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人工智能+,為何能“再定義”中國制造

一系列大動作,吹響了重塑制造業的號角。

今年8月,國務院印發《關于深入實施“人工智能+”行動的意見》,將“人工智能+制造”列為重點之一,為制造業智能化升級提供了政策指引和實施路徑。
此前6月,工信部在審議《信息化和工業化融合2025年工作要點》時,明確提出要實施“人工智能+制造”行動,加快重點行業智能升級,打造智能制造“升級版”。
“這已不僅僅是一次單純的技術迭代和產業升級,而是一場關乎城市產業地位、區域競爭新棋局、乃至國家核心競爭力強弱的戰略‘卡位戰’。”一位區域經濟專家分析認為。
為什么說人工智能是對制造業的“再定義”?在這場“卡位戰”中,怎么才能率先突圍?
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01

一場關乎未來的競速賽
大家都聽說過傻子瓜子、洽洽、三只松鼠,然而,同為休閑食品企業,如今正演繹著截然不同的命運,其中,洽洽主動擁抱數智化轉型,從傳統模式中破局,成長為一名追趕型“游泳健將”。
而作為數字原生企業的三只松鼠,自誕生起就將AI深度植入制造全流程,構建全鏈路智能品控體系,創業僅八年收入突破百億元,成為“靠腮呼吸的魚”。
不同鏡像,揭示了一個清晰的現實:企業所處的智能化階段,直接決定其生存狀態與生命周期。
它強有力地印證了:在今天的產業競爭中,人工智能已不再是“重要與否”的選擇題,而是“離開它,還能否活下去”的生存題。
從全球來看,人工智能是第四次工業革命的核心引擎,是贏得全球產業競爭主動權和搶占新工業革命制高點的重要著力點。
一方面,全球產業鏈加速重構、勞動力結構性短缺、質量與效率的雙重壓力日益顯現。
另一方面,人工智能正以前所未有的速度,滲透至從研發、生產到供應鏈的各個環節,成為驅動制造業高質量發展的新變量。
在這樣的背景下,制造業不再是AI應用的跟隨者,而是其落地的主戰場和主引擎。“人工智能+制造”將推動制造從“人海戰術”轉向“算法驅動”,從“經驗主義”邁向“數據決策”。
有市場調研報告顯示,工業AI已進入高速增長期,2024年全球工業AI市場規模已達436億美元,預計到2030年將躍升至1540億美元,年復合增長率為23%。
可以說,誰能率先完成這一躍遷,誰就能在新一輪全球產業分工中搶占制高點;一旦落后,失去的不僅是市場訂單,更是現代工業體系的主導權。
從我國來看,人工智能是推動中國制造由大到強的重要路徑。
2024年,我國全部工業增加值達到40.5萬億元,制造業總體規模連續15年保持世界第一,但“大而不強”問題依然突出,表現為高端裝備依賴進口、工業軟件受制于人、制造環節效率低、柔性差、響應慢等方面。
世界銀行數據顯示,中國制造業勞動生產率僅為美國的1/5、德國的1/4;單位增加值能耗是發達國家的2—3倍。
而“人工智能+制造”為破解這些痛點提供了系統性方案:通過AI優化工藝、預測故障、提升質檢,實現效率與質量雙升;通過柔性產線實現小批量、多品種的快速響應;通過AI+工業軟件逐步突破“卡脖子”環節……
可以說,人工智能不是“錦上添花”,而是“雪中送炭”,是中國制造業由大到強的必由之路。
從產業來看,人工智能是培育壯大新質生產力的戰略抓手,是推動經濟結構實現戰略性調整、構筑未來新優勢的關鍵所在。
新質生產力的核心在于以科技創新驅動生產力質的躍遷,突破傳統要素瓶頸。而“人工智能+制造”正是典型代表:既能改造傳統產業,讓“老樹發新芽”,也能催生工業互聯網、智能機器人、高性能傳感器、工業軟件等新興業態,推動新興產業“樹林變森林”,還能賦能未來產業“小樹變大樹”。
從企業來看,當前經濟發展面臨的不確定不穩定因素較多,產業鏈供應鏈的“卡點”還不少,一些制造業企業特別是中小企業經營困難。
在這種情況下,企業要擺脫“僧多粥少”的需求制約和更為激烈的競爭壓力,迫切需要在人工智能上找出路,以推動制造業全要素的整合共振,加快驅動技術創新、模式創新、管理創新,為搶占發展新賽道、贏得新優勢筑勢蓄能。
全球頂級咨詢服務機構畢馬威的一份2025年報告指出,93%的企業認為擁抱人工智能可建立競爭優勢。根據最新調研,95%的制造企業將在未來五年內投資人工智能。
正是基于以上多維度的認知和共識,各地深刻洞察到“人工智能+制造”所蘊含的歷史性機遇。一場關乎未來的競速賽,已然在全國范圍內展開,呈現出時不我待的奮進態勢。
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02

不僅是技術層面升級,更是競爭邏輯變革
今年5月,北京印發《北京市人工智能賦能新型工業化行動方案(2025年)》,提出多項措施推動人工智能與工業深度融合,加速制造業智能化升級;
也是在5月,浙江印發《關于支持人工智能創新發展的若干措施》,奮力搶占人工智能發展制高點,打造全球人工智能創新發展高地;
今年8月,上海推出《上海市加快推動“AI+制造”發展的實施方案》,計劃推動3000家制造業企業實現智能化應用,重點突破工業模型基礎能力與智能前沿技術;……
不僅是東部經濟發達省份,中西部地區的省份同樣是聞令而動,紛紛躬身入局。
河北聚焦鋼鐵、化工等傳統優勢產業轉型,建設京津冀公共算力服務平臺;
安徽聚焦“6178”現代化產業體系,深度賦能制造業,推動智能網聯汽車、新材料、智能家電等優勢產業提質增效;
四川則是提出在成都建設“諸葛空間”AI產業生態示范區,重點發力大模型和機器人,建設機器人中試線。
發出聲響最大的,是廣西
在2025年廣西“新春第一會”上,廣西壯族自治區黨委書記陳剛發出人工智能產業發展的響亮動員令。
最近半年來,陳剛密集會見人工智能領域企業家,邀請世界級專家輔導人工智能;廣西還印發了《廣西“人工智能+制造”行動方案(2025—2027年)》……人工智能已成為廣西制造業高質量發展的高頻詞。
將這場競速賽推向高潮的是浙江溫州今年9月,溫州市人工智能局正式揭牌,這是全國首個市級人工智能管理機構,引發外界強烈關注。
從東部到中西部,各地圍繞“人工智能+制造”展開激烈競爭,都努力在AI產業革命中搶占先機。“誰先發展人工智能、應用人工智能,這個國家、這個地方就能走在前面。”陳剛在廣西“新春第一會”上的一句話,成為競爭態勢的生動寫照。
梳理發現,在這一輪行動中,主要聚焦算力基建、應用場景、核心技術、產業生態、數據資源五大核心領域展開
一是聚焦算力基建:布局智能時代“新電力”。算力作為AI發展的基礎資源,是布局“人工智能+制造”的核心戰場。
上海通過“模速空間”和算力券吸引企業,深圳依托硬件優勢建設算力高地,貴州等西部省份則憑借國家算力樞紐參與競爭。這場“新電力”之爭背后是差異化策略:經濟先發地區聚焦高端集群,后發地區則以低成本優勢承接算力外溢需求。
二是聚焦應用場景:從“技術驅動”轉向“需求牽引”。
各地在應用場景拓展上,立足自身需求,呈現垂直領域的深度滲透。比如,浙江依托電商優勢,將AI深度融入制造業的物流、營銷等各環節。
特別是,具身智能與智能駕駛成為場景競爭的前沿陣地。北京計劃2027年實現人形機器人萬臺量產,上海、廣州加速自動駕駛試點,形成“百機大戰”競爭格局。
這既體現技術突破的迫切性,也反映出地方對人工智能賦能制造業的期待。
三是聚焦核心技術:大模型領域的“軍備競賽”。大模型作為AI技術制高點,引發激烈競爭,呈現“通用與專用并進”態勢。
北京以105個備案模型(占全國近半)領跑,上海通過“模塑申城”推動制造領域模型優化,深圳依托騰訊、平安等企業,在垂類模型上形成特色。
四是聚焦產業生態:從企業集聚到創新鏈整合。競爭焦點從單純的企業數量轉向政策、資本、人才、技術的全方位支撐的生態協同能力。
比如,武漢建設“產業加速器”,北京經開區發布機器人產業新城計劃,安徽推動“政產學研金服用”融合發展機制改革,加快形成“喬木”參天、“灌木”茁壯、“苗木”蔥郁的創新生態。
五是聚焦數據資源:質量與安全并重。制造業高質量數據供給成為落地關鍵。
比如,北京探索數據資產化路徑,上海建立行業共享平臺破解“數據孤島”,體現“發展與規范并重”的可持續發展理念。
不同的領域,反映的是地方謀求產業生態重構與發展能級躍升的深層考量。
當然,“人工智能+制造”的領域還有很多,這是一個全新的賽場,其涵蓋領域之廣、滲透程度之深,為區域發展和產業升級帶來了前所未有的新動能,持續吸引著各地主動搶抓、積極競逐。
然而,在這股競爭的熱潮背后,也出現了一些隱憂。
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03

不是短跑,而是一場持久戰、精準戰
數十座城市一擁而上,將人形機器人列為先導產業,同質化問題顯現;
各地爭相建設算力中心,區域間協同不足,導致創新資源分散;
一些地方的AI產線“演示效果好、落地效益差”,淪為“盆景”,被調侃為“PPT智能”,造成資源浪費;……
調研中,多位專家擔憂,這場“AI+制造”的浪潮,是否會從一場以技術創新驅動制造業升級的“質量競賽”,變為追求政策亮點和短期效應的“姿態競爭”?
這考驗著地方政府的智慧。面對“人工智能+制造”的澎湃風口,比搶占先機更重要的,是保持戰略定力與精準落子
專家認為,推動“人工智能+制造”,不能將其視為統一的“標準套餐”盲目跟進,而應視其為需要精準匹配地方產業基因的“定制菜”。
每個城市都需深入“體檢”,摸清自己的產業底數,做好“診斷”,明確主攻方向,方能避免“千城一面”的窘境,走出一條符合自身實際的高質量發展之路。
比如,安徽立足新能源汽車產業發展基礎,以“三智一芯”為核心布局,建設超級工廠、布局車路云一體化示范應用,推動人工智能與智能網聯協同發展,構建從芯片、智能座艙到自動駕駛的新能源智能網聯汽車完整產業鏈,助力汽車、新能源汽車產量均居全國第一。
在各地找準差異化賽道的基礎上,更關鍵的一步在于激發制造業主體——成千上萬的企業積極擁抱AI的主動性。
這就好比戰略層面的“菜單”已然明晰,但要成功“烹制”出一道“人工智能+制造”大餐,還需為掌勺的廣大中小企業備好關鍵的“食材”與“灶火”。
調研中發現,一些企業推進“人工智能+”面臨三重障礙:認知層面整體把握不足,路徑層面缺乏清晰規劃,能力層面受困于數據孤島、成本與風險。
這些障礙如何破解?
政府補貼固然有效,但效果有限,關鍵在于構建“升級基礎設施”,通過推動數據流通、制定標準、開發行業共性方案,系統性降低轉型升級門檻。
特別是面對“人工智能+制造”技術路線未定、商業模式待探的現狀,地方政府需要為其創造充分的試錯空間,鼓勵先行先試。
有專家建議,地方政府可探索設立“AI+制造”創新試驗區和專項風險補償基金,對企業在技術攻關與模式探索中的階段性失敗給予適度風險分擔。
同時,建立“場景開放清單”,推動龍頭企業開放產線、數據與工藝資源,吸引企業協同攻關。
從全國來看,不少地方正在積極探索。比如,蘇州以人工智能和制造業深度融合為主線,高水平建設“人工智能+”創新發展試驗區,上海、杭州、成都、合肥等城市都已發布AI相關基金。
同時,地方政府實施“人工智能+制造”行動,不能貪大求全,而應小步快跑、邊做邊學、逐步演進,通過加強試點項目的跟蹤評估,凝練“可復制的成功模板”,實現從“點上突破”到“面上推廣”的迭代演進。
最為關鍵的是,“人工智能+制造”不是短跑,而是一場持久戰、精準戰,拼的不是速度,而是耐力;不是口號聲勢,而是落地深度。
AI引發“智變”,考驗的是城市對產業的理解、對資源的整合與對生態的構建能力——唯有真正沉入制造現場、融通技術與場景、走通本地化路徑者,方能贏得這場“城市卡位戰”。


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