在全球產業鏈智能化重構的浪潮中，人工智能技術與制造業的深度融合已成為重塑產業競爭格局的核心驅動力。當前，制造業正處于從規模紅利向創新效能轉型的關鍵窗口期，技術應用的復雜性、生產系統的異構性以及生態協同的滯后性，共同構成了AI深度賦能的現實挑戰。如何突破傳統制造模式的路徑依賴，構建技術供給與產業需求精準適配的創新體系，是實現價值鏈躍升的關鍵命題。本研究從技術演進規律與產業實踐需求的雙重視角出發，系統闡釋智能技術驅動制造范式躍遷的內在機理，以期為構建轉型升級路徑提供理論框架與實踐指引。
一、制造業轉型升級面臨的背景
制造業是國民經濟的根基，我國雖已構建起全球最完整的工業體系，但仍面臨“大而不強”“全而不精”的結構性矛盾，亟須通過技術革新突破資源約束與創新瓶頸。以人工智能為核心的新一代數字技術，在政策驅動與場景賦能雙重作用下，正成為重構制造范式、培育新質生產力的戰略引擎。
（一）制造業在經濟中的地位與重要性
我國工業具有顯著的“體系全”“產品多”“規模大”優勢，擁有41個工業大類、207個中類、666個小類，是全世界唯一擁有聯合國產業分類中全部工業門類的國家；在500種主要工業產品中，四成以上產品產量位居全球第一。其中，制造業總體規模居世界首位，占全球比重超30%。我國制造業在經濟穩定增長方面發揮重要作用，以石化化工、鋼鐵、有色、建材、機械、汽車、輕工、紡織等為代表的傳統制造業是我國制造業的主體，其增加值占全部制造業增加值的比重接近80%，是現代產業體系的基底，對經濟社會發展作出重要貢獻。制造業在國民經濟發展中具有基礎性和戰略性的地位，但當前存在“大而不強”“全而不精”等突出問題，創新能力需持續提升，產業基礎也需進一步夯實，資源約束和要素成本問題日趨嚴峻[1]。
（二）我國制造業的發展趨勢
當前，我國正加快推進以人工智能為代表的新一代數字技術與制造業的融合發展。黨的二十屆三中全會提出，要加快推進新型工業化，培育壯大先進制造業集群，推動制造業高端化、智能化、綠色化發展。2025年政府工作報告提出，持續推進“人工智能+”行動，將數字技術與制造優勢、市場優勢更好結合起來，支持大模型廣泛應用。人工智能作為未來發展的關鍵變量，對產業發展具有深遠影響。對制造業轉型升級而言，人工智能的創新應用將成為推動變革的關鍵因素，將發揮日益重要的支撐作用[2]。在新一輪科技革命和產業變革深入發展的背景下，人工智能助力制造業轉型升級是必然選擇，這不僅關系到現代化產業體系的建設進程，更是增強產業鏈供應鏈韌性，提升安全水平的關鍵舉措，對推進新型工業化和制造強國建設具有重要意義[3]。
（三）人工智能在制造業中的應用前景
人工智能作為影響廣泛而深遠的顛覆性技術，具有顯著的溢出和“頭雁”帶動作用，能夠打造推動經濟發展的強大新引擎。它重構經濟活動的生產、分配、流通、消費等各環節，深刻改變人類生產生活方式和思維模式，推動傳統實體經濟實現革命性升級和發展，催生新技術、新產品、新產業、新業態、新模式。作為第四次工業革命的重要標志，人工智能與制造業的深度融合，可助力制造業智能化轉型：通過數字化車間和智能工廠建設實現智能制造，從產品供給水平、性能質量等多維度增強產業鏈供應鏈競爭力；面向豐富的制造業應用場景優化工業制造體系，引發制造業產業重大變革，成為發展新質生產力的重要驅動力，為新型工業化進程賦能[4]。
二、人工智能在制造業中的應用現狀
人工智能技術通過多模態數據融合與算法創新，正加速滲透至制造全流程，催生智能質檢、預測性維護等高價值場景。工業大模型與小模型的協同演進，推動制造業從單點智能邁向全鏈路智能決策閉環，重塑生產體系與創新范式。
（一）人工智能技術概述
人工智能作為當今科技領域中極具創新性與深遠影響力的技術方向，其發展歷程凝聚了無數次的挑戰與突破。人工智能研究始于20世紀50年代，早期受限于計算能力和對智能理解的不足，進展緩慢。20世紀80年代，專家系統的出現為人工智能發展帶來新希望，但面臨知識獲取困難和系統脆弱性等突出問題。21世紀初，互聯網技術普及、數據量爆發式增長和計算能力提升為人工智能發展帶來歷史性機遇，尤其是機器學習和深度學習技術的崛起，推動其在多個領域取得突破性進展[5]。近年來，人工智能發展呈現出多技術融合創新的趨勢。制造業加速與信息技術深度融合，催生出智能制造、工業互聯網等新型制造模式。這些模式不僅提高了生產效率和產品質量，更推動了制造業的轉型升級和創新發展。
（二）制造業AI應用現狀
我國制造業體系完整、產業規模龐大，具備豐富的應用場景優勢。在新一輪科技革命和產業變革深入推進的背景下，各類企業紛紛啟動并加快數字化轉型進程，持續加大數字化智能化轉型的資金投入和支持力度，將豐富的應用場景轉化為旺盛的智能化發展需求，牽引人工智能技術賦能制造業轉型升級。根據第五次全國經濟普查結果，2023年，47%的規模以上工業企業已應用了人工智能、云計算和工業互聯網等數字技術。當前，我國人工智能技術在圖像語音識別、自然語言處理等領域發展迅速，已在信息化基礎較好、數據資源較豐富以及容錯率較高的部分應用場景中率先落地。此前走在數字化轉型前列的行業，其人工智能技術已從局部突破走向全面覆蓋，并向縱深方向升級[6]。
三、人工智能助力制造業轉型的主要路徑
（一）“制造業場景+小模型”范式日趨成熟
1.助力生產設備智能化升級，行動能力不斷提升。傳統生產設備大多依賴于人工操作或簡單的機械控制，而人工智能技術通過集成機器學習、深度學習及數據分析等先進模型算法，賦予生產設備自主決策與持續學習能力。例如，智能機器人可基于實時數據進行自主調節，自動完成裝配、焊接、涂裝等生產任務，大幅減少人工干預，有效提升生產效率與生產線自動化水平。
2.豐富人機智能化交互模式，工作能力逐步提高。通過多模態交互技術的深度融合，制造業人機協作范式正被重構，工作效率與精準度得到顯著提升。其核心在于將自然語言處理、機器視覺、增強現實等多個小模型整合為智能化交互系統，實現“感知-決策-執行”全流程閉環。這些小模型協同組合不僅提升操作效率，更通過數據閉環優化生產決策，推動制造業向“自適應智造”躍遷，成為新型工業化的重要引擎。
3.實現海量數據智能化分析，助力智能終端設備的思考能力持續攀升。人工智能小模型通過輕量化架構與創新算法，突破算力與數據限制，成為海量工業數據智能分析的核心工具。基于知識蒸餾技術，小模型可分布式部署于邊緣設備，實時解析百億級傳感器數據流。量化壓縮技術進一步降低模型體積與功耗，使工業平板、巡檢機器人等終端設備具備實時推理能力。
（二）工業大模型加速助力制造業應用創新
1.大模型正在降低人工智能準入門檻。大模型技術通過自然語言交互和場景化封裝，持續消解人工智能應用的技術壁壘，使制造業一線工人無需編程基礎即可使用智能工具，推動人工智能從“工程師專屬”走向“車間普惠”，讓制造業普通工人在缺乏深厚技術背景的情況下仍能高效使用AI工具。例如，某汽車工廠工人通過語音助手實時查詢設備操作手冊，故障排除效率提升50%；借助AR眼鏡搭載的視覺大模型，新手工人可自動識別零件型號并獲取裝配指引，培訓周期從3個月縮短至1周。
2.提升生產過程中的智能決策與優化能力。大模型憑借超大規模數據融合能力與深度推理優勢，正在重構制造業決策范式，實現從局部優化到全局智能的跨越。在實時生產監控中，工業大模型可并行處理百萬級設備傳感器數據流，結合知識圖譜精準識別數據間的隱性關聯。例如，某光伏企業通過分析硅片切割機的振動、溫度與能耗數據，動態優化切割參數。在復雜工藝優化場景中，大模型突破傳統試錯法局限，如寧德時代通過多物理場耦合模型，將鋰電池極片壓實密度預測誤差控制在±0.5%以內。
3.拓展生產制造智能化應用的邊界。大模型技術依托多模態融合與自進化特性，開辟全新的應用領域。在復雜工藝優化領域，工業大模型可同步解析設備傳感器數據、工藝文檔與專家經驗，生成跨學科優化方案。在生成式制造場景中，大模型突破傳統CAD（計算機輔助設計）工具限制，輸入自然語言需求，自動生成拓撲優化方案。在自適應生產系統中，大模型通過聯邦學習整合多工廠數據，能夠動態調整工藝參數。在跨域知識遷移方面，大模型能夠將消費互聯網的交互邏輯引入工業場景，可支持工人通過語音指令實施調度AGV（自動導引運輸車）等便捷操作，拓寬智能化應用場景范圍。
（三）大小模型協同成為賦能制造業發展新路徑
1.基于工業互聯網平臺實現跨場景協同。依托工業互聯網平臺構建統一的數據中臺體系，通過標準化接口實時匯聚產線傳感器、ERP/MES（企業資源計劃/制造執行系統）等不同場景下的多源數據。其中，大模型負責跨場景知識圖譜構建與全局優化分析，小模型部署在邊緣計算設備中實時監測設備狀態。通過分層聯邦學習框架，在數據不出域的前提下實現云邊模型參數的協同優化。
2.面向垂直場景構建大小模型混合推理架構。在質檢、工藝優化等高頻應用場景中，構建“大模型規劃+小模型執行”的混合架構。例如：大模型分析歷史生產數據生成工藝參數優化方案，輕量化AI模型部署到工業機器人控制器，實現毫秒級實時調整。在缺陷檢測場景，大模型動態生成小樣本訓練集，小模型通過遷移學習快速適配新產品產線，將模型迭代周期從2周縮短至3天。
四、人工智能助力制造業轉型面臨的挑戰
（一）高質量數據供給不足
高質量數據集是制造業人工智能實現精準建模、優化生產流程及可靠決策等的核心基礎。制造業企業內部多模態數據分散匯聚整合難度大，外部數據流通共享難度大，導致高質量數據集稀缺。2024年度全國數據資源調查數據顯示，企業用于人工智能的數據量約占其數據存儲量的7%，企業數據集建設潛力空間巨大。
（二）制造企業轉型面臨較大的資金壓力
盡管AI技術發展迅速，但其在制造業中的應用仍然需要巨大的資金投入，包括硬件、軟件、人才及基礎設施等方面的投入。較高的技術實施成本給企業帶來了較大的壓力。AI技術能否帶來足夠的回報、提升生產效率、降低成本，往往不容易量化，企業可能對投資回報率存疑，從而導致技術應用進展緩慢。
（三）生產環境與流程適配難度大
制造業生產流程普遍具有高度復雜性，不同生產線和設備的狀況差異很大。這種多變復雜的生產環境，對AI系統往往提出較高的靈活性與適應性要求，而現有AI技術在處理動態場景時的效果可能仍不理想。此外，許多制造企業的生產設備和軟件系統較為老舊，與AI技術的結合存在技術上的難題。升級或改造現有設備與系統可能會產生額外的成本和風險。
（四）標準化推進和行業協作存在壁壘
當前的制造業，尤其是在涉及不同供應鏈和生產環節的情況下，缺乏統一的AI技術標準和規范。這使得不同企業和部門之間的協作難度增加，影響了AI技術的推廣和應用。制造業與AI技術提供商之間尚未形成完善的合作生態。企業和技術開發方的合作可能由于目標和利益不一致而遇到障礙。
五、人工智能助力制造業轉型的對策建議
（一）構建制造業高質量數據供給路徑
一是構建數據治理體系，統一制造業數據標準，破解設備異構性難題，利用可信數據空間、區塊鏈實現數據“可用不可見”的跨域流通；二是強化工業互聯網平臺建設，通過開源數據集平臺降低中小企業數據開發門檻，依托龍頭企業整合行業數據池；三是政策與市場協同，制定數據分類分級規則與激勵政策，探索數據交易機制，引導制造業企業通過按需服務模式降低數據使用成本；四是強化技術創新與人才培養，開發適配工業場景的小樣本模型，培養兼具工業知識與AI技能的復合型人才。
（二）打造AI模型“1+N”服務新模式
建立制造業專用模型市場，基于“公有云訓練+邊緣端推理”架構，頭部企業提供經過預訓練的行業大模型，中小廠商通過LoRA（Low-Rank Adaptation，低秩適應）等參數高效微調技術，基于自身產線數據快速開發專用小模型，實現“1+N”快速部署。通過區塊鏈技術實現模型貢獻度計量，構建“基礎大模型+場景小模型+數據反饋”的價值分配體系，降低單個企業AI部署成本。場景側聚焦預測性維護、視覺質檢等投資回報率（ROI）明確的領域，提升制造業企業應用AI的意愿和效果。
（三）借助政策優勢以點帶面分步部署AI
制造業企業應加快梳理內部需求，逐步引入AI技術，在生產線靈活部分進行試點應用，積累經驗后再推廣，避免一次性大規模投入。借助《推動大規模設備更新和消費品以舊換新行動方案》等國家政策，分批次進行關鍵設備更新，提高生產效率。智能化改造老舊設備，安裝傳感器并利用邊緣計算技術實現局部升級，減少成本和風險。開發中間層接口或數據平臺解決舊系統與新技術間兼容問題，確保數據無縫銜接。
（四）多措并舉加強制造業AI生態建設
一是行業協會或政府應推動制定統一的技術標準，促進跨部門和跨企業協作。二是制造業企業應與AI技術提供商建立長期戰略合作關系，確保目標一致與利益共享，避免因利益沖突導致合作障礙。三是企業與技術開發方共同建設開放平臺，確保AI技術能夠靈活適應不同生產環節，減少對單一廠商的依賴。四是推動行業內的技術交流與共享，建立技術合作網絡，形成多方共贏的生態模式，促進AI技術廣泛應用。
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