原创专栏·新一代智能制造专家谈

刘志峰，合肥工业大学原副校长，国家智能制造专家委员会委员

国务院总理李强在部署2026年重点工作时,明确提出要“加快发展新一代智能制造”，将其作为落实新发展理念、推动新型工业化的关键抓手。新一代智能制造以人工智能技术与先进制造技术深度融合为核心，依托工业互联网、大数据、算力设施等底座支撑，实现制造全流程的知识驱动、动态优化、自主决策，是制造业向高端化、智能化、绿色化转型的核心方向，更是打造新质生产力的重要载体。

在体系架构上，新一代智能制造需从“基础支撑——技术融合——场景应用——生态保障”四个层面统筹发展。基础支撑方面聚焦算力、算法、数据三大核心要素，推进智算设施布局、工业大模型研发、高质量数据集建设，突破高端训练芯片、工业软件等关键核心技术，夯实人工智能赋能底座；技术融合方面推动人工智能与工业母机、工业机器人、智能检测装备等制造装备的深度融合，研制新一代智能数控系统，提升装备自主决策、精准执行能力；场景应用方面围绕制造业核心环节，培育挖掘智能研发设计、柔性生产调度、设备预测性维护、质量全流程追溯等高价值场景，形成“通用大模型+行业小模型”的场景适配体系；生态保障方面构建产学研用深度协同的创新网络，完善标准体系、知识产权保护机制和金融支持政策，打造开放共享、安全自主的产业生态。

在实施层面上，结合制造业发展实际与国家政策导向，新一代智能制造的实施路径需突出问题导向、场景牵引、分类施策，破解技术落地不深、人才供需失衡、生态协同不畅等痛点。

（一）聚焦场景突破，构建分层赋能体系

一是实施"AI+制造场景攻坚行动"，聚焦高端装备、新能源汽车、能源电力等重点领域，发布典型应用场景清单，重点突破设备预测性维护、智能排产、质量追溯等核心场景。二是强化中小企业赋能，建设政府主导、市场化运营的"AI+制造"公共服务中心及公共服务平台，提供诊断、改造、运维全流程服务。三是深化工业大模型创新应用，支持人工智能企业升级视觉、语言等基础模型，建立模型开源共享机制，降低企业应用成本。

（二）健全人才培养体系，强化智力支撑保障

一是优化人才培养机制，鼓励高校开展智能制造交叉学科研究，适量设置相应的专业方向，将工业场景、大模型应用等内容纳入课程体系，培养复合型人才。二是实施"制造业AI人才专项计划"，通过柔性引才、项目合作等方式，加强与AI高水平团队开展合作，引导有能力的企业引进高端AI人才团队。三是开展技能提升工程，定期培训基层技术工人，重点普及智能设备操作、工业软件应用等技能，提升一线人员人工智能专业素养。

（三）强化政策保障，优化发展制度环境

一是加大财政金融支持，鼓励金融机构推出AI专项贷款、知识产权质押融资等产品。二是健全标准与知识产权体系，牵头制定工业AI应用、数据安全等标准，积极牵头、参与国际标准制定。三是打造示范标杆，依托产业基础较好的城市，建设好"人工智能+制造业"示范区，为创新项目提供订单、投资、场景支持，加速成果落地。

新一代智能制造的推进应高度关注中小型企业。小型企业量大面广，涉及行业领域多，智能制造的实施面临更多挑战。在新一代智能制造的推进过程中，应该从产业政策、人才配备、资金支持、生态体系构建等方面给与中小型企业更多地关注，提升制造业推进新一代智能制造的水平底座。