政策催化下的制造业突围：以“人工智能+制造”构建新质生产力引擎

中国人民银行、工业和信息化部、国家发展改革委、财政部、金融监管总局、中国证监会、国家外汇局等七部门联合印发《关于金融支持新型工业化的指导意见》指出：要加大对传统制造业高端化、智能化、绿色化发展以及企业增品种提品质创品牌融资支持力度。支持企业生产设备数字化改造、智能装备和软件更新替代、绿色环保装备购置、安全应急装备应用等。支持技改升级、智能工厂建设、中小企业数字化转型等领域。
工业和信息化部、人力资源社会保障部、住房城乡建设部、交通运输部、农业农村部、国家卫生健康委、应急管理部、市场监管总局八部门联合印发的《机械工业数字化转型实施方案（2025—2030）》工作目标：到2030年，机械工业规上企业基本完成一轮数字化改造，重点企业的产业链供应链上下游实现数据互联、共享协同，骨干企业深度应用人工智能技术，智能制造能力成熟度二级及以上企业占比达60%，建成不少于500家卓越级智能工厂。

近期，一系列政策举措，使得“人工智能 +制造”已从过往的战略布局迈向聚焦制造业的深度实践，正加速“人工智能 + 制造” 落地，使其成为驱动制造业高质量发展、形成新质生产力的核心引擎。

面对汹涌而来的人工智能浪潮，许多企业的第一反应是引入自动化产线、部署工业机器人。然而，如果对人工智能+制造的理解仍停留在“机器换人”或提升单一环节效率的初级阶段，那么很可能错失这场变革的真正精髓。

真正的人工智能+制造，不是用人工智能去固化现有的生产流程，而是用人工智能的思维模式去重构和优化整个价值创造过程。这要求企业决策者必须完成从“管理者”到“数据战略家”的角色转变。

那么，面对政策的催化和认知的挑战，制造业企业应如何规划自己的新质生产力跃迁路径？我们可以从三个层次构建战略版图，层层递进，抢占先机。

第一重存量激活——以“数据智能”穿透生产全链路

这是人工智能+制造的起点，也是企业数字化转型的“必修课”。其核心任务是“盘活存量”，将沉睡在各个角落的数据转化为可驱动决策的生产要素。重点在于打通设计、生产、供应链、销售等环节的数据壁垒，利用人工智能技术进行深度分析与优化。

第二重增量创造——以“生成式人工智能”重塑研发与创新范式

如果说数据智能是对现有流程的优化，那么生成式人工智能和大模型技术，则是创造全新价值的引擎。大模型正在成为工厂的“智能中枢”，其能力远不止于此。

在研发端，生成式人工智能可以根据需求参数，快速生成多种产品设计方案，将研发周期缩短数倍。在工艺端，它能模拟和优化复杂的生产参数，找到最优解。更具革命性的是，人工智能能够将老师傅们脑海中的、难以言传的隐性知识和工艺诀窍，通过数据化、模型化的方式沉淀、传承乃至再创造。这不仅解决了制造业面临的知识断层危机，更是新质生产力中“技术革命性突破”的直接体现。

第三重生态重构——以“智能服务化”定义未来工厂

新质生产力的终极形态，必然伴随着生产关系的变革。未来的竞争不再是单个企业之间的竞争，而是基于人工智能+制造的生态系统之争。

企业需要跳出工厂的围墙，思考如何利用人工智能向价值链两端延伸。通过人工智能分析用户数据，企业可以实现从大规模制造向大规模个性化定制的转变。更进一步，企业可以从单纯的产品提供者，转变为“产品+智能服务+解决方案”的价值创造者，即“制造即服务”。这不仅开辟了新的增长曲线，也从根本上重构了企业的护城河。

当前，技术路径已然清晰，政策红利持续释放，但制造业叩开新质生产力之门的关键一跃，终究要落在 “人的认知迭代” 与 “组织的敏捷进化” 上。抢占人工智能 + 制造的深水区，考验的从来不止于硬件投入的力度，更在于能否推动自上而下的认知升级 —— 让 “数据驱动” 取代 “经验依赖”，让 “生态协同” 替代 “单打独斗”；能否打破部门墙与数据孤岛，培育既懂制造工艺又通智能技术的复合型人才，在试错中沉淀适应变革的组织韧性。这不是简单的技术叠加，而是一场从生产要素到价值逻辑、从管理模式到生态格局的系统性重塑，唯有将 “智能基因” 真正植入企业肌理，才能在新质生产力的竞赛中站稳脚跟、行稳致远。

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