（五月）推进新型工业化，是我国建设制造强国的核心路径，而人工智能作为新一轮科技革命的核心技术，正成为制造业高端化、智能化、绿色化转型的关键引擎。当下，我国制造业与AI融合已从单点技术试点，走向全场景规模化落地的关键期，政策导向、产业需求、技术迭代共同推动融合进程提速，但落地过程中的现实瓶颈也愈发凸显，如何破解制造业与AI融合面临的挑战成为行业关注的焦点。
AI与制造业融合已成为新型工业化的必答题
制造业是我国实体经济的根基，历经数十年发展，我国已成为全球唯一拥有全部工业门类的制造业大国，产业规模连续多年位居世界第一。但大而不强的问题始终存在：传统制造业产能过剩、高端装备核心技术受制、生产效率偏低、人力成本持续上涨、个性化定制需求难以满足等痛点，制约着制造业向价值链高端攀升。
新型工业化战略明确提出，要以智能化为核心抓手，推动制造业实现质量、效率、动力三大变革，而AI技术的成熟落地，恰好为破解制造业转型困境提供了技术支撑。
从政策层面来看，国家持续出台“人工智能+制造”专项政策，推动智能工厂、工业互联网、工业大模型等场景落地，将制造业智能化转型纳入产业发展重点；从市场层面来看，全球制造业竞争加剧，企业想要提升核心竞争力，必须依靠AI技术实现降本增效、柔性生产，融合转型早已从“可选项”变为“必答题”。
截至2025年底，我国智能工厂建设数量稳居全球前列， AI在生产制造、质检、运维等环节的应用，已帮助企业实现生产效率提升、故障发生率下降的实际效果，制造业与AI的融合基础已然夯实。
早期AI多应用于视觉质检、设备监控等单一环节，如今已全面覆盖研发设计、生产管控、质量检测、供应链管理、售后运维全流程。在研发端，AI生成式设计大幅缩短产品研发周期，减少试错成本；生产端，AI结合工业机器人、数字孪生，实现生产线自主调度、工艺参数自动优化；质检端，AI视觉检测替代人工，精度更高、效率更稳；运维端，AI预测性维护变事后维修为事前预警，减少设备非计划停机。全链条的智能应用，让制造业从被动管控转向主动优化。
工业垂直大模型成为融合核心载体。通用AI模型难以适配工业场景的复杂机理、严苛标准，聚焦细分行业的工业垂直大模型快速崛起，成为赋能制造业的主力。针对汽车、装备制造、纺织、石化等不同行业，工业大模型依托行业工艺数据、生产经验进行专项训练，在生产调度、故障诊断、工艺优化等场景中更具实用性，落地效果更贴合企业实际需求，推动AI技术从“能用”走向“好用”。
诸多现实挑战仍制约着融合向纵深推进
尽管制造业与AI融合成效初显，但从产业一线实践来看，诸多现实挑战仍制约着融合向纵深推进，且均是企业转型中真实面临的痛点，并非概念化难题。
首先，数据壁垒与数据质量问题突出。工业数据是AI应用的核心基础，但制造业数据孤岛现象普遍，企业内部ERP、MES、生产设备等系统数据不互通，跨企业、跨行业数据共享更是难以实现；同时，生产现场传感器数据噪声大、部分企业数据采集不规范，高质量标注数据稀缺，导致AI模型训练效果不佳、落地精度不足，数据成为融合的基础瓶颈。
其次，核心技术与场景适配存在短板。我国高端工业软件、工业控制芯片、核心算法仍存在对外依赖，自主可控能力不足；同时，通用AI技术与工业场景适配性差，工业场景对技术的实时性、稳定性、安全性要求极高，部分AI方案难以应对生产现场复杂工况，模型可解释性差，企业不敢轻易依赖AI决策，影响应用推广。
再次，转型成本压力制约企业积极性。制造业AI融合转型需要投入设备改造、系统搭建、技术研发、人才招聘等资金，前期投入大、投资回报周期长，尤其是中小企业，难以承担高额转型成本，即便完成部署，后期系统运维、模型迭代的持续投入也让企业望而却步，存在“不想转、没钱转”的问题。
最后，产业安全与标准体系不完善。制造业智能化升级后，工业系统联网程度提升，网络攻击、数据泄露、系统故障等安全风险加剧，一旦出现问题将直接导致生产线停产；同时，工业AI应用缺乏统一的技术标准、安全规范、评估体系，企业转型无统一遵循，行业协同发展难度加大。
多层面协同破解制造业与AI融合难题
在笔者看来，破解制造业与AI融合的现实挑战，无需追求跨越式、概念化转型，而是要立足产业实际，多方协同、稳步施策，推动融合落地见效。
在数据层面，加快数据治理与互通。政府牵头制定工业数据标准，推动企业内部数据打通、行业数据共享；企业加强数据采集、清洗、标注工作，提升数据质量；借助隐私计算、联邦学习等技术，在保障数据安全的前提下，实现数据价值共享，夯实AI应用的数据基础。
在技术层面，聚焦自主创新与场景适配。加大工业核心技术研发投入，突破高端工业软件、工业芯片等卡脖子技术；推动AI企业与制造企业深度合作，针对细分行业场景定制化开发技术方案，提升AI技术与工业生产的适配性，优先落地见效快、易推广的轻量化场景。
在成本层面，多措并举降低转型门槛。政府出台专项补贴、税收优惠政策，减轻企业转型压力；鼓励龙头企业开放工业互联网平台，推出低成本、模块化AI解决方案，服务中小企业；创新金融服务，为企业提供智能化转型专项融资，缓解资金压力。
在人才层面，构建复合型人才培养体系。高校深化产教融合，开设工业AI交叉专业，定向培养实用型人才；企业开展内部培训，推动现有技术人员转型；搭建人才交流平台，促进工业与AI领域人才双向流动，补齐人才短板。
在安全层面，完善标准与防护体系。加快制定工业AI技术、安全、评估统一标准，规范行业发展；企业加强工业网络、数据安全防护，搭建安全预警与应急机制；政府加强安全监管，保障制造业智能化转型安全可控。
新型工业化进程中，制造业与AI融合是长期趋势，更是循序渐进的实践过程。当前产业融合已走出概念炒作阶段，进入务实落地、注重实效的发展期，既迎来全场景渗透、轻量化普及的发展机遇，也面临数据、技术、成本、人才等现实挑战。对于制造企业而言，无需盲目追求高端技术、全面转型，而是立足自身生产实际，从痛点场景切入，分步推进智能化升级；对于行业与政府而言，需聚焦企业实际需求，破解共性难题、完善生态体系。唯有摒弃浮躁、务实推进，才能让AI真正赋能制造业转型升级，助力我国从制造大国迈向制造强国，为新型工业化发展注入持续动力。
来源：飞象网
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