加快人工智能赋能制造业

　　工业和信息化部召开专题会议部署——

加快人工智能赋能制造业

　　广东省基于机电技术和数智技术两大优势，在人工智能和机器人两大领域集中发力，构筑高技术、高成长、大体量的产业新支柱，成为全国领先的智能机器人产业聚集区。图为广东省佛山市美的库卡智能制造科技园内的工业机器人产线车间。新华社记者 邓 华摄

　　6月6日，工业和信息化部两化融合工作领导小组会议举行。会议要求，实施“人工智能+制造”行动，加快重点行业智能升级，打造智能制造“升级版”。在此之前，工业和信息化部于6月3日召开会议，专题研究部署推动人工智能产业发展和赋能新型工业化。

　　当前，中国人工智能产业发展形势如何？人工智能赋能新型工业化取得哪些进展？如何更好推动相关产业进步？

　　人工智能与制造业融合发展加速

　　DeepSeek等国产大模型火爆“出圈”，人形机器人在多个领域频频亮相，各类“AI+”产品吸引眼球……眼下，人工智能技术不断发展、快速突破，激发全社会应用热情和创新活力。

　　制造业是人工智能技术产品落地应用的重要领域。工业和信息化部总工程师谢少锋表示，近年来，人工智能与制造业融合发展加速，成效突出，亮点纷呈。

　　产品基础不断夯实。谢少锋介绍，当前，中国已形成了覆盖基础层、框架层、模型层、应用层的完整的产业体系。算力规模居全球的前列，建成钢铁、煤炭等高质量的行业数据集，培育出一批竞争力强的通用大模型和行业大模型，国产大模型登顶全球主流开源社区下载量的榜单，创造了“中国速度”。

　　产品装备加速迭代。目前，国产厂商研发的AI手机、AI电脑、AI眼镜等智能产品已超百款，实现了“智”变升级。中国的人形机器人主流产品实现了“站得住、走得稳、跑得快”，正加快从“舞台上动起来”向“工厂里用起来”转变，既能演杂技、扭秧歌，也能搬重物、拧螺丝，在辅助汽车生产线装备作业、助力智能分拣搬运等制造场景加快落地。

　　在应用领域，人工智能应用赋能扎实推进。大模型在电子、原材料、消费品等行业加快落地，在研发设计、中试验证、生产制造、运营管理等环节得到应用。

　　为产业进步打造良好生态

　　聚焦推动人工智能产业发展和赋能新型工业化，工业和信息化部6月3日召开的专题会议强调，要系统谋划、协同推进，一体推动战略、规划、政策、标准等方面任务落实，为人工智能产业发展和赋能新型工业化打造良好的生态环境，充分激发创新活力。

　　一方面，要夯实产业基础。强化算力供给，统筹布局通用大模型和行业专用大模型，注重软硬件适配，加快建立高质量行业数据集，提升重点产品装备的智能化水平。另一方面，要塑造应用优势。推动大模型在制造业重点行业落地部署，加快凝练应用场景需求，加快制造业全流程智能化升级，变革生产管理模式。培育一批人工智能赋能应用服务商，加快推动行业专用大模型落地应用与迭代升级。

　　此外，要强化标准引领。统筹推进人工智能标准工作，发挥有效市场和有为政府的作用，分级分类、体系化推进标准制定，有效发挥标准的基础性、引领性、支撑性作用。还要壮大产业生态。着力培育人工智能优势企业，支持人工智能中小企业专精特新发展。健全人工智能开源机制，加快建设高水平人工智能开源社区，打造开放共享的开源生态。

　　中国科学院科技战略咨询研究院有关专家认为，在优化产业生态方面，应推动行业场景和数据开放，打造“AI+千行百业”的协同创新生态。围绕能源化工、高端制造、材料、生物等重点领域，建设行业大模型应用创新工程中心，组织科技领军企业、科研机构、行业龙头企业、高等院校等力量，面向垂直细分领域应用需求，推动大模型技术与行业知识、工艺等紧密结合，驱动人工智能产业发展。

　　供给应用“两手抓”

　　今年以来，国内多地加大政策力度，支持人工智能产业发展。

　　《广东省推动人工智能与机器人产业创新发展若干政策措施》提出，创建人工智能与机器人领域制造业创新中心，对符合条件的国家级、省级制造业创新中心，省财政按规定分别给予最高5000万元、1000万元的资金支持。《北京市人工智能赋能新型工业化行动方案（2025年）》印发，明确打造行业头部大模型，支持产业链龙头企业、平台机构，联合大模型企业、信息软件企业，围绕行业全流程优化和关键环节突破，开发部署具有引领作用的行业大模型，实现真实场景验证并面向产业链中小企业推广，对达到国内一流、国际领先水平的大模型算力成本给予最高不超过3000万元支持。浙江省《关于支持人工智能创新发展的若干措施》提出，到2027年，力争打造3家千亿级链主企业，培育30家百亿级龙头企业。

　　谢少锋表示，工信部将全力推进人工智能赋能新型工业化，一手抓供给，组织人工智能赋能新型工业化“揭榜挂帅”攻关，加强通用大模型和行业大模型的研发布局，加快建设工业领域高质量的数据集，夯实基础底座，推动“智能产业化”；一手抓应用，推动制造业的全流程、重点行业、重点产品的智能升级，加快下一步超级智能终端的产业化、商业化进程。

　　“我们还将加快培育一批行业龙头企业和专精特新中小企业；建设人工智能开源社区，发挥人工智能标准化技术委员会的作用，加快关键急需标准的研制，加强人才引育、伦理治理和国际合作，持续营造良好的产业生态。”谢少锋说。（本报记者 廖睿灵）