闯关口、锻优势、立规矩，智能制造升级路径更清晰

来源：证券时报网

一系列亮眼数据勾勒出我国新型工业化的重要进展。

我国制造业增加值连续16年位居世界首位，2025年全社会研发经费投入强度达2.8%，首次超过OECD国家的平均水平，工业企业发明专利申请从“十三五”末的90.7万件提高到2024年的124.4万件……4月2日，2026赛迪论坛现场，《全球工业化发展报告2025》正式发布，一系列亮眼数据勾勒出我国新型工业化的重要进展。论坛围绕“十五五”时期如何优化传统产业、壮大新兴产业、布局未来产业，以及人工智能治理、区域协同等话题展开深度讨论。

（主办方供图）

工业和信息化部总经济师高东升表示，当前，新一轮科技革命和产业变革加速突破，全球产业结构和布局深度调整，我国处于从制造大国向制造强国迈进的重要关口期。在这一形势下，需要共同加强对重大问题的研究，不断提高综合研判和战略谋划能力，为推进新型工业化提供有力支撑。

坚持智能制造主攻方向不动摇

伴随着全球产业格局深度调整、新一代人工智能加速突破，我国正以数字化转型推动制造强国建设迈入第二个十年新征程。

回溯此前十年，我国的制造业综合竞争力大幅提升。截至目前，我国规上工业企业数字化改造覆盖率已达89.6%，数字化设备普及率达57.7%。值得关注的是，我国在工业机器人领域发展迅猛，产销已超过全球其他国家总和。

在核心技术创新能力方面，光伏、动力电池、电动汽车突破显著，有力提升了“新三样”产品的国际市场竞争力。

在信息基础设施建设方面，十年来，我国培育了具有影响力的工业互联网平台340家，重点平台连接的工业设备数量超过1亿台套，工业互联网应用覆盖49个国民经济大类，为智能制造发展铸牢了能力底座。

在推动智能制造的过程中，人工智能的作用凸显，通过实施智能制造试点示范专项行动，支持汽车、航空航天、船舶等重点行业的龙头应用企业应用智能制造新模式，已形成了一批可复制，可推广的成熟经验和解决方案。截至目前，我国已经累计建成3.5万余家基础级、8200余家先进级、500余家卓越级和15家领航级的智能工厂。

展望“第二个十年”，国家制造强国建设战略咨询委员会副主任、国家智能制造专家委员会主任苏波表示，我国仍要坚持智能制造主攻方向不动摇，全力打造虚实结合、自主进化、安全高效的智能制造“升级版”，力争到2030年，规模以上制造业企业基本普及数字化、网络化，新一代智能制造创新攻关取得阶段性进展；力争到2035年，规模以上制造业企业基本普及数字化、网络化、智能化，新一代智能制造应用走在世界前列。

传统产业、新兴产业、未来产业协同发力

人工智能正在成为新型工业化的核心引擎。国务院发展研究中心原副主任王一鸣表示，传统产业占规上工业增加值80%，是中国经济的基本盘。

谈及“十五五”时期我国传统产业升级的优势，王一鸣认为是新一轮科技革命尤其是人工智能、量子科技等的交叉融合、多点突破带来的效率提升，突破了传统生产的可能性边界。

“我国在传统产业优化升级方面具备多重优势。此前的比较优势正在向综合竞争优势转型。过去相当长的时间，我国的传统产业依靠劳动力的低成本参与国际竞争，但是现在我们的大规模市场优势、完整的产业优势、丰富的人才优势、智能技术优势和新能源优势正在逐步整合起来，这种综合竞争优势，会赋予我国的产品、产业迈向全球价值链的中高端。”王一鸣表示，特别是人才资源优势，我国已有2.5亿人接受高等教育，每年毕业的工程师相当于发达国家的总和，而人才资本是发展新质生产力最具主动性的优势。

传统产业之外，新兴产业和未来产业的发展尤为引人关注。中国社会科学院工业经济研究所所长陈彦斌指出，新兴支柱产业兼具新兴产业和支柱产业两方面特征，成长潜力大，技术含量高，渗透领域广，对国民经济的发展起重要的支撑作用。要推动新兴支柱产业做优做强，可从四方面发力：一是保持制造业合理比重，以工业体系完整性为新兴支柱产业的发展提供强大支撑；二是强化补短板，锻长板，为夯实新兴支柱产业的发展铸牢根基；三是加强基础研究和原始创新，从源头培育新兴支柱产业的发展新优势；四是创新机制体制，破解新兴支柱产业发展壮大的堵点难点问题。

为人工智能“立规矩、定使命”

人工智能在赋能制造业的同时，其风险也在加速暴露。工业和信息化部原副部长王江平表示，最近“龙虾”（OpenClaw）进入全社会的视野，这是AI领域的标志性事件，大幅提升了人们的工作效率。但近期，也有GEO投毒（通过投喂恶意数据控制AI输出）事件发生，这就像硬币的两面，映照出AI时代的高效与风险。

“我们既不能因噎废食，抑制创新活力，也不能放任自流，陷入无序发展。当务之急是加快构建前瞻性的法律框架、自主可控的产业生态和以人为本的治理哲学。这样，AI才能真正成为人类不可或缺的伙伴。”王江平将AI风险划分为三类，包括内生风险、应用风险和衍生风险。

在他看来，当前国内AI治理面临的核心困境是技术迭代的指数级速度与治理体系的渐进式更新之间存在“温差”与“时差”。基于此，要从技术、法规、理念三个层面协同发力，构建以人为本、安全向善的AI治理体系，确保AI服务于人类根本利益。

校对：杨舒欣