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title: 《我国智能制造发展十年回顾总结与未来展望》解读报告
author: 冯建设
date: 2026-04-08
canonical: https://blog.sysu-sam.com/@fengjianshe/smart-manufacturing-china-decade-review-interpretation
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# 《我国智能制造发展十年回顾总结与未来展望》解读报告

《中国工程科学》2026年第1期重点刊发了[《我国智能制造发展十年回顾总结与未来展望》](https://mp.weixin.qq.com/s/BObZ7UHHyynvqDxzTyr0OQ)，细细品读，获益匪浅，感受良多。

## 核心解答的三个问题

1. **为什么中国必须把智能制造作为制造强国建设的主攻方向？**
2. **过去十年中国智能制造是如何推进的，形成了哪些经验与方法？**
3. **未来十年新一代智能制造将沿着哪些关键范式继续演进？**

## 一句话总结核心结论

> **中国智能制造过去十年的主线是“数字化打基础、网络化建连接、规模化做推广”；未来十年的主线是“以 AI 为牵引，把制造业推进到数字化、网络化、智能化并重的新阶段”。**

## 全文思维导图

![我国智能制造十年回顾与未来展望思维导图](https://blog.sysu-sam.com/images/fengjianshe/smart-manufacturing-mindmap-v3.svg)

## 一、总体导读

### 1. 这篇文章试图回答的问题

   - **为什么要做智能制造**：制造业仍是中国现代化的基本盘，必须通过智能制造完成质量、效率和竞争力升级。
   - **过去十年做了什么**：国家通过顶层设计、试点示范、场景推广、梯度培育、技术攻关、标准建设推进智能制造。
   - **有哪些实际成效**：智能工厂扩面升级，AI 开始进入设计、检测、排产、运维等场景，装备、软件、解决方案供给能力提升。
   - **未来会往哪里走**：AI 将继续进入产品设计、装备、工厂操作系统、工业软件、智能体、系统集成和产业生态。

### 2. 智能制造核心范式

| 范式 | 核心含义 | 最简理解 |
|---|---|---|
| **数字化制造** | 把设计、工艺、生产过程变成可记录、可分析、可控制的数据对象 | 先把工厂“看清楚” |
| **数字化、网络化制造** | 把设备、系统、企业和供应链连接起来，实现协同 | 再把系统“连起来” |
| **数字化、网络化、智能化制造** | 在前两者基础上引入 AI，形成感知、分析、决策、优化能力 | 最后让系统“会优化” |

### 3. 全文的极简归纳

1. **中国不能失去制造业，而智能制造是制造业升级的主抓手。**
2. **中国智能制造过去十年的理论主线，是“三个范式”。**
3. **过去十年的推进方法，是“顶层设计 + 试点示范 + 场景推广 + 梯度培育 + 技术攻关 + 标准引领”。**
4. **未来十年的技术主线，是 AI 深度进入研发、装备、工厂、软件和供应链。**
5. **未来制造业竞争将越来越体现为生态体系竞争。**

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## 二、逐段解读

### 1. 编者按

> 智能制造是制造强国建设的主攻方向，助力制造业智能化、绿色化、融合化发展并焕发新质生产力的主要路径。新一代人工智能技术蓬勃发展并与制造业深度融合，加速推动智能制造迈向新一代智能制造。  
> 《中国工程科学》2026年第1期发表《我国智能制造发展十年回顾总结与未来展望》一文。文章回顾了我国智能制造的发展背景和和政策实践情况，总结了智能工厂、新模式和新业态、装备技术创新、数字化转型、标准体系等方面的发展成效，凝练了保持战略定力、创新理论体系、重视信息技术设施建设、深化国际合作、重视专业人才培养等发展经验。研究认为，新一代智能制造在制造业产品设计、智能制造装备、工厂操作系统、工业软件、智能体技术、系统集成技术、产业竞争模式等方面演进迅速，未来十年需要强化战略引领作用、加强关键核心技术攻关、发展智能制造装备、推广新业态和新模式、优化发展生态，以接续推动制造强国建设、实现制造业转型升级。

1. **解读**

   - **本段先把全文压缩成摘要。**
   - 它把过去十年的内容概括为：
      - **背景**
      - **政策**
      - **成效**
      - **经验**
      - **未来建议**
   - 它把未来十年的重点方向概括为：
      - **产品设计**
      - **智能装备**
      - **工厂操作系统**
      - **工业软件**
      - **智能体技术**
      - **系统集成**
      - **产业竞争模式**

2. **重点术语**

   - **新质生产力**：以科技创新、要素重组和效率提升为特征的新型生产力。
   - **融合化**：信息技术、制造技术、产业链和服务体系的深度融合。

### 2. 前言第1段

> 随着经济水平的提升，产业结构将呈现“退二进三”的特征，这一演进趋势在我国工业发展进程中同样得到体现，即自2011年起我国服务业增速明显高于制造业增速。然而，制造业是国民经济的重要支柱，保持制造业的合理比重是关系中国式现代化建设的重大课题。以智能制造为主攻方向，推动制造业产业模式和企业形态变革，加快构建以先进制造业为骨干的现代化产业体系，实现制造业效率变革、动力变革、质量变革，成为制造业高质量发展的必由之路。与此同时，全球科技创新进入密集活跃期，以人工智能（AI）为代表的新一代信息技术发展迅猛，对全球制造业的产业模式、生产方式、组织形态等构成重要影响。世界主要经济体采取积极行动，如美国的先进制造伙伴计划、德国的工业4.0战略、法国的新工业法国计划、英国的工业2025战略、日本的超智能社会5.0战略，都将发展智能制造作为构建先进制造业核心竞争力的关键举措。智能制造成为抢抓制造业竞争战略主动权的关键依托。

1. **解读**

   - **本段主要回答了为什么要做智能制造。**
   - 文章先指出一个现实背景：服务业增速快于制造业，但这不意味着制造业可以弱化。
   - 文章给出的结论有三点：
      - **制造业仍然是中国经济和现代化建设的支柱。**
      - **智能制造是制造业高质量发展的关键路径。**
      - **全球主要经济体都在把智能制造作为竞争制高点。**

2. **重点术语**

   - **退二进三**：第二产业占比下降、第三产业占比上升的结构变化。
   - **先进制造业**：高技术、高附加值、高效率、高质量的制造业。

### 3. 前言第2段

> 我国高度重视智能制造发展，国内相关研究可追溯到20世纪80年代华中科技大学研究团队率先探讨AI技术与制造业融合应用，将智能制造分解为智能制造技术、智能制造系统两个子集，认为智能制造的目标是制造环境“整体的智能化”，本质特征为分布式自治，同时强调人是智能制造中“最高的主角”。此后，国内学者进一步提出，智能制造作为不断演进发展的概念，可归纳为3个基本范式。① 数字化制造是智能制造的第1个基本范式，此阶段制造业企业应用数字化设计、数字化建模及仿真、数据采集等，对产品信息、工艺信息、制造信息进行数字化表达，使制造过程信息实现数字化管理、分析和控制，提升生产效率和制造质量。② 数字化、网络化制造是智能制造的第2个基本范式，此阶段制造业企业利用网络将数字化装备、控制系统、工业软件等孤立节点连接起来，实现企业内外部数据集成、资源协同、流程优化、价值链重塑。③ 数字化、网络化、智能化制造（新一代智能制造）是智能制造的第3个基本范式，此阶段AI技术的突破和应用将为制造业带来革命性变化，重塑制造业产品设计、制造、服务等主要环节，催生新技术、新产品、新业态、新模式，深刻影响并改变生产方式、产业模式、企业形态。

1. **解读**

   - **本段给出了全文最重要的理论框架，也就是智能制造“三个范式”。**
   - 它的核心意思是：
      - **数字化制造**：先把制造活动转成数据。
      - **数字化、网络化制造**：再把设备、系统和企业连接起来。
      - **数字化、网络化、智能化制造**：最后让 AI 深度进入制造流程。
   - 全文后面的回顾与展望，基本都围绕这三步展开。

2. **重点术语**

   - **分布式自治**：系统中多个单元可局部自主决策和协同运行。
   - **整体智能化**：不是单台设备变聪明，而是整个制造系统协同变聪明。

### 4. 前言第3段

> 2015年，我国部署制造强国战略，以智能制造为主攻方向，深入实施智能制造工程，强化顶层战略规划引领，统筹推进技术创新、供给提升、应用普及、标准研制等，探索形成数字化、网络化、智能化并行发展的特色路径，推动智能制造发展取得卓著成就，成为制造强国建设的重要驱动力。本文梳理并总结我国智能制造的发展成效和经验，展望新一代智能制造发展趋势并提出发展建议，为制造业转型升级提供思路和路径参考。

1. **解读**

   - **本段交代了全文写作目的。**
   - 文章想说明的不是“智能制造是否重要”，而是：
      - **2015 年以来中国怎样推进智能制造。**
      - **推进以后取得了哪些成效。**
      - **接下来还要往哪里走。**

2. **重点术语**

   - **顶层设计**：先从国家层面确定总目标、总任务和总路线。

### 5. 背景（一）第1段

> 生产力是推动工业现代化进程的根本力量。一般认为，国际上已经出现了3次工业革命，目前正在进行第4次工业革命。每一次工业革命都伴随着工业技术的跃进，推动了产业模式、组织形态、管理理念的变革以及生产力的跃升。第1次工业革命始于18世纪60年代，蒸汽机的产生促进了机械工具代替手工制作，实现动力变革。第2次工业革命始于19世纪70年代，以电力和内燃机为标志，推动人类社会进入电气时代，激发了社会生产力的发展。第3次工业革命始于20世纪50年代，以计算机、通信技术为标志，实现机器从事“常规性脑力劳动”。当前，第4次工业革命正在兴起，新一代信息技术应用爆发式增长，AI技术与先进制造技术趋于深度融合，将推动新一代智能制造技术发展、催生制造业新质生产力。

1. **解读**

   - **本段把智能制造放进工业革命史中理解。**
   - 作者的意思很直接：
      - **智能制造不是局部改进，而是第四次工业革命在制造业中的主要体现。**
      - **AI 与先进制造技术融合，是当前工业变革的重要标志。**

2. **重点术语**

   - **第四次工业革命**：以 AI、物联网、大数据等融合应用为代表的新一轮技术革命。

### 6. 背景（一）第2段

> 当前，我国处于深入推进新型工业化、加快建设制造强国的重要阶段，但面临着制造业要素成本上升、资源约束趋紧、传统比较优势弱化的发展形势。与此同时，发达国家推动制造业回流，新兴经济体加快承接产业转移，我国制造业产业链外迁压力加大且大而不强、全而不优的问题仍然突出。《2025中国制造强国发展指数报告》显示，我国制造业规模保持增长态势，但质量效益、结构优化、创新发展等与国际先进水平相比仍存在一定差距。需要以制造业的数字化转型、智能化升级为主要路径，推动从制造大国向制造强国的新跨越。

1. **解读**

   - **本段说明中国制造业为什么必须升级。**
   - 核心判断有三点：
      - **中国制造业已经不能主要依赖低成本优势。**
      - **当前问题不是规模不够，而是质量、结构、创新能力还不够强。**
      - **因此必须依靠数字化转型和智能化升级实现跨越。**

2. **重点术语**

   - **大而不强**：规模很大，但核心竞争力不够强。
   - **全而不优**：门类很全，但关键环节未必足够优。

### 7. 背景（一）第3段

> 高质量发展是国家当前的重要任务，推进新型工业化是强国建设的重要支撑。在推进新型工业化的过程中落实高质量发展要求，推动传统产业转型升级，培育壮大战略性新兴产业，前瞻布局未来产业，加快构建现代化产业体系，全面增强自主创新能力，深化开放合作等，为中国式现代化发展提供强大的物质技术基础。“人机物”三元融合的万物智能互联时代已经来临，数字化、网络化、智能化成为新型工业化的鲜明特征。智能制造作为新一代信息技术与先进制造技术深度融合的生产方式，在提升制造业全要素生产率、催生新业态和新模式方面潜力突出，将是引领制造业产业模式和企业形态深刻变革并培育形成新质生产力的重要动力。

1. **解读**

   - **本段把智能制造和高质量发展直接联系起来。**
   - 文章的结论是：
      - **智能制造不只是技术升级，更是生产方式升级。**
      - **它不仅提升效率，也会催生新模式和新业态。**

2. **重点术语**

   - **人机物三元融合**：人、机器、物料及环境信息协同联动。
   - **全要素生产率**：由技术、管理和组织优化带来的综合效率提升。

### 8. 背景（二）第1段

> 随着我国人口数量和构成的变化，劳动力市场面临着结构性失衡的挑战。传统制造业领域的劳动力供给逐步减少，招工难、用工贵的情况开始显现；新兴领域对高素质、高技能人才的需求不断增长，而高素质劳动力供需之间的矛盾愈发突出。在此背景下，制造业企业亟需加快智能化转型，引入先进的智能制造技术和装备，提高生产自动化和智能化水平，降低对人工的依赖，缓解劳动力短缺带来的压力。例如，2012年浙江、广东等沿海工业发达省份出现了“用工荒”现象，劳动密集型行业开始尝试“机器换人”来缓解用工压力。可见，制造业企业智能化转型成为应对劳动力结构性失衡、保持产业可持续发展的必然选择。

1. **解读**

   - **本段解释企业为什么会主动推进智能制造。**
   - 现实动因很明确：
      - **招工难。**
      - **用工贵。**
      - **技能供需不匹配。**
   - 因此，智能制造也是企业应对劳动力结构变化的现实方案。

2. **重点术语**

   - **结构性失衡**：劳动力供给和岗位需求在技能结构上不匹配。
   - **机器换人**：用自动化和智能装备替代重复性、危险性岗位。

### 9. 背景（二）第2段

> 信息网络技术与诸多行业的融合与应用，推动制造业消费需求层级提升，个性化、多样化成为消费市场的主导趋势。发展智能制造既是技术演进的自然选择，又是响应市场需求、重构产业价值链的必然路径。探索数据驱动、以用户为中心的新模式，推动从标准化生产向柔性化、服务化生产转型，构建定制化生产、数字化协同、智能化服务相融合的智能制造生态，成为制造业企业面对产品大规模个性化定制、全生命周期内智能服务等新兴需求的应对策略。例如，电动汽车公司引入在线化需求导入机制，方便用户参与前期设计，推动汽车个性化定制和生产；家电制造企业依托工业互联网平台，构建用户全流程参与的交互定制体系，涵盖设计、采购、生产、物流、服务等主要环节，形成需求驱动的动态生产网络；装备制造企业应用物联网和大数据分析技术，向客户提供设备健康监测、故障预警、远程维护等智能服务，形成以数据为支撑的产品全生命周期服务新模式。

1. **解读**

   - **本段强调需求端变化正在倒逼制造业转型。**
   - 作者的结论是：
      - **市场已经从标准化走向个性化、多样化。**
      - **制造企业必须从大批量生产转向柔性化、服务化、定制化。**
      - **智能制造正在重构价值链，而不只是优化生产线。**

2. **重点术语**

   - **柔性化生产**：能够快速切换产品、工艺和批量的生产方式。
   - **全生命周期服务**：覆盖设计、制造、交付、运维、回收全过程的服务。

### 10. 背景（二）第3段

> 制造业是大国经济的“压舱石”。在当前全球化格局深度调整的背景下，优化制造业资源配置效率、提高产业链和供应链协同水平、增强抗风险能力等，成为各国高度关注的共性议题。传统发达国家、新兴经济体都转向重视制造业产业链和供应链的安全可控，推动产业链和供应链加速转向本土化、区域化、多元化。制造业企业积极探索大数据、区块链、AI等信息技术的集成应用，构建智慧供应链以提高供应链的协同效率、应变能力、安全水平。例如，装备制造企业建立新型信息系统，贯通销售需求预测、生产计划、采购计划、物流计划、库存管理等环节，实现销售、生产、供应链数据的互联互通以及供应链全流程的协同管理。

1. **解读**

   - **本段把智能制造扩展到供应链层面。**
   - 作者的判断是：
      - **智能制造不仅是工厂问题，也是产业链协同问题。**
      - **未来竞争不仅比生产效率，还比供应链透明度、协同能力和韧性。**

2. **重点术语**

   - **压舱石**：稳定经济运行和就业的关键部门。
   - **智慧供应链**：利用数据和算法提升供应链协同、预测和应变能力。

### 11. 背景（二）第4段

> 在全球气候治理进程深化、能源革命加速推进的背景下，制造业的绿色低碳转型成为国际广泛共识。欧盟、美国等主要经济体均发布促进碳减排的政策，将碳排放成本纳入贸易与产业竞争体系，推动当地制造业的清洁化改造、全球供应链的绿色化升级。智能制造采用数智化手段对制造业生产过程进行精准控制和优化，有效降低能源消耗量并提高资源利用率；推动绿色供应链发展，赋能从原材料采购到产品回收再利用的全生命周期绿色管理。例如，原材料企业在智能工厂中部署能源消耗、环境保护等管控系统，应用大数据技术分析并优化设备运行参数，显著降低碳排放，加快绿色化转型进程。

1. **解读**

   - **本段说明智能制造还是绿色转型工具。**
   - 文章认为：
      - **智能制造和绿色制造不是两条线，而是越来越合流。**
      - **智能制造可以支持能耗优化、碳排管理和绿色供应链建设。**

2. **重点术语**

   - **双碳**：碳达峰与碳中和。
   - **绿色供应链**：在全流程中降低资源消耗和环境影响的供应链管理方式。

### 12. 政策实践（一）

> 2015年，我国正式实施制造强国战略，推动新一代信息技术与制造技术融合发展，以推进智能制造为主攻方向，提高生产过程智能化水平，培育新型生产方式，全面提升企业研发、生产、管理、服务的智能化水平。深入实施智能制造工程，部署“五三五十”重点任务：攻克5类关键技术装备、筑牢三大基础能力、培育推广5类新模式、推进10个重点领域的智能制造成套装备集成应用。“十三五”“十四五”时期分别发布《智能制造发展规划（2016—2020年）》《“十四五”智能制造发展规划》，明确了智能制造发展目标、推进思路和实施路径，形成了相对完善的智能制造顶层规划体系。

1. **解读**

   - **本段说明国家是如何从顶层启动智能制造的。**
   - 过去十年的政策逻辑很清晰：
      - **先确立智能制造主攻方向。**
      - **再把任务结构化分解。**
      - **再用中长期规划持续推进。**

2. **重点术语**

   - **五三五十**：5 类关键技术装备、3 大基础能力、5 类新模式、10 个重点领域。

### 13. 政策实践（二）

> 2015—2018年，持续实施智能制造试点示范专项行动，支持汽车、航空航天、船舶等重点行业的龙头企业应用离散型智能制造、流程型智能制造、网络协同制造、大规模个性化定制、远程运维服务等智能制造新模式。形成了一批可复制、可推广的成熟经验和解决方案，带动了诸多行业智能制造水平提升，推动了智能制造在重点行业从概念验证到典型引领的“点状突破”。

1. **解读**

   - **本段说明智能制造在起步阶段是如何推进的。**
   - 作者强调的是一条典型路径：
      - **先试点。**
      - **再示范。**
      - **再复制推广。**

2. **重点术语**

   - **离散型制造**：由多个零部件装配而成的制造方式，如汽车、电子、装备。
   - **流程型制造**：连续流程式制造，如钢铁、化工、水泥。

### 14. 政策实践（三）

> 2021—2023年，发布了多个版本的《智能制造典型场景参考指引》，将复杂的智能工厂解耦成典型场景，以场景化的方式引导制造业企业开展实践探索和应用创新，累计遴选场景范例超过1500个，显著降低了智能制造的推广应用门槛。2024年，发布了《智能工厂梯度培育行动实施方案》，明确了基础级、先进级、卓越级、领航级智能工厂建设重点，以梯度培育的形式，统筹推进智能制造规模化应用和未来制造模式探索。

1. **解读**

   - **本段说明智能制造如何从“点状突破”走向“面上推广”。**
   - 两个最关键的方法是：
      - **场景化**：把复杂系统拆成企业容易切入的应用场景。
      - **梯度化**：根据企业基础条件分层推进，不搞一刀切。

2. **重点术语**

   - **解耦**：把复杂系统拆成若干可独立理解和实施的模块。
   - **梯度培育**：按成熟度和能力水平分层推进建设。

### 15. 政策实践（四）

> 实施多维度、系统化的支持政策，推动智能制造关键核心技术突破，促进系统集成创新。面向工业母机、工业机器人、智能制造系统等重点方向，系统推进研发攻关，在先进工艺、智能装备、工业软件等关键核心技术方面取得突破，强化了智能制造的系统性创新能力。实施智能制造系统和机器人国家科技重大专项，促进智能制造技术攻关和转化，推动科技创新和产业创新融合发展。2023—2025年，发布了智能制造系统解决方案“揭榜挂帅”项目，面向原材料、装备制造、消费电子等重点行业智能制造的发展需求，支持用户企业、装备和解决方案供应商等联合攻关智能工厂建设难题，形成了先进适用、性能稳定、安全可靠的智能制造系统解决方案产品和服务。此外，实施了制造业重点产业链高质量发展行动，统筹推进关键核心技术攻关工程、产业基础再造工程、重大技术装备攻关工程，加快技术攻关突破和成果应用。

1. **解读**

   - **本段说明国家同时在抓供给侧能力。**
   - 文章强调的不是“企业买设备上系统”这么简单，而是：
      - **要补工业母机、机器人、工业软件等底层短板。**
      - **要让系统解决方案形成稳定供给能力。**

2. **重点术语**

   - **工业母机**：制造机器的机器，通常指高端数控机床等基础装备。
   - **揭榜挂帅**：公开张榜，谁有能力谁承担攻关任务。

### 16. 成就（一）

> 智能工厂是智能制造发展的核心载体，历经多年发展成为我国制造业的特色优势。深入实施智能工厂梯度培育行动，构建了4级智能工厂梯度培育体系，大规模建设基础级、先进级智能工厂，高质量建设卓越级、领航级工厂，兼顾数字化应用普及和前沿技术探索。全国范围内建成3.5万余家基础级智能工厂、8000余家先进级智能工厂、500余家卓越级智能工厂，遴选了15家领航级智能工厂培育对象。500余家卓越级智能工厂的产品不良品率平均下降45.4%，产品研制周期平均缩短29%，库存周转率平均提升27.1%，碳排放量平均降低19.3%，综合能耗平均降低17.9%。

1. **解读**

   - **本段用智能工厂集中展示十年成效。**
   - 结论很清楚：
      - **智能工厂已经进入规模化建设阶段。**
      - **它带来的改善不是单一指标提升，而是质量、周期、库存、能耗、碳排同步优化。**

2. **重点术语**

   - **智能工厂**：智能制造的核心载体。

### 17. 成就（二）

> AI技术发展迅速，在制造业产品研发设计、在线智能检测、智能排产调度等场景中获得应用，推动了产线切换灵活调整、自主调优、产品功能个性定义等模式变革，衍生了智慧供应链、智能运维等新业态。例如，钢铁、汽车行业的优势企业探索了异地多生产基地的网络协同排产、生产，优化了整体产能利用率；电动汽车、燃气轮机、高速动车组等装备领域智能工厂较多应用了虚拟设计、创成式设计等智能设计模式，减少了企业对传统经验和物理试错的依赖，提升了产品设计效率和质量；家电优势企业建设了智慧供应链，实现企业之间计划、生产、库存、物流等的数据互通和业务协同。

1. **解读**

   - **本段说明 AI 已经开始进入核心制造场景。**
   - 当前最现实的落点包括：
      - **研发设计**
      - **在线检测**
      - **排产调度**
      - **智慧供应链**
      - **智能运维**
   - 作者要强调的是：**AI 已经在推动制造业出现新模式和新业态。**

2. **重点术语**

   - **创成式设计**：利用算法自动生成设计方案。
   - **智能运维**：利用数据和算法进行设备健康监测、故障预警和维护决策。

### 18. 成就（三）

> 我国是世界规模最大的智能制造应用市场，制造业场景丰富、需求多元，为智能制造系统解决方案和智能制造装备技术的研发、验证、熟化提供了良好的基础条件。在系统解决方案方面，光伏、动力电池、电动汽车等取得突破，底盘一体化压铸、电芯精密制造、光伏组件柔性装配等的技术能力达到世界领先水平，支持提升了“新三样”产品的国际市场竞争力。智能制造装备发挥了智能制造应用牵引作用，带动了工业机器人、高端数控机床等方面的核心技术突破，大幅提升了关键装备供给能力。例如，国产超大尺寸金属增材制造装备支持开展复杂结构、特殊材料零件的精密加工制造，降低了零件生产周期和成本，将加工成形精度指标提高至国际先进水平。截至2024年年底，我国制造装备、工业软件、系统解决方案产业的总体规模超过4.5万亿元，成为装备制造业增长的新支撑。

1. **解读**

   - **本段说明智能制造供给能力已经明显提升。**
   - 文章强调两点：
      - **中国场景丰富，所以装备和方案更容易快速迭代。**
      - **智能制造已经支撑“新三样”等产业提升国际竞争力。**

2. **重点术语**

   - **新三样**：电动汽车、锂电池、光伏产品。
   - **增材制造**：3D 打印。

### 19. 成就（四）

> 中小企业在资金、技术、人才、战略等方面存在局限性，导致中小企业数字化转型成为各国面临的共性难题。我国高度重视中小企业数字化转型工作，以相关城市试点为依托，探索形成了“点线面”协同推进的发展路径，改善了智能制造“大企业主导、中小企业观望”的发展局面。全国范围内遴选了3批、100个中小企业数字化转型试点城市，累计支持中小企业数量超过4×104家。一些省份积极培育具有地方特色的中小企业数字化转型模式，如浙江省提出了“1+N+X”模式，以“学样仿样”方式破解了中小企业数字化转型难题。围绕产业集群发展，推动技术、装备、解决方案等的标准化输出，解决了中小企业数字化转型的共性问题，形成了可复制、可推广的智能制造发展经验。

1. **解读**

   - **本段回答中小企业有没有被纳入智能制造体系。**
   - 文章给出的答案是：
      - **中小企业已经纳入整体推进框架。**
      - **重点不是一步到位智能化，而是先数字化、先标准化、先复制成熟方案。**

2. **重点术语**

   - **点线面**：点上突破、链上协同、区域铺开。
   - **1+N+X**：以一个基础平台或总方案带动多个场景和多类服务的组织方式。
   - **学样仿样**：学习样板企业经验，再复制推广。

### 20. 成就（五）

> 标准是推动智能制造系统创新的重要技术支撑，发达国家将标准制定作为抢占智能制造发展先机、提升规则制定话语权的关键依托。我国加快构建符合发展实际的智能制造标准体系，为企业开展智能制造实践提供了参考指引。迭代并发布4个版本的《国家智能制造标准体系建设指南》，累计发布497项国家标准，构建了智能制造标准群。“智能制造能力成熟度模型”累计为1.5×105家制造业企业开展评估诊断提供了依据，大规模个性化定制系列标准有效指导了电子、家居、服装等行业探索交互定制、模块采购、精准营销等新模式。例如，动力电池优势企业基于机器视觉标准开发了机器视觉电池缺陷检测系统，将产品缺陷率从百万分之一降低至十亿分之一，满足超高容量产能的质量控制需求。

1. **解读**

   - **本段强调标准体系的价值。**
   - 文章要说明的是：
      - **智能制造不仅是技术竞争，也是标准竞争。**
      - **标准化决定了经验能否复制、能力能否评估、方案能否推广。**

2. **重点术语**

   - **能力成熟度模型**：用于评估企业能力水平的模型。

### 21. 经验（一）

> 十年来，我国始终保持“一张蓝图绘到底”的战略定力，坚持智能制造主攻方向不动摇，按照数字化、网络化、智能化并行推进思路，深入实施智能制造工程。坚持以规划为引领，建立了部门联动、央地协同的智能制造推进体系，不断优化政策、资金、人才等要素保障，充分激发了市场主体活力，形成以智能制造为主攻方向推动制造业转型升级的强大合力。同时，强化规划引领作用，引导主要制造业大省、大市结合发展优势和特点，探索多样化的智能制造发展模式，因地制宜发展新质生产力，有力支撑制造强国建设。例如，上海市系统性实施智能制造工程，强化地区产业链协作，加快自主可控能力建设，“一业一策”分类改造和升级传统工厂；天津市、常州市率先发布促进智能制造发展条例，为发展智能制造提供明确的依据。

1. **解读**

   - **本段总结的第一条经验是：方向稳定、持续推进。**
   - 文章的判断是，智能制造能形成规模，关键原因之一就是：
      - **主攻方向没有摇摆。**
      - **中央和地方形成了协同推进体系。**

2. **重点术语**

   - **一张蓝图绘到底**：长期坚持既定方向和路线。
   - **一业一策**：针对不同行业特点制定差异化方案。

### 22. 经验（二）

> 智能制造是持续演进、迭代提升的系统工程，以智能工厂为载体，新一代信息技术、先进制造技术融合为路径，虚实融合、知识驱动、动态优化、安全高效的智能制造系统为支撑，贯穿设计、生产、管理、服务等制造活动的主要环节；具有自感知、自决策、自执行、自适应、自学习等特征，属于提高制造业质量、效益、核心竞争力的新型生产方式。在智能制造的长期实践中形成了多种范式，如精益生产、柔性制造、并行工程、敏捷制造、数字化制造、计算机集成制造、网络化制造、云制造、智能化制造等；尽管在不同阶段对制造业的技术升级起到了积极的引导作用，但繁多的范式不利于形成统一的智能制造技术路线，也使制造业企业在智能化升级过程中面临一定的困惑。面对不断涌现的新技术、新理念和新模式，国内专家和学者对智能制造的基本范式进行了系统性的归纳、总结与提炼，提出了数字化制造，数字化、网络化制造，数字化、网络化、智能化制造“三个范式”理论体系，为推进智能制造提供了基础理论支撑。

1. **解读**

   - **本段总结的第二条经验是：要把复杂概念统一成可执行的方法论。**
   - 作者最后回到“三个范式”，就是为了说明：
      - **概念很多，但真正有用的是统一主线。**
      - **企业需要清楚自己处在数字化、网络化还是智能化的哪个阶段。**

2. **重点术语**

   - **虚实融合**：物理世界与数字世界实时映射、协同运行。
   - **知识驱动**：不仅依赖数据，也依赖工业机理和规则知识。

### 23. 经验（三）

> 我国建成了多层次、系统化工业互联网平台体系，培育了具有影响力的工业互联网平台超过340家。重点平台连接的工业设备数量超1×108台（套），服务企业约4×106家（次），工业互联网应用覆盖49个国民经济大类。持续建设网络基础设施，第五代移动通信基站约有4.25×106个，行业虚拟专网超过4.5×104个。持续建设数据中心，为海量工业数据的存储、分析、挖掘提供了基础能力支撑，推动制造业数智化转型向着更深层次迈进。

1. **解读**

   - **本段总结的第三条经验是：基础设施必须先行。**
   - 文章强调，智能制造之所以能做深，靠的是：
      - **工业互联网平台**
      - **网络基础设施**
      - **数据中心和算力底座**

2. **重点术语**

   - **工业互联网平台**：支撑工业数据采集、连接、分析和应用的平台体系。

### 24. 经验（四）

> 管理部门推动成立了国际智能制造联盟、国际电工委员会智能制造系统委员会中国专家委等组织，建立了中德智能制造标准化工作组、金砖国家智能制造和机器人工作组等合作平台，在国际标准化组织和多边／双边合作中取得了重要进展，形成了20余项国际合作成果。加快推动智能制造标准国际化进程，我国主导发布的大规模个性化定制、工厂自动化高速无线网络、机床数控系统等国际标准被德国、巴西等国家采用，支撑了中国企业和模式“走出去”。连续多年举办世界智能制造大会、世界机器人大会等活动，广泛推介“中国智造”的实践经验和案例，促进了跨国技术交流和产需合作。

1. **解读**

   - **本段总结的第四条经验是：既要做国内推广，也要争取国际标准和市场话语权。**
   - 作者想说明：
      - **标准国际化很重要。**
      - **中国智能制造不仅要自用，也要“走出去”。**

2. **重点术语**

   - **话语权**：在国际规则、标准和议题设置中的影响力。

### 25. 经验（五）

> 工业和信息化、教育、人力资源和社会保障等管理部门高度重视智能制造人才培养工作。以举办高级研修班、推动学科建设、颁布职业标准等方式，支持专家化、复合型人才成长，为智能制造发展提供了坚实的智力支撑。2017—2024年，超过360所高校备案了智能制造工程专业，全面开展智能制造领域的“产学”合作协同育人；持续组织智能制造高级研修班等系列培训，支持管理部门、高校、科研院所、企业的人员拓宽工作视野、提升专业能力；实施制造业技能根基工程，颁布智能制造工程技术人员国家职业标准，为人才选拔和职业晋升提供了依据。此外，鼓励企业与高校、职业院校共建实训基地，对接人才培养与企业需求，开展订单式人才培养，确保人才培养的针对性和有效性。

1. **解读**

   - **本段总结的第五条经验是：智能制造最终要靠复合型人才。**
   - 文章强调的人才，不是只懂一门技术的人，而是：
      - **懂制造工艺**
      - **懂自动化**
      - **懂软件和数据**
      - **能解决现场问题的人**

2. **重点术语**

   - **复合型人才**：同时具备制造、自动化、软件、数据等多方面能力的人才。
   - **订单式培养**：按企业岗位需求定向培养人才。

### 26. 趋势（一）

> 装备产品是制造业的代表性产品。在装备产品的传统研发过程中，实物模型、产品功能、样机设计具有成本高、流程长的特点，相应设计缺陷可从前端环节向后端环节发散，即早期的设计隐性问题会不断放大并影响生产制造过程，不利于产品创新和研发迭代。基于AI驱动的虚拟设计可集成三维显示、仿真、工况模拟、功能虚拟测试等，支持在产品设计阶段发现存在的隐性问题，进而降低企业对研发经验、物理试错的依赖度，促进工业机理、高端产品、先进工艺的稳健突破。例如，应用“AI+知识”开展系统模型自设计、系统模型自动仿真及参数迭代优化、产品设计级联优化，将显著提升产品设计和功能优化的效率；发展基于数字孪生的一体化生成式研制能力，依托数字孪生构建贯穿设计、生产、试验的一体化虚拟环境，支持产品的虚拟研发和制造。

1. **解读**

   - **本段讨论未来第一条趋势：AI 重构研发设计。**
   - 文章的判断是：
      - **研发将越来越从物理试错转向虚拟试错。**
      - **AI、仿真、数字孪生将把设计问题前移，在设计阶段就提前发现缺陷。**

2. **重点术语**

   - **数字孪生**：对物理对象建立动态数字映射，用于仿真、预测和优化。

### 27. 趋势（二）

> 得益于AI技术赋能，智能制造装备将逐步具备自主感知、自主学习、自主优化与决策、自主控制与执行等能力，进而提升装备运行效率、提高产品质量、降低生产成本。与装备自主化能力提升同步，“人机”关系将发生根本性转变：智能制造装备以数据驱动的方式进行主动学习、决策优化、方法构建，进而在替代大量体力劳动、部分脑力劳动的基础上承担更复杂的认知任务，开展与人类更深入、更紧密的协同作业。例如，具身智能作为AI技术的重要分支，将深度集成“感知 ‒ 认知 ‒ 决策 ‒ 执行”能力，可理解人类自然语言并感知环境，自主规划任务并与环境交互，与环境进行强关联、强交互，在工业制造中展现出良好潜力。此外，智能制造装备将整合加工、控制、检测、数据采集与处理等功能单元，承担系列化的复杂任务，突破传统单一操作的局限；通过“软件定义”方式，在不改变硬件结构、仅更新软件的条件下赋予智能制造装备新能力并优化既有性能，显著增强可扩展性与环境适应性。

1. **解读**

   - **本段讨论未来第二条趋势：智能装备向自主化、软件化和人机共融发展。**
   - 文章特别强调：
      - **装备会更智能，不只是更自动。**
      - **具身智能会成为重要方向。**
      - **软件定义装备会让能力升级更依赖软件更新。**

2. **重点术语**

   - **具身智能**：通过身体与环境交互形成感知、认知、决策和执行能力的智能。
   - **软件定义**：主要通过更新软件赋予硬件新能力，而不是更换硬件。

### 28. 趋势（三）

> 工厂操作系统支持实现智能工厂的智能感知、信息集成、机理建模、控制优化、数据挖掘、决策分析等应用能力，打通信息技术和运营技术数据，分类管理数据源，高效采集数据并以结构化、可扩展方式存储数据，以结果为导向开展数据处理与应用，将成为未来工厂建设的统一数据底座。联合运用工厂操作系统和工业应用程序，将打破封闭式功能定义的软件架构，推动传统工厂的数据传输方式从“金字塔式”转向扁平化，促成业务系统数据的融合与共享。利用微服务、容器化技术，将工厂操作系统、工业软件进行松耦合应用，适应智能工厂的分级部署、按需部署需求，兼有良好的可扩展性，切实降低智能工厂的建设成本和应用门槛。

1. **解读**

   - **本段讨论未来第三条趋势：工厂操作系统将成为统一底座。**
   - 这段的核心判断是：
      - **未来智能工厂需要统一的数据和应用底座。**
      - **这个底座的作用，是打通 IT 和 OT，支撑多类工业应用协同运行。**

2. **重点术语**

   - **工厂操作系统**：面向工厂数据采集、管理、集成和应用支撑的统一底座。
   - **OT**：运营技术，如设备控制、产线控制。
   - **IT**：信息技术，如 ERP、MES、数据库等。

### 29. 趋势（四）

> 传统工业软件是工程师针对行业典型问题，在总结共性知识、通用流程的基础上，以人工编程形成的自动化软件工具，相应发展模式是工程师将固定的知识和流程通过软件实现自动化，而软件本身并不具有智能。与之相对，代码大模型具有智能编程能力，能够理解现场工程师的语言指令，自动分解动作并生成代码、调用各种工业软件的原子能力来解决问题。由此，工业软件的开发和使用不再局限于预先定义的问题，将释放更大的应用效能。基于云服务的模式创新也将变革传统工业软件的部署方式，企业无需投资硬件、维护本地服务器，而是按需支付订阅费用即可获得服务，从而降低企业投资成本、简化工业软件的更新和维护流程。

1. **解读**

   - **本段讨论未来第四条趋势：工业软件会被大模型和云服务重构。**
   - 作者的判断主要有两点：
      - **工业软件的开发方式会更智能。**
      - **工业软件的部署方式会更云化、订阅化。**

2. **重点术语**

   - **代码大模型**：擅长理解程序、生成代码和辅助开发的大模型。
   - **软件即服务**：按订阅方式提供软件能力。

### 30. 趋势（五）

> 智能体技术正在推动制造业从软件辅助的传统范式转向结果驱动、全链条自主的智能生态范式。以多智能体协同系统的方式构建“设计 ‒ 生产 ‒ 管理 ‒ 服务”全链条的智能化网络，能够理解复杂工业知识，感知动态环境，执行自主决策，协同解决问题。工业多智能体的理想形态是形成企业级的完整智能生态系统。例如，智能工厂在供应链采购、产品设计、生产制造、销售服务等环节部署应用智能体，各类智能体既能独立工作，又可在协同机制下执行复杂任务、共享信息并联合决策。在经过强化学习、专业推理模型训练后，多智能体不断迭代和优化，有望成为具备创新能力的“数字员工”。同时，智能体作为核心技术使能者，推动从“软件即服务”向“服务即软件”的转变（即从提供软件工具转向交付可衡量的自主化服务业务结果），以成果为导向的交付逻辑将重塑传统的服务模式。

1. **解读**

   - **本段讨论未来第五条趋势：工业智能体会进入制造流程。**
   - 文章把智能体抬到很高位置，核心意思是：
      - **未来不只是人和软件协同，还会出现很多承担任务的“数字员工”。**
      - **这些智能体会在采购、设计、生产、服务等环节协同工作。**

2. **重点术语**

   - **智能体**：能感知环境、理解任务、作出决策并执行行动的智能单元。
   - **多智能体系统**：多个智能体协同解决复杂问题的系统。
   - **服务即软件**：不只交付软件工具，而是直接交付结果导向的智能服务能力。

### 31. 趋势（六）

> 在技术迭代、“人机”关系演进、产业链重构等因素的驱动下，通用型解决方案朝着集成化、生态化、可扩展方向演进，注重端到端业务整合与产业链协同，依托工厂操作系统等平台实现数据贯通与生态共享。在离散制造领域，聚焦精准控制与高效管理，运用数字孪生、模块化可重构产线、数据驱动的质量管控、智能供应链协同等手段，支撑多品种、小批量的柔性化生产以快速响应市场需求。在流程制造领域，强调高可靠的过程控制与资源优化，关注基于过程建模与实时优化的先进控制、融合区块链的全流程质量追溯、能效管理与循环利用技术集成、基于AI的预测性维护与安全风险防控。智能制造系统解决方案逐步形成覆盖通用、离散、流程等场景，贯穿从设计到服务的全生命周期体系化能力，推动制造业的智能化、绿色化、协同化演进。

1. **解读**

   - **本段讨论未来第六条趋势：系统集成将从单点项目走向全生命周期服务。**
   - 作者特别区分了两类制造：
      - **离散制造**重在柔性化、精准控制和快速响应。
      - **流程制造**重在连续控制、资源优化和安全稳定。

2. **重点术语**

   - **端到端业务整合**：把上下游流程和业务目标统一起来设计和优化。

### 32. 趋势（七）

> 全球制造业的竞争环境、市场需求发生深刻变化，单一企业难以满足更为多样化的消费需求。数字化研发设计、智慧供应链、远程运维、网络化协同制造等逐步普及，制造业企业与其他行业企业（如信息技术、金融服务、物流）趋向跨界合作，以协同创新方式开发新产品、提供新服务、变革商业模式。产品制造不再是单一制造企业的独立工作，制造业企业的边界逐步被打破，形成企业高度协同的发展格局，进而演进为网络化生态圈；制造业竞争逐步由企业竞争、产业链竞争转向生态体系竞争。例如，传统汽车企业与信息技术企业深度合作，加速汽车智能网联化发展，企业竞争从产品本身拓展到包括技术、生产、软件、服务、商业模式在内的全链条。

1. **解读**

   - **本段讨论未来第七条趋势：竞争模式从企业竞争走向生态竞争。**
   - 文章的意思是：
      - **单一企业越来越难单独满足复杂市场需求。**
      - **未来谁能组织更强的产业生态，谁就更有竞争力。**

2. **重点术语**

   - **生态体系竞争**：企业之间的竞争逐渐转为生态网络之间的竞争。

### 33. 建议总段

> 未来十年，应继续坚持智能制造主攻方向，以新一代AI和制造业深度融合为主线、智能制造系统创新为着力点和突破口，重点补齐工业智能底层技术、智能制造装备技术短板，统筹推进前沿探索与普及推广，加快构建虚实融合、自主进化、安全高效的新一代智能制造体系。可采取“两步走”策略：到2030年，力争规上企业基本实现数字化转型，数字化制造在工业企业基本普及，新一代智能制造技术科研攻关取得突破；到2035年，力争规上企业基本实现智能化升级，新一代智能制造技术应用处于全球前列。

1. **解读**

   - **本段给出了未来十年的总路线。**
   - 文章明确提出“两步走”：
      - **到 2030 年，先普及数字化、突破关键技术。**
      - **到 2035 年，再基本实现更高水平智能化升级。**

2. **重点术语**

   - **两步走**：先打牢数字化基础，再实现更高水平智能化升级。

### 34. 建议（一）

> 深化智能制造理论探索和研究，把握AI技术与先进制造技术融合发展趋势，提出新一代智能制造体系架构和发展路径。坚持系统观念，契合区域和行业发展实际，实施智能制造工程。立足丰富的智能制造发展实践，提炼规律性认识和有效经验，构建智能制造“升级版”。有基础、有条件的重点地区可制定智能制造相关的地方性法规，明确推进机制、重点方向和保障措施。

1. **解读**

   - **第一条建议是：继续强化战略引领和理论升级。**
   - 文章认为，AI 发展很快，必须及时升级体系架构和制度设计。

2. **重点术语**

   - **系统观念**：从整体、协同、长期视角统筹推进。

### 35. 建议（二）

> 坚持应用需求牵引，以国家级科技计划项目为依托，优化创新体系建设，加快关键核心技术攻关。面向制造业智能化变革亟需，攻关数据采集／处理／分析、分布式智能控制、智能传感器、企业智能决策系统、智能建模与仿真、数字孪生、设备健康评估和故障预示、网络安全、混合增强等关键技术，加快构建新一代智能制造技术体系。推动AI、大数据、数字孪生、元宇宙、工业智能体等技术突破，与制造领域全要素、全过程交叉融合，明确AI大模型在工业领域的部署重点，解决重点领域制造知识积累不足、工业机理不清等问题。

1. **解读**

   - **第二条建议是：加强关键核心技术攻关。**
   - 作者特别强调，未来真正的难点不在单个模型，而在于：
      - **数据**
      - **传感器**
      - **控制系统**
      - **仿真与数字孪生**
      - **网络安全**
      - **工业知识积累**

2. **重点术语**

   - **分布式智能控制**：把控制能力分散到多个节点并协同运行。

### 36. 建议（三）

> 着力推进重点产业链高质量发展行动，依托智能工厂建设，推动产业链和创新成果在汽车、航空、航天等领域的规模化应用。加快布局操作系统、智算芯片、开源软件等通用技术，支撑AI、数字孪生等与数控机床、工业机器人、增材制造装备、检测装备的深度融合。研制具有融合感知、自主分析、自主决策、自主优化等功能的智能制造装备，抢占产业发展制高点。鼓励装备企业应用物联网、大数据、AI等新兴技术，充分挖掘并利用产品数据，培育以用户为中心的产品研发、个性化定制、精准营销、自主式实时服务交互等智能服务新模式，拓展和延伸产业链与价值链。

1. **解读**

   - **第三条建议是：把智能装备作为未来突破重点。**
   - 文章的逻辑很简单：制造业最终要落到现场执行，因此装备能力是智能制造能否落地的关键。

2. **重点术语**

   - **智算芯片**：面向 AI 训练和推理的计算芯片。

### 37. 建议（四）

> 针对不同发展水平制造业企业的转型升级需求，以场景化方式分级分类推进智能工厂建设，实现“转型一个、带动一批、辐射一片”，规模化推广成熟模式和方案，普及数字化、网络化。支持龙头企业加快应用深度学习、大模型、数字孪生等技术，推动研发、生产、管理、服务等环节创新，促进生产工艺和业务流程变革，构建具有全球领先水平的领航级智能工厂。立足中小企业数字化、网络化基础薄弱的发展实际，采用大规模普及数字化、网络化并与智能化同步推进的发展策略，探索智能制造跨越式发展的新路径。

1. **解读**

   - **第四条建议是：继续分层分类推进。**
   - 文章给出的路径是：
      - **龙头企业做领航级探索。**
      - **中小企业走低门槛普及路径。**
      - **通过示范扩散带动更大范围转型。**

2. **重点术语**

   - **转型一个、带动一批、辐射一片**：通过样板企业带动链条和区域扩散。

### 38. 建议（五）

> 围绕智能系统创新应用，完善智能制造标准体系建设，研制先进适用、产业亟需的国家标准，引领制造业企业的创新探索。优化智能制造评估评价标准和方法，加快形成普遍认可、影响力强的自主评价体系。完善智能制造公共服务平台，汇聚智能制造政策、创新体系、供给体系、应用体系、支撑体系等资源，提供装备软件共享、技术开发评价、生产运营管理、投融资服务等公共服务。面向金砖国家、东盟地区、“一带一路”共建国家等深化国际合作，推动智能工厂、装备、软件、标准、解决方案等“走出去”，提升中国智能制造的国际影响力。强化人才队伍建设，支持相关高校建设智能制造领域的国家卓越工程师实践基地、现代产业学院，探索“订单式”人才培养模式。

1. **解读**

   - **第五条建议是：把发展生态补完整。**
   - 文章认为，未来智能制造真正能不能持续推进，取决于下面五项是否同步完善：
      - **标准体系**
      - **评价体系**
      - **公共服务平台**
      - **国际合作**
      - **人才体系**

2. **重点术语**

   - **公共服务平台**：为企业提供政策、技术、资源和投融资等服务的平台。

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## 三、对AI Cube的启发

**AI Cube 的自我定位：**
围绕 **利用人工智能方法（Artificial Intelligence）**、**洞察全局高维信息（Augmented Informatics）**、**躬身入局先进工业（Advanced Industry）** 三个层次，把算法、工业知识、真实制造场景和产业贡献真正绑在一起做。

**国家未来十年的主线，不是泛 AI，而是 AI 深度进入制造业关键环节。** 对于 AI Cube 来说，关键不是追逐技术热词，而是把人工智能放到先进场景中去检验它的边界、价值与可迁移性；只有在制造强国和未来产业的主战场上，AI 才能从“能力”变成“生产力”。**我们的主线，始终应当是工业人工智能。**

1. **先进场景决定人工智能的价值上限。**

人工智能不是在任何场景里都自动产生价值。只有进入工艺复杂、约束密集、反馈闭环强的先进场景，它才能真正从模型能力转化为产业能力。我们要看的不是“AI 像不像 AI”，而是它能不能进入关键环节，直接改变质量、效率和决策方式。

2. **多模态、时序和工业机理，决定我们能否形成深度洞察。**

工业系统的核心问题，不是再多做一个单模态模型，而是把多模态、非结构化和时序数据与工业机理连成一体。只有这样，才能把局部信号变成系统理解，把经验判断变成可解释、可验证、可优化的洞察。

3. **高端制造过程，是人工智能真正落地的核心战场。**

半导体、先进动力、新能源等高端过程，决定了 AI 能否真正进入制造核心区。过程监控、虚拟量测和先进过程控制，不是外围补充，而是把 AI 嵌入工艺控制和质量形成机制的关键入口。

4. **PHM 的价值，不在诊断本身，而在系统级决策优化。**

PHM 如果只停留在故障识别和事后分析，价值很容易被“最后一公里”消解。只有把设备健康、产线节拍、资源配置和维护计划联动起来，PHM 才能从局部判断升级为面向大规模排程优化的系统能力，真正进入产业决策链条。

5. **真实场景和产业合作数据，决定产研互促能否成立。**

研究如果脱离真实场景，就很难形成可落地的判断；技术如果拿不到产业合作数据，就很难沉淀为稳定方法。我们要做的是把现场最棘手的问题解决掉，同时把过程中冒出来的科学问题提炼出来，让价值驱动的产研互促形成正循环。

*本解读由 CodeX 协助整理。*

## 四、重点术语速查表

注：下表链接已尽量替换为具体说明页，不再使用首页入口。

| 术语 | 含义 | 参考链接 |
|---|---|---|
| 退二进三 | 第二产业占比下降、第三产业占比上升的结构变化 | [龙湾区“退二进三”政策解读](https://www.longwan.gov.cn/art/2021/9/10/art_1229713463_1823095.html) |
| 新质生产力 | 以科技创新、要素重组和效率提升为特征的新型生产力 | [理解新质生产力的内涵](https://www.nopss.gov.cn/n1/2023/1222/c219544-40144934.html) |
| 智能制造 | 新一代信息技术与先进制造技术深度融合形成的新型生产方式 | [《“十四五”智能制造发展规划》](https://www.miit.gov.cn/jgsj/ghs/zlygh/art/2022/art_c201cab037444d5c94921a53614332f9.html) |
| 数字化制造 | 把设计、工艺、制造过程转成可记录、可分析、可控制的数据对象 | [《“十四五”智能制造发展规划》解读](https://www.miit.gov.cn/ztzl/rdzt/znzzxggz/xwdt/art/2021/art_b12f5ff217154f0994108f2d572b0c3c.html) |
| 数字化、网络化制造 | 在数字化基础上实现设备、系统、企业和供应链协同连接 | [《“十四五”智能制造发展规划》解读](https://www.miit.gov.cn/ztzl/rdzt/znzzxggz/xwdt/art/2021/art_b12f5ff217154f0994108f2d572b0c3c.html) |
| 新一代智能制造 | 在数字化、网络化基础上进一步引入 AI 的制造范式 | [《“十四五”智能制造发展规划》解读](https://www.miit.gov.cn/ztzl/rdzt/znzzxggz/xwdt/art/2021/art_b12f5ff217154f0994108f2d572b0c3c.html) |
| 分布式自治 | 多个系统单元可局部自主决策并协同运行 | [对智能制造的一些认识](https://wap.miit.gov.cn/ztzl/rdzt/znzzxggz/zjgd/art/2020/art_663a4a6e0f8d4c1fa135529bb47bd136.html) |
| 五三五十 | 智能制造工程中对重点任务的结构化概括 | [工业和信息化部启动智能制造试点示范2016专项行动](https://www.gov.cn/xinwen/2016-04/11/content_5063034.htm) |
| 智能工厂 | 智能制造的核心载体 | [对智能制造的一些认识](https://wap.miit.gov.cn/ztzl/rdzt/znzzxggz/zjgd/art/2020/art_663a4a6e0f8d4c1fa135529bb47bd136.html) |
| 工业母机 | 制造机器的机器，通常指高端数控机床等基础装备 | [工业母机高质量标准体系建设方案](https://wap.miit.gov.cn/jgsj/zbys/wjfb/art/2025/art_72bdf66a8c4d41c2890406a855e90602.html) |
| 揭榜挂帅 | 公开发布重大任务，谁有能力谁承担攻关 | [气象部门“揭榜挂帅”来了](https://www.cma.gov.cn/2011xzt/2022zt/20220411/2021032205/202209/t20220902_5066689.html) |
| 工业互联网平台 | 支撑工业数据采集、连接、分析和应用的平台体系 | [《工业互联网平台评价方法》解读](https://wap.miit.gov.cn/ztzl/rdzt/tdzzyyhlwsdrhfzjkjstggyhlwpt/zcfb/art/2020/art_90b5a35714244b3eb2205f6f3902cb6b.html) |
| 人机物三元融合 | 人、机器、物料及环境信息协同联动 | [工业互联网：为制造业转型升级赋能](https://www.cac.gov.cn/2019-04/04/c_1124328222.htm) |
| 全要素生产率 | 由技术、管理和组织优化带来的综合效率提升 | [新质生产力以全要素生产率大幅提升为核心标志](https://www.nopss.gov.cn/n1/2024/0326/c219544-40203627.html) |
| 机器换人 | 用自动化和智能装备替代重复性、危险性岗位 | [“机器换人”总体上不会影响就业](https://www.gov.cn/xinwen/2016-07/08/content_5089499.htm) |
| 柔性化生产 | 能快速切换产品、工艺和批量的生产方式 | [“十四五”规划《纲要》名词解释之90|柔性制造](https://www.ndrc.gov.cn/fggz/fzzlgh/gjfzgh/202112/t20211224_1309345.html) |
| 智慧供应链 | 利用数据和算法提升供应链协同、预测和应变能力 | [加快数智供应链发展专项行动计划](https://www.mofcom.gov.cn/cms_files/filemanager/policySummary/viewcore_5b5d27bfc09449d59a130e348ca32d09.html) |
| 双碳 | 碳达峰与碳中和 | [碳达峰碳中和的中国行动白皮书丨白皮书：中国重点降碳路径全面落地见效](https://www.ndrc.gov.cn/fggz/hjyzy/tdftzh/202511/t20251111_1401535.html) |
| 数字孪生 | 对物理对象建立动态数字映射，用于仿真、预测和优化 | [“十四五”规划《纲要》名词解释之95|数字孪生城市](https://www.ndrc.gov.cn/fggz/fzzlgh/gjfzgh/202112/t20211224_1309351.html) |
| 创成式设计 | 利用算法自动生成和优化设计方案 | [AI重塑制造业，三成制造企业将用上生成式AI](https://kw.beijing.gov.cn/xwdt/kcyx/xwdtcyfz/202311/t20231114_3818070.html) |
| 具身智能 | 通过身体与环境交互形成感知、认知、决策和执行能力的智能 | [具身智能：从场景落地到产业崛起](https://www.szzg.gov.cn/2025/xwzx/qwfb/202603/t20260309_5293033.htm) |
| 工厂操作系统 | 面向工厂数据采集、管理、集成和应用支撑的统一底座 | [聚焦工业互联网平台建设，深化“互联网+先进制造业”](https://www.miit.gov.cn/ztzl/rdzt/tdzzyyhlwsdrhfzjkjstggyhlwpt/zcfb/art/2020/art_b05c7e3d4b4c4037af8985533b2dbb3c.html) |
| OT | 运营技术，如设备控制、产线控制 | [工业互联网：为制造业转型升级赋能](https://www.cac.gov.cn/2019-04/04/c_1124328222.htm) |
| IT | 信息技术，如 ERP、MES、数据库等 | [工业互联网：为制造业转型升级赋能](https://www.cac.gov.cn/2019-04/04/c_1124328222.htm) |
| 代码大模型 | 擅长理解程序、生成代码和辅助开发的大模型 | [AI浪潮录丨智谱刘德兵：极致技术追求与广泛链接生态才是护城河](https://www.ncsti.gov.cn/kjdt/xwjj/202602/t20260228_239321.html) |
| 智能体 | 能感知环境、理解任务、作出决策并执行行动的智能单元 | [“多智能体”上岗元年将至](https://www.ncsti.gov.cn/kjdt/kjrd/202601/t20260123_236269.html) |
| 服务即软件 | 直接交付结果导向的智能服务能力 | [软件即服务相关解释](https://tjj.pds.gov.cn/contents/14168/589991.html) |
| 点线面 | 点上突破、链上协同、区域铺开的推进思路 | [点线面破局中小企业数字化](https://www.miit.gov.cn/xwfb/mtbd/twbd/art/2024/art_7e79191fb7ca4b86b382f4c13bbca73d.html) |
| 1+N+X | 以一个基础平台或总方案带动多个场景和多类服务的组织方式 | [“1+N+X”数字化改造路径](https://www.jinhua.gov.cn/art/2025/2/10/art_1229562305_1817652.html) |

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