中国工业报记者 曹雅丽
今年的政府工作报告提出，“持续推进‘人工智能+’行动，将数字技术与制造优势、市场优势更好结合起来”。人工智能是引领这一轮科技革命和产业变革的战略性技术，是培育和发展新质生产力的重要引擎。这一内容格外引人瞩目，为我国制造业的数字化转型与新质生产力的发展照亮前行道路。
2025年全国两会期间，全国政协委员、中国信息通信研究院院长余晓晖在围绕“哪些领域或行业可能会迎来人工智能应用的爆发性增长？中国制造业如何抓住这样的契机和风口推动产业高质量发展？5G、大数据、人工智能、大模型等新兴数字技术如何助力传统制造业向智能制造转型？新技术正在给中国制造业的发展带来怎样的变革？”等问题接受中国工业报记者采访。
人工智能技术为产业注入新动能
近年来，人工智能在技术创新与商业应用的双轮驱动下，正加速与实体经济深度融合。
余晓晖表示，从发展规律和应用态势来看，人工智能赋能行业的路径符合数字技术应用的一般客观规律，即遵循“从数字化水平较好的领域率先突破，再逐步扩散到更多行业”的推进特征。
一方面率先在数字原生领域规模化应用，以互联网为代表的数字原生领域，凭借天然的数据沉淀优势、成熟的数字基础设施以及海量的用户基础，率先形成人工智能应用的规模化落地。例如，互联网搜索、社交、购物、写作、编程等领域纷纷接入大模型、拓展新业态，这些应用不仅提升了服务效率，还为用户带来了全新的交互体验。同时逐步向金融、医疗、交通等数字化程度较高的行业渗透，重要场景应用赋能成效显著。
余晓晖举例说，据报道，在药物研发中，生成式AI将化合物筛选周期从数年缩短至数月，新药上市时间从13年缩短至8年，成本降低4倍。人工智能在自动驾驶的应用也随着大模型的发展正实现新的突破。
“这些先导应用都建立在行业既有的数字化基础之上，同时也加速了相关行业的数字化向智能化的重构进程。”余晓晖表示，随着人工智能技术的进一步普惠化和各行业数字化转型的全面推进，人工智能将在制造、能源等更多领域实现深度应用，与更加复杂的物理场景和核心生产流程相结合，推动生产力更大的变革性突破。
我国制造业具有门类齐全、规模庞大、场景丰富、数据潜能巨大等优势。“加快人工智能技术的创新应用探索，既有助于为产业注入新的创新动能，催生各类新模式新业态，实现产业高质量发展；同时制造业也为人工智能技术提供了丰富的试验田和数据集，将推动人工智能发展迈上新的台阶。”余晓晖认为。
一是加快工业人工智能应用模式创新探索。尽管当前工业人工智能已经形成大量丰富的应用模式，但人工智能作为创新最为活跃的领域，对制造业的融合赋能潜力还远远未得到充分释放。应面向重点行业和典型场景加快人工智能应用探索，与工业互联网深度融合，进一步强化研发设计和营销服务“两端”环节应用同时，面向生产制造等“核心”环节推进深度应用。
二是推动人工智能与工业技术融合创新。推动人工智能技术与工业知识、模型深度结合，在保证工业制造对稳定、可靠、质量等要求的同时，赋予其智能化能力，是工业人工智能技术创新的关键，也是全球性难题。应加大研发投入，突破人工智能与工业技术融合的基础性原理与关键工程化问题，驱动以智能化为主要特征的新工业革命。
三是布局智能叠加的智能制造终端产品、装备、系统。当前人工智能正深刻改变制造装备、机器人、工业自动化、工业软件等领域的产品形态与产业图景，同时，电脑、手机、家电、无人系统、物联网等各类终端产品也加快向人工智能升级。要充分发挥我国人工智能创新优势，特别是推动各行业领军企业与人工智能企业优势互补和创新合作，带动各个领域的产品智能化升级与产业突破，打造我国制造业智能化新优势。
四是加强重点领域行业数据资源构建。工业人工智能创新的一个关键是高质量的行业数据集、模型库，目前我国基础大模型已进入全球领先行列，但在工业等领域的应用积累还较为薄弱。要围绕重点制造业高价值场景，加快积累形成高质量行业数据集，构建行业数据资源体系，同时积极探索基于可信数据空间的行业数据流通体系，将数据资源潜能有效转化为国家数据优势，在推进制造业智能化升级的同时，反哺大模型性能升级，深入推动人工智能的进一步突破。
助力传统制造业向智能制造转型
“5G、AI等新兴数字技术支撑形成了数据采集、传输、分析、优化的智能决策闭环，增强了制造企业广泛感知、精准决策、动态优化和自主决策等核心能力。”余晓辉表示。
他介绍，近年来，工业和信息化部联合相关部门深入实施智能制造工程，支持智能工厂建设，推动5G、AI等新兴数字技术加速与制造业各领域融合，助力传统制造业数字化转型智能化升级：
智能化研发方面，基于“数据+知识+AI”的研发方式不断突破创新瓶颈、拓展认知边界。AI驱动的创新增强范式全面变革传统依赖经验和重复试验的研发模式，构建“研发-仿真-实证测试-反馈”的创新闭环。
智能化生产方面，通过全面感知和智能分析，推动工艺、设备、质量等重点环节优化提升与集成协同。传统制造加快叠加工业智能技术，涌现质量智能分析、工艺参数智能调优等一批成熟解决方案，有效提升企业生产效率和质量水平。同时，企业基于不同业务环节数据贯通，打造设计制造一体化、柔性制造等智能制造新模式，实现生产全流程协同优化。
智能化管理方面，基于AI精准洞察预测市场变化，支撑开展精细化运营管理，提升经营效益。通过深度挖掘和分析市场数据、客户行为等多源信息，帮助企业精准把握市场趋势，实现供应链与营销优化。
智能化服务方面，数据驱动服务为企业创造新的价值增长点与商业模式。基于产品运行数据开展设备远程智能运维、设备运行优化等智能化服务，实现服务增值和模式创新，创造新的商业模式和利润增长点。智能化服务已成为制造业延伸价值链和提升附加值的重要路径。
余晓晖认为，从新型工业化视角看，对我国制造业的发展带来以下变革：
推动产业结构优化升级。一方面，通过智能化生产设备投入以及工艺流程改造，实现传统产业的转型升级。如我国纺织业通过数字化智能化升级实现向高效率、高质量的转型，劳动效率在17年间提升超4倍。另一方面，涌现出一批“数字原生”的企业，通过将数字技术的深度融入生产经营全环节，实现新产品上市周期大幅缩短。
提升产业科技创新能力。通过数字技术与传统制造技术融合创新，催生智能网联汽车、具身智能装备、新型工控等产品，开辟发展新领域、新赛道，构筑产业竞争新优势。
强化产业链供应链韧性安全。通过汇聚产业链供应链资源，打造社会化生产供应网络，塑造弹性自治能力，在极端情况下实现跨地域、跨行业资源配置，保障安全和韧性。
促进工业绿色低碳发展。数字化与绿色化有天然融合优势，利用数字技术对高能耗、高污染设备进行实时监测，分析优化工艺方法，显著减少能源消耗和污染物排放，打造绿色产品、绿色工厂、绿色供应链等覆盖全生命周期和全价值链的绿色低碳发展模式。
请输入验证码