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今年政府工作報告提出，拓展智能制造，新建設一批智能工廠和智慧供應鏈。這意味著，制造業數智化轉型已是大勢所趨。

3月23日，中國發展高層論壇2026年年會“制造業數智化轉型專題研討會”在北京舉行，全國政協常委、致公黨中央副主席徐曉蘭在研討會上表示，人工智能這個關鍵的變量正在成為世界經濟高質量發展，尤其是制造業“煥新”的強勁增量。據聯合國預測，到2033年，全球人工智能（AI）市場規模預計將達到4.8萬億美元。

制造業如何做好數智化轉型？建設數智基礎設施、推動工業全要素互聯、打造高質量的數據集等是其中的關鍵任務。

此外，AI的外溢效應正越來越受到關注。布朗大學教授、2025年諾貝爾經濟學獎獲得者彼得·豪伊特預測，總體的就業還是會增長。不過，對于AI未來可能會創造出什么樣的新崗位和就業機會，彼得·豪伊特表示，現在處于AI發展的早期，還很難說新的崗位和就業機會會以何種形式呈現出來，需要很多下游的創新才能得以明確。

3月22日上午，國務院總理李強在北京出席中國發展高層論壇2026年年會開幕式并發表主旨演講時提到，回顧歷史，世界經濟每次走出困境、走向繁榮，都不是靠爭奪存量市場，而是靠開放和技術進步創造增量市場。

徐曉蘭表示，人工智能這個關鍵的變量正在成為世界經濟高質量發展，尤其是制造業“煥新”的強勁增量。據聯合國預測，到2033年，全球人工智能（AI）市場規模預計將達到4.8萬億美元。當前多模態大模型和底層算力不斷突破，人形機器人的商業化進程在加速推進，全球各行業已有超過3000萬個AI智能體協同工作，深入到了生產、制造等核心的流程。

從我國來看，國家發展和改革委員會主任鄭柵潔此前在十四屆全國人大四次會議經濟主題記者會上提到，將深化“人工智能+”行動，賦能千行百業、服務千家萬戶，“十五五”末人工智能相關產業規模將增長到10萬億以上。

那么，對于制造業而言，如何把握人工智能機遇，推進數智化轉型？徐曉蘭提到了幾個關鍵任務。

首先是建設數智基礎設施。制造業數智化轉型需要構建能支撐海量工業數據實時處理的新型基礎設施。AI的爆發帶動了算力需求的指數級增長，要加快構建多層次的算力設施體系，推進算力資源的規模化、集約化、綠色化、普惠化的發展。通過實施超大規模智算集群、算電協同等新基建工程，提升算力接入和精準匹配能力，為工業智能應用提供堅實的底座。要面向廣大企業，特別是中小企業打造開放的、包容的、數智化的公共服務平臺，提供小、快、輕、準的智能化工具，讓中小企業能平等地共享智能的紅利。

建好了數智基礎設施的底座，下一步要全面打通工業互聯的經絡。

徐曉蘭表示，工業互聯網是新一代信息技術與制造業深度融合的產物。當“人工智能+工業互聯網”深度融合時，海量的工業要素將充分地激活，有力地推動制造業向高端化、智能化、綠色化、融合化方向發展。在全要素互聯的基礎上打造出具備自主決策能力的工業大腦、工業智能體。這不僅是軟件層面的大腦，更要與機器人、智能設備等終端深度融合，發展出具備自主決策和物理執行能力的具身智能，以工業全要素充分地互聯來實現“人工智能+制造業”的高階應用。

此外，徐曉蘭指出，數據是新型的生產要素，是流淌在工業網絡中的血液，只有經過精煉的高質量數據才能為數智化轉型提供充足的養料。

九三學社中央常委、中國科學院院士李景虹也對“人工智能+”深入推進下的高質量數據集建設尤為關注。他此前對21世紀經濟報道記者表示，與依賴通用互聯網數據的大模型不同，垂直領域模型需要基于行業特有的知識體系、實驗數據與場景反饋進行迭代優化。當前，我國在這一領域面臨的一個突出挑戰是關鍵行業基礎數據積累不足，數據孤島現象普遍。

李景虹表示，在一些高度依賴專業數據的領域，我國長期依賴購買國外商業數據庫，自身缺乏系統性的數據積累與標準化體系建設。行業內部，企業間數據壁壘高筑，缺乏互利共享的有效機制。例如，智能制造企業難以共享工藝參數數據，導致高價值數據分散、封閉，難以形成規模化、標準化的訓練資源。

徐曉蘭指出， 面對千行百業、千姿萬態的企業實際，要分業分級建設高質量工業數據集。分業就是要針對鋼鐵、汽車、石化、電子等不同行業獨特的工藝和知識，構建專業的包含行業機理的知識庫和模型庫，真正讓前沿的AI技術懂工業、懂制造，實現科技與產業的深度融合。分級就是要覆蓋設備、產線、車間、工廠、企業、供應鏈、產業鏈的多層級數據，形成完整的數據圖譜。

施耐德電氣董事長趙國華在研討會上分享了相關經驗。趙國華表示，施耐德希望用大量數據開展訓練，而這些數據非常私密，屬于公司隱私。“實際上，一家公司的數據不足以訓練大模型，因此我們采用協作模式，通過交換或共享數據來訓練模型，同時確保各公司數據隱私安全”。

最后，徐曉蘭表示，面對全球氣候變化的嚴峻挑戰，制造業綠色化轉型已經從可選項升級為生存必選項，推動數智化、綠色化深度融合既是應對氣候變化的迫切需求，也是企業提升競爭力，實現高質量發展的內在需求。

圍繞制造業數智化轉型的相關部署正持續推進。3月16日，工業和信息化部召開干部大會。會議強調，“大力發展智能制造”，“深入實施‘人工智能+制造’行動”。

2025年12月，全國工業和信息化工作會議也曾在部署“優化提升傳統產業”時提到，強化數智賦能。需要注意的是，2024年12月的全國工業和信息化工作會議在部署傳統產業時提及推動“數字賦能”。

從“數字賦能”到“數智賦能”的一字之差背后，是制造業產業轉型升級的新方向。

中國信息通信研究院政策與經濟研究所新型工業化研究部研究員金曉慶對21世紀經濟報道記者表示，“數字賦能”強調以數字化技術實現數據采集、存儲、傳輸和管理，打破信息壁壘，解決“效率提升”的問題。而“數智賦能”則是在數字化基礎上，深度融合智能化技術，如自主學習、決策優化、預測分析等，實現數據的價值挖掘與智能應用，推動模式重構與價值創造。

制造業數智化轉型浪潮正以前所未有的深度和廣度展開，與此同時，諸多市場主體也正探索著新的可能性。三一集團輪值董事長、三一重工董事長向文波在研討會上提及，三一要以破釜沉舟的勇氣來擁抱這個變革的時代，“其中一個核心就是數智化，主要是干三件事，一是制造的數智化轉型，二是經營管理的數智化轉型，三是產品的數智化轉型”。

著眼未來，彼得·豪伊特在研討會上表示，在可預見的未來，制造業的過程會由AI來進行主導，這會給整個經濟帶來非常大的轉型，能夠幫助我們減少浪費，提升整個系統的效率，與此同時也會替代很多的就業。

“但是還有一些通用目的技術可以帶來很多新的機遇，比如新的就業機會?？梢钥吹浆F在已經有很多新的空間，之前幾年可能想象不到的比如數據分析家、機器人維修師、數據架構師，這些新的事物、新的工作也會因為技術而產生。”彼得·豪伊特表示，他還是很樂觀，總體的就業還是會增長，人們的收入總體上也會有所增長。

未來可能會創造出什么樣的新崗位和就業機會？彼得·豪伊特表示，現在處于AI發展的早期，還很難說新的崗位和就業機會會以何種形式呈現出來。與此同時教育和培訓的系統必須要變革，要在政府層面來進行協調，做到真正接觸AI前沿、緊跟技術前沿動態。