制造业是立国之本、强国之基、兴国之器。中国制造正经历着从“世界工厂”迈向“制造强国”的深刻转变。而智能制造，正是制造强国建设的主攻方向，也是推进新型工业化的重要任务。
近年来，智能制造理念不断深入人心，通过强化应用示范，建设制造业数字化模型化转型样板；强化供给全产业链，锻造安全可控的系统解决方案；强化基础保障，构建融合融通的发展生态，我国智能制造发展取得了长足进步。
中国智能制造的新突破
当前，智能制造在中国推广应用的广度和深度已居世界领先水平。最新数据显示，中国每万名工人配备工业机器人470台，密度已经超过德国和日本，工业制造合格率达到93%以上，跃升到世界第三。
以新能源汽车为例，中国新能源汽车从2008年开始起步，在2018年年产过百万辆，用了近10年时间；到2022年年产超过五百万辆，用了约4年时间；再到2024年成为全球首个年度达产1000万辆的国家，用了约2年时间。中国新能源汽车产销量已经连续9年位居全球第一。
在国内某新能源汽车智能制造工厂，采用5G＋工业互联网、大数据、大模型、云计算、数字孪生等数字化和智能化技术，极大地提升了生产效率。可以满足4款车型的混流生产，同时能够满足上万种不同配置车型的随机生产，充分匹配用户的个性化订单需求，目前该工厂可以做到118秒就能下线一台整车。
窥一斑而见全豹。支撑中国新能源汽车加速发展的背后正是中国制造不断向数字化、智能化、高端化方向迈进。截至目前，我国已累计培育四百余家国家级智能制造示范工厂，建成万余家省级智能工厂，推进近万家中小企业数字化改造。
值得一提的是，中国制造不仅有齐备的全产业链，还在新能源装备、轨道交通、高端船舶装备等新兴产业发力，更在不遗余力推动传统制造行业向高端化、智能化、绿色化迈进。
当前，我国经济正处在高质量发展爬坡过坎的重大关口，实现发展动力转换、方式转变、结构调整的任务繁重。以“数字化+智能化”为核心的数智技术赋能先进制造业，是构建现代化产业体系，实现经济高质量发展的必然要求。2025年中央经济工作会议强调，广泛应用数智技术、绿色技术，加快传统产业转型升级。
在这场数智化变革浪潮中，人工智能的应用和赋能已成为业界共识。作为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，人工智能具备典型的通用技术特征，正在深刻改变制造业的生产方式。从产业看，人工智能技术不仅在智能制造、智慧城市、智能驾驶等领域广泛应用，推动新兴业态发展壮大，而且促进传统行业智能化升级、数字化改造。
在传统产业，利用人工智能推动智能化改造和数字化转型，能够提高生产效率、降低生产成本。例如服装行业，一些智能化制衣工厂通过引入辅助设计大模型，实现从裁剪、车缝、整烫到仓储配对的一体化生产流程无缝对接，大幅提升定制服装占总产量的比例。
数据显示，2023年我国智能制造相关产业规模同比增长14.9%，达到28841.6亿元，预计未来3年将持续保持高速增长态势。
加速智能制造转型升级
从更大范围看，我国虽然已在智能制造领域取得了诸多成就和经验，但仍面临整体数智化普及程度不高、关键数智技术支撑力不足、中小企业推进数智化转型的积极性尚待激发、先进制造业发展不平衡不充分等瓶颈。
当前和今后一个时期，我国智能制造需要以点带面实现群体突破，打破机制瓶颈，着力打造智能制造“升级版”，不断释放新质生产力，在数字化和智能化趋势中引领全球制造业的未来。
一是发展壮大先进制造业集群。
先进制造业集群是产业分工深化和集聚发展的高级形式。发展先进制造业集群，如AI人工智能，智能设备穿戴和虚拟现实产业集群等，是我国推动产业迈向中高端、提升产业链供应链韧性和安全水平的重要抓手，也是制造强国的重要载体和标志。截至目前全国先进制造业集群总数已达80个。不久前工业和信息化部公布了《2024年国家先进制造业集群名单》，要求35个新上榜国家级集群切实组织实施好培育提升方案，制定技术创新和产业发展路线图，明确引资引技引才重点，提升集群综合竞争力，推动集群加快向世界级迈进。
二是培育更多“未来工厂”。
数据已成为新的核心生产要素，数字化转型不仅是抢抓新一轮科技革命和产业变革机遇的迫切需求，也是重塑竞争优势和推进新型工业化的关键抓手。未来工厂作为数字化转型后智能制造的高级形态，下一步要发挥好未来工厂的示范引领作用，加快构建智能制造全覆盖服务网和未来工厂全周期服务链，按照“数字化车间—智能工厂—未来工厂”梯度转型体系实施转型，推动新一代信息技术和制造业深度融合，推进制造业持续数字化升级，培育更多 “未来工厂”，提升全国智能制造发展水平。
三是解决复合型人才短缺瓶颈。
智能制造需要融合工业互联网、大数据等多种技术，相应带来了人员结构的挑战。很多企业技术人员过往的沉淀不够，在技术上可能存在一定短板； 此外，传统的劳动型工人会减少，一岗多能型的工程师会增加，需要越来越多复合型的人才。例如财务岗位，以前的财务人员只需要有财务的专业知识，现在智能制造业的财务人员也需要有数据应用和分析的能力，同时还需要有一定的软件编程能力，这样才能更好地发挥管理作用，其他的岗位也有类似情况。
四是加大对中小企业数智化转型的支持力度。
可通过政策补贴或创新商业模式，向产业链上下游企业赋能，普及智能制造装备和工业软件、先进管理理念、关键制造工艺，构建一批中小制造企业的数智化转型样板；强化财政专项资金统筹，设立数智化转型专项基金，打通各类融资渠道，完善融资风险补偿机制，最大程度降低中小企业的转型风险；加快构建“政府引导—平台赋能—龙头引领—协会服务—机构支撑”的联合推进机制，实施普惠性“上云用数赋智”行动，着力引导中小企业开展系统云化改造与云端迁移。
五是加快形成我国自己的智能制造标准和国际评价体系。
建设完善智能制造国际标准体系，加快智能制造核心标准的研究、研制、攻关，鼓励龙头企业牵头打造标准群，带动产业链上下游协同转型。出台激励政策，鼓励国内企业、专家学者积极参加国际标准化工作，打造一批事实上的智能制造国际标准，加快塑造智能制造标准中国品牌，提升国际话语权。加快完善智能制造评估评价工作体系，帮助重点地区、行业、企业了解掌握智能制造发展水平和成效，对标和超越国际制造业水平，构建“以评促改、以评促建”的发展生态。
当前，国际形势复杂多变，外部风险挑战加剧。实现更深层次的国力提升，保障国家经济产业安全，需要系统提高三大能力：能源保障能力，工业生产能力，物资调配能力。
在这一宏伟蓝图中，持续推动制造业实现质的有效提升和量的合理增长，加快迈向制造强国，并构建以此为支撑的现代化产业体系，是提升综合国力、保障国家安全、推动中国式现代化的必由之路。
总之，面向未来，要抓住第四次工业革命的机遇，发展稳定好全产业链，推动供需双向发力、加强科技产业融合、强化标准体系支撑、深化国际交流合作，以技术融合与系统集成式创新为智能制造的主要创新方向，加快落实推进人工智能赋能新型工业化的战略部署，为推进新型工业化、建设制造强国、实现高质量发展做出新的更大贡献。
（夏红星，知名学者）
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