【麦哲洞察】随着AI与传统制造业的“双向赋能”不断深化，中国制造业正经历从“制造”到“智造”的历史性跨越。一方面，人工智能技术在工业场景中实现迭代升级；另一方面，制造业为AI提供了最广阔的应用舞台。随着技术演进与产业融合的持续深入，人工智能必将成为中国新型工业化的核心引擎，为发展新质生产力提供关键驱动力。当算法遇见机床，当数据驱动流水线，中国制造正迎来一场前所未有的智能化蜕变。

01 政策加码：人工智能赋能上升为国家战略

2025年政府工作报告明确提出：“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。”这已是“人工智能+”连续第二年写入政府工作报告，标志着政策重心从技术研发转向深度产业融合。

在地方层面，今年5月，北京市率先推出《人工智能赋能新型工业化行动方案》，推出16条具体措施，最高给予企业5000万元支持。方案涵盖行业数据集建设、大模型开发、智能装备升级等关键领域，为全国提供了政策样板。7月30日，上海市正式审议通过《上海市加快推动“AI+制造”发展的实施方案》并指出，把握人工智能赋能制造业的战略机遇，以AI驱动制造业高端化、智能化、绿色化、融合化升级，把握轻量化技术新趋势，着力开发面向垂类领域的工业级智能体；分类施策，制定差异化“AI+”实施路径，“一业一策”分类推进，传统制造业要推动生产流程智能化改造，新兴制造业重点布局智能终端等原生赛道；优化生态，培育壮大智能化方案服务商，为各地方政府提供了“AI+制造”一线方案。

02 人工智能如何赋能制造业？

人工智能需深度嵌入制造系统的感知、控制、执行、运营、决策各环节，实现从“自动化”到“自进化”的跃迁：

（一）感知层智能迭代

现代制造现场正迎来一场“感知革命”。融合AI视频分析、智能传感器与工业物联网的赋能力量，生产系统的“眼睛”不再只是被动观察，更具备了动态识别与智能洞察的能力。

看得更清：AI视觉系统主动识异常、辨故障、察状态变化，突破传统规则算法的瓶颈；

懂得更深：智能传感器不仅采集海量数据，更在边缘端嵌入AI芯片实现初步分析与事件实时触发。

感知层的智能化升级，标志着AI系统全面嵌入工业流程的起点，为实时决策与精准控制奠定了至关重要的数据基石。

（二）控制层逻辑重构

人工智能加持下，工业控制正加速向柔性控制进化。软件定义自动化（SDA）撕开了硬件与代码的封闭耦合，构建起模块化、可重构的开放平台。而AI助手的登场，彻底重构了PLC编程的协作范式——工程师只需用自然语言描述控制目标，AI即可同步生成逻辑代码、语义注释与调试方案。从“人写代码”到“人机共写”，这场跃迁不仅将开发效率推向新高，更让控制系统的迭代能力突破人力极限。

（三）执行层人机协同

制造执行层正经历从“机械自动化”向“具身智能体”的范式重构。AI与工业机器人的深度融合，催生出具备“感知-决策-执行”全链路能力的工业智能体（Industrial Agents）。这些智能体不再局限于重复性操作，而是通过自适应路径规划算、多模态视觉识别系统，以及分布式多机协同调度引擎，实现复杂环境的自主响应。

数字孪生与仿真平台的介入，更将智能体部署周期压缩至新极限——机器人在虚拟环境中完成百万级工况训练与安全验证后，可直接投入物理产线运行。至此，制造业的“手脚”已进化为兼具判断力与进化力的智能执行体，重塑工业生产的效率边界。

（四）运营层预测优化

制造过程管理系统正经历从“信息化”到“认知化”的范式跃迁。以MES、设备管理系统为核心的生产平台，通过与AI的深度耦合，正进化为 “自感知、自决策、自优化”的智能中枢。这一变革体现在三大核心突破：

预测性维护的精准跃升：AI通过建模分析设备电流、振动等时序数据，提前预警故障，并自动推送维护工单。

OEE的动态优化闭环：基于实时数据流构建“损失归因-策略生成-执行反馈”模型，动态调优设备参数与生产节奏。

质量管控的根因穿透：融合机器视觉与多源数据分析，AI不仅能识别缺陷，更能挖掘隐性质量规律。

（五）决策层实时洞察

制造决策正经历从“经验驱动”向“模型驱动”的巨大变革。AI深度重构企业决策链条，在三大核心场景实现能力突破：

排产策略的动态寻优：基于运筹优化算法，AI构建“资源约束-交付期限”多目标决策模型，可以秒级生成排产方案并预演千万级工况。

质量波动的根因调控：融合实时数据流与历史缺陷库，AI穿透“工艺参数-环境变量-质量指标”隐性关联，可做到提前调整参数，降低不良率降。

库存策略的智能进化：通过需求预测模型联动供应链数据，AI动态计算安全库存水位，推荐精准补货策略。

至此，制造决策完成从“滞后灭火”到“前瞻洞察”的质变——通过数字孪生构建决策沙盘，企业可在虚拟空间预演供应链中断、工艺波动等风险，实现“未障先防”的韧性跃升。这种基于数据闭环的智能决策，正成为企业应对不确定性时代的核心竞争力。

03 地方政府如何系统构建“AI+制造”能力？

（一）夯实智能底座：构建“算力+数据+模型”三位一体支撑体系

1、智能算力网络化覆盖

分层架构：建立“中心算力+边缘节点”的弹性网络（参考东莞“1+1+N”体系：1个算力平台+1个大模型中心+N个智算资源调度）。

普惠化接入：通过“算力券”降低企业成本，推动中小企业算力“用得起、用得好”。

2、工业数据要素化流通

高质量数据集建设：围绕重点产业链构建行业数据库（东莞聚焦“8+8+4”产业链，打造30个行业级数据集），推动行业垂直领域数据开放。

数据资产化试点：支持企业“首评估、首入表、首开放”，激活数据价值。

3、垂类模型深度开发

行业模型孵化：设立“模型券”激励二次开发，推动基础大模型与工业场景适配。

轻量化部署：支持边缘端小模型开发，满足实时控制需求。

（二）聚焦场景牵引：以应用示范驱动规模化落地

1、打造梯度化应用场景池

分层培育：构建“基础级→先进级→卓越级”智能工厂梯队。

场景开源：鼓励企业开放产线痛点，充分挖掘AI场景，采用“揭榜挂帅”等方式推动外部力量参与改造。

2、重点领域突破性示范

核心环节赋能：聚焦研发设计（AI生成控制代码）、生产优化（动态排产）、质检（AI视觉）等高价值场景实现示范场景建设。

特色产业绑定：结合地方优势产业定制“一业一策”方案。

（三）构建产业生态：技术-资本-人才闭环赋能

1、企业梯队协同培育

链主企业引领：培育本土龙头企业，通过开放能力辐射供应链。

中小企业普惠赋能：建立“平台+服务商”支撑体系，降低AI应用门槛。

2、产学研用深度融合

创新联合体攻坚：支持组建攻关联盟，推动开发垂类模型。

人才定向培养：建设产业学院，培养“AI+工艺”复合人才。

3、资本生态多维支撑

基金群撬动：设立专项产业基金，引导社会资本投入早期项目。

风险共担机制：试点工业AI保险，化解企业顾虑。