1月7日，工信部等八部门公布《"人工智能 制造"专项行动实施意见》，计划到2027年，推动3-5个通用大模型在制造业深度应用，培育2-3家全球影响力生态主导型企业，推广500个典型应用场景。

国家大力发展“AI 制造”，也是希望通过大模型、工业智能体与物理生产系统的深度融合，推动中国制造业的转型，重塑全球制造业竞争格局、实现产业高质量发展

“AI 制造”的基本介绍

“AI 制造”的概念

“AI 制造”，是将人工智能技术深度融入制造业的研发、生产、管理、供应链协同等全流程，通过数据驱动实现生产要素的优化配置、生产过程的智能决策与制造效率的大幅提升。

“AI 制造”与传统制造的差异

传统制造以“人控机器、经验驱动”为核心，生产流程固定、响应能力薄弱，难以应对多品种、小批量的市场需求。

而“AI 制造”以“数据驱动机器、智能决策”为核心，具备三大显著优势：生产过程的实时感知与动态调整，质量控制的精准化与全流程覆盖，资源配置的全局优化与高效协同。

从本质上解决了传统制造的效率瓶颈与柔性不足问题。

（图片由AI生成）

“AI 制造”的技术体系

基础数据技术：工业大数据的采集与治理

工业大数据是“AI 制造”的核心燃料，采集环节覆盖生产设备、工艺参数、环境数据等多维度信息，依赖传感器、物联网等硬件设备实现实时捕获；而数据清洗与治理则通过去噪、标准化、关联分析等手段，提升数据质量。

核心算法支撑：制造业专用AI算法

不同于通用AI算法，制造业专用机器学习/深度学习算法更适配工业场景的复杂环境，比如针对小样本数据的工艺优化算法、针对动态场景的实时调度算法等，能精准解决生产中的个性化问题，提升算法落地的实用性与稳定性。

核心引擎：工业大模型的构建与优化

工业大模型采用“通用基础模型 行业微调”的技术架构，通过海量工业数据训练形成通用能力，结合特定行业数据优化适配场景；训练依赖分布式计算框架，适配工业场景的实时性需求，实现“单点智能”到“全局智能”的跃升。

执行环节：工业智能体与机器人协同

工业智能体具备“感知-决策-执行”全链路能力，核心由感知模块、决策算法模块与执行控制模块组成；通过与工业机器人的协同，实现生产任务的自主规划与精准执行，比如柔性生产中的多机器人协作，大幅提升生产灵活性与效率。

虚拟映射：数字孪生工厂构建技术

数字孪生工厂通过三维建模技术构建物理工厂的虚拟镜像，依托物联网实现物理实体与虚拟模型的实时映射，结合仿真推演技术模拟生产全流程，可用于生产流程优化、虚拟调试等场景，降低实体试错成本，提升生产规划效率。

AI赋能制造业全流程

AI技术已深度渗透制造全流程，通过精准赋能解决传统制造的核心痛点，提升生产效率与质量。

工艺优化与决策支持

依托工业大模型分析历史工艺数据，精准识别影响产品质量与生产效率的关键参数，实现工艺参数的智能优化；同时为生产计划制定提供数据支撑，如基于市场需求预测的生产排程优化，提升生产决策的科学性与前瞻性。

柔性生产与多设备协同

工业智能体根据生产任务动态规划生产流程，协调多设备、多环节的协同作业，适配多品种、小批量的生产需求；通过实时感知生产状态，动态调整生产节奏，避免生产瓶颈，提升生产流程的柔性与高效性。

仿真调试与运维管理

借助数字孪生工厂的虚拟仿真能力，可在生产前完成生产线的虚拟调试，降低实体调试成本；在运维阶段，通过虚拟模型实时监控设备状态，模拟运维方案，提升运维效率，减少生产停机时间。

质量检测与缺陷识别

结合工业视觉与AI算法，实现产品质量的全流程、高精度检测，可精准识别传统人工检测难以发现的微小缺陷；通过实时反馈检测结果，联动调整生产参数，从源头降低缺陷率，提升产品质量稳定性。

设备预测性维护

通过AI算法分析设备运行数据，精准预测设备潜在故障与寿命周期，提前制定维护计划，将传统的“事后维修”转变为“事前预防”，减少设备突发故障导致的生产中断，降低维护成本。

供应链智能协同

基于AI技术分析供应链全链路数据，实现需求预测、库存优化与物流调度的智能协同；通过实时监控供应链状态，提前预警风险，提升供应链的抗波动能力与响应速度。

“AI 制造”的行业实践

“AI 制造”的行业实践

“AI 制造”已在多个重点行业形成规模化落地，同时针对中小企业特点探索轻量化路径，推动智能制造的全面普及。

1）汽车：全链条智能升级

在汽车制造领域，AI技术覆盖冲压、焊接、装配等全流程，如焊接环节的智能质量检测、装配环节的机器人协同作业；同时依托数字孪生工厂优化生产流程，提升产能与质量，适配新能源汽车的个性化生产需求。

2）3C电子：精准制造与柔性生产

3C电子行业因产品迭代快、精度要求高，成为“AI 制造”的重要应用场景。AI技术用于精密部件的质量检测、芯片封装的工艺优化，同时通过柔性生产系统适配多品种、小批量的生产需求，提升产品迭代效率。

3）高端装备制造：精准控制与运维

在航空航天、海洋工程等高端装备制造领域，AI技术用于核心部件的加工精度控制、设备运行状态监控；通过预测性维护保障高端装备的稳定运行，降低运维难度与成本，提升装备可靠性。

（图片由AI生成）

4）中小企业：轻量化落地路径

针对中小企业资金、技术、人才不足的问题，“AI 制造”采用轻量化方案，如模块化的AI检测设备、SaaS化的智能运维平台，降低技术接入门槛；通过产业集群共享AI能力，实现低成本的智能升级。

（图片由AI生成）

“AI 制造”的核心痛点

当前“AI 制造”在技术落地过程中面临多重核心阻碍。

首先，工业大模型不仅研发与落地成本居高不下，还受困于行业训练数据的短缺；工业智能体则存在跨场景适配能力不足的短板，难以在不同行业、不同企业间快速复用。

数据安全与隐私风险也成为制约AI 制造发展的关键因素，工业数据中包含企业核心生产工艺、商业机密等敏感信息，在数据采集与共享过程中存在泄露隐患，严重制约了数据的高效流通与价值挖掘。

另外，传统制造企业的智能化改造更是挑战重重，这些企业普遍存在生产设备老旧、信息化基础薄弱的问题，与AI技术的衔接难度较大，影响了智能化升级的实际效果。

“AI 制造”市场规模

2025年全球工业AI市场规模已达到约4,600亿元，预计2025-2030年均复合增长率为超过20%。

从细分市场来看，汽车制造行业在工业AI领域市场规模约占全部行业的二分之一，2025年市场规模或超过2,300亿元。其次为3C电子、半导体及包装行业。

（数据时间：2026-1）

作为全球最大的制造业国家，2025年中国工业AI市场规模预计将达到1860亿元，约占全球总市场规模的40%。预计2025-2030年中国市场规模将从1870亿元增长至6329亿元。其中汽车制造、半导体和3c电子行业的年复合增长率分别达到31.3%、31.5%、24.9%。

（数据时间：2026-1）

“AI 制造”代表性企业

“AI 制造”覆盖多个细分领域，中外代表性企业及核心方向如下：

智能质检（视觉检测/缺陷识别）

全球（康耐视、基恩士，高精度视觉检测标杆）；中国（商汤科技、海康威视，工业AI视觉落地领先）。

预测性维护（设备故障预警）

全球（GE、西门子，工业互联网平台核心服务商）；中国（徐工信息、树根互联，本土设备运维场景深耕）。

数字孪生（虚拟仿真/产线优化）

全球（西门子、达索系统，全生命周期解决方案领跑）；中国（宝信软件、海尔卡奥斯，行业定制化方案突出）。

工业机器人（柔性操作/自动化）

全球（发那科、安川电机，高精度智能机器人龙头）；中国（美的集团、新松机器人，产线适配性与本土化优势显著）。

工业大模型（生产调度优化）

全球（西门子、微软，工业云与AI融合标杆）；中国（百度、华为，本土工业场景算法适配领先）。

柔性生产（个性化定制）

全球（特斯拉、阿迪达斯，大规模柔性生产典范）；中国（酷特智能、尚品宅配，C2M模式深度落地）。

供应链优化（需求预测/物流调度）

全球（甲骨文、SAP，全球供应链管理服务商）；中国（阿里云、京东科技，数智化供应链闭环服务）。

工艺设计（生成式AI优化）：

全球（GE、波音，高端制造设计优化标杆）；中国（华为、上汽集团，汽车/工业设计AI赋能突出）。

能源管理（节能减排）

全球（西门子、施耐德，工业能效优化龙头）；中国（宝武集团、金风科技，绿色制造AI解决方案领先）