当前，全球新一轮科技革命和产业变革深入发展，制造业智能化转型已成为大势所趋。发展智能制造，对于巩固壮大实体经济根基、构建现代化产业体系、催生新质生产力具有至关重要的意义。

近年来，我国在智能制造领域取得了显著成效，建成了一批智能工厂和数字化车间。然而，在推进过程中也暴露出一些突出问题：一是转型路径“一刀切”，对不同行业的工艺特点、基础条件差异重视不足，导致政策精准性不够；二是中小企业“不敢转、不会转”问题依然突出，技术、资金、人才壁垒难以突破；三是产业链协同不足，上下游企业数字化水平不齐，难以形成协同效应；四是标准体系尚不完善，数据孤岛问题制约了深度融合；五是人工智能技术应用成本波动大，单个企业尤其是中小企业难以独立承担，制约了先进技术的规模化普及。

因此，必须从国家战略层面系统谋划，改变“撒胡椒面”式的扶持方式，聚焦细分行业，实施差异化、精准化的推进策略，并通过集群化路径降低技术应用成本，才能真正激发新质生产力的内生动力。

当前，我国智能制造已进入高质量发展与规模化推广的新阶段，基础设施建设、产业应用与生态构建取得显著成效，但在转型平衡性、数据融通、人才支撑等方面仍面临严峻挑战。

（一）智能制造成效显著，但转型进程不平衡不充分。我国智能制造基础设施已形成规模优势。截至2025年，已建成3万多家基础级、7000多家先进级、230多家卓越级智能工厂，制造业机器人密度达到每万名员工470台，远超全球平均水平。然而，转型进程呈现严重不平衡，相当多的工业企业尚未部署工业智能体，尤其是中小企业面临“不敢转、不会转”的困境，由于转型成本高、专业人才缺乏和技术成熟度不足，多数企业仍处于观望状态。

（二）人工智能驱动价值显现，但数据孤岛、系统兼容性及应用成本问题突出。人工智能已成为智能制造转型的核心驱动力，但数据碎片化与系统割裂严重制约效能释放。多数企业在实施过程中遭遇数据孤岛、格式不统一、质量差等难题，研发、生产、售后环节数据难以打通。同时，引入先进AI模型与解决方案的前期投入和持续运维成本对多数企业构成负担。工业大模型应用存在安全隐患，如控制指令错误可能导致生产事故，企业对AI随机性与工业确定性要求的平衡存在担忧，自行承担风险与成本的能力有限。

（三）人才生态与标准体系初步构建，但深度协同、安全保障与普惠性支持不足。人才大多集中在北京、上海、广州、深圳等城市，分布不均衡，同时复合型人才缺口仍是关键瓶颈。既懂AI技术又熟悉制造业的复合型人才供不应求，产业链协同不足，上下游企业数字化水平差异大，难以形成协同效应。标准体系尚不完善，数据接口、通信协议等关键标准缺失，导致“数据孤岛”问题突出。安全性方面，工业企业对网络攻击的防护能力薄弱，部分企业工控安全意识滞后。此外，缺乏针对产业集群的普惠性AI技术供给与成本分担机制，抑制了整体赋能效果。

（一）建议国家层面组织开展“细分行业智能制造转型路径”专项研究。由工业和信息化部牵头，联合国家级研究机构、重点院校、行业龙头和解决方案供应商，分行业成立专家工作组。深入调研装备制造、电子信息、原材料、消费品等重点领域下的细分行业（如汽车零部件、纺织服装、生物医药等），特别要评估各行业人工智能技术应用的共性需求与成本结构，为制定集群化赋能和成本优化策略提供依据。

（二）建议加快构建国家智能制造标准体系，优先突破关键细分领域的数据互通标准。由国家标准化管理委员会会同工信部，优先在市场需求迫切的细分行业（如新能源汽车、高端装备等），组织制定设备数据接口、工业通信协议等关键标准。推动形成“国家标准为引领、团体标准为补充、企业标准为基础”的协同发展模式，打破“数据孤岛”，降低系统集成与数据治理成本。

（三）建议实施“智能制造人才雁阵”计划，打造多层次人才队伍。加强产学研合作，依托重大科技项目培养既懂工艺又懂技术的复合型领军人才。推动职业院校和应用型本科高校开设智能制造相关专业，深化校企合作，定向培养。大规模开展在职员工数字技能提升培训，将其纳入职业技能培训补贴范围，保障转型过程中的人才供给。

（四）建议强化金融创新，设立“智能制造转型专项信贷”和风险补偿基金。联合国家金融监督管理总局和各大金融机构，设计基于转型效果的差异化信贷产品。探索将企业数据资产、知识产权等作为增信手段。同时，建立政府主导的风险补偿池，对银行为中小企业提供转型贷款（特别是用于采购AI技术和服务）产生的损失给予一定比例补偿，解决银行“不愿贷”、企业“贷不起”的难题。

（五）建议出台专项政策，支持建设产业集群级人工智能赋能平台，降低技术应用成本。由国家层面引导，支持在重点产业集群内建设共享、普惠的人工智能算力中心、算法库和模型商店。通过集中采购、团体优惠、订阅服务等模式，向集群内企业尤其是中小企业提供高质量、低成本、易获取的AI技术、工具和服务。对平台建设和运营给予一定财政补贴或税收优惠，旨在通过规模化、集约化应用，显著摊薄单个企业的AI技术使用成本，加速人工智能在产业集群中的普及渗透和深度赋能。