一、引言

人工智能与先进制造业的深度融合已成为全球新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力，也是我国实现制造强国战略目标的关键路径。2026年3月，第十四届全国人民代表大会第四次会议审议通过《中华人民共和国国民经济和社会发展第十五个五年规划纲要》，将人工智能确立为科技自立自强、发展新质生产力的关键支撑，战略地位全面提升，人工智能纳入数字中国、国家安全与'一带一路'合作范畴。这一战略部署标志着我国人工智能与制造业融合发展进入了新阶段。

当前，我国人工智能核心产业规模已超过1.2万亿元，企业超过6200家，中国企业推出的开源大模型下载量全球第一，大幅度降低了人工智能的使用门槛和成本，增强了人工智能的普惠性。截至2025年底，我国规模以上制造业企业的人工智能应用普及率超30%，无人产线、车间人机协同等在工厂成为'潮流'，极大提升了设计、制造和质检等各环节的质效。然而，人工智能与先进制造业深度融合仍面临技术瓶颈、产业链协同障碍、数据要素流通不畅、人才培养不足等多重挑战，亟需系统分析这些问题并提出科学可行的实施策略。

本研究旨在基于'十五五'规划纲要和政策框架，结合2025年国家统计局发布的最新工业经济和人工智能产业发展数据，以及十四五时期的历史统计数据，系统分析人工智能与先进制造业融合的发展现状、面临的主要挑战，借鉴国内外先进经验和典型案例，提出'十五五'期间人工智能与先进制造业深度融合的实施策略，为相关政策制定和产业发展提供学术支持和实践指导。研究采用文献分析、数据统计、案例比较等方法，力求客观、全面、深入地分析问题并提出解决方案。

二、人工智能与先进制造业融合的发展现状

（一）政策环境与战略部署

'十五五'期间，我国人工智能与先进制造业融合发展的政策环境日益完善，战略部署不断深化。《中华人民共和国国民经济和社会发展第十五个五年规划纲要》中，人工智能被确立为科技自立自强、发展新质生产力的关键支撑，战略地位全面提升。《纲要》在多个章节明确人工智能的战略地位：第十四条'深入推进数字中国建设'中提出'加快人工智能等数智技术创新，突破基础理论和核心技术，强化算力、算法、数据等高效供给'；第五十条将人工智能纳入国家安全能力建设范畴；第二十四条将人工智能列为'一带一路'重点合作领域。这些部署表明，人工智能已从技术范畴上升为贯穿数字中国、国家安全与对外开放的综合性战略要素。

《纲要》明确提出'全面实施'人工智能+'行动'，这与《数字中国建设整体布局规划》中'要全面赋能经济社会发展'一脉相承，也呼应了习近平总书记在中央政治局集体学习时强调的'面对新一代人工智能技术快速演进的新形势，要充分发挥新型举国体制优势，坚持自立自强，突出应用导向，推动我国人工智能朝着有益、安全、公平方向健康有序发展'。'人工智能+'不仅是技术应用，更是发展模式的根本转变，其核心在于实现三个层面的深度融合：赋能千行百业，推动人工智能与制造业、金融、医疗、文化、治理等领域深度融合，提升全要素生产率；引领科研范式变革，以大模型、智能计算等重构科学研究与工程开发路径；促进民生改善与社会治理升级，在健康、教育、城市管理等场景中提升公共服务精准性。

2025年8月，国务院印发《关于深入实施'人工智能+'行动的意见》（国发〔2025〕11号），旨在推动人工智能与经济社会各行业各领域广泛深度融合，重塑人类生产生活范式，促进生产力革命性跃迁和生产关系深层次变革，加快形成人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济和智能社会新形态。该《意见》以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，完整准确全面贯彻新发展理念，坚持以人民为中心的发展思想，充分发挥我国数据资源丰富、产业体系完备、应用场景广阔等优势，强化前瞻谋划、系统布局、分业施策、开放共享、安全可控，以科技、产业、消费、民生、治理、全球合作等领域为重点，深入实施'人工智能+'行动。

2025年12月，工业和信息化部等八部门联合印发《'人工智能+制造'专项行动实施意见》，旨在加快推进人工智能技术在制造业融合应用，打造新质生产力，全方位、深层次、高水平赋能新型工业化。该意见由工业和信息化部、中央网信办、国家发展改革委、教育部、商务部、国务院国资委、市场监管总局、国家数据局八部门联合发布，文号为工信部联科〔2025〕279号，提出了到2027年的发展目标和7方面21项具体举措，为制造业智能化、绿色化、融合化发展绘制了清晰蓝图，成为驱动产业升级、塑造全球竞争新优势的关键指引。

（二）产业发展现状

'十五五'开局之年，我国人工智能与先进制造业融合发展取得了显著成效，产业规模持续扩大，应用深度不断拓展，区域特色逐步显现。根据2025年国家统计局发布的最新数据，我国工业经济和人工智能产业发展呈现以下特点：

2025年，全国规模以上工业增加值比上年增长5.9%，增速较上年加快0.1个百分点。分三大门类看，采矿业增加值增长5.6%，制造业增长6.4%，电力、热力、燃气及水生产和供应业增长2.3%。装备制造业增加值增长9.2%，高技术制造业增加值增长9.4%，增速分别快于规模以上工业3.3、3.5个百分点。分产品看，3D打印设备、工业机器人、新能源汽车产品产量分别增长52.5%、28.0%、25.1%。12月份，规模以上工业增加值同比增长5.2%，环比增长0.49%。

2025年，我国工业增加值为41.7万亿元，对经济增长的贡献率为35%，世界第一制造大国地位进一步巩固。规模以上工业企业实现出口交货值15.8万亿元，比上年增长2.2%，展现出较强韧性和活力。其中，装备制造行业出口表现亮眼，铁路船舶航空航天、专用设备、汽车行业出口交货值分别增长24.2%、10.2%、7.5%。企业利润结构不断优化，1-11月份，规模以上工业企业利润保持增长，其中装备制造业利润同比增长7.7%，拉动全部规模以上工业企业利润增长2.8个百分点，是对规模以上工业企业利润增长拉动作用最强的板块。

装备制造业占比持续提升，'压舱石'作用进一步凸显。2025年，规模以上装备制造业增加值占全部规模以上工业比重为36.8%，较上年提高2.2个百分点，产业结构不断优化。装备制造业中的8个行业增加值全部实现增长，其中汽车、电子行业快速增长，增速分别为11.5%、10.6%，对全部规模以上工业增长贡献率分别达12.4%、18.1%，居工业各大类行业前两位；铁路船舶航空航天、电气机械行业分别增长14.0%、9.2%，增速较上年分别加快3.1个、4.1个百分点。中高端装备类产品稳步发展，发电机组、医疗仪器设备及器械、电站用汽轮机、民用钢质船舶等产品产量分别增长37.6%、27.2%、21.9%、18.2%。

传统产业优化升级，绿色转型加快推进。传统制造业转型升级成效显现，2025年，石油加工行业增加值比上年增长6.7%，其中生物质燃料加工行业增长16.8%，对石油加工行业增长的贡献率较上年提高1.7个百分点；化纤行业增长8.2%，其中生物基材料制造行业增长27.9%，对化纤行业增长的贡献率达23.1%，较上年提高16.4个百分点。绿色低碳产品较快增长，2025年，新能源汽车产量比上年增长25.1%，带动汽车用锂离子动力电池、充电桩产品产量分别增长41.7%、11.0%；在绿色能源发展带动下，风力发电机组、水轮发电机组等产品产量分别增长48.9%、29.3%；绿色材料供给增加，碳酸锂、碳纤维、生物基化学纤维等产品产量分别增长57.1%、47.7%、19.5%。

高技术制造业增长势头强劲，引领工业高质量发展。2025年，规模以上高技术制造业增加值比上年增长9.4%，增速较上年加快0.5个百分点，为2022年以来最高点，对全部规模以上工业增速的贡献率达26.1%，较上年提高1.7个百分点。从行业看，集成电路制造、飞机制造、电子专用材料制造、生物药品制品制造等行业增加值分别增长26.7%、24.8%、23.9%、12.1%。从产品看，'人工智能+'高速发展带动存储芯片、服务器等产品产量分别增长22.8%、12.6%；具身智能、人机协作等新经济增长点助力机器人领域快速发展，机器人减速器、工业机器人、服务机器人等产品产量分别增长63.9%、28.0%、16.1%。

数字产品制造业保持较快增长，赋能工业数智化转型。2025年，规模以上数字产品制造业增加值比上年增长9.3%，增速较上年加快0.3个百分点，对全部规模以上工业增速的贡献率达20.3%，较上年提高1.0个百分点。从行业看，电子元器件及设备制造、智能设备制造等行业增加值分别增长12.6%、11.2%。从产品看，移动通信基站设备、5G智能手机等通信类产品产量分别增长13.5%、12.5%；工业控制计算机及系统、3D打印设备、数控金属切削机床等智能生产设备产品产量分别增长86.5%、52.5%、13.7%。

人工智能产业规模快速增长，2025年我国人工智能核心产业规模达到1.2万亿元，企业超过6200家。中国企业推出的开源大模型下载量全球第一，大幅度降低了人工智能的使用门槛和成本，增强了人工智能的普惠性。截至2025年底，我国规模以上制造业企业的人工智能应用普及率超30%，无人产线、车间人机协同等在工厂成为'潮流'，极大提升了设计、制造和质检等各环节的质效。智能终端走进了人们的生活，人工智能眼镜、人工智能手机、人工智能电脑等'潮品'不断涌现，走进千家万户；2025年中国企业推出300多款人形机器人，占全球超半数。

2025年，我国生成式人工智能用户达6.02亿人，较2024年底增长141.7%；普及率达42.8%，同比大幅提高25.2个百分点。我国已成为全球人工智能专利最大拥有国，占比高达60%。智能算力规模超1590百亿亿次/秒。2026年3月，全国日均处理词元（Token）数量突破140万亿次，较2025年底增长超40%。若将这一规模换算为人类语言，相当于每秒重复'你好'一词，昼夜不停持续440万年才能完成单日计算量。

数字经济核心产业增加值占国内生产总值的比重达到10.5%以上。国家智慧教育公共服务平台用户总量突破1.78亿、覆盖200多个国家和地区。互联网医疗用户规模达4.11亿人，占网民整体的36.5%。算力绿色化发展特征显著，累计建成306个国家绿色算力设施。数字中国投融资服务能力持续增强，高技术服务业固定资产投资同比增长3.5%，其中信息服务业投资比上年增长28.4%。

从区域发展情况看，江苏省作为制造业大省，'十四五'期间在智能制造方面表现突出。2021年12月，江苏在全国率先部署开展制造业智能化改造和数字化转型三年行动。截至2025年9月，全省已累计实施数字化转型项目5.6万余个，重点企业关键工序数控化率达70.1%、经营管理数字化普及率达89.1%，提前完成'十四五'目标任务。江苏累计创建国家数字领航企业14家、卓越级智能工厂68家，15家企业入选全球'灯塔工厂'、数量全国第一，全省两化融合发展水平连续10年全国第一，制造业高质量发展指数连续4年全国第一。

福建省在'十四五'期间制造业高质量发展也取得明显成效。2022年，全省工业增加值1.96万亿元，总量居全国第5位；工业增加值占地区生产总值比重37%，比全国高3.8个百分点；规上工业企业营业收入7.04万亿元，规模居全国第5位。高技术制造业占规上工业增加值比重15.3%；规上企业全面数字化率居全国第3位，企业经营管理数字化普及率居全国第4位。2021年，全省关键业务环节全面数字化的规模以上制造业企业比例为63.5%，2022年提升至64.7%。

重庆市作为西部制造业重镇，'十三五'时期特别是党的十九大以来，通过实施以大数据智能化为引领的创新驱动发展战略行动计划和推动制造业高质量发展专项行动，全市制造业转型升级取得明显成效。规模以上工业产值超过2万亿元，全部工业增加值近7000亿元。微型计算机、手机、汽车、摩托车产量占全国比重分别超过24%、9%、6%、29%，建成国内最大己二酸、氨纶生产基地。规模以上工业企业研发投入强度超过1.6%、位居全国前列，12英寸电源管理芯片、硅基光电子成套工艺等领域在国内率先实现突破。新兴产业快速壮大，规模以上工业战略性新兴产业、高技术产业占规模以上工业产值比重分别提高至32%、28%。传统产业改造升级步伐加快，技术改造投资年均增长15.6%，累计建成67个智能工厂和359个数字化车间，规模以上工业企业全员劳动生产率达37.1万元/人。

安徽省池州市在'十四五'期间制造业数字化转型发展成效显著。该市实施规下企业应用全覆盖，加大软件服务包推广应用服务，免费为312户制造业企业数字化诊断服务工作，全市1420余家规下企业'登云上平台'采购云软件服务包。在规上企业数字化改造方面，指导700余户规上企业完成数字化改造，全市建设省先进级智能工厂13家，市基础级智能工厂53家，规模以上工业企业数字化研发设计工具普及率达到76%。在平台建设方面，发挥省级数字化政策激励，4家园区获得省级数字化转型示范园区，18家企业获得省数字化转型项目支持，累计争取资金超1亿元，打造区域级、企业级工业互联网平台14个。在场景应用方面，以全产业链场景创新深化数实融合，支持企业实施'5G+工业互联网'融合应用示范项目，全市目前建成'5G＋工业互联网'应用示范场景20个，华尔泰化工安全风险实时监测与应急处置获评国家智能制造优秀场景。

从智能工厂建设情况看，中国信息通信研究院发布的《智能工厂发展报告（2025年）》显示，我国已构建由15家领航级、500余家卓越级、8000余家先进级、3.5万余家基础级智能工厂组成的四级梯度培育体系，建设初具规模。各级智能工厂已覆盖超过90%的制造业行业大类，并在31个省份实现全覆盖。行业实践路径呈现差异化特征：原材料行业（如钢铁、石化）聚焦全局优化；装备制造业（如汽车、船舶）向制造+服务转型；消费品行业（如医药、家电）以质量管控与敏捷响应为重点；电子信息行业（如智能终端、新型显示）以技术创新驱动高精度快响应体系。

三、人工智能与先进制造业融合面临的主要挑战

（一）技术瓶颈与创新障碍

人工智能与先进制造业深度融合面临的技术瓶颈和创新障碍主要体现在数据基础、核心技术、成本投入、安全标准等多个方面，这些挑战相互关联，构成了当前制造业智能化转型的主要障碍。

数据壁垒与数据质量问题是最基础也是最突出的瓶颈。工业数据作为AI应用的核心基础，目前存在严重的'数据孤岛'现象，企业内部ERP、MES、生产设备等系统数据不互通，跨企业、跨行业数据共享更是难以实现。同时，生产现场传感器数据噪声大、部分企业数据采集不规范，高质量标注数据稀缺，导致AI模型训练效果不佳、落地精度不足。华东某重型装备制造集团的案例显示，其ERP、MES、PLM、SCM四套系统独立运行，编码规则不统一，每月财务对账需10人×3天，差错率高达8%。这种数据碎片化直接导致AI模型训练效率下降40%以上，成为融合的基础瓶颈。

核心技术瓶颈主要体现在三个方面：一是高端工业软件、工业控制芯片、核心算法仍存在对外依赖，自主可控能力不足；二是通用AI技术与工业场景适配性差，工业场景对技术的实时性、稳定性、安全性要求极高，部分AI方案难以应对生产现场复杂工况；三是模型可解释性差，企业不敢轻易依赖AI决策，影响应用推广。在工业AI应用中，大模型和小模型各有其应用空间，小型专用模型如视觉识别成熟度高，得到广泛应用；而大模型在材料研发、辅助设计等领域的应用仍面临'幻觉'等技术难题，在涉及安全、质量和高价值设备的场景中，黑箱模型不可接受。

具身智能作为AI与制造业深度融合的重要方向，也面临着独特的挑战。具身智能涉及的AI大模型、精密机构、驱控系统等的'大脑—小脑—肢体'尚未形成高效协同。高保真、多模态、可扩展的物理交互数据稀缺，行业级数据共享机制缺位，国产高并行、高保真仿真训练平台供给不足。在高端装配、柔性生产等场景的应用深度不足，硬件接口标准不统一，安全和性能标准缺乏，阻碍规模化应用。这些挑战使得具身智能从实验室走向规模化应用仍需突破多重瓶颈。

转型成本压力制约着企业尤其是中小企业的积极性。制造业AI融合转型需要投入设备改造、系统搭建、技术研发、人才招聘等资金，前期投入大、投资回报周期长。Z集团的案例显示，其数据治理项目总投入达860万元，其中硬件投入占比最高，达460万元。即便完成部署，后期系统运维、模型迭代的持续投入也让企业望而却步，存在'不想转、没钱转'的问题。这种成本压力在中小企业中尤为突出，成为制约AI与制造业深度融合的重要因素。

产业安全与标准体系不完善是另一重要挑战。制造业智能化升级后，工业系统联网程度提升，网络攻击、数据泄露、系统故障等安全风险加剧，一旦出现问题将直接导致生产线停产。同时，工业AI应用缺乏统一的技术标准、安全规范、评估体系，企业转型无统一遵循，行业协同发展难度加大。不同厂商的机械接口互不兼容，某汽车厂被迫为12家供应商定制转换模块，导致单台设备集成成本暴涨45%，这种标准体系混乱带来的内耗严重制约了产业协同发展。

（二）产业链协同与数据要素流通障碍

在'十五五'期间，人工智能与先进制造业深度融合面临产业链协同、数据要素流通等多方面的实施障碍。从产业链协同角度看，当前存在企业层面利益博弈与能力失衡的双重阻力，核心企业与配套企业之间的利益分配矛盾突出，链主企业常凭借市场地位压缩配套商利润空间，导致中小企业陷入'低价竞争-质量下降'的恶性循环。同时，中小企业普遍存在数字化水平低、管理不规范等问题，如某电子产业集群中70%的配套企业仍采用手工记账，无法接入链主企业的ERP系统，导致订单响应延迟率高达40%。此外，部分企业受'自主可控'执念影响，不愿对外协同，形成'小闭环'思维，与产业链协同所需的'大开放'逻辑背道而驰。

在空间与资源层面，跨区域协作面临行政壁垒，不同行政区的政策差异形成'隐形门槛'，如某跨省产业集群中，A市的环保标准严于B市，导致B市的零部件进入A市需额外支付检测费用，增加成本15%。要素分布与产业需求的错配问题也十分突出，某智能制造园区聚集了20家机器人企业，但周边缺乏熟练技工，企业需从50公里外招聘，人力成本增加25%。基础设施的协同性不足同样制约协同发展，物流、能源等基础设施的'各自为政'导致成本增加，如相邻两县的物流园区标准不一，货车需重复装卸，每吨货物的转运成本增加12元。

机制层面，缺乏统一的协同标准与信任机制，各企业的技术标准、数据格式、质量体系千差万别，如某装备制造集群中，3家核心企业的零部件接口标准互不兼容，配套商需为同一种产品准备3套生产线。风险分担与利益共享机制缺失导致协同关系脆弱易断，市场波动时的风险分配失衡尤为突出，如某光伏产业集群在原材料涨价时，链主企业单方面将成本压力转嫁给配套商，导致3家中小企业资金链断裂。公共服务平台的功能缺位使中小企业难以平等参与协同，如某生物医药集群缺乏共享实验室，中小企业的研发设备闲置率达60%，而新药研发企业需高价外包检测服务。

数据要素流通方面，面临技术隔阂、隐私风险与利益分配三大挑战。不同平台的数据格式千差万别，如同语言不通的对话者；用户担心隐私泄露，企业则顾忌核心数据资产外流；而平台间如何公平分享数据红利，更需要精细的机制设计。数据要素市场的'十大瓶颈'包括需求侧'不敢用、不会用、不善用'、供给侧'产品参差不齐，质量无从判断'、流通平台'可信度不足，交易活跃度低'等问题，这些瓶颈共同指向一个核心解决方案：成熟度认证。

在数据流通基础设施建设方面，全国一体化算力网建设取得突破，东数西算工程使算力成本降低35%，为大规模数据处理提供基础支撑。区块链+数据沙箱技术组合正在重塑流通模式，北京国际大数据交易所搭建的'数据可信空间'，通过智能合约实现数据使用全程留痕，某医药研发企业借此安全调用30家医院脱敏数据，将新药靶点发现周期缩短50%。隐私计算技术的突破为数据流通开辟新路径，蚂蚁集团研发的'隐语可信隐私计算平台'已实现千亿级参数模型的安全训练。

（三）人才培养与供给不足

人才培养是制约人工智能与先进制造业深度融合的长期挑战。当前，我国人工智能人才培养体系与制造业的需求存在错位，培养规模与质量不够匹配，知识体系与产业需求存在脱节情况，课程内容更新速度滞后于技术迭代，产教融合深度不足。截至2025年，全国已有600多所高校开设人工智能专业，200余所高校设立智能科学与技术专业，形成了多层次人才培养体系，但能够同时理解AI技术和工业机理的复合型人才仍然稀缺。这种人才短缺导致企业在智能化转型过程中缺乏足够的技术支撑和创新能力。

数字人才供给与产业需求之间存在显著错位，尤其是兼具数据技术与行业知识的复合型人才严重短缺。截至2024年底，我国数字人才总量3286万人，总需求约6500万人，缺口高达3200万人。高端复合型人才短缺尤为严重，具备高级数字素养人才仅占16.26%，数据科学专业本科毕业生每年仅4万人，远低于市场需求。传统'学院式'模式下走出来的毕业生难以直接满足产业的实际需要，许多企业反映，招聘的毕业生到岗后要经过漫长的再培训过程，这背后是教育与生产实际相脱节的问题。

针对这些挑战，国家发展改革委、国家数据局、教育部、科技部、中共中央组织部联合印发《关于加强数据要素学科专业建设和数字人才队伍建设的意见》，提出健全数据要素学科专业、推进数据行业职业教育、繁荣数据领域学术研究、促进数据领域产学研用协同等重大举措。在学科专业建设方面，鼓励各层次高校增设各类数据要素学科专业，支持综合性高校建设数字学院，鼓励特色高校加强数据要素相关优势专业建设，并鼓励职业院校增设贴近市场需求的数据要素相关专业。在职业教育方面，规划了全国数据职业教育教学指导委员会、产教联合体、产教融合共同体、从业人员能力标准等新型产教融合生态，强调企业和高校共建'校中厂''厂中校'实训基地。

在数据领域学术研究方面，提出成立科技社团、实施高层次数字人才培养行动、畅通成果发表渠道、组织学术交流等措施，从战略、基础理论、政策法律、基础共性理论、应用技术等方面开展系统研究，构建中国特色数据要素自主知识体系和科学研究体系。在产学研用协同方面，提出建设一批企业发挥主导作用的数字人才培养典型应用场景，支持高校与企业协同共建数字领域专业特色学院，与数字中国、数字经济、数据要素、数据产业等试点示范项目协同探索数字人才特色培养项目。

四、国内外先进经验与典型案例借鉴

（一）国际先进经验借鉴

在全球化背景下，学习国际先进经验已成为提升国家竞争力、推动社会进步的重要途径。通过系统性地研究其他国家在政治、经济、科技、文化等领域的成功实践，可以为本国发展提供多元化的参考与启示。国际经验的学习路径与方法主要包括建立系统的国际经验研究机制、深化跨国合作与实地考察、注重本土化适配与创新三个方面。

建立系统的国际经验研究机制需要政府部门牵头成立专项研究机构，整合高校、智库、企业等资源，针对特定领域开展跨国比较研究。例如，在科技创新领域，可重点分析硅谷的产学研协同模式、以色列的风险机制、德国的工业4.0等，提炼其核心要素与实施条件。同时，建立国际案例数据库，通过量化分析与定性研究相结合的方式，确保经验借鉴的精准性。此外，定期组织国际交流活动，邀请外国专家参与本国政策研讨，促进经验的本土化转化。

深化跨国合作与实地考察是理论学习与实践结合的重要方式。通过派遣专业人员赴海外学习，可以更直观地理解先进经验的运作细节。例如，在公共医疗领域，北欧国家的分级诊疗制度、加拿大的全民健康保险体系等，均可通过实地调研了解其政策设计、资金调配和监管机制。同时，鼓励企业参与国际技术合作项目，如欧盟'地平线计划'或东盟科技创新网络，通过联合研发吸收前沿技术与管理模式。此外，支持青年学者参与国际学术会议，拓宽研究视野，形成跨文化的问题解决能力。

国际经验的直接移植往往因文化、制度差异而失效，因此需结合本国实际进行创造性转化。以教育领域为例，芬兰的'现象式教学'强调跨学科学习，但需根据本国课程体系调整实施步骤；新加坡的'双语教育'模式则需考虑语言环境差异。在政策制定中，可通过小范围试点验证可行性，如中国自贸区的'负面清单'管理即借鉴了国际经贸规则，并根据国内产业特点优化。此外，建立动态评估机制，定期检视引进经验的实施效果，及时调整策略。

发达国家布局未来产业的经验包括组建未来产业新型创新机构、加大未来产业布局投资力度、构建未来产业发展生态。美国、欧盟、日本等国家与地区处于全球未来产业发展第一梯队，高度重视未来产业前瞻布局，制定出台重大战略规划，抢占未来发展主动权。美国组建跨学科领域、多部门合作的未来产业研究所，构建与未来产业发展相匹配的创新生态。欧盟设立欧洲未来基金，对企业提供新兴技术研发、加速器计划和专项股权基金的组合式资助。日本注重塑造激发人才创新活力的制度环境，设立'探月型研究开发制度'等支持颠覆性技术创新的科技管理制度。

（二）国内典型案例分析

国内先进地区和企业已经探索出一系列人工智能与制造业融合发展的成功案例，这些案例为'十五五'期间的深度融合提供了宝贵经验。通过分析这些典型案例，可以提炼出适合我国国情的实施路径和策略。

江苏省作为制造业大省，'十四五'期间在智能制造方面表现突出。2021年12月，江苏在全国率先部署开展制造业智能化改造和数字化转型三年行动。截至2025年9月，全省已累计实施数字化转型项目5.6万余个，重点企业关键工序数控化率达70.1%、经营管理数字化普及率达89.1%，提前完成'十四五'目标任务。江苏累计创建国家数字领航企业14家、卓越级智能工厂68家，15家企业入选全球'灯塔工厂'、数量全国第一，全省两化融合发展水平连续10年全国第一，制造业高质量发展指数连续4年全国第一。江苏的成功经验表明，政府引导、企业主体、市场运作的协同推进机制是制造业智能化转型的有效路径。

湖南省在自贸试验区建设中形成了4项入选全国自贸试验区第六批'最佳实践案例'的创新经验，数量居全国首位。这些案例包括'商业秘密保护新模式'、'打造认证与标准国际合作新模式'、'长江经济带物流通道联动发展模式'、'案件审理及审判监督管理'五步法''改革等。其中，长沙片区构建'明产权、立标准、强应用'商业秘密保护体系，依托区块链存证平台，企业可对未注册但具有潜在价值的商业秘密生成数字指纹并存证，无需公开源文件，有效明晰产权、减少纠纷。长沙片区推动区内企业与马来西亚标准与工业研究院（SIRIM）成立合资公司，将出口产品认证检测环节从'国外'移至'国内'，认证环节从10个减至3个，时间从90天压缩至30天，成本降幅达40%，认证成功率超95%。岳阳片区积极探索物流通道跨区域联动合作模式，联合渝新欧、广铁、湖北港口集团等企业签署'共建共享中部双循环大通道'协议，推动区域内物流节点之间形成相对固定的多式联运班线。

湖南省自贸试验区设立5年来，持续推进首创性、集成式、差异化改革探索。截至目前，已累计形成三批109项制度创新成果，其中51项具有全国首创性，参与的三次全国自贸试验区复制推广评选中，共有7项成果入选。湖南自贸试验区的成功经验表明，制度创新是推动人工智能与制造业深度融合的关键动力，通过制度创新可以破除体制机制障碍，激发市场主体活力。

在先进计算领域，工信部公布的59项先进计算典型案例为人工智能与制造业融合提供了技术支撑。这些案例覆盖工业制造、生物医药、高端装备、智慧城市、能源化工等多个关键领域，集中展现了先进计算在技术创新突破、产业提质增效、经济动能转换中的核心驱动作用。例如，在纺织服装行业，智一纺织服装产业互联网平台底层的云智工业网关，采用国产飞腾处理器与Linux操作系统，践行'极速实施、极简使用、极低成本、极度安全'理念，破解服装行业多源异构工业设备互联互通难题。该网关实现免编程适配工业通讯协议，即插即用、快速上云，较传统工业网关降低设备联网成本90%以上，施工效率提升95%以上，助力中小纺织企业以低成本实现数字化改造，有效提升行业整体盈利水平。

在高端装备制造领域，中国铁建重工集团'先进计算赋能高端定制化地下工程装备'项目，搭建高性能计算（HPC）平台，实现上亿网格规模模型高效并行处理与远程协同仿真，支撑复杂装备整机级、跨学科分析优化。通过机器学习构建高保真度降阶模型，百万级网格模型单次计算时间缩短至10ms以内，实现装备性能实时仿真预测与作业参数动态优化。应用后，施工效率提升20%以上，关键参数预测精度达80%以上，预计五年内创造直接经济效益1亿元以上、间接经济效益3亿元以上，为高端装备制造业向价值链高端攀升提供算力支撑。

在钢铁行业，南京云创大数据'人工智能赋能钢材新材料设计'项目，依托先进计算构建材料性能预测模型，模拟不同材料组合下钢材物理性质，大幅减少实验次数、节约研发资源。该技术实现钢材新材料开发速度与准确性双提升，显著降低生产成本、提高生产效率，为钢铁行业培育新的经济增长点，推动传统钢铁产业向高端化、精细化转型。

在电子制造领域，中电鹏程智能装备案例聚焦集成电路先进封装与PCBA检测环节，通过先进计算驱动的智能检测技术，实现产品缺陷检出率高于99.9%，大幅提升产品良率、降低次品损失。该技术已实现规模化应用，助力电子制造企业提质增效，增强我国电子信息产业国际竞争力。

在生物医药领域，湖北孝感3D科学计算中心作为国内首批软硬件全国产化的国家级商用科学计算中心，突破'算不了、算不起、算不完'三大算力瓶颈，在分子动力学模拟仿真领域达到微秒级水平，为药物靶点发现、小分子化合物筛选提供高效算力支撑。'传统新药研发需10年周期、10亿美元成本，借助先进计算可将周期压缩至18个月、成本降至1亿美元以下'，算力赋能让新药研发效率实现革命性提升。该中心投产仅两个月，就斩获算力订单近亿元，带动算力产业园总投资超百亿元，形成'算力供给—产业应用—价值创造'的良性循环，为地方经济培育新的增长极。

五、'十五五'期间人工智能与先进制造业深度融合的实施策略

（一）技术创新与突破策略

针对人工智能与先进制造业融合面临的技术瓶颈和创新障碍，'十五五'期间应采取系统化的技术创新与突破策略，重点突破核心技术、构建创新体系、完善转化机制，为深度融合提供坚实的技术支撑。

核心技术攻关应聚焦高端芯片、基础软件、大模型等关键环节，集中力量突破'卡脖子'技术。习近平总书记提出，要进一步发挥我国社会主义制度集中力量办大事的优势，持续加强基础研究，集中力量攻克高端芯片、基础软件等核心技术，全面推进人工智能科技创新，构建自主可控、协同运行的人工智能基础软硬件系统。这种体系化布局，旨在从根本上解决我国在人工智能基础理论、关键核心技术等方面的短板弱项。《中华人民共和国国民经济和社会发展第十五个五年规划纲要》第十一条强调'加强原始创新和关键核心技术攻关'，并在第十四条中具体部署'突破基础理论和核心技术'。这意味着'十五五'期间，我国人工智能发展将从'跟跑'向'并跑'乃至'领跑'转变，重点将聚焦：加强基础研究，提高基础研究投入比重，优化原始创新环境；攻关核心环节，聚力开发大模型、高端芯片、算法框架等关键软硬件；构建自主技术体系，强化算力、算法、数据协同，提升技术链自主可控能力。

创新体系建设应强化企业主体地位，构建产学研深度融合的创新生态。一方面，支持领军企业牵头组建创新联合体，整合高校、科研院所力量，开展协同创新。如《'人工智能+制造'专项行动实施意见》中提出的，培育2-3家具有全球影响力的生态主导型企业和一批专精特新中小企业，打造一批'懂智能、熟行业'的赋能应用服务商。另一方面，建设高水平创新平台，包括国家制造业创新中心、重点实验室、工程研究中心等，为技术创新提供基础设施和公共服务。同时，完善创新激励机制，通过税收优惠、研发费用加计扣除、知识产权保护等政策，激发企业创新活力。

技术转化机制应着力打通'最后一公里'，促进创新成果产业化。一是建设技术转移机构，培养专业技术经纪人，提高科技成果转化效率。二是完善中试基地和验证平台，降低技术产业化风险。如《'人工智能+制造'专项行动实施意见》中提出的，大力推进中试智能化改造，加快虚拟仿真、多模态融合等技术在中试环节的应用，通过全面感知、实时分析、科学决策和精准执行，优化工艺流程、提高中试效率、降低试验成本。三是推动创新链与产业链深度融合，以市场需求为导向，开展定向研发和精准转化。四是加强标准引领，推动安全、治理、伦理等基础标准，以及软硬协同、赋能应用等通用标准的研制，开展'人工智能标准行'活动，鼓励企业参与国际标准化工作。

具身智能技术发展应采取'三步走'策略：第一步，突破'大脑—小脑—肢体'协同技术，重点研发高精度传感器、柔性执行器、智能控制系统等核心部件；第二步，构建高保真仿真训练平台，积累多模态物理交互数据，训练具身智能模型；第三步，在特定场景开展示范应用，逐步推广到更广泛的工业场景。同时，加强硬件接口标准制定，推动安全和性能标准建设，为具身智能规模化应用创造条件。

（二）产业链协同与融合发展策略

针对产业链协同障碍，'十五五'期间应构建开放、协同、共赢的产业生态，推动人工智能与制造业深度融合。重点包括构建协同机制、促进产业集群发展、完善标准体系等方面。

产业链协同机制建设应从三个层面推进：在企业层面，建立利益共享、风险共担的协同机制，如《'人工智能+制造'专项行动实施意见》中提出的，健全制造业数智化转型服务体系，建设一批人工智能赋能应用加速器，培育优质赋能应用服务商，打造标准化和定制化结合的赋能解决方案，提供行业模型调优、数据治理、安全保障等服务。鼓励工业企业、人工智能企业、工业互联网企业集聚工具、技术、平台等资源，打造生态伙伴型服务商。在产业层面，推动大中小企业融通发展，支持龙头企业向中小企业开放平台、共享资源，带动产业链上下游协同升级。在区域层面，打破行政壁垒，推动跨区域产业协作，如《'人工智能+制造'专项行动实施意见》中提出的，推进重点区域推广应用，建设并开放一批'人工智能+制造'应用场景，打造具备行业特色的创新高地。依托国家自主创新示范区、国家高新区、国家级经开区资源集聚、人才密集等优势，加快人工智能新产品新服务新业态规模化落地。支持先进制造业集群、数字产业集群等开展人工智能赋能应用，推动区域制造业智能化转型升级。

产业集群发展应注重特色化、专业化，避免同质化竞争。一方面，根据区域资源禀赋和产业基础，培育特色产业集群，如江苏的智能制造装备、广东的消费电子、重庆的汽车制造等。另一方面，推动产业集群向创新集群升级，强化创新要素集聚，提升集群创新能力。如《'人工智能+制造'专项行动实施意见》中提出的，推动重点领域智能化升级，加强人工智能与信息通信网络协同，推动人工智能与工业互联网平台融合赋能，研发面向工业互联网等基础设施的数据集、大模型、智能体，推进人工智能技术在基础设施规划、建设、运营、维护等环节深入应用。深化人工智能技术在绿色制造领域融合应用，针对能源和碳排放管理、资源循环利用等场景需求，研发推广智能化绿色化协同解决方案。打造一批面向行业的应用安全解决方案，加快安全大模型、智能体等等落地应用，构建安全运行体系，提升工业领域安全水平。

标准体系建设是产业链协同的基础。一是加快制定统一的技术标准、数据标准、接口标准等，解决'各自为政'问题。二是推动标准国际化，积极参与国际标准制定，提升我国在全球产业链中的话语权。三是加强标准宣贯和实施监督，确保标准落地见效。如《'人工智能+制造'专项行动实施意见》中提出的，强化标准引领，推动安全、治理、伦理等基础标准，以及软硬协同、赋能应用等通用标准的研制，开展'人工智能标准行'活动，鼓励企业参与国际标准化工作。

（三）数据要素流通与价值释放策略

数据要素是人工智能与制造业融合的核心资源，'十五五'期间应着力破解数据流通障碍，释放数据要素价值。重点包括建设数据要素市场、完善流通机制、强化安全保障等方面。

数据要素市场建设应坚持'放管服'改革方向，构建多层次、多元化的市场体系。一是健全数据产权制度，明确数据权属划分，保护数据权益。二是建立数据交易规则，规范数据交易行为，促进数据有序流通。三是培育数据服务产业，发展数据清洗、标注、分析、可视化等服务业态。四是建设数据交易平台，提供安全、高效、便捷的交易服务。如《关于深入实施'人工智能+'行动的意见》中提出的，健全数据要素基础制度，建设开放共享安全的全国一体化数据市场，这与《数字中国建设整体布局规划》中'畅通数据资源大循环'的部署高度一致。通过建立数据产权、流通交易、收益分配等机制，推动数据要素在人工智能训练、推理、应用中高效流动与价值释放。

数据流通机制创新应重点突破技术障碍和制度障碍。在技术方面，推广应用隐私计算、区块链、数据沙箱等新技术，实现'数据可用不可见'。在制度方面，探索数据授权使用、数据信托、数据资产证券化等新模式，促进数据合规流通。如《关于深入实施'人工智能+'行动的意见》中提出的，开展'模数共振'行动，推动建立企业首席数据官制度，持续推进数据管理能力成熟度国家标准贯标，夯实企业数据治理基础。梳理适配行业模型需求的数据资源清单，发布制造业高质量数据集建设指南，用好制造业数字化转型促进中心等载体，推动将基础数据转化为高质量行业数据集，实现'以模引数'。指导企业加强数据工程能力建设，促进企业数据开发与模型建设深度融合，探索建立'数据协同、模型训练、应用开发、安全保障'一体化机制，实现'用数赋模'。

数据安全保障是数据流通的前提。一是完善数据安全法律法规，明确数据安全责任。二是加强数据安全技术防护，防范数据泄露、滥用等风险。三是建立数据安全评估和监测机制，及时发现和处置安全事件。如《关于深入实施'人工智能+'行动的意见》中提出的，构建安全治理多元共治新格局，推动构建面向自然人、数字人、智能机器人等多元一体的公共安全治理体系，加强人工智能在安全生产监管、防灾减灾救灾、公共安全预警、社会治安管理等方面的应用，提升监测预警、监管执法、指挥决策、现场救援、社会动员等工作水平，增强应用人工智能维护和塑造国家安全的能力。加快推动人工智能赋能网络空间治理，强化信息精准识别、态势主动研判、风险实时处置等能力。

（四）人才培养与供给策略

针对人才培养挑战，'十五五'期间应构建多层次、多元化的人才培养体系，为人工智能与制造业融合提供人才支撑。重点包括完善教育体系、深化产教融合、优化人才政策等方面。

教育体系完善应从基础教育到高等教育、职业教育全链条推进。一是加强基础教育阶段的信息素养培养，为后续专业学习奠定基础。二是优化高等教育专业设置，增设人工智能、智能制造、数据科学等新兴专业，更新传统专业课程内容。三是大力发展职业教育，培养应用型、技能型人才。如《关于加强数据要素学科专业建设和数字人才队伍建设的意见》中提出的，鼓励各层次高校增设各类数据要素学科专业，支持综合性高校建设数字学院，鼓励特色高校加强数据要素相关优势专业建设，并鼓励职业院校增设贴近市场需求的数据要素相关专业。在职业教育方面，规划了全国数据职业教育教学指导委员会、产教联合体、产教融合共同体、从业人员能力标准等新型产教融合生态，强调企业和高校共建'校中厂''厂中校'实训基地。

产教融合是人才培养的关键路径。一是推动校企共建专业、共编教材、共组团队，实现人才培养与产业需求无缝对接。二是建设产教融合实训基地，提供真实生产环境下的实践训练。三是推行'订单式'培养、现代学徒制等模式，提高人才培养的针对性和实效性。如《关于加强数据要素学科专业建设和数字人才队伍建设的意见》中提出的，在产学研用协同方面，提出建设一批企业发挥主导作用的数字人才培养典型应用场景，支持高校与企业协同共建数字领域专业特色学院，与数字中国、数字经济、数据要素、数据产业等试点示范项目协同探索数字人才特色培养项目。

人才政策优化应注重引进、培养、使用、评价等环节的系统设计。一是实施高端人才引进计划，吸引海内外顶尖人才和创新团队。二是完善人才评价机制，破除'四唯'倾向，建立以创新价值、能力、贡献为导向的评价体系。三是优化人才发展环境，提供住房、医疗、子女教育等配套服务，解决人才后顾之忧。四是加强国际人才交流合作，培养具有国际视野的复合型人才。如《关于加强数据要素学科专业建设和数字人才队伍建设的意见》中提出的，在数据领域学术研究方面，提出成立科技社团、实施高层次数字人才培养行动、畅通成果发表渠道、组织学术交流等措施，从战略、基础理论、政策法律、基础共性理论、应用技术等方面开展系统研究，构建中国特色数据要素自主知识体系和科学研究体系。

六、结论与展望

'十五五'期间，人工智能与先进制造业深度融合已成为我国实现制造强国战略目标的关键路径，也是发展新质生产力的重要支撑。本研究通过系统分析融合现状、面临挑战、借鉴国内外经验，提出了针对性的实施策略，为相关政策制定和产业发展提供了参考。

研究表明，我国人工智能与先进制造业融合已取得显著成效，政策环境日益完善，产业规模持续扩大，应用深度不断拓展。2025年，我国人工智能核心产业规模达到1.2万亿元，规模以上制造业企业的人工智能应用普及率超30%，智能工厂建设初具规模，形成了由15家领航级、500余家卓越级、8000余家先进级、3.5万余家基础级智能工厂组成的四级梯度培育体系。然而，融合仍面临技术瓶颈、产业链协同障碍、数据要素流通不畅、人才培养不足等多重挑战，亟需系统解决。

针对这些挑战，本研究提出了技术创新与突破策略、产业链协同与融合发展策略、数据要素流通与价值释放策略、人才培养与供给策略等系统性解决方案。这些策略相互支撑、有机统一，共同构成了'十五五'期间人工智能与先进制造业深度融合的实施路径。其中，技术创新是基础，产业链协同是关键，数据要素是核心资源，人才培养是根本保障，四者缺一不可。

展望未来，随着'人工智能+'行动的全面落地、全国一体化数据市场的加快建设以及科技伦理与安全体系的不断完善，我国人工智能与先进制造业融合将迎来新的发展机遇。一方面，技术创新将持续突破，特别是大模型、具身智能等新技术将推动融合向更深层次发展；另一方面，产业生态将更加完善，形成大中小企业融通发展、产学研用协同创新的良好格局；同时，数据要素价值将充分释放，为融合提供强大动力；人才供给将更加充足，为融合提供坚实支撑。

'十五五'期间，我国有望在全球人工智能与制造业融合发展格局中占据更重要的位置，为数字中国与现代化强国建设注入强劲动能。实现这一目标，需要政府、企业、科研机构、高校等多方主体共同努力，形成合力。政府应加强顶层设计和政策引导，企业应发挥创新主体作用，科研机构和高校应加强基础研究和人才培养，共同推动人工智能与先进制造业深度融合，实现高质量发展。

参考文献

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