制造业要拥抱人工智能！工信部部长“划重点”：这是一道必答题

2026年全国两会首场“部长通道”，挤满了记者。

首次亮相这一场合的工信部部长李乐成受访时表示，2025年中国工业增加值达41.7万亿元，对经济增长贡献率为35%，世界第一制造大国的地位进一步巩固。

“现代化工业是现代化产业体系的基础和核心。”李乐成说。作为现代化产业体系的骨干，他将先进制造业的发展态势总结为“向新、向优、向质、向绿”，并表示今年将持续发力现代化产业体系建设。

时代周报记者注意到，在推动制造业转型升级方面，李乐成重点提及与人工智能相融合。他坦言，科技创新和产业创新深度融合，是现代化产业体系建设的必由之路。“人工智能+制造”是一道必答题，不是选择题。制造业各行各业都要拥抱人工智能。

目前，人工智能掀起的新一轮科技浪潮正在加速渗透。去年中国人工智能核心产业规模超过1.2万亿元，企业数量超过6200家。截至去年底，规上制造业企业人工智能技术应用普及率超30%。权威统计显示，过去一年，国内开源模型下载量居全球首位，国内企业发布人形机器人产品达300多款。

今年1月，工信部等八部门印发“人工智能+制造”专项实施意见。其中提及，人工智能与制造业深度融合是破解产业升级瓶颈的重要途径，将深刻改变制造业生产模式和经济形态。

“目前人工智能正在重塑制造业的研发、生产、管理和服务全链条。”3月5日，全国人大代表、北京市科学技术研究院创新发展战略研究所所长伊彤接受时代周报记者采访时说。她举例称，在研发和设计方面，通过生成式设计输入参数，可由AI快速生成最优方案；还能利用AI模拟仿真实验，将物理测试转为虚拟测试，缩短研发周期、降低试错成本。

而在生产制造环节，基于机器视觉的AI质检能全天候随时监测识别生产线上微米级的瑕疵，也能实现提前预警故障。同时，AI算法还能实现生产调度优化，应对小批量、多批次的柔性生产需求。

据上述专项意见提出的目标，到2027年，要推动3－5个通用大模型在制造业深度应用，推出1000个高水平工业智能体，打造100个工业领域高质量数据集，推广500个典型应用场景。

不过，传统制造企业在数字化转型中首先面临的或是数据难题。“传统制造企业的数据往往存在数据不完整、格式不统一、数据噪音多、标注不准确等问题，若数据未经清洗治理，AI模型将难以训练出可靠结果。”伊彤因此建议，要先打好数据基础，从数据采集和标准化做起。

李乐成在“部长通道”还表示，要吸引耐心资本和风险资本等向制造业集聚，构建保持制造业合理比重的投入机制。

时代周报记者也注意到，今年两会不乏有企业家代表呼吁加强对先进制造业的融资支持。

全国人大代表、北京大学博雅特聘教授田轩向时代周报记者表示，当前比如早期科创项目仍存在融资难问题，资本供给与这类项目的风险特征、成长周期、估值逻辑之间存在深层次结构性错配，这也是制约早期投资的核心瓶颈。

“提升耐心资本的供给能力，需要从税收激励、考核约束、资金供给、退出保障和市场生态等方面系统发力。”田轩称。

而从传统制造企业自身投入来说，伊彤认为，AI项目需持续投入硬件、软件和运维成本，但类似于产品合格率提升、停机减少所带来的效益往往是隐形的，难以清晰量化。这让很多传统制造企业陷入“想转又不敢投”的观望状态。如何化解这种投入产出比的不确定性，是制造业企业与人工智能进一步融合需要化解的难点之一。

本文源自：时代周报

作者：郭儒逸