制造業要擁抱人工智能！工信部部長“劃重點”：這是一道必答題

本文來源：時代周報 作者：郭儒逸

2026年全國兩會首場“部長通道”，擠滿了記者。

首次亮相這一場合的工信部部長李樂成受訪時表示，2025年中國工業增加值達41.7萬億元，對經濟增長貢獻率為35%，世界第一制造大國的地位進一步鞏固。

“現代化工業是現代化產業體系的基礎和核心?！崩顦烦烧f。作為現代化產業體系的骨干，他將先進制造業的發展態勢總結為“向新、向優、向質、向綠”，并表示今年將持續發力現代化產業體系建設。

時代周報記者注意到，在推動制造業轉型升級方面，李樂成重點提及與人工智能相融合。他坦言，科技創新和產業創新深度融合，是現代化產業體系建設的必由之路?！叭斯ぶ悄?制造”是一道必答題，不是選擇題。制造業各行各業都要擁抱人工智能。

目前，人工智能掀起的新一輪科技浪潮正在加速滲透。去年中國人工智能核心產業規模超過1.2萬億元，企業數量超過6200家。截至去年底，規上制造業企業人工智能技術應用普及率超30%。權威統計顯示，過去一年，國內開源模型下載量居全球首位，國內企業發布人形機器人產品達300多款。

今年1月，工信部等八部門印發“人工智能+制造”專項實施意見。其中提及，人工智能與制造業深度融合是破解產業升級瓶頸的重要途徑，將深刻改變制造業生產模式和經濟形態。

“目前人工智能正在重塑制造業的研發、生產、管理和服務全鏈條。”3月5日，全國人大代表、北京市科學技術研究院創新發展戰略研究所所長伊彤接受時代周報記者采訪時說。她舉例稱，在研發和設計方面，通過生成式設計輸入參數，可由AI快速生成最優方案；還能利用AI模擬仿真實驗，將物理測試轉為虛擬測試，縮短研發周期、降低試錯成本。

而在生產制造環節，基于機器視覺的AI質檢能全天候隨時監測識別生產線上微米級的瑕疵，也能實現提前預警故障。同時，AI算法還能實現生產調度優化，應對小批量、多批次的柔性生產需求。

據上述專項意見提出的目標，到2027年，要推動3－5個通用大模型在制造業深度應用，推出1000個高水平工業智能體，打造100個工業領域高質量數據集，推廣500個典型應用場景。

不過，傳統制造企業在數字化轉型中首先面臨的或是數據難題?！皞鹘y制造企業的數據往往存在數據不完整、格式不統一、數據噪音多、標注不準確等問題，若數據未經清洗治理，AI模型將難以訓練出可靠結果?！币镣虼私ㄗh，要先打好數據基礎，從數據采集和標準化做起。

李樂成在“部長通道”還表示，要吸引耐心資本和風險資本等向制造業集聚，構建保持制造業合理比重的投入機制。

時代周報記者也注意到，今年兩會不乏有企業家代表呼吁加強對先進制造業的融資支持。

全國人大代表、北京大學博雅特聘教授田軒向時代周報記者表示，當前比如早期科創項目仍存在融資難問題，資本供給與這類項目的風險特征、成長周期、估值邏輯之間存在深層次結構性錯配，這也是制約早期投資的核心瓶頸。

“提升耐心資本的供給能力，需要從稅收激勵、考核約束、資金供給、退出保障和市場生態等方面系統發力?！碧镘幏Q。

而從傳統制造企業自身投入來說，伊彤認為，AI項目需持續投入硬件、軟件和運維成本，但類似于產品合格率提升、停機減少所帶來的效益往往是隱形的，難以清晰量化。這讓很多傳統制造企業陷入“想轉又不敢投”的觀望狀態。如何化解這種投入產出比的不確定性，是制造業企業與人工智能進一步融合需要化解的難點之一。