縱深推進“人工智能+制造”行動

制造業是立國之本、強國之基。習近平總書記就發展先進制造業作出重要指示強調，“堅持智能化、綠色化、融合化方向，持續做大做強先進制造業，提升產業鏈自主可控水平，加快構建以先進制造業為骨干的現代化產業體系，鞏固壯大實體經濟根基”。這進一步明確了發展先進制造業的方向路徑。著力發展新一代智能制造，以人工智能賦能制造業研發、生產、管理等全流程，是發展先進制造業、增強制造業競爭力的主攻方向。加快推進人工智能技術在制造業融合應用，縱深推進“人工智能+制造”行動，全方位、深層次、高水平賦能新型工業化，是當前和今后一個時期的重要任務。

當前，人工智能加速與實體經濟深度融合，正在深刻改變制造業生產模式和經濟形態，已經成為驅動產業升級、重塑全球格局的關鍵變量。世界主要經濟體都高度關注人工智能技術帶來的顛覆性影響，人工智能領域已經成為大國博弈的戰略競爭要地。我國建成了門類齊全、獨立完整的現代工業體系，成為全球唯一擁有聯合國產業分類中全部工業門類的國家，制造業總體規模連續多年居全球第一位，產業體系全、資產存量大，迫切需要主動作為，推進“人工智能+制造”，實現制造業整體實力躍升，為參與國際競爭贏得優勢。

“人工智能+”亦是我國發展新質生產力、實施新型工業化戰略的重要抓手。“人工智能+”極具新質生產力特性，能夠系統革新生產制造方式，是促進制造業提質升級的重要途徑。一方面，人工智能技術的應用，既有利於探尋新材料，拓展制造業上游原料空間，又能有效促進新技術和新工藝應用，提升生產制造效率，降低能耗和成本，甚至重構生產制造和資源組織邏輯。例如，離散型制造涉及多品種、小批量、多規格條件下的柔性生產與協同生產，人工智能技術能有效破解生產組織、工藝適配、資源調度等動態平衡的難題﹔流程型制造需實現連續復雜不可中斷的參數尋優與全流程穩定控制，人工智能技術可以通過實時感知與自適應調節保障連續生產的穩定性與能效最優。另一方面，“人工智能+”能加快發展壯大新興產業和未來產業。人工智能技術的應用已催生了算力芯片、大模型、工具鏈等新興產業，並與新能源、新材料等交叉融合，促進智能網聯汽車、工業機器人等新業態涌現，未來還將為量子計算、腦機接口、合成生物等未來技術提供數據工具和算力支撐，有助於大幅縮短從概念到產業的鏈條，加速形成現實生產力。

工業和信息化部等8部門印發的《“人工智能+制造”專項行動實施意見》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。錨定這一目標縱深推進“人工智能+制造”行動，還需解決好一系列現實難題。一是我國人工智能算力與國外相比仍存在底座不強問題。算法實時性、可靠性、可解釋性依然受限，在支撐算法運行的底層算力、核心框架及工業機理模型上仍面臨“卡脖子”風險。二是傳統制造業企業智能化基礎較弱。我國很多傳統制造業並非基於數字化、智能化技術部署，中小制造業企業生產設備等設施的聯網率和數字化程度普遍偏低，整體上還處在從機械化、自動化向數字化過渡階段，短期內實現從自動化到數字化、智能化“多級跳”的難度較大。三是制度體系尚不健全，數據安全隱患不容忽視。人工智能時代加強了對企業數據質量、算力能力等方面的要求，但國內數據安全、倫理、標准等方面的制度體系仍不健全。工業人工智能模型的“黑箱”特性使其決策過程難以預測和驗証，一個微小擾動就可能導致模型作出錯誤判斷，甚至造成巨大損失。同時，隨著工業互聯網和人工智能加快融合賦能，平台型企業擁有的話語權逐步上升，產業鏈上下游中小企業面臨的數據外泄和市場競爭失衡風險加大。四是人工智能技術規模化應用或帶來摩擦性失業壓力。加快人工智能技術在制造業融合應用，將打破原有的勞動、資本（設備）、技術要素投入模式，有可能導致同崗位高層次技工面臨失業壓力。解決這些問題，需採取有力措施妥善應對。

縱深推進“人工智能+制造”行動，需把握節奏、有序推進，統籌發展和安全，既抓技術供給，推動智能產業化，又抓賦能應用，加快產業智能化，促進人工智能科技創新與產業創新深度融合、人工智能技術與制造業應用雙向賦能。

加快人工智能關鍵核心技術攻關。加大人工智能關鍵算法、基礎軟件和操作系統攻關力度，加速構建“自主芯片+自主算法+工業機理”一體化創新體系。加強“人工智能+”共性技術供給，支持工程技術類高校院所創新成果外溢轉化，統籌科研機構、企業等資源，形成協同攻關機制。支持優質民營企業發展自主算法，推進國產工業軟件研發攻關和應用迭代。

健全“行業平台+垂直應用”服務模式。針對制造業企業智能化轉型難題，建議選擇代表性行業中智能化水平較高的龍頭企業作為智能化解決方案的供應源，支持企業牽頭構建有助於人工智能賦能的行業平台。基於龍頭企業智能化服務商或脫胎於企業的生產性服務機構，將企業級系統解決方案轉化形成行業解決方案工具包，研發輕量型、模塊化垂直應用工具，滿足中小企業需求。

完善有利於人工智能技術賦能的制度體系。健全人工智能應用的法律法規體系，確定數據合理使用條件、算法可解釋性要求以及高風險領域責任分攤原則等。根據不同行業、不同應用環節制定有針對性的人工智能合規指引，細化數據確權、收集、標注、流轉、交易的法律依據，完善平台型企業數據使用規則，杜絕利用優勢地位侵害其他企業合法權益的行為。

（作者系中國國際經濟交流中心研究員）