制造业是立国之本、强国之基。作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，人工智能正从技术工具跃升为推动制造业质量变革、效率变革和动力变革的重要引擎。发挥人工智能在制造业转型升级中的作用，从中国制造迈向中国智造，是推动制造业高质量发展的必然要求。

　　制造业是科技创新和产业创新深度融合的主战场，也是关键设备设施生产、新技术应用的主要载体。从全球层面看，三次工业革命均推动了制造业转型升级。第一次工业革命促成了以蒸汽机、纺织机械为代表的机器制造业兴起，第二次工业革命带动了现代通讯、钢铁、石油、汽车等产业繁荣发展，第三次工业革命催生了计算机、互联网、集成电路等产业。当前，人工智能驱动的新一轮科技革命和产业变革的力量将不亚于之前的历次工业革命，有助于全面赋能制造业高质量发展。人工智能具有溢出带动性很强的“头雁”效应，能广泛应用于产业发展，把技术变量转化为产业增量。

　　我国工业体系完备，在产品制造环节具有较强的比较优势，人工智能技术在工业领域深度融合应用有力催生了一批新兴高端制造产业。2025年，我国人工智能企业数量超6200家，核心产业规模突破1.2万亿元。我国企业推出300多款人形机器人，数量超过全球总数的一半。同时，人工智能手机和电脑、智能机器人等新一代智能终端及智能制造装备也加速走向世界。2025年我国智能手表和智能玩具已畅销至170多个国家和地区。此外，人工智能作为关键使能技术，能有力推动定制化生产、3D打印、生物制造等新兴制造产业发展，重塑制造业的产业形态和发展面貌。

　　人工智能通过技术扩散和产业链延伸，对传统制造业带来深刻影响。一方面，与人工智能关联度高、协同性强及产业链配套完善的产业率先得以改造升级，甚至形成新的产业发展路径。比较具有代表性的是自动驾驶汽车和无人机产业。传统汽车产业发展长期主要依赖发动机、变速箱等机械系统，借助人工智能技术赋能之后，自动驾驶汽车产业的重心从发动机转为智能控制系统，这给我国汽车产业发展提供了“弯道超车”的机遇。无人机产业发展亦是如此，通过人工智能技术赋能，物流、表演、低空作业等多种用途的小型无人机发展迅速，已形成多业态融合的低空经济发展格局。今年前2个月，我国智能车载设备制造、智能无人飞行器制造增加值分别增长46.3%、26.6%。另一方面，人工智能深度赋能食品加工、家用电器、装备制造等领域，通过在研发、生产、管理全链条的渗透，对传统产业的降本提质增效作用不断显现。2025年我国规上制造业企业人工智能技术应用普及率已超30%。随着制造业数智化转型扎实推进，我国累计建成3.5万余家基础级、8200余家先进级、500余家卓越级、15家领航级智能工厂。

　　相较于数字化，智能化可以更深层次嵌入制造业。数字技术应用侧重于推动交易或流通环节信息化、平台化，但在采集生产数据、指挥生产设备、控制生产流程等制造业环节应用难度较大。人工智能技术可在生产过程、设备调度、生产辅助系统等制造业关键环节实现精准化改造升级。例如，人工智能技术在智能制造和定制化生产方面表现愈发突出，新材料开发、供应链管理、库存管理等领域也借助人工智能技术提升资源配置效率。

　　我国人工智能赋能制造业已取得较大进展，同时也面临一些卡点堵点。我国发展人工智能的一大优势在于应用场景多，但在人工智能赋能制造业的过程中存在产业生态短板约束。受核心技术、原材料、零部件、高质量训练数据等方面限制，部分制造业场景应用难以落地。人工智能赋能制造业发展需以智能设备和设施为基础，通过万物智联映射和模拟现实世界，而我国智能设备设施建设相对滞后，基础设施、设备对制造业智能化发展的支撑不足，现有通用算法与计算架构难以满足日益增长的专业场景需求与高水平计算要求，限制了人工智能对制造业的深度赋能。未来，推动人工智能赋能制造业转型升级，可从以下几方面着力。

　　构建人工智能与实体经济深度融合的产业生态系统。规模化、集群化的生态是持续推动人工智能与实体经济深度融合的基础。要进一步发挥“头雁”效应，着力攻克关键技术短板，强化算力、算法、数据等高效供给。加快重点领域突破，推进人工智能技术较成熟、产业关联度较高和协同性较强、已有数据积累量较大的重点产业发展，如工业机器人、自动驾驶汽车、无人机产业等。此外，鼓励各地因地制宜发展人工智能产业，持续推动产业升级、地区间产业转移及跨区域产业链协同。

　　推进制造业设备设施的智能化改造。聚焦研发设计、生产制造、质量检测、运维服务等关键环节，加快生产装备、生产线、车间和工厂的智能化升级，推广应用智能机器人、智能传感、数字孪生、柔性制造等技术装备，推动传统生产线向自动化、智能化、精益化转型，全面提升生产效率、产品质量和绿色安全水平。鼓励企业优先对高能耗、老旧“哑设备”进行智能化改造，实现关键工序的实时数据采集与互联互通，引入自动化控制系统，推动生产流程从单一环节的自动化向全流程的智能化跃升。

　　筑牢安全防线。强化工业软件、智能传感器等关键核心技术攻关，构建自主可控的产业安全屏障。建立健全人工智能安全风险防治体系，合理审慎监管人工智能软件、算力设施和数据资源，鼓励制造业企业开展数据安全和算法模型安全管理认证。探索在人工智能模型与工业控制系统之间部署“安全护栏”，对应用于关键设备设施的算法开展第三方安全测评，有效防范“AI幻觉”引发生产安全事故。将网络安全治理从办公管理端延伸至工业生产端，对生产现场网络物理系统实施全天候风险监测。坚持科技向善、协同共治，健全适配制造业智能化升级的人工智能治理规则与政策体系，以安全可控的治理生态为人工智能深度赋能制造业高质量发展保驾护航。（刘 诚 作者系中国社会科学院习近平新时代中国特色社会主义思想研究中心研究员、财经战略研究院研究员）