在全球产业链智能化重构的浪潮中，人工智能技术与制造业的深度融合已成为重塑产业竞争格局的核心驱动力。当前，制造业正处于从规模红利向创新效能转型的关键窗口期，技术应用的复杂性、生产系统的异构性以及生态协同的滞后性，共同构成了AI深度赋能的现实挑战。如何突破传统制造模式的路径依赖，构建技术供给与产业需求精准适配的创新体系，是实现价值链跃升的关键命题。本研究从技术演进规律与产业实践需求的双重视角出发，系统阐释智能技术驱动制造范式跃迁的内在机理，以期为构建转型升级路径提供理论框架与实践指引。
一、制造业转型升级面临的背景
制造业是国民经济的根基，我国虽已构建起全球最完整的工业体系，但仍面临“大而不强”“全而不精”的结构性矛盾，亟须通过技术革新突破资源约束与创新瓶颈。以人工智能为核心的新一代数字技术，在政策驱动与场景赋能双重作用下，正成为重构制造范式、培育新质生产力的战略引擎。
（一）制造业在经济中的地位与重要性
我国工业具有显著的“体系全”“产品多”“规模大”优势，拥有41个工业大类、207个中类、666个小类，是全世界唯一拥有联合国产业分类中全部工业门类的国家；在500种主要工业产品中，四成以上产品产量位居全球第一。其中，制造业总体规模居世界首位，占全球比重超30%。我国制造业在经济稳定增长方面发挥重要作用，以石化化工、钢铁、有色、建材、机械、汽车、轻工、纺织等为代表的传统制造业是我国制造业的主体，其增加值占全部制造业增加值的比重接近80%，是现代产业体系的基底，对经济社会发展作出重要贡献。制造业在国民经济发展中具有基础性和战略性的地位，但当前存在“大而不强”“全而不精”等突出问题，创新能力需持续提升，产业基础也需进一步夯实，资源约束和要素成本问题日趋严峻[1]。
（二）我国制造业的发展趋势
当前，我国正加快推进以人工智能为代表的新一代数字技术与制造业的融合发展。党的二十届三中全会提出，要加快推进新型工业化，培育壮大先进制造业集群，推动制造业高端化、智能化、绿色化发展。2025年政府工作报告提出，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，支持大模型广泛应用。人工智能作为未来发展的关键变量，对产业发展具有深远影响。对制造业转型升级而言，人工智能的创新应用将成为推动变革的关键因素，将发挥日益重要的支撑作用[2]。在新一轮科技革命和产业变革深入发展的背景下，人工智能助力制造业转型升级是必然选择，这不仅关系到现代化产业体系的建设进程，更是增强产业链供应链韧性，提升安全水平的关键举措，对推进新型工业化和制造强国建设具有重要意义[3]。
（三）人工智能在制造业中的应用前景
人工智能作为影响广泛而深远的颠覆性技术，具有显著的溢出和“头雁”带动作用，能够打造推动经济发展的强大新引擎。它重构经济活动的生产、分配、流通、消费等各环节，深刻改变人类生产生活方式和思维模式，推动传统实体经济实现革命性升级和发展，催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式。作为第四次工业革命的重要标志，人工智能与制造业的深度融合，可助力制造业智能化转型：通过数字化车间和智能工厂建设实现智能制造，从产品供给水平、性能质量等多维度增强产业链供应链竞争力；面向丰富的制造业应用场景优化工业制造体系，引发制造业产业重大变革，成为发展新质生产力的重要驱动力，为新型工业化进程赋能[4]。
二、人工智能在制造业中的应用现状
人工智能技术通过多模态数据融合与算法创新，正加速渗透至制造全流程，催生智能质检、预测性维护等高价值场景。工业大模型与小模型的协同演进，推动制造业从单点智能迈向全链路智能决策闭环，重塑生产体系与创新范式。
（一）人工智能技术概述
人工智能作为当今科技领域中极具创新性与深远影响力的技术方向，其发展历程凝聚了无数次的挑战与突破。人工智能研究始于20世纪50年代，早期受限于计算能力和对智能理解的不足，进展缓慢。20世纪80年代，专家系统的出现为人工智能发展带来新希望，但面临知识获取困难和系统脆弱性等突出问题。21世纪初，互联网技术普及、数据量爆发式增长和计算能力提升为人工智能发展带来历史性机遇，尤其是机器学习和深度学习技术的崛起，推动其在多个领域取得突破性进展[5]。近年来，人工智能发展呈现出多技术融合创新的趋势。制造业加速与信息技术深度融合，催生出智能制造、工业互联网等新型制造模式。这些模式不仅提高了生产效率和产品质量，更推动了制造业的转型升级和创新发展。
（二）制造业AI应用现状
我国制造业体系完整、产业规模庞大，具备丰富的应用场景优势。在新一轮科技革命和产业变革深入推进的背景下，各类企业纷纷启动并加快数字化转型进程，持续加大数字化智能化转型的资金投入和支持力度，将丰富的应用场景转化为旺盛的智能化发展需求，牵引人工智能技术赋能制造业转型升级。根据第五次全国经济普查结果，2023年，47%的规模以上工业企业已应用了人工智能、云计算和工业互联网等数字技术。当前，我国人工智能技术在图像语音识别、自然语言处理等领域发展迅速，已在信息化基础较好、数据资源较丰富以及容错率较高的部分应用场景中率先落地。此前走在数字化转型前列的行业，其人工智能技术已从局部突破走向全面覆盖，并向纵深方向升级[6]。
三、人工智能助力制造业转型的主要路径
（一）“制造业场景+小模型”范式日趋成熟
1.助力生产设备智能化升级，行动能力不断提升。传统生产设备大多依赖于人工操作或简单的机械控制，而人工智能技术通过集成机器学习、深度学习及数据分析等先进模型算法，赋予生产设备自主决策与持续学习能力。例如，智能机器人可基于实时数据进行自主调节，自动完成装配、焊接、涂装等生产任务，大幅减少人工干预，有效提升生产效率与生产线自动化水平。
2.丰富人机智能化交互模式，工作能力逐步提高。通过多模态交互技术的深度融合，制造业人机协作范式正被重构，工作效率与精准度得到显著提升。其核心在于将自然语言处理、机器视觉、增强现实等多个小模型整合为智能化交互系统，实现“感知-决策-执行”全流程闭环。这些小模型协同组合不仅提升操作效率，更通过数据闭环优化生产决策，推动制造业向“自适应智造”跃迁，成为新型工业化的重要引擎。
3.实现海量数据智能化分析，助力智能终端设备的思考能力持续攀升。人工智能小模型通过轻量化架构与创新算法，突破算力与数据限制，成为海量工业数据智能分析的核心工具。基于知识蒸馏技术，小模型可分布式部署于边缘设备，实时解析百亿级传感器数据流。量化压缩技术进一步降低模型体积与功耗，使工业平板、巡检机器人等终端设备具备实时推理能力。
（二）工业大模型加速助力制造业应用创新
1.大模型正在降低人工智能准入门槛。大模型技术通过自然语言交互和场景化封装，持续消解人工智能应用的技术壁垒，使制造业一线工人无需编程基础即可使用智能工具，推动人工智能从“工程师专属”走向“车间普惠”，让制造业普通工人在缺乏深厚技术背景的情况下仍能高效使用AI工具。例如，某汽车工厂工人通过语音助手实时查询设备操作手册，故障排除效率提升50%；借助AR眼镜搭载的视觉大模型，新手工人可自动识别零件型号并获取装配指引，培训周期从3个月缩短至1周。
2.提升生产过程中的智能决策与优化能力。大模型凭借超大规模数据融合能力与深度推理优势，正在重构制造业决策范式，实现从局部优化到全局智能的跨越。在实时生产监控中，工业大模型可并行处理百万级设备传感器数据流，结合知识图谱精准识别数据间的隐性关联。例如，某光伏企业通过分析硅片切割机的振动、温度与能耗数据，动态优化切割参数。在复杂工艺优化场景中，大模型突破传统试错法局限，如宁德时代通过多物理场耦合模型，将锂电池极片压实密度预测误差控制在±0.5%以内。
3.拓展生产制造智能化应用的边界。大模型技术依托多模态融合与自进化特性，开辟全新的应用领域。在复杂工艺优化领域，工业大模型可同步解析设备传感器数据、工艺文档与专家经验，生成跨学科优化方案。在生成式制造场景中，大模型突破传统CAD（计算机辅助设计）工具限制，输入自然语言需求，自动生成拓扑优化方案。在自适应生产系统中，大模型通过联邦学习整合多工厂数据，能够动态调整工艺参数。在跨域知识迁移方面，大模型能够将消费互联网的交互逻辑引入工业场景，可支持工人通过语音指令实施调度AGV（自动导引运输车）等便捷操作，拓宽智能化应用场景范围。
（三）大小模型协同成为赋能制造业发展新路径
1.基于工业互联网平台实现跨场景协同。依托工业互联网平台构建统一的数据中台体系，通过标准化接口实时汇聚产线传感器、ERP/MES（企业资源计划/制造执行系统）等不同场景下的多源数据。其中，大模型负责跨场景知识图谱构建与全局优化分析，小模型部署在边缘计算设备中实时监测设备状态。通过分层联邦学习框架，在数据不出域的前提下实现云边模型参数的协同优化。
2.面向垂直场景构建大小模型混合推理架构。在质检、工艺优化等高频应用场景中，构建“大模型规划+小模型执行”的混合架构。例如：大模型分析历史生产数据生成工艺参数优化方案，轻量化AI模型部署到工业机器人控制器，实现毫秒级实时调整。在缺陷检测场景，大模型动态生成小样本训练集，小模型通过迁移学习快速适配新产品产线，将模型迭代周期从2周缩短至3天。
四、人工智能助力制造业转型面临的挑战
（一）高质量数据供给不足
高质量数据集是制造业人工智能实现精准建模、优化生产流程及可靠决策等的核心基础。制造业企业内部多模态数据分散汇聚整合难度大，外部数据流通共享难度大，导致高质量数据集稀缺。2024年度全国数据资源调查数据显示，企业用于人工智能的数据量约占其数据存储量的7%，企业数据集建设潜力空间巨大。
（二）制造企业转型面临较大的资金压力
尽管AI技术发展迅速，但其在制造业中的应用仍然需要巨大的资金投入，包括硬件、软件、人才及基础设施等方面的投入。较高的技术实施成本给企业带来了较大的压力。AI技术能否带来足够的回报、提升生产效率、降低成本，往往不容易量化，企业可能对投资回报率存疑，从而导致技术应用进展缓慢。
（三）生产环境与流程适配难度大
制造业生产流程普遍具有高度复杂性，不同生产线和设备的状况差异很大。这种多变复杂的生产环境，对AI系统往往提出较高的灵活性与适应性要求，而现有AI技术在处理动态场景时的效果可能仍不理想。此外，许多制造企业的生产设备和软件系统较为老旧，与AI技术的结合存在技术上的难题。升级或改造现有设备与系统可能会产生额外的成本和风险。
（四）标准化推进和行业协作存在壁垒
当前的制造业，尤其是在涉及不同供应链和生产环节的情况下，缺乏统一的AI技术标准和规范。这使得不同企业和部门之间的协作难度增加，影响了AI技术的推广和应用。制造业与AI技术提供商之间尚未形成完善的合作生态。企业和技术开发方的合作可能由于目标和利益不一致而遇到障碍。
五、人工智能助力制造业转型的对策建议
（一）构建制造业高质量数据供给路径
一是构建数据治理体系，统一制造业数据标准，破解设备异构性难题，利用可信数据空间、区块链实现数据“可用不可见”的跨域流通；二是强化工业互联网平台建设，通过开源数据集平台降低中小企业数据开发门槛，依托龙头企业整合行业数据池；三是政策与市场协同，制定数据分类分级规则与激励政策，探索数据交易机制，引导制造业企业通过按需服务模式降低数据使用成本；四是强化技术创新与人才培养，开发适配工业场景的小样本模型，培养兼具工业知识与AI技能的复合型人才。
（二）打造AI模型“1+N”服务新模式
建立制造业专用模型市场，基于“公有云训练+边缘端推理”架构，头部企业提供经过预训练的行业大模型，中小厂商通过LoRA（Low-Rank Adaptation，低秩适应）等参数高效微调技术，基于自身产线数据快速开发专用小模型，实现“1+N”快速部署。通过区块链技术实现模型贡献度计量，构建“基础大模型+场景小模型+数据反馈”的价值分配体系，降低单个企业AI部署成本。场景侧聚焦预测性维护、视觉质检等投资回报率（ROI）明确的领域，提升制造业企业应用AI的意愿和效果。
（三）借助政策优势以点带面分步部署AI
制造业企业应加快梳理内部需求，逐步引入AI技术，在生产线灵活部分进行试点应用，积累经验后再推广，避免一次性大规模投入。借助《推动大规模设备更新和消费品以旧换新行动方案》等国家政策，分批次进行关键设备更新，提高生产效率。智能化改造老旧设备，安装传感器并利用边缘计算技术实现局部升级，减少成本和风险。开发中间层接口或数据平台解决旧系统与新技术间兼容问题，确保数据无缝衔接。
（四）多措并举加强制造业AI生态建设
一是行业协会或政府应推动制定统一的技术标准，促进跨部门和跨企业协作。二是制造业企业应与AI技术提供商建立长期战略合作关系，确保目标一致与利益共享，避免因利益冲突导致合作障碍。三是企业与技术开发方共同建设开放平台，确保AI技术能够灵活适应不同生产环节，减少对单一厂商的依赖。四是推动行业内的技术交流与共享，建立技术合作网络，形成多方共赢的生态模式，促进AI技术广泛应用。
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