当前，全球正经历新一轮科技革命和产业变革的浪潮，人工智能作为其中的核心驱动力量，正以前所未有的速度和深度重塑各行各业。与此同时，新型工业化已上升为国家发展的重要战略，旨在推动工业体系向高端化、智能化、绿色化转型。在此背景下，人工智能与新型工业化的深度融合不仅是技术发展的必然趋势，更蕴藏着驱动产业升级、提升国家竞争力的巨大潜力。

人工智能技术的飞速发展及其在工业领域的渗透，正从根本上颠覆传统工业的运作模式和创新逻辑。这种变革并非局限于单一环节的优化，而是系统性地重塑着工业的内核，主要体现在技术创新、生产制造和组织管理三大核心范式的转变。

传统制造业的研发创新高度依赖资深工程师的经验积累，这种模式不仅研发周期长、成本高，且伴随着较高的试错风险。人工智能的引入，为制造业研发创新带来根本性变革。一方面，人工智能技术连通了物理空间与数字空间，使得设计、仿真、验证等环节都可以在数字空间完成。数字空间的实时高效、零边际成本、灵活构架等特点和优势，大幅减少了物理空间试验验证的时间成本和经济成本。例如，通过虚拟现实技术，设计师可以在数字空间中模拟真实的生产环境，从而提前发现潜在的问题，避免在实际生产中造成损失。

另一方面，人工智能技术推动技术创新范式从“经验试错”向“数据驱动”的智慧研发模式根本性转变。在传统制造业中，技术创新往往依赖于工程师的经验和直觉，而人工智能技术则可以基于海量数据进行分析和预测，从而为技术创新提供更加准确的方向。数据驱动的创新模式，不仅大幅提升了技术创新的效率和准确性，还降低了创新的风险。

例如，人工智能技术促进新材料研发模式变革。Google DeepMind发布的GNoME模型，能够在极短时间内预测新材料的晶体结构稳定性。借助GNoME模型，科研人员在短时间内成功发现了220万种新的晶体结构，其中38万种被认为是具有高稳定性的潜在新材料，这一数量级相当于人类科学家近800年的知识积累。这一突破使得人类已知的稳定材料数量增长了近10倍，极大加速了新材料从发现到应用的进程。

人工智能深刻改变了传统生产制造模式在时间和空间维度上的局限，推动其向更敏捷、更高效、更柔性的方向发展。时间无阈化体现在人工智能对生产全周期时间的穿透与优化。通过对历史生产数据的深度学习和模型训练，人工智能不仅能指导当前的生产计划优化、资源调度，更能实现对设备状态的预测性维护，提前预警潜在故障，避免非计划停机带来的损失。这种连接过去、优化现在、预测未来的能力，使得生产过程更加连贯和可控。

空间无界化则打破了传统工厂物理集聚的生产模式。借助人工智能和工业互联网技术，企业可以实现多工厂之间的协同生产、区域间的产能动态互补、产业链上下游的紧密协作，甚至支持远程设备运维和专家指导。信息流、物流、资金流得以在更广阔的空间中高效流转，员工、客户、合作伙伴可以随时随地进行沟通与协作，极大地提升了资源配置效率并降低了运营成本。

例如，长安汽车构建了覆盖中国、美国、德国、英国、日本、意大利六国的十大研发中心，通过打造以三维数字化设计和全球协同设计为核心的汽车产品智能化研发云平台，实现了24小时全天候的产品联合开发。这种全球协同研发模式使得不同国家和地区的研究中心能够实时数据传递和协作，将原本需要36个月的产品研发周期成功缩短至24个月，显著提升了研发效率和全球资源利用率。

传统模式下，企业依赖规模化、标准化生产，在供需信息不对称的条件下，供给结构呈现刚性特征，难以快速响应市场变化。人工智能和数字技术的发展，推动组织管理范式向以用户价值为中心、供需精准匹配、价值共创的新型生态系统转变。

用户中心驱动是这一变革的核心理念，人工智能技术使得企业能够从海量的用户行为数据、反馈数据中精准洞察用户需求、偏好及痛点，推动产品设计、生产制造和服务模式从传统的企业标准主导转向用户数据主导。用户的需求和期望成为驱动整个价值链智能化升级的起点。供需协同与价值共创体现在人工智能赋能下的敏捷响应和动态平衡。通过数据驱动的需求感知，企业可以更准确地预测市场趋势；借助柔性生产体系和智能供应链管理，企业能够快速调整生产计划，满足个性化订单需求。这种模式不仅提升了供需匹配的效率，更促进了企业与用户之间、产业链各方之间的价值共创，最终构建起一个开放、协同、高效的产业生态系统。

例如，上汽大通汽车有限公司积极实践C2B大规模个性化智能定制模式，邀请用户深度参与从车型开发到配置选择的全过程。通过打通产品、用户需求与制造过程中的数据壁垒，依托”蜘蛛智选”等平台，为用户提供了高达32大类、100多个定制选项，可实现上万亿种个性化组合。这种模式使得企业能够精准捕捉并响应用户需求，实现了全价值链的数字化在线和智能化升级。

从历次技术革命的发展历程来看，一项技术能否引发经济社会的根本性变革，关键要看能否实现“双降”，即降低门槛、降低成本。当前，我们正处于人工智能大规模应用推广的关键节点。随着DeepSeek等大模型带来的“高性能、低成本”突破，以及通过开源开放构建创新生态，人工智能技术应用的门槛和成本大幅下降，人工智能逐步像电力、汽车、计算机等一样，从高岭之花走向千行百业。

在降成本方面，众多主流大模型通过技术改进推动成本价格下调，促进人工智能应用服务加速普及。近年来，以大模型为代表的人工智能技术取得了长足进步，性能持续提升的同时，应用成本却在快速下降。如DeepSeek-V3版本通过多头潜在注意力机制和FP8混合精度训练、DualPipe跨节点通信、无辅助损失的负载均衡策略、跨节点全对全通信等技术手段减少内存占用、增加并行计算规模，进而达到降低运算资源消耗、提升模型训练效率的效果。数据显示，DeepSeek-V3以557.6万美元的投入，用2048块英伟达H800 GPU完成了训练，成本仅为大模型Meta Llama 3.1的10%，OpenAI Gpt-4o的7%。

此外，通义千问、文心大模型、科大讯飞、腾讯混元等大模型不断降低产品价格，并推出系列免费产品。百度创始人李彦宏表示，大模型推理成本每年降低90%以上。

在降门槛方面，模型及服务平台、开源平台等为人工智能创新提供关键支撑，促进人工智能应用繁荣。一方面，人工智能企业纷纷推出MaaS（模型即服务）平台，为产业用户提供模型调用、微调、部署等在内的全链条服务，大幅简化企业基于通用大模型创新以及应用大模型的流程。

另一方面，国内外涌现出众多人工智能开源平台，为人工智能创新提供要素资源保障。如国外Hugging Face平台打造“中央厨房式”人工智能创新模式，聚焦大模型“开发-训练-测试-托管-应用”全链条创新需求，在算力、数据、工具等层面构建共性能力资源池，通过集中化部署、按需调用方式构建创新生态，为大模型创新提供全流程、一体化的技术能力和开发应用环境支持。我国也形成了Gitee（码云）、魔搭社区ModelScope、OpenI启智社区等人工智能开源平台，为开发者提供算力、数据和工具链支持，并提供模型体验、下载、调优、训练、推理、部署等一站式服务。

人工智能促进制造业全链条智能化升级，催生研发生产服务新模式。在个性化定制方面，万事利丝绸用人工智能GC定制丝巾，从用户自主设计到完成生产最快只需2个小时。在智能化生产方面，中天钢铁基于百度智能云千帆大模型打造“企业调度中枢”，实现智能调度排产。在预测性维护方面，河北钢铁利用大模型实现预测性维护，设备运维成本降低5%，作业效率提升10%；华晨宝马团队将人工智能视觉检测系统应用于汽车缸盖质量检测，有效提高检测精度，生产效率提高近30%。

人工智能促进多技术跨领域深度融合创新，激发产业高质量发展新动能。在人形机器人方面，人工智能促进其加速市场化落地，预计全球人形机器人市场规模将从2024年20.3亿美元增长到2029年132.5亿美元，复合年均增长率达45.5%。如湖南张家界引入人形机器人与游客互动，宇树科技Unitree H1和G1人形机器人线上开售。

在自动驾驶方面，人工智能催生出行新业态，如萝卜快跑支持L4级无人驾驶，已在北京、上海、广州、深圳、武汉、重庆等多个城市的部分区域开通服务。

在低空经济方面，人工智能在无人机物流网络优化、城市空中交通管理、低空观光与娱乐等关键应用场景中发挥重要作用。如，深圳市建设低空智能融合基础设施（SILAS系统），支持接入深圳市CIM平台及三大运营商通感基站数据，具备在数字孪生场景中监视特定区域内目标飞行物的能力。基于SILAS系统打造的低空航线支持无人机送外卖、无人机送快递、低空飞行等智慧物流新业态。

人工智能促进软硬件产品智能化迭代升级，培育形成经济发展新增长极。一是人工智能终端产品开辟高成长性消费新赛道。数据显示，2024年“双11”期间超过三成的消费者关注3C数码产品的人工智能功能，二成消费者关注或选购智能穿戴设备。京东平台数据显示，2025年第一季度，人工智能手机、电脑、学习机等人工智能硬件产品数量在平台呈高速增长态势，人工智能机器人品类近1个月在京东成交额同比增长超100%。

二是高端装备智能化重塑产业竞争新优势。如中建五局工程创新研究院研发桥梁钢筋网片智能焊接机器人，实现过程全自动高效焊接。

三是人工智能 Agent（智能体）崭露头角。2025年1月，OpenAI推出通用人工智能智能体产品Operator，称其能像人类一样操作网页浏览器，可以自动完成各种在线任务，如预订餐厅、购买机票、填写表单等。3月，中国创业公司Monica发布通用Agent产品Manus，可完成从规划到执行的复杂流程，展现出跨场景、跨领域的通用能力。基于大模型在推理速度、调用工具能力和稳定性方面取得的显著突破，为 Agent广泛落地提供了支撑条件。 

夯实算力-算法-数据三位一体底座。一是坚持绿色、高效、共享原则，适度超前布局智算基础设施，充分发挥超算作用，推动智算云服务广泛应用。二是加强语言、视觉、多模态等底层算法研究，开发适应工业领域特点的高性能算法，推动大模型增强对工业领域跨场景任务、复杂环境适应性，促进大模型与小模型协同应用。三是支持工业企业加强数据汇聚与管理能力建设，汇聚研发设计、生产制造、经营管理、市场服务各环节的多模态数据，构建行业语料库、提示词语料库，并提升数据采集、清洗、标注、加工和共享开放水平。

强化一纵一横两大方向赋能。一是纵向上着力推动“人工智能+”产品。围绕高端装备、关键软件、智能终端等生产力工具的升级迭代，着力提升重点产品和装备智能化水平。二是横向上着力推动“人工智能+”行业。一方面赋能传统产业转型升级，充分发挥我国制造业市场规模大、需求层次多、应用场景丰富优势，促进人工智能技术在制造业的研发设计、中试验证、生产制造、营销服务、运营管理全产业链各环节深度应用。另一方面与新兴产业融合创新，推动人工智能赋能人形机器人、自动驾驶、低空经济等未来有望形成规模化产业集聚的新赛道，抢占未来产业新高地。

做好一系列应用场景推广。一是开展人工智能+供需对接活动，引导人工智能企业与行业企业合作，面向工业制造、自动驾驶等行业，挖掘真实业务场景和现实需求，促进行业级解决方案和场景创新，积极开展示范应用，加速商业化进程。二是遴选发布“人工智能+产业应用”优秀案例集，输出成熟解决方案，带动更多企业看样学样，降低企业开展人工智能改造实践成本和技术门槛。三是建议建设人工智能行业赋能中心，汇聚产学研用各方资源，为人工智能赋能行业提供技术创新、中试验证、成果转化等服务。

强化政策和支撑两大保障。一是持续完善人工智能赋能新型工业化政策体系，发挥财政资金引导作用，支持区域先行先试。二是建立健全人工智能赋能新型工业化标准体系，围绕研发设计、中试验证、生产制造、营销服务、运营管理各环节和重点行业制定系列行业标准和国家标准。三是鼓励高校设置人工智能相关学科专业，加强人工智能基础理论与制造业应用实践教学，推动大模型等前沿技术与工程实践深度融合。四是优化布局人工智能领域制造业创新中心、产业技术公共服务平台和重点实验室等创新载体，加强关键共性技术供给。