成'龙头引领、平台赋能、生态协同'的数字化转型新格局。

四、'人工智能+'赋能研发设计与协同创新机制

（一）AI驱动研发设计范式变革

人工智能技术正在从根本上改变制造业的研发设计范式。传统的研发设计流程遵循'需求分析—概念设计—详细设计—样机试制—测试验证—批量生产'的线性模式，周期长、成本高、迭代慢。AI的引入使得研发设计从'经验驱动'向'数据驱动+AI辅助'转变，实现了从串行到并行、从试错到预测的范式跃迁。

生成式设计（GenerativeDesign）是AI赋能研发设计的典型应用。通过输入设计目标和约束条件（如材料、工艺、成本、性能等参数），AI算法可以自动生成大量可行设计方案，供工程师筛选优化。这一技术将产品设计从'人找方案'转变为'方案找人'，大幅缩短了产品开发周期。在恒力造船'未来工厂'中，人工智能已融入设计、计划、采购、供应、生产等环节，AI排程技术将排产时间从1-2周缩短至2-3小时^[5]。

AI辅助仿真技术的进步同样显著。通过深度学习模型替代传统有限元分析中的部分计算环节，仿真速度可提升数十倍甚至上百倍。数字孪生技术将物理实体与虚拟模型实时映射，实现产品全生命周期的可模拟、可验证、可优化。在特变电工沈阳变压器集团有限公司，仿真验证系统快速校验排产排程方案的合理性，有效减少实物试制次数，产品研制周期缩短21%，生产效率提升40%^[5]。

（二）知识图谱与协同研发平台

制造业研发设计涉及大量跨学科、跨领域的专业知识。AI驱动的知识图谱技术可以将分散在文献、专利、设计手册、专家经验中的知识进行结构化建模，形成可查询、可推理、可复用的'企业大脑'。这种知识工程方法有效解决了隐性知识流失和设计经验传承困难的问题。

协同研发平台是AI赋能研发设计的另一重要载体。基于云计算的协同研发平台打破地域和部门壁垒，支持多团队、多专业并行协同设计。通过工业互联网平台，沈鼓集团打造出智鼎工业互联网平台，吸引多家产业链上下游企业平台化接入，带动链上企业数智能力同步提升^[5]。这种平台化研发模式使得创新资源在更大范围内实现优化配置。

在产学研协同方面，'十四五'时期，高校和企业共建研发与转化平台超过1.9万家，有效搭建了创新成果从'实验室'走向'生产线'的桥梁^[9]。截至2025年末，纳入新序列管理的国家工程研究中心207个，企业技术中心1921家，科研资源开放共享效能稳步提升^[9]。全国开设人工智能专业的本科高校已超过620所，智能制造工程专业360多所，为AI赋能制造业提供了持续的人才供给^[2]。

（三）缩短产品开发周期的实证分析

AI赋能研发设计的成效在多个行业得到实证验证。在全国已建成的230余家卓越级智能工厂中，产品研发周期平均缩短28.4%^[12]。在航空航天领域，某大型航空制造企业引入AI辅助设计系统后，关键零部件的设计迭代周期从3个月缩短至2周。在汽车制造领域，AI驱动的虚拟验证技术使整车开发周期从传统的5-7年缩短至3-4年。

在造船行业，恒力造船（大连）有限公司的实践极具代表性。该公司的'未来工厂'中，全智能生产线高速运转，AI融入设计、计划、采购、供应、生产等环节，排产效率提升数十倍，两艘30.6万载重吨超大型油轮实现同时命名、同时交付，创造了全球造船行业新纪录^[5]。这一案例充分展示了AI在复杂装备制造领域对研发设计环节的深刻变革力量。

在山东重工集团，山推DE26-X3AI纯电无人推土机攻克了复杂动态环境下精准感知与自主作业的行业难题，实现了从'人工驾驶'到'无人智控'的转变^[13]。这一产品创新背后，是AI技术在概念设计、仿真验证、样机测试等全流程的深度嵌入，展示了AI从辅助工具向创新引擎的角色转变。

五、'人工智能+'赋能生产制造与智能管控机制

（一）智能排产与柔性制造

生产制造环节是'人工智能+'赋能制造业的核心战场。传统生产排产依赖于人工经验和静态规则，面对多品种、小批量、短交期的市场需求时，排产效率低、资源利用率不高、交付准时率难以保障。AI驱动的智能排产系统通过机器学习算法对订单、设备、物料、人员等多维约束进行实时优化，实现生产资源的最优配置。

在徐工机械起重事业部的领航级智能工厂中，9个型号50多台起重机订单同时下达，智能设备仅用10分钟就完成全部产线的换型调整，规划好未来30天全部的生产流程。企业智能制造研究所工艺规划工程师介绍，进入数智化时代后，换型准备周期从5-6小时大幅缩短，总体生产效率提高30%左右，工程机械也可以实现定制化生产^[2]。

柔性制造是AI赋能生产制造的又一重要方向。通过AI驱动的动态调度决策算法和多级约束智能排产体系，一汽解放大连柴油机有限公司成功破解了多品种混线生产调度难题，将生产综合效率从65%提升至78%^[5]。这标志着中国制造业正在从刚性大规模生产向柔性定制化生产转型。

（二）机器视觉质检与智能管控

机器视觉是人工智能在制造业中应用最成熟、效果最显著的技术之一。基于深度学习的视觉检测系统可以在毫秒级别完成产品表面缺陷检测、尺寸测量、装配验证等任务，检测精度和速度远超人工。在东北制药集团的102分厂小容量制剂生产线上，AI视觉智能灯检机以每分钟550支的速度进行毫秒级智能判读，实现了药品质量检测的自动化和智能化^[5]。

智能管控系统是制造执行层面的'大脑'。通过工业互联网平台实时采集设备状态、生产进度、质量数据、能耗信息等多源数据，AI模型可以对生产过程进行实时监控和动态优化。在特变电工沈阳变压器集团有限公司，两座'工厂'同步运转——一座实体工厂，机械臂精准作业、AGV智能运输车往来穿梭；另一座'虚拟工厂'，仿真验证系统快速校验排产排程方案的合理性。这套覆盖'仿真—排产—执行—监控'全链条的智能体系，让产品研制周期缩短21%，生产效率提升40%^[5]。

在不良品控制方面，卓越级智能工厂的不良品率平均下降50.2%^[12]。这一显著成效的背后，是AI技术在生产过程质量管控中的深度应用——从原料检验、过程控制到成品检测的全流程智能化，实现了从'事后检验'到'事前预防'和'过程控制'的转变。

（三）预测性维护与设备健康管理

预测性维护是AI赋能设备管理的重要应用场景。通过对设备运行数据的实时采集和深度学习分析，AI模型可以准确预测设备故障发生的概率和时间窗口，帮助企业从'定期维护'向'状态维护'转变，大幅降低非计划停机时间和维修成本。

智能传感器和工业物联网（IIoT）的普及为预测性维护提供了数据基础。在全国范围内，工业设备连接数已超过1亿台（套）^[1]。基于这些设备数据，AI模型可以识别设备运行中的异常模式，提前预警潜在故障。对于连续生产型企业（如钢铁、化工、电力等），非计划停机的减少直接意味着数千万甚至数亿元的效益提升。

在工业机器人领域，2025年我国人形机器人出货量超过2万台，占据全球市场份额九成以上；国内整机企业突破130家，发布产品超330款^[1]。随着工业机器人的大规模部署，基于AI的机器人健康管理系统成为保障生产线稳定运行的关键支撑。国产工业机器人年产量已达30万台以上，智能制造装备产业规模持续壮大^[1]。

（四）智能工厂建设的实践路径

智能工厂建设是'人工智能+'赋能生产制造的核心载体。工信部构建的四级智能工厂体系（基础级、先进级、卓越级、领航级），为不同发展阶段的企业提供了清晰的进阶路径。基础级智能工厂以数字化网络化为特征，实现关键工序数控化和主要业务系统互联互通；先进级智能工厂在数字化的基础上引入人工智能技术，实现部分业务的智能化决策；卓越级智能工厂实现全流程智能化管控；领航级智能工厂则代表了人工智能与制造业融合的最高水平。

在领航级智能工厂中，人工智能已渗透70%以上的业务场景，形成一批具备感知、决策和执行能力的工业智能体^[1]。国家智能制造专家委成员朱毅明认为，智能工厂将来会进一步走向自主化，从现在的自动化变成可以自主运行的智能工厂^[5]。未来五年，全国一体化算力网将越织越密，数据基础设施预计每年吸引直接投资约4000亿元；工业软件、传感器、控制器、机器人、数控机床等智能装备需求持续增长^[2]。

六、'人工智能+'赋能供应链管理与物流优化机制

（一）智能需求预测与库存优化

供应链管理是制造业全链条数字化转型的关键一环，其核心挑战在于如何在不确性的市场环境中实现供需精准匹配。传统供应链管理依赖历史数据和人工经验进行需求预测，在面对市场波动、突发事件时往往力不从心。AI技术通过整合多源异构数据（如历史销售数据、市场趋势、社交媒体舆情、宏观经济指标等），利用深度学习模型实现高精度的需求预测。

基于AI的需求预测系统可将预测准确率提升15-30个百分点，显著降低安全库存水平。在库存优化方面，AI算法可以实时计算最优库存策略，综合考虑订货成本、持有成本、缺货成本和服务水平要求等多维因素，实现库存周转率的大幅提升。在供应链协同平台方面，数字化供应商关系管理系统让供应链之间实现了数据贯通，企业可以实时掌握上游供应商的生产状态、库存水平和物流信息，实现上下游协同的精准化^[14]。

在工业互联网平台的支撑下，供应链协同正在从单点优化向全局优化演进。全国培育具有一定影响力的工业互联网平台超过340家，这些平台通过连接供应链上下游企业，构建起数据共享、业务协同、资源优化配置的数字化供应链生态^[1]。

（二）智慧物流与路径优化

AI技术在物流领域的应用正在重塑制造业的物流体系。智慧物流系统通过AI算法实现运输路径优化、仓储空间利用最大化、配送时效精确控制等功能。AGV智能运输车、无人叉车、智能分拣系统等智能装备在工厂内部物流中的大规模应用，显著提升了物料搬运效率和准确性。

在仓储管理方面，基于机器视觉和机器人技术的智能仓储系统可以实现货物的自动识别、存取和盘点。AI驱动的仓储管理系统（WMS）可以动态优化库位分配，提高仓储空间利用率20-30%。在运输管理方面，AI路径优化算法综合考虑交通状况、天气条件、运输时效和成本约束，实时规划最优运输路线，降低运输成本10-15%。

新能源物流车的智能化运营也是AI赋能物流的重要方向。2025年我国新能源汽车产销量双双突破1600万辆关口，连续11年位居全球首位，电动汽车充电设施数量达2009.2万个，约为2020年末的12倍^[9]。新能源汽车与AI技术的融合，正在推动制造业物流体系的绿色化、智能化转型。

（三）韧性供应链构建与风险预警

近年来，全球供应链频繁受到地缘政治冲突、自然灾害、公共卫生事件等外部冲击，供应链韧性成为制造业关注的焦点。AI技术为构建韧性供应链提供了新的可能。通过构建供应链数字孪生模型，企业可以在虚拟环境中模拟各类风险情景，评估供应链脆弱环节，提前制定应急预案。

AI驱动的供应链风险预警系统可以实时监测供应链各环节的异常信号，如供应商生产异常、物流延误、原材料价格波动、地缘政治风险等，并在风险发生前发出预警。这种从'被动响应'到'主动预警'的转变，大大提升了供应链的抗风险能力。区块链技术与AI的融合应用，则为供应链溯源提供了技术保障，确保供应链数据的真实性和不可篡改性。

在国际贸易方面，2025年我国规模以上工业企业实现出口交货值15.8万亿元，比上年增长2.2%，展现出较强韧性和活力。装备制造行业出口表现亮眼，铁路船舶航空航天、专用设备、汽车行业出口交货值分别增长24.2%、10.2%、7.5%^[13]。AI赋能的供应链管理系统在这些出口型制造企业的全球供应链管理、国际贸易合规、多币种结算等方面发挥着越来越重要的作用。

（四）供应商智能管理与协同

供应商管理是供应链管理的重要组成部分。AI技术可以帮助制造企业实现供应商的智能化评估、分类和动态管理。基于多维度数据（如质量表现、交付准时率、价格竞争力、创新能力、ESG表现等），AI模型可以对供应商进行综合评分和风险评级，为采购决策提供数据支撑。

数字化采购平台将AI技术嵌入采购全流程，实现从寻源、招标、合同管理到履约评价的智能化管理。在沈鼓集团的实践中，智鼎工业互联网平台吸引多家产业链上下游企业平台化接入，带动链上企业数智能力同步提升^[5]。这种平台化供应商管理模式，不仅提升了采购效率，还促进了产业链整体的数字化水平提升。

七、'人工智能+'赋能营销服务与商业模式创新机制

（一）AI精准营销与市场洞察

在营销环节，AI技术正在重塑制造业企业与客户之间的交互方式。传统的B2B制造业营销依赖销售人员的客户关系管理和行业展会等传统渠道，营销精准度和转化效率有限。AI驱动的精准营销系统通过整合线上行为数据、交易数据、社交媒体数据等多维信息，构建客户画像，实现目标客户的精准识别和个性化触达。

AI市场洞察平台可以对行业趋势、竞争格局、客户需求进行持续监测和智能分析。自然语言处理（NLP）技术可以自动抓取和分析行业报告、专利文献、政策文件、社交媒体讨论等海量文本信息，提炼市场信号和技术趋势，为产品规划和市场策略提供决策支持。对于制造业企业而言，AI驱动的市场洞察系统使企业能够更敏锐地捕捉市场变化，更精准地把握客户需求，从而在竞争中占据先机。

在消费品制造领域，AI技术推动了个性化定制和精准营销的发展。基于消费者偏好数据的AI推荐系统可以实现'千人千面'的产品推荐，提升营销转化率和客户满意度。工程机械领域的徐工集团通过数智化改造，实现了工程机械的定制化生产，满足客户个性化需求^[2]。

（二）智能客服与售后服务体系

AI技术在客户服务和售后运维环节的应用正在改变制造业的服务模式。基于大语言模型的智能客服系统可以实现7x24小时全天候在线服务，处理常见咨询、故障排查、服务预约等业务，大幅降低人工客服成本，提升响应速度。对于工业品和装备制造企业，AI智能客服还可以结合产品知识库和历史维修数据，为一线服务人员提供故障诊断和维修指导。

预测性服务是AI赋能售后运维的更高阶应用。通过对设备运行数据的持续监测和分析，AI系统可以预测设备可能出现的故障，主动安排维修保养，实现从'被动维修'到'主动服务'的转变。这种服务模式不仅提升了设备可用性和客户满意度，也为制造企业创造了新的服务收入来源。

远程监测与智能运维平台的建设正在加速。通过工业互联网平台，装备制造企业可以实时监测已交付设备的运行状态，远程进行软件升级和故障诊断，大幅降低现场服务成本。AI驱动的运维平台还可以根据设备运行数据优化维护策略，延长设备寿命，降低客户的全生命周期使用成本。

（三）制造业服务化与商业模式创新

'人工智能+'行动正在催生制造业商业模式的深刻变革。制造业服务化（Servitization）是其中最显著的趋势之一——制造企业从单纯的产品销售向'产品+服务'的综合解决方案提供商转型。产品即服务（PaaS）模式在高端装备、工程机械、工业机器人等领域加速推广，客户不再购买设备所有权，而是按使用量或服务效果付费。

数据驱动定价是AI赋能商业模式创新的另一重要方向。通过AI对市场供需、客户价值、竞争态势的实时分析，企业可以实施动态定价策略，最大化收益。在工业品领域，AI驱动的订阅制服务模式逐步兴起，客户以月度或年度订阅方式获取软件服务、数据分析服务和远程运维服务。

平台化商业模式正在重塑制造业的产业组织形态。工业互联网平台不仅连接设备和数据，更成为产业资源的配置中心和生态协作的枢纽。2025年，我国工业互联网平台体系已培育具有一定影响力的平台超过340家，这些平台正在孕育新的商业模式和产业生态^[1]。智能经济正带动新一轮消费升级，AI手机、AI电脑等智能终端走进千家万户，到'十五五'末，人工智能相关产业规模有望增长到10万亿元以上^[2]。

八、制造业全链条数字化转型的驱动机制与路径

（一）技术-组织-环境（TOE）整合分析框架

本文借鉴技术-组织-环境（Technology-Organization-Environment，TOE）理论，构建'人工智能+'赋能制造业全链条数字化转型的整合性分析框架。该框架认为，制造业数字化转型的成效取决于三重因素的协同作用：技术因素（人工智能技术的成熟度、适用性和可获取性）、组织因素（企业战略、组织架构、人才能力和文化氛围）和环境因素（政策制度、市场竞争、产业生态和基础设施）。

在技术层面，人工智能技术的快速迭代和成本下降为制造业数字化转型提供了关键驱动力。2025年，我国人工智能核心产业规模突破1.2万亿元，企业数量超过6200家，国产开源大模型下载量全球第一^[1]。AI技术的成熟度（尤其是计算机视觉、自然语言处理、预测性分析等领域的突破）使其在制造业各环节具备了规模化应用的条件。

在组织层面，企业的数字化转型战略、领导力、人才储备和组织灵活性决定了技术赋能的效果。2025年末规模以上工业企业开展数字化改造的比例达89.6%，反映出企业层面对数字化转型的高度重视^[9]。然而，不同规模和行业的企业在组织能力上存在显著差异，大型企业普遍具有更强的数字化投入能力和人才储备，而中小企业在资金、技术、人才等方面面临更多制约。

在环境层面，'十五五'规划纲要的发布标志着'人工智能+'行动上升为国家战略，政策环境的显著优化为制造业数字化转型提供了制度保障。《纲要》提出强化算力算法数据供给、全方位推进数智技术赋能、营造健康有序发展生态三大重点任务^[1]。同时，工业互联网等数字基础设施的持续完善，为制造业数字化转型提供了坚实的底座支撑。

（二）数据要素驱动的核心机制

数据是'人工智能+'赋能制造业全链条数字化转型的核心要素。AI技术的价值实现依赖于高质量数据的持续供给。制造业全链条中的数据流包括研发设计数据（CAD模型、仿真数据、测试数据等）、生产制造数据（设备参数、工艺参数、质量检测数据等）、供应链数据（采购数据、库存数据、物流数据等）、营销服务数据（客户数据、市场数据、服务记录等）。

数据要素的驱动机制体现在三个层面：第一，数据驱动的决策优化——通过AI对生产运营数据的分析，实现更精准的需求预测、更优化的排产调度、更高效的资源配置；第二，数据驱动的流程再造——通过对全链条数据的整合分析，识别瓶颈环节和优化空间，推动业务流程的重新设计；第三，数据驱动的价值创造——数据作为独立的生产要素，通过流通和交易创造新的经济价值。

在数据基础设施方面，截至2025年底，我国已建成5G基站483.8万座，5G-A网络覆盖超330个城市；算力总规模位居全球第二，智能算力规模超过1590EFLOPS^[1]。国家数据资源体系加快构建，工业数据筑基行动持续推进。依托行业龙头企业，分业分级建设的高质量数据集正在形成，为AI模型的训练和应用提供了数据基础。

（三）平台生态效应的传导路径

工业互联网平台是'人工智能+'赋能制造业全链条数字化转型的关键枢纽。平台通过连接设备、汇聚数据、沉淀知识、供给算法，形成'平台+应用+生态'的赋能模式。其传导路径如下：第一层，连接汇聚——平台连接各类设备和系统，汇聚全链条数据；第二层，分析优化——AI算法对汇聚的数据进行分析，输出优化方案；第三层，协同共享——平台促进产业链上下游企业之间的数据共享和业务协同；第四层，生态共创——在平台基础上形成开发者社区、应用市场和创新生态。

全国5G工厂超过8000家，'5G+工业互联网'建设项目超2.3万个^[1]。这些标杆项目展示了工业互联网平台在赋能制造业数字化转型中的实际效果。在沈鼓集团，智鼎工业互联网平台带动产业链上下游企业协同转型^[5]。在徐工集团，领航级智能工厂累计带动上下游1300多家工厂协同升级^[2]。

平台生态效应的关键在于规模经济和网络效应。随着接入平台的企业和设备数量增加，数据的规模和多样性持续提升，AI模型的精度和适用范围不断扩大，平台的价值也随之增长。这种正向循环正在加速制造业数字化转型的进程。

（四）转型路径的差异化分析

不同规模、不同行业、不同区域的制造业企业在数字化转型路径上存在显著差异。从企业规模看，大型企业通常采取'全面规划、分步实施'的转型路径，在顶层设计的基础上，按研发、生产、供应链、服务等环节逐步推进。中小企业则更倾向于'痛点驱动、轻量起步'的路径，优先解决最突出的业务痛点，通过SaaS化的轻量级数字化工具实现快速见效。

从行业特征看，离散制造行业（如汽车、电子、机械装备）的数字化转型聚焦于柔性生产、质量追溯和供应链协同，流程制造行业（如化工、钢铁、制药）则更关注工艺优化、能耗管理和安全环保。高技术制造业的数字化水平领先于传统制造业，但传统制造业的数字化转型空间更大、边际效益更显著。

从区域分布看，东部沿海地区的制造业企业数字化转型起步早、投入大、水平高，已进入智能化升级阶段；中西部地区企业则大多处于数字化补课阶段，正加速推进网络化改造和信息系统集成。针对区域差异，'东数西算'工程和产业转移政策正在促进数字基础设施的均衡布局和制造能力的梯度转移。

九、挑战、风险与应对策略

（一）数据孤岛与数据安全挑战

数据孤岛是制造业全链条数字化转型面临的首要挑战。尽管规模以上工业企业数字化改造比例已达89.6%，但企业内部不同业务系统之间的数据互通仍存在显著障碍。研发部门的PDM/PLM系统、生产部门的MES/SCADA系统、供应链部门的SRM/WMS系统、财务部门的ERP系统等往往由不同供应商在不同时期建设，数据格式和接口标准不一，导致'数据不通、业务难连'。产业链上下游企业之间的数据共享更面临信任机制缺失的问题。

数据安全是数字化转型中的另一重大挑战。随着企业数字化程度的提高，网络攻击面扩大，数据泄露风险增加。《纲要》特别强调了加强数据基础制度规则建设和人工智能治理，面对算法'黑箱'、数据泄露、模型'投毒'等新风险，必须构建全方位、多层次的安全防护体系^[1]。具体措施包括：完善数据产权、流通利用、收益分配机制，探索适应新业态的'沙盒监管'模式；推动工控网络与AI应用网络的安全隔离，部署安全大模型辅助威胁检测；采用深度合成鉴伪技术识别虚假数据，确保智能生成内容可溯源、可管控^[1]。

在制度层面，国家数据资源体系加快构建，《数据安全法》《个人信息保护法》等法律法规持续完善，为数据要素的安全流通提供了法律保障。然而，制造业领域的数据分级分类标准、数据跨境流动规则、数据收益分配机制等具体制度仍待进一步细化。

（二）算力瓶颈与算法可解释性

算力瓶颈是制约'人工智能+'行动赋能制造业的突出短板。尽管我国智能算力规模已超过1590EFLOPS，位居全球前列，但制造业各环节对算力的需求呈现爆发式增长态势。AI大模型的训练和推理对算力资源的需求极高，而广大中小制造企业缺乏自建算力基础设施的能力和资金。针对这一问题，《纲要》提出推动云边端协同，在生产现场部署边缘云实现'就近计算'，在企业和产业层部署大算力服务，降低广大中小企业的用算成本，实现算力普惠^[1]。

算法可解释性是AI在制造业应用中面临的另一关键挑战。制造业对决策的可靠性和可追溯性有极高要求，而深度学习模型的'黑箱'特性使得其决策过程难以理解和解释。在质量检测、工艺优化、安全控制等关键场景中，工程师需要理解AI系统为什么做出某一判断，以便在异常情况下进行人工干预。可解释AI（XAI）技术的发展为解决这一问题提供了方向，但其在制造业场景中的成熟应用仍需时日。

与此同时，行业专用模型的开发和应用也在加速推进。我国已沉淀超6000个垂直领域模型^[1]。工信部提出系统布局工业大模型和行业专用模型，搭建高质量工业数据集，推动大模型和小模型的协同应用——用大模型进行宏观指导，用小模型执行具体任务^[1][5]。

（三）人才缺口与技能错配

人才短缺是'人工智能+'赋能制造业数字化转型面临的最紧迫挑战之一。据预测，大模型算法工程师、机器人行为训练师、AI工程师等人工智能相关人才缺口约400万人，智能制造领域人才需求超千万^[2]。这种人才缺口既体现在数量上，更体现在结构上——既懂人工智能技术又懂制造业业务流程的复合型人才尤为稀缺。

面对这一挑战，教育培养体系正在加快调整。目前，全国开设人工智能专业的本科高校已超过620所，智能制造工程专业360多所^[2]。浙江大学等高校开设了智能制造卓越培养项目班，将产业需求与培养方案紧密结合。在职业技能培训方面，'十四五'时期技能劳动者总量超过2.2亿人，其中高技能人才超过7200万人^[9]。但技能培训与产业需求的匹配度仍有提升空间。

人才流动的不均衡也加剧了区域间数字化转型水平的差距。东部沿海地区凭借更高的薪酬水平和更好的职业发展机会，吸引了大量AI和数字化人才，而中西部地区面临严重的人才外流。缩小区域间数字人才差距，成为推动制造业全域数字化转型的关键举措。

（四）中小企业转型成本与路径困境

中小企业是制造业的主体，但在数字化转型中面临'转不起、不敢转、不会转'的困境。与大企业相比，中小企业在资金实力、技术能力、人才储备等方面存在明显不足，数字化转型的投入产出比难以在短期内体现。2025年，我国累计培育专精特新中小企业超14万家、专精特新'小巨人'企业1.76万家^[9]，这些创新型中小企业在数字化转型方面走在前列，但大量传统中小企业的数字化水平仍然偏低。

针对中小企业转型困境，《纲要》提出依托公共服务平台，为中小企业提供'用得起、用得好'的轻量化数智解决方案，推动大中小企业融通发展^[1]。在实践中，'链主'企业带动产业链上下游中小企业协同转型的模式正在形成。在徐工集团，领航级智能工厂累计带动上下游1300多家工厂协同升级^[2]。这种以大带小的模式，有效降低了中小企业的转型门槛。

此外，SaaS化的轻量级数字化工具和工业APP的普及，为中小企业提供了低成本的数字化转型入口。2026年，工业软件全年市场规模预计突破4000亿元，本土厂商国产化替代速度持续提升^[8]。这些工具使得中小企业可以按需订阅、逐步推进，降低了转型的资金压力和技术门槛。

（五）AI伦理与治理挑战

随着人工智能在制造业中的深度应用，AI伦理和治理问题日益凸显。算法偏见、数据隐私、责任归属、就业替代等问题需要社会各界共同面对。在制造业场景中，AI系统在招聘、绩效评估、生产调度等方面的决策可能产生不公平结果；工业数据的大规模采集和使用可能侵犯员工隐私；AI系统的决策失误可能导致安全事故，责任归属如何界定成为难题。

《纲要》明确提出营造健康有序的发展生态，完善数据基础制度规则，加强人工智能治理^[1]。在实际推进中，需要建立分级分类的AI应用安全评估制度，对不同风险等级的AI应用采取差异化的监管措施。同时，需要制定企业AI应用分级分类和安全评估制度，健全工业领域人工智能应用规范，促进人与技术共生发展^[5]。

就业替代效应是AI赋能制造业中不可回避的社会问题。智能制造的发展将淘汰部分重复性、低技能岗位，但同时也会创造新的高技能岗位。人工智能相关人才缺口约400万人的现实表明，AI对就业的结构性影响远大于总量影响。如何通过职业培训和教育体系改革帮助劳动者实现技能转型，是政策制定者需要重点关注的议题。

十、国际比较与经验借鉴

（一）美国：工业互联网与AI生态战略

美国在AI赋能制造业领域采取'工业互联网+AI生态'的双轮驱动战略。美国不直接使用'工业4.0'的概念，而是主推工业互联网（IndustrialInternet）理念，强调通过互联网、云计算、大数据和AI技术实现工业系统的智能化和网络化。在政策层面，美国相继推出《先进制造业领导力战略》《芯片与科学法案》等重大法案，以软件、云、AI为核心推动制造业创新。

美国的优势在于其强大的AI基础研究和软件生态。全球领先的AI企业和研究机构大多集中在美国，从基础模型到应用层的产业链完整。在制造业应用方面，美国企业在AI驱动的供应链优化、预测性维护、数字孪生等领域保持领先。然而，美国制造业面临的挑战是产业空心化导致的制造能力流失和熟练工人短缺。

美国经验对中国的启示在于：第一，基础研究投入是AI赋能制造业的源头动力，必须持续加大AI基础研究和核心算法研发；第二，软件生态和开发平台是AI应用的关键基础设施，需要构建自主可控的工业软件生态；第三，制造业的数字化改造不能脱离制造能力本身，'软硬结合'才是AI赋能制造业的正确路径。

（二）德国：工业4.0与AI融合路径

德国是全球制造业强国，其'工业4.0'战略在全球范围内具有重要影响力。近年来，德国将AI技术与工业4.0深度融合，提出了'AI赋能工业4.0'的战略方向。德国弗劳恩霍夫协会等研究机构在AI与先进制造技术的融合方面开展了大量前沿研究，尤其是在智能传感器、数字孪生、自适应生产系统等领域。

德国的优势在于其深厚的制造工艺积累、精密制造能力和'隐形冠军'企业群体。德国制造业以中小企业为主体，这些企业在细分领域拥有全球领先的技术和市场份额。在数字化转型中，德国强调'以制造为本、数字化为辅'的理念，注重数字技术对制造工艺的深度优化，而非单纯追求自动化替代。

德国经验对中国的启示在于：第一，制造业数字化转型必须立足制造工艺本身，AI技术的应用要服务于制造能力提升这一核心目标；第二，中小企业的数字化转型需要精准的公共服务平台和技术支持；第三，标准化体系建设对推动制造业数字化转型至关重要，德国工业4.0标准体系的经验值得借鉴。

（三）日本：'互联工业'与AI应用实践

日本提出了'互联工业'（ConnectedIndustries）战略，强调通过数据连接实现产业价值的最大化。日本在制造业AI应用方面的特色在于注重'人机协作'——不是用AI替代工人，而是通过AI增强工人的能力。日本的'社会5.0'战略将AI和物联网技术作为解决社会问题（如少子老龄化、劳动力短缺）的关键手段。

日本在制造业AI应用方面拥有深厚积累，尤其是在精益生产、品质管理、设备维护等领域。日本企业将AI技术与丰田生产方式（TPS）等经典制造管理理念相结合，形成了独具特色的智能制造路径。日本在工业机器人领域保持全球领先地位，工业机器人密度长期位居世界前列。

日本经验对中国的启示在于：第一，AI赋能制造业应注重'人机协作'而非简单的'机器换人'，通过AI增强而非替代劳动者的能力；第二，AI技术与传统制造管理理念（如精益生产、全面质量管理）的融合，可以产生'1+1>2'的效果；第三，面对劳动力结构变化（少子老龄化），AI在弥补劳动力缺口方面的潜力值得充分挖掘。

（四）韩国：制造业AI行动计划的实践

韩国政府高度重视AI在制造业中的应用，先后出台多轮制造业AI行动计划。韩国在半导体、显示面板、动力电池等高端制造领域具有全球竞争力，这些行业的智能化和自动化水平处于世界领先地位。韩国政府通过税收优惠、研发补贴、人才培养等政策工具，大力推动AI与制造业的融合。

韩国在制造业AI应用方面的特点在于：第一，以大企业为主导的转型模式，三星、LG、现代等财阀集团在AI技术研发和应用方面投入巨大；第二，政府与企业的紧密协作，政府为AI技术研发提供资金支持，企业负责技术转化和产业化应用；第三，注重AI在半导体、显示、电池等优势产业的深度应用，巩固和提升产业竞争力。

韩国经验对中国的启示在于：第一，在优势产业领域集中资源推动AI深度应用，可以形成差异化竞争优势；第二，大企业在AI赋能制造业中扮演着技术引领和生态构建的重要角色；第三，政府与市场的协同机制是推动AI与制造业融合的重要保障。

（五）国际比较的综合启示

综合比较美国、德国、日本、韩国等制造业大国在AI赋能制造业方面的战略布局和政策举措，可以得出以下启示：第一，各国均将AI作为提升制造业竞争力的核心战略，但路径选择因国情而异——美国强调软件生态，德国注重制造工艺，日本强调人机协作，韩国聚焦优势产业；第二，数据基础设施和标准化体系建设是各国共同关注的重点；第三，中小企业转型需要针对性的政策支持和公共服务平台；第四，AI人才培养和技能重塑是各国面临的共同挑战。

中国的优势在于拥有全球最完整、规模最大的制造业体系，以及日益完善的数字基础设施和庞大的数据资源。我国5G基站数量已达483.8万座，智能算力规模超过1590EFLOPS，制造业增加值连续16年保持全球第一^[1][2]。这些基础条件为我国在AI赋能制造业领域实现弯道超车提供了独特优势。'十五五'时期，应充分借鉴国际经验，立足中国制造业发展实际，走出一条具有中国特色的'人工智能+'赋能制造业数字化转型道路。

十一、结论与政策建议

（一）研究主要结论

本文系统研究了'十五五''人工智能+'行动赋能制造业全链条数字化转型的机制与路径，基于对《纲要》及相关政策文件的深度解读，结合国家统计局、工业和信息化部等权威部门发布的最新数据，通过多维度分析和国际比较研究，得出以下主要结论：

第一，'人工智能+'行动已上升为国家战略，政策体系日趋完善。《纲要》将'全面实施'人工智能+'行动'作为'十五五'时期的核心战略部署，从算力算法数据供给、数智技术赋能、发展生态营造三个维度构建了完整的政策框架。工信部等部门深入实施'人工智能+制造'行动，四级智能工厂梯度培育体系、工业大模型布局、工业数据集建设等配套政策密集落地，形成了从顶层设计到具体实施的完整政策链条。

第二，我国制造业数字化转型已取得显著成效，但与'十五五'目标仍有差距。2025年我国制造业增加值达到34.7万亿元，规模以上工业增加值增长5.9%，规模以上高技术制造业增加值增长9.4%，数字产品制造业增加值增长9.3%。全国已建成3.5万家基础级智能工厂、8200余家先进级智能工厂、500余家卓越级智能工厂和15家领航级智能工厂，截至2026年6月，我国“灯塔工厂”总数增至109家，数量位居全球第一。然而，规模以上制造业企业AI技术应用普及率刚超过30%，传统产业数字化转型仍需加速，中小企业转型困境亟待破解。

第三，'人工智能+'赋能制造业全链条数字化转型的机制是多维度的。在研发设计环节，AI驱动生成式设计、数字孪生和协同研发平台，大幅缩短产品开发周期（平均缩短28.4%）；在生产制造环节，AI实现智能排产、机器视觉质检、预测性维护和柔性制造，提升生产效率（平均提升22.3%）并降低不良品率（平均下降50.2%）；在供应链管理环节，AI优化需求预测、库存管理和物流调度，构建韧性供应链；在营销服务环节，AI实现精准营销、智能客服和服务化转型，催生新的商业模式。

第四，数据要素、平台生态和复合型人才是'人工智能+'赋能制造业的核心要素。数据是AI价值实现的'燃料'，工业互联网平台是赋能枢纽，复合型人才是转型关键。然而，数据孤岛与数据安全、算力瓶颈与算法可解释性、人才缺口与技能错配、中小企业转型成本、AI伦理与治理等问题仍是制约转型的关键瓶颈。

第五，国际比较表明，各国AI赋能制造业的路径选择因国情而异，中国拥有全球最完整的制造业体系和领先的数字基础设施，为'人工智能+'行动提供了独特优势。'十五五'时期，应充分借鉴国际经验，走出一条具有中国特色的制造业数字化转型道路。

（二）国家层面的政策建议

第一，强化算力基础设施的普惠供给。加快推进'东数西算'工程，优化算力资源配置，推动云边端协同，降低广大中小企业的用算成本。加大高端芯片、工业软件等核心产品的研发投入和自主可控水平，筑牢算力基础设施的技术根基。到2030年，全国一体化算力网将越织越密，数据基础设施预计每年吸引直接投资约4000亿元，应确保这些投资有效惠及制造业数字化转型。

第二，完善数据基础制度和治理框架。加快构建国家数据资源体系，持续推进工业数据筑基行动。依托行业龙头企业，分业分级建设高质量数据集。在保障数据安全的前提下，建立起有效的信任机制与治理框架，促进数据要素可信、有序的流通。完善数据产权、流通利用、收益分配机制，探索适应新业态的'沙盒监管'模式。

第三，加大财税金融政策支持力度。延续并优化制造业企业研发费用税前加计扣除政策，设立制造业数字化转型专项基金，引导社会资本投入智能制造领域。对中小企业数字化转型给予专项资金补贴和技术支持，降低转型门槛。发挥国家科技成果转化引导基金的作用，带动社会资本投资AI+制造领域。

第四，健全AI人才培养和技能培训体系。扩大高校AI和智能制造相关专业的招生规模，推动产教融合和校企合作。建立面向制造业的AI职业技能培训体系，帮助传统制造业工人实现技能转型。到2030年，人工智能相关人才缺口约400万人，智能制造领域人才需求超千万，需要政府、企业、高校、培训机构多方协同，加快人才培养和供给。

（三）产业层面的推进策略

第一，加快构建四级智能工厂梯度培育体系。在现有3.5万家基础级、8200余家先进级、500余家卓越级、15家领航级智能工厂的基础上，引导更多企业从基础级向更高层级跃升。到2030年，数智化升级应覆盖全部工业大类^[2]。系统布局工业大模型和行业专用模型，搭建高质量工业数据集，形成一批具备感知、决策和执行能力的工业智能体。

第二，推动工业互联网平台高质量发展。发挥340余家已培育平台的作用，推动更多产业链上下游企业平台化接入。促进平台间的互联互通和数据共享，避免平台孤岛。支持平台企业开发面向中小企业的轻量化、SaaS化应用，降低中小企业使用门槛。

第三，构建协同创新生态。支持行业龙头企业联合高校、科研院所和产业链上下游企业组建AI+制造创新联合体，开展共性技术攻关和应用示范。推动产学研深度融合，加速创新成果从'实验室'向'生产线'的转化。积极参与国际标准制定，提升我国在智能制造领域的国际话语权。

第四，分类施策推进各行业数字化转型。对于装备制造业和高技术制造业，聚焦AI深度应用和智能化升级；对于传统制造业，聚焦数字化补课和网络化改造；对于中小企业，聚焦轻量化、低成本、易使用的数字化工具和解决方案。到2025年，规模以上装备制造业增加值占比已达36.8%，高技术制造业占比17.1%，应继续推动这些优势行业在AI应用方面走在前列。

（四）企业层面的行动方向

第一，制定清晰的数字化转型战略。企业应根据自身规模、行业特性和发展阶段，制定差异化的数字化转型路线图。大型企业应注重全链条的系统性转型，中小企业应从痛点环节入手，优先解决最突出的业务问题。

第二，加强数字化人才队伍建设。建立内部数字化人才的培养和激励机制，引进AI和数字化专业人才，推动全员数字素养提升。积极开展与高校、培训机构的合作，构建产学研用一体化的人才培养体系。

第三，积极参与产业生态协同。主动接入工业互联网平台，融入产业链数字化生态，借助平台获取数字化能力。积极参与行业标准制定和标杆示范项目，共享数字化转型经验。

第四，重视数据治理和安全保障。建立健全企业数据治理体系，确保数据质量、安全和合规。加强工业网络安全防护，防范网络攻击和数据泄露风险。在AI应用中注重伦理合规，确保AI系统的公平性、透明性和可解释性。

（五）未来研究方向

'人工智能+'赋能制造业全链条数字化转型是一个持续演进的课题，未来研究可在以下方向深化：第一，'人工智能+'行动对不同所有制、不同规模企业转型效果的实证研究；第二，AI赋能制造业对就业结构和收入分配的影响评估；第三，人工智能技术成本下降对制造业数字化转型的加速效应研究；第四，AI伦理与治理框架在制造业场景中的具体实现路径；第五，中国AI赋能制造业模式的国际可推广性和适应性研究。

站在'十五五'开局之年的历史节点上，以'人工智能+'行动为引擎，以制造业全链条数字化转型为主线，推动制造业高端化、智能化、绿色化发展，是建设制造强国、实现中国式现代化的必由之路。到'十五五'末，人工智能相关产业规模有望增长到10万亿元以上，数智化升级将覆盖全部工业大类，更多人工智能发展成果将惠及全体人民^[2]。在这条充满机遇与挑战的道路上，需要政府、企业、科研机构和社会各界协同发力，共同书写中国制造业高质量发展的新篇章。

参考文献

[1]徐晓兰.全方位推进数智技术赋能筑牢中国式现代化建设根基[N].人民政协报,2026-04-01.

[2]国家发展和改革委员会.'十五五'新图景：数智化变革中的万亿新空间[EB/OL].国家发改委网站,2026-04-07.

[3]国家信息中心.发展智能经济新形态为高质量发展注入强劲动能[EB/OL].国家发改委网站,2026-06-03.

[4]国务院.'十四五'数字经济发展规划（国发〔2021〕29号）[Z].2021-12-12.

[5]周圆.AI深入产线，新一代智能制造锻造产业硬实力[N].新华网,2026-06-15.

[6]工业和信息化部.工信部：深入实施'人工智能+制造'行动[EB/OL].工信微报,2026-07-20.

[7]央广网.工信部披露2026年上半年工信领域创新进展：规上制造业AI技术应用普及率超30%[EB/OL].央广网科技,2026-07-20.

[8]鼎捷数智.中小企业数转指南：5大高效软件品牌助力企业数字化转型[EB/OL].网易,2026-07-20.

[9]国家统计局.创新驱动提质增效发展动能焕新升级——'十四五'经济社会发展成就系列报告之二[R].国家统计局网站,2026-06-03.

[10]新华社.解码省级'十五五'规划纲要：差异化布局AI发展'一盘棋'初具雏形[N].新华社,2026-06-05.

[11]觀點網.工信部：我國已建成3.5萬家基礎級智能工廠[EB/OL].觀點網,2026-06-07.

[12]今日头条.智能经济加快工业体系重塑[EB/OL].今日头条,2026-06-15.

[13]王俊岭.工业经济持续向优向新发展[N].人民日报海外版,2026-01-27.

[14]王绍绍.数智赋能技术创新解码制造业转型之路[N].人民网,2025-12-18.

[15]国家统计局.2025年四季度和全年国内生产总值初步核算结果[EB/OL].国家统计局网站,2026-01-20.

[16]明娟,黄再添.人工智能赋能制造业：美英日德政策比较及对中国的启示[M]//中国制造业数字化创新报告（2025）.北京:社会科学文献出版社,2026.

[17]国家统计局.经济结构不断优化发展协调性持续增强——'十四五'经济社会发展成就系列报告之五[R].国家统计局网站,2026-06-03.

[18]工业和信息化部.工业和信息化部：2025年工业和信息化发展主要目标任务顺利完成[EB/OL].工信部网站,2026-01-21.

[19]新华财经.《领航工厂案例集（2026版）》正式发布详细解剖'最智能'工厂建设奥秘[EB/OL].新华财经,2026-06-17.

[20]工业和信息化部.打造新兴支柱产业、深入整治'内卷式'竞争！工信部部署2026年重点工作[EB/OL].工信部网站,2025-12-30.